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CNN 기법의 이미지 학습을 통한 팔굽혀펴기 자세 정확도 측정
이준석,오동한,안경일,Lee, Junseok,Oh, Donghan,Ahn, Kyung-Il 한국멀티미디어학회 2021 멀티미디어학회논문지 Vol.24 No.6
Push-ups are one of the body exercises that can be easily measured anytime, anywhere. As one of the most widely used techniques as a test tool for evaluating physical strength, they are broadly used in various fields, especially in fields that require physical ability to estimate, such as military, police, and firefighters. However, social distancing is currently being implemented, and the issue of fairness has been steadily raised due to subtle differences between measurement. Accordingly, in this paper, the correct posture for each individual was photographed and learned by a high-performance computer, and the result was derived by comparing it with the case of performing the incorrect posture of the individual. If method is introduced into the physical fitness evaluation through the proposed method, the individual takes the correct posture and learns the photographed photo, and measures the posture with several images taken during a given time. Through this, it is possible to measure more objectively because it measures with the merit that can be measured even in the present situation and with one's correct posture.
이준석(Junseok Lee),박현찬(Hyunchan Park),유혁(Chuck Yoo) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
이차적인 저장공간으로 사용되는 하드디스크의 용량은 기술의 발전으로 나날이 커져가고 있다. 이렇게 디스크 용량이 증가함에 따라 파일 시스템의 단편화 현상은 더더욱 심화되며, 전체적인 시스템의 성능을 떨어뜨리는 주원인이 되고 있다. 우리는 단편화 현상 해결을 위한 첫 단계로 자동적이고 지속적인 단편화 측정을 위한 자동적인 레이아웃 스코어링(Autonomic Layout Scoring)기법을 제안한다. ALS 기법을 활용하면 파일 시스템이 생성된 후, 계속해서 단편화 현상의 정도를 측정하게 되며 이를 토대로 단편화 현상을 제거하기 위한 기법을 적용할 수 있다. 본 논문에서는 ALS 기법을 설계하고 리눅스 2.6 버전의 EXT2 파일 시스템에 구현하였다. 그리고 실제 파일 시스템을 수행하면서 단편화 현상을 측정하는 과정과 아이노드, 블록 그룹, 슈퍼 블록이 각각 노화되는 정도를 측정한 결과를 보인다.
NDN에서 Off-Path 콘텐츠 접근기법들에 대한 성능 비교 연구
이준석 ( Junseok Lee ),김도형 ( Dohyung Kim ) 한국정보처리학회 2021 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.10 No.12
인터넷에서의 대용량 콘텐츠들에 대한 서비스가 일반화됨에 따라 기존 TCP/IP 프로토콜에서의 비효율적인 데이터 전송에 대한 문제점들이 제기되었고, 그 결과로 정보중심네트워크 (Information-centric networking) 패러다임이 새롭게 제시되었다. 정보중심네트워크에서는 IP와 같은 위치 식별자를 대신하여 콘텐츠 이름을 통해 콘텐츠 접근이 이루어지며, 네트워크 노드들 (e.g., 라우터)은 캐시를 활용하여 전송중인 콘텐츠들을 저장하여 이후 발생하는 사용자 요청들에 대한 서비스를 수행할 수 있다. 사용자 요청이 멀리 위치한 콘텐츠 서버가 아닌 가까운 네트워크 캐시에서 서비스될 수 있게 됨에 따라 서비스 지연 감소, 네트워크 대역폭의 효율적 사용, 서비스 확장성 확보 등의 이점이 소개되었다. 그런데 이와 같은 정보중심네트워크에서의 이점들은 캐시에 저장되어 있는 콘텐츠가 얼마나 적극적으로 활용될 수 있느냐에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 1) 정보중심네트워크의 대표적인 아키텍쳐 중의 하나인 Named-data Networking (NDN) 에서의 콘텐츠 접근 기법에 대해 소개하고, 2) 특별히 라우팅 경로를 벗어나 캐시되어 있는 콘텐츠들을 접근할 수 있도록 하기 위해 제안된 기법들에 대한 리뷰를 진행하며, 3) ndnSIM 시뮬레이터를 활용해 이들 기법들에 대한 성능 비교 평가를 진행한다. With popularization of services for massive content, the fundamental limitations of TCP/IP networking were discussed and a new paradigm called Information-centric networking (ICN) was presented. In ICN, content is addressed by the content identifier (content name) instead of the location identifier such as IP address, and network nodes can use the cache to store content in transit to directly service subsequent user requests. As the user request can be serviced from nearby network caches rather than from far-located content servers, advantages such as reduced service latency, efficient usage of network bandwidth, and service scalability have been introduced. However, these advantages are determined by how actively content stored in the cache can be utilized. In this paper, we 1) introduce content access schemes in Named-data networking, one of the representative ICN architectures; 2) in particular, review the schemes that allow access to cached content away from routing paths; 3) conduct comparative study on the performance of the schemes using the ndnSIM simulator.
이준석(Junseok Lee),이준혁(Joonhyuck Lee),김갑조(Gabjo Kim),박상성(Sangsung Park),장동식(Dongsik Jang) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.2
기술예측은 현재까지 관측된 특정기술에 대한 데이터를 바탕으로 미래에 그 기술이 어떠한 상태가 될 지를 알아보는 것으로써 기술경영 전략 수립 시 유용하게 사용된다. 현재는 전문가 의견을 바탕으로 한 분석법을 이용하여 기술예측을 실시하고, 국가, 기업 그리고 연구자는 이를 근거로 연구개발의 방향 및 전략을 수립한다. 전문가의 의견을 바탕으로 하는 정성적 기술예측은 전문가마다 다른 결과를 예상할 수 있고, 여러 전문가의 의견을 수집하여야 하므로 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하고 예측에 대한 객관성을 확보하여 기업의 연구개발 의사결정을 돕기 위해 정량적 예측법을 바탕으로 한 기술예측 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 정량적 분석법에 기반 한 기술예측 방법론에 대한 연구를 제안한다. 제안된 방법은 데이터 수집, 주성분 분석, 그리고 데이터마이닝 기법 중 하나인 로지스틱 회귀분석을 이용한 예측 단계로 구성되어 있다. 본 연구에서는 무인자동차에 관련된 특허 문서를 이용하여 데이터를 수집 및 추출하고, 특허문서의 텍스트를 마이닝하여 분석이 가능한 형태로 구축한다. 주성분분석 후 추출된 주성분 점수를 이용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하며 이를 바탕으로 개발현황 분석 및 기술예측을 시행한다. Technology forecasting is about understanding a status of a specific technology in the future, based on the current data of the technology. It is useful when planning technology management strategies. These days, it is common for countries, companies, and researchers to establish R&D directions and strategies by utilizing experts’ opinions. However, this qualitative method of technology forecasting is costly and time consuming since it requires to collect a variety of opinions and analysis from many experts. In order to deal with these limitations, quantitative method of technology forecasting is being studied to secure objective forecast result and help R&D decision making process. This paper suggests a methodology of technology forecasting based on quantitative analysis. The methodology consists of data collection, principal component analysis, and technology forecasting by logistic regression, which is one of the data mining techniques. In this research, patent documents related to autonomous vehicle are collected. Then, the texts from patent documents are extracted by text mining technique to construct an appropriate form for analysis. After principal component analysis, logistic regression is performed by using principal component score. On the basis of this result, it is possible to analyze R&D development situation and technology forecasting.