• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권8호
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• pp.975-983
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• 1999

최근 네트워크의 속도가 빨라지고 멀티미디어 데이터를 다루기 위한 기술들이 개발됨에 따라 많은 멀티미디어 응용 프로그램들이 인터넷에 등장하고 있다. 그러나 이들 응용프로그램들은 수신자에게 전송되는 영상.음성의 품질이 낮기 때문에 기대만큼 빠르게 확산되지 못하고 있다. 영상.음성의 품질이 낮은 이유는 현재 인터넷이 실시간 응용프로그램이 요구하는 만큼 빠르고 신뢰성 있게 데이터를 전송할 수 없기 때문이다. 현재 인터넷의 내부구조를 바꾸지 않고 품질을 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있는데 그 중 하나는 동적으로 변화하는 인터넷의 상태에 맞게 멀티캐스트 트래픽의 전송율을 조절하는 종단간의 흐름제어이다. 본 논문은 기존의 흐름제어 기법인 IVS와 RLM의 성능을 개선시키기 위한 두 가지 흐름제어 기법을 소개한다. IVS는 송신자가 주기적으로 측정된 네트워크 상태에 따라 전송율을 일정하게 조절한다. 송신자가 하나의 데이타 스트림을 생성하는 IVS와는 달리 RLM에서는 송신자가 계층적 코딩에 의하여 생성된 여러개의 데이타 스트림을 전송하고 각 수신자는 자신의 네트워크 상태에 맞게 데이타 스트림을 선택하는 기법이다. 그러나 IVS는 송신자가 전송율을 일정하게 증가시키고, RLM은 각자의 네트워크 상태를 고려하지 않고 임의의 시간에 하나 이상의 데이타 스트림을 받기 때문에 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 TCP-like IVS와 Adaptive RLM이라는 두 가지 새로운 기법을 소개한다. TCP-like IVS는 송신자가 전송율을 동적으로 결정하고, Adaptive RLM은 하나 이상의 데이타 스트림을 받기 위해 적당한 시간을 선택할 수 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 여러 가지 네트워크 구조에서 두 가지 방식이 기존의 방식에 비하여 더욱 높은 대역폭 이용율과 10~20% 정도 적은 패킷손실율을 이룬다는 것을 보여준다.Abstract Nowadays, many multimedia applications for the Internet are introduced as the network gets faster and many techniques manipulating multimedia data are developed. These multimedia applications, however, do not spread widely and are not fast as expected at their introduction time due to the poor quality of image and voice delivered at receivers. The poor quality is mainly attributed to that the current Internet can not carry data as fast and reliably as the real-time applications require. To improve the quality without modifying the internal structure of the current Internet, many researches are conducted. One of them is an end-to-end flow control of multicast traffic adapting the sending rate to the dynamically varying Internet state. This paper proposes two flow-control techniques which can improve the performance of the two conventional techniques; IVS and RLM. IVS statically adjusts the sending rate based on the network state periodically estimated. Differently from IVS in which a sender produces one single data stream, in RLM a sender transmits several data streams generated by the layered coding scheme and each receiver selects some data streams based on its own network state. The more data streams a receiver receives, the better quality of image or voice the receiver can produce. The two techniques, however, can degrade the performance since IVS increases its sending rate statically and RLM accepts one more data stream at arbitrary time regardless of the network state respectively. We introduce two new techniques called TCP-like IVS and Adaptive RLM; TCP-like IVS can determine the sending rate dynamically and Adaptive RLM can select the right time to add one more data stream. Our simulation experiments show that two techniques can achieve better utilization and less packet loss by 10-20% over various network topologies.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권4호
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• pp.24-31
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• 2007

현재까지 다수의 버스 프로토콜과 구조가 발표되었지만, 대부분 공유 버스 구조를 가져 시스템 성능 저하의 원인이 되었다. 기존의 공유버스가 갖는 문제점들을 해결하기 위해 고성능의 버스 프로토콜인 SNP (SoC Network Protocol)와 버스 구조인 SNA (SoC Network Architecture)가 제안되었는데, 이를 수정/개선한 버스 구조를 제안하고자 한다. 개선된 SNA는 다중 마스터의 다중 버스 요청에 대해 다중 라우팅을 지원함으로써 성능을 향상시켰으며, 내부 라우팅 로직의 최적화로 면적을 감소시켰다. 또한 성능감소 없이 AMBA AHB 프로토콜과 완벽히 호환 가능한 XSNP(Extended SNP)를 인터페이스 프로토콜로 사용한다. 현재 라우팅 로직을 최적화하여 개선된 SNA의 하드웨어 복잡도가 크게 증가하지 않았고, 기존 SNP를 사용하는 IP는 호환성 문제나 성능 감소 없이 개선된 SNA를 통해 통신할 수 있다. 더불어, SNA는 AMBA AHB와 인터커넥트 버스 매트릭스를 대체할 수 있으며, 다중 채널을 동시에 보장하고 다양한 토플로지를 지원가능 하도록 설계되어 사용하는 IP 수에 따라 설계자에 의해 다양한 토플로지를 선택할 수 있다. 한편, SNA는 적은 수의 인터페이스 와이어를 가지기 때문에 오프 칩 버스로도 사용될 수 있다. 제안된 버스 구조는 시뮬레이션과 어플리케이션 동작을 통해 검증이 완료되었다.

• Safety and Health at Work
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• 제9권1호
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• pp.42-52
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• 2018

Background: Maintenance operations on-board ships are highly demanding. Maintenance operations are intensive activities requiring high man-machine interactions in challenging and evolving conditions. The evolving conditions are weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress. For example, extreme weather condition affects seafarers' performance, increasing the chances of error, and, consequently, can cause injuries or fatalities to personnel. An effective human error probability model is required to better manage maintenance on-board ships. The developed model would assist in developing and maintaining effective risk management protocols. Thus, the objective of this study is to develop a human error probability model considering various internal and external factors affecting seafarers' performance. Methods: The human error probability model is developed using probability theory applied to Bayesian network. The model is tested using the data received through the developed questionnaire survey of >200 experienced seafarers with >5 years of experience. The model developed in this study is used to find out the reliability of human performance on particular maintenance activities. Results: The developed methodology is tested on the maintenance of marine engine's cooling water pump for engine department and anchor windlass for deck department. In the considered case studies, human error probabilities are estimated in various scenarios and the results are compared between the scenarios and the different seafarer categories. The results of the case studies for both departments are also compared. Conclusion: The developed model is effective in assessing human error probabilities. These probabilities would get dynamically updated as and when new information is available on changes in either internal (i.e., training, experience, and fatigue) or external (i.e., environmental and operational conditions such as weather conditions, workplace temperature, ship motion, noise and vibration, and workload and stress) factors.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.263-266
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• 2011

자동차 운전자는 자신의 안전을 위해 항상 차량의 상태를 점검하여 차량의 상태를 파악하는 것이 필수이다. 만약 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 많은 시간과 금전적 비용이 지불되어야 한다. 현재 IT의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태를 점검 할 수 있게 되었다. 그렇지만 기존의 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식이 학습해야 차량 상태를 알 수 있는 상태라 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 불편한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 사용할 수 있으면서 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 블루투스 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 이용해 자동차 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단, 그리고 에코 드라이빙 판단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 진단 시스템을 안드로이드 기반 스마트폰에서 구현 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제29권1호
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• pp.73-97
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• 2018

본 연구의 목적은 인문사회자산 원스톱 포털 서비스 제공을 위한 발전방안 및 중장기 로드맵 설정에 있다. 이를 위해 기초학문자료센터 SWOT 분석을 실시하였으며, 석 박사과정생 90명을 대상으로 사용성 테스트를 실시하였고, 전문가 8명과의 면담을 통하여 시사점을 도출하였다. 기초학문자료센터가 인문사회자산에 대한 원스톱 포털 서비스를 제공하기 위해서는 첫째, 자원의 통합적 제공에만 국한하는 것이 아니라 지속가능한 무한정보제공 측면에서의 접근이 필요하다. 둘째, 질적 검증을 거친 연구 성과물 수집 전략을 확립할 필요가 있다. 셋째, KRM은 인문사회자산 허브 및 인문사회 연구자 네트워크 플랫폼으로서 기능해야할 필요성이 요구된다. 넷째, 전문 연구 서비스 뿐 아니라 일반인들을 위한 교육의 측면까지 고려한 서비스 제공이 필요하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.128-133
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• 2021

현재 자율주행차량 시장은 3레벨 자율주행차량을 상용화하고 있으나, 안정성의 문제로 완전 자율주행 중에도 사고가 발생할 가능성이 있다. 실제로 자율주행차량은 81건의 사고를 기록하고 있다. 3레벨과 다르게 4레벨 이후의 자율주행차량은 긴급상황을 스스로 판단하고 대처해야 하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 CNN을 통하여 차량 외부의 정보를 수집하여 저장하고, 저장된 정보와 차량 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 0~1 사이의 수치로 출력하는 차량 내·외부 데이터 및 딥러닝 기반 차량 위기 감지 시스템을 제안한다. 차량 위기 감지 시스템은 CNN기반 신경망 모델을 사용하여 주변 차량과 보행자 데이터를 수집하는 차량 외부 상황 수집 모듈과 차량 외부 상황 수집 모듈의 출력과 차량 내부 센서 데이터를 이용하여 차량이 처한 위기 상황을 수치화하는 차량 위기 상황 판단 모듈로 구성된다. 실험 결과, VESCM의 평균 연산 시간은 55ms 였고, R-CNN은 74ms, CNN은 101ms였다. 특히, R-CNN은 보행자수가 적을 때 VESCM과 비슷한 연산 시간을 보이지만, 보행자 수가 많아 질수록 VESCM보다 많은 연산 시간을 소요했다. 평균적으로 VESCM는 R-CNN보다 25.68%, CNN보다 45.54% 더 빠른 연산 시간을 가졌고, 세 모델의 정확도는 모두 80% 이하로 감소하지 않으며 높은 정확도를 보였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권4호
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• pp.194-199
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• 2019

As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.

• 정보화정책
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• 제17권4호
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• pp.80-99
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• 2010

본 논문은 한국의 사례연구를 통해 경쟁의 도입이 보편적 서비스 정책 및 제도에 미친 영향을 파악하기 위한 연구이다. 한국은 기존의 이론 및 많은 사례 연구들과는 달리 국가독점 통신사업자 시절에 성공적으로 통신네트워크를 확장, 전화의 보편적 서비스를 구현했으며 경쟁의 도입 이후에도 시장중립적인 보편적 서비스 제도를 채택하는 대신 국가와 시장지배적 사업자 주도의 보편적 서비스 정책을 실시, 전화와 초고속인터넷의 보편적 서비스를 구현했다. 본 연구는 연대기적 고찰을 통해 한국의 보편적 서비스 정책 및 제도의 발전과정을 살펴보고 한국의 사례가 시사하는 정책적 함의를 도출하고자 했다. 이를 요약하자면, 개발도상국가들의 국가독점 통신사업자들도 유연한 정책 및 전략을 통해 통신네트워크를 성공적으로 확장할 수 있으며 경쟁체제의 도입 이후에도 시장중립적인 보편적 서비스 제도 대신 개별 국가의 정책 목표 우선순위에 따라 독자적인 보편적 서비스 제도를 채택할 수 있다는 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.539-542
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• 2003

A motor is the workhorse of our industry. The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis, and prognosis are of increasing importance. Different internal motor faults (e.g., inter-turn short circuits, broken bearings, broken rotor bars) along with external motor faults (e.g., phase failure, mechanical overload, blocked rotor) are expected to happen sooner or later. This paper introduces the fault detection technique of induction motors based upon the stator current. The fault motors have rotor bar broken or rotor unbalance defect, respectively. The stator currents are measured by the current meters and stored by the time domain. The time domain is not suitable to represent the current signals, so the frequency domain is applied to display the signals. The Fourier Transformer is used for the conversion of the signal. After the conversion of the signals, the features of the signals have to be extracted by the signal processing methods like a wavelet analysis, a spectrum analysis, etc. The discovered features are entered to the pattern classification model such as a neural network model, a polynomial neural network, a fuzzy inference model, etc. This paper describes the fault detection results that use wavelet decomposition. The wavelet analysis is very useful method for the time and frequency domain each. Also it is powerful method to detect the features in the signals.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.202-211
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• 2013

정책결정자는 인지시스템을 통해 환경을 이해하고, 사건들에 대한 정보를 해석하고, 행동을 결정한다는 인지심리학 이론을 바탕으로 한국의 국정최고의사결정자인 제 16대 노무현대통령의 부동산정책에 관한 정책신념을 이해하고자 노무현대통령의 발언어록을 수집하고, 부동산정책과 관련된 관련변수들을 추출하였다. 이를 바탕으로 언어네트워크분석을 실시하였다. 연구결과를 요약해보면 다음과 같다. 첫째, 노무현대통령이 인지한 부동산정책의 주요변수는 서민경제, 부동산투기 등으로 나타났다. 둘째, 노무현 대통령이 인지하는 부동산정책의 주요 변수들은 다양한 경제변수들과는 밀접한 상호연관성이 약한 것으로 나타났다. 셋째, 부동산정책과 관련하여 지나친 서민경제와 서민생활변수에 대한 집착이 부동산정책을 실천함에 있어 사회적 합의보다는 사회적 대결을 지향하는 원인으로 작용하게 되었던 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과는 정책결정과정을 인지심리학의 관점에서 설명함으로써 정책이론에 기여할 것으로 판단된다.