• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.346-348
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• 2022

Media Contents Recommendation Web Service (service name 'mobodra') is a web service that analyzes media types and genre tastes for each user and recommends content accordingly. Users select some of the works randomly provided on the web when signing up for membership and analyze their tastes based on this. Based on this analysis, preferred content for each user is recommended. In this paper, we implement a content recommendation algorithm through item-based collaborative filtering. When the user's activity data or preference is re-examined, the above process is executed again to update the user's taste.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.357-360
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• 2011

모자이크는 여러 개의 작은 영상들을 모아서 하나의 큰 영상을 만드는 것을 말한다. 본 논문에서는 모자이크 방법 중 하나인 사진을 이용하여 영상을 만드는 포토 모자이크 방법을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 기술 제안을 한다. 이미지를 원하는 사이즈의 타일로 나눈 다음, 나눠진 타일을 16등분을 한다. 16등분된 이미지 각 요소들에 대하여 RGB 평균값을 계산하여 총 48개 특징값을 추출하여 데이터베이스에 저장해둔다. 그리고 타일과 비교가 될 이미지들은 이미 똑같은 작업을 통하여 데이터베이스에 저장이 되어 있다. 이렇게 저장된 값들을 통하여 유클리드 거리를 통하여 두 이미지의 유사도를 측정하게 된다. 최적의 값을 찾으면 바로 대입하는 것이 아니라 이전에 있던 타일 이미지의 명암값을 새로 삽입되는 타일에 부여를 하여, 부드러운 영상을 만들게 된다. 그리고 타일을 삽입할 때 이전에 사용된 이미지는 배열의 마지막으로 옮겨지게 되며 사용횟수를 체크하여 반복적 사용을 제한하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1311-1314
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• 2011

현재 SOA 기반 소프트웨어의 중요성이 인식되면서 국내외 SOA 기반 소프트웨어 시장이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라 SOA 기반 소프트웨어에 대한 고신뢰성과 고품질소프트웨어의 요구가 증대되고 있다. 그러나 SOA 기반 소프트웨어의 특성을 반영한 품질평가 체계는 아직 구축되어 있지 않은 실정이며 최근의 소프트웨어 개발 방법의 추세로 볼 때 시급한 구축이 요구되고 있다. 본 연구에서는 SOA 기반 소프트웨어의 품질을 평가하기 위해 품질을 시험하여 측정하고 그 결과를 적절한 기준에 따라 판정하는 방법에 대해 연구를 수행하였다. 주요 연구내용으로는 SOA기반 소프트웨어 품질 측정 설문에 답을 회귀 알고리즘에 적용하여 소프트웨어의 품질을 측정하고 해결책을 제시함으로써 소프트웨어의 부족한 부분을 좀더 보안해줄것을 기대한다. 본 연구를 통해 국제표준을 수용한 SOA 기반 소프트웨어 품질 시험 측정 방법을 구축하였고 이를 활용하여 국내 SOA 기반 소프트웨어의 품질 수준 향상을 위해 적용할 수 있을 것이며 국내 SOA 기반 소프트웨어의 품질 향상을 통해 관련 시장의 품질 안정성을 확보하고 고품질 SOA 기반소프트웨어 개발 의욕을 제고할 수 있으리라 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1260-1263
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• 2011

최근 차세대 시퀀싱 (Next Generation Sequencing, NGS) 기술이 발전하면서 DNA, RNA 등의 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 차세대 시퀀싱 데이터를 이용한 유전체 분석 방식은 마이크로어레이 혹은 EST/cDNA 데이터를 이용한 기존의 분석 방식에 비하여 비용이 적게 들고 정확한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있다. 그러나 이 들 DNA, RNA 시퀀싱 데이터는 각 시퀀스의 길이가 짧고 전체 용량은 매우 커서 이 들 데이터로부터 정확한 분석 결과를 추출하는 데에 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 대용량의 RNA 시퀀싱 데이터를 고속으로 처리하는 병렬 SNP 추출 알고리즘을 제안한다. 전체 게놈 데이터 중 유전자 영역만을 high coverage로 시퀀싱하여 얻어지는 RNA 시퀀싱 데이터는 유전자 변이 추출을 목적으로 분석되며, SNP(Single Nucleotide Polymorphism)와 같은 유전자 변이는 질병의 원인 규명 및 치료법 개발에 직접 이용된다. 제안된 알고리즘은 동시에 실행되는 다수의 Map/Reduce 함수에 의해서 대규모 RNA 시퀀스를 병렬로 처리하며, 레퍼런스 시퀀스에 매핑된 각 염기의 출현 빈도와 품질점수를 이용하여 SNP를 추출한다. 또한 이 들 SNP 추출 결과에 대한 시각적 분석 도구를 제공하여 SNP 추출 과정 및 근거를 시각적으로 확인/검증할 수 있도록 지원한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.25 no.4
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• pp.600-609
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• 2022

In supervised learning, labeling of all data is essential, and in particular, in the case of object detection, all objects belonging to the image and to be learned have to be labeled. Due to this problem, continual learning has recently attracted attention, which is a way to accumulate previous learned knowledge and minimize catastrophic forgetting. In this study, a continaul learning model is proposed that accumulates previously learned knowledge and enables learning about new objects. The proposed method is applied to CenterNet, which is a object detection model of anchor-free manner. In our study, the model is applied the knowledge distillation algorithm to be enabled continual learning. In particular, it is assumed that all output layers of the model have to be distilled in order to be most effective. Compared to LWF, the proposed method is increased by 23.3%p mAP in 19+1 scenarios, and also rised by 28.8%p in 15+5 scenarios.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1000-1003
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• 2020

본 논문은 기계학습 기반 온라인 한글 필기 인식 시스템의 첫 구현 결과를 담고 있다. 한글의 글자는 최소한 하나의 모음을 포함하고 있으며, 이 모음은 대개 직선으로 필기한다는 사전 지식을 활용하여 인식에 적용하고자 한다. 이를 위해 사용자가 온라인으로 필기하면 획 데이터를 획득하여 중성에 해당하는 모음을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 제안한 알고리즘에서는, 우선 필기한 글자를 포함하는 사각형 R과 각 획을 둘러싸는 사각형 SR을 생성한 후, 직선을 판별하고, 이 직선들이 모음을 구성하는 후보군을 찾는 과정으로 구성되어 있다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.20-23
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• 2020

This research is to design an effective prefetching method required for DRAM-PCM hybrid main memory systems especially used for big data applications and massive-scale computing environment. Conventional prefetchers perform well with regular memory access patterns. However, workloads such as graph processing show extremely irregular memory access characteristics and thus could not be prefetched accurately. Therefore, this research proposes an efficient dynamical prefetching algorithm based on the regression method. We have designed an intelligent prefetch engine that can identify the characteristics of the memory access sequences. It can perform regular, linear regression or polynomial regression predictive analysis based on the memory access sequences' characteristics, and dynamically determine the number of pages required for prefetching. Besides, we also present a DRAM-PCM hybrid memory structure, which can reduce the energy cost and solve the conventional DRAM memory system's thermal problem. Experiment result shows that the performance has increased by 40%, compared with the conventional DRAM memory structure.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.263-266
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• 2021

근래의 드론 산업은 다양한 분야에서 사용이 확대되고 있으나 규제 등 여러 가지 사회적 진입장벽으로 시장 진입에 애로사항이 도출되고 있다. 본 논문에서는 드론 산업의 여러 제약 중 배터리의 제한적인 용량으로 장시간 비행이 어려운 문제를 개선하고자 승강식 드론스테이션을 개발하였다. 승강식 드론스테이션은 드론의 비행 중 배터리가 방전될 시 충전 및 정비를 할 수 있고, 드론 간의 통신 중계기 역할을 수행한다. 본 논문에서는 스테이션에 드론이 접근 시 슬라이딩 도어를 개폐하기 위하여 초광대역 통신을 이용한 거리 측정과 위치 인식 시스템에 대한 내용을 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.217-220
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• 2021

ICISC'19에서 기존 CHAM과 동일한 구조와 규격을 갖지만, 라운드 수만 증가시킨 revised CHAM이 발표되었다. CHAM은 사물인터넷에서 사용되는 저사양 프로세서에서 효율적인 구현이 가능한 특징을 갖고 있다. AVR, ARM 프로세서 상에서의 CHAM 암호 알고리즘에 대한 최적 구현은 존재하지만, 아직 RISC-V 프로세서 상에서의 CHAM 구현은 존재하지 않는다. 따라서, 본 논문에서는 RISC-V 프로세서 상에서의 Revised CHAM 알고리즘을 최초로 구현을 제안한다. CHAM 라운드 함수의 내부 구조의 일부를 생략하여 최적 구현하였다. 그리고 홀수 라운드와 짝수 라운드를 모듈별로 구현하여 필요에 따라 모듈을 호출하여 손쉽게 사용할 수 있게 하였다. 결과적으로, RISC-V 상에서 제안 기법 적용하기 전보다 제안 기법 적용 후에 12%의 속도 향상을 달성하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.791-794
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• 2021

범죄차량 판독 시스템, 지능화된 CCTV 등 차량과 관련된 시각지능에 관한 연구가 큰 관심을 받고 있다. 이 중 차량 분류 기술은, 특정 차량을 인식하는 핵심기술이다. 이와 관련한 기존 연구들은 큰 차종으로만 분류하거나, 분류 가능한 차종의 수, 정확도 등이 낮아 실용성 및 신뢰성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 차종을 정확하게 분류할 수 있는 2단계 차종 분류 알고리즘을 제안한다. 제안 시스템은 CNN으로 학습된 모델을 기반으로 1차로 차량의 유형을 분류하고, 2차로 정확한 차종을 분류한다. 실험 결과, 52개의 차종을 분류함에 있어 단일 분류 모델에 비해 5.3%p 더 높은 90.2%의 분류 정확도를 보였다. 이를 통해, 더욱 정확한 차종 분류가 가능하다.