• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권2호
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• pp.129-142
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• 2004

인터넷 회선의 고속화에 따라 패킷을 초당 기가비트 이상의 속도로 전송하는 라우터에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 라우터의 병목인 최장 프리픽스 검색(LPM : longest prefix matching)을 효율적으로 수행하기 위해 제안된 비트맵 트라이(Bitmap Trie) 알고리즘을 혁신적으로 향상시킨 방법을 제시한다. 이 방법은 검색시간을 단축하기 위하여 다음과 같은 세 가지 기법을 적용하였다. 첫째, 카운트 테이블을 추가하여 기존 알고리즘에서의 과도한 시프트 연산을 제거하여 프로세서 내의 처리시간을 단축했다. 두 번째는 트랜스퍼 테이블내의 중복된 포워딩 정보를 제거하여 메모리 효율을 증가시켰으며, 마지막으로, 포워딩 정보에 대한 접근빈도에 따라 검색범위를 다원화하여 데이터 접근을 최적화하였다. 또한, 신뢰도가 가장 놀은 실행-구동 시뮬레이션 방법을 채택함으로써 검색의 지연요소를 발생 원인별로 세분하여 알고리즘이 실행되는 과정을 면밀하게 분석할 수 있었다. 실험 결과는 실제 시스템으로부터 실측한 결과와 비교하는 검증과정을 거쳤으며, 그 결과 기존 알고리즘에 비해 검색 수행시간을 약 82% 단축한 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.151-162
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• 2006

W3C의 권고안인 RDF Semantics는 RDFS 추론에 사용할 RDFS 함의 규칙을 제안하였다. 널리 사용되고 있는 RDF 저장소 시스템인 Sesame는 전방향 추론 방식을 사용하여 RDBMS 기반 RDFS 추론을 지원한다. Sesame의 전방향 추론 전략을 사용할 때에는 데이타 저장 시에 추론을 하기 때문에 추론 성능이 데이타 저장 성능에 영향을 미친다. 이런 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 RDBMS 기반의 전방향 추론 엔진의 성능 향상을 위한 RDFS 함의 규칙 적용 순서를 제안한다. 제안한 규칙 적용 순서는 추론 과정을 대부분의 경우 추론 과정의 반복 없이 한번에 끝낼 수 있도록 하며 완벽한 추론 결과를 보장한다. 또한 앞서 적용한 규칙에 의해 생성된 결과를 추측할 수 있어 추론 과정에서 중복된 결과 생성을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실제 사용하는 RDF 데이타들을 사용하여 Sesame와의 추론 성능을 비교하며 제안한 방법이 RDFS 추론 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권9호
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• pp.465-474
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• 2005

고집적 SoC 설계시에 버스방식의 온칩 통신은 대역폭이 제한되는 문제점이 있고 NoC (Network-on-Chip) 방식에서는 구현의 복잡도가 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하는 새로운 온칩 통신 규격인 SNP(Soc Network Protocol)를 소개한다. SNP는 기존 버스의 신호선들을 세 가지 그룹인 제어(control), 주소(address), 데이타(data)로 나눈 뒤 하나의 채널을 통해 전송함으로써 신호선의 수를 줄인다. SNP 채널은 대칭구조로 사용되기 때문에 마스터-슬레이브 통신 방식뿐만 아니라 마스터-마스터 통신도 효율적으로 지원한다. 하나의 전송에 필요한 신호 그룹의 진행 규칙을 SNP 규격으로 정의하고, 동일한 정보가 반복적으로 전달되는 것을 방지하는 페이즈 복원 기능을 제안하여 통신대역을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 산업계 표준 규격인 AMBA AHB와 비교한 결과 멀티미디어 타입의 데이타 전송시에 $54\%$의 신호선수만으로도 대등한 대역폭을 지원할 수 있음을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.129-135
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• 2018

도시가스배관에 대한 효율적인 안전관리를 위해서 33개 도시가스사로부터 입력된 데이터를 체계적으로 관리하고 분석함으로써, 가스안전관리 관련 대내 외적 업무를 효과적으로 수행하기 위하여 도시가스배관 종합관리시스템을 구축하였다. 시스템에 업로드된 배관정보 데이터는 KGS Code에 명시된 기준에 의해서 위험지수로 표현되고, 이를 통하여 진단우선순위가 도출됨으로써 배관 안전관리가 수행되고 있다. 하지만 위험지수를 선정하는 배점방식이 매우 단순하고 관련 근거도 부족할 뿐만 아니라, 다수의 중복 순위로 인해 진단대상 선정에 대한 신뢰성이 높지 않다. 이에 신뢰도 기반 설계 및 평가법을 기반으로 한 프로그램을 개발하여 합리적으로 위험도 및 위험순위를 도출하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권1호
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• pp.99-104
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• 2019

본 연구는 해외인턴쉽의 외국어능력 발전에 미치는 영향을 고찰하기 위해 15주간 해외인턴쉽 프로그램에 참여한 10명의 한국대학생들이 작성한 영작문의 변화를 조사하였다. 자료수집을 위해 참여학생들은 인턴쉽 전후로 영작문 하나씩을 작성하였다. 수집된 자료를 이용해 두 영작문의 구성요소 및 어휘 사용면의 변화들을 분석하였고, 이어 통계분석도 실시하였다. 본 논문의 결과에 의하면, 참가자들이 인턴쉽 이후에 더 많은 수의 문장들을 사용하였고, 문장들이 더 길어졌으며, 아울러 더 복잡한 구조의 문장을 생성한 것을 알 수 있다. 또한 어휘의 유창성과 사용능력이 증가하였고 문장 내에 다음절의 다양한 유형의 단어들이 사용되었다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 해외인턴쉽이 외국어능력 향상에 유용하다는 것을 나타낸다. 따라서 글로벌 경쟁력 제고를 꾀하는 중소기업들은 생산성, 품질 등 산업적 능력 제고뿐만 아니라 해외인턴쉽과 같은 훈련프로그램을 통해 인적자원의 글로벌 역량도 강화할 필요가 있겠다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1445-1456
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• 2018

Environment perception and three-dimensional (3D) reconstruction tasks are used to provide unmanned ground vehicle (UGV) with driving awareness interfaces. The speed of obstacle segmentation and surrounding terrain reconstruction crucially influences decision making in UGVs. To increase the processing speed of environment information analysis, we develop a CPU-GPU hybrid system of automatic environment perception and 3D terrain reconstruction based on the integration of multiple sensors. The system consists of three functional modules, namely, multi-sensor data collection and pre-processing, environment perception, and 3D reconstruction. To integrate individual datasets collected from different sensors, the pre-processing function registers the sensed LiDAR (light detection and ranging) point clouds, video sequences, and motion information into a global terrain model after filtering redundant and noise data according to the redundancy removal principle. In the environment perception module, the registered discrete points are clustered into ground surface and individual objects by using a ground segmentation method and a connected component labeling algorithm. The estimated ground surface and non-ground objects indicate the terrain to be traversed and obstacles in the environment, thus creating driving awareness. The 3D reconstruction module calibrates the projection matrix between the mounted LiDAR and cameras to map the local point clouds onto the captured video images. Texture meshes and color particle models are used to reconstruct the ground surface and objects of the 3D terrain model, respectively. To accelerate the proposed system, we apply the GPU parallel computation method to implement the applied computer graphics and image processing algorithms in parallel.

• 보건행정학회지
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• 제31권3호
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• pp.261-271
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• 2021

Background: In 2018, the government increased the fee for the magnetic resonance imaging (MRI) image deciphering services of the external hospital to discourage the redundant MRI scan and to induce appropriate use of the MRI services. It is important to evaluate the effect of the policy to provide the basis for establishing other MRI-related policies. Methods: The healthcare data of the patients who had brain MRI scans were organized by episode and analyzed using the panel study in order to find out the effect of the MRI-related policy on the substitution effect and the medical expenses. Results: As a result of the increase in the fee of deciphering the MRI image, there has been an uplift in deciphering the MRI scan of the external hospital. It implies that more hospitals chose to use the MRI scan taken by other clinics or hospitals, rather than the MRI scan taken at their own facilities. Conclusion: The research results imply that a policy that facilitates the exchange of the medical image data between the hospitals is needed in order to establish an efficient management system of the healthcare resources. Such improvement is expected to reduce the social cost and contribute to the stability in the finance of national health insurance.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.356-365
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• 2021

농업기상재해 조기경보 서비스를 전국으로 확대하기 위해서는 각 지역별로 고유한 지리적, 농업환경적 특성에 대한 연구가 필요하다. 그리고 그에 적합한 전산 환경을 개발하는 것은 연구 대상 지역의 많은 농가에게 다양한 작물과 품종에 대한 서비스를 가능하게 하는 중요한 요소이다. 특히 확장성 있는 전산 환경의 설계는 서비스 영역이 확대되면서 전산 환경의 규모가 증가하게 되므로 농업 기상 서비스 품질에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 이 연구의 목적은 각 지역별로 분산되어 서비스를 제공하고 있는 현재의 전산 구성에 대한 문제를 도출하고 그 해결책을 모색하는 것이다. 약 1년간 실험 운영을 통해 자체 평가한 결과 지역별로 분산된 조기경보서비스 시스템을 통합하면 중복 연산을 줄이고, 데이터의 효율적 저장과 종합적인 관리가 가능할 것으로 확인되었다. 이는 서비스 지역이 전국 규모로 확대되는 상황에서도 보다 안정적인 조기경보 서비스가 가능함을 의미한다. 이 연구를 통해 개별 농가에 대해 보다 향상된 품질의 서비스가 가능할 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1-7
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• 2022

무선 인체 영역 네트워크(WBAN)와 바이오센서를 활용하는 IoT기술은 자원을 최소화 하고 환자를 모니터링 하는 보건산업에서 중요한 분야이다. IoT와 WBAN을 보다 효율적으로 통합하기 위해서는 WBAN의 제한된 자원 센서노드와 효율적인 데이터 전송을 위한 신속 정확한 라우팅을 구성하는 협력 프로토콜이 필요하다. 본 논문은 중복 데이터 전송감지, 제한된 네트워크 센서의 수명연장 문제를 해결하기 위해 에너지 효율적이고 협력이 가능한 링크 에너지 효율적인 라우팅 전략(LEERS)을 제안한다. 제안된 기법은 잔류에너지 싱크쪽으로 가는 홉수 노드 혼잡 수준 및 대역폭과 효율적인 매개변수를 고려한다. 또한 노드의 경로비용함수를 결정하고 효과적인 멀티홉 라우팅을 제공함으로서 잔류에너지와 처리량 측면에서 효율성이 향상됨을 보인다.