• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권7호
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• pp.778-787
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• 1999

이제까지 대부분의 다중 에이전트 시스템에서는 에이전트 사회에 속한 모든 응용 에이전트를 작업 요청에 관계없이 처음부터 구동시킨다고 가정하였다. 이러한 에이전트 정적 구동 방법은 에이전트 관리를 단순하게 해주는 이점을 제공하지만 워크플로우 관리나 전자상거래와 같이 매우 많은 수의 에이전트로 구성되는 응용 분야에서는 시스템 과부하와 자원의 낭비 등 많은 문제점을 초래한다. 동적 에이전트 관리는 이에 대한 해결책으로 아주 많은 수의 에이전트를 포함하는 다중 에이전트 시스템에서 현재 수행중인 작업에 관련된 에이전트만을 선별하여 구동시키고, 작업이 끝난 에이전트는 종료시킴으로써 자원의 낭비를 막고 에이전트간의 상호작용 시에 요구되는 에이전트 통신의 복잡도 부담을 감소시키는 효과를 낸다. 본 논문에서는 자바로 에이전트 관리 시스템을 구현하고, 이 관리 시스템을 통해 각기 다른 언어로 개발된 응용 에이전트가 분산된 환경에서 상호 협력을 통해 작업을 수행할 수 있는 기법을 제안한다. 사용자나 다른 에이전트의 요청으로 에이전트를 동적으로 수행시키기 위해 다른 언어로의 확장을 가능하게 하는 Java Native Interface(JNI)를 사용한 기술 및 이러한 이질적인 에이전트간의 원활한 통신을 위해서 KQML 언어 인터페이스를 통한 통신 기능을 제안한다. 이질적 에이전트의 동적 관리를 가능하게 함으로써 다중 에이전트 시스템의 자원 이용 효율성과 확장성을 높이고 다양한 환경 변화에 대한 적응성과 개선된 협동능력을 제공한다.Abstract It has been assumed that all application agents in a multi-agent system are pre-invoked and remain active regardless of whether they are actually used. Although this kind of static agent invocation simplifies the management of agents, it causes several problems such as the system overload and a waste of resources, especially in the areas of the workflow management and the electronic commerce that consist of tens and even hundreds of application agents. A solution for these problems is the scheme of dynamic agent management that selectively invokes only agents that are actually requested and terminates them when they are no longer needed. This method prevents a waste of system resources and alleviates the complexity of agent communications.This paper proposes an agent management system implemented in Java that supports interactions between application agents that are developed using different languages. Dynamic agent invocation is accomplished by Java Native Interface(JNI) that links two heterogeneous methods, and by KQML language interface that facilitates the communications between heterogeneous agents. This scheme of dynamic agent management provides efficient resource usage, easy extensibility, dynamic adaptibility to changes in the environment, and improved cooperation.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권4호
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• pp.339-350
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 센서 노드의 한정된 배터리 자원은 네트워크 수명에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서 불필요한 전력 소모를 줄이기 위해, 많은 경우 최소한의 센서 노드만을 활성 모드로 유지하고 나머지는 휴면 모드로 유지한다. 그러나 이러한 경우, 예상하지 못한 결함으로 인해 센서 노드가 감지 및 전송 기능을 수행하지 못하게 되면 네트워크 서비스를 안정적으로 제공할 수가 없다. 따라서 센서노드의 결함에도 불구하고 감지수준을 일정하게 유지하는 것은 신뢰성 있는 감지환경을 제공하는 데 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 노드의 결함으로 인한 감지수준 저하의 문제를 효과적으로 극복하기 위해 FCP(Fault-tolerant Coverage Preserving) 기법을 제안한다. FCP 기법에서는 각 활성 노드에 대해 백업 노드 집합을 미리 선정하여, 활성 노드의 결함 시 결함 노드를 대신하도록 한다. 성능 평가 결과, FCP 기법이 기존 결함 허용 기법들에 비해 평균 87.2% 향상된 감지범위 보존 성능을 보일 뿐 아니라, 추가 백업 노드 수와 추가 제어 메시지 전송량 측면에서도 각각 평균 57.6%, 평균 99.5% 향상된 효율성을 제공함을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.155-166
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• 2021

현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.768-779
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• 2018

본 논문에서는 동영상 화질을 최대한 유지하면서 압축 비트량 절감을 효율적으로 이루기 위해 복수개의 영상처리 필터를 영상의 블록에 따라 선택적으로 적용하고, 영상처리 필터의 선택을 위한 MSSSIM(Multi-Scale Structural SIMilarity) 및 쿨백-라이블러 발산(Kullback-Leibler divergence: KL-Divergence) 기반의 영상 처리 평가 함수를 제안한다. 영상압축의 경우, 영상 내 특징에 따라 화질과 비트량 절감의 특성이 다르며, 이에 따라 단일 목적을 가진 영상처리 필터로서는 화질을 유지하면서, 비트량 절감이라는 목적을 동시에 만족 시키기 어렵다. 이에 따라, 주관적 화질을 최대한 유지하면서, 비트량을 절감시키기 위해 주관적 화질 측도로서 MSSSIM를 사용하고 비트 량 측도를 위하여 쿨백-라이블러 발산을 사용함과 동시에 두 가지 척도를 하나의 척도로 결합시키기 위한 방법을 제안한다. 아울러 제안한 측도를 사용하여 서로 다른 특성을 가진 영상처리 필터를 전처리 필터로 사용할 경우, 주관적 화질을 최대한 유지하면서 비트량 절감을 유지할 수 있도록 동영상 압축이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.296-307
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• 2021

디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.285-292
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• 2023

최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.293-301
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• 2023

표준화되지 않은 의료 데이터 수집 및 관리는 여전히 수동으로 진행되고 있어, 이 문제를 해결하기 위해 딥 러닝을 사용해 CT 데이터를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 하지만 대부분 연구에서는 기본적인 CT slice인 axial 평면만을 기반으로 모델을 개발하고 있다. CT 영상은 일반 이미지와 다르게 인체 구조만 묘사하기 때문에 CT scan을 재구성하는 것만으로도 더 풍부한 신체적 특징을 나타낼 수 있다. 이 연구는 axial 평면뿐만 아니라 CT 데이터를 2D로 변환하는 여러가지 방법들을 통해 보다 높은 성능을 달성할 수 있는 방법을 찾고자 한다. 훈련은 5가지 부위의 CT 스캔 1042개를 사용했고, 모델 평가를 위해 테스트셋 179개, 외부 데이터셋으로 448개를 수집했다. 딥러닝 모델 개발을 위해 ImageNet으로 사전 학습된 InceptionResNetV2를 백본으로 사용하였으며, 모델의 전체 레이어를 재 학습했다. 실험결과 신체 부위 분류에서는 재구성 데이터 모델이 99.33%를 달성하며 axial 모델보다 1.12% 더 높았고, 조영제 분류에서는 brain과 neck에서만 axial모델이 높았다. 결론적으로 axial slice로만 훈련했을 때 보다 해부학적 특징이 잘 나타나는 데이터로 학습했을 때 더 정확한 성능 달성이 가능했다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.37-46
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• 2007

연약 지반 개량을 위한 선행 재하 공법 시행 시, 시공 관리를 위해서는 현장 자료가 체계적으로 활용될 필요가 있다. 현장 자료의 체계적 활용을 위해서는 자료를 표준화하고 정보화하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 활용하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행 재하 공법이 적용된 연약지반 개량 현장에 대한 통합 시공관리시스템을 개발하였다. 개발 시스템은 데이터베이스와 사용자 프로그램으로 구성된다. 데이터베이스는 현장에서 수집된 모든 정보 및 시스템에서 처리된 정보를 보관, 관리하며, 이러한 정보들은 위치 정보와 연계되어 있다. 또한 데이터베이스 내 모든 정보는 각각의 특성에 따라 표준화된 형태로 관리된다. 사용자 프로그램은 데이터베이스에 있는 정보를 관리 및 활용하기 위한 데이터베이스 내 정보의 입-출력 기능, 공간 보간 기능, 현장 계측 정보를 이용한 침하 예측기능을 수행한다. 개발 시스템의 현장 적용 결과, 본 시스템은 데이터베이스 내 정보를 전체 현장에 대해 종합적으로 제공하였으며, 이로부터 시스템의 현장 적용성 및 효율성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.44-55
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• 2022

농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권12호
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• pp.1323-1330
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• 2006

오존/과산화수소 공정을 이용한 급속 모래여과 처리수 중의 geosmin 제거에서 오존만 20 mg/L 투입한 경우보다 오존 5 mg/L와 과산화수소 0.2 mg/L를 투입하여 처리한 경우가 더 높은 제거율을 보였으며, 오존/과산화수소 공정에 의해 원수 중에 함유된 geosmin의 경우는 급속 모래여과 처리수보다 $12{\sim}27%$ 정도 낮은 제거율을 나타내었다. 급속 모래여과 처리수 중에 함유된 geosmin과 IPMP에 대해 오존 투입농도별로 투입된 과산화수소와 오존의 비($H_2O_2/O_3$)에 따른 제거율을 살펴본 결과, 오존농도가 1 mg/L 이하의 경우에서는 $H_2O_2/O_3$ 비가 적정 비율 이상으로 높아지면 geosmin과 IPMP 제거율이 감소하였으며, 적정 $H_2O_2/O_3$ 비는 실제 정수장에서 사용하고 있는 후오존 투입농도인 $1{\sim}2$ mg/L에서 geosmin의 경우 $0.5{\sim}1$, IPMP의 경우 $0.2{\sim}1$로 나타났으며, 원수 중에 함유된 geosmin 제거를 위한 적정 $H_2O_2/O_3$ 비는 오존 투입농도 $1{\sim}2$ mg/L 범위에서 $1{\sim}3$ 정도로 광범위하게 나타났다. 급속 모래여과 처리수에 함유된 이취미 물질 5종에 대한 오존(0.5, 1.0, 2.0 mg/L) 투입농도별 잔존율을 살펴본 결과, IPMP의 제거율이 60% 이상으로 가장 높게 나타났으며, 오존/과산화수소 공정이 오존 단독공정 보다 제거율이 전반적으로 높게 나타났다. 오존/과산화수소 공정을 이용한 BDOC 생성능을 오존 투입농도 $0.5{\sim}2$ mg/L에서 과산화수소 투입농도별로 조사한 실험에서 오존/과산화수소 공정이 오존 단독공정보다 추가적으로 0.9 정도의 BDOC/DOC 비가 상승하여 0.34까지 증가하였다.