http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
mmWave 레이더와 CNN 기반 자율주행 차량 운전자 센싱
유민재(Minjae Yoo),정소이(Soyi Jung),김중헌(Joongheon Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
자율주행 기술의 발달과 다양한 운전자 지원 시스템의 개발됨이 따라, 현대의 운전자들은 기술에 의존하여 운전자의 부주의로 발생하는 교통사고 사례가 있다. 본 논문에서는 자율주행의 기술을 보다 강화하기 위한 방안으로 mmWave 레이더와 CNN 을 이용해 측정 정확도를 향상시킨 방식을 제한한다. 제안하는 방식은 94.9%의 정확도로 운전자의 핸들조작 여부를 인식함을 확인하였다.
주행 시 행동 인식을 위한 딥러닝기반 비선형 전처리 기법
백한결(Hankyul Baek),하유정(Yoo Jeong Ha),유민재(Minjae Yoo),정소이(Soyi Jung),김중헌(Joongheon Kim) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 CNN을 활용한 두가지 딥러닝 모델인 U-Net과 EfficientNet을 활용하여 mmWave Radar를 통하여 측정된 Doppler Range map 이미지 안의 노이즈를 제거 및 동작을 인식하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 통하여 다양한 설정 환경에서의 mmWave레이더 데이터 통합 전처리 방식을 제안한다.
모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 계층적 연합학습 모델 연구
곽윤석(Yunseok Kwak),백한결(Hankyul Baek),유민재(Minjae Yoo),최민석(Minseok Choi),김중헌(Joongheon Kim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
새롭게 떠오르는 6G 통신 네트워크의 핵심 중 하나인 모바일 엣지 컴퓨팅은 서비스 이용자 근처에 서버를 위치시켜 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하는 기술이다. 또한 연합 학습은 이용자 간 데이터 공유 없이도 서버를 통해 모델가중치를 공유함으로써 모든 이용자 데이터에 적용 가능한 분산 심층학습 기법이다. 두 기술의 장점이 결합된 계층적 연합학습은 이용자와 중앙 서버 사이에 엣지 서버를 배치하여 통신 효율성을 높이면서도 기존 연합학습의 장점인 보안성을 유지하는 학습 방식으로 각광받고 있다. 본 논문은 다양한 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서 계층적 연합학습모델의 성능을 관찰 및 분석하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 논문은 다양한 모바일 이용자 및 엣지 서버의 분포 및 이용자 간 데이터 이질성 변화에 따른 학습 성능을 엣지와 클라우드 단계에서의 정확도를 통해 분석하였다.
스마트 컨트랙트 기반 원자재 유통 가격 추적 어플리케이션 연구
최지호 ( Jiho Choi ),노융두 ( Yoongdoo Noh ),강홍철 ( Hongcheol Kang ),유민재 ( Minjae Yoo ),원유재 ( Yoojae Won ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
2016년 말, 조류인플루엔자 확산에 의해 달걀 생산량이 감소하였고, 가격은 폭등하였다. 그러나 한 가지 납득할 수 없는 것은, 비록 달걀 생산량이 감소하였을지라도 전체적인 생산 비율에서 따져본다면 가격이 폭등할 만큼은 아니라는 것이다. 소비자는 유통 과정에서 벌어지는 일들에 대한 의문점이 있을 수 있으며 알 권리가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 거래의 투명성을 보장하는 블록체인 플랫폼에서 이더리움 가상화폐 및 스마트 컨트랙트를 사용하여 거래할 것을 제안하고자 한다. 블록체인을 활용하면 거래 내역이 모두에게 공개되기 때문에, 소비자는 이 시스템으로 하여금 상품의 가격이 각각의 유통 단계를 거치면서 얼마나 비싸지는지를 확인할 수 있다. 이로 인해 도·소매업자들이 폭리를 취하는 것 역시 줄일 수 있다.
암호 화폐에 대한 동향 연구: 비트코인 및 양자 컴퓨팅을 대비하는 가상화폐 기반
노융두 ( Yoongdoo Noh ),최지호 ( Jiho Choi ),강홍철 ( Hongcheol Kang ),유민재 ( Minjae Yoo ),원유재 ( Yoojae Won ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
올해 초, 구글(Google)이 SHA-1의 충돌 현상을 입증했다. 이것은 모든 타 암호 알고리즘 역시 안전할 수 없다는 것을 뜻하며, 향후 SHA-256을 사용하는 비트코인도 취약해질 수 있음을 의미한다. 이유인즉슨, 비트코인에서 사용되는 암호 및 해시 알고리즘은 답을 찾기 위해 상당한 시간이 소요되지만, 양자컴퓨터의 큐비트를 바탕으로 하는 연산처리 능력은 그 시간을 대폭 감소시킬 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 이와 같은 양자 컴퓨터가 비트코인에 얼마나 위협적일 수 있는지와 더불어 양자 컴퓨터 출현에 대비하고자 등장한 새로운 암호 화폐인 Byteball 및 QRL코인을 살펴보고자 한다.