• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.285-292
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• 2007

한반도 중부에서 얻은 자기지전류(MT) 탐사 자료의 dead band 주파수에서는 극심한 인공잡음의 영향이 나타난다. 이 연구에서는 송신원 위치 추정 기법을 MT 탐사 자료에 적용하여 인공잡음의 송신원 위치를 추정하였다. 일반적인 빔형성 기법은 전자기장 송신원 위치 추정에 적합하지 않으므로 정합장 처리 기법과 유전자 알고리즘을 이용하여 전자기장 송신원의 위치와 분극 방향을 계산하였다. 강한 잡음 신호에 대한 송신원 위치 추정 해는 매우 좁은 지역에 밀집되어 나타나지만 자연적인 MT 신호의 송신원 위치 추정해는 무작위적인 분포를 보여준다. 강한 잡음의 송신원은 경기도 서부 지역에 위치한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.13-23
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• 2009

다시점 영상 처리 기술은 다시점 디스플레이 장치와 압축된 데이터 복원 장치를 통해 장치 사용자의 시각에 3차원의 입체 영상을 제공하는데 목적이 있다. 본 논문은 4시점의 병렬 카메라를 통해 실시간으로 입력되는 스테레오 이미지들에 대해서 효율적인 영상 합성을 통해 3차원 입체 영상을 브라우징할 수 있는 램 디스크 기반의 다시점 영상 합성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 영상들을 이진화 영상으로 변환한 후, Sobel 및 Prewitt 에지 발견 알고리즘을 적용시키고 이를 토대로 4개 영상들의 시차를 구한다. 아울러 기존의 알고리즘에서 모호하게 언급되었던 동기화 문제를 해결하기 위해 하드웨어 트리거와 소프트웨어 트리거를 위한 시간 간격을 적용한다. 제안하는 기법을 분산 환경에서도 적용할 수 있도록 영상의 스냅샷에 대한 유일한 식별자를 이용한다. 성능 분석 결과, 전체 영상(왼쪽, 오른쪽) 및 시차정보를 모두 전송하여 고정밀의 3차원 입체 영상을 출력하는 데 소요되는 전체 시간은 각 이진 배열 당 약 0.67초로 실시간으로 적용하는 데 적합하다고 볼 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.251-266
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• 1996

본 논문은 멀티미디어/하이퍼미디어 응용에서 MHEG 엔진에 관한 연구이다. 설계된 MHEG 엔진은 전송된 MHEG 객체에 대한 디코딩후의 내부 포멧을 각각의 MHEG객체가 가지는 객체 지향 방식의 표현 구조와 맵핑되는 구조로 정의함으로써, 디코딩이 용이 해지고 인터프리터가 MHEG 객체를 쉽게 해석할 수 있다. 또한, 객체 정보를 계승과 포함 관계를 쉽게 표현할 수 있는 트리 형태로 관리함으로써, 외부 객체나 데이터 화일에 대한 동적인 참조 및 서브 객체에 대한 관리를 용이하게 할 수 있다. 프리젠테이션 동기화는 MHEG복합 객체로 부터 동기화 정보를 추출하여 시공간적 관계에 따른 이질적인 미디어들을 표현하고 제어할 수 있도록 동기화 모듈을 설계하고 내부 객체들의 메시지를 이용하여 동기화를 처리할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 MHEG 엔진은 초고속 통신망에서 멀티미디어 응용 분야의 기반 기술이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.236-239
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• 2021

AI 기술의 성장과 함께 지식 그래프의 크기는 지속적으로 확장되고 있다. 지식 그래프는 주로 트리플이 연결된 RDF로 표현되며, 많은 RDF 저장소들이 RDF 데이터를 압축된 형태의 ID로 변환한다. 그러나 RDF 데이터의 크기가 특정 기준 이상으로 클 경우, 테이블 탐색으로 인한 높은 처리 시간과 메모리 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 해시 ID 매핑 테이블 기반 RDF 변환을 분산 병렬 프레임워크인 맵리듀스에서 처리하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 RDF 데이터를 정수 기반 ID로 압축 변환하면서, 처리 시간을 단축하고 메모리 오버헤드를 개선한다. 본 논문의 실험 결과, 약 23GB의 LUBM 데이터에 제시한 방법을 적용했을 때, 크기는 약 3.8배 가량 줄어들었으며 약 106초의 변환 시간이 소모되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권6호
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• pp.649-656
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• 2007

오늘날 차량네트워크(CAN)는 전기적 강인, 저가격과 접근지연 때문에 분산 임베디드 시스템에서 널리 사용되는 버스형 필드이다. 그러나 버스토폴로지에서 발생하는 의존적인 제한 때문에 차량네트워크가 어플리케이션상에서 안전적으로 사용되는지는 논쟁되어왔다. 그래서 차량네트워크(CAN) 디자인 단계 동안 데이터 버스의 부하와 최대 지연, 경쟁 우선순위와 같은 네트워크의 성능을 분석하는 것이 중요하게 되었다. 이 논문은 차량네트워크의 성능을 평가하기 위해 사용된 시뮬레이션 알고리즘과 고장 기법 기술을 적용을 소개한다. 이는 차량네트워크의 어떤 산만한 구현의 줄임과 시스템의 신뢰성을 향상 시켜 줄 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.211-220
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• 2001

인터넷 마켓플레이스에서는 상용자를 도와주는 계획 에이전트가 가장 중요한 역할을 수행한다. 최근에 인터넷과 분산처리 기법들의 기술 발전으로 많은 인터넷 마켓플레이스들이 구축되고 있으나 이들 중에서 계획 에이전트에 대한 구체적인 구현 시스템은 아직 없다. 본 논문에서는 인터넷 마켓플레이스를 위하여 XML을 기반으로 한 계획 에이전트를 설계하고 구현한다. 이를 위해 관련 분야인 다중데이타베이스 시스템과 워크플로우 관리시스템의 특징을 비교 분석하고, 계획 에이전트의 기능과 역할을 기술한다. 설계된 계획 에이전트 시스템은 COM+, ASP, XML을 사용하여 구현하며 실제 운영되고 있는 데이터를 얻어 실험을 수행한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.183-189
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• 2021

구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1453-1461
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• 2022

자율주행차량에서 LiDAR와 같은 3D 데이터 센서를 사용한 주변 물체인식 알고리즘의 정확도는 많은 연구를 통해 상승하고 있으나 그에 따라 높은 성능의 하드웨어와 복잡한 구조를 요구하게 되었다. 이러한 물체인식 알고리즘은 주행 중 많은 프로세서를 수행하고 관리해야 하는 자율주행차량의 메인 프로세서에 큰 부하로 작용한다. 이러한 부하를 감소시킴과 동시에 3D 센서 데이터의 장점을 활용하기 위하여, 3D 센서 데이터에서 물리적 특성을 추출하고 이를 이용하여 생성한 ROI를 이용하여 2D 데이터 기반 인식을 제안한다. 기본 이미지에서 밝기 값을 50% 감소시킨 환경에서 기존 2D 기반 모델 대비 5.3% 높은 정확도와 28.57% 감소한 수행 시간을 보였다. 기본 이미지에서 3D 기반 모델 대비 2.46% 낮은 정확도를 가지는 대신 6.25% 감소한 수행 시간을 가진다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권1호
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• pp.50-59
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• 2007

물위나 육지에서 끄는 방식의 전기비저항 배열법의 등장은 그 자료량의 규모를 항공전자탐사의 규모에 가깝게 만들었으며, 이렇게 얻어진 자료들의 대부분은 해석을 위한 1 차원 역산이 시도되었다. 이 자료들의 믿을만한 해석과 자료처리를 실행 가능화시키기 위해서는 강력하고 완벽한 자동화 공정은 필수 불가결한 요소이다. 하상이나 염수 대수층의 상부와 같은 뾰족한 경계를 찾아내야 하므로 평활화제한법의 이용은 최소화 시켜야 한다. 적절한 역산 방식이라면 신호를 감쇠시키는 전도성 기반암의 경우에는 해석의 오류를 피하기 위해 낮은 신호대 잡음비를 현명하게 다룰 수 있어야 한다. 이를 위해 각각의 전극 배열법에 대해 하나의 탄력적 두께를 갖는 층을 운용하는 잡음 인지 역산 방법이 코딩되었다. 잡음 인지 역산법은 만약 전도성 기반암이 선호를 감쇠시켜 잡음 수준보다 작게 만들면 이를 감지하여 적당한 위치에 전도성 기반암을 갖는 모형을 구성해 준다. 초기모형의 층들은 4 극으로 구성된 각 전기 배열법의 유효깊이가 미치는 범위 내에서 제 위치를 찾아가게 된다. 이 알고리듬은 4 극의 유효깊이가 대략 지수함수적인 배열을 이루어 자료가 얻어졌을 때 가장 최상의 결과를 나타낸다. 접지저항을 줄이기 위한 선전극이나 용량선 안테나(capacitive-antenna)에 의한 자료의 역산도 가능하다. 이 논문은 이론자료와 오스트레일리아의 Murray 강의 염분차단 계획의 예를 들어 개발된 알고리듬의 유용성을 보여주었다.