https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/1925 2026-11-14T04:34:12Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10830 Title: SNN 시뮬레이터를 위한 메타모델 기반 프레임워크 Author(s): 손유현 Abstract: The research environment for spiking neural networks（SNNs） is fragmented across multiple mutually incompatible simulators-including snnTorch, SpikingJelly, and BindsNET-requiring researchers to re-implement the same model for each environment. This issue goes beyond mere inconvenience, directly affecting experimental reproducibility and research reliability while reducing overall efficiency. Furthermore, optimization tasks required to bridge the gap between high-performance GPU environments used in the research phase and actual deployment environments such as edge AI processors and neuromorphic chips-including LIF-to-IF neuron substitution, FP16 precision conversion, and timestep reduction-rely entirely on manual effort, making it difficult to guarantee consistency and prone to introducing subtle bugs. This paper proposes a hardware-aware automatic code generation framework that combines a simulator-independent JSON-based metamodel with the Jinja2 template engine to address these two problems. From a single JSON specification, executable Python code for snnTorch, SpikingJelly, and BindsNET is automatically generated; LIF-to-IF neuron substitution, FP16 conversion, timestep reduction, and surrogate function replacement are automatically applied at code generation time based on the power_mode and device type declarations. The code generation pipeline comprises three modules-validation （parser.py）, optimization application（codegen.py）, and simulator-specific rendering （Jinja2 templates）-and the clear separation of each module enhances extensibility and maintainability. However, this study is limited to fully connected （FC） layer structures and does not address extensions to convolutional layers. Code generation accuracy and optimization application were verified across six experimental configurations comprising three simulators and two power mode combinations; executability and structural fidelity were confirmed across all six configurations. For the SpikingJelly configuration, the low-power mode achieved a 75.0% reduction in inference time and a 73.8% reduction in memory usage relative to the standard mode; despite the LIF-to_IF substitution, the difference in spike firing rate was only 2.8%, confirming that the impact of low-power optimization on firing patterns is limited.|스파이킹 신경망（SNN） 연구 환경은 snnTorch, SpikingJelly, BindsNET 등 상호 호환되지 않는 여러 시뮬레이터로 분산되어 있어, 동일한 모델을 각 환경에 맞게 다시 구현해야 하는 문제가 있다. 이 문제는 단순한 불편함을 넘어 실험 재현성과 연구 신뢰성에 직접적인 영향을 미치며, 효율성이 떨어진다. 또한 연구 단계의 고성능 GPU 환경과 실제 배포 환경인 엣지 AI 프로세서 및 뉴로모픽 칩 사이의 간극을 메우기 위한 LIF-IF 뉴런 교체, FP16 정밀도 변환, 타임스텝 축소 등의 최적화 작업이 전적으로 수작업에 의존하여 일관성을 보장하기 어렵고 미묘한 버그를 유발하기 쉽다. 본 논문은 이 두 가지 문제를 해결하기 위해 시뮬레이터 독립적인 독립적인 JSON 기반 메타모델과 Jinja2 템플릿 엔진을 활용한 자동 코드 생성 프레임워크를 제안한다. 단일 JSON 명세로부터 snnTorch, SpikingJelly, BindsNET의 실행 가능한 Python 코드를 자동 생성하며, 전력 모드 설정에 따라 LIF와 IF 뉴런 교체, FP16 변환, 타임 스텝 축소 등의 하드웨어 인식 최적화를 코드 생성 시점에 자동 적용한다. 코드 생성 파이프라인은 유효성 검사（parser.py）, 최적화 적용（codegen.py）, 시뮬레이터별 렌더링（Jinja2 템플릿）의 세 모듈로 구성되며, 각 모듈의 명확한 분리를 통해 확장성과 유지보수성을 높였다. 다만 본 연구는 완전 연결（FC） 레이어 구조에 한정하며, 컨볼루션 레이어로의 확장은 다루지 않는다. 3개의 시뮬레이터와 2개의 전력 모드 조합으로 구성된 6가지 실험 구성에 대해 코드 생성 정확성과 최적화 적용을 검증하였으며, 6개 구성 모두에서 실행 가능성과 구조적 일치성이 확인되었다. SpikingJelly 구성 기준으로 저전력 모드는 표준 모드 대비 추론시간 75%, 메모리 사용량 73.8% 감소를 달성하였고, LIF-IF 교체에도 불구하고 스파이크 발화율 차이는 2.8%에 그쳐 저전력 최적화가 발화 패턴에 미치는 영향이 제한적임을 확인하였다. 2025-12-31T15:00:00Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10824 Title: 유사도 그래프 기반 3DGS 실시간 변형 프레임워크 Author(s): 권상민 Abstract: 최근 3D 가우시안 스플래팅（3D Gaussian Splatting, 3DGS）의 발전은 고품질 3차원 장면의 실시간 렌더링을 가능하게 하였다. 그러나 3DGS는 내재적인 위상 구조가 없는 비정형적인 표현 방식으로, 가우시안을 프리미티브에 변형을 적용하는 과정에서 구조적 찢어짐이나 시각적 아티팩트가 발생하는 등 동적 변형을 적용하는 데 근본적인 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 가우시안 간의 위상 구조를 명시적으로 구축하고, 이를 기반으로 안정적인 변형을 수행하는 프레임워크를 제안한다. 공간적 거리, 방향, 형태 및 구면 조화 함수（Spherical Harmonics, SH）를 통합한 다중 속성 측정 지표를 통해 가우시안 유사도 그래프를 구축함으로써, 인접 객체 간의 비물리적 간섭을 방지하면서 의미론적으로 선택적인 변형이 가능하도록 한다. 구축된 그래프 위에서 체인메일 알고리즘을 통해 사용자 입력 변위를 전파하여 실시간 응답성을 확보하며, 극분해로 정제된 국소 변형 기울기 추정을 통해 가우시안 공분산 행렬을 갱신하여 기하학적 일관성을 함께 유지한다. 실험 결과, 본 연구는 렌더링 효율성을 유지하면서 시각적 아티팩트를 효과적으로 감소시키고 구조적 일관성을 보존함을 확인하였다. 이를 통해 3DGS의 활용 범위를 정적 장면 재구성에서 실시간 동적 응용 분야로 확장하는 데 기여한다.|Recent advances in 3D Gaussian Splatting （3DGS） have enabled real-time rendering of high-quality three-dimensional scenes. However, 3DGS is an unstructured representation that lacks inherent topological structure, making it fundamentally challenging to apply dynamic deformations, as the process of deforming Gaussian primitives often introduces structural tearing and visual artifacts. To address these limitations, this paper proposes a framework that explicitly constructs topological structure among Gaussians and performs stable deformations based on this structure. A Gaussian similarity graph is constructed using a multi-attribute metric that integrates spatial distance, orientation, geometry, and Spherical Harmonics （SH） coefficients, enabling semantically selective deformation while preventing non-physical interference between adjacent objects. User-input displacements are propagated over the constructed graph via a ChainMail algorithm to ensure real-time responsiveness, and the Gaussian covariance matrices are updated through local deformation gradient estimation refined by polar decomposition to maintain geometric consistency. Experimental results confirm that the proposed method effectively reduces visual artifacts and preserves structural consistency while maintaining rendering efficiency. This work contributes to extending the applicability of 3DGS from static scene reconstruction to real-time dynamic applications. 2025-12-31T15:00:00Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10820 Title: CT 영상 기반 변형 시뮬레이션을 위한 혼합형 프레임워크 Author(s): 전소진 Abstract: CT 기반 의료 영상은 인체 내부 구조를 3차원 체적 데이터로 표현할 수 있어 의료 시뮬레이션에 유용하다. 그러나 고해상도 체적 데이터에서 사용자 입력에 빠르게 반응하면서도 거리, 부피, 이면각 제약을 안정적으로 유지하는 것은 쉽지 않다. 또한 절개 시나리오에서는 단순한 표면 분리뿐 아니라 절개 주변 피부의 벌어짐과 인장 반응을 함께 표현할 필요가 있다. 본 논문은 CT 기반 체적 데이터에서 혼합형 연부 조직 변형과 피부 절개 반응을 처리하기 위해 HP-ChainMail과 Position-Based Dynamics（PBD）를 결합한 혼합형 변형 프레임워크를 제안한다. 핵심은 HP-ChainMail을 PBD 보정에 앞서는 사전 구조 예측 단계로 배치한 것이다. HP-ChainMail은 사용자 입력을 빠르게 전파하여 중간 변형 상태 （x_{\mathrm{prop}}）와 활성 블록 집합 （B_{\mathrm{active}}）를 생성한다. 이후 PBD는 （x_{\mathrm{prop}}）를 warm-start 초기 상태로 사용하여 거리, 부피, 이면각 제약의 잔여 위반량을 보정한다. 계산 비용을 줄이기 위해 HP-ChainMail 전파 과정에서 얻은 （B_{\mathrm{active}}）를 PBD 제약 평가 범위 제한에 재사용하는 Active Block Restricted Solve를 구성하였다. 이 방식은 전체 제약 집합을 매 반복 평가하지 않고, 활성 블록과 연결된 제약만 선택적으로 평가한다. 또한 BlockConstraintTable을 이용해 블록과 제약의 대응 관계를 저장하고, solveStamp 기반 처리를 통해 중복 등록된 제약이 한 반복 안에서 여러 번 투영되는 것을 방지하였다. 절개 표현을 위해서는 CT 기반 피부 표면 후보를 추출하고, 피부 표면 삼각형의 면적 변화에 반응하는 Skin Tension Constraint（STC）를 선택적 표면 제약으로 구성하였다. STC는 현재 면적과 기준 면적의 차이를 제약 위반량으로 사용하고, 면적 그래디언트에 따라 정점 위치를 보정한다. 정적 절개 실험에서는 STC-only 조건과 Distance+STC 조건을 비교하여 면적 기반 표면 반응과 거리 제약이 함께 작용할 때의 차이를 확인하였다. 실험에서는 ChainMail-only, PBD-only cold-start, Hybrid Active warm-start, Hybrid Global warm-start를 비교하였다. Hybrid Active는 Small 및 Medium 변형 조건에서 PBD-only보다 적은 반복으로 종료 조건을 만족하였다. 또한 Hybrid Global과 비교하여 Small, Medium, Large 조건에서 각각 약 10.77배, 7.96배, 2.54배의 속도 향상을 보였다. 정적 절개 실험에서는 STC-only 조건에서 절개선 주변의 벌어짐과 면적 기반 표면 반응이 상대적으로 뚜렷하게 나타났으며, Distance+STC 조건에서는 거리 제약이 edge 길이를 유지하려는 방향으로 함께 작용하면서 표면 이동이 일부 제한되고 안정화된 형태로 나타났다. 제안 프레임워크는 HP-ChainMail의 빠른 입력 전파, PBD의 제약 기반 안정화, active block 기반 계산 범위 제한, STC 기반 피부 표면 반응 표현을 하나의 GPU 기반 흐름 안에서 결합한다. 이는 의료 영상 기반 혼합형 체적 변형 및 정적 절개 시뮬레이션을 위한 기반 구조로 활용될 수 있다.|CT-based medical images are useful for medical simulation because they represent internal anatomical structures as three-dimensional volumetric data. However, in high-resolution volumetric data, it is difficult to respond rapidly to user input while stably maintaining distance, volume, and dihedral constraints. In incision scenarios, it is also necessary to represent not only visual surface separation but also the opening and tension-like response of the skin surface around the incision. This thesis proposes a hybrid deformation framework that combines HP-ChainMail and Position-Based Dynamics （PBD） for interactive soft tissue deformation and static incision response in CT-based volumetric data. The key idea is to place HP-ChainMail before PBD as a structural prediction stage. HP-ChainMail rapidly propagates user input and generates an intermediate deformation state （x_{\mathrm{prop}}） and an active block set （B_{\mathrm{active}}）. PBD then uses （x_{\mathrm{prop}}） as a warm-start initial state and corrects the remaining violations of distance, volume, and dihedral constraints. To reduce computational cost, this thesis introduces an Active Block Restricted Solve that reuses （B_{\mathrm{active}}）, obtained during HP-ChainMail propagation, to restrict the PBD constraint evaluation range. Instead of evaluating the entire constraint set at every iteration, the proposed method selectively evaluates only the constraints connected to active blocks. In addition, a BlockConstraintTable is used to store the correspondence between blocks and constraints, and a solveStamp-based mechanism prevents duplicated constraints from being projected multiple times within the same iteration. For incision representation, this thesis extracts candidate skin surface triangles from CT data and defines a Skin Tension Constraint （STC） as an optional surface constraint. STC uses the difference between the current triangle area and its reference area as the constraint violation and computes positional corrections along the area gradient. In the static incision experiment, STC-only and Distance+STC conditions were compared to examine the surface response caused by area-based correction and the effect of applying distance constraints together with STC. Experiments compared ChainMail-only, PBD-only cold-start, Hybrid Active warm-start, and Hybrid Global warm-start methods. The Hybrid Active method satisfied the stopping condition with fewer iterations than the PBD-only method under Small and Medium deformation conditions. Compared with Hybrid Global, which starts from the same （x_{\mathrm{prop}}）, Hybrid Active achieved speedups of approximately 10.77×, 7.96×, and 2.54× under Small, Medium, and Large deformation conditions, respectively. In the static incision experiment, the STC-only condition showed clearer incision opening and area-based surface response, whereas the Distance+STC condition produced a more constrained and stabilized surface response because the distance constraint acted to preserve edge lengths. The proposed framework integrates fast input propagation by HP-ChainMail, constraint-based stabilization by PBD, active block-based restriction of the computation range, and STC-based skin surface response into a single GPU-based pipeline. The framework can serve as a basis for interactive volumetric deformation and static incision simulation using medical image data. 2025-12-31T15:00:00Z https://dspace.hansung.ac.kr/handle/2024.oak/10141 Title: 한미동맹 발전방안에 관한 연구 Author(s): 김건홍 Abstract: 한국의 역사는 ‘동맹의 역사’라고 할 만큼, 한국은 주변에 강대국으로 둘러싸인 지정학적 특수성으로 인해 역사적으로 수많은 위협을 받아왔으며, 이러한 주변국의 안보위협과 국가위기 상황에 대응하기 위한 국가의 생존전략으로 동맹을 선택하여 왔다. 1953년 10월 한미상호방위조약 체결로 형성된 한미동맹 역시 지난 60여 년 동안 북한의 군사적 위협을 억지하는 국가안보의 핵심전략으로서 한반도의 안전보장과 경제성장, 민주화 등 국가 발전의 원동력으로서의 역할을 성공적으로 수행하였다. 이러한 한미동맹은 가장 성공적인 동맹의 한 사례로 평가받고 있으며, 앞으로도 지속 발전시켜야할 국가전략의 핵심과제라고 할 수 있다. 그러나 한미동맹은 21세기에 접어들면서, 1991년 12월 소련의 붕괴로 인한 냉전시대의 종식과 2001년 9.11테러로 인한 미국의 국가 안보전략의 변화, 글로벌 경제위기와 중국의 경제 부상 등 급변하는 국제 안보환경 변화와 한국의 국가위상 증대, 비군사적 위협의 증대에 따른 위협의 인식 변화 등은 한미동맹의 발전적 변환을 요구하고 있다. 이에 2009년 6월 채택된 ‘한미동맹 공동비전’(Joint Vision for the Alliance of the United States of America and Republic of Korea)은 21세기 안보환경 변화에 능동적으로 대응하고 미래 지향적 한미동맹의 발전을 예고하는 시발점으로 특별한 의미를 가지며, 한미 군사동맹을 경제·외교·문화 등 다각적인 분야를 포함하는 포괄적 전략동맹으로 발전시켜 나가기로 합의하고 21세기의 국제 안보환경 속에서 한미동맹이 지향해야할 방향성과 목표를 제시했다는 점에서 한미동맹의 발전과 한국의 전략적 가치를 높이는 계기가 되었다고 평가할 수 있다. 또한, 한국의 지정학적 특수성과 한미동맹의 형성과정에서 볼 수 있듯이 약소국과 강대국의 동맹은 약소국의 자의에 의한 자주적 동맹의 성격을 가지고 있다는 것에 주목할 필요가 있다. 즉, 한국의 지정학적 특수성으로 인해 주변국으로부터 많은 위협을 감수할 수밖에 없는 상황 속에서 한국이 선택할 수 있는 가장 효과적이고 현실적인 국가안보전략은 강대국과의 동맹이었다. 약소국은 강대국과의 동맹을 통해 국가안전을 보장 받아왔으며, 그 대가로 약소국은 강대국의 정책에 따라 안보비용을 부담하고 안보의 자주성에 제한을 받는 안보의 딜레마가 발생되고 있으며, 강대국과 약소국 동맹의 비대칭성은 상호간의 시각차를 발생하게 하고, 상호간의 오해와 불신을 야기 시키는 원인이 되기도 한다. 약소국 입장에서 동맹을 보는 시각을 동맹의 딜레마와 자주성 문제 등 약소국의 불평등에 주안을 두는 관점은 강대국을 중심으로 한 힘의 원리에 대응하는 수준의 관점이라고 할 수 있으며, 이것은 국가이익과 포괄적 전략동맹으로 발전을 지향하는 관점으로는 적절히 않은 시각이다. 한국은 한미동맹과 함께 발전되어 왔으며, 앞으로도 지속되어야 한다. 한미동맹은 국가의 안전과 발전을 위한 한국의 자의적 선택이었다. 따라서 21세기 안보환경의 변화와 주변국과의 역학관계가 끊임없이 변화하는 국제사회 속에서 이러한 안보환경에 대응할 수 있는, 약소국 한국의 국가전략으로서 한미동맹의 포괄적 전략동맹으로 발전은 선택할 수밖에 없는 국가의 생존전략이다. 포괄적 전략동맹으로 발전을 위해서는 21세기 안보환경 변화에 따른 전략적 유연성을 가져야하며, 신뢰를 바탕으로 상호 의존성 공유와 한국이 더 주도적으로 포괄적 전략동맹을 구체화 하려는 노력이 필요하며, 한미 양국의 군사·외교·경제 등 다각적인 정책협의를 위한 협의체 구성과 제도화 등 다각적인 노력이 필요하며 구체화되고 발전되어야 하겠다. 2014-12-31T15:00:00Z