FPGA에서 시간구동 최적화의 배치 · 배선에 관한 연구

김현호(Hyeonho Kim),이용희(Yonghui Lee),이천희(Cheonhee Yi) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1B

We have developed an optimization algorithm based formulation for performing efficient time driven simultaneous place and route for FPGAs. Field programmable gate array(FPGAs) provide of drastically reducing the turn-around time for digital ICs, with a relatively small degradation in performance. For a variety of application specific integrated circuit application, where time-to-market is most critical and the performance requirement do not mandate a custom or semicustom approach. FPGAs are an increasingly popular alternative. This has prompted a substantial amount of specialized synthesis and layout research focused on maximizing density, minimizing delay, and minimizing design time.

Evaluation of microstructural development of W-Re transmutation using Phase-field modeling

Hyeonho Kim(김현호) 대한기계학회 2022 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2022 No.6

Deep Convolution Neural Networks 이용하여 결함 검출을 위한 결함이 있는 철도선로표면 디지털영상 재 생성

김현호 ( Hyeonho Kim ),한석민 ( Seokmin Han ) 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.6

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손[14] 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다[15, 16]. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크[1]의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델[2]에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다. This study was carried out to generate various images of railroad surfaces with random defects as training data to be better at the detection of defects. Defects on the surface of railroads are caused by various factors such as friction between track binding devices and adjacent tracks and can cause accidents such as broken rails [14], so railroad maintenance for defects is necessary. Therefore, various researches on defect detection and inspection using image processing or machine learning on railway surface images have been conducted to automate railroad inspection and to reduce railroad maintenance costs. In general, the performance of the image processing analysis method and machine learning technology is affected by the quantity and quality of data. For this reason, some researches require specific devices or vehicles to acquire images of the track surface at regular intervals to obtain a database of various railway surface images [15, 16]. On the contrary, in this study, in order to reduce and improve the operating cost of image acquisition, we constructed the 'Defective Railroad Surface Regeneration Model' by applying the methods presented in the related studies of the Generative Adversarial Network (GAN) [1]. Thus, we aimed to detect defects on railroad surface even without a dedicated database. This constructed model is designed to learn to generate the railroad surface combining the different railroad surface textures and the original surface, considering the ground truth of the railroad defects. The generated images of the railroad surface were used as training data in defect detection network [2], which is based on Fully Convolutional Network (FCN) [3]. To validate its performance, we clustered and divided the railroad data into three subsets, one subset as original railroad texture images and the remaining two subsets as another railroad surface texture images. In the first experiment, we used only original texture images for training sets in the defect detection model. And in the second experiment, we trained the generated images that were generated by combining the original images with a few railroad textures of the other images. Each defect detection model was evaluated in terms of 'intersection of union(IoU)' and F1-score measures with ground truths. As a result, the scores increased by about 10~15% when the generated images were used, compared to the case that only the original images were used. This proves that it is possible to detect defects by using the existing data and a few different texture images, even for the railroad surface images in which dedicated training database is not constructed.

탄소배출권 가격과 연관검색어를 활용한 탄소배출권 가격 예측 방법론 비교

김현호 ( Kim Hyeonho ),임기성 ( Im Giseong ),김유진 ( Kim Yujin ),이민우 ( Lee Minwoo ),한승우 ( Han Seungwoo ) 한국건축시공학회 2020 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.20 No.1

Korea has the fourth highest CO₂ emission among OECD countries in 2018, As of 2019, total greenhouse gas emissions per capita increased by about 98.2% in comparison to 1990. Korea has promised a 37% reduction in greenhouse gas emissions in 2030 from the projected Paris Climate Change Accord. Currently, many countries use the emissions trading system(ETS) for international carbon management. In 2015, ETS has been implemented in Korea, and the importance of calculating CO₂ emissions from construction machinery has increased. So, we require an accurate calculation of the environmental charges through the allocated CERs. Using the CER price and related search keywords, this paper derive about prediction models of CER price and compare and focus on more accurate prediction about CER price. By this method, the budget needed to establish the initial construction process plan can be calculated based on more accurate predicted CER price.

삶의 질과 사회적 연결망 : 사회적 연결망에 대한 공공정책부문 효과분석

김상민 ( Kim Sangmin ),김현호 ( Kim Hyeonho ),이성원 ( Lee Sungwon ) 한국지방행정연구원 2020 地方行政硏究 Vol.34 No.1

2011년부터 OECD는 국가별 삶의 질 수준을 측정하고 비교할 수 있는 통합지수인 ‘더 나은 삶 지수(Better Life Index, BLI)’를 발표하고 있다. 한국의 경우 공동체 영역, 즉 사회적 연결망의 질(quality of support network)이 최하위에 랭크되어, 그 대응전략 마련이 시급한 문제로 대두되고 있다. 이론적으로 사회적 연결망은 사회적 자본 논의와 그 맥을 같이 한다고 할 수 있는데, 사회적 자본에 관한 선행연구들은 사회적 자본 자체가 다차원적 특성을 갖고 있어 다양한 정책 부문을 통해 종합적으로 접근할 필요가 있음을 강조하고 있다. 그렇다면 우리나라 사회적 연결망의 구체적 현황은 무엇이며, 다양한 공공정책 부문이 사회적 연결망에 미치는 영향력은 어떠할까? 본 연구는 사회적 연결망의 현황을 간략히 검토하고, 사회적 연결망에 영향을 미치는 공공정책 부문의 영향요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 우선 삶의 질, 사회적 자본, 그리고 사회적 연결망에 대한 이론적 논의를 통해 사회적 연결망 증진을 위한 공공정책의 방향성에 대한 시사점을 도출한다. 또한 서울서베이(2017)를 활용하여, 사회적 연결망에 영향을 미치는 다양한 요인(개인적 차원, 공공정책 부문, 지역사회 경제적 수준)의 영향효과를 로짓분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 사회 참여의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났으며, 타 정책 부문에 있어서는 문화 및 복지환경, 보행 및 지역 생활환경, 체감 안전의 순으로 영향을 크게 미치는 것을 확인할 수 있었다. 요컨대 참여적 지역 주민의 참여에 기반한 지역단위 사업과 같이 주민 참여를 촉진하는 정책 추진이 사회적 연결망 지표 향상에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 판단 가능하며, 이와 함께 지역의 문화 및 복지환경, 그리고 보행 및 주거환경에 관한 만족도를 높일 수 있는 정책이 연결망지표 개선에 효과적일 수 있다. 마지막으로 본 연구는 BLI의 공동체 부문을 구성하는 사회적 연결망의 활성화는 다양한 공공정책 부문이 포괄적이고 협력적으로 결합될 때 이루어질 수 있는 종합적 성과로 이해할 필요가 있으며, 국가차원의 마스터플랜 수립 등의 종합적·장기적 전략이 필요함을 강조한다. Since 2011, OECD has released the Better Life Index (BLI) as an integrated framework for measuring and comparing the quality of life in different countries. In the case of Korea, the community index, which is identified as the quality of support network, is ranked at the bottom. Theoretically, social support network can be discussed in line with the concept of social capital. Several studies on social capital emphasize that social capital itself has a multi-dimensional characteristic and needs to be comprehensively approached through various policy areas in a collaborative manner. Then, what is the current status of social support networks in Korea and what are the effects of various public policy sectors on the formation and development of social support networks? This study aims to briefly review the current status of social support networks and to analyze the influencing factors of several public policy areas that affect social support networks. First of all, the paper overviews theoretical discussions about the quality of life, social capital, and social support network, by which it draws some implications for the direction of public policy. Using the Seoul Survey Data (2017), then, the effects of various factors (individual level, public policy areas, and local socio-economic level) are analyzed through logit analysis. From the results, the level of social participation is found to have the largest effect on social support network. The other policy areas are also confirmed to have the positively significant influences to social support network in the order of cultural and welfare policy, walking and local living environment, and local safety. In short, local projects based on the participation of local residents, such as community-building, can be considered to have the greatest impact on the improvement of the social support network indicator. At the same time, public policies that focus on the local cultural and welfare environments, as well as pedestrian and residential environments can be effective in improving the social support network indicator. Finally, this study argues that the activation of social support network should be understood as a comprehensive outcome that can be achieved when various public policy areas collaborate together under the long-term strategies at the national level.

신호통합 시뮬레이션의 입출력 버퍼 모델링

박영(Young Park),김현호(HyeonHo Kim) 한국정보기술학회 2004 Proceedings of KIIT Conference Vol.2004 No.-

본 논문에서는 디지털 IC회로의 입출력 버퍼의 정보 형식에 대한 모델링을 묘사하였고 입출력 버퍼의 전기적 특성을 표현하는 방법 등을 나타냈다. 또한 본 논문에서 도출한 입출력 버퍼 모델링은 CMOS와 TIL IC를 모델링 하는데 사용할 수 있다. 이러한 모델링은 CMOS와 TIL IC 그리고 ROM과 RAM 메모리에 대한 입출력 버퍼 모델을 156개정도 만들었다. 이러한 입출력 버퍼 모델은 정확한 행동(behavioral) 모델을 구성하기 위해 그리고 고속 회로의 PCB 디자인 시뮬레이션에 사용될 것이다. This paper describes the procedures to generate an input-output buffer information specification (IBIS) model in digital IC circuits. We gives the method to describe IBIS standard I/O for the characteristics of I/O buffer and to represent its electrical characteristics. The parameters of I/O structure for I/O buffer modelling are also referred, and an IBIS model for CMOS, TTL IC, ROM and RAM constructed amounts about 156. This IBIS model can be used to the simulation of signal integrity of high speed circuits in a PCB level.

파력에너지 시스템 설계 및 해석

천민혁(Minhyuk Chun),방창일(Changil Bang),손홍문(Hongmun Son),김현호(Hyeonho Kim),장석우(Seoku Jang),이연원(Yeonwon Lee) 대한기계학회 2016 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2016 No.12