가상화 기술을 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간 응용들을 수행하려는 움직임이 많아지고 있다. 이 응용들의 실시간성을 보장하기 위해 리눅스의 실시간 스케줄러를 활용한 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 가상 머신들의 공정한 수행을 보장하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 실시간 클라우드 환경에서 가상 머신 스케줄링의 공정성을 보장하기 위해 virtual runtime 보상 기반의 가상 머신 공정 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 실시간 응용으로 인해 CFS가 인지하지 못한 CPU 시간을 체크하고 이를 virtual runtime에 반영하여 가상 머신 간의 공정한 수행을 보장한다. 우리는 제안된 기법을 리눅스 커널 상에 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 가상 머신 간의 수행시간 차이가 기존 경우보다 47% 줄어든 것을 확인하였다.

유무선 네트워크 기술의 급격한 발전 및 개인용 휴대 장치의 보급 증가와 그에 맞물린 소셜네트워크 서비스 등의 활성화로 인해 데이터의 전송량이 폭발적으로 늘어나고 있으며, 이러한 추세는 향후 지속될 것으로 전망된다. 이에 데이터센터의 수요가 증가하고 있으며, 확장 및 유지보수가 쉬우면서도 높은 성능을 갖는 시스템에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문에서는 데이터센터 네트워크의 구성요소를 분석하고 각각의 지연시간을 알아보았으며, 그 중 확장 및 유지보수가 쉬우나 상대적으로 지연시간이 높은 이더넷을 데이터센터에 적용하였을 때 지연시간 개선을 위한 방법으로 Intel DPDK를 적용할 경우, 미적용시와 비교하여 약 86%의 지연시간 감소를 확인하였고, 추가 향상 방안을 조망하였다.

Google App Engine(GAE)은 플랫폼 서비스 형태(Platform as a Service, PaaS)의 클라우드 인프라이며 GAE를 기반으로 웹어플리케이션을 제작할 수 있도록 다양한 개발 도구를 제공해 준다. 본 논문에서는 Python 및 Go를 이용하여 GAE 상에서 구현한 클라우드 기반의 web application들의 성능을 비교하고자 한다. 각 web application의 주요 기능은 회원가입, 로그인, 채팅 등으로 구성되어 있고 특히, 회원목록이나 채팅 데이터를 처리하기 위하여 GAE에서 제공하는 Google Datastore를 사용하였다. 성능비교를 위하여 Python2.5, Python 2.7 및 Go를 사용하여 통일한 기능의 web application을 구현하였으며 각각의 메뉴에 대하여 서버 로직의 실행과 장고 (Django) 스타일의 HTML 템플릿을 렌더링하는데 걸리는 시간을 구하고 이를 비교 분석하였다.

오늘날 인터넷의 발달과 전자 책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 온라인을 통한 도서 정보 제공이 증가하고 있다. 하지만 현재 도서 정보나 도서 추천을 제공하는 온라인 사이트들은 기본 서지 정보만을 위주로 제공하고 있어 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 개인 맞춤형 추천을 위해 '도서 정보 본문텍스트 통합 마이닝 기반 사용자 참여형 시각화 및 추천 큐레이션 플랫폼'을 제안하고, 이를 구축하였다. 제안한 서비스 플랫폼은 독자에게 다양한 방법으로 도서 정보를 제공하며, 독자는 적은 시간으로 많은 정보를 얻을 수 있도록 하여 사용자의 도서 선택의 폭을 넓혀줄 것이다.

정보의 양이 막대한 요즘, 독자가 원하는 도서를 추천해주기 위해서는 독자의 성향을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 정의된 독자 프로파일을 기반으로 독자의 성향을 분석하고, 추가로 피드백 정보가 사용가능 할 경우 독자의 성향을 다시 보완하여 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 독자의 성향은 도서관이나 서점 등에서 일반적으로 사용하는 대표적인 도서 분류인 카테고리를 사용하며, 성향 분석을 위한 피드백 정보로는 가장 정량적 신뢰도가 높은 구매내역 정보를 사용하여 독자에게 원하는 도서가 추천되도록 하는 방법을 제안한다. 제안된 분석을 적용하기 위하여 실제 온라인 서점에서 보유한 독자 프로파일을 사용하여 실험 결과를 도출하였다.

IT 기술의 발전과 변화에 따라 기업에서는 기업용 시스템 관리를 위하여 가상화 컴퓨팅 시스템을 도입을 추진 중이며 비용 절감 및 보안 이슈들을 검토하기를 앞다투고 있다. 따라서 본 논문에서는 가상화 기술의 종류 및 방법들을 연구하여 보고 사례 분석 등을 통하여 기업 시스템 관리를 위한 폐쇄적 가상화 컴퓨팅 시스템 기술의 방법을 제시해보며 효과 분석을 도출해본다.

전산 설비가 운영되는 전산 기계실은 적절한 온 습도 유지가 매우 중요하다. 따라서, 전산 기계실에 대한 온 습도 모니터링 시스템이 중요하게 운영 된다. 하지만 소형 전산 기계실에서는 24 시간 자동 모니터링 시스템이 구축 안되어 있는 경우도 많이 있다. 본 논문에서는 모니터링 시스템이 구축 안된 소형 전산 기계실에서 운영중인 x86 서버들의 온도를 기반으로 전산 기계실의 온도를 모니터링 하는 방법에 대해 제안한다.

클라우스 서비스와 크로스 플랫폼이 확산되는 추세와 맞물려 가상 머신의 File I/O 성능 개선을 위한 노력이 다각도로 모색되고 있다. 본 논문에서는 운영 오버헤드는 줄이면서도 정확도가 높은 File I/O 예측 기법을 유전알고리즘 기반으로 제안한다. 특히, 선택 연산만이 대기 시간에 포함되고, 기타 연산은 후면 처리로 수행함으로써 워크로드에 따라 대기 시간을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

현재의 한글 정규식은 완성형 한글에 맞춰 글자단위로 사용할 수밖에 없으므로 사용이 불편하다. 따라서 이러한 불편함을 해결하기 위해 자모단위로 처리 가능한 조합형 한글 정규식 Java 라이브러리를 설계하였다. 조합형 한글 정규식 Java 라이브러리를 통해서 단순히 '가'로 시작하는 글자가 아니라 'ㄱ'으로 시작하는 글자나, 종성이 없는 단어 등을 처리할 수 있으며 기존의 정규식 문법 또한 사용할 수 있다. 이를 위해서 초성, 중성, 종성 각각에 조건을 주는 규칙을 한글 정규식 문법에 추가하였으며, 기존의 Java 정규식 라이브러리와 해당 라이브러리에서 이용하는 유니코드 표현상에서의 한글 인코딩 특징을 이용하였다.

컴퓨터 보급률의 증가로 소프트웨어에 관한 관심이 높아지게 되었고, 이는 초중등학생에게 프로그래밍을 가르치는 계기가 되었다. 하지만 대부분의 프로그래밍 언어는 영어로 구성되어 있어 영어 능력이 부족한 초중등학생이 사용하기에 부담되는 것이 사실이다. 그래서 비영어권 국가에서는 모국어로 된 프로그래밍 언어를 개발해왔다. 한국에서는 몇몇 한글 프로그래밍 언어가 개발되었지만, 현재까지 사용되고 있는 언어가 거의 없다. 또한, 객체 지향을 지원하는 한글 프로그래밍 언어가 거의 없다. 우리는 프로그래밍을 처음 배우는 초보자들이 영어를 모르더라도 객체 지향 개념을 쉽게 사용할 수 있도록 도와주는 한글 프로그래밍 언어 새싹을 개발하였다. 새싹을 통해 객체 지향 개념을 쉽게 습득함으로써 나중에 영어로 된 프로그래밍 언어를 배워야 할 때에서 더 쉽게 배울 수 있을 것이다.

사물중의 하나라고 볼 수 없는 지하철의 각 좌석은 좌석에 대한 구분, 위치, 착좌 정보 등 구분할 수 있는 사물 정보가 있으며, 특히, 착좌 정보는 실시간으로 변경이 되어 지하철을 사용하는 사용자에게 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 지하철의 각 좌석에 센서를 부착하고, 각 좌석을 인터넷에 연결하여 실시간 지하철 좌석 정보를 제공하며, 이를 활용할 수 있는 모바일 어플리케이션을 포함한 지하철 좌석정보 시스템을 설계하고 개발하는 사물 인터넷 시스템을 설계하고 개발한다. 이를 통하여 다양한 지하철 정보를 수정하고 실시간 분석하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제시해보도록 한다.

네트워크 속도가 발전되고 하드디스크의 비용이 감소함에 따라 NAS(Network Access Storage) 시장이 빠르게 발전하고 있다. 현재 상용화된 많은 NAS는 고성능의 하드웨어를 기반으로 하기 때문에 높은 가격대를 형성하고 있다. 본 논문에서는 NAS Management Software를 임베디드 보드에 최적화하기 위해 어떠한 요소들이 NAS의 성능에 영향을 미치는지 분석한다. 이후 운영체제에서 관리하는 파일 시스템을 데이터베이스 또는 세션에 옮기는 방법을 제안한다. 마지막으로 기존의 시스템과 비교를 통해 우수성을 보인다.

모바일 시스템의 카메라 용용 어플리케이션은 기본적인 이미지 저장 및 영상 촬영뿐만 아니라 카메라 기반의 증강현실 및 위치 기반 서비스 등 다양한 응용 분야에 활용할 수 있다. 특히, 셀프 활동에 많이 활용되는데, 이때 발생하는 문제점은 셀프 촬영이 힘들다는 것이다. 스마트폰 카메라를 자유롭게 제어하고, 나아가서는 카메라 촬영 및 다양한 이미지 프로세싱을 보조해줄 수 있는 시스템 및 장치가 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰 기반의 카메라 제어 모듈과 카메라 제어 모듈을 활용한 이미지 프로세싱 보조 시스템을 구현해보도록 한다. 카메라 제어 모듈은 리모트에서 안드로이드 스마트폰의 카메라 촬영을 제어할 수 있으며, 여러 대의 안드로이드 스마트폰과 연동해서 다양한 각도에서 하나의 피사체에 대한 카메라 촬영이 가능하도록 통신 제어 시스템이다. 이를 활용하면 모바일 카메라 응용 서비스를 좀 더 폭넓게 활용할 수 있을 것이다.

웹 응용 프로그램은 운영체제에서 동작하는 응용프로그램에 비해 사용의 범위와 양이 폭발적으로 증가하는 추세이다. 이러한 흐름에 맞추어 다양한 웹 응용프로그램이 개발되고 있고, 다중의 사용자가 동일한 페이지를 볼 수 있는 실시간 웹 프레젠테이션 프로그램을 폴링 기법을 활용하여 제작되고 있다. 하지만 이러한 문제가 있어 비동기 데이터의 순서제어에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비동기 데이터의 순서 제어에 대해 연구하였고, 타임스템프 기법을 활용하여 해결하고자 하였다. 타임스템프 기법을 활용하여 클라이언트와 서버는 각각 결과의 순서와 요청의 순서를 제어하여 불필요한 통신 대역폭 낭비를 줄였으며, 순차적으로 진행 되어야 하는 프레젠테이션 응용 프로그램의 특성에 맞는 결과를 보일 수 있게 되었다.

본 논문은 기존의 파일 시스템에서 파일의 일부를 수정했을 경우 수정된 위치 이후의 모든 블록이 수정되는 문제점을 개선하고자 가변 길이 블록 파일 시스템을 제안한다. 가변 길이 블록 파일 시스템은 파일 수정 시 수정이 발생한 데이터 블록만 새로 저장하고 나머지 블록의 상태는 유지함으로써 파일의 쓰기 연산을 최소화시킨다. 제안된 시스템을 사용할 경우 파일 수정 시 기존 파일 시스템보다 빠른 속도로 파일의 내용을 변경 시킬 수 있으며, 특히 대용량 파일에서 우수한 성능을 보인다.

온라인 공개 수업 인 MOOC(Massive open Online Course)은 불특정 다수의 학습자를 위한 온라인 무료 학습으로 전 세계적으로 확산되고 있다. 우리나라는 고등교육기관인 대학을 중심으로 교육의 질과 경쟁력을 강화를 위해 MOOC을 통한 교육에 패러다임이 일고 있다. 이에 우리 현실에 적합한 한국형 MOOC을 서비스하기 위한 플랫폼 구축에 관련된 연구가 필요하다. 본 연구에서는 현재 국내외에서 서비스 중인 국내 대학을 MOOC 서비스를 분석하고 기존의 온라인 교육 서비스 플랫폼을 통해 알아보고자 하였다. 한국형 MOOC 플랫폼의 구축방안에서는 고등교육기관의 자율성과 창의성을 반영한 플랫폼 구축이 필요하며, 학습자 관점과 강좌 관리, 평가 관리, 학습커뮤니티 과정에서 요구되는 플랫폼의 기능들에 대한 결과를 알 수 있게 되었다.

XPath는 XML 문서를 탐색하고 필요한 부분을 추출하는데 유용한 W3C 표준 프로그래밍 언어이다. XPath를 기반으로 XSLT, XQuery와 같은 표준 언어가 정의되어 널리 사용되고 있으며, DTD, XML Schema, RelaxNG와 같은 타입 언어를 이용하여 XML 문서를 효과적으로 명세할 수 있음에도 불구하고, XPath 기반 XML 처리 프로그램을 위한 타입 검사 기법은 미비하다. 본 논문에서는 XPath 기반 프로그램을 위한 새로운 양상논리 기반의 타입 추론 기법을 제안한다.

본 논문에서는 애플리케이션 실행에 필요한 파일들을 검출하고, 그 파일들을 저 용량의 비 휘발성 메모리에 옮겨 시작 시간을 단축시킨다. 또한 각각의 파일들은 전체가 필요하지 않고 파일 중 일부분만 필요하기 때문에, 필요한 부분만 주 메모리에 선 적재 함으로써 시작 시간을 크게 개선하였다.

본 논문에서는 감시카메라의 에너지 효율성과 영상 감시의 효율성을 높이기 위해서 이벤트 기반으로 작동하는 저에너지 DIY (Do-It-Yourself)감시 카메라 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 감시 카메라는 이벤트 감지 모드에서는 저전력 경량압축 모드로 작동하다가 움직임이 검출된 경우에만 고압축/고해상도 모드로 자동 전환되어 이벤트 발생시점 이후뿐만 아니라 이벤트 발생 3초 전의 영상까지 압축하여 무선으로 서버로 전송한다. 또한, 서버에 저장된 영상은 사후에 추출할 수 있을 뿐 아니라 실시간으로 원격 단말로 스트리밍이 가능하여 원격지에서 이벤트 발생을 보고 받고 필요시에 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구성하여 실용성을 강화하였다.

전기전자, 정보통신 등 디지털/정보화 시대를 주도하는 산업의 핵심제품으로 혁신적 방식으로 기존의 전기신호처리 및 정보기억 기능을 대체할 새로운 메모리 반도체 개발기술이 요구되고 있다. 반도체 소자를 이용하여 디지털 정보를 기억하는 소자 가운데 기존의 DRAM과 플래시 메모리를 발전시켜 새로운 물질이나 구조를 사용하는 반도체 정보기억 소자 개발 기술이 필요하다.

계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발해지고 있다. 특히 의료 분야에서는 3D 볼륨 렌더링과 갈은 고성능의 자원을 활용한 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 실시간으로 변화하는 자원 수요에 대처하여 클라우드 자원을 효율적으로 관리하기 위한 오토 스케일링 엔진 개발이 필요하다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 엔진은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 클라이언트에 따라 부하를 고려해야한다. 본 논문에는 클라이언트에 따라 가중치를 적용한 동적인 SLA 기반으로 자원 수요를 예측하고 클라우드 자원을 효율적으로 관리하는 오토 스케일링 엔진을 제안한다.

IoT의 발달로 인해 새롭게 빅데이터와 그의 실시간 처리의 중요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷의 관제 및 데이터 처리 기능을 갖춘 SmartX-mini 센터를 통하여 NUC 클러스터의 빅데이터 처리 가능성을 제시하고, 이를 검증하기 위하여 SmartX-mini 테스트베드를 활용한다. SmartX-mini Center의 Spark 프레임워크를 이용한 실험을 통해 IoT 환경에서의 NUC 클러스터의 빅데이터 처리 가능에 대한 가능성을 검증하였다.

최근 사물인터넷 패러다임에 맞춰 많은 연구가 진행되고 있으나 대부분이 특정 임베디드 플랫폼들에 집중되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷을 위한 장치들과 네트워크를 관제하는 SmartX-mini 센터를 통한 자원수준 (resource-level) 모니터링 기능을 시험적으로 시도하며, 이를 검증하기 위해 SmartX-mini 테스트베드를 활용한다. 모니터링 기능에 대한 기초적인 설계를 바탕으로 구현된 기능들의 검증하여 사용자들에게 제공하는 편의를 확인하였다.

최근 현대인들에게 스마트 기기는 필수적인 부분이 되었고, 바쁜 일상을 보내기 때문에 시간을 절약할 수 있는 제품들이 주목받고 있다. 본 프로젝트는 아두이노와 스마트 기기의 통신을 이용하여 바쁜 현대인들이 일상생활 속에서도 생리현상을 통해 건강상태를 스스로 확인할 수 있는 디바이스를 구현하였다. 아두이노와 가스센서를 이용해 암모니아 및 여러 가스들의 농도를 측정하고, wifi 쉴드를 통해 데이터를 스마트 기기에 전달한다. 받아온 데이터를 분석하여 나온 건강정보를 사용자의 스마트 기기를 통해 출력 하도록 하여 일상생활에서 자신의 건강을 체크할 수 있게 하였다.

최근 주변 사물과 IT기술을 접목하여 사람들의 불필요한 시간을 줄여주는 제품들이 각광받고 있고 이러한 제품들을 구현하기 위한 다양한 임베디드 디바이스 또한 많은 개발과 발전을 하였다. 본 프로젝트는 아두이노와 스마트 디바이스의 통신을 통해 아이의 위기와 이상을 감지하여 물리적 먼 거리에서도 보호자가 위기 상황을 감지할 수 있도록 통보하는 디바이스를 개발하였다. 아두이노와 사운드 센서를 기본 디바이스로 아이의 울음을 감지하고, wifi 쉴드를 통해 데이터를 저장하며 스마트 디바이스는 이를 감지하여 부모에게 필요한 정보를 전달하여 보호가 필요한 아이의 위급 상황에 빠른 대처가 가능하게 하였다.

전 세계 IoT 시장은 폭발적으로 성장하여 2017년 7조 3000억 달러에 이를 것으로 전망하고 있으며 세계 각국 정부는 IoT 분야를 미래 핵심 성장 동력으로 전망하고, IoT 핵심기술 및 디바이스 개발에 많은 투자를 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 IoT 분야 주요기술 현황을 분석하고 그 발전 동향을 제시한다.

최근 빠른 속도와 사용자의 증가로 VoIP 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 VoIP의 개요와 VoIP 환경에서 전송 품질에 영향을 주는 요소인 지터의 정의와 지터를 개선하기 위한 지터 버퍼에 대해 설명한다. 지터 버퍼는 크게 고정형과 적응형, 두 가지로 나누어지며 지터 버퍼에 대한 분석을 통해 지터 버퍼 성능 향상 방안을 제안한다.

최근 IT기술의 발달과 의료 서비스의 증가로 웨어러블 헬스케어에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 원칙 진료 시스템에서는 의사와 환자의 직접적인 대면 없이 진료데이터만으로 환자를 판단함으로 인하여 의료서비스의 질이 저하되는 문제가 있었다. 또한 원격진료만으로는 사용자의 증상을 정확하게 전달 할 수 가 없기 때문에 원격진료에 대한 사용자의 만족도가 낮았다. 이를 위해 본 논문에서는 VoIP 환경에서 화상진료를 지원하는 SIP 기반 스마트폰 헬스케어 시스템을 제안한다.

IoT 시대가 도래하면서 다양한 분야에 서비스가 제공되는 미래회의 진입이 가능하게 되었으며 이에 IoT 서비스를 선정하기 위해 선진국에서의 활발한 움직임이 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT의 발전에 따라서 나타나게 된 CPND 가치 사슬의 변화를 살펴보고 국내외 선진국의 동향 및 이슈 사항을 분석하여 IoT 시장 선점 및 활성화를 위한 방안을 제시하고자 한다.

최근 생활수준의 향상과 기후 변화로 인한 온도 상승으로 실내 쾌적한 환경을 위해 냉난방 공조시스템의 대형화 및 고급화가 진행되었으며 이에 따라 건물의 에너지 소비가 증가 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 냉난방 공조시스템인 시스템에어컨에 대한 에너지 절감을 위해 각종 센서데이터를 분석하여 시스템에어컨을 운영할 수 있는 냉난방 공조기 최적 관리 시스템을 설계하였다.

시스템은 생산현장을 구성하고 있는 4M(Machlne, Man, Material, Manufacturing resources)에서 발생하는 정보 중 machine에서 발생하는 설비정보를 실시간으로 수집하여 공유하는 것은 중요하다. 일반적으로 생산설비의 수명 기간 동안 예상되는 유지 보수의 비용은 생산설비의 자동화 비용보다 상대적으로 높다. 따라서 본 연구에서는 생산설비 PLC의 실시간 데이터 공유 플랫폼(RDSP, Realtime Data Sharing Platform)을 설계하고자 한다.

IoT의 주요 구성요소는 기존의 데스크 탑 외에 디바이스 즉, 단말 기기들이 주류를 이룬다. 이러한 IoT 디바이스들은 데이터의 유형이나 접근 방법이 다양하고, 실시간적 데이터 생산과 제어를 위한 양방향 데이터 접근 지원을 필요로 한다. 이러한 IoT 디바이스를 연결하여 클라우드 형 서비스로 개발하기 위해서는 디바이스 속성 관리가 용이한 도메인 관리 방법과 디바이스에 대한 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 플랫폼이 필요하다. 이 논문에서는 리눅스 파일시스템 후면 즉, 사용자 영역에 리눅스 파일 시스템 스타일의 DB 기반 가상 파일시스템을 구축하여 IoT 디바이스를 연결하고 관리하는 프레임워크를 제시한다. 구현 가상 파일시스템은 계층적 디렉터리 체계를 DB에 유지하면서 단말 노드에는 지리적으로 산재한 IoT 디바이스들에 대한 속성 정보를 관리한다. 디렉터리 및 IoT 디바이스의 추가 삭제 검색 등 도메인 관리는 mkdir. mknod, ls, find 등 리눅스 고유 명령어로 이루어지고, 모든 IoT 디바이스에 대한 접근은 open(), read(), write(), close() 등 POSIX 인터페이스를 통해 가능하다.

현대인들의 건강한 식생활에 대한 관심이 높아짐에 따라 식단 관리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 식단 관리 서비스를 제공하는 시스템이 등장하고 있다. 하지만 기존의 많은 앱들은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 입력방식으로 사용자들의 지속적인 앱 사용에 걸림돌이 되었다. 또한 사용자에게 실질적으로 필요하고 유용한 정보를 제공하지 않는다. 따라서 빠르고 쉬운 식단입력으로 즉각적이고 유의미한 정보를 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 음성인식, 글자인식 등의 다양한 입력방식을 이용하여 편리한 식단입력이 가능하고 입력된 식단을 통하여 식품 영양학적 분석을 하는 모바일 앱이다. 또한 제안한 모바일 앱은 실시간으로 사용자의 식사 계획 및 결정에 활용 가능한 정보를 제공한다.

아직까지도 도서 구매자의 대다수는 도서를 구매할 시 오프라인 서점을 이용하며, 외부 의견은 도서 구매 결정에 커다란 영향을 마치는 것으로 나타났다. 이에 따라 대표적 외부 의견인 도서의 리뷰를 가공 분석하여 제공하는 모바일 기반의 시스템의 필요성이 대두되었다. 하지만 현재 마켓에 등록된 애플리케이션의 대다수는 도서에 대한 사용자의 리뷰를 제공하지 않거나 분류 분석되지 않은 상태의 리뷰를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 각 도서의 리뷰를 수집하여 리뷰의 긍정 부정적 감정 추이를 분석하고 그 결과를 리뷰 핵심어에 따라 분류된 도서 평가 기준 별로 제공하며 이를 통해 사용자의 도서 구매 결정과 여러 도서간의 도서 선택에 도움을 줄 수 있는 모바일 애플리케이션을 설계하였다.

최근, IT 기술의 발달로 다양한 스마트 디바이스 및 서비스 증가로 빅 데이터 시대가 도래되었다. 이에 빅 데이터를 저장하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있지만 데이터 저장을 위한 측면에 중점을 두어 본질적인 서버 운용에 대한 연구가 도외시 되고 없다. 또한, 기존의 서버 운용은 장애 발생시 페일 오버나 리던던시를 통해 대용을 하고 있지만, 이러한 기법은 연속적인 장애 발생에 대한 대응이 불가하다. 본 논문에서는 빅 데이터를 저장하기 위한 DSV(Desktop Storage Virtualization) 환경에서 서버 장애를 효율적으로 대응하는 M2S2(Metadata Management for Server Sustainability)를 제안한다. M2S2는 독립적으로 분산된 데스크당의 성능, 거리, 저장된 데이터양을 기준으로 최적의 대체 서버가 수행된다. 또한, 대체 서버의 장애 발생시 하위 데스크탑 중에 최적의 대체 서버가 수행 반복됨으로써 지속적인 서버 운용이 가능하다.

이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

현재, 급격한 IT 기술 발전의 산물인 스마트 디바이스에서 발생되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 효율적으로 저장하기 위한 다양한 연구 및 기술 개발이 진행되고 있다. 이 중에 Desktop Storage Virtualization(DSV)은 비가용 데스크톱 스토리지 자원을 하나의 통합된 스토리지로 만들고 이를 스토리지 사용자 니즈에 따라 스토리지를 제공한다. DSV는 분산된 데스크탑의 비가용 자원을 통합함에 따라 신뢰성이 매우 중요시된다. 그러나 DSV 환경에서 산발적 서버다운 및 기타 장애시 대응체계가 미흡하다. 본 논문에서는 이러한 상황을 고려한 Server Selection Algorithm(SSA)를 제시한다. SSA는 서버 장애 발생시 대체 서버를 분산된 데스크탑이 적응적 인지 및 서버를 변경함으로써 고가용성을 제공한다.

Recent global and cloud computing render the Internet and Web application to be a paramount field since it is uncomplicated to access and less time and space limitation. On the other hand, a growing number of computations using grid computing techniques indicates the requirements and quantities of large-scale computations are becoming foremost progressively. Therefore, that will be much practicable if there is a Web-based service that could provide Grid computing functions. In this paper, Several similar Web-based cloud and parallel computing systems will be discussed and a model of Web application termed GCaaS which supports grid computing services will be introduced.

최근 GPS가 기본 탑재된 스마트폰이 활성화된 이후 대량의 GPS 궤적 데이터를 전자지도에 매칭하여 분석하는 요구가 대두되고 있다. 그러나 기존에 연구된 맵매칭 기법은 주로 내비게이션용 알고리즘으로 대량의 GPS궤적을 서버에서 분석하기에는 속도 및 시스템 성능의 이슈가 있다. 본 연구는 대표적인 분산 NoSQL DB인 하듐 에코시스템의 HBase를 이용한 맵매칭 시스템에 대한 연구이다. 맵매칭을 위한 전자지도를 HBase탑재하기 위한 테이블 사양을 정의하였고, HBase와 연동하여 분석하는 맵매칭 알고리즘을 제시하고 Java로 구현하여 분석하였다. 이를 통해 대량의 GPS궤적을 NoSQL 기반 방법론을 통하여 효율적으로 빅데이터를 분석하였다.

스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.

맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.

SQL의 사용자 편의성과 맵리듀스의 함수형 분산 처리 능력을 동시에 활용하기 위한 통합 작업이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 최근 이루어진 관련 연구를 질의 인터페이스 측면과 질의 최적화 측면으로 나누어 살펴보고, 향후 연구 과제에 대해 알아본다.

데이터 센터에서는 물리적인 규모 증가와는 달리 별도의 처리 없이는 분산처리 프레임워크가 동일한 클러스터 내에서 복수로 동작할 수 없어 전체 환경을 정적으로 분할하여 이들을 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 최근 연구에서는 복수의 프레임워크를 한 클러스터 내에서 동작시킴으로써 클러스터의 활용률을 높이는 방향으로 이루어지고 있다. Mesos는 복수의 분산처리 프레임워크를 한 클러스터에서 동작시키기 위한 시스템 중 하나로 각 프레임워크 스케줄러의 스케줄링을 지원하는 단일 Allocation Module을 가진다. Allocation Module은 모든 Slave와 프레임워크 스케줄러들의 요청을 처리하는데, 시스템 규모가 커질수록 Allocation Module으로 집중되는 부하가 증가하여 이에 따른 할당 속도 저하로 정상적인 동작이 불가능해진다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Mesos 시스템의 Allocation Module 병렬화를 제안한다. 제안 방식을 통해 Allocation Module의 부하를 분산함과 동시에 Head-of-line Blocking으로 인한 스케줄링 지연 문제를 해결할 수 있을 것이다.

Software Defined Network (SDN) separates control plane and data plane to achieve benefits such as centralized management, centralized provisioning, lower device cost and more flexibility. In SDN, scalability is an important issue. Centralized controller can be a bottle neck and many research tried to solve this issue on the control plan. However, scalability issue does not only happen in the control plane, but also happen in the data plane. In the data plane, flow table is an important component and its size is limited. In a large network operated by SDN technology, the performance of the network can be highly degraded because of the size limitation of a flow table. In this paper, we propose a ranking-based flow replacement method, Flow Table Management (FTM), to overcome this problem.

게놈을 위한 Bioinformatics 분석을 위해 순서가 있는 작업(Task)의 집합인 워크플로우를 특정 데드라인 이내로 수행할 것을 요청하면, 워크플로우 관리자는 데드라인을 지켜주면서 비용이 최소가 되는 방향으로 워크플로우를 수행하여야 한다. 본 논문은 클라우드 환경에서 유전알고리즘을 적용하여 이 워크플로우를 효율적으로 스케줄링하는 기법을 분석하고자 한다.

Web Real-Time Communication(WebRTC) 기술은 웹 기반으로 실시간 스트리밍 서비스를 제공하기 위해 쓰이는 기술이다. WebRTC 기술은 인터넷 상의 두 컴퓨팅 노드 사이의 Peer-to-Peer RTP 연결을 가능케 함으로써 상호간 실시간 스트리밍을 가능케 하지만 컨퍼런스 시스템과 같이 다수의 노드가 통신에 참여하는 경우 네트워크 연결은 메쉬 토폴로지의 형태로 구성되어 대역폭의 한계로 확장성에 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 인코딩과 먹싱을 통해 다중 노드간의 통신을 중계를 지원하는 Multipoint Control Unit(MCU)과 MCU 사이의 클러스터링, 그리고 클라우드 플랫폼을 통해 확장성 높은 실시간 스트리밍 서비스를 지원하는 플랫폼 구조를 설계하고 그 예제를 보인다.

다양한 과학 응용들은 데이터들을 처리하기 위해 높은 효율성을 제공하는 클라우드 인프라를 활용한다. 이 때 클라우드 컴퓨팅 환경에서 작업을 효율적으로 스케쥴링하는 것은 작업 처리 성능, 자원 활용을 및 작업 처리 시스템의 처리량에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라우드 인프라에서 제공된 자원이 갖는 성능의 변동을 고려하여 사용자의 작업 완료 시간에 대한 품질 제약을 만족시키기 위한 작업 스케쥴링 기법을 제시하였다. 성능 평가를 통해 작업 지연이 발생한 상황에서 본 논문에서 제안한 작업 복제를 이용한 워크플로우 스케쥴링 기법을 활용했을 때, 작업 복제를 이용하지 않았을 때에 비해 효과적으로 요청된 워크플로우 종료 시간 내에 처리를 수행하는 것을 확인할 수 있었다.

최근 콘텐츠 전송 네트워크(content delivery network, CDN)와 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)을 결합하여 효과적으로 콘텐츠를 전달하기 위한 방법이 대두되고 있으며 이와 같이 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 서비스되는 CDN을 클라우드 CDN 이라고 칭한다. 본 논문에서는 클라우드 CDN 환경에서의 효과적인 가상 머신 (virtual machine, VM) 관리를 위한 캐시서버(caching server)로써의 VM의 네트워크 I/O 성능 분석을 다룬다. 해당 성능 분석은 엔드 유저(end-user)들과 캐시서버 간 동영상 스트리밍(streaming)을 통하여 이루어졌으며 해당 캐시 서버의 네트워크 I/O 성능에 영향을 주는 다양한 경우에 대하여 진행되었다. 본 논문에서의 성능 분석은 클라우드 CDN 환경에서의 데이터센터(datacenter) 선택 및 요청 라우팅(routing) 등에 적용될 수 있다.

워크플로우 매니지먼트시스템은 오늘날의 어플리케이션들의 처리를 위한 효율적인 워크플로우 설계와 수행을 가능하게 한다. 그러나 전체물리학, 생물학, 지질학과 같이 과학탐구에 목적을 둔 어플리케이션들의 경우 대용량의 데이터를 연산해야 하기 때문에 단일 컴퓨팅 자원으로는 단 시간내에 작업을 완료하기 어렵다. 클라우드 환경에서 워크플로우를 효율적으로 수행하기 위해서는 여러 자원을 효율적으로 활용하기 위한 분산 병렬처리가 필수적이다. 일반적으로 시스템의 마스터노드에서는 클러스터의 원격노드들에게 어플리케이션 수행을 위해 설계된 워크플로우에 맞게 작업들을 분배하게 되는데 이때 마스터노드와 원격노드의 큐에서의 대기시간과 원격노드에서 할당된 작업들을 위한 스케줄링 시간은 성능을 좋지 않게 만드는 원인이 된다. 따라서 본 논문은 클라우드 환경에서 원격노드에서 작업수행이전까지의 지연시간을 줄이기 위한 최적화 방법으로 컴퓨팅 자원 활용도를 고려한 작업들의 병합 기법을 적용해서 워크플로우의 처리 속도를 향상시킨다.

최근 오픈소스 기반의 사적 및 공적 클라우드 컴퓨팅 서비스(IaaS: Infrastructure as a Service) 의 구축 시도가 급속도로 증가하는 추세에 있다. 그 결과, 해당 서비스를 사용하는 사용자에게 고가용성(High Availability)과 부하분산(Load Balancing)을 제공해야 하는 요구 역시 커져가고 있다. 클라우드 컴퓨팅 솔루션 중 하나인 Openstack은 최근에 LBaaS(Load Balancing as a Service)라는 확장 모듈을 통해 해당 요구를 충족할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서는 Openstack의 LBaaS를 소개하고, 실제 구현을 통해 해당 서비스의 동작원리를 분석한다.

기존 그리드 및 클러스터 환경과 달리 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 하나의 물리 호스트 위에 다수의 가상 머신 인스턴스가 할당 및 운용됨에 따라 가상 머신 간섭 (Virtual Machine Interference)에 의한 응용 처리 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 클라우드 오픈소스 플랫폼인 오픈스택 (OpenStack)을 기반으로 하여 가상 머신 인스턴스 위에서 Montage 워크플로우 응용을 처리할 때 가상 머신 간섭이 처리 성능에 미치는 정도를 분석하고 이를 해결하기 위한 자원 할당 정책을 논의한다.

최근 디지털 정보량의 기하급수적인 증가에 따라 대규모 데이터인 빅데이터가 등장하였다. 빅데이터는 데이터가 실시간으로 매우 빠르게 생성되며 다양한 형태의 데이터를 가지며 이 데이터를 수집, 처리, 분석을 통해 새로운 지식을 창출한다. 그러나 기존의 ETL(Exact/Transform/Load) 연구에서 이러한 빅데이터를 처리 하는데 성능 저하가 발생되고 있으며 비정형 데이터를 관리할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ETL 처리의 한계를 극복하기 위해서 하둡을 이용하여 ETL 상에서 처리 속도를 높이고 비정형 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 처리 시스템을 제안하고자 한다.

많은 사람들이 위치 기반 서비스를 사용하면서 위치 기반 서비스에서 사용되는 GPS 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있다. 사용자들에게 필요한 정보를 제공하기위해서는 이러한 대량의 GPS 데이터를 처리하여 POI를 추출하고 분석하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 POI를 추출하고 관리 분석하기 위해 MapReduce 환경을 구축하고 DBSCAN 클러스터링 방법을 이용한다. 또한 분산 환경에서 DBSCAN 알고리즘을 수행하기 위해 K-Means를 이용한 데이터 분할 방법을 제안한다.

데스크톱 그리드에서는 휘발성과 이질성과 같은 동적 특성을 갖는 자원의 자율적인 수행에 의해 얻어진 작업 결과의 검증이 중요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 자원의 동적 특성을 신뢰도와 결과반환확률로 정의하고 k-means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 자원들을 자원 그룹으로 분류하고, 분류된 자원 그룹에 따라 작업의 복제수를 결정하는 자원 클러스터링 기반의 컬과 검증 기법을 제안한다.

가시광통신은 조명용 LED를 사용하여 자유공간을 통하여 광신호를 직접 전송하는 무선광통신 방식의 일종으로서 하나의 광원으로 조명과 통신을 겸할 수 있는 장점이 있으나 전송구간이 가시거리로 제한되는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자 가시광통신 구간 사이에 전력선통신을 이용하여 가시거리 구간 밖으로 가시광통신의 전송범위를 확장하였다. 이러한 구조는 가시광 통신 구간을 넓혀주는 효과가 있어 실내의 LED 조명을 이용한 가시광통신 시스템을 신설하거나 확장하는 경우에 많이 활용할 수 있다.

IT 기술분야에서 IOT(Internet of Things) 는 현재 주목받는 기술 중 하나로서 여려 IT 분야에서 연구활동이 이루어지고 있는 추세이며 이로 인해 IT 기기 뿐만 아니라 일반 기기들과도 연결이 되어 빠른 시일 내에 사물인터넷 시대가 여릴 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 이런 추세에 맞추어 스마트 홈네트워크 시스템에서는 가정내의 난방시스템에 대한 모니터링 및 자동온도측정 센서를 활용하여 적정온도 혹은 사용자의 활동 여부 등을 파악하여 설정된 온도보다 낮거나 높을 시에 자동으로 실내온도를 변경하고 나아가 원하는 가정내의 일부 부분만을 난방 할 수 있도록 자동화하는 방법에 대한 시스템 설계를 제안하고자 한다.

스마트 디바이스의 확대 및 IPTV, UHD등 광대역 멀티미디어의 수요가 증가함에 따라 트래픽이 폭증할 것으로 예상되는 상황에서 광가입자망은 이러한 급변하는 가입자망의 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 기술로써 인터넷 서비스 사업자와 가입자를 연결하는 네트워크이다. 본 논문에서는 광가입자망에서 널리 사용되는 PON기술에 대한 기술 및 동향을 분석하고 차세대 네트워크로 거론되는 NG-PON2 기술에 대한 표준화 및 기술에 대해 분석한다.

Discontinuous Reception 메커니즘은 LTE 시스템에서 고속 트래픽 성취에 뒤따른 이동 단말의 배터리 효율성의 중요도 상승에 따라 3GPP 표준으로 채택된 이용 단말의 비 연결적인 컨트롤 채널수신 확인 기법이다. 본 연구에서는 채널 상황 및 트래픽 특성에 효율적인 DRX 파라미터 설정의 중요성에 대해 확인하기 위해 Ns-3 시뮬레이터를 통해 DRX 활성/비활성 파라미터에 따른 성능을 확인하였으며 실험 결과에 통해 DRX 활성/비활성 파라미터의 비율에 따른 성능 변화를 확인하였다.

본 연구는 병원과 같은 복잡하고 제한된 환경에서 로봇이 장애물과의 충돌 없이 목적지까지 도달 할 수 있게 하는 로봇 내비게이션 시스템에 관한 것이다. 또한 내비게이션 시스템은 크게 1) 센서 네트워크 2) 내비게이션 서버, 3)로봇 세 가지 기능으로 되어 있으며 구성되어있다. 제한된 환경에서 CCTV를 이용하여 위치를 인식하고 서버와의 통신을 이용하여 로봇이 장애물이나 움직이는 또 다른 객체와의 충돌 없이 목표에 도달 하는 것을 지원하기 위하여, 최적화된 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 또한 제한된 영역과 역할에 따른 로봇의 최적화 배치 개수를 파악하여 실제, 다양한 영역에서 사용가능할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 한다.

최근 전파를 이용하여 먼 거리에서 정보를 인식할 수 있는 기술인 RFID를 이용한 사례들이 증가하면서 물류, 보안, 국방, 의료 등 다양한 분야로 확대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 RFID 기술을 활용하여 공항이나 쇼핑몰 등과 같은 넓고 개방된 공간에서 Cluster, 시각 센서 네트워크, 서버가 서로 상호작용을 통해 객체들 혹은 사람들을 추적하여 일관성과 정확성 있는 데이터를 얻을 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 이와 같은 시스템은 넓은 공간에서 특정 객체를 추적하거나, 불특정한 원하지 않는 객체의 움직임을 파악할 수 있어 다양한 영역에 활용가능하리라 기대한다.

본 논문은 재난 방재 시 실내의 지하시설, 음영지역의 재난 상황 정보에 대하여 원활한 서비스 제공에 대해 제안 하였다. 소셜 네트워크 서비스를 통해 사용자가 공유하는 자연재해 발생 정보를 자동적으로 감지하고, 수집된 정보를 분석하여 FOAF 기반으로 소셜 네트워크와의 관계 및 특성을 이끌어내어 연계가 용이하도록 온톨로지 추론을 설계하였다. 또한 사용자의 분석된 정보에 따라 기관 및 개인에게 정보를 신속하게 제공할 수 있는 시스템의 설계를 제시하여, 재난 방재 시 BLE 센서를 이용한 재난재해 정보를 재난환경 주변의 사람들에게 실시간으로 알려주는 시스템을 제시하였다.

하나의 AP에 다수의 사용자가 연결되어 AP의 부하가 가중될 경우 해당 AP에 연결되어 있는 사용자들의 무선데이터 전송속도는 현저하게 떨어진다. 이를 방지하기 위해 본 논문에서는 SDN 기술을 사용하여 SDN 제어기에서 연결된 AP들의 부하분산을 지원하는 시스템을 제안하였으며, 해당 시스템은 SDN 제어기와 AP 그리고 안드로이드 스마트폰으로 구성되었다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 지원하기 위해 각각의 AP들은 SDN 제어기와의 통신을 담당하는 SDN Agent를 설치한다. 또한 현재 이동통신단말기가 연결이 가능한 AP들의 목록을 작성하기 위해 이동통신 단말기에도 SDN Agent를 설치한다. SDN 제어기는 각각의 Agent로부터 받은 정보들을 통해 적합한 AP로 이동통신 단말기가 다시 연결될 수 있도록 한다. 본 논문에서는 제안한 시스템의 검증을 위해 실험환경을 구성하여 실험을 수행하였으며 효과적으로 동작하는 것을 확인하였다.

스마트폰이 유선전화의 단말기가 되면 스마트폰의 전화번호부를 유선통화에도 사용할 수 있게 되어 유선전화의 사용량이 늘어나고, 이를 통해 사용자는 통신요금이 낮아지는 혜택을 누리며 유선 사업자는 수익 증대를 기대할 수 있다. 그러나 이동통신용 단말기로 제작된 스마트폰을 유선전화의 단말기로 이용하는 데는 i) 사용자 편의성 증대를 위한 스마트폰 등록 절차의 간소화, ii) 저전력 상태와 WiFi 비활성화 상태에서 전화수신 안정화, iii) 무선데이터 전송시간 변이에 의한 음성품질 저하 회피 등 다양한 기술적 문제들이 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제들에 대한 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 실험용 시스템의 구현 결과를 보여준다. 실험용 시스템은 사설교환기 기능을 내장한 WiFi-AP, 안정적인 전화수신 알림을 위한 PUSH broker, VoIP 어플리케이션이 설치된 스마트폰으로 구성된다. 실험용 시스템은 PSTN 망과 VoIP 망에 연동하여 스마트폰으로 안정적인 통화품질을 제공할 수 있음을 보였다.

SDN은 기존 네트워크 장비의 하드웨어와 제어 부분을 분리하는 새로운 네트워크 기술로 중앙 집중 형태를 통해 효율적인 네트워크 관계가 가능하다. IoT 네트워크는 주변의 수많은 장치들을 상호 연결하는 환경으로, 각 장비의 연결과 통신, 발생하는 데이터의 빠른 처리가 요구된다. 본 논문에서는 IoT 네트워크에서 발생하는 빅데이터를 실시간으로 분석 및 처리하고, 최적화된 SDN 컨트롤러를 이용해 IoT 환경에서 효율적인 데이터 처리 및 네트워크 관제가 가능한 SDN 기반 IoT 플랫폼을 제안한다.

Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6) is a network based IP mobility management protocol. PMIPv6 make sure that the IP address of the mobile node remains the same as long as the mobile node roams with in the PMIPv6 domain. A mobile node roams with in a PMIPv6 domain. PMIPv6 protocol doesn't provide the mobility support once the mobile node moves from one PMIPv6 domain to another PMIPv6 domain. This paper proposes a Software Defined Networking (SDN) based PMIPv6 scheme which provides the mobility support for inter PMIPv6 domain movement of mobile node. In the proposed architecture each PMIPv6 domain has a SDN controller and SDN controllers from different domains communicate with each other to share the mobility information.

Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks that has attracted great attention in recent years. On constructing a robust algorithm for minimizing data aggregation delay in wireless sensor networks, we consider limited transmission range sensors and approximate the minimum-delay data aggregation tree which can only be built in networks of unlimited transmission range sensors. The paper proposes an adaptive method that can be applied to maintain the network structure in case of a sensor node fails. The data aggregation tree built by the proposed scheme is therefore self-healing and robust. Intensive simulations are carried out and the results show that the scheme could adapt well to network topology changes compared with other approaches.

최근의 무선 센서 네트워크 분야에서는 노드의 배터리 수명을 늘리기 위하여 에너지 소모를 줄이는 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구 중 같은 노드에서 수신 받는 링크는 전부 인접한 타임 슬롯에 스케줄링 하여 노드의 상태 변화를 최소화 할 수 있는 스케줄링 알고리즘이 존재한다. 이 알고리즘은 기존 스케줄링 알고리즘에 비해 에너지 소모율이 좋다는 장점이 있지만, 패킷 처리량이나 시간 지연 등 다른 부분에서는 기존 알고리즘에 비해 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 높은 에너지 효율을 보이는 인접한 타임 슬롯 스케줄링 알고리즘을 기반으로, 링크 수를 일정하게 분할 처리하여 처리량 및 시간 지연 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안 기법에 의해 구축된 네트워크는 기존의 스케줄링 알고리즘에 비해 전력 효율, 처리량, 시간 지연의 효율성이 향상될 것이다.

Duty-cycling could efficiently prolong the life time of Wireless Sensor Networks (WSNs) by let nodes be in dormant state most of the time, and only wake up (for sending or receiving) for a very short period. Flooding is one critical operation of WSNs. Many studies have been studied to improve the delay and/or energy efficiency of flooding. In this paper, we propose a novel time slot design, and the switching decision that reduce energy consumption for the schedule-based flooding tree. Each node, if failed to receive from its parent, will look for other candidate, among its siblings to overhear the flooding packet. By accurately collect information from other siblings, each node can make the best as possible switching decision; therefore the energy efficiency of the network is improved.

블랙박스는 많은 운전자들이 사고 발생 시 사고 경위를 파악하는데 널리 쓰이고 있다. 하지만 블랙박스의 시야각과 용량의 한계로 인해 사고 경위 파악에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 차량 간 블랙박스 영상을 공유하는 시스템을 소개하고자 한다. 이 시스템을 통해 사고 차량은 다각도에서의 사고 영상을 얻을 수 있어 사고 경위 분석에 도움이 된다. 또한 이 시스템을 확장하여 차량뿐만 아니라 주변 영상 촬영기기 (CCTV 등)와도 영상을 공유할 수 있다.

최근 전력수요의 급증으로 에너지 소비를 절감하기 위한 연구가 급부상하고 있다. 하지만 대부분의 사물인터넷 서비스들은 사람의 편의성을 위한 방향으로 발전해왔기 때문에 에너지의 효율화에 대한 고려가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실내 환경 상태 센싱을 통한 에너지 관리 최적화 알고리즘을 제안한다. 에너지 관리 최적화 알고리즘은 실내에 설치된 센서를 통해 환경 정보를 모니터링하고 불필요하게 낭비되는 대기전력을 차단한다. 온도, 조도, 습도 등 센싱된 정보는 주어진 임계값 내에서 사용자 환경에 적응적으로 최적화하여 에너지 소모를 감소시킨다. 성능분석결과 기존의 소비전력환경 대비 LED조명의 경우 하루에 약 180W의 대기전력을 절약하였고, 에어컨의 정우 한달에 약 38,550kW의 대기전력을 절약하여 환경에 따른 에너지 절약효과를 보였다.

공개 키 기반(PKI)에서 사용되는 표준 인증서인 X.509 인증서 내 정보들은 사람이 읽기 좋은 형태로 이루어져 있지만 기계와 기계 사이의 통신에서는 필요하지 않은 부분이 존재한다. 이 부분은 M2M 통신에서 사용되지 않을 뿐 아니라 통신의 효율성 또한 감소시킨다. 따라서 본 논문 에 서는 X.509 인증서를 경량화 시킨 새로운 구조를 제시함으로써 M2M 통신에서의 효율성을 높이고자 한다.

차세대 성장동력으로 각광받고 있는 사물인터넷은 국제 표준 혐의체인 oneM2M의 주도 아래 표준화가 진행중이다. 사물인터넷은 모든 사물이 연결되는 초연결성이라는 점과 연산 능력, 메모리, 배터리 등에 많은 한계를 갖는 제약 많은 장치가 대상이라는 두가지 큰 특징이 있다. 본 논문에서는 oneM2M의 장치 관리 표준에 대해서 설명한다. 또한 사물인터넷의 기술적 이슈를 해결하기 위해 등장한 CoAP 기반의 LWM2M 표준 기술을 소개하고 이를 데이터 모델링 언어인 YANG 기반의 장치관리 정보 설계를 제안한다.

무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드와 하나의 싱크노드로 구성된다. 센서 네트워크상에 분포된 센서 노드들은 데이터 전송 중에 배터리 재충전이나 변경이 곤란하다. 센서들의 제한적 특성을 때문에 일반 유선 네트워크와 달리 에너지 효율적인 네트워크 설계를 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계층적 클러스터 라우팅 프로토콜로서 LEACH 프로토콜을 분석하고, 센서들의 에너지 소모를 줄이고, 네트워크 수명을 연장하는 개선된 LEACH 라우팅 프로토콜을 제안한다. 최적 클러스터를 결정하는 기법을 이용하여 클러스터 수를 고려한 클러스터를 형성하고, 성능 분석은 MATALAB을 이용하여 시뮬레이션 하였으며, 본 개선된 프로토콜이 LEACH 프로토콜과 비교하여 우수함을 보였다.

P2P 스트리밍 가능한 OSMU(One Source Multi Use) N-스크린 서비스를 제공하기 위해서는 Seamless 무선 통신이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 Seamless N-스크린 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WiMedia Distributed-MAC 프로토콜을 적용하고, OSMU N-스크린 서비스를 제공하기 위해, 멀티캐스트 전송 기술을 제안하고 성능을 분석하였다.

최근 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 급변하는 기업에서 고객 니즈의 변화에 능동적인 대용이 필요하나 중소기업의 경우 비용 및 인력 문제로 인해 데이터 분석 및 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업에서 다양한 고객 니즈 분석을 통해 맞춤형 상품과 서비스 제공이 가능하고, 중소기업들의 전략적이고 신속한 의사결정 지원을 위해서 BI, 프라이빗 클라우드, R-엔진을 분석하여, 프라이빗 클라우드 + R 엔진 기반의 BI 서비스 어플라이언스 설계 하였다.

본 논문은 스마트카 기술의 동향을 조사하기 위하여 2013년 7월까지 한국, 미국, 유럽, 일본 등의 스마트카 분야에서 출원된 특허 9306건을 분석하였다. 특허 출원이 많은 국가별 순위는 미국, 일본, 한국, 유럽 순이며 2000년 초반에 들어서 미국, 일본, 한국을 중심으로 출원이 증가하였다. 주요 기업의 특허 출원을 살펴보면 국내 기업의 경우 현대 자동차를 제외 하고는 대부분 국외 기업들이 특허를 출원하고 있으며, 대부분의 국외 기업들의 피인용지수가 높은 것으로 보아 원천 특허를 보유 하고 있을 것으로 판단된다. 향후 국내 기업들이 스마트카 분야에 진출 하기 위해서는 국외 기업에 많은 라이센싱 비용 소요 될 것으로 보이며, 특허분쟁 또한 빈번히 이루어 질 것으로 판단되어, 국가적인 관심과 국내 기업들의 다양한 연구가 필요하다고 판단된다.

본 논문에서는 모바일 환경의 상황 적응형 효율적인 광고운영 시스템 설계에 대하여 제안한다. 제안한 시스템은 광고공급자가 제작한 광고콘텐츠를 저장하고, 광고공급자와 광고소비자의 상황정보와 피드백 정보를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 추천하여 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 광고콘텐츠와 광고 소비자의 선호도 및 성향에 따른 스마트한 광고 콘텐츠를 추천 및 제공하기 때문에, 스마트 미디어 시대를 맞이한 광고시장에 새로운 서비스 모델을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.

건물 또는 실내에서 사용자의 위치를 찾는 스마트 측위 기술은 비콘 노드에서 발생하는 신호의 세기와 식별자 정보로 위치를 검색한다. 하지만 이러한 측위에 사용되는 데이터의 이동 경로는 비콘 노드의 에너지 량, 거리 및 홉 수를 고려하지 않고 설계된다. 또한, 실외와 달리 건물 내의 비콘 노드가 설치된 상황에 따라 데이터 경로가 사라져 데이터를 유실하는 경우가 많이 발생한다. 본 연구에서는 실시간으로 변하는 환경에서 노드의 에너지양, 노드간의 거리 및 홉 수를 고려해 효율적으로 전달하는 방법을 연구했다. 이로써 기존의 고정된 데이터 경로 모델에서의 발생하는 국부적인 에너지 손실 및 데이터 유실의 문제점을 개선했다.

출석체크를 자동으로 하는 시스템으로 QR 코드나 NFC 등의 전자 태그기반 방식들이 있으나 태깅을 수동으로 해야 하는 불편함과 함께 태그의 물리적 파손 문제 등의 단점이 그 확산에 제한 사항으로 작용하고 있다. 본 논문에서는, 태그 기반 대신 Bluetooth Low Energy(BLE) 비콘 신호를 학생들의 스마트폰으로 수신하여 위치와 시간을 확인함으로 출석을 자동으로 체크하는 경제적이고 안정적인 출결 시스템을 제안한다. 나아가, 시스템 초기 및 유지 비용을 구성하는 요인들을 분석하고, 시스템의 안정적 운영을 보장하는 제한조건 하에서 BLE 비콘의 설치 및 운영의 경제성을 높이기 위한 추가적 변인들을 열거하고 변인들 간의 trade-off를 고려하여 시스템을 설계해야 함을 보였다.

가상화폐는 법정통화가 금융위기나 통화정책 등에 심각하게 영향을 받아 발생하는 문제점으로 시작하여 국가나 신용기관에 독립적인 전자지급결제시스템을 갖추는 것을 목표로 등장하게 되었다. 대표적인 가상화폐인 비트코인은 국제적인 유통수단으로 활용되고 있으며, 일부 국가에서는 납세 및 기타 법률과 같은 규제를 통해 관리되고 있을 정도로 영향력이 있는 가상화폐이다. 본 연구에서는 비트코인의 개념 및 현 상황에 대해서 분석한 후, 모바일 환경에서 채굴되는 M-Bitcoin을 제안하였다. 그리고 M-Bitcoin이 암호통화로써의 가치를 가질 수 있도록 신뢰성 확보를 위한 기술을 적용하고, 차후 현실에서 서비스되는 과정에 대해 연구하였다.

편측무시란 뇌졸중 환자에게서 나타나는 지각 손상의 한 종류로 말초 운동 및 감각 신경의 손상과 상관없이 손상된 대뇌반구 반대변의 공간과 신체의 지각이 감소된 증상이다. 현재 편측무시환자에 대한 치료는 환자가 책상에 앉아 팔과 손가락만으로 치료를 하는 소운동적인 방법으로 한 가지 치료효과만 기대할 수 있고, 환자들 또한 지루함과 피곤함을 쉽게 느끼게 된다. 또한, 서서 활동하기 힘든 편측무시환자들은 적당한 재활/치료방법이 없고, 안전성 측면에서도 여러 가지 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 편측무시환자들이 앉아서 안전하게 재활/치료할 수 있는 재활도구를 개발하고자 한다. 특히, 지루한 재활프로그램에 게임요소들로 동기 및 흥미 유발하여 지속적으로 재활/치료를 하며 압력센서 기반의 시각재활과 신체재활의 복합적인 재활을 연구하고자 한다.

최근 주변의 센서 또는 사용자에 신체에 부착할 수 있는 기기들과 스마트폰의 연동을 통한 새로운 응용들이 개발되고 있다. 다양한 센서의 활용으로 모니터링 정보에 대한 정확도는 높아지고 있지만 표준화되지 않은 인터페이스와 패킷 구조 때문에 센서 별로 개별적인 응용을 개발해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 클라이언트/서버 기반 센서 식별 기법 설계하였다. 제안 기법에서 클라이언트는 안드로이드 앱에게 표준화된 네이티브 API를 제공하며 서버는 클라이언트로부터 전달 받은 바이트 스트럼을 분석하여 센서를 식별하는 기능을 수행한다.

인간은 태어날 때부터 접하게 되는 모든 것이 색으로 이루어져 있으며, 색상은 인간의 건강과 정신적 측면에 많은 영향을 끼친다. 어린 시절부터 색상 학습을 통해 색 자극을 지속적으로 주게 되면, 정서적인 안정감뿐만 아니라 감성 발달까지 유도할 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 운영체제 기반의 유아의 색 학습을 위한 안드로이드용 풍선 터뜨리기 게임을 구현하였다. 로그인 시스템을 적용하여 사용자 개개인의 학습 결과를 제공하고, 통합적인 데이터베이스를 구축하여 사용자의 랭킹 시스템을 구현하였다, 직관적인 조작이 가능하도록 UI를 적용하여 유아에게도 쉽게 색상 공부를 하도록 하였다. 추후 다양한 색들을 추가하여 다른 색도 학습할 수 있도록 개선하고, 개수와 속도조절을 통한 난이도 조절기능이 추가된다면 유아의 색의 학습뿐만 아니라 두뇌발달에도 도움이 되고 나아가서 손가락 재활이나 치매예방 등 다양한 분야에 적용될 수 있을 것으로 예상된다.

스마트 기기의 사용량 증가에 따라 애플리케이션의 제작 및 배포가 활발히 이루어 지고 있다. 따라서, 애플리케이션 개발에 관한 도덕적 문제, 개발자의 재산권 보호는 매우 중요한 문제이다. 하지만 배포된 애플리케이션 파일(APK)를 디컴파일(Decompile) 및 분석을 통해 애플리케이션의 소스 코드를 얻어낼 수 있다. 특히 디컴파일 기법이 악의적인 의도로 사용될 경우에는 애플리케이션 수정, 재배포 등 위변조로 인해 스마트 기기 사용자의 정보 유출, 금전적 피해 등의 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 결과를 예방하기 위한 노력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 디컴파일 과정을 통해 애플리케이션의 정보를 수집하고 애플리케이션의 위변조를 직접 수행함에 따라, 현재 사용 중인 예방책의 취약성에 대해 언급한다.

논문에서는 센서 레지스트리 시스템의 성능 개성을 위한 센서 필터링 기법을 제안한다. 센서 레지스트리 시스템은 이질적인 센서 네트워크 환경에서, 즉시적인 센서 데이터의 의미 해석 및 처리를 위한 시스템이다. 센서 레지스트리 시스템은 다양한 장점을 제공하지만 여전히 처리 성능 측면에서 개선이 요구된다. 이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템의 불필요한 센서 데이터를 여과하여 처리 속도를 향상시키기 위해 모바일 앱 프로파일을 이용한다. 제안 방법은 기존 센서 레지스트리 시스템의 모바일 기기 측에서 센서 필터링 연산을 수행하게 되며 이를 통해 전체적인 성능을 향상시킨다.

자본주의는 시장 경제를 토대로 하고 있다. 시장 경제는 주식시장이 핵심이며, 주식시장의 위험회피를 위한 파생시장은 결국 자본주의의 가장 근본적인 요소이다. 다양하고 복잡한 파생시장에서 시스템 트레이딩의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 감정을 극복하고 전략적인 매매를 하기 위한 최선의 방법이기도하다. 한국의 시스템 트레이딩은 전통적인 TS와 최신기술로 탄생한 Multicharts가 있다. Multicharts는 틱 단위의 신호데이타를 분석하여 실시간 거래를 할 수 있는 뛰어난 시스템이지만 아직 스마트폰 에이전트가 없다. PC에서는 Multicharts의 모든 기능을 수행할 수 있지만 관리자가 어디에서나 상황을 체크하고 제어할 수 있다면 훨씬 효과적인 운용이 가능할 것이다. PC에 기록되는 신호정보와 거래정보를 스마트폰으로 확인하고, 전략 실행을 스마트폰에서 제어하는 것만 가능해도, 보다 여유롭고 효율적인 파생거래를 할 수 있다. 이를 위해 안드로이드 폰과 PC간의 보안 연결을 설정하고 데이터 동기화를 구축하며, 이벤트 처리를 구현했다. 그리고 다수의 샘플 전략을 이용하여 스마트폰 UI를 구성하고 이의 효율성을 테스트하였다.

국내에서 스마트폰의 보급률이 증가함에 따라, 스마트폰 애플리케이션의 수 역시 증가하였다. 특히 안드로이드 애플리케이션은 다양한 개발 도구가 있고 다양한 환경에서 애플리케이션을 개발할 수 있다. 하지만 안드로이드 애플리케이션 개발 도구에 사용되는 기존의 프로그래밍 언어는 영어로 되어 있어 프로그래밍 초심자가 사용하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 한글 프로그래밍 언어 '새싹'을 사용하는 웹 기반 안드로이드 애플리케이션 개발 도구 Sproid를 제안한다. Sproid는 '새싹' 언어를 사용하여 안드로이드 애플리케이션을 제작할 수 있으며 안드로이드의 명령어 및 구조를 모르더라도 쉽게 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있다.

최근 애완견을 키우는 가정이 늘고 있다. 하지만 여러 가지 개인 사정들로 인하여 애완견이 집에 혼자 있게 되고 사료를 챙겨주기 어려운 경우가 있다. 이로 인해 강아지 호텔 등의 대책들이 나오고 있지만 그에 따른 문제점 또한 적지 않게 나타나고 있다. 현재 우리나라는 스마트 폰 보급률이 급성장하면서 현재 세계 스마트 폰 보급률 1위를 차지하고 있다. 이를 배경으로 본 논문에서는 스마트 폰의 어플리케이션을 통하여 원격으로 애완견에게 사료를 공급해줄 수 있는 시스템을 설계하고 구현하였다.

사이버 쇼핑몰에서 옷을 구매하는 경우에 사이버 쇼핑몰의 옷의 사이즈가 명시되어 있지만, 그 수치만으로는 옷을 선택하기가 어렵다. 사이버 쇼핑몰의 단점중 하나는 옷을 직접 입어보지 못한다는 점에 있다. 옷을 직접 입어보지 못함으로써 자신에게 사이즈가 맞는지 맞지 않는지 알기 어렵다. 이러한 문제를 해결하고자 사용자와 비슷한 몸매를 가상 모델을 생성하여 가상의 옷을 입혀보고 사이즈가 맞는지 아닌지를 미리 예상 할 수 있도록 도와 줄 수 있다. 이러한 시스템을 생성하기 위하여 Poser Pro라는 3차원 입체 신체 모델링 프로그램을 이용하여 사용자에게 가상 모델을 제공하여 사용자가 자신과 비슷한 신체를 가진 가상의 모델을 통해 옷을 선택하게 한다.

최근 스마트폰 사용자와 SNS를 이용하는 사용자들이 늘어나고 있다. 또 다양한 SNS가 등장하면서 SNS데이터의 양이 방대해지고 SNS데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있다. 이러한 SNS 데이터를 사용하여 특정 키워드의 여론을 분석하고 사용자들의 반응을 얻는 것은 좋은 정보로 여러 분야에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 SNS를 기반으로 오피니언 마이닝을 사용해 특정 키워드에 대한 SNS사용자들의 여론을 분석하였다. 그 결과 실시간으로 올라오는 글들에 대하여 해당 키워드가 어떤 여론을 가지고 있는지 분석 결과를 얻었다.

최근 들어, 영화에 대한 많은 추천시스템이 제안 되고 있는데, 나이와 장르, 성별에 관한 협업필터링 추천 방식을 주로 사용했다. 협업필터링 방법에 좀 더 정확한 추천을 하기 위해서 본 논문에서는 기존의 협업필터링 방식에 더해서 사용자의 리뷰에서 인간의 '감정'을 장르에 편입시켜 좀 더 사용자에게 정확하고 명확하게 추천하는 영화추천시스템을 제안한다.

스마트폰의 기능이 점차 발전함에 따라 스마트폰으로 할 수 있는 일들이 많아지고 있다. 하지만 스마트폰에는 용량이 제한적이기 때문에 한정된 용량의 데이터를 저장할 수밖에 없다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 대형포털사이트나 전문 스토리지 서비스 기업에서 클라우드 서비스를 시행하고 있지만 개인사용자 입장에서 클라우드 서비스는 적은 용량, 별도의 요금, 업로드의 불편함 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 세 가지 문제점을 사용자의 PC를 활용함으로써 보완하여 스마트폰의 용량의 제한을 줄여줄 안드로이드 기반의 개인 클라우드 어플리케이션 시스템을 설계하고 구현한다.

본 논문에서는 스마트폰 기반 원격 자전거 장금 장치를 설계한다. 전원 공급이 따로 없는 장금 장치의 특성상 저전력 동작이 필수적이다. 따라서 스마트폰과의 통신을 위해 BLE (Bluetooth Low Energy)의 사용을 제안하였으며, 그 결과 장치의 전력 소모를 줄일 수 있을 것으로 기대한다. 또한 자전거에 부착된 소형발전기를 이용해 생산한 에너지를 활용한 배터리 충전 시스템을 설계에 반영함으로써 배터리의 방전으로 인한 장금 장치의 오작동을 예방할 수 있다.

개인건강에 대한 관심이 날로 증대함에 따라 개인 건강 상태를 파악하기 위한 사용자 생활패턴인지 연구에 대한 관심이 높아지고 있다. 행위 인지 연구는 오랜 시간 진행되어 왔지만 고수준행위인지의 정확도가 여전히 미미하며 고수준행위의 세부 행위는 인지하지 않았다. 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블센서를 이용하여 실생활에서 보다 정확한 고수준행위데이터를 도출함으로써 더욱 넓은 분야에서 활용 가능한 기술 연구에 목적이 있다.

현재 태블릿 PC와 스마트기기의 급속한 보급으로 다양한 분야의 스마트러닝 시스템들이 운영되고 있다. 그러나 현재까지의 스마트러닝 시스템에서는 학습자가 강의를 정확하게 수강하였는지의 판단은 로그인과 동영상강의의 런닝타임으로 체크하여 학습자가 동영상강의를 제대로 수강하였는지는 판단하기 어렵다. 그래서 본 논문에서는 기존 스마트러닝 시스템에 스마트기기의 내장 카메라를 이용한 시선인식기능을 사용하여 학습자가 동영상강의를 수강하는 동안 시선인식이 되지 못하면 동영상이 멈추게 설계하여 강의내용을 끝까지 수강하게 한다. 그리고 각 수강생별로 시선인식이 되지않아 동영상이 멈춘 시간대와 멈춘 시간을 기록하여 강의종료 후 서버에 전송하여 전체 강의시간에 대한 집중도를 체크하며 학습자의 수강여부를 판단하고 같은 강의를 수강하는 여러 학습자들의 자료를 분석하여 교수자가 강의를 개선할 수 있는 스마트러닝 시스템을 설계하려고 한다.

SNS의 등장 이후 사진은 가장 강력한 의사소통 수단이다. 최근 사진 촬영을 보조하기 위한 도구들이 큰 인기를 얻고 있다. 그러나 기존의 도구들은 공간적 제약이 있다. 대안으로 원격 제어 기능을 탑재한 디지털카메라 역시 1:1 연결만 지원하고 모니터링이 불가능하여, 다수 카메라 제어 및 모니터링을 원하는 산업계의 요구사항을 만족시키지 못하고 있다. 제안하는 시스템은 1:1 연결을 통해 실시간으로 다중 원격 촬영을 제공하며, 다중 프리뷰 기능을 지원한다. 또한, 특정 장치에 국한되지 않아 다양성을 확보하고, 사용자들이 다양한 구도로 사진을 연출할 수 있어 편의성을 도모하였다.

2015년 현재 정보통신기술(ICT)중 사물인터넷 (IoT : Internet of Things)이 화두에 오르고 있다. 언제 어디서나 통신으로 연결만 되어 있으면 스마트폰으로 주변에 있는 사물들의 제어가 가능하다. 또, 주목 받고 있는 기술로서 근거리통신기능(NFC : Near Field Communication)이 IoT와 결합해 우리 주변을 편리하게 해주고 있다. NFC 발달과 함께, 본 연구에서는 NFC를 통해 메뉴를 공유하고 종업원 없이도 주방으로 Order를 보낼 수 있는 제어기능이 탑재된 어플리케이션을 기획한다. 여러 명의 Order를 한 사람의 스마트폰으로 NFC를 이용한 기술인 P2P 기능을 이용해 모아준다. 그 후, 한 데 모은 주문내역을 대표 한 사람이 주방으로 Order를 보내는 기능과 두 번 이상의 방문을 하게 될 경우 그 동안의 주문내역 히스토리를 분석해서 주문에 대한 피드백을 제공함으로써 편리하게 사용할 수 있도록 연구하고자 한다.

2015년 3월 설문조사에 따르면 한국 직장인의 80%가 운동의 필요성을 인지하고 있을 만큼 건강과 탄탄한 몸매를 위한 사람들의 운동에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있다. 지속적인 운동에 대한 관심이 증대되면서 스마트 디바이스를 활용한 운동 관련 애플리케이션 역시 증가하고 있다. 운동 기록을 측정하기 어렵고 별도의 장비가 필요하던 과거와는 달리, 이제는 누구나 가지고 있는 스마트폰만으로도 자신의 운동을 효율적으로 관리 할 수 있도록 하는 애플리케이션이 인기를 끌고 있다. 이러한 수요에 맞추어 스마트폰 상의 근접센서를 이용한 근력운동 측정 및 관리 시스템 '몸매가 예뻐 Gym'은 별다른 장비의 필요 없이 스마트폰에 기본적으로 내장되어 있는 근접센서를 이용하여 사용자에게 운동 기록 측정, 칼로리 소모량, 운동 일정 및 알림 기능을 제공한다. 특히, 기존의 다른 애플리케이션과 달리 상체, 복부, 하체의 신체 전체 운동을 한 시스템에서 제공하고, 챌린지 형식의 추천운동을 제공하여 애플리케이션에 게이밍 요소를 가미한 것이 특징적이다.

사람 몸의 약 70%를 구성하고 있는 물에 대한 현대인의 관심은 줄어만 가고 최근 들어 늘어가는 카페들과 각종 재료를 첨가한 달콤한 음료들이 생활 속에 깊숙이 파고 들고 있다. 아침에 일어나자마자 마시는 것은 물이 아닌 커피, 식사 후 지인들과의 대화에 함께 하는 것 또한 물이 아닌 카페 음료들, 각종 패스트푸드 섭취와 함께 마시는 탄산음료들은 물이 설 자리를 빼앗고 있다. 이러한 생활 습관은 현대인들의 물 섭취량 감소를 촉진하며 건강의 적신호를 보내고 있다. 이 어플리케이션의 목적은 지금의 위험 상황을 자각하지 못하는 현대인들을 위해 다양한 서비스를 통해 자동으로 물 섭취를 권장하고자 한다. 개개인에게 맞춤형 서비스를 제공함으로써 체내의 물 부족 현상에 대한 자각심을 일깨우고 스스로 점검할 수 있게 한다. 멀티 테넌트 환경으로 구현하고자 BaaS 플랫폼을 통해 서버 구축, DB 설계, 서비스 기능 개발 연구를 진행하고 모든 리소스가 공유되어 사용자에게 물 섭취 기록, 기록을 볼 수 있는 타임라인, GPS 를 활용한 주변의 물 위치 정보를 제공한다.

센서 레지스트리 시스템 (Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서 지속적인 서비스 제공을 위해서 이동 경로 예측기반 SRS가 연구되었다. 하지만 네트워크가 지원되지 않거나 신호가 약한 지역에서는 여전히 센서 정보의 끊임 없는 제공이 어렵다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 네트워크 커버리지의 정보를 이용한 센서 레지스트리 시스템 확장 방법을 제안한다. 제안 방법은 예측한 경로와 네트워크 커버리지에 대한 오픈 데이터(지역 통신사 정보, 통신 대역폭, 신호 강도, 통신 타입)를 이용하여 사용자가 불안정한 네트워크 지역에 도착하기 전에 해당 지역의 센서 정보를 추가로 송신한다. 기존의 경로 예측기반 SRS의 센서 정보 송신보다 추가 오버헤드가 발생하지만, 사용자는 끊김 없는 센서 정보를 수신하여 이용 센서 응용 서비스의 품질을 높일 수 있다.

최근 건강을 생각하는 사람이 증가하면서 걷는 사람들이 증가하고 있다. 걷기를 통한 건강관리에 대한 관심이 증대되면서 스마트 디바이스를 활용한 운동 관련 어플리케이션도 역시 증가하고 있다. 본인의 기록을 측정하기 어렵고 별도의 장비가 필요하던 과거와 달리 이제는 누구나 가지고 있는 스마트폰만으로도 자신의 운동을 효율적으로 자신의 운동을 관리할 수 있도록 하는 어플리케이션이 인기를 끌고 있다. 이러한 수요에 맞추어 스마트 상의 GPS센서를 이용한 걸음 가이드 시스템 '걸어보자'는 별도의 센서를 부착할 필요 없이 스마트폰에 기본적으로 포함되어 있는 GPS센서를 이용하여 사용자에게 추천루트를 제공한다.

본 논문에선 최근 증가하는 모바일 디바이스 사용에 따른, 기존 모바일 클라우드 시스템의 문제점을 제시한다. 이러한 문제점을 고려하여 고성능 컴퓨팅 응용 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모바일 클라우드 시스템을 제안한다. 새로 제안하는 시스템을 서술하고, 실험 및 결과 분석을 통하여 이런 시스템이 서비스를 제공하는데 있어 적합성올 기존 모바일 클라우드 시스템과 비교한다.

사물인터넷에 대한 연구가 활발해지면서 많은 분야에 접목이 시작되면서, 스마트 홈 자동화에 대한 관심도 새롭게 확대되고 있다. 본 논문에서는, SmartX-mini 로 호칭하는 소형 IoT-Cloud 테스트베드를 활용하여, 스마트 홈 자동화의 일례로 집 내부 문들의 정보를 실시간으로 확인하는 스마트 도어 서비스를 빠르고 효율적으로 시험적으로 구현해 본다.

현대 사회에 들어서면서 지적 생활자의 수는 놀랄 만큼 늘어났으며, 상식은 보통 사람이 가져야 할 일반적인 지식으로이다. 공감적 인식이며 학문적 내지 전문적 지식 또는 판단에 대해서 일반 사람들의 공통되는 의견 및 판단이라 할 수 있다. 기업에서의 면접 시 일반상식 영역을 중요시하게 되었고 이로 인해 수많은 일반상식 서적 및 애플리케이션이 늘어나고 있다. 사회의 구성원이 일반적으로 공유하는 지식, 일상생활의 경험이라는 점에 착안하여 일반상식의 학습과 새로운 상식을 만들 수 있는 생산적인 상식 퀴즈 애플리케이션을 구현하였다.

사물인터넷을 실현하는데 있어서 중요한 역할을 하는 것은 센싱 기술 즉, 감지 기술이다. 이러한 감지 기술 중 널리 사용되고 있는 감지 기술이 블루투스다. 하지만 기존의 블루투스 기술은 전력 소모가 많아 장시간 사용에 많은 어려움이 존재하기 때문에 센서 에는 부적합하다는 단점이 있다. BLE는 기존 블루투스 기술의 단점인 비효율적인 전력 소모를 보완한 기술로, 다양한 기기간의 쌍방향 통신을 무선으로 연결하며 장기간의 배터리 수명을 보장한다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 환경에서 BLE 장치를 제어하기 위한 어플리케이션을 설계한다.

스마트폰에 장착된 센서들을 사용하면 다양한 물리량을 측정할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 사용하여 물체의 높이를 추정하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 물체를 여러 위치에서 관측하여 그 높이를 추정하는 것이다. 각각의 관측점에서는 스마트폰의 위치센서와 방향센서를 사용하여 관측점의 위치와 관측 방향을 측정한다. 이러한 관측값을 기반으로 각 관측점에서 물체로 향하는 3차원 시선백터를 도출하고 그것들 간의 최근점점을 계산하여 물체의 높이를 추정한다. 제안 기법을 모바일앱으로 구현하고 건축물 높이를 측정하는 실험을 통해 성능을 시험하였다.

현대사회가 복잡해지면서 정보의 양이 증가하였고, 경쟁이 치열해지면서 기업의 경영 전략으로 BI 서비스를 선택하였으나, 기존 BI 기업에서는 실시간 분석 및 처리, 외부 데이터 사용 불가 동의 문제점이 있었다. 이를 위해 본 논문에서는 BI서비스 동향 및 기술을 분석하고 기업의 효율적인 BI 서비스 적용 방안을 연구하였다.

무선 센서 네트워크(WSN)는 의사소통의 수단이었던 기존 네트워크와는 달리 자동화된 원격 정보 수집을 기본으로 하여 다양한 응용 개발에 활용되면서 센서의 이동성이 중요한 문제로 다루어진다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 센서기반 PMIPv6 네트워크에서 IoT 기술을 이용한 스마트 홈의 이동성 관리 기법을 제안한다. 시그널링 비용, 이동성 비용 등을 고려하여 성능분석을 실시하였고 [1,2], 분석결과 기존의 PMIPv6와 SPMIPv6에 비하여 제안하는 기법이 전체적으로 개선되었음을 알 수 있다.

공공정보 공유 및 개방, 소셜네트워크서비스의 활성화 그리고 사용자 간의 공유 데이터 증가 등의 이유로 인터넷상에 노출되는 사용자의 개인 정보가 증가하고 있다. 인터넷상에 노출된 사용자들의 개인정보들은 연결공격(linkage attack), 배경지식 공격(background attack)으로 프라이버시를 침해할 수 있다. 이를 막기 위해 관계형 데이터베이스에서는 대표적으로 k-익명성(k-anonymity)을 시작으로 l-다양성(l-diversity), t-밀집성(t-closeness)이라는 익명화 모델이 제안되었으며 계속해서 익명화 알고리즘의 성능은 개선되고 있다. 하지만 k-익명성, l-다양성, t-밀집성 모델의 조건을 만족하기 위해서는 준식별자(quasi-identifier)를 일반화(generalization)처리 해주어야 하는데 이 과정에서 준식별자의 가치를 손실된다는 단점이 있다. 본 논문에서 준식별자의 정보 손실을 최소화하기 위해 k-익명성 모델을 만족시키는 과정에서 일반화와 데이터를 삽입을 사용하는 익명화 처리하는 방법을 제안한다.

최근 정보기술의 발달로 기업의 비즈니스 모델이 아날로그에서 디지털로 전환되고 있다. 기업에서는 다양한 서비스 제공을 위해 고객의 개인정보를 수집하고 있으며, 이러한 정보는 보안 위협의 대상이 되고 있다. 대다수 기업에서는 다양한 분야의 보안 솔루션이 구축 운용되고 있으나, 솔루션 개발사들의 서로 다른 보안 로그들로 인해 통합 분석에 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 보안 모니터링 업무 효율이 낮아지는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 시간적 연관성을 기반으로 통합 보안 로그를 분석 하고 시나리오화 하여 좀 더 빠르고 정확한 개인정보 유출의 이상징후를 탐지할 수 있는 방안을 제안한다.

BYOD(Bring your own device) 환경에서는 개인의 스마트 기기를 이용하여 회사 시스템을 이용하는 것으로, 개인의 단말을 업무에 이용하는 만큼 사원의 개인정보, 고객의 개인정보, 신규 사업 아이템, 상품의 거래내역, 계좌번호 등 유출시 막대한 손해를 발생시키는 사내 정보 유출에 대한 문제가 발생 가능하다. 회사 시스템을 관리하기 위해 개개인이 사용하는 다양한 종류의 단말에 맞는 설정이 필요함으로 즉각적인 대응이 어렵다. 때문에 위 같은 문제를 해결하고자 삼성이 개발한 듀얼 OS 구조의 KNOX가 제안되었으나, 특정 단말과 OS에 의존적이어서 다양한 종류의 단말에 적용하기 위해서는 지속적 개발이 필요한 단점이 있다. 다른 방법으로 MDM(Mobile Device Management) 시스템을 제안하였지만 새로운 모바일 단말에 대한 즉각적인 대응이 힘들며, 유지보수에 많은 시간과 투자가 필요한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 단말에 의존적이지 않으면서, 기업의 정보를 보호하기 위하여 클라우드 기반 정보 유출 방지 플랫폼을 설계하고 제안한다.

DDoS 공격의 빈도와 규모가 계속 증가하고 있으며 그에 따른 피해와 파급도 커지고 있다. 최근 동향에서 봇넷을 이용한 패킷 플루딩 공격이 여전히 상위 공격순위를 차지하고 있다. 공격유형으로는 TCP SYN, UDP fragment 및 SSDP 플루딩 공격 등이 여전히 강세를 보이고 있다. 이러한 공격들은 source IP가 변조된 악의적인 패킷을 대량으로 발생시켜서 공격대상 네트워크 인프라를 마비시킨다. DDoS 공격 탐지를 위해서는 내부로 유입되는 초당 패킷수와 사용자와 서버간의 연결이 네트워크 플로우수의 변화를 관측하는 것이 필요하며 방어를 위해 트래픽 제어 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 네트워크 서비스 분석 및 제어 기술인 DPI/QoS 솔루션을 이용한 플로우 기반의 DDoS 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 네트워크 모니터링과 제어를 위하여 사용하던 DPI/QoS 솔루션에 DDoS 탐지 및 방어기능을 추가함으로써 효율성 및 경제성에서 강점을 가질 것으로 기대한다.

온라인 전자 상거래 시장은 인터넷의 발전과 그 편의성으로 인하여 지속적으로 시장 규모가 커지고 있다. 비대면 결제방식인 온라인 전자결제 방식은 오프라인 결제 방식에 비해 높은 수준의 안전성이 요구된다. 결제정보가 노출된다면 공격자는 타인의 결제정보를 이용하여 불법적인 결제가 가능할 것이다. 현재 사용되고 있는 온라인 결제 시스템들은 결제정보를 안전하게 전송하기 위한 프로토콜을 구성하고 있지만 실제 해킹을 통한 결제정보 유출로 인해 최근 몇 년간 다수의 금융사고들이 일어나고 있다. 본 논문은 Two-Session 결제 방식을 이용해 국내 온라인 결제 시스템을 보완하여 향상된 보안성으로 결제정보를 전송하여 결제정보의 유출을 예방하고 기존 시스템 대비 높은 사용자 편리성을 가지는 시스템을 제안한다.

네트워크 검역소는 안전한 내부 네트워크를 구축하기 위해 필요한 보안 시스템이다. 네트워크 검역소의 상업적 활용도를 보장하면서 구현하기 위하여 Bro라는 오픈소스 네트워크 보안 솔루션을 활용한다. 다만, Bro는 IDS의 특징을 가지고 있으며, 응용 프로토콜들은 각기 다른 형태로 동작한다. 이 때문에 수신한 패킷을 일괄적으로 처리하는 이벤트인 tcp_packet을 활용해야 하는데, 이 이벤트로 수신하는 패킷들은 단편화되어 있어 패킷을 분석하기 어려운 문제가 있다. 이러한 결정을 해결하기 위하여 Bro의 패킷 수신기능을 보정하고, 전달하는 체계를 갖출 필요가 있다. 본 논문에서는 Bro에서 패킷을 수신할 때, 응용 프로토콜에 무관한 패킷 수신기능을 구현하기 위해 Bro의 개선방향을 제시한다.

소프트웨어 정의 네트워크(SDN)의 등장은 학계와 산업계에 큰 영향을 주었다. SDN은 물리적인 장치를 변경하지 않고 네트워크 관리자의 의도대로 대상 네트워크를 관리 할 수 있기 때문에, 능동적이고 유연한 관리환경을 제공한다. 보안측면에서 SDN 기반의 네트워크는 다양한 공격을 탐지하는 데 유용하게 쓰인다. 하지만 대부분의 SDN을 이용한 보안 연구는 네트워크에만 집중되어 있고, 호스트를 고려하지 않고 있다. 이와 더불어 SDN 기반의 보안 애플리케이션을 제작하기 위해서는, SDN을 운용하는 컨트롤러와 다양한 지식이 요구된다. 본 연구에서는 SDN 기반의 호스트와 네트워크를 모두 고려하는 보안 애플리케이션 제작의 어려움을 해결하기 위해, 소프트웨어 정의 네트워크 기반 위협 대응 프레임워크를 제안한다.

최근 발생한 다양한 해킹 사건에서와 같이, 신규 또는 알려지지 않은 악성코드를 이용한 지능형 지속 공격이 점차 증가하고 있다. 기존의 악성 코드가 해커의 단순한 호기심이나 해커 자신의 능력을 과시하기 위해 제작되어 불특정 다수를 공격했다면, 최근의 해킹 사건에서 사용된 악성코드는 오직 특정 대상만을 목표로 하여 제작, 사용되고 있는 것이 특징이다. 현재 대다수의 악성코드 탐지 방식인 블랙리스트 기반의 시그니처에 의한 탐지방식에서는 악성코드의 일부분이라도 변경이 되면 해당 악성코드를 탐지할 수가 없기 때문에 신규 악성 코드를 탐지하고 대응하는 것이 어렵다. 그러므로 지능형 지속 공격에 대응하기 위해서는 새로운 형태의 파일 탐지 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 파일의 다양한 속성 및 사용자 분포에 따른 평판점수를 통해 신규 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.

오용 탐지모델 기반의 침입탐지시스템은 새로운 사이버 공격을 탐지하기 위해 지속적으로 탐지규칙을 생성해야 한다. 공격에 대한 특징을 정확히 식별하지 못하고 탐지규칙을 생성할 경우 많은 false positive를 발생시키며, 이로 인해 침해사고 대응시간이 늦어진다. 본 논문에서는 침입탐지시스템에서 탐지된 이벤트의 true positive와 false positive 데이터를 Keyword Tree의 node에 경로를 지나가는 횟수를 누적하는 값을 포함시킨 자료구조를 기반으로 비교분석하여 false positive를 감소시킬 수 있는 탐지규칙 패턴 생성 기법을 제안한다.

하이퍼바이저를 이용한 가상화 검사(Virtual Machine Introspection)의 하나인 Gibraltar[2]는 자동으로 무결성 명세서를 생성할 수 있고, 보안 위협이 높아지고 있는 데이터 영역에 대해서도 방어가 가능하다는 점에 존재하는 어떤 보안 도구보다 효과적인 시스템으로 여겨지고 있다. 본 연구에서는 루트킷 탐지 도구인 Gibraltar를 Linux/ARM 3.14 버전에서 구현하고, 커널 메모리 자료 구조 추출 자동화 툴을 개발함으로써 기존 연구의 문제점을 해결하여 성능을 개선하였다. 이를 바탕으로 향후 Gibraltar 연구의 추가 개선 방향을 제시한다.

현재 개인정보보호법 및 정보보안에 대한 중요한 이슈가 되고 있다. 데이터 유출사고의 약 76%가 외부조직에서 발견되었고, 피해조직의 내부에서 발견된 비율 중 절반 이상이 최종 사용자에 의해 발견되었다. 관제대상과 범위가 주로 네트워크 영역으로 한정되어 있고 외부로부터 유입되는 공격에 대한 모니터링에 집중하는 보안관제 체계가 사고의 원인으로 파악되었다. 즉 내부 PC를 대상으로 하는 공격이나, 패턴기반의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 취약점을 이용한 APT공격, 사회공학적 공격 등에는 한계를 보이는 경우이다. 향후 사물인터넷(IoT)의 증가로 인하여 더 많은 취약점 공격과 대량의 비정형 데이터가 증가할 경우 내외부적인 공격에 보안 체계가 더 체계적이고 계층적 방어 보안 모델로 대응해야 한다.

인터넷 확산에 따라 소프트웨어의 보안 취약점을 이용한 공격이 커지고 있다. 이와 같은 공격을 방지하기 위해서는 응용프로그램을 사전에 보안 취약점을 분석하여 분석된 취약점에 대해서는 시큐어 코딩을 적용하여 취약한 코드를 개선해야한다. 본 논문에서는 보안취약점을 분석하기 위한 공개 정적분석도구를 활용하여 분석하고 취약점 유발 코드는 시큐어 코딩을 적용하여 소프트웨어 보안을 할 수 있게 적용하였다.

IoT 환경에서 무선랜의 사용률은 매년 증가하고 있고 그에 따른 무선공유기의 보안은 매우 중요함에도 불구하고 다수의 사용자들은 보안수용성이 낮은 것으로 조사되어 이에 대한 연구를 진행 하였다. 본 논문은 한국 사용자들의 무선공유기 활용도를 조사하고, 보안수용성과의 연관성을 분석하여 보안수용성의 향상을 위한 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 논문의 조사에 따르면 대부분의 사용자들은 무선공유기에 대한 보안수용성이 부족하며 간단한 보안방법 조차 실행하지 않았다. 이를 바탕으로 사용자의 보안수용성은 현재 매우 낮다는 것을 알 수 있으며 보안수용성의 향상을 위한 가이드라인을 제시하였다. 본 논문은 사용자들에게 보안의식을 심어주고 보안에 쉽게 접근하게 할 수 있는 보안수용성 향상의 기반으로 유용하게 사용 할 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 포렌식은 그동안 보안의 차선이 되어왔다. 디지털 포렌식은 늘 보안 사건이 일어난 후에만 사용되는 것으로 인식되었다. 산업의 규모가 커지고 보안의 범위가 넓어지면서 보안은 자본주의 사회에서 필수가 되었다. 이에 따라 디지털 포렌식의 역할은 중요해졌고 관심도 늘어나게 되었다. 하지만 보안 사건이 일어난 후, 그 뒤를 따라가는 것은 힘들고 한계가 있다. 특히 정보는 한번 새어나가면 걷잡을 수 없고, 경제적 손실도 막대하다. 또한 디지털 포렌식을 통해 증거를 수집한다고 해도 디지털 정보는 특성상 조작하기가 쉽기 때문에 법원에서 증거로 인정받기 위해서는 매우 까다로운 절차를 거쳐야 한다. 아직까지 한국에서는 디지털 증거를 어디까지 인정해야 하는지에 대한 명확한 기준이 없기 때문에 까다로운 절차를 거쳤다고 해서 증거로 인정받는다는 보장이 없다. 따라서 보안에 대해서는 예방하는 것이 최선이고 필수이다. 이 논문에서는 그동안 차선으로 인식되었던 디지털 포렌식 도구를 이용하여 보안 사건보다 한 발짝 앞서 보안을 관리하는 방법에 대해 검토하고자 한다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 이러한 클라우드 스토리지에 사용자의 수많은 데이터가 저장됨에 따라 클라우드 스토리지의 신뢰성에 문제가 발생하고 있다. 비신뢰적인 관리자 및 공직자로부터 클라우드 서버에 저장된 사용자의 데이터를 안전하게 저장하기 위한 다양한 암호 기술들이 계속해서 연구되고 있다. 하지만 기존의 데이터 암호 기술들은 클라우드 스토리지 상에서 여러 사용자 간의 데이터 공유 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 비신뢰적인 클라우드 스토리지를 고려하여 속성기반 암호로 암호화된 키를 재암호화하여 다른 사용자와 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 데이터 공유기법을 제안한다.

최근 IT기술과 인터넷의 발전으로 시간과 공간에 제한을 두지 않고 업무를 처리해야 하는 상황으로 업무환경이 급격히 변화되고 있다. 특히 기업에서는 외부 네트워크와 정보교환의 필요성이 증가되었고, 구성원들의 잦은 외근, 출장 등 사무실 밖에서 업무를 처리하는 비중이 높아져, 내부뿐만 아니라 외부와의 정보공유를 하는데 있어 안전한 네트워크 구조를 요구하고 있다. 외부에서 효율적이고 안전하게 내부시스템에 접속할 수 있게 사용되는 것이 VPN(가상사설망: Virtual Private Network)으로, 기관 및 기업에서 VPN을 지속적으로 도입하여 운영하고 있다. 하지만 VPN에 인증이 성공되면 다양한 업무시스템에 접근이 용이하기 때문에, 악의적인 사용자로부터 정보유출이 손쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용되고 있는 VPN에 대해 관리가 잘 이루어지는지 확인하는 실태점검 리스트를 제시하고, VPN에 대한 정보유출방지 모니터링을 위해 VPN의 접속로그를 분석하여 정보유출 보안위협행위를 탐지할 수 있는 시나리오를 도출하고자 한다.

힙(heap) 영역은 데이터 또는 코드가 동적으로 할당되는 영역이다. 따라서 heap 영역에 악성코드가 할당되면, 바이러스 백신이 탐지하거나, 분석하기가 어려워진다. Heap 영역의 코드가 실행될 경우, 사용자의 허가를 받지 않은 동작을 수행하여 사용자에게 피해를 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 툴을 이용하여 heap 영역의 코드를 정적 스캔하는 방법을 제시한다,

최근 사물인터넷에 대한 발전이 빠르게 이루어짐에 따라서 인터넷 상의 보안 이슈 또한 증가하고 있다. 이에 따라 데이터를 안전하고 은밀하게 통신하기 위한 공개키 기반 구조 (public-Key Infrastructure: PKI) 기술이 발전하고 있다. PKI는 신뢰할 수 있는 기관에서 개인이나 기관을 식별할 수 있는 인증서를 저장하고 있으며 이를 활용할 수 있도록 돕는 디렉토리 서비스를 제공한다. 특히 기존의 PKI 구조에는 사용자의 경험이 담겨있는 패스워드 기반으로 개인키를 암호화 하고 있다. 이는 사용자 인증과 데이터 암호화와 같은 강력한 보안 서비스를 제공하고 있지만 이 또한 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반 구조의 핵심 요소에 대해 논의하며 보안 취약점을 분석한다. 이를 통해 안전한 사물인터넷 환경을 위한 연구 방향을 제시한다.

최근 금융과 IT가 결합한 핀테크 산업이 빠르게 성장하고 있다. 전통적 금융 서비스에서 벗어나 소비자 접근성이 높은 인터넷, 모바일 기반 디바이스의 장점을 활용하여 송금, 결제, 자산관리 등 다양한 분야의 금융서비스를 제공한다. 하지만 핀테크 기술 발전으로 네트워크, 클라이언트, 시스템 등 각각의 부문에서 새로운 보안 위협 요소가 증가 할 것이다. 본 논문에서는 핀테크 보안의 고려사항과 연구동향에 대해 살펴보고 현재 핀테크 분야에서 보안이 적용된 시스템에 대해 분석하고 취급되는 정보보호의 중요성에 대해 고찰한다.

스마트폰이 출시된 이후 지금까지 개발된 안드로이드 앱은 초기 앱 자체의 문제가 있었으나 스마트폰 시장이 점차 확대 되면서 개발된 안드로이드 앱의 보안 취약점과 악성코드가 삽입된 어플리케이션의 .apk 파일 배포로 인해 무결성이 지켜지지 못하고 보안 문제가 끊임없이 발생하며 안드로이드폰에 설치된 앱의 위 변조로 악성코드가 삽입된 APK 파일을 이용해 설치하였을 경우 소스코드의 부정 사용과 개인정보유출 등 2 차로 금융사기 유도, 소액결재 등 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 위 변조된 안드로이드 어플리케이션의 진본 여부를 확인하 위해 방안을 제안하며 악의적인 목적으로 만들어진 위 변조된 안드로이드 어플리케이션 apk 파일을 이용한 설치로 부정 사용되는 안드로이드 어플리케이션의 진본 설치 여부를 진단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

인터넷이 발전하면서 사이버 공격이 증가하고 있으며, 사이버 공격에 사용되는 악성코드도 점차 지능화 되고 있다. 악성코드 탐지에는 정적분석을 통해 악성코드의 특정패턴을 비교하는 시그니처 기반 접근법이 널리 사용되고 있으며, 높은 탐지율과 빠른 탐지속도를 보인다. 그러나 알려지지 않은 신종 악성코드(0-day)와 실행압축, 난독화 둥에 의한 변종 악성코드를 분석하기에 한계가 있다. 더욱이 악성코드의 정적분석은 많은 노력과 시간이 소모되는 작업이며, 최근 악성코드들은 대부분 정적분석 우회기술이 적용되어 대량으로 유포되는 실정이다. 그러므로 악성코드를 직접 실행시켜 발생되는 이벤트들을 수집하여 의미를 분석하는 동적분석이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 악성코드에 적용된 동적분석 우회기술에 관하여 기술하고 나아가 동적분석 우회기술이 적용된 악성코드를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.

인터넷을 통한 악성코드의 확산이 나날이 증가하고 있는 가운데 특정 대상을 목표로 하여 지능적이고 지속적으로 공격하는 Advanced Persistent threat(APT) 공격이 이슈가 되고 있다. APT 공격은 특정 시스템을 목표로 하여 공격하기 때문에, 실제 공격이 성공 했을 시에는 그 피해가 더 치명적일 수 있다. 본 논문에서는 APT공격의 정의를 살펴보며, 최근에 발생하는 일반적인 APT 공격의 형태와 그 대응 방안에 대해 논의한다.

근래 들어 모바일 기기의 시스템을 장악하여 사용자의 기밀 정보를 빼내는 악성 행위의 한 방법으로 Code Reuse Attack (CRA)이 널리 사용되고 있다. 이와 같은 CRA를 막기 위하여 call-return이 일어날 때마다 이들 address를 비교해 보는 shadow stack과 branch에 대한 몇 가지 규칙을 두어 CRA 를 탐지하는 branch regulation과 같은 방식이 연구되었다. 우리는 shadow stack과 branch regulation을 종합하여 여러 종류의 CRA를 적은 성능 오버헤드로 탐지할 수 있는 CRA Detection System을 만들고자 한다. 이를 위하여 반드시 선행 되어야 할 연구인 바이너리 파일 분석과 meta-data 생성 및 압축 기술을 제안한다. 실험 결과 생성된 meta-data는 압축 기술을 적용하기 전보다 1/2에서 1/3 가량으로 그 크기가 줄어들었으며 CRA Detection System의 탐지가 정상적으로 동작하는 것 또한 확인할 수 있었다.

보안은 오직 기술을 관리하는 것이 아닌 사람관리, 조직관리, 경영관리이다. 그 중에서도 인적자원은 모든 산업에서 가장 중요한 자원임과 동시에 보안의 측면에서 볼 때 가장 통제해야 하는 존재이다. 이는 산업보안에서 가장 큰 이슈인 산업기술 기밀 유출이 주로 전 현직 임직원 및 협력업체 직원 등 인적자원을 통했기 때문이다. 미래 산업의 중심이 될 IoT환경에서는 산업기술이 핵심자산이므로 이에 더 주목해야 할 필요가 있다. 이처럼 인적자원에 대한 통제와 관리가 산업보안에서 중요한 의미를 갖는 것에 비해 기존의 보안관리체계의 통제항목은 대부분 IT적인 부분에 치중되어있다. 또한, 체계적인 운영이 부족하고, 산업스파이, 정보절취 등 다양한 위험요소가 존재한다. 특히, 인적자원은 완벽한 예측이 불가능하므로 위험을 최소화하는 방법을 고안해 대는 것에 유념하여 IoT환경에서의 인간중심적인 보안관리체계 구축해야한다. 이를 위해 기존의 정보보호 관리체계 분석을 통하여, 기존의 인적보안 지침들의 적합성을 따져 우선순위를 적용하여 효율적인 인적자원관리 방법론을 설계하였다. 본 연구결과는 보유자원을 가장 효율적으로 활용하여, 그 조직에 적합한 보안체계를 구축하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

기존 IP기반의 공용망에서는 폐쇄망의 구조로 사용되고 있다. 이런 구조는 구조상의 문제와 보안상의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 현재 IP기반의 공용망에서 발생할 수 있는 여러 보안 문제를 해결하기 위해 현재 네트워크 구조의 문제와 보안상의 문제를 제시하고 고신뢰 네트워크 시스템의 필요성을 제안한다. 제안하는 고신뢰 네트워크에 기능 요구사항과 보안 요구사항에 대하여 분석하고 보안 요구사항별 고신뢰 네트워크 핵심기술을 도출한다.

스마트폰 사용자가 급격하게 증가함에 따라 BYOD(Bring Your Own Device)정책을 펼치는 회사들이 많아졌지만 스마트폰 악성코드로 인해 회사 네트워크 전체가 위험한 상황에 직면해있다. 현재 다양한 스마트폰 악성코드 탐지 기법들이 연구되고 있지만 대부분 단일 어플리케이션을 대상으로 탐지를 수행하고 네트워크 환경과는 독립적으로 탐지한다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 네트워크 환경을 고려한 Tagging 기반의 프로세스 행위 감시 에이전트를 제안한다.

패킷 캡쳐는 IDS 및 IPS에서 가장 중요한 개념이다. 악성 패킷에 대한 시그니쳐를 탐지하여 사전에 차단할 수 있기 때문이다. OpenFlow를 이용하여 네트워크 패킷 요청 혹은 응답을 특화된 서버, 즉 인터넷검역소를 거친 후 종단 사용자에게 전달할 수 있다. SDN의 특성을 활용하여 종단 사용자는 어떤 프로그램도 설치하지 않고도 네트워크에 연결되어 있는 것만으로 가장 빠른 보안을 적용받을 수 있다. 본 논문에서는 SDN상에서 네트워크 검역을 위해 오픈 소스 Bro IDS를 이용하여 패킷을 캡쳐하는 방법과 발생한 문제와 그에 대한 해결법을 제안한다.

정보통신기술의 발전으로 컴퓨터에 대한 의존도가 높아지고 있다. 이런 높은 의존도는 곧 사이버 보안적인 측면에서 문제가 생길 경우 국가적으로 큰 혼란이 발생한다는 것을 국내에서 발생한 사고들을 통해 알 수 있다. 이에 대응하기 위해 많은 보안 솔루션들이 존재함에도 불구하고 보안 사고들이 지속적으로 발생하고 있는 것은 특정 기능에 국한되어 중복과 취약점이 존재하고 있기 때문이다. 이러한 정보보호 환경의 한계를 극복하고자 새로운 개념의 SDN을 활용한 검역 시스템을 제안되었으며, 본 논문에서는 SDN을 활용한 검역 시스템 내에서 적용할 로그 분석 시스템을 제안한다.

가정의 모든 전기적인 기기들이 사용자에 의해 원격제어 될 수 있는 환경을 스마트홈이라 한다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생할 수 있는 보안위협에 대해 알아보고, 스마트홈 보안위협을 해결하기 위한 국내 외 보안 R&D 및 솔루션 개발, 표준화 및 정책 동향에 대해 알아보고자 한다.

When cyber attacks are discovered in nuclear facilities, licensees are required to notify regulatory organizations for quick action. This also helps regulatory organizations to strengthen regulatory capabilities for cyber security. Currently the U.S. issued the final draft rule for Cyber Security Event Notifications. Domestic regulatory activities being at an early stage for cyber security need to implement law for Cyber Security Event Notifications. Since the current laws are focused on the aspect of safety, they are in need of more specific laws for cyber security.

허니넷이란 공격자에게 인위적으로 침해된 후 공격자의 행동을 관찰할 수 있는 정보보호 체계 중 하나로 사전에 취약한 자원을 준비하여 공격자가 외부에서 접근할 수 있도록 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 최근 사이버 공격은 외부에서 발생하기보다는 내부에 좀비PC를 만든 후 내부 경유지로 활용하여 공격하는 것이 추세이다. 따라서 기존 허니넷으로는 내부 경유지를 활용한 공격에 적극적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. '11년 농협 전산망 마비 사태의 경우 유지보수 업체의 PC가 내부 경유지로 활용되어 기업 내부망에 침입한 사례로 공격자는 내부 스캔을 통해 주요 자원을 식별하여 사이버 공격을 수행하였다. 이처럼 내부 경유지를 활용한 공격의 시작점은 내부 스캔단계로 사전에 이를 식별할 수 있다면 많은 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 내부 스캔공격을 식별할 수 있는 Simple 허니팟을 구현하고 이를 활용한 분산 허니넷을 구축하여 내부공격에 대한 효과적인 대응방안에 대하여 제안하고자 한다.

인터넷 활용이 다양해짐에 따라서, 사이버 상의 특정 조직에 대한 표적공격에서부터 불특정 다수에 대한 공격까지 불법적인 경로를 통해 목적을 달성하거나 금전적인 이득을 취하기 위한 사이버 공격기법은 갈수록 그 경로가 다양해지고 치밀해지고 있다. 스마트폰의 등장과 함께 휴대용 기기의 사용은 급증하였고, 휴대성과 편리성은 많은 사람들의 서비스 이용환경을 데스크톱환경에서 이동환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경의 변화는 보안위협 경로를 확장시킨다. 지능적이고 다양해진 보안 위협으로부터 조직의 시스템에 대한 통합적 가시성을 확보하는 일은 위협에 대비할 수 있는 방법을 제공할 수 있게 된다. 본 연구에서는 보안위협이 될 수 있는 상황을 탐지하기 위해서 조직의 특성에 맞는 보안정책을 수립하는 방법에 대해 정리하고 이에 따른 보안 관제와 운영을 할 수 있는 시스템 설계 방법을 제안하고자 한다.

신호등을 제어하는 교통신호제어기는 차량의 흐름을 제어하는 중요한 역할을 하는 장치이다. 만약 도심지에서 교통신호제어기가 침해되었을 경우 교통마비 현상이 발생하거나 자칫 교통사고까지 유발할 수 있다. 하지만 현 교통신호제어기는 물리적 보안 이외 인증, 행위제어, 통신구간에 대한 보안이 무척 취약하다. 따라서 이를 보안하기 위해 각각의 위험 요소에 대해 분석하고 그에 맞는 대응방안을 마련할 필요가 있다. 본 논문에서는 신호등 교통신호제어기의 취약점을 분석하고 각각의 취약점에 대해서 대응책을 제시하고자 한다.

사물인터넷 (IoT), 핀테크(Fintech) 등 새로운 기술의 등장으로 보안성에 대한 부분이 커지고 있다. 모든 사물이 인터넷과 연결되는 사물인터넷 기술로 인해 악성행위와의 접점이 크게 증가했으며, 핀테크(Fintech)는 전통적인 보안시스템의 개혁을 요구하고 있기 때문이다. 사물인터넷 환경에서 이루어지는 간편 인증 결제시스템이 발전함에 따라 다양한 보안위협요소가 발생할 것으로 예상한다. 접점의 증가로 인해 고객이 실수로 악성코드를 받게 될 가능성과 사물인터넷의 핵심 기능인 원격접속에 대한 위협이 대표적인 예라고 할 수 있다. 그러나 현재 고객의 단말을 강제로 통제할 수 있는 방법이 전무한 상황이고, 향후 서비스에서 필요한 고객정보수집과 활용에 대한 정책이 필요한 시점에서 발생할 수 있는 해킹 기법을 제안하고자 한다.

ICT 기술의 발달과 활용이 급속하게 증가하고 있는 상황에서 서비스와 시스템의 융합이 활발히 진행되고 있는 가운데 시간과 장소에 구애 받지 않고 스마트 폰을 이용하여 간편하게 이루어질 수 있는 결제시스템 방식에 관심이 늘어나고 있는 것에 대하여 여러 가지 IT기술들이 접목되어 시장에 나타나고 있다. 최근 주목받고 있는 기술로 BLE(Bluetooth Low Energy)기반인 비콘이 있다. BLE 비콘은 에너지 소모율이 적은 것이 가장 큰 특징이며 자동으로 사용자의 위치를 파악하고 서비스를 제공할 수 있다. 비콘이 스마트폰 결제 시스템에 새로운 방식이며 혁신의 바람을 불러온 것은 사실이지만, 비콘 관련 연구 및 개발에서 블루투스 신호를 사용한다는 점을 바탕으로 거리의 정확도의 미흡함과 통신 도달범위가 크다는 것을 관련하여 보안의 위험성을 가지고 있다는 점이 문제로 지적된다. 본 논문에서는 BLE 비콘 결제의 전반적인 시스템을 분석하고 보안의 취약함을 도출하여 그에 따른 요구사항을 연구함으로써 결제시스템의 보안 취약점을 최소화 할 수 있는 대응방안을 제안한다.

ActiveX가 법규제로 인해 없어지고 새로운 간편 절제 시스템이 출시되고 있다. 새롭게 도입되는 간편 결제 시스템의 경우 사용자가 한 번 내려 받으면 인터넷 익스플로러뿐만 아니라 사파리나 크롬 등 다른 브라우저를 사용 시 따로 보안프로그램을 내려 받지 않아도 된다고 한다. ActiveX대신 새로운 결제 시스템의 'exe'방식의 프로그램은 한 번 내려 받아 영구 사용할 수 있으며, 이러한 'exe' 프로그램은 인증우회가 가능하여 해커가 제3자의 금융정보를 가지게 된다면 간단한 우회를 통한 공격이 가능할 것으로 예측된다. 본 논문에서는 이러한 인증우회 공격에 관한 시나리오 및 'exe'프로그램 내부의 보안프로그램에서의 이상 징후 조기 탐지를 이용한 사전 예방기법을 제안한다.

앞으로 IoT가 활성화 됨에 따라 IoT 디바이스(TV, 냉장고, 차트 등)에서 결제가 가능한 시스템이 보편화 될 것이다. IoT에 핀테크 결제 시스템이 융합되어 결제 시스템이 간소화 되면서 인증 시스템 또한 간소화 되고 있다. 편리성을 추구하는 핀테크 결제 시스템은 보안에 더욱 취약해질 것으로 예상된다. 현재의 핀테크 결제 시스템을 대상으로 패스워드 인증방법의 취약점과 지문 인증방법의 취약점을 도출하여 공격 시나리오를 제안한다. 본 논문에서는 지문 패턴 인증을 통하여 편리성을 유지하면서 보안을 강화하는 대응방안을 제안한다.

U-Healthcare는 언제 어디서나 환자의 생체 건강을 관리하고 유지할 수 있도록 하는 정보통신기술이다. U-Healthcare통신은 대부분 무선통신을 사용하여 검진 결과나 위급 시에 감지된 환자의 정보를 병원 서버로 전송한다. 이 때 U-Healthcare기기나 병원 서버에 악의적인 행위자가 DDoS공격을 하면 환자의 정보는 병원서버까지 전송되지 못해 병원의 도움을 받을 수 없는 상황이 발생된다. 이에 대응하기 위하여 본 논문은 U-Healthcare 통신 공격 패턴과 시나리오를 빅데이터로 구축한다. 그 후 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 서버를 공격하면 DB와 연동하여 일치된 공격을 막을 수 있다. 앞으로 원격의료 서비스에서 나타날 수 있는 보안 위협을 알아보고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에 대응할 수 있는 방법을 제안한다.

해킹의 범위가 넓어지고 있는 현 시대에는 컴퓨터 통신 장비만을 해킹 하던 과거와 달리 우리가 살고 있는 21세기에는 컴퓨터 시스템에 한정되지 않고 인간이 사용하는 모든 장비에 통신시스템이 설계되면서 해킹이 가능한 장비들의 범주가 증가하고 있고 인간이 사용하는 모든 통신장비를 해킹하는 사례가 증가하는 추세이다. 특히 스마트 자동차가 나오기 시작하면서 스마트 자동차에 대한 해킹의 위험이 높아지고 있는 상황이다. 블루투스에 대한 보안적인 요소들과 보안 취약점 및 대응방안에 대하여 제안하였다.

온라인 게임에서 핵 프로그램을 탐지하는 방식 중 하나인 시그니처 탐지 방식의 문제점을 제시와 제시된 문제점을 보완하기 위한 발전된 시그니처 탐지 방식을 적용하므로 인하여 기존의 가지고 있던 문제를 개선할 수 있는 방법이다. 이 방식을 기존에 탐지하고 있는 방식과 병행할 경우 핵 프로그램을 수집해야하는 번거로움과 미 탐지로 인한 게임내의 핵 프로그램을 탐지하는데 일조할 것으로 보인다.

M2M technology enables us to "Things" and collect various kinds of information from "Things". M2M is defined as a technology that enables electronic and mechanical devices to communicate with each other seamlessly and perform actions without human intervention. In this paper, we review some security solutions for M2M devices and show our light weight framework which is responsible for security of constrained M2M devices. In addition to the above-mentioned ones, we propose the framework can be applied for constrained environment and give conclusion and future works.

본 논문에서는 공인인증서 의무화 사용이 폐지되면서 전자서명 신기술이 도입되고 있으며 이에 국내 전자서명법과 국외 전자서명법에 대한 조사 및 분석을 통해 전자서명 신기술 도입 시 전자서명 기술을 운영하기 위한 법제도적인 지원방안을 제시하였다.

정보통신기술이 발달하면서 전자상거래 시장이 성장하였고, 전자상거래 결제수단 및 본인인증 수단으로써 공인인증서 의무화가 도입되었으나, 공인인증서의 호환성, 액티브X. 해킹, 개인정보유출 등의 문제로 인하여 2015년 3월 의무 사용 제도가 폐지되었다. 이에 다양한 전자서명 신기술이 도입될 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 전자서명 신기술 도입의 기반을 마련하고자 전자서명 신기술을 분석하고 안전한 전자서명 도입 및 적용방안을 연구하였다.

사이버전의 위협은 종전에는 정보체계와 인터넷망에 국한되는 것으로 여겨졌으나 현재에는 망분리 환경이나 정보체계가 아닌 소프트웨어에 대해서도 위협이 실제하고 있으며, 그 공격 양상이 다양화 복합화 되는 경향을 보이고 있다. 향후 사이버전은 융복합 무기체계가 포함하고 있는 다양한 내장형 소프트웨어에 공격으로 확대될 것이며, 이에 따라 무기체계 내장형 소프트웨어에 대한 사이버전 대용 준비가 필요하다. 본 논문에서는 무기체계 내장형 소프트웨어의 사이버전 대용을 위한 방안으로 무기체계 내장형 소프트웨어의 보안성 강화를 위한 보안강화코딩(시큐어 코딩)을 적용 보안 프레임워크를 제안한다.

개인의 의료 정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 개인정보 유출은 유출된 정보의 해당 당사자의 사회적 고립과 정보의 질에 따라 당사자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 판리가 필요하다. 따라서 의사, 간호사, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통해 병원 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 특화된 역할기반 접근제어(Role-Based Access Control)를 제정해야 한다. 환자 자신이 자신의 의료정보를 특정한 사람에게 접근 권한을 주어 확인할 수도 있게 하고 그 외의 다른 부분들도 제어 할 수 있게 권한을 부여 할 수 있어야 한다. 본 논문은 현재 의료 및 진찰 정보 관리를 위해 RBAC모델을 기반으로 의료정보보호를 위한 접근제어 방법을 분석하고 각 정보의 객체들과 사용자 간의 효율적인 역할 분담과 한계를 통해 의료 정보의 보호방안을 고찰한다.

CoAP은 제한된 성능을 가진 디바이스들이 사용할 수 있도록 설계된 경량 프로토콜이다. 이는 최근 많은 관심을 받고 있는 사물인터넷에 사용되는 경량 디바이스들에 적용될 수 있다. 또한 CoAP은 멀티캐스트를 지원하기 때문에 많은 디바이스가 사용되는 사물인터넷 환경에서 효율적인 트래픽 관리가 가능하다. 하지만 CoAP 멀티캐스트의 경우에는 COAP 유니캐스트에 비해 상대적으로 보안에 취약하다. 따라서 본 논문에서는 CoAP 멀티캐스트 보안 취약점에 대해 조사하고 분석한다.

최근 인터넷 기술 발전에 따라 웹 시장이 커지고 웹 사이트 범죄가 급증하고 있다. 통계에 따르면 악성코드 주요 전파경로로 웹 사이트가 가장 높은 비율을 차지 할 정도로 조심해야 할 전파경로 중 하나이다. 그 중에서 이 논문은 웹 사이트 관련 공격 기술 중 하나인 크로스 사이트 스트립트(Cross Site Script, XSS)취약점을 알아본다. 먼저 XSS에 대해 알아보고, 실제 공격 예시를 살펴본다. 그리고 XSS를 막기위한 방어대책으로 화이트 리스트와 필터링에 대해 알아본다.

Malicious(악의적인) + Code 즉, 악의적인코드를 포함한 소프트웨어라는 의미로 줄여 Malware(Malicious + Software) 라고 불리는 악성코드는 최근 네트워크와 컴퓨터의 급속한 발전에 따라 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 폭발적인 증가율 추세를 보이고 있는 악성코드의 위협을 대비하기 위해 악성코드에 대한 분석이 필요한데 그 분석의 종류로는 초기분석, 동적 분석, 정적분석으로 나누고 장, 단점을 정리하였다. 또한 악성코드 대량화에 따른 효율적인 분석과 빠른 의사결정을 위한 악성코드 유사도에 대한 연구를 소개하고 API Call Sequence와 분류된 API를 이용한 악성행위 유사도 판별법을 제시하고 실험하였다.

본 논문은 현재 이슈화 되고 있는 CCTV에서 광역 감시를 위한 지능형 영상보안중 프라이버시 보호기술에 대해 서술한다. 다중 영상 카메라에서는 단일 CCTV에서 일부 지역에 대한 감시를 벗어나 지역과 지역을 연계하여 보다 넓은 지역을 하나의 시스템으로 연동하여 개인 신변의 안전 서비스를 제공하는데 목적을 갖는다. 본 논문에서는 다중 영상 카메라에서 프라이버시 보호 방법으로써 마스킹 기술, 이벤트 탐지 기술, 그리고 연동 기반의 객체 추적 기술, 객체 검색 기술 및 증거영상 생성 기술을 제시한다.

Our scheme going to use the advanteges of shadow technical and use it in flash memory. With our scheme we can maintain the system from corruption by making a capy table for table mappinng. It is make us to recover the data easily when something unusually happen to the system.

2014년을 기준으로 안드로이드 OS기반 태블릿이 전체 태블릿 시장의 67.4%를 차지하고 있고, 스마트폰은 약 80%에 육박하는 시장 점유율을 가지고 있으므로 스마트폰 사용자 5명 중 4명은 안드로이드 스마트폰을 사용한다. 스마트폰이 가진 편리성으로 인해 급속도로 확산되고 있는 스마트폰 중 특허 안드로이드 환경의 스마트폰의 보안 취약점을 이용한 보안사고가 꾸준히 증가하고 있다. 스마트폰에는 주소록, SMS, 위치 정보 등의 많은 개인정보들이 담겨 있는데, 스마트폰이 가지고 있는 다양한 종류의 보안 취약점을 이용하여 개인 정보를 갈취하고 악용하는 등의 악의적인 목적의 공격들이 끊임없이 발생하고 있다. 따라서 본 논문은 개인정보의 유출을 막기 위한 다양한 보안 기법에 대해 살펴보고자 한다.

향후 사이버전 환경에서는 기존의 인터넷망과 인터넷 서비스에 대한 사이버 공격을 통한 서비스의 마비 뿐만 아니라, 무기체계 자체에 대한 사이버 공격을 통해 군사 지휘통제에 대한 전략적 수단과 군사작전 수행의 마비를 위한 전술적 수단으로써의 다양한 사이버 공격형태들이 발생할 것이 예상된다. 이러한 사이버 공격에 대한 대응 수단으로 무기체계 내장형 소프트웨어에 대한 시큐어 코딩의 적용이 필요하며, 본 논문에서는 무기체계 내장형 소프트웨어에 대한 시큐어 코딩 적용 관련한 그 동안의 연구 동향을 살펴보고 향후 연구 방향을 제안하였다.

본 연구는 블록 형태의 프로그래밍 툴인 앱 인벤터를 이용해 학생들의 학업에 대한 정보와 궁금증을 해결해 줄 수 있는 인터넷 강의평가 앱 개발을 연구하였다. 앱을 개발하는 과정에서 웹 데이터베이스와 구글 퓨전 테이블을 이용하여 로그인 기능과 사용자들에게 공유하여 볼 수 있는 게시판 기능을 추가하였다. 이 기능을 통하여 사용자간에 정보를 공유하여 인터넷강의 선정에 정보제공 방법을 연구하였다.

최근 건설 프로젝트의 대형화 및 다양한 신공법들의 도입으로 불확실한 위험도 요인들이 점점 증가함으로써 일련의 시스템적 절차에 따른 리스크 관리(Risk Management) 체계를 수립하여 활용하고 있다. 하지만 국내 시공사와 발주사들은 과거 자신의 경험과 직관에 의존하여 리스크를 다루고 있을 뿐 공사와 관련된 요인을 체계적으로 분류하고 수치화하여 관리하는 곳은 거의 찾아 볼 수가 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 건설 리스크 관리수준 향상을 위해 건설실패지수를 활용한 기업단위의 정량화 시스템을 설계하고, 이를 표준화하기 위한 정부 연계 시스템 구성에 대해 연구하였다.

"녹색건축 인증제도"는 건축물의 자재생산단계, 설계, 건설, 유지 관리, 폐기에 걸쳐 건축물의 전 과정에서 발생할 수 있는 에너지와 자원의 사용 및 오염물질 배출과 같은 환경 부담을 줄이고, 쾌적한 환경을 조성하기 위한 목적으로 건축물의 친환경성을 평가하여 인증하는 제도이다. 우리나라는 2002년부터 제도를 운영해오고 있지만 LCA를 기반으로 한 평가기준이 미비하고, 인증대상 확대에 따른 수요를 대처하기 어려운 구조이다. 따라서 본 논문에서는 G-SEED와 국외 인증제도의 비교분석을 통해 문제점을 도출하고, 이를 해결하기 위한 IoT 환경에서의 G-SEED : EB 시스템 설계를 목적으로 하였다.

이 연구에서는 노드 & 컴포넌트 기반 개발(Node & Component Based Development, NCBD)을 지원하는 게임엔진을 직접 설계, 제작하는 내용이다. NCBD를 지원하는 게임엔진은 이미 상용화된 유명게임엔진들(Unity, Unreal, Cocos2d-x)이 공통으로 지원하는 프로그래밍 패러다임이며, 이러한 노드 & 캠포넌트 구조는 깊은 상속구조를 지향하는 구조보다 유연하고 직관적이다.

기존의 조사에 따르면 현재 소프트웨어 개발 프로젝트의 실패율은 높은 편이다. 미국의 The Standish Group의 보고서에 따르면 소프트웨어 프로젝트의 성공률은 약 32%로 낮음을 볼 수 있다. 소프트웨어 프로젝트 성공에 영향을 주는 요소 중 하나는 인력배치이다. 이는 소프트웨어 개발 프로젝트의 참여 인력 구성에 따라 생산성, 비용 및 개발기간이 달라지게 되기 때문이다. 즉 인력 구성에 따라 프로젝트 성공률에 많은 영향을 주게 될 수 있다. 프로젝트 인력할당은 WBS(Work Breakdown Structure)에 따라 PM(Project Manager) 또는 부서장이 할당하게 되는데, 이들은 프로젝트 구성원들의 상세한 정보까지 파악이 어렵기 때문에 인력구성의 어려움이 존재한다. 과거에 수행했던 개발 프로젝트에서 유사성이 높은 작업을 했음에도 불구하고 전혀 경험이 없는 작업에 할당되면 상대적으로 업무 지식습득에 어려움을 겪고 시간 지연에 따른 비용이 추가적으로 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구는 소프트웨어 개발 프로젝트 구성원의 상세한 정보들과 소프트웨어 개발 업무와의 유사도 측정을 통해 인력을 업무에 할당하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 제안한 기법을 프로토타입으로 구현한 후 현업에서 실제 개발되는 프로젝트에 적용하여 제안 기법의 우수함을 평가한다.

소프트웨어 산업의 발전에 따라 개발 수요의 충족 및 개발 효율성의 증대를 위해 다양한 개발 방법론과 개발 지원 도구들이 등장해 왔다. 그러나 데이터베이스 응용 소프트웨어(Database Application Software, DB-App)의 개발이 활발함에도 불구하고, 해당 분야 개발의 효율을 도모하는 방안에 관한 연구는 미비한 실정이다. DB-App의 소스 코드(Source code)에는 쿼리(Query)문이 빈번하게 사용되지만 작성 과정에서 오류가 발생하기가 쉽고 관리에 대한 어려움이 있다. 이는 개발 효율을 저하시켜 비용을 증가시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 다양한 데이터베이스와 프로그래밍 언어로 개발되는 DB-App 개발을 지원하기 위한 방법을 기술하였으며, 사용자의 설정에 따라 쿼리문을 포함한 소스 코드를 생성하는 도구를 설계하였다.

선박운항 시뮬레이터 시스템은 실제 선박의 움직임을 사실적으로 모사하여 선박운항을 가상으로 체험하도록 하는 시스템이다. 최근 해양안전에 대한 관심이 증가하면서 이러한 시뮬레이터 시스템에 대한 요구사항이 다양해졌지만, 그 구성이 복잡하여 다양하게 활용되지 뭇하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 플랫폼에 제약을 받지 않고 확장 및 변형이 용이한 웹 기반의 시뮬레이터 프레임워크를 제안하였다. 제안하는 프레임워크는 최신 웹 기술을 기반으로 데이터베이스, 서비스, 인터페이스, 어플리케이션 계층으로 구성되며, 규모와 목적이 다양한 시뮬레이터 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 기대한다.

컴퓨터 프로그래밍 과정에서 학생간의 수준 차는 반 전체의 성취도를 결정하는 중요 요인 중 하나다. 문제를 먼저 해결한 학생은 대기 시간이 낭비되고, 해결 하지 못한 학생은 추가 시간이 필요하다. 이는 예제 위주의 프로그래밍 교육에서는 더 심각하다. 성취도를 예측하는 선행적 기준이 있다면 학생간의 수준별 학습이 가능해 진다. 초기에 수집된 정보인 개인성향, MBTI 분석, 분당 코딩 량 데이터를 향후 필기 시험 점수와 비교 분석하여 성취도를 예측하는 방법을 제시한다.

최근 스토리지 서버에 사용되는 코어가 싱글코어에서 점차 발전하여 멀티코어가 됨에 따라 스토리지 서버에 많은 기능들이 추가되었다. 이러한 기능들을 효과적으로 사용하기 위해서는 스토리지 서버를 효율적으로 관리하는 프로그램이 필요하다. 이에 멀티코어를 효과적으로 사용하여 스토리지 서버를 효율적으로 관리할 수 있도록 멀티쓰레드 프로그램으로 스토리지 서버 프로그램을 구현하였다. 멀티쓰레드 소프트웨어는 동시 동작으로 인해 개발하는데 어려움이 있으므로 이를 해결코자 DEVS 형식론 기반의 멀티쓰레드 소프트웨어 개발 방법을 이용하였다. DEVS 형식론 기반의 모델링과 시뮬레이션을 거치고 소프트웨어를 구현하여 개발의 어려움과 검증에 대한 부분을 해결하였다.

최근에는 자동차 전장용 소프트웨어 결함으로 인한 피해로 자동차 리콜 사태가 일어나는 것을 종종 볼 수 있다. 소프트웨어 검사와 TMMi 프로세스를 전장용 소프트웨어에 이용한다면 소프트웨어 결함을 줄이며 사고 발생률 역시 감소될 수 있다. 전장용 소프트웨어에 이를 적용해 볼 때, 검사 방법에 적합한 방향으로 검사 프로세스를 개선할 수 있으며, 고품질 소프트웨어 또한 구현할 수 있다.

급속한 기술환경의 변화와 정보화 사회의 도래에 따라 시스템의 구축 비용보다 더 많은 비용이 유지보수에 투입되고 있다. 소프트웨어의 생명주기 측면에서 40-90%의 큰 비중을 차지하는 유지보수를 효율적으로 관리하는 것은 매우 중요한 문제이다. 이에 본 연구에서는 비즈니스 어플리케이션의 운영관리에 관한 사례를 유지보수 유형에 따라 분석하고, 이를 바탕으로 변경 관리의 개선 방향을 제시하였다.

정보시스템 구축 프로젝트 환경이 다양해지면서 다양한 소프트웨어 및 하드웨어의 도입이 검토되고 있다. 환경의 다양성이 증가함에 따라 프로젝트의 위험요소들이 늘어남에 따라, 프로젝트 성공을 위해 프로젝트 전반에 걸친 위험요소에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 프로젝트관리 측면에서의 위험요인에 대한 연구는 지속적으로 있어왔으나, 소프트웨어 관점에서의 위험요소에 대한 연구는 그 동안 부족했다고 판단, 기존 프로젝트 위험요소 정의를 기반으로 소프트웨어에서 정의된 위험관리요소에 대한 재정의를 통해 소프트웨어에 대한 위험요소 정의의 타당성에 대해 확인해 보고자 한다.

PMO(Project Management Office)는 프로젝트의 수행을 일관성 있게 관리하고, 성공적인 완료를 위하여 지원, 감독, 통제 등의 제반 활동을 수행하는 조직이다. PMO의 도입으로 인한 프로젝트 성과 향상에 대한 연구는 이미 해외에서는 여러 차례 보고 되었고, 최근 정부에서도 전자정부법을 개정하여 공공정보화 사업에 대한 안정적인 PMO 제도 정착을 위해 노력하고 있다. 본 논문은 이러한 배경을 바탕으로 국내 공공정보화 프로젝트 지원에 필요한 PMO 8개 카테고리, 33개 주요 기능을 2000년 이전과 2000년 이후로 구분하여 각 기능에 대한 증가율을 비교, 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 향후 더 효과적인 PMO 제도의 안착을 기대한다.

본 논문은 깊이 카메라를 이용하여 수면중에 가슴의 움직임만으로 호흡률을 예측하는 시스템을 제안한다. 카메라는 취침하는 사람의 머리 위에 위치하였으며, 취침하는 사람의 가슴 주변을 관심 영역으로 지칭하여 깊이 값의 변화를 추출하여 노이즈를 제거한 후 FFT를 계산하여 호흡률을 계산하였다. 실행에서 10명의 지원자를 대상으로 0.1 Hz 부터 0.4 Hz까지 측정하여 약 98%의 정확률을 얻었다.

안드로이드 어플리케이션은 인텐트를 이용하여 다른 어플리케이션의 컴포넌트를 실행시킬 수 있다. 이러한 상호작용이 정상적으로 호출되거나 처리되지 않으면 기대한 컴포넌트가 실행되지 않는 등의 문제점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어플리케이션간의 상호작용 문제점을 검사하기 위해 어플리케이션들의 소스코드와 매니페스트 파일로부터 컴포넌트 다이어그램과 인텐트 목록을 각각 추출하여 결합된 액티비티 다이어그램을 생성하고 이로부터 테스트 시나리오를 생성하는 기법을 제안한다.

기업, 개인에 있어 현재 많은 사람들이 인터넷을 통해 많은 행위를 하고 있다. 이중에 특히나 많은 Needs와 수요가 일어나고 관심 받고 있는 것은 e-Marketplace 이며 이중 구매하는 비중이 상당히 큰 분야가 B2B 구매시스템이다. 이에 해당 관련 시스템을 변경요청의 특성과 WBS에 미치는 영향을 분석하고 이를 개선해야 하는 방법에 대해 사례 분석을 통해 연구하였다.

본 연구에서는 플랜트 운영 중 발생할 수 있는 다양한 인적에러를 최소화하고, 예측하기 힘든 사고 발생 시 운전자의 대응과 사고피해 확산을 방지할 수 있는 플랜트 안전훈련 시스템의 설계 방안과 이를 구현하는 플랫폼에 관한 연구를 소개한다. 제안하는 플랫폼은 기존에 활용 중인 플랜트 운영자 훈련 시스템(OTS : Operator Training System)과 비교하여, 관제실 운영자와 현장 조업자가 동시에 상호 유기적인 훈련을 가능케 하는 안전훈련 시스템 개발을 목표로 하며, 추후 서브 시스템의 구현과 통합과정을 통해 본 훈련 시스템 플랫폼의 실용성을 검증할 계획이다.

커미셔닝은 건물의 에너지 사용량을 줄이기 위한 일련의 과정을 의미한다. 본 논문에서는 건물 에너지 관리를 수행하기 위한 커미셔닝 시스템의 디자인에 대해 서술한다. 건물 내에 존재하는 각 설비에 센서를 설치하는 것에 더하여 센서의 정보를 저장하기 위한 설비 작동 정보 데이터베이스가 구축되어야 한다. 설비 작동 정보 데이터베이스 및 기상 정보 데이터베이스 등을 활용하여 커미셔닝 시스템은 전체 건물의 에너지 사용 환경을 분석한다. 커미셔닝 시스템 엔진의 분석결과는 건물 관리자에게 제공되어 더 나은 건물 에너지 관리를 가능케 한다.

드론의 자동비행에서도 위급한 상황에 대한 대처로서 드론이 비행을 제대로 마치지 못하고 추락하는 사고를 막기 위하여 RC 송신기의 정교한 조작이 요구된다. RC 송신기가 위급상황에 필요하게 되므로, 항상 휴대하기를 원하나, 그 크기로 인해 휴대성이 떨어진다. 본 연구에서는 RC 송신기 기능을 휴대성이 우수한 모바일폰에 구현하여, 이 문제를 해결하고자 한다. 나아가 기존의 RC 송신기가 가지고 있지 않은 추가 기능을 함께 구현할 수 있으므로, 보다 기능적으로 성숙한 조작이 가능하도록 한다. 이를 통하여 컨트롤 모듈을 단일화하고, 안전사고에 대한 보다 신속한 대처를 지원할 수 있다.

드론은 GPS 포인트를 기반으로 무인비행이 가능하다. 이 특징을 활용하는 방안의 하나로서, 우리는 해양사고에서의 인명구조를 대상으로 하였다. 구명조끼를 GPS 신호발생기로 구현하고, 이를 이용한 웨이포인트를 설정함으로써, 드론으로하여금 재난자에게 우선 접근할 수 있도록 구현할 수 있다. 이를 실제 구현하기 위해서는 GPS 신호를 드론의 웨이포인트값으로 바꾸어 넣어주는 소프트웨어적 모듈이 요구되며, 본 연구에서 이를 구현하고자 한다. 우리는 3D 로보틱스의 Quadcopter와 그를 지원하는 Pixhawk를 사용하였다.

본 연구에서는 네이버 영화평을 학습데이터로 사용하여 영화평 감성분류에 필요한 감성사전을 자동으로 구축하는 방법에 대해 제안한다. 이 때 학습데이터의 분량과 긍정/부정 영화평의 비율을 달리하여 네 가지의 학습데이터를 마련하고, 각 경우에 대하여 감성사전과 나이브베이즈(이하, NB) 분류기를 구축한 후, 이 둘의 성능을 비교했다. 네 종류의 학습데이터로 구축한 감성사전과 NB 분류기를 이용하여 영화평 감성 자동분류 성능을 비교한 결과, 네 경우의 평균 균형정확도는 감성사전이 78.2%, NB 분류기가 66.1%였다.

본 논문에서는 웹 브라우저의 사용자 응답성을 개선하기 위해 뉴 메모리를 활용하는 기법을 제안한다. 프레임버퍼에 저장된 기본 웹 페이지의 실행 화면을 뉴 메모리에 캡쳐하고, 이를 웹 브라우저 실행 시 그대로 복원함으로써 사용자가 체감하는 웹 브라우저의 응답성을 크게 개선한다. 또한 제안하는 기법을 뉴 메모리 에뮬레이션 보드에 직접 구현하여 그 성능을 검증하고자 한다.

정보화시대에 접어듦에 따라 많은 공공기관에서 고령층을 위한 정보화교육을 실시하고 있다. 대부분의 공공기관에서 정보화교육을 신청하기 위해 회원가입 또는 본인인증을 요구하고 있고 회원가입을 위해서는 본인인증이 본인인증을 위해서는 본인명의의 휴대폰 또는 아이핀이 필요하다. 하지만 휴대폰을 이용한 본인인증의 경우 본인명의의 휴대폰이 없을 경우 본인인증을 받을 수 없고 아이핀 발급의 경우 고령층 사용자가 발급하기에는 복잡한 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 비회원 신청을 기반으로 신규 신청자와 재신청자를 구분하여 본인인증정보를 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 신규 신청자의 경우 휴대폰인증, 아이핀인증, 방문인증 중 인증방법을 선택할 수 있으며 추첨 시 선정자의 성명, 생년월일, 성별을 조합하여 인증코드를 생성하여 저장 후 재신청시 해당 인증코드를 확인하여 본인인증 없이 교육신청이 가능하도록 구현하였다.

오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 품질평가 메트릭의 새로운 방안을 제시하였다. 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson process) Model과 Jelinski-Moranda Model의 결과 값과 제시한 방법을 토대로 나온 결과 값을 비교하여 타당성을 입증한다. 기존의 난해한 방법을 이용하지 않고도 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.

국내의 회계프로그램은 일반적으로 거래발생주의에 따라 차변과 대변을 기록하는 복식부기구조의 전표입력을 통한 분개처리 기반으로 이루어져 있다. 이러한 프로그램은 사용자로 하여금 일정수준의 회계지식을 요구한다. 그로인해 일반 중소기업처럼 회계담당직원이 없는 경우에는 회계전문가에게 의뢰를 하거나 도움을 받아야 한다. 본 연구에서는 재무보고서의 원천이 되는 전표발행에 있어서 거래사실만을 입력하면 복식부기의 기준에 맞게 자동분개처리 되어 전표서비스를 제공해줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현한 결과를 보여준다. 이는 사용자들이 회계시스템을 쉽게 접근할 수 있는 회계프로그램 개발의 새로운 방향을 제시할 것으로 본다.

소프트웨어 개발 프로젝트에서 최종적인 개발일정과 비용이 당초 계획과 많은 차이가 생기는 경우가 많다. 그러므로 프로젝트가 계획대로 잘 수행되고 있는가를 주기적으로 검토하고 프로젝트 목표를 달성하는데 필요하면 시정조치를 취하는 등의 프로젝트 통제를 위한 관리방법이 중요하다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 프로젝트에서 획득가치관리(EVM : Earned Value Management)를 활용하여 프로젝트 이해 관계자들간의 원활한 의사소통 및 보고체계를 통해 보다 효율적인 프로젝트 성과 관리를 가능하도록 하는 현실적인 방안을 제시하고자 한다. 또한 프로젝트 관리에 EVM 기법을 적용할 경우의 문제점과 그에 대한 보완책을 제안한다.

소프트웨어 테스팅의 표준인 위험 기반 테스팅은 품질에 영향을 미칠 것으로 예상되는 위험들을 식별하고 분석한 결과를 바탕으로 효과적인 테스트 전략을 세우는 방법이다. 성공적인 위험 기반 테스팅을 위해서는 위험을 조기에 식별하는 것이 중요하다. 위험 식별은 하나의 프로그램 혹은 프로젝트에 따라 이해관계자의 리뷰를 통해 주관적으로 추출하는 방법을 주로 사용한다. 그러나 이는 짧은 개발주기 안에서 변화되는 위험을 즉시적으로 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 위험 기반 호출 그래프를 이용하여 위험을 초기에 식별할 수 있는 방법을 제안한다.

IT 환경이 점차 융 복합화가 되어가면서 소프트웨어 개발 업체들은 다양해진 소프트웨어 개발 영역에 맞춰 소프트웨어 프로세스를 신속하게 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 문제를 해결하고자 본 논문에서는 소프트웨어 개발 업체들이 구축해 놓은 소프트웨어 프로세스 자산을 재사용해 특정 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용할 소프트웨어 프로세스를 효율적으로 수립할 수 있는 체계적인 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 제시한다. 제시한 소프트웨어 프로세스 테일러링 절차를 도입하는 소프트웨어 개발 업체는 소프트웨어 개발 영역에 특화된 소프트웨어 프로세스를 빠르게 수립할 수 있게 됨으로써 정의한 소프트웨어 프로세스를 통해 소프트웨어 개발 프로젝트의 위험 요인들을 사전에 인지할 수 있게 되고 소프트웨어 개발 프로젝트가 예측 불가능한 상태로 진행되는 것을 미연에 통제할 수 있게 될 것으로 예상된다.

웹 시스템의 구축 방법에는 하나의 서버에 웹 서버와 DB 서버를 모두 설치하여 운영하는 방법과 여러 개의 서버에 나누어 설치하는 경우가 있는데 두 가지 방법 모두 초기 구축 후 사용자가 많아지면 서버에 과부하가 생겨 해당 웹 사이트의 응답 속도가 느려지는 등 정상적으로 동작 하지 않는 문제가 생긴다. 이러한 문제의 해결책으로 서버를 증설하여 부하를 줄이는 방법을 고려할 수 있지만 해당 방법은 비용적인 측면에서 효율적이지 못하다. 그러므로 본 논문에서는 서버에서 동작하는 프레젠테이션 로직을 기존의 전형적인 톰캣 기반의 웹 서버를 노드제이에스 서버로 교체하여 클라이언트 PC의 브라우저에서 동작하도록 하여 서버의 부하를 줄이고, 또 연계되어 설계될 타 서버와의 확장성과 데이터 처리량의 감소를 위해 데이터 전송 방법으로 프로토콜 버퍼를 사용하여 통신하는 자바스크립트 프레임워크를 제시한다.

본 논문은 스프링 프레임워크를 이용한 클라우드 환경에서의 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 프레임워크를 적용함에 따라 소프트웨어의 재사용성을 최대화할 수 있으며, 개발된 표준 API를 적용함으로써 개발비용 및 기간의 단축시킬 수 있으며, 각 컨테이너(공통모듈 플러그인) 형태로 프레임워크를 설계함으로써 기능의 추가가 쉽고, 재사용이 가능하며, 사용자가 요구하는 웹 환경을 구축함으로써 정부에서 제시하는 표준 프레임워크와 호환성을 제공한다.

남북한 간 ICT산업 표준화를 통한 교류협력은 상호 공동의 경제적 이익을 추구할 수 있는 실질적인 분야이다. 특히 ICT산업표준은 경제협력의 촉매제가 될 수 있으며, 체제에 대한 부담이 덜하고 양측의 협력을 통해 적은 비용으로 큰 파급효과를 기대할 수 있으며, 남북 경제통일의 기초가 될 수 있다. 아울러 정부 및 민간 차원의 실질적 교류를 여는데 용이하면서도 필수적인 사업이기도 하다. 본 연구에서는 남북한 ICT산업 교류협력을 위한 양측의 기술 및 산업현황, 실현가능성 등을 분석하여 표준화 과제를 도출하였다. 남북한 ICT산업 교류협력을 위한 우선과제는 낙후되어 있는 북한의 기술수준을 선진화하기 위한 노력이 필요하다. 이에 남한의 첨단 정보화 인프라를 적극 제공하여 기술격차를 줄이는 것이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 남북 ICT산업의 국가기술규격 및 표준의 통합과 기술적 제도적인 중 장기적 협력체계를 통합방안을 제시하였다.

빅 데이터의 시대가 도래 하면서 데이터의 양이 기하급수적으로 증가 하고 있으며, 이에 따라 데이터를 효율적으로 처리하는 기술의 중요성이 부각 되고 있다. 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 기술 중 하나인, 데이터 중복제거 기술은 저장 시스템 공간을 효율적으로 사용 할 수 있게 할 뿐만 아니라, 네트워크 환경에서 전송되는 데이터의 양도 획기적으로 줄여 주어 통신비용을 절감하게 한다. 기존의 데이터 중복제거 기술과 데이터 동기화 기법을 분석하고, 이를 바탕으로 클라우드 환경에서 데이터 중복제거를 통한 효율적인 데이터 동기화 기법을 제안하고자 한다.

ActiveX는 DLL(C/C++ 컴포넌트) 연동과 로컬 리소스를 사용하여 웹의 한계를 극복할 수 있는 웹 애플리케이션을 기술이다. 최근 까지 국내에서 널리 활용되어 왔지만 호완성과 보안문제로 인해 폐지될 예정이다. 현재 HTML5가 대안으로 고려되고 있지만 지원되는 API 안에서만 자유롭고 DLL(C/C++ 컴포넌트) 호출이 불가능하기 때문에 ActiveX를 완벽하게 대체하기는 사실상 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 ActiveX의 DLL(C/C++ 컴포넌트) 코드를 재활용하기 위해 GNU 빌드 시스템과 통합 빌드 시스템을 통해 코드 의존성을 분석하고 LLVM을 통해 비트코드로 컴파일한 후 최종적으로 Emscripten을 통해 자바스크립트 코드로 재활용하는 시스템을 설계 하였다.

ICT 시대를 맞아 하루가 다르게 새로운 기술이 등장하고 있다. 최근에는 빅데이터, 모바일, 웨어러블 컴퓨팅 등이 새로운 화두가 되고 있으며, 더 나아가 사물인터넷 시대까지 도래하였다. 스마트 홈은 인간에게 가장 쾌적하고 안락한 환경을 제공할 수 있도록 자율적으로 관리되면서 실감 그런 감성화된 가정환경으로 발전 중이다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 온도, 습도, 조도, 인체 동작 감지 센서 등을 통해 데이터를 수집하는 오픈 하드웨어 플랫폼인 아두이노를 활용하여 스마트홈 관리 시스템을 구축하고자 한다.

최근 사물인터넷이 화두에 오르며, 사물인터넷에서 발생된 센싱 데이터의 분석에 많은 관심이 모아지고 있다. 사물인터넷에서는 대규모의 센싱 데이터가 폭발적으로 발생하고 있으아, 이렇게 발생된 센싱 데이터의 분석에 대한 연구는 현재 미비한 상태이다. 사물인터넷 환경에서 발생된 센싱 데이터는 외부 데이터와 통합 분석을 통해 가치 있는 데이터로 재생산이 가능한 만큼 사물인터넷에서 발생되는 센싱 데이터의 분석에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 센싱 데이터를 활용한 다차원 분석 기법을 제안 하고자 한다.

우리나라는 지난 40년간 급속한 경제 성장의 과정에서 에너지 소비가 급증하고 있으며, 이로 인해 온실가스 배출량은 1990년~2005년 사이 두 배 이상 증가하였고, 이는 OECD 국가 중 가장 높은 증가율이다. 2차 오염물질인 오존은 1990년부터 2012년까지 연평균 3% 상승하고 있으며, 반복 노출 시 폐에 피해를 줄 수 있는 오염 물질로 예방 대책이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 계절성 특성을 지닌 오존농도 시계열 데이터를 바탕으로 SARIMA 모형을 활용하여 예측 모형을 구축 하였다.

ICT 시대를 맞아 하루가 다르게 새로운 기술이 등장하고 있으며, 최근에는 사물인터넷 시대까지 도래하였다. 하지만 현재 사물인터넷에서 폭발적으로 발생되는 시계열 데이터를 분석하는 연구는 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷에서 발생되는 시계열 데이터의 예측 정확도 향상을 위해 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절성 특성을 고려한 SARIMA알고리즘과 비선형 특성 예측 알고리즘인 SVM을 결합한 하이브리드 SARIMA-SVM알고리즘을 제안 한다.

한국 의료 기술은 눈부신 발전과 더불어 국제적인 위상의 향상에 따라 선진 의료 기술과 어깨를 나란히 하며 현재에도 계속 성장하고 있다. 선진 의료 기술은 영어를 기반으로 이루고 있으며, 한국 의료 기술은 높은 수준에 비하여 언어가 다른 국가의 환자에게는 다소 접근성이 낮다고 볼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현지인 환자와 의료진과 국내외 의료진의 협업 효율성 향상을 목적으로 병원 정보 시스템의 제공된 언어 기반을 분석하고 개선 사항과 발전 방향을 제안한다.

최근 ICT융합 기술의 비약적인 발전에 따라 소형 휴대가 가능한 다양한 종류의 생체신호 측정센서의 출현으로 유헬스케어 관련 기술이 비약적으로 발전하게 되면서, 실시간으로 발생하는 생체데이터에 대한 효율적인 처리가 중요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 M2M기반에서 발생되는 생체데이터의 효율적인 전송을 위해 LZW(Lempel-Ziv-Welch) 압축 알고리즘과, BitVector압축 알고리즘을 결합한 LZW-BitVector 압축 알고리즘을 제안한다.

글로벌 소프트웨어 시장은 연간 4~5%씩 꾸준히 성장하고 있다. 이렇듯 '규모'의 성장이 이루어지고 있는 가운데 소프트웨어 제품의 '질'의 문제가 대두되고 있다. 소프트웨어의 '질'을 위한 추가적인 활동을 사람이 일일이 추적하기 어려운 지표화, 진척도, 품질 등을 정량화 시키는 도구의 존재가 필요조건이다. 따라서 본 연구의 목적은 소프트웨어 제품 개발 프로젝트 환경에서 PMS의 사용이 프로젝트의 정량화된 지표 데이터를 제공하고, 품질 성과에 관한 연구를 하는데 있다.

Identifying prestigious interdisciplinary journals is very significant for researchers. By publishing research works in prestigious journals, researchers can better propagate their works and get spotlights. Even though the quality of a papers is not represented by the journal that published the paper, it is a general concern of researchers that how to identify a set of good journals to submit their papers. Nature and Science are the two journals that have been considering as the two top interdisciplinary journals worldwide. In this paper, we propose a method for identifying journals that have the potential to become the next Nature and Science through topological analysis of interdisciplinary scientific journals.

데이터 처리 성능에서 메인 메모리 데이터베이스(MMDB)가 디스크 기반 데이터베이스(DRDB)보다 월등하여 국내외의 데이터베이스 영역에서 이슈가 되고 있다. MMDB 성능에 영향을 미치는 요소에는 CPU의 성능과 메모리의 크기 및 인덱스의 선택 등이 있다. 이 중에서 MMDB 성능에 비교적 큰 영향을 미치는 요소는 인덱스의 선택 문제이다. 옵티마이저의 실행계획을 수립할 때, 인덱스는 최적의 경로를 찾도록 하는 전략적인 요소로서 그 구성에 문제가 있으면 최적화된 실행계획을 얻을 수 없다. 하지만 이러한 인덱스 선택 기준에 관련한 연구는 미미한 실정이다. 따라서 우리는 MMDB에서의 인덱스 선택 기준에 대하여 실험하고 연구하였다. 실험에 사용된 MMDB는 인기 있는 TimesTen MMDB이다. 실험 대상 테이블에 대하여 인덱스가 없는 경우, T-Tree 인덱스를 생성한 경우, Bitmap 인덱스를 생성한 경우 등에서 데이터 량과 분포도를 각각 변화시켜, 어떤 분포도에서 어떤 인덱스가 유리한지 실험하고 인덱스의 선택 기준 결과를 얻었다. 본 연구의 결과는 실무에서 MMDB의 인덱스를 선택하는 기준으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.

교수학습에서 발생하는 다양한 데이터를 분석하고 이를 바탕으로 학습자를 이해하기 위한 학습 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 그러나 교수학습지원시스템에서 생성되는 데이터는 다양한 형식으로 이를 결합하고 통합하기 위해서는 표준화된 사용 메타데이터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 학습자 관점에서 교수학습 활동 중심의 데이터 모델을 제안한다. 이는 학습자의 학습양식을 바탕으로 학습 이벤트가 발생할 때 참여 활동한 데이터를 표현하기 위한 것이다. 이를 통해 학습자의 특성을 식별하고 학습활동에 참여 정도를 파악하여 학습자를 지원하기 위한 것이다.

최근 이미지가 가지는 의미적 정보를 온톨로지로 어노테이션한 후 이미지를 분류하고 검색하는 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이미지 검색이 어노테이션된 데이터에 SPARQL 질의를 통해 이루어지기 때문에 질의 결과와 일치하는 이미지들만 검색이 된다. 본 논문에서는 기존의 의미 기반 질의 방식이 아닌 이미지에 어노테이션된 온톨로지를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 시스템을 제안한다. 설계된 시스템은 이미지가 가지는 태그 정보를 RDF 온톨로지로 확장하는 기존 연구에 추가적으로 온톨로지 유사 매칭 알고리즘을 사용하여 사용자가 원하는 유사 이미지를 검색할 수 있도록 한다.

빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.

최근 스마트폰의 보급으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들이 급증하였다. 그 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산성으로 인해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 도구로 활용하는 것이 가능하다. 따라서 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석한다면 이벤트 탐지의 도구로써 활용할 수 있다. 이와 관련된 연구들은 이벤트 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용하지만 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고, 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드간의 관계를 고려하여 이벤트의 사실여부를 결정하였으며, 실험을 통해 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 시스템의 필요성을 보였다.

본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭의 시각화 도구를 제안한다. 윤곽선 이미지를 시계열로 나타낼 경우, 시계열 매칭 기술을 활용하여 대용량 윤곽선 이미지 매칭을 보다 빠르게 수행할 수 있다. 이러한 윤곽선 이미지 매칭에서, 스케일링 불변의 지원은 스케일된 유사 이미지를 검색하기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 스케일링-불변 윤곽선 이미지 매칭 시스템을 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구현한다. 먼저, 클라이언트는 질의 이미지를 시계열로 변환하고, 스케일링 팩터 구간 및 허용치와 함께 서버에 전달하고, 매칭 결과로 반환된 이미지를 차트 형태로 시각화한다. 다음으로 서버는 다차원 인덱스를 활용하여 대용량 윤곽선 시계열 데이터에 대한 빠른 시계열 매칭을 수행한다. 구현 결과, 제안하는 윤곽선 이미지 매칭 시각화 도구는 질의 이미지와 스케일링-불변 결과 이미지를 세 가지의 차트를 통해 직관적으로 비교 및 분석 가능하게 하였다.

본 논문에서는 대칭 변환을 지원하는 윤곽선 이미지 매칭 문제를 다룬다. 이미지 매칭에서 이미지의 대칭 변환을 지원하는 것은 직관적이고 정확한 매칭을 위해 매우 중요한 요소이다. 그러나, 기존 이미지 매칭에서는 이미지 회전-불변만 고려하였을 뿐 대칭 변환은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 기존 회전-불변 윤곽선 이미지 매칭과 함께 대칭 변환을 지원하는 새로운 윤곽선 이미지 매칭을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 대칭 변환 매칭은 회전-불변만을 지원하는 기존 윤곽선 이미지 매칭에 비해 보다 정확하고 직관적인 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 이 같은 결과는 대칭 변환 윤곽선 이미지 매칭이 이미지의 대칭 변환 문제를 시계열 도메인에서 해결한 우수한 해결책임을 의미한다.

SQL on Hadoop 기술은 하둡 분산 파일 시스템에 저장된 데이터를 대상으로 SQL을 이용하여 사용자의 질의를 처리하는 기술이다. 기존의 Hadoop 시스템이 맵리듀스의 한계와 기존 시스템의 호환성으로 인해 RDBMS와 병행사용이 불가피하다는 단점을 SQL을 이용해 극복하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 SQL on Hadoop의 대표적 프레임워크인 Hive와 Impala의 특징과, 연구동향에 대해 살펴보고 예상되는 보안 위협에 대해 고찰한다.

RDF 데이터에 대한 시간 속성에 대한 연구는 트리플의 속성에 시간을 부여하는 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 트리플마다 시간 속성을 부여하는 방법은 저장 및 관리 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 하이퍼그래프 기반의 RDF 시간 속성 모델링 방법을 제안한다. 하나의 트리플마다 시간 속성을 부여하는 것이 아닌 여러 재의 트리플을 하나의 하이퍼 간선으로 연결하여 시간 속성을 부여하는 방법으로 기존 방법보다 RDF 데이터가 가지는 의미에 적합하며 직관적으로 이해하기가 쉽다. 또한 시간 속성 RDF에서 지원해야 하는 시간 관계를 하이퍼그래프의 여러 속성을 이용하여 처리할 수 있는 장점을 가지게 된다.

본 논문에서는 하둡의 인메모리 기반 ACL(access control list)을 RDBMS 기반으로 관리하도록 기존 하둡을 재설계하였다. 기존 하둡은 ACL을 인메모리에서 관리하기 때문에 대용량 ACL 정보를 관리함에 있어 메모리 오버헤드, ACL 정보 관리의 비효율성 등 몇 가지 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 ACL 관리에 RDBMS를 사용함으로써 메모리 크기에 종속되지 않으며, 외부 응용 프로그램에서도 쉽고 일관성있게 ACL 정보를 관리할 수 있다. 이 같은 결과에 따라, 본 논문은 빅데이터를 하둡에서 안정하게 관리할 수 있는 우수한 연구 설계 결과라 생각된다.

본 논문에서는 개인 맞춤형 콘텐츠 제공을 위해 SNS 게시글을 분석하여 개인의 관심분야를 예측하는 방법을 제안한다. 사용자의 SNS 게시글뿐만 아니라 사용자가 속한 그룹의 SNS 게시글도 분석하여 관심분야 예측의 정확도를 높인다. 사용자가 가입한 그룹은 사용자의 관심분야와 밀접한 관련이 있을 가능성이 높기 때문에 사용자가 속한 그룹의 게시글은 사용자의 관심분야를 예측하는데 있어 중요한 요소가 된다.

본 논문에서는 하듐 환경에서 시스템 정보의 이상탐지를 위한 시각화 기능을 설계 및 구현한다. 제안한 이상탐지 시각화 기능은 크게 세 단계로 구분된다. 먼저, 각 노드로부터 시스템 로그 데이터(캐시 및 메인 메모리)를 수집하여 하이브(Hive) 저장한다. 그리고 저장한 데이터에 3-시그마 규칙을 적용하여 이상탐지를 수행한 후 관계형 데이터베이스에 적합하도록 재가공한다. 마지막으로, 스쿱(Sqoop)을 통해 RDBMS(MariaDB)에 이상탕지 결과를 저장하고, DHTMLX 차트 라이브러리를 사용하여 이를 시각화한다. 시각화 결과, 로그 데이터의 이상탐지와 데이터간의 상관관계를 직관적으로 이해할 수 있게 되었다.

영향력 전파 문제는 주어진 네트워크 환경에서 영향력을 최대화 할 수 있는 top-k 노드를 찾는 문제로 데이터 마이닝 분야에서 활발히 연구되어왔다. 본 논문에서는 그래프 클러스터링 기법을 사용하여 영향력을 전파하는 방법을 제안하고자 한다. 이러한 방법에는 두 가지 이점이 있는데 먼저 서로 다른 시드 사이에 영향력이 중복되는 블로킹 현상을 제거하여 수행시간을 단축시킬 수 있다. 다음으로는 유 방향 그래프인 경우 기존의 탐욕 알고리즘보다 더 많은 노드에 전파를 가능하게 한다.

IT 산업의 발전에 따라 생성되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 빅 데이터는 여러 대의 컴퓨터로 구성한 하둡 클러스터를 이용하면 상당히 빠른 속도로 처리할 수 있으나, 일반적으로 하둡 클러스터를 구성하기 위해 많은 비용과 공간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 저가의 미니 PC로 하둡 클러스터를 구성하여 비용 및 공간적 문제점을 해결하고, 구축한 하둡 클러스터를 이용한 트렌드 분석 서비스를 제안하였다. 실험 결과 미니 PC로 이루어진 하둡 클러스터가 고가의 서버보다 트랜드 분석에 더 좋은 처리 성능을 보였다.

IoT (Internet of Things)가 차세대 기술로 각광을 받으면서 않은 IT 전문인들이 대표주자인 웨어러블 디바이스(wearable device) 의 활용도에 많은 관심을 기울이고 있다. 하지만 현재까지 헬스케어(healthcare)와 피트니스(fitness) 서비스 중심으로 구성되는 등 다양성을 갖지 못하고 있다. 본 논문에서는 스마트 위치를 이용하여 장보기에 다양한 편리성을 제공하는 라이프스타일 관련 웨어러블 어플리케이션을 제안한다. 바코드 스캐닝 기능을 통하여 구매한 제품에 대한 정보를 자동으로 검출하여 가계부를 작성한다. 또한 고객에게 현재까지의 구매 내역에 기반하여 최적의 추천상품 목록을 구성하는 서비스도 제공한다.

인터넷 접근성이 높아짐으로써 기존 오프라인 서비스가 온라인화 되어가고 있다. 기존 모바일 청첩장 제작은 보여주는 것이 주를 이루었지만 이 논문에서 제안하는 청첩장은 미혼 하객간 커뮤니케이션을 추가적으로 제공함으로써 새로운 결혼 문화를 기술적으로 제안한다.

'영화 속에 등장하는 주연들은 어떤 기준으로 선정되는가'에서 본 논문에서는 두 가지 방법을 활용하여 주연들을 추출해보았다. 그 결과 가중치 연결 중심도를 이용한 검출 방법이 공식적인 주연급 등장인물과 일치한다는 것을 도출해냄.

본 논문에서는 스마트폰 NFC 기술을 이용하여 모바일 쿠폰 및 포인트 적립 등을 하며, 고객의 관심사를 프로파일화 하고 사용자가 찾아가 가게의 상품 데이터베이스와 온톨로지 데이터를 사용하여 유사 매칭을 시도하여 상품을 추천하는 어플리케이션을 개발하였다. 고객용 어플리케이션과 가게용 어플리케이션을 각각 따로 개발하여 데이터를 따로 보관하게 구현 하였으며, 고객의 데이터는 우리가 규정한 데이터로 확인하여 가게에서는 고객의 성함과 관심 품목만 나타나게 구현하였다.

모바일 환경에서 사용자의 GPS 궤적은 위치기반서비스(Location Based Service)에서 새로운 자원으로써 활용되고 있다. 위치기반서비스의 확장을 위해 단순히 사용자의 위치를 지도에 표시하는 것뿐만 아니라 사용자들이 위치했던 장소들이 내포하고 있는 의미를 발견해 내는 것이 필요하다. 이를 위해 최근 사용자의 위치정보에 관심지점(POI: Point of Interest)의 정보를 결합하여 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)을 생성하고 분석하는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 기존연구의 경우 시맨틱 궤적을 생성하기 위해, 사용자의 GPS 궤적과 POI의 면적 정보(polygon)가 겹칠 경우를 찾아내서 이를 시맨틱 궤적으로 생성하였다. 하지만 대부분 공개된 POI 정보는 실제 장소들의 면적 정보를 제공하지 않고 좌표(point) 값 만을 제공하기 때문에 기존의 방법으로는 시맨틱 궤적을 생성하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 궤적과 POI의 좌표 값을 이용하여 사용자가 실제 방문했을 것으로 예상되는 POI 를 추정하고 이를 시맨틱 궤적으로 생성해 내는 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 GPS 궤적의 속력 정보를 사용하여 사용자가 정지했었던 구간을 판별하고, 정지 구간 주변의 POI 밀도에 따라 정지 구간을 영역으로 확장한다. 그리고 영역에 포함된 POI 중 정지 구간과의 거리가 가장 가깝고, 가장 오랜 시간 포함되었던 POI를 사용자가 방문했던 POI로 판단한다. 이 방법은 POI의 면적정보가 없는 제한적인 상황에서도 시맨틱 궤적을 생성할 수 있다는 장점을 가진다.

최근 네트워크 및 카메라 모듈의 발전으로 인해 생성되는 이미지 데이터의 양이 대용량화 되고 있으며, 이미지 데이터를 이용한 이미지 검색 서비스가 제공되고 있다. 이미지 검색 서비스를 제공하기 위해 이미지 데이터베이스 구축이 요구된다. 효율적인 데이터베이스 구축을 위해 Bow 기법을 이용하여 데이터의 차수를 낮춘 후 이미지 벡터를 저장하는 방식을 사용한다. 그러나 이미지 데이터의 수가 급격히 증가하여 오랜 수행 시간을 요구한다. 본 논문에서 인-메모리 기반 분산 프레임워크인 스파크를 이용한 이미지 벡터 생성 과정을 분산 설계하였다. 실험을 통해 제안하는 분산 처리 기법이 기존방법에 비해 효율적임을 보인다.

대용량의 인터넷 뉴스 데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위해 연관 키워드, 핫 키워드 분석과 같은 다양한 분석 기술들이 연구되고 있다. 기존의 토픽 모델 기반의 기법은 키워드들간의 연관성을 제대로 표현하지 못하여 마이닝한 연관 키워드와 핫 키워드의 정확도가 낮은 문제점이 있다. 최근, 뉴스 데이터를 뉴스 내의 단어를 버텍스로, 같은 문장내의 단어들을 에지로 연결하는 그래프 기반의 모델링기법이 연구되었다. 이러한 뉴스 그래프 DB에서 그래프 마이닝 기술을 적용하면 연관 키워드, 핫 키워드를 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 그래프 마이닝 기술 기반의 효과적인 뉴스 데이터 분석 기술을 제안한다. 실제 뉴스 데이터를 통해 마이닝한 유용한 뉴스 그래프 패턴들을 보이고 뉴스 데이터 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

텍스트를 분류해내는 일이 점점 중요해지고 있는 현 시점에서 기계학습은 다른 기법들보다도 가장 효과적인 성능을 드러낸다. 그 중에서도 특히 나이브 베이즈 분류기는 간절하고 효율적으로 알려진 기계학습 모델 중에 하나이다. 본 논문은 보다 효과적인 텍스트 분류를 위해 나이브 베이즈의 기법들을 응용 및 개선하고자 한 기존의 연구들을 소개하고, 이를 분석하고자 한다.

유전자의 기능분석이 필요한 유전자 데이터의 양의 증가로 기능분석을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 단백질의 기능과 구조가 밝혀지지 않은 새로운 단백질들의 그 기능을 예측하기 위해 제안된 가중치를 제안하여 새로운 클러스터링 알고리즘을 개발하였다. 단백질의 기능을 계통에 따라 구별하고 있는 pfam의 protein family database를 이용하여 기능을 알지 못하는 단백질에 대해 protein family를 분류하는 방법을 제안하고, 이미 알고있는 데이터를 이용하여 제안된 방법의 기능분석 및 성능을 평가하고자 한다.

최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.

최근 창업에 관한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 자금 및 인력이 부족하거나 상당한 시간이 소요되어 창업을 포기하는 사례가 많이 있다. 본 논문에서는 창업을 하고자 하는 예비 창업자들을 위한 인력 데이터베이스를 설계하여 예비 창업자들이 유사한 다른 예비 창업자를 검색하는 데 활용하고자 한다. 이를 위하여 예비 창업자의 기본 정보 및 자금, 업종 등의 창업과 관련된 데이터를 저장하는 인력 데이터베이스를 설계한다. 향후 연구로는 제안하는 데이터베이스를 활용하여 예비 창업자들을 분류 및 분석하고 검색하는 연구를 하고자 한다.

GPU(Graphic Processing Unit)의 높은 계산 능력과 병렬성은 그래픽 분야뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스 분야에서 GPU가 활용되고 있는 연구들을 소개한다. 이를 통하여 데이터베이스 분야에서 GPU 활용의 중요성과 이러한 연구가 활발히 이루어져야 하는 필요성을 보인다. 또한 각각의 연구들이 GPU 의 병렬성을 어떻게 활용하고 있는지 분석하여 다른 데이터베이스 관련 연구들에서도 GPU가 어떻게 활용될 수 있는지 중요한 단서들을 제공한다.

최근 시계열 데이터베이스 기반의 다양한 응용 분야에서 서브시퀀스 매칭(subsequence matching)연구가 활발히 진행되고 있다. FRM과 DualMatch은 효과적인 서브시퀀스 매칭을 위해 처음 제안된 해결책이다. 이후 이들을 일반화한 GeneralMatch가 제안되었으며, 최근에는 GeneralMatch의 이원적 접근법인 DualGMatch가 제안되었다. 본 논문에서는 GeneralMatch와 DualGMath를 비교 분석 하고자 한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 구성 관점에서 GeneralMatch와 DualGMatch를 평가한다. 다음으로, 두 해결책을 최대 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 관점에서 이론적으로 비교 분석한다. 마지막으로, 실제 시계열 데이터를 활용하여 GeneralMatch와 DualGMatch의 인덱스 페이지 접근 횟수를 비교한다. 분석 결과, GeneralMatch가 윈도우 크기 효과와 인덱스 저장 효율 측면에서 DualGMatch보다 우수한 것으로 나타났다.

LED 부품소재 분야에서 가장 높은 특허 분쟁율을 나타낸 신물질 형광체는 외부로부터 흡수된 에너지를 가시광선 영역의 빛 에너지로 변환시켜주는 무기 발광 물질로 LED에서 직접적으로 빛을 내는 역할을 하는 핵심소재로 LED 전체의 발광 특성(광 변환 효율, 휘도, 연색지수 등) 향상이 가능하므로, 고온에서도 발광강도의 안정성을 유지할 수 있는 형광체에 대한 기술이 유망할 것으로 판단된다.

최근에는 아마존 등 해외 배송업체들이 무인항공기(UAV)를 이용한 배송 서비스를 발표하면서 UAV에 관한 관심이 증폭되고 있다. 일반적으로 UAV는 실외에서 GPS 기반으로 이동한다. 하지만, GPS는 오차 법위가 크고 실내에서는 사용하지 못하는 문제가 있다. UAV의 활용을 높이기 위해서는 UAV를 세밀하게 제어하는 방법과 비행 이동을 자율적으로 제어할 때 발생하는 위치의 오차를 보정하는 방법이 필요하다. 위치 오차는 UAV가 비행할 때 부는 바람 등의 이유로 발생한다. 이 논문에서는 UAV의 움직임을 사전에 측정하고 분석한다. 그리고 현재의 위치 오차를 예측하고 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Parrot사의 AR.Drone 2.0에 적용해서 처리되는 과정을 소개한다.

본 논문에서는 물체의 모양 정보를 나타내는 물체 표면의 법선 벡터 데이터와 컬러 영상으로부터, 강한 표현력을 갖도록 학습을 통해 특징을 추출하는 효과적인 물체 인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템에서는 입력되는 깊이 영상을 물체 표면의 법선 벡터로 변환하여, 단순한 거리 측정치를 물체 인식에 유리한 표면 모양 정보로 활용하였을 뿐 아니라 센서 위치나 방향에 대한 의존성을 감소시켰다. 또한, 본 시스템에서는 실세계의 수많은 물체들의 고유한 특성들을 잘 표현해 줄 수 있도록, 다계층 학습을 통하여 특징을 추출하였다. 워싱턴 대학의 RGB-D 물체 데이터 집합을 이용하여 다양한 성능 분석 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 논문에서 제안하는 물체 인식 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 영상 전체의 정보를 활용하는 형판 정합 방법으로 특징을 추출하여, 사물의 속성을 인식하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력 영상으로부터 더 많은 정보를 얻기 위해 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용하였다. 그리고 영상의 부분적인 정보가 아닌 전체 정보를 활용하는 형판 정합 방법을 사용하여 속성 인식률을 향상 시켰다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위해 워싱턴 대학에서 제공하는 RGB-D 데이터 집합을 이용하여 다른 특징들 및 분류기와 비교실험을 진행하였고, 본 논문에서 제안하는 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.

복잡한 그리드 컴퓨팅 환경에서 수행한 잡의 성패율을 낮추는 것은 그리드 환경의 효율성과 선순환을 위한 필수적인 요건이다. 본 논문에서는 데이터마이닝의 대표적인 방법인 결정트리의 C4.5 알고리즘을 이용하여 WLCG에서 수행한 CMS 잡 모니터링 결과에 대한 오류를 예측하는 모델을 설계하고 구현하였다. 제안한 예측 모델은, 1) CMS 대시보드에서 모니터링 결과 데이터를 추출하여 오라클 테이블에 로딩한다. 2) 결정트리인 C4.5 알고리즘을 기반으로 Oracle Data Miner에서 예측 모델링을 수행한다. 3) C4.5의 파라미터를 조절하여 적절한 예측결과 값을 도용한다.

논문에서는 DNN(Deep Neural Network)의 dropout 기법을 이용하여 산란계가 고온 스트레스를 받고 있는지 여부를 닭의 울음소리 정보를 통해 탐지하는 방법을 제안한다. 실험에서는 $21^{\circ}C$ 정상 온도에서 100개의 소리 데이터, $35^{\circ}C$ 고온에서 200개의 소리 데이터를 사용한다. 먼저, DNN의 학습을 위해서 취득한 울음소리에서 54개의 소리 특징 정보를 추출한다. 둘째, CFS(Correlation Feature Selection)을 이용하여, 추출된 특징 중 온도 구분을 위한 중요한 특정 10개를 선택한다. 셋째, 선택된 소리특징을 DNN에 적용하여 온도 환경을 구분하는 시스템이다. DNN의 과적합(over-fitting) 영향을 감소시키고, 성능 향상을 위하여 dropout 비율을 조정하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 실제 계사에서 수집된 소리 정보를 이용하여 모의실험을 수행한 결과 매우 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

최근 여러 매체에서 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차나 Advanced driver assistance systems (ADAS)과 같은 분야에서 보행자 검출 기술은 핵심 요소 기술 중에 하나로 손꼽히고 있다. 특히, 인간의 인지 부하(Cognitive Load)를 고려했을 때, 주행 중에 발생할 수 있는 모든 사건을 다룬다는 것은 매우 어렵기 때문에, 앞서 언급한 방법의 도움을 받아 도로 주행 중에 발생 될 수 있는 인명 사고율을 줄이고자 하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 Integral Channel Feature를 사용하여 AdaBoost 알고리즘으로 보행자 검출을 위한 분류기를 구현하였다. 그 결과, INRIA에서 제공되는 Pedestrian dataset에서 Detection rate는 97%이상, False positive는 1%에 정도로 나타났다.

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

최근 스마트폰의 발달과 높은 보급률로 인해 모바일 어플리케이션 시장이 급속하게 확대되고 있으며, 게임 시장 역시 스마트폰의 발달 흐름에 맞추어 조작이 간단하고 쉽게 즐길 수 있는 게임이 많이 개발 되고 있다. 본 논문은 이러한 흐름에 맞추어 사용자들이 쉽게 즐길 수 있는 육성 시뮬레이션 게임을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 게임은 기존의 육생 시뮬레이션 게임과 달리 가위바위보를 통하여 게임을 진행하도록 구현하였다. 또한 게임의 재미를 높이기 위해 컴퓨터가 랜덤으로 패를 선택하는 것이 아니라 사용자의 패를 예측하고 계산해 패를 낼 수 있도록 가위바위보 알고리즘을 2개의 패턴으로 개발하여 적용하였다.

본 연구에서는 글의 구성요소를 추측하는 가장 높은 성능을 나타내는 알고리즘을 제시한다. 실험 방법은 글의 각 문장에 대한 자질을 추출, 자질 선택, 그리고 데이터에 대해 여러 기계학습 알고리즘을 학습시킨 후 성능을 비교하여 진행하였다. 또한 이 중 가장 높은 성능을 보이는 CRF를 기존에 연구되어 있는 성능과도 비교하였다. 마지막으로 CRF가 구성요소를 추측하는 데 있어서 가장 높은 성능을 보이는 이유에 대해 분석하였다. 국내의 유명 어학원 및 토플 웹사이트를 통해 1969개의 토플 에세이를 수집했으며 2명의 전문 평가자를 통해 각 문장을 8개의 분류로 나누었다. 이를 CRF를 적용한 결과 87.2%의 F score가 나왔으며 기존 연구결과, 그리고 다른 알고리즘보다 높은 성능을 보였다.

최근 정보화 시대에 들어 개인 사진을 SNS 및 클라우드 서비스에 업로드 한다. 하지만 각각의 사진 데이터만 클라우드 및 SNS에 업로드 되며 사진 검색에 있어 불편한 부분이 많다. 따라서 사진에 태그 분류 서비스 및 카테고리를 자동으로 부여해 업로드를 완료한 후 자동 사진 정리 및 사진 검색의 편리함을 도모하고자 한다.

태양광발전의 단점 중 하나인 불규칙 전력 생산문제로 인해, 장비 및 패널 결함에 실시간 대응하지 못하는 문제가 발생한다. 태양광패널 결함을 자동 검출하기 위해 기후데이터 및 패널 정보를 이용하여 신경망에 적용하고 역전과 알고리즘을 통해 학습하는 발전량 예측 및 실시간 결함 검출 모델을 제안한다.

센서 레지스트리 시스템(SRS, Sensor Registry System)은 이기종 센서 네트워크에서 끊김 없는 의미 처리를 위하여 사용자에게 센서 정보를 제공한다. 불안정한 네트워크 상황에서의 원활한 서비스 제공을 위하여 빠른 근거리 사용자 이동 경로 예측 알고리즘(FCR, Fast and Close-Range Prediction) 기반의 SRS가 연구되었다. 이 연구는 경로 예측 기반의 SRS에서 이용되는 FCR 알고리즘이 지니는 한계를 극복하기 위하여 3-간선 패턴(TEP, Three-Edge Pattern) 기반의 경로 예측 알고리즘을 제안한다. TEP 알고리즘은 경로를 그래프로 표현할 때 사용자의 위치를 기준으로 이전 간선, 현재 간선, 다음 간선으로 패턴화 하여 학습하고, 이 패턴을 기반으로 하는 사용자의 이동 경로를 예측한다. 또한 실험 및 비교 평가에서, TEP 알고리즘이 FCR 알고리즘에 비해 높은 정확성을 지님을 보인다.

본 논문은 인공신경망(artificial neural network)의 한 종류인 자기조직화 지도(self-organizing map)를 이용하여 비교말뭉치(comparable corpora)로부터 이중언어사전(bilingual lexicon)을 자동으로 구축하는 방법에 대하여 기술한다. 일반적으로 우리가 대상으로 하는 언어 쌍마다 말뭉치 혹은 초기사전과 같은 언어 자원을 수집하고 그것을 필요에 맞게 가공하는 것은 매우 어려운 일이다. 이런 관점에서 볼 때, 비지도학습(unsupervised learning) 방법 중 하나인 자기조직화 지도를 이용하여 사전을 구축하면 다른 방법에 비해 적은 노력으로도 더 높은 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 한국어와 불어에 대하여 실험을 하였고, 그 결과 적은 양의 초기사전으로도 주목할 만한 정확도를 얻을 수 있었다. 향후 연구로는 학습 파라미터에 대해 좀 더 다양한 실험을 하고, 다른 언어 쌍으로의 적용 및 기존의 평가사전을 확장하여 더 많은 경우에 대해 실험하는 것을 들 수 있다.

급성심근경색증은 우리나라의 3 대 응급질환으로 골든타임 내의 빠른 진단과 처치가 필요하다. 보통 급성심근경색은 질환의 특성상 관상동맥의 상태를 파악하는 것이 중요하기 때문에, 진단을 위한 지표로서 의료 영상이 활용되고 있으며 빠른 진단을 위해서는 효과적인 영상 정보 제공이 요구되는 상황이다. 하지만 기존 시스템은 영상의 형식적인 메타데이터에 의해 식별되어 중요 의료정보를 결여된 평면적인 정보 제공이 이루어지고 있다. 그러나 영상에 내재된 의미적 특징을 기반으로 한 정보 제공이 가능해진다면, 효과적인 영상 정보의 확인이 가능해진다. 따라서 본 논문에서는 급성심근경색의 신속하고 효과적인 진단을 위해, 관련 영상으로부터 의학적으로 가치있는 의료정보들의 의미적 정보를 추출함으로써 개별적인 영상에 분산되어 있던 의료 정보들을 통합하며, 직관적이고 효과적으로 의료 영상정보에 대한 파악을 가능케 한다.

문자인식 즉 OCR(Optical Character Recognition)기술은 광학적으로 인식할 수 있는 문자를 컴퓨터가 읽을 수 있도록 하는 기술을 뜻한다. 문자인식의 근간이 되는 방법은 스트링 매칭 기법이 사용되어 왔지만 한글의 경우 자음, 모음, 자음 조합으로 만 가지 유형이 넘고, 더욱이 상용한자와 영어를 섞어 쓰기 때문에 오인식되는 경우가 많다. 본 논문에서는 한글이 수직선, 수평선, 사선과 같이 방향성이 강한 선소들로 구성되어 있다는 점을 이용하여 한글의 인식률을 높이는 방법을 제안하였다.

질의응답 시스템에서 정답선택의 정확률을 향상시키기 위해 본 논문은 패턴과 휴리스틱을 기반으로 하는 질의유형 추출 시스템을 구현하는 방법을 제안한다. 질의유형은 DBPedia에서 사용하는 클래스타입을 기반으로 추출되며 질의유형에 포함하는 키워드패턴들을 수집하여 키워드패턴 데이터를 생성한다. 그 후 한국어 질의에서 많이 발생하는 유형을 분석하여 휴리스틱을 이용해 사용자가 의도한 질의 유형을 출력한다. 제안시스템은 기존 연구에 비해 구축과 수정이 쉽다는 장점이 있다.

본 논문에서는 질의유형을 통한 검색기반 질의응답 시스템을 구현하기 위한 설계방법을 제안한다. 이를 위해 위키피디아 문서의 링크 데이터를 이용하여 색인 대상문서와 데이터베이스를 구축하는 색인 모델과 2-포아송 모델을 이용하여 얻은 문서들을 색인 데이터베이스를 통해 필터링하여 정답 후보문장을 추출하는 검색모델, 키워드 패턴 매칭 기반 질의유형 분류 모델을 설계하였다.

문맥 철자 오류란 단어만 봤을 때에는 오류가 아니지만 문맥상으로는 오류인 문제를 말한다. 이 문제를 해결하기 위해서는 문맥 정보를 보아야 하는데 기존의 방법들은 언어학의 전문가가 설계한 규칙을 사용하거나, 통계적인 분석 방법을 사용하였다. 하지만 이 방법들은 많은 시간과 노력을 필요로 하지만 높은 성능을 얻지 못한다. 본 논문에서는 최근 자연언어처리에서 연구되고 있는 딥러닝을 사용하여 문맥 철자 오류 교정을 시도하였다. 실험 결과 자질 설계 등의 복잡한 작업 없이 워드 임베딩 만을 사용하여 해당 단어들에 대해 F1-measure 91.43 ~ 97.27%의 성능을 보였다.

본 논문에서는 휴머노이드 로봇이 더욱 지능적으로 보행할 수 있도록 강화학습을 적용하는 방법을 제안한다. 강화학습을 활용하면 로봇의 이동 경로에 동적으로 이동하는 장애물이 있을 경우 이를 인지하고 회피하여 목적지까지 문제 없이 이동할 수 있다. 실제 환경에서의 실험에 앞서 Unity3D를 활용한 가상 환경에서 이를 구현하여 실험해보았다.

최근 자연어처리에 딥 러닝이 적용되고 있다. 딥 러닝은 기존의 기계학습 방법들과 달리, 자질 추출 및 조합 등과 같이 사람이 직접 수행해야 했던 부분들을 자동으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 기존 상호참조해결에 적용했던 SVM 대신 딥 러닝을 이용할 것을 제안한다. 실험결과, 딥 러닝을 이용한 시스템의 성능이 57.96%로 SVM을 이용한 것보다 약 9.6%만큼 높았다.

시맨틱 웹에서 실세계의 복잡한 사건들은 시간의 흐름에 따라 새로운 결과 또는 사실들이 생겨나기 때문에 시간이 포함된 지식에 대한 추론능력이 필수적이다. 본 논문에서는 대표적 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 시간 관계를 추론할 수 있는 효율적인 대용량 시간 추론 알고리즘을 제안한다. 또한, 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 시간 추론기의 성능을 분석하기 위해 샘플 시간 지식베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 그 결과를 소개한다.

한국영화에 대한 선호도가 이미 국내에서는 외국 영화의 선호도를 넘어선지 오래된 상황이다. 그만큼 내용적으로나 영화의 완성도를 보태주는 CG 기술 등 흥행을 뒷받침 할 수 있는 요소가 충분히 갖추어 졌다는 것이다. 그러나 여기서 주목하지 않을 수 없는 것은 바로 출연 배우들의 연기력이 아닐 수 없다. 이 같은 관점에서 본 논문에서는 우선적으로 우리나라 남자 주연배우들의 인터뷰 속 목소리의 공통점은 무엇이고 이것이 의미하는 바가 무엇인 지에 대해 음성 분석 기술을 통해 이를 정량적, 시각적으로 추출, 분석해 내는 방법을 제시하고자 한다.

SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 여러 가지 구조적 정보들의 유사성을 계산함으로써 이미지를 평가하는 대표적인 이미지 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 컬러 이미지들에 대해 색 차이를 고려하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 이 기법 또한 두 컬러 이미지 간 인지적인 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 이미지 평가 분야에서 가장 많이 알려진 네 가지의 데이터베이스와 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여줌으로써 성능을 증명하였다.

이미지 인식과 내용분석은 이미지 검색과 멀티미디어 데이터 활용 분야에서 핵심기술이라 할 수 있다. 특히 최근 스마트폰, 디지털 카메라, 블랙박스 등에서 수집되는 영상 데이터 양이 급격히 증가하고 있다. 이에 따라 이미지를 인식하고 내용을 분석하여 활용할 수 있는 기술에 대한 요구가 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 이미지 내용정보를 이용하여 자몽으로 이미지로부터 태그정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기계학습 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)에 ImageNet의 이미지 데이터와 라벨을 학습시킨 후, 새로운 이미지로부터 라벨정보를 추출하는 것이다. 추출된 라벨을 태그로 간주하고 검색에 활용한다면 기존 검색시스템의 정확도를 향상시킬 수 있다는 것을 실험을 통하여 확인하였다.

선교에서 항해자는 견시를 통해 선박의 주위 상황을 인지하고, RADAR나 ECDIS와 갈은 항해 장비의 정보를 동시에 파악하면서 운항해야한다. 이렇게 복잡한 정보 제공 환경에서는 상황 인지에 대한 인적과실이 발생할 가능성이 크기 때문에 보다 효율적인 항행정보 제공 기술이 필요하다. 본 연구에서는 항해장비가 제공하는 다양한 정보들을 외부 영상에 중첩하여 전시할 수 있는 증강현실 기반 항해지원 시스템의 항행정보 정함 기술을 개방하고, 이를 선박운항 시뮬레이터 환경에서 검증하는 연구를 수행 하였다. 본 시스템은 항해장비로부터 항행정보를 획득한 후, 이 정보를 카메라를 통해 입력되는 영상과 중첩하여 항해사에게 제공하며, 효과적인 중첩처리를 위하여 상용 그래픽스 엔진인 Unity3D를 사용 하였다. 또한, 시뮬레이터 실험 결과 선박의 움직임에도 정확하게 정합되는 것을 확인하였으며, 개발원 기술은 향후 실제 선교환경에서 활용될 수 있는 증강현실 기반의 항행정보 지원 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 픽셀 그레디언트의 방향성 정보를 이용하여 복원하는 예제기반 인페인팅 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상 내에서 픽셀 그레디언트의 방향성을 검출하여 강도가 높은 그레디언트를 가지는 픽셀들을 먼저 복원하는 특징을 가진다. 지역적인 그래디언트의 특성을 이용하여 복원 영역의 연결성을 높이고 에러의 파급 효과를 줄임으로써, 기존의 예제기반 인페인팅 방법보다 개선된 결과를 보여준다.

게임, 영화, 애니메이션 분야에 이르기까지 3D 렌더링 기술은 많은 분야에 걸쳐 활용되고 있으며, 이러한 3D 렌더링 기술의 발전으로 현실감있는 표현이 점차 가능해지고 있다. 영화나 애니메이션이 많은 시간과 비용을 들여 고품질의 영상을 만들어 내는 반면에, 게임은 실시간으로 고품질의 영상을 만들어 내며, 이를 위해서는 많은 연산을 필요로 한다. 그래서 게임에 고품질의 렌더링 기술을 적용하기 위해서는 상당히 높은 성능의 하드웨어를 필요로 하며, 현재 점차 높은 성능의 하드웨어가 개발되고 보급되기 시작하면서, 게임에 실시간으로 적용 가능한 다양한 렌더링 기술이 개발되고 있는 상황이다. 하지만 이것은 PC 플랫폼만 국한된 상황이며, 모바일 기기가 가지는 성능상의 제약으로 인해서 모바일 기기에 이러한 PC 플랫폼 기반에서 적용되는 3D 렌더링 기술을 적용하기란 여간 힘든 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 3D 렌더링 기술 중에 하나인 Ambient Occlusion 기법을, 모바일 디바이스가 제공하는 하드웨어적인 한계를 극복하고 보다 향상된 렌더링 속도로 기존 PC 환경과 유사한 효과를 표현하기 위한 렌더링 기법을 제안하고자 한다.

본 논문은 일반적인 사람들의 일상 생활에서 발생하는 상태 변화(넘어짐)을 조금 더 빠르게 대처 하기 위해 제안하는 스마트 감시 카메라를 이용한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 DOF 알고리즘이 가지는 빛의 영향 및 노이즈로 인한 문제점을 보완하고자 이미지 블록화 방식을 적용한다. 개선된 DOF 방식을 적용하는 스마트 감시 카메라는 안전 및 보안용으로 사람의 움직임 및 넘어짐을 체크하고 그 결과를 관리자에게 전송하여 좀 더 빠른 이상 징후 탐지와 대처에 도움을 줄 수 있다.

생산 기술이 발전함에 따라 제품의 생산량이 증가하고 컴퓨터 비전을 통한 제품의 양/불 판단 기술의 필요성이 증가하고 있다. 제품의 양/불 판단은 그 정확도가 중요하며, 동시에 빠른 검사를 위한 신속성이 요구된다. 기존 연구들에서 다양한 금속성 제품에 대한 양/불 판단과 각인된 글자에 대한 양/불 판단을 수행하는 연구가 지속되어 왔으나 자동차 에어백 부품 중 하나인 Upper Housing의 양/불을 판단하는 알고리즘은 부재하다. 본 논문에서는 Upper Housing에 대해 각인 문자의 양/불을 판정하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상에서 기준점이 되는 원을 찾는 것부터 시작하여, 기준점을 기반으로 특정 각도로 회전시켜 미리 수집한 글자 이미지와의 템플릿 매칭을 통해 글자가 제대로 각인 되었는지를 판단한다. 실험에서는 에어백 부품에 대한 검사 장치에서 촬영한 동영상에 대하여 제안한 알고리즘을 적용하였고, 그 결과 높은 정확도로 글자를 검출할 수 있음을 확인하였다.

본 연구에서는 조영증강 초음파 진단에서 혈류의 패턴을 효과적으로 판단할 수 있게 하기 위하여 조영제의 확산패턴을 영상으로 표현하는 방법론을 제안한다. 초음파 영상에서 조영제의 전이 시간에 대한 파라미터의 가시화 기법과, 단계별 전이패턴을 단일 영상으로 표현하는 방법을 제시함으로써, 병변의 진단 및 분석과정에서 대상 영역 내 혈류의 형태와 속도를 효과적으로 판별할 수 있게 한다. 분석과정의 필요에 따라 영상에서 정밀도를 선택적으로 적용할 수 있도록 하였으며, 노이즈 제거를 위한 필터링 과정과 단계별 전이 시점의 위치에 대한 영역 분할 과정을 거쳐 영상 생성결과를 개선할 수 있도록 하였다.

웹페이지와 같은 스크린 콘텐츠는 카메라로부터 획득할 수 있는 자연영상과 달리 텍스트, 로고, 아이콘 및 하위 영상과 같은 여러 가지 요소들을 포함하고 있고, 각 요소들은 서로 다른 형식의 정보를 사용자에게 전달한다. 본 논문에서는 윈도우 영상을 지역적인 특성에 따라 다수의 블록으로 분할한 후, 분할된 각 영역을 배경, 텍스트, 하위영상으로 분류하였고, 기계학습 기반의 알고리즘이 하위 영상 검출에도 좋은 접근법이 될 수 있음을 증명하기 위해 AdaBoost를 이용하였다. 실험결과로부터 93.4%의 검출률, 13%의 거짓 긍정률을 보임으로서, 제안방법이 효과적임을 입증하였다.

감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 돼지들이 근접해 있을 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 시공간 정보를 이용하여 근접한 돼지를 개별적으로 분리하는 방법을 제안한다. 돈사 내 돼지의 행동 영상 중에서 두 마리의 돼지가 근접한 경우, 돼지가 근접하기 전의 정보와 돼지가 근접한 현재의 정보를 사용하여 새로운 프레임을 생성하고 생성된 프레임에서 돼지의 구분이 명확하지 않은 작은 부분은 영역확장 기법을 이용하여 근접한 돼지를 개별적으로 분리한다. 실험결과, 제안방법을 이용하여 근접한 돼지를 개별적으로 분리할 수 있다는 것을 확인하였다.

본 연구에서는 웨이퍼의 자동광학검사를 위한 결점 검출 비전 시스템을 개발하였다. 성공적 결점 검출을 위해 몇 가지 이진화 방법을 비교하였고, bimodal과 unimodal 분포에 모두 좋은 결과를 나타낸 개선된 Otsu 방법을 선택하였다. 빠르고 정확한 임계값 계산을 위해 ROI 추출기능을 개발하였으며 최종적으로 웨이퍼의 검출 패턴은 정의된 기준에 따라 영상 분류되었고 성능평가를 위해 14개 이상의 웨이퍼 영상으로 테스트하였다.

단백질 의약품 개발 시 단백질 구조는 단백질 기능을 규명하기 위한 필수적인 정보이다. 따라서 단백질 구조를 효과적으로 전달할 수 있는 단백질 가시화 서비스가 증가하고 있으며, 대표적으로 Cn3D, Jmol, Chimera 등이 있다. 각 서비스는 단백질 가시화 서비스와 함께 단백질 분석을 위한 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 단백질 의약품의 효율적 정보전달 서버스를 위한 사전 연구로 업계종사 기간이 5년 이상인 피험자를 대상으로 단백질 가시화 이용현황을 설문하였다. 설문 분석 결과 자주 이용하는 단백질 가시화 서비스로 피험자 모두 PDB를 사용한다고 응답하였으며, 단백질 1, 2차구조 혼합 가시화 서비스를 일주일에 4회 이상 사용하는 응답자가 58.3%였다. 특히 단백질 의약품 개발 시 반드시 필요한 단백질 정보로는 91.6%가 단백질 1차구조, 단백질 2차구조, 단백질 2차구조 비율이라고 응답하였다.

본 논문은 위치기반 동역학 방법에 사용되는 3D물체를 근사화하기 위한 방향성 파티클 배치방법을 소개한다. 물체 매쉬를 분할하고 각 분할된 내부에 파티클을 채우는 배치 방법을 사용하면 물체의 표면에 여러 개의 파티클을 무작위로 배차하는 기존 방법보다 방향성 파티클의 개수를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법으로 배치한 파티클 구조가 기존 방법으로 배치한 파티클 구조에 비해 보다 빠르게 시뮬레이션을 계산할 수 있다는 것을 확인하였다.

파티클 필터 기반 얼굴추적은 비교적 빠른 속도와 구현의 용이성으로 널리 사용되고 있으나 조명이나 포즈변화가 있는 영상에서 드리프트(drift) 현상에 의해 얼굴추적의 정확도가 급격히 저하된다. 본 논문에서는 앞에 언급한 얼굴의 다양성에 강인한 얼굴 텍스처 특징을 제안한다. 제안방법은 인접한 픽셀들 간의 관계를 고려한 텍스처 패턴을 정의할 때 인접한 픽셀들의 평균(average)을 적용하여 조명변화에 강인하다. 또한 얼굴의 구조적 정보를 반영한 블록 기반의 텍스처 패턴 풀링(pooling)에 의해 포즈변화에 강인하다. 실제 감시환경을 가정해 CCTV 카메라로 자체 제작한 비디오 영상에서 Local Binary Pattern(LBP)와 같은 대표적인 특징들과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, 드리프트(drift) 폭이 적어 더 높은 얼굴추적 정확도를 보였으며 초당 28 프레임의 매우 빠른 처리속도를 보였다.

실제적인 표정인식 응용에서는 테스트 시 등장하는 인물이 트레이닝 데이터에 존재하지 않는 경우가 빈번하여 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 인물에 독립적인(subject-independent) 표정인식을 위한 얼굴특징을 제안한다. 제안방법은 인물에 공통적인 얼굴 근육 움직임(Action Unit(AU))에 기반한 기하학 정보를 표정 특징으로 사용한다. 따라서 인물의 고유 아이덴티티(identity)의 영향은 감소되고 표정과 관련된 정보는 강조된다. 인물에 독립적인 표정인식 실험결과, 86%의 높은 표정인식률과 테스트 비디오 시퀀스 당 3.5ms(Matlab 기준)의 매우 빠른 분류속도를 달성하였다.

손 영역 추적에서는 피부색이 가장 유용한 정보 중 하나이다. 그런데 손 영역과 얼굴 영역이 서로 겹치거나 가까이 있을 때 손 영역의 추적결과인 바운딩이 얼굴 영역까지 불필요하게 확장되는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 얼굴 영역 추적결과를 손 영역 추적에 사용한다. 구체적으로, 얼굴 영역 내에 손 영역의 바운딩이 침투하지 않도록 한다. 실험결과, 얼굴 영역 추적결과를 사용한 경우 그렇지 않은 경우에 비해 손 영역의 바운딩을 정확히 예측하였으며 초당 30~35 프레임의 빠른 계산속도를 유지하였다.

2015 저유가 영향으로 내국인 출국자수가 아주 큰 폭으로 늘어나고 있으며 대학생들을 위한 내일로 기차 여행이나 각종 지역의 축제들은 국내 관광객들로 인해 인산인해를 이룬다. 이러한 여행객들에게 사진 촬영은 핵심적 요소 인데 이것을 어떻게 보관하고 공유할 것인가에 대한 해결 방안이 뚜렷하게 없다는 점에서 '우리 여행'이 기획되었다. 별도의 장비로 촬영을 하고 사진을 전송을 해야 했던 과거와는 달리 사용자들은 스마트폰에서 한번에 해결하기를 원하게 되었다. 이러한 수요에 맞추어 특정 사용자 간 사진 공유 시스템인 '우리 여행'은 스마트폰 상의 카메라와 GPS 센서를 이용하여 여행 기록 하기, 사진 촬영 및 공유, 지도 위 사진 보기 기능을 제공한다.

현재 국내 뮤지컬 시장의 규모는 약 3천억원 정도가 될 정도로 성장했다. 하지만, 외형과 달리, 작품들간의 과다경쟁과 기업간의 부익부 빈익빈 현상, 출연료 상승에 따른 제작비 상승 등의 이유들로 인해, 제작사들이 엄청난 진통을 겪고 있다. 뮤지컬의 흥행을 위해 유명배우나 아이돌스타를 투입하다보니, 제작사들의 재정난은 날이 갈수록 심각해지고 있고, 유명세가 없는 배우들은 점점 설 자리를 잃어가고 있는 실정이다. 이러한 문제를 장기적으로 해결하기 위해서는 해당 공연, 해당 역할에 적합한 전문 뮤지컬 배우를 효과적으로 발탁하여 관객의 지속적 호응을 얻어야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제에 초점을 맞추고, 정보통신 분야에서 널리 사용되고 있는 협업 필터링 방법을 적용하여, 효율적이며 적합하게 뮤지컬 배우를 선발하는데 그 목적을 둔다.

본 연구는 3D 이미지 스캔 데이터 기반으로, SWEEPING 형상을 효과적으로 역설계하는 기술에 관한 것이다. 사용자가 미리 정의한 형상 단면 모델 데이터베이스를 이용해, 3차원 SWEEPING 형상을 자동으로 역설계하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 3D 이미지 스캔 데이터인 포인트 클라우드에서 자동으로 추출한 단면 포인트들을 처리해, 파라메터 정보를 추출하고, 미리 정의된 형상 단면들과 상호간 유사도를 비교한 후, 가장 유사한 형상 단면을 획득한다. 이러한 기술은 SWEEPING 형상 모델의 역설계 과정을 자동화하는 데 도움을 줄 것이다.

최근 GPS를 통한 위치 정보를 이용하여 사용자들에게 편리한 서비스를 제공하기 위한 개발이 활발하다. 그 중 스마트 폰은 대중들이 쉽고 편리하게 접할 수 있는 GPS 탑재기기이다. 이에 본 논문에서는 스마트 폰으로 찍은 사진의 장소를 눈으로 보기 쉽게 지도에 나타내어 사용자로 하여금 사진 관리를 쉽게 할 수 있도록 하는 사진 위치 뷰어를 구현하였다. 기존의 서비스가 웹으로만 제공되는 단점을 보완하여 스마트 폰 애플리케이션으로 서비스를 제공할 수 있으며, 해당 서비스를 통해 자신이 찍은 사진의 장소를 한눈에 시각적으로 확인함으로써, 사용자는 사진의 시각적인 관리와 정리가 가능하다.

본 논문에서는 사진의 태그정보 및 통계정보, 사용자 평점을 이용하여 여행에 앞서 본인의 취향 등에 맞는 개인화 된 여행계획을 생성할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 개인화 된 여행계획의 자동생성을 위하여, 나이, 성별, 직업, 소득, 학력에 따라 선호하는 여행의 태마를 통계자료를 통해 구분하였고, 사진의 태그정보를 이용하여 사용자가 가장 선호하는 테마를 분별하여 개인화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구분된 태마는 다양한 포털사이트에 등록된 사용자 평점 정보를 토대로 하여 여행계획을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하였다.

최근 한국의 와인 소비 트랜드는 매년 약 10%의 성장률을 보일 만큼 빠르게 주목 받고 있다. 그러나 와인과 관련된 정확한 데이터의 부재와 이를 전문적으로 주관하는 기관이 없는 현실 등 국내 와인 시장의 여러 문제점이 언급되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 와인 소비자의 직접적인 데이터가 수집 가능해야 하며 관련 데이터를 정리, 분석할 수 있는 시스템이 필요할 것이다. 본 연구에서는 바코드 인식 기술을 이용하여 보다 정확한 사용자의 데이터를 수집하고 와인 선호도를 추출하는 Top-k sky-line algorithm을 적용하여 데이터를 효과적으로 분석 및 통계를 하는 데에 목적을 둔다. 이 방법은 데이터를 수집, 분석할 뿐만 아니라 와인을 선별하고 사용자의 선호도를 기반으로 와인을 추천해 줄 수 있다는 점에서 매우 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 기획의도 및 동기, 관련 연구 및 응용, 제안하는 방법, 예상 콘텐츠 시나리오, 기대효과, 결론을 소개하고자 한다.

최근 사회적으로 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)가 떠오르며 LBS(위치기반서비스) 시장에 대한 이슈로 인해 근거리 위치 인식 기술을 적용한 Beacon(비콘)이 많은 관심을 받고 있다. 이러한 관심에도 불구하고 아직 현재까지는 실질적으로 제공되는 서비스가 다양하지 않다는 문제가 있다. 우리는 본 논문에서 사용자의 라이프 스타일에 따라 다양하게 이용할 수 있는 비콘 활용 애플리케이션을 기획하였다. 이 방법은 비콘을 통해 모든 사람들에게 일괄적으로 같은 서비스를 제공하는 것이 아니라 사용자마다 자신이 지정한 다른 서비스를 제공하여 기존에 문제가 되었던 상기 문제를 해결할 수 있다. 제안하는 방법은 지정한 곳 근처에 가면 자신이 저장한 메모 알림을 주는 기능, 위치를 찾아 주는 기능, 일정 거리 내로 접근한 사용자의 정보를 기록하는 기능 등이 있어 이를 통해 유기견 방지, 아이의 하교 확인 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 제안하는 방법의 기획의도 및 동기, 관련 연구 및 응용, 제안하는 방법, 예상 콘텐츠 시나리오, 기대효과, 결론을 소개하고자 한다.

최근 스마트 디바이스 제공되는 다양한 어플리케이션이 녹음기, 계산기 등과 같은 기존 전자제품의 기능을 대체하고 있다. 이에 본 논문에서는 녹음기 기능에 초점을 맞추어, 녹음기 이용 시 생기는 불편한 요소들을 해소하고자 한다. 이 문제를 풀기 위해 우리는 본 논문에서 인덱스 설정과 시간표에 따른 자동 분류 저장 기능을 제시한다. 녹음 시, 인덱스를 통해 녹음파일의 중요한 부분을 설정하며, 시간표에 따른 파일 자동 분류기능을 제공한다. 이를 통해 사용자가 녹음기능을 효율적으로 사용하도록 한다. 본 연구에서는 제안하는 방법의 기획의도 및 동기, 관련 어플리케이션, 제안하는 콘텐츠 기획방법, 예상 콘텐츠 시나리오, 결론을 소개하고자 한다.

최근, 이러닝에 대한 관심이 높아지는 가운데, 일반 교육뿐만 아니라 음악 교육에서도 기존의 일대일 레슨방식이 아닌 인터넷을 매개체로 한 원격 교육 시스템이 등장하고 있다. 이전의 일대일 음악교육방식에 비해 이러닝 레슨은 이동시간의 절약과 자율적 선택에 의한 교육 참여로 피아노 교육의 효율성을 증대시킨다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러닝 시스템을 개발하기 위하여 현존하는 음악 이러닝 시스템 중 교육 효과가 가장 좋은 세가지 음악 교육 콘텐츠를 비교 분석하고자 한다.

최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.

각 지역마다 많은 시설 및 상점이 존재하고 사용자들은 특정 지역에 자신이 원하고 필요한 곳을 찾기 위해서는 직접 검색을 통해 찾는 일이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반 Google POI 애플리케이션을 구현하여 사용자가 원하는 특정 지역에 시설이나 상점을 검색하여 시각화하여 보여준다.

맛집과 맛집 정보에 대한 관심이 높아진 현재 사용자들이 손쉽게 맛집 정보를 지도형태로 기록할 수 있는 맛집 지도 만들기 애플리케이션을 구현하고자 한다. 본 애플리케이션은 구글 지도 API를 이용해 사용자들에게 지도를 제공하며 본인의 현재 위치를 나타내 주는 핀을 간단히 터치하는 동작으로 후가, 분야, 별점 등을 간편하게 기록하고 조회하며, 데이터베이스에 저장된 맛집 정보를 분석하여 맛집의 순위를 사용자들에게 제공하여 사용자들이 적절한 맛집 정보관리를 가능하게 한다. 또한, 특별한 기능으로 친구의 맛집 정보를 볼 수 있어, 친하게 지내는 친구의 음식 취향이나 최근 선호도 등을 공유할 수 있어, 음식을 통한 친분 형성에 도움을 줄 수 있도록 구현하였다.

무안경 3D 입체 디스플레이 장치는 패럴렉스 배리어(parallax barrier)와 렌티률러 렌즈(Lenticular lens)의 기반의 장치로 구분된다. 무안경 업체 디스플레이 장치를 통하여 입체영상을 디스플레이하기 위해서는 다중 시점(multi-view) 촬영 영상들의 서브픽셀 인터레이싱 방법을 통하여 하나의 영상으로 합성되어야 한다. 본 연구는 렌티큘러 렌즈 기반의 입체 디스플레이 장치에서 렌티큘러 렌즈의 속성에 따라 적응적으로 서브픽셀 인터레이싱 될 수 있는 기법을 제안하기 위한 사전 연구로서 기존에 발표된 서브픽셀 인터레이싱 기법의 종류를 분류하고 각 기법의 특성을 분석하고자 한다.

현재 헬스케어 전문 업체가 제작한 어플리케이션들은 약품을 식별하는데 있어 사용자가 너무나 많은 정보를 입력해야 하며, 원하는 약품을 찾기가 쉽지 않다. 또한 정보를 입력 한 후의 결과가 매우 광범위하며 약품을 찾다가 포기하는 경우가 많다. 본 논문은 사용자가 원하는 약품을 스마트폰 카메라로 촬영하연 약품의 정보를 자동으로 알려주는 약품 자동 인식 시스템을 개발하였다. 사람들이 쉽게 구매하고 자주 복용하는 약품들에 대하여 약품이 가져다주는 장점과 위험성을 알게 하고 다량 복용에 대한 경각심을 심어 주기 위한 것을 목표로 한다.

최근 데이터의 양이 급격하게 증가하면서 빅데이터의 시대가 도래했다. 빅데이터는 형식이 없는 비정형 데이터이므로 기존의 정형 데이터 처리 방법으로는 분석 및 데이터 처리가 불가능해졌다. 또한, 범죄예방에 대한 관심이 증가하면서, 범죄 데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 비정형 범죄 데이터를 분석, 예측 등의 전산처리를 하기 위한 정규화 메트릭을 설정하는 방안을 제안하고자 한다.

본 논문은 비디오 디코더의 병목현장을 해결하고 대량의 데이터를 처리할 수 있는 다중병렬처리방식의 HEVC CABAC 디코더를 소개한다. CABAC 디코더를 병렬화한 하드웨어 VLSI구조를 설계하여 크기 대비 높은 처리량이 나오는지를 설계 및 분석결과를 통해 연구결과를 도출하는 게 본 논문의 목적이다. CABAC 디코더 내부 module(산술 디코더, 문맥 모델러, 역이진화기) 1개에서 4개까지의 병렬화를 분석한 결과 4개의 병렬화를 했을 때가 크기 대비 처리량이 가장 높다는 것을 알 수 있었다. 또한 내부 module 4개를 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 병렬화하여 slice 단위로 나눠진 프레임 1개를 한 번에 처리하는 방식을 채택하였다. 본 논문에서는 각 CABAC 디코더의 내부 module 4개를 병렬화하고, 병렬화한 CABAC 디코더 4개를 다시 병렬화하는 하드웨어 구조를 사용한다.

CCTV는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 그러나 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 예방의 목적에 대해 미미한 효과를 보이고 있다. 본 논문에서는 CCTV로 수집된 보행자의 데이터를 통해 객체의 행동을 분석하여 위험도로 행동의 위험여부를 추정하기 위한 Flexible Multi-level Regression 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 통해 관찰된 객체의 행동이 이상행동이라고 판단될 시 위험을 받는 객체에게 알림을 주어 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능할 것으로 예상된다.

저장 장치의 급속한 발전으로 인해 기존에 서비스할 수 없었던 개인 사용자를 위한 클라우드 서비스가 활성화되고 있다. 이 중 음악을 대상으로 하는 스트리밍 및 공유 서비스는 다양한 음악의 종류를 수용하기 위해 체계적인 분류를 필요로 한다. 기존의 분류체계는 단순히 작곡가나 업로더의 의견에 의해서 일방적으로 정해지기 때문에 사용자가 중심이 되는 클라우드 서비스에는 어울리지 않는다. 따라서 본 논문은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 사랑의 감정을 기준으로 새로운 분류체계를 제안한다. 자동적인 분류를 위해 데이터마이닝 기법을 접목시켰으며, 원활한 마이닝을 위해 오디오 음악 파일(raw data)을 정해진 크기로 자르고 feature extraction을 통해 오디오 음악 파일에 대한 전처리를 수행하였다. 이후 feature selection을 수행하기 위해 clustering을 이용해 유효한 중요도를 지나는 feature를 선별하였으며 선별된 feature를 토대로 SVN(Support Vector Machine)을 이용해 feature의 중요도에 대한 유효성을 검증함과 동시에 분류를 수행하여 감정을 기반으로 분류한 결과를 보였다.

Laser Range Finder를 이용하여 생성한 3차원 점군 정보는 단면적인 부분만 볼 수 있으며, 잡음이 포함되어 작은 물체를 추출하는데 많은 영향이 생긴다. 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 정보 사이에서 밸브의 중심의 위치에 대한 추가적인 입력을 받아 원환체, 원통, 평면의 정보를 복합적으로 포함하고 있는 밸브의 모델을 추출한다.

본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구명 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.

본 논문에서는 HEVC 디코더에서 화면간 예측의 보간 필터에 대한 하드웨어 구조를 제시하고, 설계 및 분석결과를 통해 연구 결론을 도출하는 것이 목적이다. 제안하는 하드웨어 구조는 보간 필터의 각 필터 간의 유사성을 확인하고 빠르게 데이터를 처리하기 위한 병렬처리 방법을 제시한다. 또한 레지스터를 통한 데이터를 재사용하는 방식을 이용하여 외부 메모리와의 불필요한 연결을 줄여 성능을 향상시켰다.

본 연구는 컴퓨터시스템을 이용한 맞춤형 정음기반 한국어 학습 지원시스템의 효율적인 모델에 관한 연구 논문으로서, IMS/AICC 국제규격을 준수하는 LCMS와 SCORM 기반의 정음 정보처리로 한국어 교육이 가능한 학습지원시스템에 구축 시스템의 세부 모음들을 정의하였다. 주 내용은 학습자의 학습결과와 학습 습관을 분석 평가하여 자가 주도 식으로 학습할 수 있는 기능을 제공한 것이다. 본 연구는 효율적인 PMS 세부모듈 시스템은 물론, 표준 역량모델관리시스템, 학습자 개별 역량 관리시스템, 역량저장 및 저장소, 커뮤니티를 활용한 역량 모델기반의 지식관리시스템, 교육 수요분석용 e-Survey시스템, 모바일 학습지원서비스 시스템 등이다. 앞으로 클라우드컴퓨팅 기술을 적용한 외국인을 위한 정음기반 한국어 학습지원시스템 구축 표준 모델을 제시하였다.

코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경영에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 R과 실험계획법을 이용하여 코팅제 배합 공정을 분석하기 위한 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시할 수 있다.

스포츠 클라이밍에서 효율적인 등반을 위해서는 인공 암벽의 홀드 위치 및 형태에 따라 역학적으로 이득이 높은 자세를 취할 수 있도록 반복적인 훈련이 필요하다. 교육자는 초급 수준의 등반자를 교육하기 위해서 매번 직접 시범을 보여야 하는 불편함이 있다. 만약 등반자 혼자서도 자세를 배울 수 있는 사실적인 등반 애니메이션이 제공된다면, 효율적인 훈련이 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 엔진의 역운동학 기능으로 제작 과정을 간소화하고 게임 콘솔용 깊이 카메라 기반의 모션 캡쳐 데이터를 분석 및 적용하여 올바른 등반 자세 교육을 위한 3D 캐릭터 애니메이션을 제작하는 방법을 제시한다. 향후 애니메이션이 제작되면 스포츠 클라이밍 교육 콘텐츠를 제작의 기초가 되어 기존 등반 교육 과정에서 제공하지 못했던 새로운 경험을 등반가들에게 제공할 것이다.

영상감시, 특히 CCTV는 이미 보안에서 없어서는 안 될 큰 중심이 된지 오래지만 지속적인 기술 성장 못지않게 또 다른 첨단기술 및 기능 요구가 증가되고 있으며 그중에 하나가 CCTV 영상의 사각지대이다. CCTV는 다양한 목적을 위해 24시간 영상을 녹화하지만 현재 시스템으로 사각지대 없는 CCTV시스템은 다수의 카메라를 설치하여만 한다. 이는 높은 비용과 유지관리가 필요하게 되어 적재적소에 CCTV시스템 설치가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구개발에서는 사각지대가 없는 CCTV 개발에 필요한 지능형 영상분석 시스템에 필요한 통합 관리 시스템을 설계하여 전체적인 시스템 개발 완료에 목표를 두고 있다.

기존 책 문서인 PDP 문서를 전자책에서도 억세스 할 수 있도록 전자책의 표준 형태로 변환하는 과정이 필요하다. PDP 문서를 전자책의 대표적인 표준 형태인 EPUB3.0으로 변환할 때, 인쇄 색상 표현방법인 CMYK를 디지털 색상 RGB 형태로 변환하는데 형태의 차이로 인하여 색감이 제대로 변환되지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 변환 시 색감을 잃지 않도록 ICC 프로파일을 이용한 변환 연구를 수행하였다. 또한 전자책 독자들을 위한 상호 작용적인 시각적인 효과를 제공하기 위하여, 많은 부분의 텍스트 중 특정 부분을 인식하여 효과 코드를 넣는 알고리즘을 제안하였다.

본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.

최근 강화된 개인정보 보호법으로 인해 개인의 고객정보 이용 및 약관 동의서와 그에 따른 디지털 자필 서명을 필요로 하는 기업이 증가하고 있다. 그러나 고객에게 자필 서명을 받기 위한 플랫폼은 PC, 맥, 안드로이드, 아이폰 등 다양한 디바이스의 호환을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 이기종 호환 스크립트인 jQuery를 이용하여 HTML5 가 호환되지 않는 PC기반 IE6 이상의 브라우저부터 안드로이드, iOS 등 터치기반 스마트 디바이스의 최신 브라우저까지 모두 호환되는 자필 서명 시스템을 설계 및 구현한다.

본 논문에서 우리는 입력영상에서 ROI(Region Of Interest) 지정을 이용한 의상 추천시스템을 제안한다. 의상영역 추출에 있어 ROI의 지정은 매칭 오류를 감소시키면서 매칭 속도를 향상시킬 수 있다. 우리는 평가부분에서 제안된 방을 통해 수행된 매칭이 빠르며 성공적으로 이루어졌음을 보인다.

스마트 러닝을 위한 다양한 시도가 있으나, 프로그래밍과 같이 예제나 흐름에 관한 설명이 중요한 경우, 학습자의 학습결과로 주어진 문제 풀이가 올바른 답이라 할지라도 앞 뒤 맥락에 따른 이해를 하고 있는 가는 학습태도를 관찰함으로써 보다 긍정적인 학습효과를 얻을 수 있다. 본 연구는, 학습자의 학습결과와 학습태도를 관찰하여 이를 학습자 개인성향과 보다 나은 학습 활동에 지침이 되도록 하는 것을 목표로 한다. 학습태도는 학습콘텐츠 제공자에 의해서 주어진 학습패턴과 학습자의 학습패턴을 시선 추적을 통해서 측정하고, 두 패턴 사이의 차이를 비교하여 태도의 집중도와 일관성을 관찰하고자 한다.

최근 온라인 마케팅 트렌드는 개인화된 서비스의 제공이다. 인터넷 환경의 대중화와 SNS(Social Networking Service), 모바일 환경의 보급으로 사용자는 쉽게 정보에 노출된다. 이런 환경에서 웹사이트나 애플리케이션, SNS에 대해 사용자의 패턴과 관심사를 분석하여 개인화된 서비스를 제공하게 된다. 데이터 분석은 빅 데이터 환경으로 분석되며 이렇게 분석된 개인화 정보는 사용자와 연관성이 높은 정보를 노출함으로 인해 효율적인 정보의 소비와 더불어 마케팅 효과를 누릴 수 있고, 온라인 서비스나 애플리케이션 제공자에게 사용자도 모르게 제공된 개인의 정보 소비 패턴으로 나타내어진다. 현재 널리 사용되고 있는 서버에 저장된 개인화 데이터는 보안적으로 해킹에 취약할 수 있고, 관리하는 서비스 제공자에게 있어서도 유지보수에 비용이 발생함과 동시에 사용자의 개인정보를 과도하게 수집하게 되는 우려가 나타난다. 개인화 서비스 제공의 단점을 극복하고자 HTML5 Local-Storage 기능을 사용하여 브라우저 환경에서 웹 기반 서비스를 이용하는 사용자의 정보이용 패턴을 저장하여 데이터를 사용자 측면의 저장소에 보관함으로 보다 안전하고 적은 비용으로 개인화 서비스를 제공할 수 있다.

최근 다양한 ICT기술의 발전으로 인간의 사회, 문화, 교육 등의 많은 분야에 변화가 일어나고 있으며, 많은 기술들이 인간 삶의 영역에 적지 않은 영향을 미치고 있다. 그 중에서도 인터넷 웹 표준 기술의 발전은 e-book 시장과 교육용 콘텐츠의 변화가 많을 것으로 예측하고 있다. 따라서 본 논문에서는 N-Screen 지원과 반응형 웹 기술 지원을 위한 3차원 상호작용기반의 e-book 콘텐츠 저작도구 플랫폼 설계를 연구하였으며, 6가지 영역의 상호작용 콘텐츠 개발이 웹 표준에 의해 저작될 수 있는 저작도구 모형을 연구 개발 하였다. 본 논문에서 제안한 e-book의 저작 형태는 웹 표준 기술 HTML5와 ePub3.0 표준을 기반으로 제작할 수 있도록 콘텐츠 플랫폼을 설계 하였으며, 사용자와의 상호작용, 시뮬레이션 등의 기능을 쉽고 빠르게 제작할 수 있는 사용자 인터페이스를 연구 적용하였다. 향후 본 연구의 결과로 전자책 산업 발전과 교육 분야의 활용 향상을 기대하고 있으며, 지식의 체계를 좀 더 다양하게 제공 할 수 있는 e-book 콘텐츠 연구의 원천이 되기를 기대한다.

해외 글로벌 쇼핑 사이트들을 통한 직접 구매를 일컫는 해외직구 금액이 2013년 5881억원 발생하며, 대한민국 전체 경제의 0.2%를 차지하게 되었다. 구입지역도 미국 뿐만 아니라 중국, 독일로 점차 확대되고 있다. 해외직구의 시장은 향후에도 지속적으로 증가 될 것으로 예측되는데, 이처럼 해외직구가 발전하게 된 성장 배경에는 내수시장보다 저렴한 가격, 해외 온라인 쇼핑 사이트들의 진화, 전문 배송업체의 등장, 커뮤니티 정보 공유 활성화 등으로 인하여 해외직구에 대한 폭발적인 반응으로 연결된 것으로 보인다. 하지만 최근에 정치권의 움직임은 해외직구를 규제하여 통제하려는 움직임이 크다. 제 물품을 확인하지 않고 목록 신고만으로 수입통관이 허용되어 허위 신고 가능성이 높아졌다는 것과 이에 따른 관세 탈루 및 마약을 비롯한 수입금지 물품의 국내 반입 위험성 또한 증가한다고 정부는 말하고 있다. 이것은 매우 잘못된 해석으로 판단된다. 소비자들의 소득 발생으로 인한 소비 할 수 있는 절대치는 감소하고 있는데도 불구하고, 국내 대기업들의 상품 판매 하락이 합리적인 가격으로 판매하고 있는 해외 사이트들로 피해자가 된듯한 표현을 하여, 해외 제품을 구매하려는 소비자를 규제한다는 것은 어불성설에 해당된다. 소비자들은 항상 합리적인 선택을 추구하려고 하기 때문에 여러 가지 요소들을 고려한다. 이러한 소비자들의 심리를 파악하여 국내 소비자들이 불만을 가지고 있는 내수시장의 가격 부분에 대한 심리적 회유책을 적용하여 가격 경쟁력에 대한 인식을 새롭게 고려 할 수 있도록 하는 개선안을 제시해 본다.

인터넷 블로그를 이용한 맛집 마케팅은 외식 산업에서 상당한 영향력을 발휘하고 있다. 사람들은 블로그를 이용해 많은 맛집 리뷰를 작성 및 검색하고 있다. 그런데 사람들이 맛집 리뷰를 검색하면, 검색 엔진에서는 검색어에 대한 정확도 및 시간순으로 검색 결과를 정렬해 주기 때문에 같은 식당에 대한 포스트들이 분산되어 검색된다. 따라서 사람들은 수많은 맛집 리뷰가 섞여있는 검색 결과를 보고 그중 한 식당을 선택하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 이때, 같은 식당에 대한 리뷰를 모아서 보여준다면 어떤 식당에 대한 리뷰가 존재하는지 일목요연하게 볼 수 있으며, 한 식당에 대한 다양한 의견을 참고하여 가고자 하는 식당을 선택하는데 도움이 된다. 따라서 본 논문에서는 블로그의 맛집 포스트를 클러스터링 하는 시스템을 제안하였다. 시스템을 통해 생성된 클러스터의 평가 결과, 정확률, 난수 색인, 순수도는 90% 이상의 높은 값을 보였다.

스마트폰 및 태블릿 PC 보급의 빠른 확산으로 인해 e-learning 학습환경도 빠른 속도로 모바일 환경으로 전환되고 있다. 이러한 변화에 맞추어 e-learning 서비스업체들도 모바일 서비스를 앞다투어 제공하고 있으며 앞으로도 그 수는 계속 늘어날 것으로 예측된다. 하지만 아직까지는 PC에서 보던 학습 동영상을 단지 모바일 환경에 보는 수준이며 수강생이 온라인 강의를 시청하다 강사에게 실시간으로 질문을 하고 답변을 받는 등의 의사소통은 어렵다. 이러한 단점을 극복하고 강사와 수강생이 웹 환경에서 원활한 의사소통이 가능하며, 많은 수의 수강생이 동시에 접속할 수 있는 HTML5의 WebSocket과 Canvas를 기반으로 한 실시간 문제풀이 시스템을 제안하고자 한다.

소설미디어의 급증과 함께 온라인 리뷰의 의존성이 급증하는 가운데 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 기만적 의견 스팸 이슈가 새롭게 주목받고 있다. 기존의 의견 스팸 연구는 실제 리뷰와 의견 스팸 간의 차이를 어휘, 품사 또는 감정단어와 같은 표면적 자질을 통해 설명하였으나 그들간의 의미적 연결관계는 고려하지 않았다. 본 논문에서는 1) 의미적 프레임 기반의 텍스트 분석기법을 제안하고, 이를 바탕으로 2) 의견 스팸과 실제 리뷰간의 의미적 차이가 있음을 규명하며 3) 새로운 의미적 프레임 자질을 사용하여 기존의 의견 스팸 분류 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

사물 인터넷(Internet of Things)의 확산으로 가까운 미래에는 사물 인터넷 환경에서 질의 응답 시스템이 활발하게 이용될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 사물 인터넷 환경에 적합한 초소형, 저사양 하드웨어를 이용하여 커뮤니티 질의 응답 시스템(Community Question Answering System)을 구축하는 방안에 대해 살펴본다. 하드웨어는 700Mhz 싱글 코어 CPU와 512MB의 메인 메모리를 장착한 라즈베리 파이를 이용하였고, 질의 응답 시스템으로는 Apache Solr를 기본 시스템으로 활용하였다. 성능 분석 결과 실시간 응답성은 매우 훌륭하지만 정확도는 앞으로 보완이 필요한 것으로 분석되었다.

본 연구는 디지털 컨텐츠를 판매하는 쇼핑몰에서 각 컨텐츠에 대해서 개별적으로 신용카드 기반으로 결제/판매할 수 있도록 하는 시스템이다. 이를 위해 본 연구에서는 PHP 기반 쇼핑몰 전반부(front-end)와 Spring MVC 기반 쇼핑몰 후반후(Back-end)를 분리하여 구현하였다. 전반부에서는 기본적으로 판매되는 각 디지털 컨텐츠를 분류별로 보여주는 기능을 구현하였고, 후반부에서는 각 디지털 컨텐츠에 대한 상세정보를 보여주며 신용카드 결제/IP 기반 접속제한/로깅(logging) 기능 등을 제공하도록 하였다. 특정 디지털 컨텐츠를 온라인으로 결제시에는 그로부터 24시간내에는 몇 번이고 다운로드 할 수 있도록 서비스 하기 위해서, E-rnail을 통한 인증코드(access code)를 제공하는 기능도 구현하였다. 또한, 이러한 구현을 Spring MVC 3.0 기반 구조에 의거하여 구현함으로써, 향후 시스템 유지보수성을 획기적으로 향상시켰다.

본 논문에서는 한글 글꼴의 기본 구성요소인 자소를 자동 생성하는 기법을 기반하여 한글의 전체 글꼴을 효율적으로 제작할 수 있는 글꼴 에디터를 개발한다. 본 글꼴 에디터에서는 몇 개의 기본 자소만을 설계하고 나면 KSX1001 표준한글 2350자 및 Unicode 표준한글 11172자 문자들을 자동생성할 수 있다. 이를 이용하여 한글 서체의 디자인 작업 시간을 크게 줄일 수 있었다.

본 연구는 서로 다른 문화간에 e-Learning과 같은 학습 시스템을 제공할 때, 학습 제공자의 문화적 차이에 의한 비언어적 행동이 학습자에게 미치는 영향에 대해 다루고 있다. 지금까지 사회언어학적인 관점에서 서로 다른 문화간의 언어행동에 관한 연구는 있었지만 비디오 학습이나 웹과 같이 원거리에서 이루어지는 학습 지원 시스템에서의 언어행동에 관한 연구는 없었다. 본 연구에서는 행동언어학적인 관점에서 이루어진 연구를 바탕으로, 한국인과 일본인을 대상으로 하여 실제 강의가 이루어지는 동안 언어행동의 문화적 차이가 미치는 영향과 그 결과를 검증했다.

현대 사회는 개인작업보다 협업에 의한 작업들이 많다. 과거에는 컴퓨터와 개인 간의 작업이 대부분이었으나, 현재에는 스마트 폰과 태블릿의 급속한 보급으로 다자간의 협업체계로 시스템이 운용가능하게 되었다. 다자간의 협업체계로 운용되는 시스템은 기존의 개인 작업에서 발생하지 않았던 작업 충돌 현상이 발생할 수 있다. 이러한 작업 충돌 현상을 방지하기위한 방안을 제안하기위해 협업 드로잉 시스템을 제안한다. 이 시스템은 안드로이드 기반의 스마트 기기를 가진 사람들이 동시에 한 화변에 그림을 그리고, 그 그려진 그림화면을 공유하며 함께 작업을 진행한다. 이 시스템을 이용하는 사람들의 작업영역을 실시간으로 파악하여 서로간의 구두적인 의사소통 없이 작업 충돌을 최소화시키기 위한 방법에 대해 연구한다.

휴먼-컴퓨터 인터렉션과 같은 응용분야에서 손동작 인식을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 손동작 인식을 이용한 인터렉션의 성능 향상을 위해서는 정확한 손 영역 검출이 필요하다. 본 논문에서는 색상 정보를 이용하여 Cascade 방식에 기반한 손 영역 검출 방법을 제안한다. Cascade 방식으로 손 영역을 검출할 경우보다 강인한 인식률을 얻기 위해서 색상정보를 이용하였으며, Haar-like 특징점으로 학습된 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다.

작곡가들에게 순간 순간 떠오르는 영감을 피아노로 연주했을 때, 바로 악보화 하여 작곡에 도움을 주는 애플리케이션을 개발한다. 본 논문에서 개발한 애플리케이션은 안드로이드 환경에서 FFT(Fourier Fast Transform)이라는 주파수 측정 기술을 이용하여 계이름을 확인한 후 이를 음표와 연결시켜 악보화하는 기능을 제공한다.

최근 스마트폰 기기의 성능이 향상되면서 스마트폰에 설치되는 기능과 애플리케이션의 수가 크게 증가하고 있다. 그에 따라 사용자는 원하는 기능 또는 애플리케이션을 찾아서 수행하는데 점점 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 사용자의 필기 또는 움직임을 인식하여, 사용자가 원하는 기능 또는 애플리케이션을 빠르게 구동하는 빠른 실행 애플리케이션을 개발한다. 사용자는 필기 또는 움직임만으로 원하는 애플리케이션을 실행하거나, 전화를 걸거나, 손전등을 켜거나, 화면을 캡처하는 등의 기능을 손쉽게 실행할 수 있다.

이전부터 시각 장애인들은 제한된 인쇄매체를 사용해왔다. 하지만 시각 장애인들은 각종 데이터 및 콘텐츠 정보에 대한 접근성이 부족하여 일반인과의 정보 격차가 심화될 수밖에 없다. 이를 해결하기 위해 시각 장애인의 환경을 개선할 수 있는 여러 장비들이 개발되고 있다. 그 중에서도 문자 표기의 경우 점자 표기로 대체하여 사용되어왔으며 대표적인 예로는 점자 출력 장치가 있다. 하지만 기존의 점자 출력 장치는 고가이며 경제적으로 어려운 시각장애인의 경우 구입하기 어렵다. 또한 제조사 별로 제공하는 콘텐츠 수의 한계로 인해 보다 효과적인 사용이 어렵다. 본 논문에서는 스마트 디바이스와 연동 가능한 저가형 점자 출력 장치를 제안한다.

최근, IT기술과의 융합은 전 산업 분야에서 활발히 적용되고 있으며, 기후 및 환경변화와 식품 안전에 대한 관심의 증대와 함께, 농축수산업 분야에서의 ICT융합 연구 시도가 크게 증가하고 있다. 특히, 농업환경에서의 생산성 향상 및 식품 안전성 확보를 위해 다양한 형태의 상황정보 기반 연구와 센서 네트워크를 활용한 지능형 서비스 제공 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 장비 및 센서가 컴퓨팅 장비와의 네트워킹을 통해 식물공장 및 유리온실과 같은 시설농업환경에서 지능형 농업서비스를 제공하기 위한 농업ICT 융합 모델을 제안한다. 제안하는 서비스 융합모델은 센서를 통해 획득한 다양한 상태정보를 인식하기 위해 상황정보 모델과, 이를 장비와 센서간에 공유된 지식으로 표현하고 활용하기 위한 온톨로지 모델을 사용한다. 제안하는 서비스 융합 모델은 농업ICT 융합 환경에서의 IoT기반 지능형 서비스를 위한 향후 관련 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.

마인드맵은 브레인스토밍을 할 수 있는 효과적인 도구이다. 본 연구에서는 기존의 마인드맵 서비스가 공동 작업에 한계가 있음을 인지하고, 공동 작업을 지원하는 마인드맵 서비스를 개발하는 것을 목표로 하였다. 해당 연구에서는 프로젝트 구성원이 개별적으로 마인드맵을 편집 및 작성하고, 마인드맵을 통합하며, 마인드맵 편집 과정을 실시간으로 공유할 수 있는 기능을 개발하였다. 본 시스템은 HTML과 JavaScript로 개발되었다.

플랜트와 같은 대형 기계설비의 운영 시 발생하는 사고 피해를 최소화하고 조속한 정상화를 위해서는, 운영자 또는 초기 대응자가 예상치 못한 사고에 대처할 수 있는 능력을 향상시키기 위한 현장 운영자에 대한 훈련 기술이 필요하다. 이러한 훈련 과정은 실제 플랜트 현장에서 수행하기가 현실적으로 어렵기 때문에, 시뮬레이션 기술을 사용한 모의 훈련 및 평가기술이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 가상현실 안전훈련 시뮬레이터의 설계 및 개발과정과, 체감형 훈련을 가능케하는 휴먼 인터페이스의 적용 및 통합 과정에 대해 소개한다.

본 논문은 저선량 흉부 CT 영상을 활용하여 패결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구내용을 담고 있다. 폐 결절 자동 검출을 위해 폐 CT 영상 내에 폐결절의 가지고 있는 특징들 중, 이동성 및 기하학적 특징을 가지고 폐혈관과 폐결절을 구분하였다. 실험한 영상은 폐결절이 없는 정상환자군을 가지고 실시 하였으며, 그 결과 4.4False Positive / Scan이 발생하였다.

현재 터치스크린을 활용한 기기와의 인터랙션이 전반적으로 널리 활용되어 스마트시계 또한 출시에 기존의 터치스크린 UI/UX를 그대로 적용하는 경우가 대다수이다. 하지만, 스마트시계의 경우, 필연적으로 기기가 작아질 수 밖에 없고, 그로 인해 장착된 디스플레이도 소형으로 나오는 경우가 많아 터치방식에서 오류 발생률이 높아질 수 밖에 없었다. 이 논문에서는 스마트시계에 탑재된 6축 센서를 활용한 인터페이스 방식을 제시한다. 이 방식은 기존의 터치 방식과 달리 작은 화면을 누를 필요 없이, 시계의 다양한 방향의 모서리 끝을 탭핑(Tapping)하여 신호를 구분하는 방식으로 스마트시계를 조작할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안되는 조작방식은 기존 방식보다 오류발생률을 줄이면서도 간편하게 사용자 이해가능성이 높고, 스마트시계에서의 조작환경(전화 및 문자 알림, 날씨 정보, 음악 재생 및 볼륨 조절 등)을 제어 시 유용하다. 또한, 출시된 스마트시계에도 기본적으로 내장된 센서를 활용한 인터페이스이므로 새로운 센서를 부착할 필요 없이 적용이 가능하며, 스마트 시계뿐만 아니라 스마트 디바이스의 경우, 기본적으로 자이로, 가속도 센서가 탑재되어 있어 타 기기에 대한 적용가능성 또한 높다.

본 논문은 웨어러블 디바이스의 한 종류로써의 스마트와치에 적용할 수 있는 헬스케어 기술에 대한 제안이다. RED LED와 IR LED를 통해 얻어진 신호로부터 아날로그 필터 증폭을 통해 얻어진 PPG신호를 이용하여 생체신호인 심박수와 $SpO_2$를 측정하여 보았다. 이 신호를 블루투스 통신을 통해 PC에서 데이터를 받아 보았고, 추후에 스마트폰과 연동하여 실용적으로 사용 될 수 있다.

e-health보드를 이용하여 측정한 생체신호를 실시간으로 블루투스통신을 통한 무선통신을 함으로서 PC와 연결한다. PC에서 송신된 데이터를 텍스트로 저장한 뒤 c#으로 체온, 심전도, 근전도, 피층 전기 반응, 호흡 5가지의 결과 값을 그래프로 보여준다.

다양한 종류의 생체 신호들을 모니터링하는 연구들이 활발히 진행되면서 이제는 병원이나 전문기관뿐만 아니라 일상 생활 속 에서 사람들이 스마트폰을 이용하여 특별한 제약 없이 편리하게 측정 가능하다. 이러한 스마트폰의 특성을 살리고 그 중 카메라 PPG (Photo-plethysmography) 모듈을 통해 얻은 생체 신호 정보를 분석하여 사용자에게 분석된 정보를 보여줄 수 있다. 또한 얻은 생체 신호로 심박수를 구하고 얻어진 심박수 정보를 활용하여 이를 사용자에게 Hologram으로 보여주는 것을 목표로 한다.

폐 결절과 폐 종양은 전 세계 사망의 주요 원인인 폐암의 초기 증상일 수 있기 때문에 임상적으로 중요하다. 그래서 많은 학자들은 이를 검출하기 위해 컴퓨터를 통한 이미지 분석을 시도하였고, 그러기 위한 첫걸음으로 폐 윤곽선을 추출했다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 폐 윤곽선을 추출함으로써, 폐 외벽에 붙어있는 폐 결절 및 폐 종양도 분리할 수 있는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 e-러닝 시스템 및 직관적인 제스처를 제안한다. e-러닝 시스템은 휴대가 쉽고 비용효율성이 높은 모션센서를 사용하며, 학생이 사용하기 쉽게 직관적인 제스처와 간단한 인터페이스 구성에 초점을 맞추었다. 시스템 속 시각적 효과와 재미있는 그래픽은 학생들의 관심을 끌어 학습에 흥미를 높여주고 학습 능력을 향상시킬 수 있다.

최근 NUI를 기반으로 하는 소환현실 연구가 활발하다. 일반적으로 소환현실 실험을 위해서는 소환현실 환경을 구축하는데, 이는 다양한 센서 장비와 출력 장비를 사용하므로 구축비용이 많이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해소하기 위해 가상 시뮬레이션을 제안한다. 제안한 소환현실 시뮬레이터를 설계하고, 구현한 결과 팔 동작 인식 시뮬레이션이 가능했다.

본 논문은 근전도 센서가 탑재된 손목착용형 웨어러블 디바이스를 통하여 스마트폰의 입력방식을 개선시켜 사용자와 스마트폰간의 인터렉션을 보다 발전시킨 시스템을 다룬다. 이 시스템은 사용자가 손목에 착용한 웨어러블 디바이스에 탑재된 근전도센서를 통하여 손의 고유근의 근전도를 측정함으로서 사용자의 엄지와 검지에 가해지는 힘을 탐지하고 이를 바탕으로 사용자가 스마트폰을 터치했을 경우 해당 터치행위가 사용자가 스마트폰을 의도적으로 힘을 가하여 누른 행위인지에 대한 여부를 판단할 수 있다. 결과적으로 본 논문은 스마트폰과 사용자와의 인터렉션에 있어 근전도 센서를 탑재한 웨어러블 디바이스를 활용하여 사용자의 의도를 보다 효과적으로 스마트폰 제어에 반영시킬 수 있는 행위 인지(Activity Recognition) 터치 인터페이스 시스템을 제안한다.

화학공장, 플랜트 등 대형 기계설비 내에서 발생하는 각종 사고에 대한 대응훈련은 훈련시간 및 비용 증가, 훈련자의 안전 확보가 어렵고 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 실제 사고상황을 가상공간 내에 구현한 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이터 훈련자 평가를 위하여 동작분석 기반 훈련자 평가 모듈을 개발하고 훈련평가에 활용하기 위하여 모션캡쳐 장비를 활용한 훈련 표준동적 DB를 구축하였다. 훈련자의 특정 동작을 구축된 DB를 활용하여 표준동작과의 비교를 통하여 효율적인 훈련을 위한 피드백과 함께 정량화된 평가점수 제공을 통해 정량적인 훈련평가에 활용할 수 있다. 또한 평가 결과의 시각화를 통해 직관적인 훈련개선이 가능하도록 하였다.

최근 들어 웨어러블 정보기기 및 기술은 세계적인 IT회사와 스포츠 및 아웃도어회사의 지속적인 투자와 관심으로 급격한 시장파급효과를 나타내며, 사회적 이슈들을 창출하고 있다. 특히, 애플 및 삼성전자의 웨어러블 왓치를 비롯하여, 코오롱과 아디다스, 나이키 등의 전형적인 의류스포츠 회사의 IT융합에 대한 투자와 관심은 새로운 웨어러블 정보화에 대한 사회적 기대감을 한층 더 끌어올리고 있는 실정이다. 그럼에도 불구하고, 아직 웨어러블 컴퓨팅과 정보화의 현실은 배터리, 휴대성, 중복성, 인터페이스 등의 다양한 웨어러블 기술의 한계생과 더불어, 미숙한 시장 환경과 부정확한 고객의 니즈가 웨어러블 정보시스템의 미래를 불투명하게 하고 있다. 본 연구는 이러한 웨어러블 정보시스템과 사용자 요구사항의 불확실성과 기술의 지속적 변화에 대처하기 위해서, 다양한 솔루션을 담을 수 있는 웨어러블 융합플랫폼과 의류와 IT가 연동 가능한 융합인터페이스 구성을 제안하고자 한다. 본 웨어러블 융합플랫폼은 디지털의류와 IT기술의 인터페이싱(Interfacing), 기술이력축적, 편의성향상 및 개발자확대, 표준 사용자요구사항분석, 기기효율성강화, 경제적인 웨어러블정보시스템 구축 등의 효과를 극대화시키고자 한다.

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 이용하고 환경 탐지용 센서를 부착한 벽면 이동형 로봇의 물리적 해석을 통한 이동 성능 개선에 관한 연구로서, 대형 구조물의 안전 검사 및 위험한 시설물의 보수 작업등을 보조하기 위한 목적이 있다. 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜 수 있는 강력한 진공흡착방식과 고성능 모터 제어에 의한 바퀴 이동방식을 혼합하고 효율적으로 평형을 유지 또는 제어하기 위하여 로봇에 미치는 다양한 힘과 모멘트를 분석하고 수식화 하였으며 기존의 수직이동 속도를 개선하기 위한 로봇의 물리적 변수를 추출하여 변수와 이동력간의 관계를 고찰하였다.

최근 마이크로 컨트롤러를 활용한 사물인터넷의 분야가 급격하게 증가하면서, 이를 활용한 헬스케어 분야에 대한 관련 연구 역시 활발하게 진행되고 있다. 마이크로 컨트롤러를 활용한 헬스케어 시스템 장치의 장점 중 하나는, 사용자가 스스로의 건강관리를 위해 일상생활에서의 습관이나 행동 양식을 손쉽게 확인할 수 있다는 점이다. 제안한 시스템은 가벼운 수면장애를 갖고 있는 사용자를 대상으로 실제 수면 환경에서의 뇌파를 측정 및 분석하여 수면 환경 내의 빛 환경을 자동으로 제어할 수 있도록 하였다.

최근 기존 헬스케어 서비스 제공을 위한 플랫폼들은 개별적인 플랫폼을 구축하고 있기 때문에 서로 다른 장비 간 상호연동 서비스가 어려운 현실이다. 이를 위해 본 논문에서는 헬스케어 플랫폼의 문제점을 분석하고, 헬스케어 관련 서비스와 콘텐츠 $3^{rd}$ Party 사업자 및 소비자를 위한 원격 측정 장비의 건강 정보를 활용한 개방형 헬스케어 플랫폼을 설계하였다.

우편함이 멀리 떨어져 있으면 우편이 도착해도 실시간으로 확인이 불가능하다. 또한 잠금 여부에 따라 누구나 쉽게 우편을 수령할 수 있으므로 도난의 위험이 있다. 따라서 사물 인터넷을 사용하여 스마트폰으로 실시간 알림이 뜨는 자동화 시스템을 도입해 편의성과 보안 가능성을 높인 우편함 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 기술을 이용한 우편함 개발 경험을 바탕으로 자동화 시스템의 부재로 인해 발생하는 문제점을 알아보고 이를 해결하기 위한 방법을 제시한다.

현재 음식물 쓰레기로 인한 극심한 환경오염이 문제되고 있으며 뿐만 아니라 이 쓰레기를 처리하는 처리비용역시 증가하는 추세이다. 음식물 쓰레기의 대부분이 유통기한이 지나 버려지는 음식물이라는 점을 착안하여 보다 유통기한이 얼마남아있지않은 음식물을 효율적으로 처리하기 위해 우리가 가지고 있는 기술을 잘 융합하여 정보인식코드를 사용한 유통기한 알림 서비스를 제안한다. 단지 유통기한만 알림서비스로 알려주는 것이 아니라 보유하고 있는 음식물을 사용한 요리 Recipe와 다양한 정보서비스로 사용자에게 요리하는 재미뿐만 아니라 음식물 쓰레기의 비중도 줄여 경제적으로나 환경적으로 도움이 될 수 있도록 정보인식코드를 사용한 유통기한 알림 서비스를 제안한다.

최근 사용자들의 대량의 디지털 데이터들이 급격히 증가하면서 이종산업간 빅데이터가 제한된 시간에 빠르게 저장하고 활용할 수 있는 백업 고속화기술이 요구되고 있다. 이종 산업사이에서 사용자의 행동 패턴을 이용한 ICT 융합기술과 데이터 융합기술이 빅데이터 활용에 대한 사업부문 측면에서 빅데이터 활용 분야와 그룹차원의 데이터 활용 관점과 이종 산업간 데이터 활용 융합 관점 기업 간 또는 이종 산업 간에 데이터를 융합하여 각자가 구축해 놓은 기반을 함께 활용하는 사례를 통해서 각 기업간의 유 무선 융합 신규서비스 발굴 등을 고찰해 보았다.