• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.99-107
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• 2010

규모가 커지고 라우터, 스위치, 서버 등과 같은 구성 요소가 다양해지고 있는 네트워크를 효율적으로 지원할 수 있는 SNMP(Simple Network Management Protocol)가 네트워크 관리의 표준 프로토콜로 가장 널리 사용되고 있다. 하지만, SNMP는 네트워크 과부하, 처리 지연 그리고 테이블 검색의 비효율성과 같은 성능적 문제점이 있다. 본 연구에서는 SNMP의 성능 개선을 위해 SNMP-GetBulk 응답메시지 내의 중복되는 OID 정보를 줄이는 기법과 NMS 캐쉬와 새로운 SNMP-GetUpdate 요청이 결합된 기법의 두 가지 제안을 제시한다. 분석을 통해 첫 번째 제안 기법은 네트워크 과부하를 감소시키고, 두 번째 기법은 SNMP 요청의 처리 지연과 테이블 검색 문제를 개선함을 보였고, 이로 인해 네트워크 관리의 확장성도 개선할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.199-204
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• 2002

움직임 추정과 움직임 보상기법은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 중복성을 이용하여 동영상내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 비디오 영상 압축에서 중요한 역할을 하지만 많은 계산량으로 인하여 실시간 응용 및 고해상도 응용에 많은 어려움을 가지고 있다. 만일 움직임 추정을 하기 전에 블록의 움직임을 예측할 수 있다면 이를 바탕으로 탐색영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 움직임의 높은 시간적 상관성을 이용하여 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정함으로써 적응적으로 움직임을 추정하는 새로운 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 다이아몬드 탐색 기법과 비교하였을 경우, 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질에 있어서 약 0.1∼0.5(dB)정도 성능을 향상시켰으며 움직임 벡터 추정의 속도에 있어서 약 50% 이상 높은 성능 향상을 보였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권2호
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• pp.133-140
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• 2016

건설공사에 있어 노무량은 건설공사비 산정을 위한 기준으로 사용되고 있고, 건설산업의 생산성을 파악하는 근거자료로도 활용되고 있다. 하지만 노무량의 기준이라고 하는 표준품셈과 실제투입 노무량과 큰 차이를 보이고 있어 이를 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 실제투입 노무량을 좀 더 정확하고 간편하게 입력할 수 있는 시스템을 구축하기 위하여 전통적인 종이와 펜을 이용한 수기방식을 그대로 따르면서 전자문서화에 대한 이중부담이 없는 디지털펜을 이용하는 방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해 실투입 작업정보를 단순히 저장하는 것뿐만 아니라 웹을 통한 공유 및 활용을 통해서 공사비 산정업무의 생산성 측면에서도 기여할 것으로 사료된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권2호
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• pp.177-183
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• 2016

작업일보는 일일 단위로 계획과 실적이 기록되는 문서로 작업내용, 출력인원, 장비 및 자재 현황 등 다양한 정보를 포함한다. 하지만 작업일보가 여러 단계를 거쳐 수기 작성되는 과정에서 정보의 누락 및 왜곡될 수 있고 업무의 중복 문제가 발생하여 단순 보고에 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 작업일보시스템의 문제를 해결할 수 있는 디지털펜 기반의 작업일보시스템을 개발하고 그 적용성 평가를 위해서 실제 건설 현장에 적용해보았다. 그 결과 높은 문자 인식 정확도(94.610%)를 보여주었다. 그리고 정보를 입력하는 추가 업무가 제거되고 휴대 및 이동이 편리하며 사용을 위한 별도의 교육이 필요 없는 장점이 있었다. 본 연구에서 개발한 시스템은 현행 작업일보시스템의 문제를 해결하여 건설현장 문서업무 및 정보관리 효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Genomics & Informatics
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• 제7권1호
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• pp.32-37
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• 2009

The quality assurance (QA) is of utmost importance in biobanks when archived biomaterials are distributed to biomedical researchers. For sample authentication and cross-contamination detection, the two fundamental elements of QA, STR genotyping is usually utilized. However, the incorporated number of STR markers is highly redundant for biobanking purposes, resulting in time and cost inefficiency. An index to measure the cross-contamination detection capability of an STR marker, the mixture probability (MP), was developed. MP as well as other forensic parameters for STR markers was validated using STR genotyping data on 2328 normal Koreans with the commercial AmpFlSTR kit. For Koreans, 7 STR marker (D2S1338, FGA, D18S51, D8S1179, D13S317, D21S11, vWA) set was sufficient to provide discrimination power of ${\sim}10^{-10}$ and cross-contamination detection probability of ${sim}1$. Interestingly, similar marker sets were obtained from African Americans, Caucasian Americans, and Hispanic Americans under the same level of discrimination power. Only a small subset of commonly used STR markers is sufficient for QA purposes in biobanks. A procedure for selecting optimal STR markers is outlined using STR genotyping results from normal Korean population.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권4호
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• pp.430-436
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• 2014

무선통신망을 이용하여 도로 보안등에 대한 상태관리와 원격제어를 통제하는 시스템은 보안등제어기, 중계기, 관제서버 등의 3개의 기능으로 구성되며 보안등간의 통신망은 메쉬 형태를 지원하는 지그비 네트워크를 채택하고 중앙의 관제센타는 CDMA 방식의 무선통신망을 사용하였다. 이를 연동하기 위하여 지그비와 CDMA를 모두 수용하는 게이트웨이인 중계기는 저전력의 32-bit 마이크로콘트롤러인 Cortex M3로 설계 제작하였다. 관제서버와 중계기간의 전송방식을 단문메시지 방식과 소켓 방식을 모두 사용하여 원격제어 시스템을 구축함으로써 공중통신망의 이용료를 최소화하면서 보안등의 상태관리가 실시간으로 관리 가능함을 확인하였다. 실험에서는 95개의 보안등에 2개월간의 실시간을 통하여 확인하여 일일 9회 데이터를 취득하여 결과를 분석하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권2호
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• pp.218-226
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• 2016

Coordination among users is an inevitable but time-consuming operation in wireless networks. It severely limit the system performance when the data rate is high. We present FC-MAC, a novel MAC protocol that can complete a contention within one contention slot over a joint frequency-code domain. When a node takes part in the contention, it generates randomly a contention vector (CV), which is a binary sequence of length equal to the number of available orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) subcarriers. In FC-MAC, different user is assigned with a distinct signature (i.e., PN sequence). A node sends the signature at specific subcarriers and uses the sequence of the ON/OFF states of all subcarriers to indicate the chosen CV. Meanwhile, every node uses the redundant antennas to detect the CVs of other nodes. The node with the minimum CV becomes the winner. The experimental results show that, the collision probability of FC-MAC is as low as 0.05% when the network has 100 nodes. In comparison with IEEE 802.11, contention time is reduced by 50-80% and the throughput gain is up to 200%.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권10호
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• pp.582-588
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• 2002

확장형 디스플레이(Scalable Display)는 큰 화면과 높은 화질의 영상을 생성하여 사용자들에게 보다 현실적인 느낌을 주고 이에 몰입할 수 있는 환경을 제공하는 시스템이다. 최근 들어서 이러한 확장형 디스플레이는 자체 그래픽 가속기와 메모리, CPU, 저장장치를 갖는 개별 PC들을 네트워크로 연결한 클러스터 환경에서 구축되고 있다. 하지만 클러스터 환경에서 분산 렌더링을 수행하면 제한된 대역폭 때문에 네트워크 병목점을 갖게 된다. 본 논문은 이러한 네트워크 트래픽을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하고, 이를 기존의 분산 렌더링 시스템에 적용하여 구현한 내용을 소개한다. 제안하는 기하 추적(geometry tracking) 알고리즘은 전송되는 데이터들을 색인화하여 중복된 기하정보 전송을 방지하여 네트워크 부하를 줄이는 방법으로, 실험을 통해서 최대 42%까지 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.229-234
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• 2017

소프트웨어는 비가시적 특성과 기존 개발자들의 나쁜 코딩 습관인 중복된 코드, 불필요한 코드 등이 많아 복잡도가 높아져 소프트웨어의 고품질화가 저해된다. 그러므로 개발자가 소스코드의 복잡도를 쉽게 자동 식별하는 코드 가시화가 필요하다. 이를 위해, 공개 소스 기반의 가시화 도구를 구축하였다. 특히 나쁜 코드 패턴들을 식별하기 위해, 다양한 파서를 plug-in하는 방법을 제안한다. 또한 객체지향 관점에 맞는 결합도와 응집도 재정의를 통해, 자유로운 패턴을 입력하여 개발자가 원하는 나쁜 패턴을 추출하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권1호
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• pp.6-29
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• 2020

Biometrics identification using multiple modalities has attracted the attention of many researchers as it produces more robust and trustworthy results than single modality biometrics. In this paper, we present a novel multimodal recognition system that trains a deep learning network to automatically learn features after extracting multiple biometric modalities from a single data source, i.e., facial video clips. Utilizing different modalities, i.e., left ear, left profile face, frontal face, right profile face, and right ear, present in the facial video clips, we train supervised denoising auto-encoders to automatically extract robust and non-redundant features. The automatically learned features are then used to train modality specific sparse classifiers to perform the multimodal recognition. Moreover, the proposed technique has proven robust when some of the above modalities were missing during the testing. The proposed system has three main components that are responsible for detection, which consists of modality specific detectors to automatically detect images of different modalities present in facial video clips; feature selection, which uses supervised denoising sparse auto-encoders network to capture discriminative representations that are robust to the illumination and pose variations; and classification, which consists of a set of modality specific sparse representation classifiers for unimodal recognition, followed by score level fusion of the recognition results of the available modalities. Experiments conducted on the constrained facial video dataset (WVU) and the unconstrained facial video dataset (HONDA/UCSD), resulted in a 99.17% and 97.14% Rank-1 recognition rates, respectively. The multimodal recognition accuracy demonstrates the superiority and robustness of the proposed approach irrespective of the illumination, non-planar movement, and pose variations present in the video clips even in the situation of missing modalities.