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이성배(Seongbae Lee),백성민(Seongmin Baek),이성주(Seongjoo Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
무인 이동체들은 장애물을 회피하기 위해 Lidar센서를 사용한다. 하지만, Lidar 센서를 사용한 충돌 회피 알고리즘은 데이터 연산량이 많고, 비가 오거나 미세먼지가 많은 환경에서는 반사되는 빛이 많아져 감지 능력이 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 무인 이동체의 충돌 회피를 위하여, 환경에 민감하지 않은 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더 신호와 Spectrogram을 사용한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하였다. FMCW 레이더 신호의 STFT(Short Time Fourier Transform)결과를 얻어, 무인 이동체와 장애물의 거리에 대한 상관관계를 확인하여 알고리즘을 검증하였다.
노후 공동주택 주차장 리모델링 공사 표준공기 설정에 관한 연구
방성배,장준영,구충완,김태완,이찬식,Bang, Seongbae,Jang, JunYoung,Koo, Choongwan,Kim, Taewan,Lee, Chansik 한국건설관리학회 2021 한국건설관리학회 논문집 Vol.22 No.6
최근 노후 공동주택의 주차면수 부족 등의 문제로 공동주택 리모델링에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 공동주택 리모델링 사업의 공사기간을 예측하기 위한 방법은 제시되지 않았다. 공동주택 리모델링 공사는 일반적인 공동주택 신축공사와 달리 철거공사나 보강공사가 수반되기 때문에 기존 공사기간 산정방안과 차별화된 현실성있는 리모델링 공사기간 산정방안이 제시되어야 한다. 따라서 이 연구에서는 공동주택 리모델링 공사의 지하주차장 공사기간을 도출하기 위한 모델을 제시하고자 한다. 선행 연구 고찰 및 전문가 자문을 통해 지하주차장 리모델링 공사의 19가지의 액티비티를 기준으로 각각의 공사기간을 산정하였다. 공사기간 산정을 위해 액티비티의 작업량데이터와 생산성데이터를 도출하였고, 생산성데이터의 보정을 위해 액티비티별 투입인원 및 장비투입대수를 결정하였다. 도출된 데이터를 활용하여 액티비티의 공사기간을 산출하였고, 액티비티 별 중첩기간 산정기준을 제시해 현실적인 공사기간과 예정공정표 작성이 가능하도록 하였다. 사례단지 검증을 통해 공사기간 정확도 예측 결과 정확도는 90%이상 일치하는 것으로 나타나 향후 공동주택 리모델링 공사의 지하주차장 개략 공사기간 예측과 공정표 작성이 가능할 것으로 기대된다. Recently, interest in remodeling apartment houses has been increasing due to problems such as a lack of parking spaces for old apartment houses. However, no method was suggested to predict the construction period of the apartment remodeling project. Unlike general apartment new construction, apartment remodeling construction involves demolition or reinforcement work, so a realistic remodeling construction period calculation plan differentiated from the existing construction period should be proposed. Therefore, this study intends to present a model for deriving the construction period of the underground parking lot of the apartment remodeling construction. Each construction period was calculated based on 19 activities of underground parking lot remodeling work through review of previous studies and expert advice. Activity's workload data and productivity data were derived to calculate the construction period, and the number of inputs and equipment inputs by Activity were determined to correct the productivity data. The construction period of Activity was calculated using the derived data, and the criteria for calculating the overlapping period for each Activity were presented to enable realistic construction period and scheduled schedule. As a result of predicting the accuracy of the construction period through the verification of the case complex, it is expected that it will be possible to predict the approximate construction period of the underground parking lot of the apartment remodeling construction in the future.
커널 버전 별 Ext4 파일 시스템의 fsync()에 대한 고찰
손성배(Seongbae Son),노연진(Yoenjin Noh),이도근(Dokeun Lee),박성순(Sungsoon Park),원유집(Youjip Won) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2017 정보과학회논문지 Vol.44 No.4
Ext4 file system is widely used in various computing environments such as those of the PC, the server, and the Linux-based embedded system. Ext4, which uses a buffer for block I/O, provides fsync() system call to applications to guarantee the consistency of a specific file. A log of the analytical studies regarding the operation of Ext4 and the improvement of its performance has been compiled, but it has not been studied in detail in terms of kernel versions. We figure out that the behavior of fsync() system call is different depending on the kernel version. Between the kernel versions of 3.4.0 and 4.7.2, 3.4.0, 3.8.0, and 4.6.2 showed behavioral differences regarding the fsync() system call. The latency of fsync() in kernel 3.4.0 is longer than that of the more-advanced 3.7.10; meanwhile, the characteristics of 3.8.0 enabled the disruption of the Ext4 journaling order, but the ordered defect was solved with 4.6.2.
이민석(Lee, Minseok),이성배(Rhee, Seongbae),남귀중(Nam, Kwijung),김규헌(Kim, Kyuheon) 한국방송·미디어공학회 2022 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2022 No.6
최근 딥러닝(Deep Learning) 기술이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 사전 학습된 딥러닝 모델에 대한 압축과 전송 방안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 이와 관련하여, 국제 표준화 기구인 ISO/IEC 산하 MPEG(Moving Picture Expert Group)에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축표현할 수 있는 NNC(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description nd Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 압축된 딥러닝 모델의 데이터를 효과적으로 저장하여 전송 및 사용하기 위해서는 ISOBMFF(ISO based Media File Format) 캡슐화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG의 NNC 표준에 따라 사전 학습된 딥러닝 모델을 압축한 후 이를 통해 생성된 비트스트림(bitstream)을 ISOBMFF로 캡슐화하기 위한 기술을 제안 및 실험한다. 또한, 실험에 대한 검증을 위하여 생성된 ISOBMFF 데이터를 비트스트림으로 복원한 뒤 복호화하여 입력 비트스트림과 차이가 없음을 확인한다.