• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 2005.08a
• /
• pp.85-91
• /
• 2005

Coexistence of different wireless systems that share the 2.4 GHz ISM frequency band is becoming one of the most important issue. This paper presents a model of the interference that IEEE 802.11b may experience because of IEEE 802.15.4. The packet error rate (PER) of IEEE 802.11b under the interference of IEEE 802.15.4 is analyzed. The PER is obtained by using the bit error rate (BER) and the collision time. The analytical results are validated using simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.394-397
• /
• 2019

센서 및 정보 통신 기술의 발전은 산업 현장에서 취득한 정보를 기반으로 다양한 연구를 수행할 수 있는 토대가 되었다. 본 연구에서는 철도의 진로 방향을 전환하는 선로 전환기 주변에 설치한 소리 센서에서 수집한 소리를 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 탐지하고자 한다. 이와 같은 소리 데이터 기반의 이상 상황 탐지 시스템을 실제 산업 현장에서 성공적으로 운용되기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 이상 상황을 식별할 수 있는 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 소리 음질을 향상시키기 위하여 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network)을 활용하며, CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 선로 전환기의 이상 상황을 식별하는 시스템을 제안한다. 수집된 소리 데이터를 기반으로 제안한 시스템을 실험적으로 검증한 바 잡음에 강인한 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.05a
• /
• pp.213-216
• /
• 2022

There has been an increase in video surveillance for public safety and security, which increases the video data, leading to analysis, and storage issues. Furthermore, most surveillance videos contain an empty frame of hours of video footage; thus, extracting useful information is crucial. The prominent framework used in surveillance for efficient storage and analysis is video synopsis. However, the existing video synopsis procedure is not applicable for creating an abnormal object-based synopsis. Therefore, we proposed a lightweight synopsis methodology that initially detects and extracts abnormal foreground objects and their respective backgrounds, which is stitched to construct a synopsis.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.231-233
• /
• 2020

본 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육 활성화를 위하여 한국의 융합 교육 연구를 분석하였다. 이를 통하여 한국의 융합 교육이 겪는 문제점을 도출하였으며, 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 해결 과제를 도출하였다. 연구 결과, 과학·수학·정보 융합 교육의 활성화를 위해서는 과학·수학·정보 융합 교육 모형 개발과 역량 기반 교육 모델, 교수-학습 및 평가 모델 개발이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 활용하여 후속 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 교육 모델 개발을 진행하여야 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2022.11a
• /
• pp.75-76
• /
• 2022

현재 산업용 로봇 팔의 경로 계획을 생성할 때, 로봇 팔 경로 계획은 로봇 엔지니어가 수동으로 로봇을 제어하며 최적 경로 계획을 탐색한다. 미래에 고객의 다양한 요구에 따라 공정을 유연하게 변경하는 대량 맞춤 시대에는 기존의 경로 계획 수립 방식은 부적합하다. 심층강화학습 프레임워크는 가상 환경에서 로봇 팔 경로 계획 수립을 학습해 새로운 공정으로 변경될 때, 최적 경로 계획을 자동으로 수립해 로봇 팔에 전달하여 빠르고 유연한 공정 변경을 지원한다. 본 논문에서는 심층강화학습 에이전트를 위한 학습 환경 구축과 인공지능 모델과 학습 환경의 연동을 중심으로, 로봇 팔 경로 계획 수립을 위한 심층강화학습 프레임워크 구조를 설계한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.142-144
• /
• 2023

실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.447-448
• /
• 2023

본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.92-94
• /
• 2023

사물인터넷이 발전함에 따라 사용자에게 여러 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷 플랫폼이 활발하게 개발되고 있다. 그러나 각각의 플랫폼은 독자적인 환경에서 개발되고 있어 상호운용성에 어려움이 있다. 특히, 이기종 사물인터넷 플랫폼이 리소스 보호를 위해 동일한 속성기반 접근제어를 사용하더라도 속성을 표현하는 표현법이 상이하여 유효한 속성을 소유하고 있음에도 타 플랫폼의 리소스에 접근할 수 없는 문제가 있다. 이에, 본 논문에서는 속성기반 접근제어를 활용하는 이기종 사물인터넷플랫폼 간의 서로 다른 속성 표현법을 이해하여 상호운용할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 자가적응 모듈을 통해 동일한 속성이더라도 표현법의 차이로 발생하는 상호운용의 문제를 해결하여 이기종 플랫폼 간의 리소스 접근이 가능하도록 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.66-71
• /
• 2023

ChatGPT가 등장한 이후 다양한 거대 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 등장하였고, 이러한 LLM을 목적에 맞게 파인튜닝하여 사용할 수 있게 되었다. 하지만 LLM을 새로 학습하는 것은 물론이고, 단순 튜닝만 하더라도 일반인은 시도하기 어려울 정도의 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 본 연구에서는 공개된 LLM을 별도의 학습 없이 사용하여 zero-shot 프롬프팅으로 이진 분류 태스크에 대한 성능을 확인하고자 했다. 학습이나 추가적인 튜닝 없이도 기존 선학습 언어 모델들에 준하는 이진 분류 성능을 확인할 수 있었고, 성능이 좋은 LLM의 경우 분류 실패율이 낮고 일관적인 성능을 보여 상당히 높은 활용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.536-539
• /
• 2023

딥러닝 기술은 더 많은 분야와 과제에 적용되기 위해서 네트워크는 더 복잡하고 거대한 형태로 발전해왔다. YOLOv7-tiny과 같은 객체탐지 네트워크는 다양한 객체와 환경에서 활용하기 위해 COCO 데이터 세트를 대상으로 발전해왔다. 그러나 본 논문에서 적용할 모델은 임베디드 보드 환경에서 실시간으로 1개의 Class를 대상으로 객체를 탐지하는 네트워크 모델이 찾고자 프루닝을 적용하였다. 모델의 프루닝을 할 필터를 찾기 위해 본 논문에서는 클러스터링을 통한 필터 프루닝 방법을 제안한다. 본 논문의 제안 방법을 적용했을 때 기준 모델보다 정확도가 7.6% 감소하였으나, 파라미터가 1% 미만으로 남고, 속도는 2.1배 증가함을 확인하였다.