• Food Engineering Progress
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• v.15 no.4
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• pp.297-304
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• 2011

Ramen flour formulation was optimized by applying a mixture experimental design. In the optimization, the overall palatability (OP) of cooked ramen and the rheological properties of selected dough were maximized or minimized. Blended ratios of the ingredients such as Dark Northern Spring (DNS), Hard Red Winter (HRW), and Soft White (SW) were designed on a simplex-lattice. Dough rheological properties were measured by Rapid Visco Analyser (RVA), Farinograph, and Extensograph, and the overall palatability by sensory evaluation. Several principal dough rheological properties such as RVA peak viscosity (PV), Farinograph development time (DT), and Extensograph resistance/extensibility after 45 min (R/E 45 min) were selected to influence the overall palatability by canonical correlation analysis (CCA). Goals of the optimization were given as OP maximized, PV maximized, DT minimized, and R/E at 45 min maximized. The optimization results were found to be DNS 33.3%, HRW 33.3%, and SW 33.3% with OP, 5.825; PV, 587.9 cP; DT, 3.1 min; R/E at 45 min, 2.339 BU/mm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.103-106
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• 2004

본 논문에서는 PC 기반 지상파 DMB(Terrestrial Digital Multimedia Broadcasting, T-DMB) 수신기를 위한 SW 최적화에 대해 설명한다. 이 수신기는 PC 외부에 지상파 DMB 신호를 안테나로 수신하여 복조하고 채널 복호하는 프론트 엔드(front-end) 수신 모듈을 이용, USB를 통하여 RS(Reed-Solomon) 부호화된 MPEG-2 TS(Transport Stream) 데이터를 읽어 들여 RS 복호, TS 역다중화, 비디오 복호, 오디오 복호 등의 SW 처리 과정을 거쳐 디스플레이 상에 수신 내용을 표시하게 된다. 본 논문에서는 저사양 PC에서도 T-DMB를 수신할 수 있도록 H.264/MPEG-4 AVC(Advanced Video Coding) 복호 과정을 최적화한 결과에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.780-783
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• 2024

본 논문에서는 지속적으로 최적화된 인공지능 모델을 적용하기 위한 방안으로 연합 학습(Federated Learning)을 활용한 접근법을 제시한다. 최근 다양한 산업 분야에서 인공지능 활용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 금융과 같은 일부 산업은 강력한 보안, 높은 정확도, 규제 준수, 실시간 대응이 요구됨과 동시에 정적 시스템 환경 특성으로 적용된 인공지능 모델의 최적화가 어렵다. 이러한 환경적 한계 해결을 위하여, 연합 학습을 통한 모델의 최적화 방안을 제안한다. 연합 학습은 데이터 프라이버시를 유지하면서 모델의 지속적 최적화를 제공이 가능한 강력한 아키텍처이다. 그러나 연합 학습은 클라이언트와 중앙 서버의 반복적인 통신과 학습으로, 불필요한 자원에 대한 소요가 요구된다. 이러한 연합 학습의 단점 극복을 위하여, 주요도 높은 클라이언트의 선정 및 클라이언트와 중앙 서버의 조기 중단(early stopping) 전략을 통한 지속적, 효율적 최적화가 가능한 연합 학습 모델의 운영 전략을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.470-473
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• 2011

본 논문에서는 첫째, 기존 HW/SW partitioning문제의 접근 방식 모델에서 다루지 못하였던 시간 의존적인 개발 기간, 판매 가격, 판매량, time-to-market 등의 요소들을 반영하는 multi-objective 최적화문제 형태의 새로운 "Sequential HW/SW Partitioning Optimization Framework(SPOF)"를 제시하고 둘째, 그 모델로 형식화된 NP-hard 문제를 일반적으로 해결하기위한 해법으로 SPOF의 형태에 맞게끔 변형한 chromosome과 genetic operation을 사용하는 메타휴리스틱 "Fast and Elitist Multi-objective Genetic Algorithm(NSGA-II)"을 제시한다. 실험을 통하여 NSGA-II의 최적 솔루션에의 수렴성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1475-1478
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• 2012

고도의 지능화가 요구되는 디지털 전력시스템의 R&D SW를 개발하기 위해서는 감시, 제어, 최적화 등 다양한 SW 간의 상호 데이터 및 서비스의 더욱 긴밀한 연계가 필요하다. 본 논문에서는 전력분야 R&D SW의 개발 생산성을 높이고 품질을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, SW간 데이터 및 서비스의 상호 운용성을 강화할 수 있는 Java OSGi 기반의 SW 표준프레임워크(KSF)를 제안하고, 공통모듈 서비스 및 기초UI를 설계하였다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.548-552
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• 2017

본 논문에서는 얀센 메커니즘을 활용한 보행 로봇의 궤적을 최적화 하기 위한 알고리즘을 연구하였다. 궤적의 최적화 목표는 지면에 닿는 시간이 길고 지면에 평행하며 빠른 이동을 위해 넓은 보폭을 생성 하는 것으로 두었다. 초기 값은 Edison design의 m.sketch를 사용하여 결정하였고 최적화 과정에서는 MATLAB을 사용하였으며 가능한 빠른 계산이 가능한 것에 초점을 두고 알고리즘을 작성하였다. 최적화된 결과 값에서는 지면에 닿는 궤적의 범위와 보폭의 크기, 궤적의 높이가 가장 큰 값을 결정하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2012.06a
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• pp.104-104
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• 2012

이 프로그램의 중요한점은 기존 모든 선박이 가지고 있는 각종 에너지 손실 및 온실가스 배출관련 육상의 ECO-DRIVER에 준하는 해상의 ECO-SAILING 방식의 알고리즘으로 접근하여 IT융합을 기반으로 SW만으로 에너지 효율 최적화와 온실가스 저감을 구현한다고 할수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.772-779
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• 2015

In this paper,a reconfigurable multi-band mobile antenna with switching line for LTE band 13, GSM, K-PCS, WCDMA band. The proposed antenna is planar strip line design and composed of stub shorted to the ground plane and two switching line for proposed band operation. To obtain the optimized parameters, we used the simulator, Using the obtained parameters is fabricated. The numerical and experiment results demonstrated that the proposed antenna satisfied the -6 dB impedance bandwidth requirement while simultaneously covering when the state of sw1 and sw2 on for LTE band 13, the state of sw1 off and sw2 on for GSM, K-PCS, the state of sw1 off and sw2 off for WCDMA. Respectively and characteristics of gain and radiation patterns are determined for a reconfigurable multi-band mobile terminal.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.7
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• pp.1480-1483
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• 2009

In this paper, the hardware(HW) and software(SW) co-design methodology of H.264/AVC decoder using ARM-Excalibur is proposed. The SoC consists of embedded processor, memory, peripheral device and logic circuits. Recently, the co-design method which designs simultaneously HW and SW part is a new paradigm in SoC design. Because the optimization for partitioning the SoC system is very difficult, the verification must be performed earlier in design flow. We designed the H.264 and AVC Decoder using co-design method. It is shown that, for the proposed co-design method, the performance improvements can be obtained.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.110-113
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• 2019

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.