nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 스마트 단말에서 워크스코어 어플리케이션의 사용 편의성 향상을 위한 GUI 개발을 목적으로 한다. 본 연구는 선행연구에서 개발된 서울시를 대상으로 한 워크스코어 데이터를 활용하였다. 어플리케이션 GUI는 크게 다섯 개의 영역으로 구성된다. 각 영역은 주소입력창 및 검색버튼, 상세정보(주소, 위도, 경도, 워크스코어) 출력, 화면전환 및 워크스코어 출력 개수 입력창, 데이터 입력창, 메뉴버튼 영역으로 구성된다. 한편, 어플리케이션 GUI 검증을 위해 강남역과 명동역 인근의 총 12개의 데이터(주소, 위도, 경도, 워크스코어)와 여러 검증 시나리오들을 활용하였다. 먼저, 총 12개 지점의 데이터를 기반으로 주소검색과 키워드 검색의 정확성을 확인하였다. 새로운 위치의 워크스코어를 입력 하고 해당 위치를 검색함으로써, 입력 및 검색이 정상적인지를 확인하였다. 마지막으로 총 13개의 데이터를 파일로 출력한 후 파일 내 데이터의 누락 여부를 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 이 모든 시나리오에서 정상적으로 작동되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 워크스코어 어플리케이션은 일반 시민 누구나 일상생활에서 요긴하게 활용될 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to develop walk score application GUI in a smart device for improving user convenience. This study uses the walk score dataset of Seoul City developed in previous studies. Application GUI consists of five parts: address input window and search button, detail information (address, latitude, longitude, walk score), window switching and input window for a number of data, data input window, and menu button. For verifying application GUI, this study uses 12 locations (sets of address, latitude, longitude, and walk score) near Gangnam Station and Myungdong Station in Seoul in several scenarios. First, this study checks if the application has been implemented with address and keyword search options. Then, new data insertion and file output operations are evaluated. The application system developed in this study operated properly in all scenarios. This walk score application can be a useful device in our daily lives.

(게재일: 2019.06.30)
진동가속도 분석시스템에서의 고속푸리에변환은 최근 센서측정 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본문에서 고속푸리에변환은 확산음장의 수많은 진동수유형 중에서 기준진동수를 검출하는 방법을 제안한다. 이 기준진동수는 옥타브중심 진동수와 유사하게 산출하는 진동수감쇠인식을 수식으로 제시하였다. 이 이론을 토대로, 본고는 확산음장의 진동유형에 따라 다르게 감쇠되는 정도를 소음유발자에게 보다 정확하게 알릴 수 있었다.

Fast Fourier Transform in the vibration acceleration analysis system has recently been utilized in the field of sensor measurement. In this paper, we propose a Fast Fourier Transform based method of detecting the normal frequency among the many frequency types of diffuse field. This normal frequency is expressed by the formula of frequency damping recognition which is calculated in a similar way to the octave center frequency. Based on this theory, this paper can more accurately inform noise producers of the degree of damping, which is different from the vibration type of diffuse field.

(게재일: 2019.06.30)
딥러닝이 보편화되면서 예측 결과를 설명하는 연구가 중요해졌다. 최근 슈퍼픽셀에 기반한 다중스케일 결합 기법이 제안되었는데, 물체의 모양을 유지함으로써 시각적 공감이라는 장점을 제공한다. 이 기법은 예측 차이라는 원리에 기반을 두고 있으며, 슈퍼픽셀을 가리고 얻은 예측 결과와 원래 예측 결과의 차이를 보고 돌출맵을 구성한다. 본 논문은 슈퍼픽셀을 가리는 제외 연산뿐 아니라 슈퍼픽셀만 보여주는 포함 연산까지 사용하는 새로운 기법을 제안한다. 실험 결과 제안한 방법은 IoU에서 3.3%의 성능 향상을 보인다.

As deep learning has become popular, researches which can help explaining the prediction results also become important. Superpixel based multi-scale combining technique, which provides the advantage of visual pleasing by maintaining the shape of the object, has been recently proposed. Based on the principle of prediction difference, this technique computes the saliency map from the difference between the predicted result excluding the superpixel and the original predicted result. In this paper, we propose a new technique of both excluding and including super pixels. Experimental results show 3.3% improvement in IoU evaluation.

(게재일: 2019.06.30)
기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

Traditional compound noun decomposition algorithms often face challenges of decomposing compound nouns into separated nouns when unregistered unit noun is included. It is very difficult for those traditional approach to handle such issues because it is impossible to register all existing unit nouns into the dictionary such as proper nouns, coined words, and foreign words in advance. In this paper, in order to solve this problem, compound noun decomposition problem is defined as tag sequence labeling problem and compound noun decomposition method to use syllable unit embedding and deep learning technique is proposed. To recognize unregistered unit nouns without constructing unit noun dictionary, compound nouns are decomposed into unit nouns by using LSTM and linear-chain CRF expressing each syllable that constitutes a compound noun in the continuous vector space.

(게재일: 2019.06.30)
본 논문에서는 관리자가 자신이 소유하고 있는 IoT 시스템을 관리할 수 있도록 하는 도구를 개발한다. 장비 에이전트는 오픈소스 블록체인 프레임워크 기반으로 구성해 데이터의 불변성을 보장하고, 장비에 연결된 AP에 대한 추적성을 확보하여 자산에 대한 위치를 파악할 수 있다. 관리자는 블록체인 장부에서 장비의 연결 내역을 추적할 수 있다. 추가로 네트워크 형성 과정 중 발생하는 ARP 프로토콜의 ARP 추가 요청에 대한 신뢰를 없애 ARP poisoning 공격을 방지할 수 있는 가능성에 대해 연구한다.

In this paper, we developed the tools enabling to manage the IoT systems owned by managers. Since equipment agents consists based on open-source block-chain framework, we can secure the invariance on data and furthermore can locate the resources by searching the AP connected to the equipments. Also the manager can trace the connecting details on equipments from their block-chain accounts. In addition, we work on the possibility of protecting ARP poisoning attacks by removing the credibility on additional ARP requests being generated during the process of network creation.

(게재일: 2019.06.30)
일반적으로 층간소음은 자유음장의 관점에서 데시벨(A)로 측정하고 있다. 논문에서 우리는 확산음장의 관점에서 층간진동가속도의 측정방법을 제안한다. 제안된 방법은 공동주택의 고유진동을 가속도로 측정하여 그 평균값 를 기수의 등비수열로 나타내면, 진도계감도와 유사하게 진동체화식으로 표상할 수 있다. 이 이론을 토대로 본고는 진원지의 층간진동가속도를 HCI시스템에서 최적의 사용자 경험(UX)할 수 있도록 수식을 제시하였다.

Generally, interlayer noise is measured in decibels (A) in terms of free field. In this paper, we propose a measurement method of interlayer vibration acceleration in the diffusion field perspective. The proposed method can represent a vibration-embodied formula similar to the sensitivity of earthquake intensity when the natural vibration of apartment house is measured by acceleration with its average value of represented by an the geometric progression of radix. Based on this theory, this paper proposes a method to show the optimal user experience (UX) by applying the interlayer vibration acceleration of the epicenter to the system of human - computer interaction (HCI).

(게재일: 2019.06.30)
홀로그램의 생성을 위한 연산은 포인트 클라우드의 규모에 따라 연산량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 최근에는 다중의 GPU를 기반으로 CUDA 또는 OpenCL 라이브러리를 활용한 병렬처리가 이루어지고 있다. GPU기반의 병렬처리를 위한 CUDA 커널은 GPU의 코어 개수와 메모리 크기를 고려하여 쓰레드(thread), 블록(block), 그리드(grid)를 구성해야 하며, 다중 GPU 환경인 경우 GPU의 개수에 따른 그리드, 블록, 또는 쓰레드 단위의 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 CGH 생성에 대한 성능평가를 위해 포인트 클라우드의 포인트 개수를 10~1,000,000개 범위에서 점진적으로 증가시키면서 CPU, 단일 GPU, 다중 GPU 환경에서 연산 속도를 비교해 보았으며, 다중 GPU 환경에서 CGH(Computer Generated Hologram) 생성 연산을 가속화하기 위한 CUDA 기반의 병렬처리 과정에서 요구되는 메모리 구조 설계와 연산 방법을 제안한다.

Since the computational complexity for hologram generation increases exponentially with respect to the size of the point cloud, parallel processing using CUDA and/or OpenCL library based on multiple GPUs has recently become popular. The CUDA kernel for parallelization needs to consist of threads, blocks, and grids properly in accordance with the number of cores and the memory size in the GPU. In addition, in case of multiple GPU environments, the distribution in grid-by-grid, in block-by-block, or in thread-by-thread is needed according to the number of GPUs. In order to evaluate the performance of CGH generation, we compared the computational speed in CPU, in single GPU, and in multi-GPU environments by gradually increasing the number of points in a point cloud from 10 to 1,000,000. We also present a memory structure design and a calculation method required in the CUDA-based parallel processing to accelerate the CGH (Computer Generated Hologram) generation operation in multiple GPU environments.

(게재일: 2019.06.30)
초광대역 레이더는 수 GHz대의 주파수 대역을 사용하는 고속무선통신 기술로 실내 무선 측위기술로 각광받고 있다. 한편, 박물관 및 전시회 등의 기관에서는 방문객 실시간 위치뿐만 아니라, 관람자의 이동경로 및 체류시간 정보 또한 관람 행태 분석을 위해 필요로 한다. 본 논문에서는 초광대역 레이더를 이용한 실시간 위치 추적 기술을 통해 박물관 방문객의 관람 행태를 분석하는 시스템을 구축 사례를 소개한다. 개발 시스템을 국립중앙박물관 신라관에 설치하여, 22개의 상용 초광대역 레이더로 부터 실시간 측위 정보 수신하고, 이를 통해 관람자 조건별 이동경로 및 전시 대상별 체류시간을 분석할 수 있는 환경을 구축하였다.

The Ultra-Wide Band sensor is widely used as a wireless indoor localization technology with frequency bands in the GHz range. Meanwhile, in museums, not only the real-time location of visitors but also information on visit route and duration time is required for patrons' behavior analysis. In this paper, the analysis system based Ultra-Wide Band radar for visitor's viewing behavior is introduced and experimented in the real environment. We built the system in National Museum of Korea, and its 22 Ultra-Wide Band radar sensors receive the real-time location of their visitors: this analyzes the visit route and visit time for patrons.

(게재일: 2019.12.31)
AMI가 확대보급이 빠르게 진행되고 있고, 이에 따라 전력사용 데이터를 활용한 다양한 서비스들이 늘어나고 있다. 이러한 서비스를 효용성을 높이기 위해서 누락된 계량데이터들을 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 누락된 계량데이터의 보정을 위해서 유클리디안 유사도를 이용하여 사용량 패턴이 유사한 고객을 찾아 누락데이터를 보정하는 방식을 제안하고 선행 방식과의 비교자료를 제공한다.

As a result of AMI rapidly expanding and distributing its products, variety of services that utilize data on the use of electricity are increasing. In order to make these services more effective, missing metric data needs to be corrected, compensating for which Euclidean similarity is used to find customers with similar usage patterns. Throughout such a process, we propose a method for correcting missing data and provide comparison with the preceding methods.

(게재일: 2019.12.31)
심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

Because the ECG signals are time-series data acquired as time elapses, it is important to obtain comparative data the same in size as the enrolled data every time. This paper suggests a network model of GAN (Generative Adversarial Networks) based on an auxiliary classifier to generate synthetic ECG signals which may address the different data size issues. The Cosine similarity and Cross-correlation are used to examine the similarity of synthetic ECG signals. The analysis shows that the Average Cosine similarity was 0.991 and the Average Euclidean distance similarity based on cross-correlation was 0.25: such results indicate that data size difference issue can be resolved while the generated synthetic ECG signals, similar to real ECG signals, can create synthetic data even when the registered data are not the same as the comparative data in size.

(게재일: 2019.12.31)
인터넷의 발달로 많은 정보에 쉽게 접근할 수 있게 되었지만, 이에 따라 악의적인 목적을 가진 프로그램의 침입 경로가 다양해졌다. 그리고 전통적인 시그니처 기반 백신은 변종 및 신종 악성코드의 침입을 탐지하기 어렵기 때문에 많은 사용자들이 피해를 입고 있다. 시그니처로 탐지할 수 없는 악성코드는 분석가가 직접 실행시켜 행위를 분석해 볼 수 있지만, 변종의 경우 대부분의 행위가 유사하여 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 변종이 대부분의 행위가 유사하다는 것에 착안하여 기존 악성코드와의 행위 유사성을 이용한 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 변종들이 공통적으로 가지는 행위 대상과 유사한 행위 대상을 갖는 프로그램을 탐지하는 것이다. 1,000개의 악성코드를 이용해 실험한 결과 변종의 경우 높은 유사도를 보이고, 아닐 경우 낮은 유사도를 보여 행위 유사도로 변종을 탐지할 수 있음을 보였다.

While the development of the Internet has made information more accessible, this also has provided a variety of intrusion paths for malicious programs. Traditional Signature-based malware-detectors cannot identify new malware. Although Dynamic Analysis may analyze new malware that the Signature cannot do, it still is inefficient for detecting variants while most of the behaviors are similar. In this paper, we propose a detection method using behavioral similarity with existing malicious codes, assuming that they have parallel patterns. The proposed method is to extract the behavior targets common to variants and detect programs that have similar targets. Here, we verified behavioral similarities between variants through the conducted experiments with 1,000 malicious codes.

(게재일: 2019.12.31)
모바일디바이스시장의 성장은 교육시장의 변화를 가져왔고 다양한 미디어 교육의 양적 성장으로 이어지고 있다. 특히 기존 PC나 콘솔에 비해 인터렉션이 우수한 태블릿 등 스마트디바이스는 사용자의 사용성을 높일 수 있는 콘텐츠 양산에 이바지하고 있고 다양한 유형의 교육형 콘텐츠들이 개발되어 소비자들의 전통적 교육방법에 변화를 유도하고 있다. 최근 많은 연구들이 콘텐츠의 유력한 개발방법이나 마케팅 요소를 제안하고 있으나 아직까지는 교육형 게임 개발을 위한 사용성을 개발기업이나 개발자의 감각에 의존하고 있어 실제 사용자의 스마트디바이스기반 사용성과 경험환경에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 사용자 경험환경 분석을 위한 기반 연구로 기 출시된 인기 게임을 대상으로 게임형 교육콘텐츠의 사용성 분석을 위한 직관적 통계처리방법을 형태적 관점에서 제안하고자 한다. 특히 게임산업은 충분한 시료를 가지고 있어 빅데이터기반 연구가 가능한 유사 범주의 시료가 확보 가능하여 본 연구에서 제시하는 분석기법을 통해 다수의 공동 개발인력 간 즉각적인 의사결정을 위해 사용이 가능하며 반복되는 개발과정 간 누적된 데이터를 활용할 수 있는 긍정적인 자료원 확보에도 긍정적이어서 이업종 간 소통이 가능한 분석모델로 기대된다.

The growth of the mobile device market has changed the education market and led to the quantitative growth of various media education. In particular, smart devices, which have better interaction than existing PCs or consoles, can develop more user-friendly content, allowing various types of educational content and inducing changes in traditional education methods for consumers. Although many researchers recently suggest viable development methods or marketing elements of contents, development companies, and developers, until now, merely rely on the human senses. Therefore, it is necessary to study the actual user's smart-device based usability and experience environment. This study aims to propose an intuitive statistical processing method for analyzing the usability of game-type educational contents in terms of form, for popular games that have been released as a basis for analyzing the user experience environment. In particular, because the game industry has a sufficient number of similar examples, it is possible to conduct research based on big data and to use them for immediate decision-making between multiple co-developers through the analysis method proposed by the research. It is expected to become an analytical model that can communicate with other industries because it is effective in securing data sources.

(게재일: 2019.12.31)
연구목적: 인력에 의한 조사를 대처할 수 있는 V2I 데이터 기반의 고속도로 휴게소 이용행태 분석. 연구방법: 휴게소 구간 개별차량의 통행속도 자료 분포 특성을 활용하여 통행상태 그룹 분할 및 휴게소 이용경계(Boundary) 설정. 연구결과: 검증 결과 점심시간 휴게소 이용률이 급증, 통행속도 자료 분포 상태간 경계가 명확하거나 불명확한 모든 경우 휴게소 이용경계를 정교하게 산정. 결론: 인력에 의한 휴게소 이용실태 조사를 대처할 수 있어 비용절감의 효과가 크며 조사의 시공간적 범위에 제한이 없음. V2I 시스템이 구축된 휴게소/졸음쉼터/간이 휴게소 등 각 시간대별 동적 이용률 산정이 가능. 단시간/중시간/장시간 이용의 구분이 가능. 차종별 이용실태 도출 가능. 도로구간 불법 주정차 여부 파악 가능. 도로구간 내 돌발상황 검지 가능. 실시간 휴게소 이용률 및 혼잡도 정보 제공등 다양한 분석과 운영전략 수립 가능.

Purpose: Analysis method of V2I data driven motorway service area usage behavior to cope with manpower survey. Method: Segmentation of traveling state group and boundary using the distribution characteristics of traveling speed data of individual vehicles. Result: As a result of the verification, the use rate of resting places in lunchtime surged, and the boundary between the distribution status of the traffic speed data was clearly or unclear. Conclusion: The effect of the cost reduction is big because it can cope with the use of rest area survey by manpower and there is no limit in the time and space range of investigation. The dynamic utilization rate of each time sequence, such as a service area/drowsiness shelter/simple service area, with a V2I system, can be calculated. Identify illegal parking on highway section. Identify the unexpected situation in the road section. Identify the real-time service area utilization rate and congestion information.

(게재일: 2019.12.31)
연구목적: 본 연구는 지반함몰 예방을 위하여 도로하부의 공동탐사를 실시한 후 확인된 공동 중 포장층의 재포장 공사 등에 의한 공동 위치 및 이력 정보를 알 수 없게 되어 누구라도 정보를 정확하게 파악할 수 있도록 할 수 있는 RFID 시스템의 현장 적용성을 평가하였다. 연구방법: RFID 시스템을 이용하여 맨홀, 전력관, 가스관, 통신관 등 지하매설물 및 태그 종류에 따른 아스팔트 하부의 깊이별 인식거리와 인식율 등 임시복구시 고무마개 하단부에 전자태그칩을 부착하여 현장 적용성을 평가하였다. 연구결과: 전자태그의 위치에 대한 심도별 인식거리 및 인식율은 심도 15cm까지는 큰 영향이 없으나 심도 20cm인 경우 다소 약한 편이다. 그리고 매설물이나 강우 시 침수 등에 대한 영향은 적은 편이며 도로의 기상상황 특히 바람의 영향이 있어 측정 시 이를 감안하여야 할 것이다. 결론: 포장도로관리스템의 현장 적용을 위한 RFID 태그에 공동위치를 포함하여 공동에 관한 확인 일자, 공동의 규모, 발생원인, 주변 지하 매설물 등의 여러 가지 제반 정보를 저장하여 전산화 및 모바일 활용도 가능한 시스템으로 공동관리 효과를 극대화 할 수 있다.

Purpose: The cavity exploration of the lower part of the road is carried out to prevent ground-sinking. However, the detected communities cannot be identified by the cavity location and history information, such as repackaging the pavement. Therefore, the field applicability of RFID systems was evaluated in this study to enable anyone to accurately identify information. Method: During temporary recovery, tag recognition distance and recognition rate were measured according to underground burial materials and telecommunication tubes using RFID systems with electronic tag chips attached to the bottom of the rubber cap. Result: The perceived distance and perceived rate of depth for each position of the electron tag did not significantly affect the depth up to 15cm, but it did have some effect if the depth was 20cm. In addition, water effects from nearby underground facilities and rainfall are relatively small, and the effects of wind will need to be considered during the weather conditions of the road. Conclusion: The RFID tags for field application of the pavement management system store various information such as location and size of cavity, identification date, cause of occurrence, and surrounding underground facilities to maximize cavity management effect with a system that can be computerized and mobile utilization.

(게재일: 2019.12.31)
연구목적 : 동일한 단면 2차 모멘트를 갖는 곡선 거더의 형상 변화에 따른 곡선 교량의 확률론적 안전성 평가인 지진 취약도 평가를 수행하고자 한다. 연구방법 : I, T, Box Shape 단면을 갖는 곡선 교량을 유한 요소 모델로 구축하였으며 경주 및 포항지진을 포함하여 24개의 입력지진을 적용하여 지진 취약도 평가를 수행하였다. 연구결과 : 거더의 응력에 대한 지진 취약도의 경우 T-Shpae 거더에서 가장 큰 파괴확률이 나타났으며 수평변위에 대한 지진 취약도의 경우 3개의 곡선 교량에서 비슷하게 발생하는 것으로 나타났다. 결론 : 3개의 곡선 교량에 대한 지진 취약도 분석을 수행하였으며 비틀림 저항이 가장 큰 Box-Shape 거더의 파괴확률이 가장 낮은 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 추가적인 매개변수를 고려하여 지진 취약도 평가를 수행하고자한다.

Purpose: The primery objecting of this paper is to explore the seismics fragility of curved bridge based on the change of girder section. Method: The cross section of the bridge structure was constructed with I, T, and Box shapes and then, in order to perform the seismic fragility 24 seismic ground motions were used, including Gyeongju Pohang Earthquake. Result: Fist, T-Shape of the bridge strucrue was much fragility in terms of the stress on girder section, in comparison to the other shapes. The seismic fragilies of the structures with respect to displacement(drift ratio), however, were shown simialr. Conclusion: In other to wvaluation the seismic fragility of curved structure using different girder shapes, analytical models of the structure were constructed and then, the probability failure of box-shape girder was shown lower probability. In further, Parametric studies of curved structures must be conducted.

(게재일: 2019.12.31)
가상 환경 시스템의 대표적인 응용인 MMORPG에서는 아주 많은 사용자들이 더욱 현실적인 환경에서 게임하기를 원하고 있다. 하지만 많은 사용자에게 가상 환경을 서비스하면서 응답 지연이 없는 Seamless한 환경을 제공하는 것은 매우 어렵다. 하나의 서버가 아닌 여러 대의 서버로 실제 환경을 구성해야 하고 사용자가 특정 지역으로 이동할 때 실제 서버에서 데이터를 공유해야 하는 상황이 발생하기 때문이다. 이때 사용자는 서버 간 정보 동기화 과정에서 응답 지연을 경험하게 되고 이러한 상황은 가상 환경의 현실감을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 서버 간 정보 동기화 과정에서 발생하는 응답 지연을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 가상 환경에 대한 정보를 제공하는 필드 서버 간의 효율적인 정보 동기화 및 필드 서버와 PC(Player Character) 간의 응답 지연 최소화를 위한 마이그레이션 에이전트를 제안하고 클라우드 컴퓨팅 네트워크에서 구현하였다. 제안한 시스템은 PC의 수가 70,000 ~ 90,000인 구간에서 기존 시스템보다 필드 서버의 CPU 이용률이 6 ~ 13% 증가하였고 응답 시간은 5 ~ 10초 감소하였다.

In a MMORPG, a typical application of virtual environment systems, it is a common desire to play in a more realistic environment. However, it is very difficult to provide a latency-free virtual environment to a large user base, mainly due to the fact that the real environment must be configured on multiple servers rather than on single server and that data must be shared on the real server when users move from one region to another. Experiencing response delays continuously in the process of information synchronization between servers greatly deteriorates the degree of immersion. In order to solve this problem, it is necessary to minimize the response delay occurring in the information synchronization process between the servers. In this paper, we propose Migration Agent for efficient information synchronization between field servers providing information of virtual environment and minimizing response delay between Field Server and PC(Player Character) and implement it in cloud computing network. In the proposed system, CPU utilization of field server increased by 6 ~ 13%, and response time decreased by 5 ~ 10 seconds over the existing system in 70,000 ~ 90,000 PCs

(게재일: 2019.09.30)
세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.

The global manufacturing industry has reached the limit to growth due to a long-term recession, the rise of labor cost and raw material. As a solution to these difficulties, we promote the 4th Industry Revolution based on ICT and sensor technology. Following this trend, this paper proposes the design of a model using manufacturing data in the protection film process for smart manufacturing innovation. In the protective film process, the manufacturing data of temperature, pressure, humidity, and motion and thermal image are acquired by various sensors for the raw material blending, stirring, extrusion, and inspection processes. While the acquired manufacturing data is stored in mass storage, A.I. platform provides time-series image analysis and its visualization.

(게재일: 2019.09.30)
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.

Electrocardiogram (ECG) signals cannot be counterfeited and can easily acquire signals from both wrists. In this paper, we propose a method of generating a coupling image using direction information of ECG signals as well as its usage in a personal recognition method. The proposed coupling image is generated by using forward ECG signal and rotated inverse ECG signal based on R-peak, and the generated coupling image shows a unique pattern and brightness. In addition, R-peak data is increased through the ECG signal calculation of the same beat, and it is thus possible to improve the recognition performance of the individual. The generated coupling image extracts characteristics of pattern and brightness by using the proposed convolutional neural network and reduces data size by using multiple pooling layers to improve network speed. The experiment uses public ECG data of 47 people and conducts comparative experiments using five networks with top 5 performance data among the public and the proposed networks. Experimental results show that the recognition performance of the proposed network is the highest with 99.28%, confirming potential of the personal recognition.

(게재일: 2019.09.30)