• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1607-1616
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• 2006

The growing market of multimedia and digital signal processing requires significant data-path portions of SoCs. However, the common models for verification are not suitable for SoCs. A novel model--WGL (Weighted Generalized List) is proposed, which is based on the general-list decomposition of polynomials, with three different weights and manipulation rules introduced to effect node sharing and the canonicity. Timing parameters and operations on them are also considered. Examples show the word-level WGL is the only model to linearly represent the common word-level functions and the bit-level WGL is especially suitable for arithmetic intensive circuits. The model is proved to be a uniform and efficient model for both bit-level and word-level functions. Then Based on the WGL model, a backward-construction logic-verification approach is presented, which reduces time and space complexity for multipliers to polynomial complexity(time complexity is less than $O(n^{3.6})$ and space complexity is less than $O(n^{1.5})$) without hierarchical partitioning. Finally, a construction methodology of word-level polynomials is also presented in order to implement complex high-level verification, which combines order computation and coefficient solving, and adopts an efficient backward approach. The construction complexity is much less than the existing ones, e.g. the construction time for multipliers grows at the power of less than 1.6 in the size of the input word without increasing the maximal space required. The WGL model and the verification methods based on WGL show their theoretical and applicable significance in SoC design.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.27-35
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• 2015

Increasing the number of GPU (Graphic Processor Unit) cores, the studies on High Performance Computing Platform using GPU have actively been made in recent. This trend has led to the development of GPGPU (General Purpose GPU) and CUDA (Compute Unified Device Architecture) Framework. In this paper, we explain the many benefits of the GPU based system, and propose the ICIDF(Identify Compute-Intensive Data set and Function) methodology to apply GPU technology to legacy military information system for performance improvement. To demonstrate the efficiency of this methodology, we applied this method to AES CPU based program obtained from the Internet web site. Simply changing the data structure made improved the performance of AES program. As a result, the performance of AES based GPU program is improved gradually up to 10 times. Depending on the developer's ability, additional performance improvement can be expected. The problem to be solved is heat issue, but this problem has been much improved by the development of the cooling technology.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2381-2398
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• 2024

The construction of virtual indoor spaces is crucial for the development of metaverses, virtual production, and other 3D content domains. Traditional methods for creating these spaces are often cost-prohibitive and labor-intensive. To address these challenges, we present a pipeline for generating digital twins of real indoor environments from RGB-D camera-scanned data. Our pipeline synergizes space structure estimation, 3D object detection, and the inpainting of missing areas, utilizing deep learning technologies to automate the creation process. Specifically, we apply deep learning models for object recognition and area inpainting, significantly enhancing the accuracy and efficiency of virtual space construction. Our approach minimizes manual labor and reduces costs, paving the way for the creation of metaverse spaces that closely mimic real-world environments. Experimental results demonstrate the effectiveness of our deep learning applications in overcoming traditional obstacles in digital twin creation, offering high-fidelity digital replicas of indoor spaces. This advancement opens for immersive and realistic virtual content creation, showcasing the potential of deep learning in the field of virtual space construction.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.31-40
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• 2017

본 논문은 해상구조물 혹은 지각변동 모니터링 분야에 응용할 수 있는 중기선 GPS 데이터의 준실시간 연속처리를 통한 동적좌표 정밀추정 방안도출과 실험적 구현에 관한 내용을 다루고 있다. GPS 이중주파수 중기선 관측데이터 함수모형, IGS 초신속 해석결과물 제공현황 및 해외 유사사례 조사와 상시관측인프라 현황 조사를 바탕으로 정적 및 동적 처리모드로 이루어진 GPS 연속처리 시스템 설계 그리고 관측데이터 처리절차와 그 전략을 도출하였다. 시스템을 데이터 취득부와 시각화를 포함하는 처리부로 구성 하였으며, 관측소가 Ntrip을 통해 송출하는 GPS 데이터를 최소 지연시간으로 처리하여 모니터링 대상 안테나의 동적좌표를 추정하도록 하였다. 데이터 취득부는 DOS 배치파일, 펄 스크립트 그리고 BKG BNC 프로그램을 통해 그리고 처리부는 슬라이딩 윈도기법에 의한 관측데이터 선택과 BPE에 의해 순차처리 절차를 스크립트 파일로 정의하여 구현하였다. 국 내외에 7점의 상시관측소에 의해 구성한 네트워크로부터 GPS 관측데이터를 취득하여 후처리모드에서 시스템 동작실험을 수행하였다. 이를 통하여 본 연구에서 제안한 GPS 데이터 연속처리 절차의 동작 적절성과 신뢰수준 95%에 추정좌표 정밀도가 센티미터 수준 이상이 됨을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.134-146
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• 2024

This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.489-498
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.645-651
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• 2019

대용량 데이터가 쏟아져 나오고 있는 지금, 대용량 데이터의 처리를 위해 데이터 처리 특성상 쓰기 작업보다 읽기작업이 많아 소프트웨어 아키텍처나 데이터 저장 패턴에 많은 변화가 가해지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 명령(Command)과 쿼리(Query)의 책임을 분리하는 CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 패턴의 쿼리 모델을 사용해 사용자의 요구사항에 효율적인 대용량 데이터 조회 시스템을 구현한다. 본 논문의 대용량 데이터는 기상청 Open API의 2018년 온도, 습도, 강수 데이터를 활용하여 약 23억 건의 데이터를 RDBMS(PostgreSQL)와 NoSQL(MongoDB)에 알맞게 저장한다. 또한 구현한 웹 서버 (Web Server) 입장에서의 CQRS패턴을 적용한 시스템과 CQRS 패턴을 적용하지 않은 시스템의 성능, 각 데이터베이스의 저장구조 성능, 데이터 처리 특징에 맞는 성능을 비교 및 분석한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.382-387
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• 1992

In order to obtain desired arc welding performance, we already developed an arc welding robot system that enabled coordinated motions of dual arm robots. In this system one robot arm holds a welding target as a positioning device, and the other robot moves the welding torch. Concerning to such a dual arm robot system, the positioning accuracy of robots is one important problem, since nowadays conventional industrial robots unfortunately don't have enough absolute accuracy in position. In order to cope with this problem, our robot system employed teaching playback method, where absolute error are compensated by the operator's visual feedback. Due to this system, an ideal arc welding considering the posture of the welding target and the directions of the gravity has become possible. Another problem still remains, while we developed an original teaching method of the dual arm robots with coordinated motions. The problem is that manual teaching tasks are still tedious since they need fine movements with intensive attentions. Therefore, we developed a 3-dimensional vision guided robot control method for our welding robot system with coordinated motions. In this paper we show our 3-dimensional vision sensor to guide our arc welding robot system with coordinated motions. A sensing device is compactly designed and is mounted on the tip of the arc welding robot. The sensor detects the 3-dimensional shape of groove on the target work which needs to be weld. And the welding robot is controlled to trace the grooves with accuracy. The principle of the 3-dimensional measurement is depend on the slit-ray projection method. In order to realize a slit-ray projection method, two laser slit-ray projectors and one CCD TV camera are compactly mounted. Tactful image processing enabled 3-dimensional data processing without suffering from disturbance lights. The 3-dimensional information of the target groove is combined with the rough teaching data they are given by the operator in advance. Therefore, the teaching tasks are simplified

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권5_6호
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• pp.258-264
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• 2003

VLIW 구조는 다량의 데이터를 처리하는 멀티미디어 애플리케이션에 매우 적합한 구조로서, 이 같은 종류의 애플리케이션에 대해 높은 수준의 병렬 처리를 가능케 한다. 이러한 병렬성을 더욱 증대 시키기 위하여 시스템을 확장하는 경우에 있어, 분산된 VLIW 구조는 그렇지 않은 구조에 비해 큰 강점을 갖는다. 하지만 여러 개의 분산된 클러스터를 하나의 구조 속에 포함하는 것은 필연적으로 적지 않은 양의 하드웨어를 요구하고, 이로 말미암아 전체 시스템에서 소모되는 전력 문제가 중요한 이슈로 대두된다. 본 논문에서는 분산된 VLIW 구조에서 전체 시스템의 성능 제한 조건을 만족시키는 동시에 최대 전력 소모량을 줄이는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 일련의 실험을 통해 제시된 알고리즘이 최대 30.7%의 최대 전력 소모 감소 효과를 얻을 수 있음이 확인되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권3호
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• pp.147-153
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• 2018

콘크리트 구조물 표면에 발생하는 균열은 사용자에게 심리적인 불안감을 제공하며, 장기간 열려있는 큰 폭의 균열은 구조물의 사용성능 및 내구성에 영향을 준다. 국내에서는 건축물을 포함한 시설물의 노후화에 따른 안전관리를 위해 균열정도를 파악하는 조사가 인력에 의한 육안조사로 수행되고 있지만 인력의 고비용성과 객관성 미흡 등의 문제점이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 영상분석을 통한 균열 추출 등 다양한 연구가 수행되고 있으나 균열인식 정확도 향상에 2차원 영상 분석만으로는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 2차원 영상 분석의 한계를 극복하기 위하여 3차원 특성을 정확하게 파악할 수 있는 3차원 광삼각 스캐닝기법을 활용하여 콘크리트 구조물 표면의 균열정보를 획득하는 기법을 개발하였다. 본 하드웨어의 개발과 더불어 균열 패턴분석을 위한 획득된 균열의 세분화와 균열의 특성분석 알고리즘을 개발하였으며, 이를 실제 콘크리트 빔의 균열 탐지 적용을 통해 검증하였다.