• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.685-688
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• 2001

고속 I/O 를 갖는 Loosely coupled 다중 프로세서 시스템은 데이터의 처리 성능 향상과 I/O 집중화에 따른 병목 현상을 줄여줄 수 있다. 이 때 프로세서간의 데이터 전송에 사용되는 공유메모리는 그 구성과 이용 방법에 따라 시스템의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 연구에서는 공유메모리의 사용 방법을 비동기, 메일박스를 통한 인터럽트 전달 인지 방식으로, I/O 사용방법을 고속 이더넷(IEEE 802.3u)으로 한 시스템 모델에서 다중 프로세서 시스템 구성에 필요한 공유메모리의 최적 사용량을 입출력 데이터의 Bandwidth와 Burstness관점에서 실험을 통해 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.305-308
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• 2021

최근 편리하고 안전한 생체인증 기술이 핀테크 서비스의 필수 구성요소가 되고 있다. 그러나 생체인증의 보안성과 정확도 향상을 위해 많은 양의 생체 정보를 활용한다면 연산과정이 복잡해져서 속도 저하와 개인정보 유출 가능성이 높아지고, 실시간성을 제공하기 위해 생체 정보의 일부만 샘플링하여 활용하는 경우에는 보안성과 정확도가 열화되는 Trade-off 문제가 있다. 종래의 생체인증 기술은 메타데이터를 이용한 필터링의 경우 데이터 간의 상관성이 고려하지 않아서 개인정보보호와 사용자 편의성에 한계가 있었다. 본 연구에서는 상관성 높은 데이터를 활용하여 프라이버시 중심의 생체인증 설계와 보안사용성을 향상시키는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.357-360
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• 2022

본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.653-654
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• 2022

본 논문은 독거노인의 생활터전인 주택 내 생존활동과 안전사고 예방을 위하여 인체감지(PIR센서)와 생활에 적합한 온/습도 점검 및 화재와 가스 유출 같은 위험 요소 등을 다양한 센서와 모니터링 시스템을 통해 안전 상태를 모니터링 하고 응급상황 시 신속하게 대처하는 시스템이며 IoT Device는 Arduino를 사용하였고, Arduino에서는 데이터를 수집하고 WIFI를 통해 수신한다. 수신 받은 데이터를 Cloud를 통해 Raspberry Pi에 구축한 데이터베이스에 저장하고 모니터링 시스템인 모바일 앱을 통해 사용자에게 수집한 데이터를 시각화하여 출력하도록 설계하였다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.420-422
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• 2023

본 연구는 웨어러블 디바이스를 활용하여 장애인 재활운동 보조를 위한 AI 기반의 맞춤형 서비스 개발을 소개한다. 해당 서비스는 웨어러블 디바이스를 장착한 상태로 운동 중인 사용자의 심박수, 소모 칼로리, 운동 시간 등의 센서 데이터를 수집 및 관리한다. 사용자 생체 데이터는 클라이언트 서버 간 실시간 통신으로 관리되며, django rest framework 로 구축된 서버에 저장된다. 제안 시스템을 통해 수집된 데이터는 시계열 군집화 분석을 위해 k-means clustering 과 k-shape clustering 을 활용하여 체력 평가의 핵심 지표인 심박수를 분석하였다. 특히, 상대적으로 운동이 어려운 장애인 사용자를 위한 맞춤형 운동능력 분석 및 해석에 대한 정보 제공이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.72-73
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• 2023

도로 사고의 30% 이상이 도로 환경 조건에 의해 발생되는 것으로 추정된다. 따라서, 도로 환경의 정보는 사고를 줄이기 위한 한 방편이 될 수 있다. 본 논문은 도로 환경을 모니터링하기 위해 설치된 센서들로부터 효율적으로 데이터를 수집하기 위한 멀티 채널 토폴로지 관리 기법을 제시한다. 센서들의 밀집도가 높아져도 제안하는 기법을 통해 데이터 충돌과 에너지 소모를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 성능 분석에서 제안하는 방식을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 것을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.701-704
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• 2023

본 연구는 반도체 제조 과정에서 생산 가용 능력이 저하되는 시점을 조기 탐지하기 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 데이터 패턴의 불규칙한 변동이 잦은 환경에서 모델의 재학습 없이 최적의 성능을 유지할 수 있도록 온라인 학습 방식을 활용하였다. Augmented Dicky-Fuller test 를 통해 데이터의 정상성 여부를 검정하고, 데이터에 변화가 있을 경우 학습 모델은 지속적으로 업데이트된다. 특히, 상한 재공재고는 생산량과 직결되는 주요 지표로써, 낮게 예측된 시점에서 주요 원인 변수를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 정확도와 효율성 측면에서 다른 모델 대비 가장 우수한 성능을 보였던 제안 기법에 shapley additive explanations(SHAP)을 적용하여 생산 저하 시 문제가 되는 원인 변수를 분석하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.169-170
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• 2024

본 논문은 2017년부터 2022년까지의 항공정보통계포털 데이터를 기반으로 코로나19가 항공 산업에 미치는 영향을 깊이 분석한 것이다. 인천국제공항, 김포공항, 제주국제공항의 데이터를 중점으로 사용했다. 국내선과 국제선의 항공수요 추이를 월별로 시각화하여, 코로나19의 직접적인 영향 뿐 아니라 사회경제적인 다양한 요인과의 상호작용을 강조했다. 특히, 국내 여행비용 상승이 해외 여행의 매력도를 높일 수 있는 요인으로 논의되었다. 논문은 코로나19의 영향이 계속되며 항공 산업에 지속적인 변화를 초래하고 있다는 결론을 내리고, 항공 산업의 미래 전략 수립 시 다양한 변수를 고려하는 중요성을 강조했다. 또한, 코로나19 이후의 항공 여행 패러다임을 예측하는 데 중요한 기초 자료로서의 역할을 강조한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.544-545
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• 2024

최근 성인 독서량은 지속적으로 감소하는데 비해 영상 콘텐츠 소비가 증가하고 있다. 이에 따라 새로운 사용자에 대한 선호도 및 행동 패턴에 대한 정보가 없고 새로운 도서에 대한 사용자 평가나 구매 정보가 부족해 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 영상물 콘텐츠 기반 도서 하이브리드 추천 시스템을 제안하였다. 제안하는 추천 시스템은 영상물의 콘텐츠를 활용하여 콜드 스타트 문제와 데이터 희소성 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 전통적인 도서 추천 시스템에 비해 성능이 향상되었고 장르, 줄거리, 평점 정보 기반 사용자 취향 정보까지 모두 반영된 질 높은 추천 결과까지 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.641-643
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• 2024

실세계에서는 두개 이상의 객체들이 서로 관계를 맺고있다. 단 두 객체 간의 관계만 표현하는 그래프와는 달리 여러 객체들 간의 관계를 표현하는 하이퍼그래프는 그룹 상호작용을 잘 표현할 수 있다. 이러한 강점으로 하이퍼그래프를 활용한 응용들이 많이 제안되고 있다. 하이퍼그래프 임베딩은 하이퍼그래프의 구조를 이용하여 노드를 저차원 벡터로 표현하는 방법이다. 이렇게 표현된 벡터들은 노드 분류, 커뮤니티 탐지, 링크예측 등 광범위한 응용에 활용된다. 하지만 하이퍼그래프는 그래프보다 희소성 문제가 훨씬 더 심해 데이터 셋의 희소성이 하이퍼그래프 임베딩 방법의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 희소성에 따른 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능을 분석하고자 한다. 우리는 8 개의 실세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 데이터가 희소할수록 하이퍼그래프 임베딩 방법들의 성능이 감소하는 것을 확인하였다.