• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.30-33
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• 2020

최근 엣지 컴퓨팅과 같은 임베디드 디바이스에서 CNN과 같은 딥러닝 모듈을 수행하기 위해서 하드웨어 설계 및 구현이 많이 진행되고 있다. 이러한 임베디드 시스템에 필요한 CNN모듈을 위한 하드웨어 설계를 위해서 먼저 모델링을 통해서 시뮬레이션이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 라이센스를 이용한 RISC-V로 딥러닝 시뮬레이터를 제작하였다. SystemC로 구현된 RISC-V를 Virtual Platform로 시뮬레이터의 제작을 하여 시뮬레이팅을 하였고, SystemC의 특징인 모듈화와 모듈간 통신에 유의하여 시스템을 구성하였다. CNN 알고리즘을 참조하여 Convolution, Activation, Pooling 연산의 기능을 하는 시스템을 구성하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.59-62
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• 2016

본 논문에서는 실종자 데이터베이스에 등록된 실종자에 대한 색인으로 텍스트 기반의 통제 색인만을 사용할 때 발생하는 문제점에 대한 해결책을 다룬다. 기존 실종자를 등록할 때 함께 등록하게 되는 실종자에 대한 이미지는 정형화 할 수 없어 실종자 조회에 사용될 수 없었다. 이러한 문제점을 해결하고자 OpenCV와 TensorFlow 를 이용하여 영상의 유사도를 추출함으로써 실종자의 이미지를 정형화시켜 유의미한 정보로 변경하여 사용하고자 하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.237-240
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• 2013

21세기 스마트폰이 활성화됨에 따라 SNS(Social Network Service)의 사용이 급증하고 있으며, 기업 및 개인은 SNS의 파장효과를 이용하여 홍보 수단으로 활용하고 있다. 다양한 SNS가 존재함에 따라 각 SNS 별도의 계정을 이용하여 운영하고 있다. 이에 따라 각각의 독립적인 운영으로 관리작업이 늘어나고 효율적인 활용이 제약받게 된다. 본 논문에서는 HTML5 웹 표준화 기술을 적용, 운영체제(OS), 스크린(Screen), 브라우저(Browser)에 제약받지 않는 APP을 구현(implement)하고, 이 APP으로 홍보뿐만 아닌 기존의 쿠폰이 제공하지 못하는 사용자의 편의성 부분을, 스마트폰이 탑재하고 있는 NFC 기반의 모바일 쿠폰시스템까지 구현한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.21 no.8
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• pp.41-48
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• 2016

In this paper, we propose an election protocol based on mobile ad-hoc network. In distributed systems, a group of computer should continue to do cooperation in order to finish some jobs. In such a system, an election protocol is especially practical and important elements to provide processes in a group with a consistent common knowledge about the membership of the group. Whenever a membership change occurs, processes should agree on which of them should do to accomplish an unfinished job or begins a new job. The problem of electing a leader is very same with the agreeing common predicate in a distributed system such as the consensus problem. Based on the termination detection protocol that is traditional one in asynchronous distributed systems, we present the new election protocol in distributed systems that are based on MANET, i.e. mobile ad hoc network.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.257-258
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• 2017

본 논문에서는 청각 장애인들은 시각에 의존하지 않고는 소리를 인지할 수 없다는 문제를 해결하기 위해 사운드를 시각화하는 웨어러블 시스템을 구현하였다. 시스템의 음성 인식 센서가 음성을 인식해 웨어러블 디스플레이에 전송된 메시지를 확인하고, 기상 재난 메시지를 웨어러블에서 실시간으로 확인하여 안전사고를 예방할 수 있게 하여 청각장애인의 어려움을 해결하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.259-260
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• 2017

본 논문에서는 건설 현장이나 발전소 등의 고소 작업이 많은 곳에서 작업하는 근로자의 안전을 확보하기 위해, 클라우드 웹 서비스에 기반에 고소작업자의 행동 데이터를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링 하고 위험경고 메시지를 받을 수 있는 시스템을 제안하였다. 작업자가 하는 행동을 관리자가 실시간으로 확인하는 것을 통해 고소 작업산업 현장에서 작업자의 경각심으로 예방이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.341-342
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• 2018

류, 온라인 쇼핑몰 산업이 발달하면서 운반해야하는 물류의 양이 증가하고, 인력의 증가로 인해 발생하는 비용이 증가하고 있다. 이에 물류 운반용 AGV(Automatic Guided Vehicle)의 필요성이 커지고 있다. AGV 운용의 큰 과제중 하나는 컴퓨터에 익숙하지 않은 작업자들이 보다 간편하게, 효율적으로 여러 대의 AGV를 운용하는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 제어하기 위한 방안으로 핸드폰 어플리케이션을 제안한다. 어플리케이션을 통해 사용자가 유동적으로 목적지를 설정하여 운용할 수 있는 사용자 맞춤형 AGV 운용 시스템을 설계했다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.339-340
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• 2018

산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.27-28
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• 2018

본 논문에서는 구동 장치의 다양한 상태를 나타내는 소음과 진동으로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습 한 후 실시간으로 장치의 상태를 진단하는 하였다. 실제 현장에서 발생할 수 있는 예측 외 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 CNN모델 사용과 소리, 진동 데이터의 Butterworth filter와 Kalman filter를 적용하여 노이즈 배제처리 하였다. 제안된 시스템의 유용성을 확인하기 위해 제안된 시스템과 기존 CNN기반 시스템을 소음환경에서 비교 실험하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.9-10
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• 2017

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.