공학 > 전자공학 > 한국정보처리학회 최신 업데이트자료

로그인 | 회원가입 | 장바구니 | 고객센터

학술논문

마이페이지

충전하기

장바구니

공학 > 전자공학 > 한국정보처리학회

분야
발행기관
간행물
발행연도

발행기관 : 한국정보처리학회 총 21361 개 논문이 검색 되었습니다.

전체자료

무료자료

멀티-스텝 누적 보상을 활용한 Max-Mean N-Step 시간차 학습: 황규영 ( Gyu-young Hwang ) , 김주봉 ( Ju-bong Kim ) , 허주성 ( Joo-seong Heo ) , 한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2021] 제10권 제5호, 155~162페이지(총8페이지); n-스텝 시간차 학습은 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습을 결합한 것으로, 적절한 n을 선택할 경우 몬테카를로 방법과 1-스텝 시간차 학습보다 성능이 좋은 알고리즘으로 알려져 있지만 최적의 n을 선택하는 것에 어려움이 있다. n-스텝 시간차 학습에서 n값 선택의 어려움을 해소하기 위해, 본 논문에서는 Q의 과대평가가 초기 학습의 성능을 높일 수 있다는 특징과 Q≈Q* 경우, 모든 n-스텝 누적 보상이 비슷한 값을 가진다는 성질을 이용하여 1 ≤ k≤n에 대한 모든 k-스텝 누적 보상의 최댓값과 평균으로 구성된 새로운 학습 타겟인 Ω-return을 제안한다. 마지막으로 OpenAI Gym의 Atari 게임 환경에서 n-스텝 시간차 학습과의 성능 비교 평가를 진행하여 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 n-스텝 시간차 학습 알고리즘보다 성능이 우수...; TAG Reinforcement Learning, Q-learning, DQN, n-step Temporal-Difference Learning, 강화 학습, n-스텝 시간차 학습

위협 모델링 분석에 의한 클라우드 보안관제시스템 보안요구사항 도출: ( Jang Hwan ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2021] 제10권 제5호, 145~154페이지(총10페이지); 최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보안 위협에 대응하기 위한 클라우드 보안관제시스템 도입이 증가하고 있다. 이에 따라 클라우드 보안관제시스템에 대한 보안 요구 사항 분석이 필요하다. 하지만 기존의 연구는 요구사항을 도출하는 과정에서 클라우드의 가상환경과 보안관제시스템의 데이터 흐름 등을 반영하지 못한 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해, 위협 모델링 분석과정에서 클라우드 보안관제시스템의 정보자산을 식별하여 클라우드 가상환경의 세부적인 구성요소를 시각화하고, 데이터 흐름을 반영하여 보안 위협을 분석하는 과정이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존의 연구를 개선한 위협 모델링 분석을 통해, 클라우드 보안관제시스템의 보안 요구 사항을 도출한다.; TAG Cloud Managing Security Services System, Threat Modeling Analysis, Security Function Requirements, 클라우드 보안관제시스템, 위협모델링 분석, 보안 요구 사항

웹 및 스트리밍 서비스에 대한 QUIC 프로토콜 성능 분석: 남혜빈 ( Hye-been Nam ) , 정중화 ( Joong-hwa Jung ) , 최동규 ( Dong-kyu Choi ) , 고석주 ( Seok-joo Koh ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2021] 제10권 제5호, 137~144페이지(총8페이지); 최근 IETF에서는 HTTP/3.0 기반 웹서비스 제공을 위하여 QUIC 프로토콜 표준을 개발중에 있다. 기존 HTTP/1.1 및 HTTP/2에서는 수송계층 프로토콜로서 TCP를 사용하는 데 비하여, HTTP/3에서는 QUIC/UDP를 사용한다. TCP와는 달리 QUIC에서는 연결설정에 소요되는 시간을 단축시키기 위해 0-RTT 혹은 1-RTT 기법을 사용하고, TCP의 head-of-line blocking 문제를 해결하기 위해 멀티스트리밍(multi-streaming) 기법을 사용한다. 이 밖에도 connection migration 등 다양한 특징을 제공하고 있으며, 구글의 크롬 브라우저에서 시험용 코드를 제공하고 있다. 이 논문에서는 HTTP 기반의 웹 서비스 및 스트리밍 서비스를 대상으로 QUI...; TAG QUIC, SCTP, TCP, Performance Analysis, Web, Streaming, 성능 분석, 웹, 스트리밍

RPC 기반 GPU 가상화 환경에서 가상머신의 GPGPU 작업 성능 향상을 위한 GPU 메모리 관리 기법: 강지훈 ( Jihun Kang ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2021] 제10권 제5호, 123~136페이지(총14페이지); RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU(Graphics Processing Unit) 가상화 기술은 다수의 사용자 가상머신에게 GPU를 공유하기 위한 기술 중 하나이다. 하지만 클라우드 환경에서 일반적인 GPU는 CPU나 메모리와는 다르게 가상머신의 자원 사용량을 제한할 수 있는 자원 격리(Isolation)기술을 제공하지 않는다. 특히 RPC 기반 가상화 환경에서는 각 가상머신에서 실행되는 GPU 작업은 멀티 프로세스 형태로 수행되기 때문에 자원격리 기술의 부재는 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 발생시킨다. 그리고 GPU 메모리 경쟁은 가상머신들의 자원 요구량이 많을수록 성능 저하를 가속화하고 가상머신 사이의 균등한 성능을 보장하지 못하기 때문에 공평성이 저하되는 문...; TAG GPU Virtualization, GPU Memory, Resource Managements, Cloud Computing, HPC Cloud, GPU 가상화, GPU 메모리, 자원 관리, 클라우드 컴퓨팅, 고성능 클라우드

멜로디 라인의 변곡점을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘: 이보현 ( Bo Hyun Lee ) , 김명 ( Myung Kim ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 195~200페이지(총6페이지); 동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인...; TAG Music Search Algorithm, Inflection Point of Sequence, Sequence Similarity Calculation, Sequence Comparison, 음악 검색 알고리즘, 시퀀스의 변곡점, 시퀀스 유사도 계산, 시퀀스 비교

AlphaPose를 활용한 LSTM(Long Short-Term Memory) 기반 이상행동인식: 배현재 ( Hyun-jae Bae ) , 장규진 ( Gyu-jin Jang ) , 김영훈 ( Young-hun Kim ) , 김진평 ( Jin-pyung Kim ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 187~194페이지(총8페이지); 사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. ...; TAG Safety Management, Action Recognition, Pose Estimation, LSTM, Deep Learning, 안전관리, 행동인식, 딥러닝

휴먼형 로봇 손의 사물 조작 수행을 이용한 사람 데모 결합 강화학습 정책 성능 평가: 박나현 ( Na Hyeon Park ) , 오지헌 ( Ji Heon Oh ) , 류가현 ( Ga Hyun Ryu ) , ( Patricio Rivera Lopez ) , ( Edwin Valarezo Anazco ) , 김태성 ( Tae Seong Kim ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 179~186페이지(총8페이지); 로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PP...; TAG Anthropomorphic Robot Hand, Deep Reinforcement Learning, Human Demonstration, Policy Optimization, 휴먼형 로봇, 강화학습, 사람 데모, 최적화 방법

공유자전거 시스템의 이용 예측을 위한 K-Means 기반의 군집 알고리즘: 김경옥 ( Kyoungok Kim ) , 이창환 ( Chang Hwan Lee ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 169~178페이지(총10페이지); 최근 들어 공유자전거 시스템은 대중교통 이용이 어렵거나 불가능한 마지막 목적지까지의 거리인 “라스트 마일”을 해소하는 방안으로 주목받고 있다. 공유자전거 시스템에서는 자전거의 대여와 반납의 불균형으로 인해서 사용자가 원하는 시간에 원하는 대여소에서 자전거를 빌리거나 반납할 수 있는 문제가 자주 발생한다. 이에 자전거 재배치는 공유자전거 시스템을 효율적으로 운영하는데 매우 중요한 이슈이다. 자전거 재배치를 효율적이고 효과적으로 진행하기 위해서는 무엇보다 정확한 수요 예측이 이뤄져야 한다. 최근에는 대여소의 수요를 보다 정확하게 예측하기 위해 군집 기반의 수요 예측 모델을 활용하는 방법이 개발되고 있는데, 여기서는 군집 분석 단계가 매우 중요하다. 이 연구에서는 비결정적이고 수렴이 어려운 기존의 공유자전거 수요 예측을 위한 군집 방법의 단점을 극복하는 k-mean...; TAG Bike Sharing System, Clustering, Demand Prediction, Random Forest, 공유자전거시스템, 군집분석, 수요 예측, 랜덤 포레스트

자동화 균열 탐지 시스템을 위한 딥러닝 모델에 관한 연구: 지홍근 ( Ji Honggeun ) , 김지나 ( Kim Jina ) , 황시정 ( Hwang Syjung ) , 김도건 ( Kim Dogun ) , 박은일 ( Park Eunil ) , 김영석 ( Kim Young Seok ) , 류승기 ( Ryu Seung Ki ) 한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2021] 제10권 제5호, 161~168페이지(총8페이지); 균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능...; TAG Surface Inspection, Crack Detection, Computer Vision, Deep Learning, 표면 검사, 균열 탐지, 컴퓨터 비전, 딥러닝

Personalized Web Service Recommendation Method Based on Hybrid Social Network and Multi-Objective Immune Optimization: ( Huashan Cao ) 한국정보처리학회, JIPS(Journal of Information Processing Systems) [2021] 제17권 제2호, 426~439페이지(총14페이지); 균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능...; TAG Cold Boot, Hybrid Social Networks, Personalized Recommendation, Multi-Objective Immune Optimization, Service Providers, Web Service Recommendation

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10