• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.69-77
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• 2021

The widely used low-cost design methodology for IoT devices is very popular. In such a networked device, memory is composed of flash memory, SRAM, DRAM, etc., and because it processes a large amount of data, memory design is an important factor for system performance. Therefore, each device selects optimized design factors such as function, performance and cost according to market demand. The design of a memory architecture available for low-cost IoT devices is very limited with the configuration of SRAM, flash memory, and DRAM. In order to process as much data as possible in the same space, an architecture that supports parallel processing units is usually provided. Such parallel architecture is a design method that provides high performance at low cost. However, it needs precise software techniques for instruction and data mapping on the parallel architecture. This paper proposes an instruction/data mapping method to support optimized parallel processing performance. The proposed method optimizes system performance by actively using hardware and software parallelism.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.61-67
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• 2023

Gait analysis plays a key role in the research field of exploring and understanding human movement. By quantitatively analyzing the complexity of human movement and the various factors that influence it, it is possible to identify individual gait characteristics and abnormalities. This is especially true for people with walking difficulties or special circumstances, such as amputee, for example. This is because it can help us understand their gait characteristics and provide individualized rehabilitation plans. In this paper, we compare and analyze the differences in ankle joint motion and angles between normal and amputee. In particular, a filtering process was applied to the ankle joint angle data to obtain high accuracy results. The results of this study can contribute to a more accurate understanding and improvement of the gait patterns of normal and amputee.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 2021

메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.147-150
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• 2023

본 논문에서는 코로나 19 확산에 따른 마스크 생산량 급증에 따라 폐마스크 수거함을 배치하는 경기도 용인시에 데이터를 기반으로 한 수거함 위치 추천을 목표하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 전국 표준노드 링크와 건축물 용도 API를 활용했으며 데이터 전처리와 메모이제이션 기법 등으로 적절한 시간 안에 결과가 도출되도록 위치 추천 엔진을 개발했다. 개발 완료된 엔진으로부터 도출된 결과를 바탕으로 폐마스크 수거함을 배치한다면 보다 효과적인 결과로 이어질 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권1호
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• pp.139-148
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• 2020

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전되면서 수많은 콘텐츠 속에서 문화와 역사, 전통 관련 자료를 효과적으로 검색하고 창작에 도움이 될 수 있는 전통문화 융·복합 지원이 필요하다. 본 연구는 이를 위한 RDF 기반 온톨로지 검색 서비스 플랫폼을 구축하고 사용성 및 타당성 검증을 수행하였다. 본 플랫폼은 트리플 검색, 키워드 간 관계 검색, 네트워크 그래프 검색, 스토리 탐색 및 관리, 큐레이션 관리 모듈로 구분된다. 이를 기반으로 데이터 간의 관계를 중심으로 검색 결과를 시각화하고 네트워크 그래프 검색과 스토리 검색을 통해 키워드 간의 관계를 쉽게 파악하고 키워드 간의 복잡한 관계 분석 및 검색 시간을 단축시킬 수 있다. 검증을 위해 자문 평가를 수행하였고 기존의 검색 기능보다 정보 간의 관계를 쉽게 파악하고 분석 및 검색 시간을 획기적으로 단축시킬 수 있는 향상된 검색이 가능하다는 평가를 받았다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.31-37
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• 2021

본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 이상치를 포함한 수신 신호 강도와 신호의 도달 각도 측정치 기반의 표적위치추정 성능 저하를 방지하기 위한 이상치 검출 알고리즘 C-SCGP를 제안한다. 센서 오작동, 재밍, 심한 잡음과 같은 다양한 이상치 원인으로 인해 표적 위치추정 정확도가 크게 떨어질 수 있어, 모든 이상치를 탐지하고 제거하는 것이 중요하다. 이러한 이상치를 제거하기 위해 single cluster graph partitioning (SCGP) 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 기존의 SCGP 알고리즘은 hyperparameter 최적화를 통한 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필수적이므로 다양한 분야에 효율적인 적용이 제한되어왔다. 본 논문에서 제안된 continuous-SCGP (C-SCGP) 알고리즘은 이러한 SCGP의 약점을 극복한다. 다양한 잡음 환경에서 threshold 설정과 이상치 확률 계산이 필요 없는 제안된 C-SCGP 알고리즘과 threshold 설정과 이상치 확률 계산을 요구하는 SCGP 알고리즘의 이상치 제거 성능이 같음을 최종 추정된 표적의 RMSE 성능을 통하여 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권4호
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• pp.163-170
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• 2013

일반적으로 외부에서 획득되는 영상은 대기 중에 존재하는 먼지, 물방울, 연무, 안개, 연기 등에 의해 화질이 감쇠되고 결과적으로 대비도 감소와 색상의 왜곡 현상이 발생한다. 그리나 안개와 배경 사이에 내재된 모호성 때문에 배경으로부터 안개를 제거하는 작업은 결코 간단한 문제가 아니다. 본 논문에서는 단일 영상에서 비용함수로서 에지의 기울기를 이용한 그래프 기반 영역 분할 방법을 이용하여 안개 제거를 위한 새로운 방법을 제안한다. 우리는 장면을 깊이 관련 정보에 따라 여러 영역으로 분리하고 전역적인 안개값을 추정한다. 매체의 전달량은 그래프 기반 영역 분할 알고리즘의 임계 함수에 의해서 직접적으로 계산된다. 매체 전달량과 안개값이 계산되면 안개 모델식에 의해서 쉽게 안개가 제거된 영상을 복원할 수 있다. 그리고 안개 영상과 복원된 영상간의 에지의 기울기 비율을 계산함으로써 기존의 연구 방법과 제안된 연구 방법의 가시성 복원 정도를 비교 평가하였다. 다양한 안개 영상에 대한 실험 결과 제안된 방법의 우수한 안개 제거 및 화질 복원 능력이 입증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.543-552
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• 2021

스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.55-59
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 인하여, 고객 제품형 제품 설계 및 새로운 서비스 개발을 위하여 IoT 기술이 주목받고 있다. 최근 적층제조 기술은 IoT 센서를 직접 제작하거나, 센서를 포함한 기기를 만드는 분야에 다양하게 활용되고 있다. IoT 기기를 적층제조를 활용하여 제작시, 적층제조 고유의 설계 장점을 활용하기 위해 다양한 부품들을 병합하는 설계 방법론이 큰 관심을 받고 있다. 부품병합을 통해 조립 공정을 단축하고, 부품 경량화 등의 장점을 이룰 수 있기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 적층제조를 활용한 부품병합을 지원하기 위한 설계 방법론을 개발하였다. 이를 통해 제품의 기능 및 제품 내 부품의 기능과 물리적 연결성을 분석한 제품 아키텍쳐를 생성하고, 인접한 기능들 및 부품을 Girvan Newman 알고리즘을 활용하여, 최종 부품병합 후보군을 선정하도록 지원한다. 제안한 설계 방법론을 검증하고자 사례연구를 통해 적층제조로 출력된 전기 자전거의 부품병합과정을 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.9-14
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• 2022

각종 기기들이 연결되는 사물인터넷(internet of things) 시스템에서 중요한 부품의 고장은 경제적, 인명의 손실을 야기할 수 있다. 시스템 내에서 발생하는 고장으로 인한 손실을 줄이기 위해 고장 검진 기술이 IoT에서 중요한 기술로써 여겨지고 있다. 본 논문에서는 그래프 신경망 기반 방법을 사용하여 시스템 내의 설비에서 취득된 진동 데이터의 특징을 추출하여 고장 여부를 판단하고 유형을 분류하는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델의 학습을 위해, CWRU(case western reserve university)에서 취득된 고장 데이터 셋을 입력 데이터로 사용한다. 제안하는 모델의 분류 정확도 성능을 확인하기 위해 기존 제안된 합성곱 신경망(convolutional neural networks) 기반 분류 모델과 제안된 모델을 비교한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 모델은 불균등하게 나누어진 데이터에서 기존 모델보다 분류 정확도를 약 5% 향상 시킬 수 있는 것을 확인하였다. 이후 연구로, 제안하는 모델을 경량화해서 분류 속도를 개선할 예정이다.