• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.7
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• pp.476-481
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• 2015

We have parallelized the cumulative sum (CUSUM) test of NIST's statistical random number test suite in a CUDA environment. Storing random walks in an array instead of in scalar variables eliminates data dependence. The change in data structure makes it possible to apply parallel scans, scatters, and reductions at each stage of the test. In addition, serial data exchanges between CPU and GPU are removed by migrating CPU's tasks to GPU. Finally we have optimized global memory accesses. The overall speedup is 23 times over the sequential version. Our results contribute to improving security of random numbers for cryptographic keys as well as reducing the time for evaluation of randomness.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1579-1580
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• 2015

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.776-778
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• 2015

논문에서는 DNN(Deep Neural Network)의 dropout 기법을 이용하여 산란계가 고온 스트레스를 받고 있는지 여부를 닭의 울음소리 정보를 통해 탐지하는 방법을 제안한다. 실험에서는 $21^{\circ}C$ 정상 온도에서 100개의 소리 데이터, $35^{\circ}C$ 고온에서 200개의 소리 데이터를 사용한다. 먼저, DNN의 학습을 위해서 취득한 울음소리에서 54개의 소리 특징 정보를 추출한다. 둘째, CFS(Correlation Feature Selection)을 이용하여, 추출된 특징 중 온도 구분을 위한 중요한 특정 10개를 선택한다. 셋째, 선택된 소리특징을 DNN에 적용하여 온도 환경을 구분하는 시스템이다. DNN의 과적합(over-fitting) 영향을 감소시키고, 성능 향상을 위하여 dropout 비율을 조정하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 실제 계사에서 수집된 소리 정보를 이용하여 모의실험을 수행한 결과 매우 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.27 no.5
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• pp.324-338
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• 2015

Analytical solutions for interaction between seabed and waves such as progressive wave or partial standing wave with arbitrary reflection ratio or standing wave have been developed by many researchers including Lee et al.(2014; 2015a; 2015b; 2015c; 2015d) and Yamamoto et al.(1978). They handled the pore-water pressure as oscillating pore-water pressure and residual pore-water pressure separately and discussed the seabed response on each pore-water pressure. However, based on field observations and laboratory experiments, the oscillating and residual pore-water pressures in the seabed do occur not separately but together at the same time. Therefore, the pore-water pressure should be investigated from a total pore-water pressure point of view. Thus, in this paper, the wave-induced seabed response including liquefaction depth was discussed among oscillating, residual, and total pore-water pressures' point of view according to the variation of wave, seabed, and flow conditions. From the results, in the field of flow with the same direction of progressive wave, the following seabed response has been identified; with increase of flow velocity, the dimensionless oscillating pore-water pressure increases, but the dimensionless residual pore-water pressure decreases, and consequently the dimensionless total pore-water pressure and the dimensionless liquefaction depth decrease.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.5
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• pp.49-55
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• 2015

본 논문에서는 실제적인 다중 셀 하향링크 네트워크 중 하나인 간섭 브로드캐스트 채널에서 유망한 간섭 정렬 기술인 반복적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 또한, 가정하는 네트워크에서 상향링크/하향링크 채널 사이의 채널 상호성을 활용함으로써 다중안테나(MIMO: multiple-input multiple-output) 다중셀 하향링크 네트워크를 위한 개선된 반복적 간섭 정렬 기술을 제안한다. 구체적으로, 제안한 기술은 다중사용자 MIMO 기반 반복적 간섭 정렬 알고리즘을 설계하기 위해 반복적 빔형성과 하향링크 간섭 정렬 이슈를 지능적으로 결합한다. 각 기지국에서는 전처리기를 설계하기 위해 두 개의 순차적인 빔형성 행렬을 사용하는데, 이는 간섭 누수로 불리는 타 셀 기지국으로부터 생성된 셀 간 간섭을 효율적으로 줄일 뿐만 아니라 같은 셀 안에서의 셀 내 간섭을 완벽히 제거가 가능하다. 송신 및 수신 빔형성 행렬은 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 간섭 정렬 기술이 기존 두 가지 반복적 간섭 정렬 기술과 비교하여 더 높은 합 용량을 나타냄을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1377-1378
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• 2015

본 논문에서는 영상에서 움직임 물체의 손실된 영역 보정 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저, 입력 영상에서 차 영상기법을 이용하여 움직임 물체를 추출한다. 추출한 움직임 물체는 손실된 영역과 미세한 잡음을 포함하고 있어 모폴로지 알고리즘을 이용하여 잡음을 제거하고 손실된 영역을 보정하기 위해 차 영상에 사용한 입력 영상에서 히스토그램 평활화(Histogram equalization)를 통해 영상의 명암을 강조한다. 명암이 강조된 영상에서 Canny 에지를 추출한다. 추출한 에지 영상에서 차 영상을 이용해 추출한 움직임 물체의 위치를 기준으로 플러드 필 알고리즘을 적용한다. 플러드 필 알고리즘을 적용하면 손의 에지영역을 색으로 채울 수 있다. 마지막으로 움직임 물체의 손실된 영역과 플러드 필(flood fill) 알고리즘을 적용한 영상을 합 연산 하여 손실된 영역을 보정한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.10a
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• pp.293-295
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• 2015

국제항로표지협회(IALA)는 항로표지 국제표준을 개발하기 위해 항로표지의 설치 및 관리를 주관하는 기관으로 구성된 비정부 간 국제기구로서, e-Navigation을 고려하여 항로표지 분야의 정보 표준 개발을 위해 국제수로기구(IHO)의 S-100 표준을 적용하기로 결정하고, S-200의 이름으로 표준개발 작업을 수행하고 있다. 이 중에서 S-201 AtoN 표준은 항로표지 정보 담당기관이 관리하고 있는 항로표지 정보를 교환할 때 적용할 수 있는 표준으로, IALA가 IHO와 협력하여 중점적으로 개발하고 있는 표준이며, 해양수산부와 선박해양플랜트연구소는 IALA와 S-201 표준개발 협력에 합의하고, S-201 표준개발 작업을 진행 중에 있다. 본 논문에서는 S-100 표준의 기본 개념과 함께 IALA에서 개발 중인 S-201 개발 경과를 소개하고, S-201 표준 개발로 인해 예상할 수 있는 기대효과를 정리하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.619-622
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• 2015

Recently, there are growing fluctuations of productivity and price caused by severe weather conditions in the agriculture. Yield forecasting methods have been studied to solve the problems. This paper predicted yield per area, production area, and elements of weather based on the linear equation. A yield is calculated by multiplying the production area times the yield per area that is compensated using the weighted sum of the elements of weather. In experiments, proposed method shows that a forecasting precision is the more than 90%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.546-548
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• 2015

HEVC(High Efficiency Video Coding)는 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)라는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)가 공동으로 진행한 팀이 만들어낸 표준화이다. 이 표준화된 코덱에서 율-왜곡 최적화(RDO)는 실행함에 있어 높은 성능 향상을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 의 부호화 시간을 줄이기 위해서 이 논문에서는 변환 계수를 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 기존 HEVC 에서는 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 상위 N 개의 후보를 구하고 MPM(Most Probable Mode)을 거쳐 나온 후보들의 수의 합을 가지고 RDO 를 구하게 된다. 여기서 제안하는 고속 인트라 예측 방법은 RDO 를 구하기 전에 나왔던 N 개의 후보에서 이산 여현 변환(DCT) 계수를 이용하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄임으로써 RDO 수행시간을 줄이는 방법이다. 이 방법은 기존 HEVC 부호화 방법보다 적은 손실에도 불구하고 높은 속도 향상을 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.257-258
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• 2015

본 논문은 최근 태양광 발전 시스템 중 하나로서 주목 받고 있는 차동 전력 조절기의 전력을 최소화 하기위한 LPPT(Least Power Point Tracking)에 관한 논문이다. 기존에 있던 LPPT 방식은 차동 전력 조절기가 부담하는 전력의 총 합을 최소화시키는 방향으로 중앙 부스트 컨버터의 스트링 전류를 제어 하였지만, 본 논문에서는 여러개의 차동 전력 조절기 중 가장 전력을 많이 부담 하게 되는 쪽의 전력을 최소화(worst-case LPPT) 하는 방향으로 스트링 전류를 제어 하는 알고리즘을 제안한다. 이를 PSIM 시뮬레이션과 140W급 하드웨어 프로토 타입으로 Worstcase LPPT 동작을 확인 하였다.