보행은 인간의 이동을 위한 기본적인 행위로 중추신경계와 하지를 중심으로 하는 관절과 근골격계의 기능이 유기적으로 연계되어 전체 연령대에서 수행하는 가장 일반적인 유산소 운동으로 보행 정보의 디지털 전환(Digital Transformation, DX)을 통해 디지털 컨텐츠와의 높은 몰입도의 상호작용에 의한 운동효과 제고는 물론 질환 관리에도 활용될 수 있다. 본 연구에서는 트레드밀의 전동기 ...

최근 지역 커뮤니티를 대상으로 하는 하이퍼로컬 서비스(Hyperlocal Service)가 주목받고 있다. 하이퍼로컬 서비스의 대표적 특징인 데이터 지역성으로 인해 자원을 사용자 가까이에 위치시키는 엣지 클라우드(Edge-Cloud) 환경으로부터 상당한 효과를 얻을 수 있다고 기대된다. 하지만 엣지 클라우드 환경에서는 어플리케이션 개발자가 동적으로 분산되는 데이터를 다루는 것이 기존의 클라우드 ...

최근 주목받는 ZNS SSD는 SSD의 주소공간을 동일한 크기의 존(Zone) 단위로 구분하고 존 리셋(Zone reset)을 통해 존 단위로 데이터를 초기화한다. 이때 존의 사용하지 않는 블록까지 초기화하며 초기화 횟수가 제한된 블록의 수명을 낭비하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 존 리셋으로 인한 ZNS SSD의 수명 낭비 문제를 해결하기 위해 존의 남은 공간이 있는 경우, 존 리셋을 ...

본 논문에서는 낸드 플래시 내의 작업들의 P/E cycle에 따른 실행 시간 변화가 실시간성 보장을 위해 반드시 고려되어야 함을 보인다. 제시하는 문제를 해결하기 위해 P/E cycle에 따라 달라지는 데이터 I/O 실행 시간을 고려하여 실시간성 보장 여부를 판단하는 새로운 스케줄 가능성 분석과, 이 분석을 바탕으로 실시간성 보장 기간을 최대화하는 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 관리 ...

본 논문은 최근 큰 관심을 받는 대규모 언어처리 모델인 GPT의 소프트웨어 보안취약점 탐색에 있어서 활용 가능성과 한계를 탐색했다. 이를 위해, 다양한 오픈소스 프로젝트에서 독립적인 커밋 기록과 Java 파일을 수집하고, 이를 바탕으로 gpt-3.5-turbo-16k 모델의 보안취약점 탐지 능력을 효과적으로 검증했다. 질의응답 과정을 통해 도출된 답변을 5개의 항목으로 나누고 검증하는 과정을 ...

음성 인식 분야에서는 Whisper, Wav2Vec2.0, Google STT와 같은 모델이 널리 사용되고 있다. 그러나 한국어 음성 인식은 복잡한 음운 규칙과 다양한 발음 변이로 인해 성능 향상에 어려움을 겪는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Whisper 모델과 KcBERT 후처리 방식을 결합한 방법을 제안한다. Whisper 모델이 생성한 텍스트에 대해 KcBERT의 양방향 문맥 학습을 ...

본 연구는 차량 전방 카메라에서 수집한 비디오 데이터를 활용해 운전 스타일을 분류하고, 이를 통해 운전 공격성을 인식하는 모델을 개발 및 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 CARLA 시뮬레이터를 사용하여 다양한 도로 환경에서 공격적/안전지향적 운전 패턴을 모사하였으며, 3D 컨볼루션 기반의 VideoResNet 모델을 활용하여 비디오 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 학습된 모델은 도심 ...

Modeling long-term spatio-temporal dependencies in video data is challenging, as CNNs often struggle to capture global context through their local receptive fields. To address this problem, we propose an efficient global ...

본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 실시간 교통사고 탐지 및 인근 병원 정보 제공을 위한 새로운 접근법을 제시한다. 제안된 시스템은 Densenet121과 YOLOv8 모델을 결합하여 교통사고 발생 여부와 사고 유형을 효과적으로 식별할 수 있다. 사고 발생 위치를 기반으로 가장 가까운 응급실을 검색하고, 해당 병원의 수용 가능 여부를 실시간으로 확인한다. 이를 통해 사용자에게 신속하게 사고 ...

속성기반 감정분석은 텍스트 내에서 감정과 해당 감정이 특정 속성, 예를 들어 제품의 특성이나 서비스의 특징에 어떻게 연결되는지를 분석하는 태스크이다. 본 논문에서는 속성기반 감정분석 데이터를 사용한 다중 작업-토큰 레이블링 문제에 프롬프트 튜닝 기법을 적용하기 위한 포괄적인 방법론을 소개한다. 이러한 방법론에는 토큰 레이블링 문제를 시퀀스 레이블링 문제로 일반화하기 위한 감정표현 영역 검출 ...