• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.293-300
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• 2016

전통적인 기존의 데이터베이스는 높은 성능을 얻기 위하여 느린 하드 디스크에서 관련된 레코드가 연속적으로 저장되어 있는 레코드 기반 모델을 활용한다. 그러나 읽기 집중적인 데이터 분석 시스템을 위해서는 컬럼 기반 압축 데이터베이스가 월등한 판독 성능으로 인하여 더 적합한 모델이 되고 있으며, 최근 플래시 메모리 SSD가 고속 분석용 시스템에 적합한 저장 매체로 선호되고 있다. 본 논문에서는 세로로 저장하는 컬럼 기반 스토리지 모델을 소개하고, 대용량 데이터웨어하우스 시스템을 위한 새로운 인덱스와 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안된 인덱스 관리 기법은 두 개의 인덱스를 사용하는 비대칭 인덱스 이중화이며, 갱신용 마스터 인덱스와 판독용 컴팩트 인덱스를 활용하여 특히 읽기가 집중된 빅 데이터베이스에서 우수한 검색 성능을 얻는다. 그리고 본 데이터 관리 기법은 관련된 컬럼 압축과 두 개의 플래시 메모리 SSD를 이중화하여 높은 판독 성능과 처리 안정성에 도움을 준다. 고부하 워크로드 조건의 성능 평가 결과를 기반으로, 본 데이터 관리 기법이 기존 기법보다 검색 처리 및 응답 시간 측면에서 더 우수함을 보이고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.890-895
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• 2021

최근 "중대재해 등에 관한 법률"이 제정되고 안전사고에 관한 제도적, 사회적 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 제조업 현장에서 발생한 안전사고에 대해 정부 기관에서 발간한 통계 자료를 분석하고, 안전사고 발생을 줄이기 위해 위험 상황을 판정하는 모델을 구축하기 위한 딥러닝 기반에 다양한 객체 탐지 모델을 학습시켜 비교 분석하였다. 제조업 현장에 있는 CCTV에서 영상을 수집하여 직접 데이터셋을 구축하였으며, YOLO-v4, SSD, CenterNet 모델에 훈련 데이터와 검증 데이터로 이를 활용하고 학습을 진행하였다. 그 결과 YOLO-v4 모델이 mAP 81%의 수치를 얻었다. 산업 현장에서 클래스를 선정하고 데이터셋을 직접 구축하여 모델 학습을 하는 데 의의가 있으며 이를 통해 위험 상황을 판정하고 이를 추론하는 시스템의 초기 연구자료로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.810-816
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• 2013

본 논문에서는 동일 대역 동시 이중 통신(SSD)을 위한 시스템 모델과 간섭 채널 추정을 통한 효율적인 Digital Cancellation 방법을 제안한다. 본 논문에서는 RF Cancellation이 효과적으로 이루어 졌다고 가정한다. SSD 시스템에는 자국의 송신 신호가 자국의 수신기에 간섭 신호로 작용하는 문제가 있다. 자기 간섭 신호 제거를 위해 자기 간섭 채널을 추정하고 이를 바탕으로 자기 간섭 신호를 제거해야 한다. 효과적인 자기 간섭 채널 추정을 위해 제안하는 시스템은 시간 프레임에 추정 구간을 두었다. 또한 최적의 계수 선택을 위해 신호 전력의 세기를 계산하여 자기 간섭 신호를 가장 잘 제거하는 계수를 선택하여 자기 간섭 신호를 제거하는 방법을 사용한다. 추가로 남아있는 자기 간섭 신호의 영향을 최소화하기 위해 LDPC 부호를 사용하였다. 제안하는 시스템은 자기 간섭 신호를 제거하면서 LDPC 부호의 5회 반복을 통해 20dB에서 $10^{-4}$의 성능을 낸다. 즉, 제안하는 방법은 자기 간섭채널이 심하게 변하지 않는 상황에서 신호를 효과적으로 제거 하면서 SSD 통신을 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.293-295
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• 2012

가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원을 사용자에게 논리적으로 제공하여 시스템의 효율성을 높이고 유연성을 향상시키기 위한 기술로 서버 통합이나 아마존 EC2와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 이러한 가상화 환경에서는 다수의 가상머신들의 동시적인 I/O 수행으로 인해 저장장치에 병목현상이 발생된다. 또한 각 가상머신들의 중복된 데이터들을 저장하기 위해 불필요한 쓰기 비용이 발생하여 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 가상화 환경에서의 I/O비용을 감소시키기 위해 SSD를 캐시로 사용하는 중복 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중복된 데이터를 제거하여 불필요한 디스크에 대한 I/O 수행을 감소시키며, 중복 발생 패턴의 특성을 고려하여 SSD의 빠른 쓰기 성능을 효과적으로 사용할 수 있는 캐시 구조 모델을 통해 가상화 환경에서 I/O 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.1-14
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• 2010

3D 콘텐츠 산업 분야의 급격한 성장과 더불어, 3D 콘텐츠 인증 및 신뢰, 검색을 위한 콘텐츠 해싱 기술이 요구되어지고 있다. 그러나 영상 및 동영상과 같은 2D 콘텐츠 해싱에 비하여 3D 콘텐츠 해싱에 대한 연구가 아직까지 미비하다. 본 논문에서는 키 기반의 3D 표면 계수 분포를 이용한 강인한 3D 메쉬 모델 해싱 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 기본적인 Euclid 기하학 변환에 강인한 3D SSD와 표면 곡률의 평면계 기반의 블록 표면 계수를 특징 벡터로 사용하며, 이를 치환 키 및 랜덤 변수 키에 의하여 최종 이진 해쉬를 생성한다. 실험 결과로부터 제안한 해싱 기법은 다양한 기하학 및 위상학 공격에 강인하며, 모델 및 키별로 해쉬의 유일성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.468-470
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• 2022

본 논문은 강화학습 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process) 알고리즘을 사용하여 자갈밭과 같은 비평탄 지형을 극복하는 4족 보행 지능로봇을 설계하고 딥러닝 기법을 사용하여 사람을 검출한다. 로봇의 임베디드 환경에서 1단계 검출 알고리즘인 YOLO-v7과 SSD의 기본 모델, 경량 또는 네트워크 교체 모델의 성능을 비교하고 선정된 SSD MobileNet-v2의 검출 속도를 개선하기 위해 TensorRT를 사용하여 최적화를 진행하였다

• 토지주택연구
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• 제14권3호
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• pp.145-155
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• 2023

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.

• 말소리와 음성과학
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• 제16권2호
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• pp.29-36
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• 2024

심리언어학적 접근에 기반한 말처리 모델은 다양한 경로를 통해 말소리장애아동의 구체적인 말처리 결함을 한눈에 파악할 수 있는 모델이다. 말소리장애아동이 보이는 말산출 결함은 원인을 알 수 없는 경우가 대부분이기 때문에 개별화된 중재를 위해서는 기저의 강약점을 파악하는 것이 중요하다. 또한 말소리장애 아동의 모국어 결함은 외국어 산출에도 영향을 미칠 수 있기 때문에 모국어와 외국어라는 두 언어 간 말처리 능력을 함께 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 한국어-영어 말처리 평가시스템 개발을 위한 예비연구로, 말소리장애아동(SSD) 10명과 일반아동(NSA) 20명을 대상으로 말산출 과제와 말처리 과제(변별, 음운표상판단, 비단어따라말하기)를 한국어와 영어로 각각 실시하여 언어종류에 따른 집단 간 비교를 시도하였다. 연구 결과, SSD 집단은 두 언어에서 모두 NSA 집단에 비해 유의하게 낮은 산출능력을 보였다. 말처리 과제 결과, 변별과제에서는 유의한 차이를 보이지 않은 반면, 음운표상판단과제의 경우 언어 종류 간, 비단어따라말하기과제의 경우 언어종류와 집단 간에서도 그 차이가 유의하였다. 본 연구의 결과를 통해 아동의 모국어와 외국어 처리능력은 상이할 수 있으며, 추후 말처리 평가 프로그램 개발을 위해 하위과제를 보다 세분화하고 난이도를 조절할 필요가 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권5호
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• pp.35-40
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• 2010

NAND 플래시 메모리는 기존의 HDD 보다 빠른 접근 속도, 저전력 소비, 진동에 대한 내성 등의 이점을 바탕으로 PDA를 비롯한 여러 모바일 장치부터, 임베디드 시스템, PC에 이르기까지 사용 영역이 넓어지고 있다. DiskSim을 비롯한 HDD 시뮬레이터들이 다양하게 개발되어 왔으며, 이를 바탕으로 소프트웨어 또는 하드웨어에 대한 개선점을 찾아냄으로써 유용하게 사용되었다. 하지만 NAND 플래시 메모리나, SSD에 대해서는 리눅스 기반의 몇 개의 시뮬레이터만이 개발되었으며, 실제 스토리지 장치나 PC등이 사용되는 운영체제가 윈도우즈인 것을 고려하면 윈도우즈 기반의 NAND Flash 시뮬레이터가 꼭 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서 개발한 NAND Flash FTL 성능 분석을 위한 시뮬레이터인 NFSim은 윈도우즈 운영체제에서 구동되는 시뮬레이터로, NAND 플래시 메모리 모델 및 FTL 알고리즘들은 각각 윈도우즈 드라이버 모델 및 클래스로 제작되어 확장성이 용이하고, 각 알고리즘의 성능을 측정한 데이터는 그래프를 통해 표시되므로, 별도의 툴을 사용할 필요가 없다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.17-20
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• 2024

본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.