본 논문에서는 자동화된 생산 시스템과 조립 시스템에서 반제품을 생산기기들 사 이로 운반하기 위해 가장 많이 이용되고 있는 컨베이어 (conveyor) 시스템의 이산구 조 모델을 제안한다. 조립라인과 같이 조립 기기들 사이에 반제품을 운반하는 데 걸 리는 시간이 단위공정을 수행하는 데 걸리는 시간보다 클 경우, 조립기기들의 배치와 컨베이어로 연결되는 조립기기들 사이의 거리는 전체 조립시스템의 성능에 중요한 영 향을 미치게 되므로 컨베이어 시스템의 특성을 정량적으로 분석하기 위한 모델이 필 요하다. 본 논문에서 제안하는 모델은 팔레트(pallet)를 이용하는 컨베이어 시스템에 서 각각의 컨베이어의 길이가 팔레트 길이의 정수 배이며 컨베이어의 속도가 일정하 다는 가정을 전제로 한다. 이런 가정 하에서 컨베이어 운동의 관측 시간과 컨베이어 의 길이는 양자화 될 수 있으므로 각 샘플링 시각에서의 컨베이어 시스템의 상태는 양자화된 컨베이어상의 팔레트 유무와 이 팔레트의 이동도(mobility)를 나타내는 두 가지의 Boolean 변수로 간단히 표시될 수 있다. 이 두 변수를 바탕으로 전체 컨베이 어 시스템은 생산기기들 사이의 통로인 branch와 branch의 끝점인 knot의 조합으로 구성된 network으로 모델링된다. 이 모델링 방법으로 여러 가지 모양의 컨베이어 시 스템을 모델링해 본 결과 복잡한 토폴로지의 컨베이어 시스템도 간단히 모델링 및 시 뮬레이션될 수 있었으며 공장설계, 공정제어 등의 시뮬레이션에 유용하게 이용될 수 있음을 보여 주었다.
충청북도교육청 소속 공공도서관의 장서 소장 및 보존현황, 장서관리의 어려움, 장서 포화에 대한 예측에 대한 조사를 수행하였다. 충청북도교육청 소속 공공도서관은 극심한 장서 포화로 인한 어려움을 겪고 있어 신속한 공동보존자료관의 체계적인 운영 증대 필요성을 절감하고 있었다. 향후 공동보존자료관으로 이관 시 도서 위주 자료 이관이 주를 이룰 것으로 보인다. 단위 도서관에 보존을 위한 시설을 갖추기 어려운 상황으로 희귀서, 특화자료 등 보존가치가 있는 자료는 공동보존자료관으로 이관이 필요하며, 자료보존 관련 정책 및 규정마련이 필요한 상황이며, 특히 공동보존자료관으로 자료 이관 시 단순한 이용률 저하 자료 등에 대한 이관 기준이 필요할 것으로 보인다. 향후 연구에서는 지자체 소속 공공도서관들의 장서 포화 상태도 조사함으로써 충청북도 전체 공공도서관 자료의 공동보존 방안 모색을 논의할 필요가 있을 것이다.
토목분야 생산성 향상을 위해 BIM을 적용하기 위한 노력이 계속되고 있으나, 선형과 지반에 대한 정보가 필수적인 터널 구조물의 정보모델링에 대한 연구는 미흡한 상황이다. AMT에서 생성된 선형의 이산화를 통해 포인트의 정보를 BAT로 전달하여 곡선 선형을 반영한 터널 모델 생성 방안을 제시하였다. 철도 구조물과 선형에 대한 물리적 요소와 공간적 요소를 모두 고려할 수 있도록 IFC 데이터 스키마를 확장하였으며, 확장된 데이터 스키마를 참조하여 선형, 구조물, 지반 정보에 대한 의미정보를 PSET에 담아 IFC기반의 정보관리를 가능하게 하였다. 제안한 방법에 따라 생성한 정보모델을 통해 터널과 밀접한 암반 등급을 자동으로 도출함으로써 활용성을 검증하였다.
IT 기술이 발전함에 따라 IT 전문인력 양성의 중요성이 강조되고 있으며, IT 인력 양성을 위한 교육이 기술적인 인재 양성을 위한 성인 대상의 교육 뿐만 아니라 초중등 교육과 같은 어린 피교육자들을 대상으로 하는 교육의 필요성이 확대되고 있다. 특히 2015 개정 교육과정에서부터는 필수교과로 정보 교과가 추가됨에 따라 초중등 대상의 교육과정에서 IT 기술의 원리를 이해하며, 이해한 내용을 바탕으로 문제를 풀어나가는 응용력을 기를 수 있도록 요구하고 있다. 현재 IT 기술들을 융합하여 새로운 서비스들을 제공하기 위해 갖은 연구가 진행되고 있으며, 그 과정에서 개인정보의 사용이 요구되는 경우 개인정보의 유출을 방지하기 위한 철저한 보안이 선결된다. 또한 데이터를 외부로 전송하는 과정에서 개인정보를 식별할 수 없도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터의 전달 과정에서 발생하는 비식별화 과정을 초등과정 피교육자를 대상으로 파이프 게임을 이용하여 이해할 수 있도록 하는 교육 방법을 제안함으로써 교육 현장에서 효과적인 IT 교육에 도입할 수 있는 교육 요소를 제언하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.742-756
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2022
A flood of information has occurred with the rise of the internet and digital devices in the fourth industrial revolution era. Every millisecond, massive amounts of structured and unstructured data are generated; smartphones, wearable devices, sensors, and self-driving cars are just a few examples of devices that currently generate massive amounts of data in our daily. Machine learning has been considered an approach to support and recognize patterns in data in many areas to provide a convenient way to other sectors, including the healthcare sector, government sector, banks, military sector, and more. However, the conventional machine learning model requires the data owner to upload their information to train the model in one central location to perform the model training. This classical model has caused data owners to worry about the risks of transferring private information because traditional machine learning is required to push their data to the cloud to process the model training. Furthermore, the training of machine learning and deep learning models requires massive computing resources. Thus, many researchers have jumped to a new model known as "Federated Learning". Federated learning is emerging to train Artificial Intelligence models over distributed clients, and it provides secure privacy information to the data owner. Hence, this paper implements Federated Averaging with a Deep Neural Network to classify the handwriting image and protect the sensitive data. Moreover, we compare the centralized machine learning model with federated averaging. The result shows the centralized machine learning model outperforms federated learning in terms of accuracy, but this classical model produces another risk, like privacy concern, due to the data being stored in the data center. The MNIST dataset was used in this experiment.
방송 디스크는 다수의 이동 클라이언트에게 정보를 전파하는 통신구조이다. 방송 디스크에서 서버는 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 방송하며, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 자신이 원하는 데이터를 수신한다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 서버에서 방송 데이터가 갱신될 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 타임스탬프 기반 동시성 제어(Timestamp Based Concurrency Control: TCC) 기법을 제안한다. 기존에 제안된 동시성 제어 기법들은 트랜잭션의 철회율을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송함으로써 방송 대역폭의 상당 부분을 소비한다는 단점을 갖는다. 이와는 달리, TCC는 방송 데이터의 타임스탬프 필드에 그 데이터를 갱신한 서버 트랜잭션들의 순서를 반영시키고, 이를 수신한 클라이언트에서는 타임스탬프를 이용하여 자신의 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 검사함으로써 보다 많은 트랜잭션 실행을 허용한다. 그 결과, TCC는 서버로부터 방송되는 제어 정보의 양을 최소화하면서 읽기 전용 트랜잭션의 철회율을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.
대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.382-386
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2004
Recently, with the machine learning trend, most of the machine translation systems on over the world use two syntax tree sets of two relevant languages to learn syntactic tree transfer rules. However, for the English-Vietnamese language pair, this approach is impossible because until now we have not had a Vietnamese syntactic tree set which is correspondent to English one. Building of a very large correspondent Vietnamese syntactic tree set (thousands of trees) requires so much work and take the investment of specialists in linguistics. To take advantage from our available English-Vietnamese Corpus (EVC) which was tagged in word alignment, we choose the SITG (Stochastic Inversion Transduction Grammar) model to construct English- Vietnamese syntactic tree sets automatically. This model is used to parse two languages at the same time and then carry out the syntactic tree transfer. This English-Vietnamese bilingual syntactic tree set is the basic training data to carry out transferring automatically from English syntactic trees to Vietnamese ones by machine learning models. We tested the syntax analysis by comparing over 10,000 sentences in the amount of 500,000 sentences of our English-Vietnamese bilingual corpus and first stage got encouraging result $(analyzed\;about\;80\%)[5].$ We have made use the TBL algorithm (Transformation Based Learning) to carry out automatic transformations from English syntactic trees to Vietnamese ones based on that parallel syntactic tree transfer set[6].
멀티미디어 데이터의 저작권 보호를 위해 데이터의 조작에 강인한 특성을 가져야 하는 디지털 워터마크는 잡음 환경에서 최대한 오류를 줄이면서 데이터를 전달하고자 하는 채널 코딩 기법과 유사한 개념을 가진다. 본 논문에서는 정지영상을 대상으로 이러한 채널 코딩 알고리즘을 이용하여 각종 데이터의 조작에 강인한 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 저작권 정보는 길쌈 부호(convolutional code)를 사용하여 부호화되며, 데이터의 연속적인 손실을 방지하기 위하여 블록 인터리빙(block interleaving) 기법이 적용된다. 부호화된 저작권 정보는 데이터의 조작에 강인한 특성을 갖는 대역 확산 기법에 의해 영상 데이터에 은닉된다. 저작권 정보의 복원을 위해 워터마크된 영상과 은닉 과정에서 사용된 가상 랜덤 잡음 시퀀스(pseudo random noise sequence)와의 공분산(covariance)에 의해 워터마크 신호가 검출되며, 이 신호를 디인터리빙(de-interleaving)하고 복호화(decoding)하여 은닉된 저작권 정보를 복구한다. 실험 결과 일반적인 대역 확산 기법보다 채널 코딩과 블록 인터리빙을 활용한 기법이 동일한 PSNR에서 가우시안(Gaussian) 잡음 추가, 필터링 및 JPEG 압축 등의 공격에 대해 보다 정확하게 은닉된 저작권 정보를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.
무선 센서 네트워크는 소형의 수많은 마이크로 센서 노드들이 모여서 정보를 주고받는 이벤트 기반 시스템이다. 이벤트가 발생하면 수많은 센서 노드가 정보를 센싱하여 싱크 노드로 전송하기 때문에 기존의 유선 네트워크에 비해 혼잡이 쉽게 발생될 수 있다. 현재 인터넷 전송 프로토콜은 TCP/UDP이나 이벤트 기반의 무선 센서 네트워크에서는 적합하지 않다. 무선 센서 네트워크에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위해 ESRT, STCP, CODA 등이 연구되고 있다. 이들의 기법은 지역 버퍼나 채널 부하 중심으로 혼잡을 탐지하고 있다. 혼잡 발생시 주로 브로드캐스팅을 이용하여 혼잡을 회피하는 방식을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 지역 버퍼와 채널 부하 정보를 혼합하여 혼잡을 탑지하며, 혼잡 발생 시 브로드캐스팅 횟수를 줄이기 위해, 버퍼를 3가지 상태로 구분하여 혼잡이 발생되기 전에 채널 부하가 많은 노도에게 혼잡 제어에 대한 메시지를 전송시킨다. 이에 따라 네트워크의 부하를 줄일 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 원격으로 창호시스템을 감시하고 제어하기 위한 새로운 관제시스템을 개발한다. 이를 위해 창호개폐기, 게이트웨이, 관제서버 시스템을 각각 설계 구현한다. 여기서 창호개폐기는 개폐를 위해 직류모터를 이용한 구동장치와 상태정보를 모니터링하고 개폐제어 정보를 전송하는 모션제어장치로 구성된다. 게이트웨이는 창호의 현재 상태정보와 제어정보를 전송하기 위한 유 무선 통신 인터페이스로 TCP/IP와 CDMA 프로토콜을 지원한다. 또한 관제서버는 창호 제어정보의 저장과 처리를 위한 프로그램, 다양한 상태메시지의 처리를 지원하기 위한 미들웨어, 그리고 개폐 상태를 감시하여 시스템을 원격제어하기 위한 DB로 구성된다. 특히 스마트폰과 같은 모바일환경을 지원하는 응용소프트웨어와 웹기반 사용자 인터페이스도 함께 개발되었다. PC 및 스마트폰 기반 개발된 창호 시스템의 시작품을 대상으로 동작성능, 환경영향, 구동 내구성, 그리고 동작오율 각각을 2개의 공인기관에서 시험한 결과, 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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