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김상훈(Sanghoun Kim),표창우(Changwoo Pyo),윤석한(Sukhan Yoon) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅳ
프로세서의 속도가 메모리의 속도보다 더욱 빠르게 향상함에 따라 메모리 계층 구조상에서 캐시 메모리의 효과적인 활용은 시스템 성능의 중요 인자가 되었다. 캐시 활용은 프로그램의 지역성의 증진을 통해 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로그램 변환 기법 중 하나인 루프 분산이 지역성 향상을 위해 적용될 수 있음을 구현과 실험을 통하여 보였다. 루프 분산은 문장 단위의 의존성과 지역성 정보를 이용하여 수행된다. 루프 분산에 의한 지역성 개선 효과를 측정하기 위하여 참조거리를 측정하였다. 실행 시간 측정의 결과로 SPEC95 일부 루틴에서 1.04 - 1.34 외 속도 개선을 관측하였다. 일반적으로 루프 분산은 루프 교환등의 다른 변환을 위한 선행 변환에 사용되거나 루프 병렬화등에 이용되여 왔으나, 본 연구의 결과 루프 분산이 데이터 지역성 향상을 위한 응용 가능성이 있음을 보였고 종합적인 성능 향상에도 효과가 클것으로 예상된다.
CC - NUMA 시스템을 위한 다중 스레드 프로세스의 CG 바인딩
김정녀(Jeong-nyeo Kim),김해진(Haejin Kim),윤석한(Sukhan Yoon),이철훈(Cheolhoon Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅲ
본 논문에서는 CC-NUMA 시스템인 고성능 멀티미디어 서버(MX Server)상에서 다중 스레드 프로세스의 CG(CPU Groupp) 바인딩 설계 및 구현 내용을 소개한다. 고성능 멀티미디어 서버의 컴퓨팅 서버용 운영체제인 COSMIX(cache COherent Shared Memory unIX)에서는 서버의 플랫폼에 알맞은 하드웨어 및 시스템 관련하여 CC-NUMA 시스템에 적합한 운영체제 기능을 설계하였다. 고성능 멀티미디어 서버에서는 데이터의 지역성을 고려하여 한 노드인 CG에 프로세스를 바인드 하는 기능이 있으나, 다중 스레드로 구성된 프로세스의 바인딩 기능은 없었다. Oracle8i와 같은 인터넷 DBMS에서는 하나의 프로세스내의 다중 스레드가 일정한 노드의 디스크를 점유하여 사용할 수 있으므로 이와 같은 다중 스레드의 프로세스를 해당 디스크가 있는 하나의 CG에 바인딩 하는 기능이 필요하다. 현재는 가용한 플랫폼이 없어서 MX Server 대신 PC 테스트베드인 CC-NUMA 시스템 시뮬레이션 환경에서 다중 스레드의 CG 바인팅 기능을 구현하고 그 시험을 완료하였다.
최윤창 ( Younchang Choi ),사재원 ( Jaewon Sa ),김희곤 ( Heegon Kim ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Hee-young Kim ),박대희 ( Daihee Park ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
최근 철도는 다양한 분야에서 사용됨에 따라 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 철도의 안전한 주행을 위하여 철도를 구성하는 요소 관리 역시 중요하다. 철도를 구성하는 요소 중 열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 비정상 상황 탐지는 열차의 탈선 등과 같은 대형 사고를 예방하기 위해 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴을 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴들을 자동으로 분류할 수 있음을 확인하였다.
전류 신호의 적분 값을 이용한 선로전환기의 노후화 탐지 시스템
최용주 ( Yongju Choi ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Hee-young Kim ),임철후 ( Chulhoo Lim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
철로를 구성하는 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 궤도를 변경하는 부품 중 하나로써, 열차가 주행 중에 인접한 다른 선로로 주행방향을 전환할 때 사용된다. 철로운영 지침서에 따르면 내구수명 10년 혹은 전환횟수 20만회를 선로전환기의 교체시점으로 권고하고 있으나, 실제 현장에서는 예산문제 등으로 인하여 잘 지켜지지 않는 것이 현실이다. 또한, 선로전환기에 관한 연구 문헌들에서도 선로전환기의 교체시기에 관한 학술적·실용적 차원의 연구 결과를 찾아볼 수 없다. 본 논문에서는 선로전환기의 전류 적분 값을 이용하여 선로전환기의 교체 시점을 결정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실제 현장에서 선로전환기의 교체시기를 판별하는 유용한 지표로 사용될 것으로 기대된다.
Data cube와 OLAP기법을 이용한 철도 선로전환기의 이상상황 분석
최희수 ( Heesu Choi ),서정순 ( Zhenshun Xu ),임철후 ( Chulhoo Lim ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Heeyoung Kim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
선로전환기는 분기기에서 철도의 궤도를 변경하는 핵심장치 중 하나로서, 해당 부품의 고장은 열차 사고에 직접적인 영향을 미친다. 현재 철도 현장에서는 관리자가 모니터링 시스템을 통해 선로전환기의 장애 및 이상상황을 감시하고 지침서에 따라 관리를 수행한다. 본 논문에서는 실제 현장에서 발생하는 대규모의 선로전환기 이상상황 데이터를 대상으로 빅 데이터 해석학적 입장에서 심층 분석이 가능한 새로운 철도 유지보수 분석 시스템의 프로토타입을 제안한다. 제안하는 시스템은 첫째, 유지관리 시스템에 저장된 선로전환기 데이터와 이상상황 데이터를 정규화하고 추출하여 베이스 테이블을 생성한다. 둘째, 베이스 테이블 상의 속성들을 스타 스키마로 설계하여 철도 유지보수 큐브로 구축한다. 마지막으로, 매핑된 철도 유지보수 큐브와 오라클에서 제공하는 AWM을 활용해 다차원적이고 심층적인 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석이 가능하다.
선로전환기의 전류신호를 이용한 SVM 기반의 노후화 탐지 시스템
최용주 ( Yongju Choi ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),정용화 ( Yongwha Chung ),임철후 ( Chulhoo Lim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
최용주 ( Yongju Choi ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),이종현 ( Jonghyun Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Hee-young Kim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.5 No.9
철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 스트레스를 지속적으로 모니터링 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기가 작동할 때 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기의 동작 시 발생하는 소리 데이터로부터 자질 선택방법을 사용하여 스트레스 탐지에 유효한 감소된 차원의 자질 부분집합을 선택한 후, 기계학습의 대표적 모델인SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 탐지한다. 테스트용 선로전환기를 실제 구동하며 수집한 소리 데이터를 이용하여, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 정확도를 확인하였다. Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, early stress detection of point machine is critical for monitoring and managing the condition of rail infrastructure. In this paper, we propose a stress detection method for point machine in railway condition monitoring systems using sound data. The system enables extracting sound feature vector subset from audio data with reduced feature dimensions using feature subset selection, and employs support vector machines (SVMs) for early detection of stress anomalies. Experimental results show that the system enables cost-effective detection of stress using a low-cost microphone, with accuracy exceeding 98%.
최용주 ( Yongju Choi ),이종욱 ( Jonguk Lee ),박대희 ( Daihee Park ),이종현 ( Jonghyun Lee ),정용화 ( Yongwha Chung ),김희영 ( Heeyoung Kim ),윤석한 ( Sukhan Yoon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
열차의 진로를 제어하는 선로전환기는 열차의 안정적인 주행에 있어서 매우 중요한 시설이다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 스트레스를 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안하는 시스템은 선로전환기에 스트레스가 쌓인 상태의 소리 정보와 스트레스가 제거된 소리 정보를 수집한 후, 다양한 소리특징들을 추출한다. 추출된 특징들로 부터 t-test를 이용하여 유의성이 확보된 소리 특징 파마미터만을 최종 특징벡터로 선택한다. 마지막으로, 소리 특징 벡터를 입력으로 하는 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여, 선로전환기의 스트레스 상태 여부를 실시간으로 탐지한다. 실제 테스트용 선로전환기에서 취득한 소리 정보 데이터 셋을 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
이종욱(Jonguk Lee),최장민(Jangmin Cho),박대희(Daihee Park),이종현(Jong-Hyun Lee),정용화(Yongwha Chung),김희영(Hee-Young Kim),윤석한(Sukhan Yoon) 한국철도학회 2016 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2016 No.5
열차의 진로를 변경시키는 선로전환기는 열차운행 안전 측면에서 열차 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 시설이다. 따라서, 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 소리정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 정보로부터 MFCC 특징들을 추출한다. 둘째, 추출된 MFCC 특징들을 CFS에 적용하여 특징을 선택한다. 마지막으로, 선로 전환기의 비정상 상황을 정상과 비정상 상황을 분류하는 이진 클래스 문제로 판단하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 이용하여 비정상 상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의 실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다. Failure of point machine is one of the major problem which causes a serious railway accident. Therefore, early detection of failures is important for the management of railway condition monitoring systems. In this paper, we propose an anomaly detection method in railway condition monitoring systems using sound data. First, we extract mel-frequency cepstrum coefficients (MFCCs) from sound data, and use support vector machines (SVMs) as an early anomaly detector. As a result of the experiment, this method can be used to detect fault effectively.