Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
Korea Information Processing Society
- Semi Annual
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2018.10a
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Yoo, Hyun-Dam;Kim, Yong-Hoon;Song, Chung-Geon;Kim, Hyeong-Eun;Choi, Byung-Jun 2
본 연구에서는 웹 서버 성능 테스트 프로그램인 JMeter를 이용하여 대표적인 오픈소스 웹 서버인 Apache, Nginx, Cherokee, Monkey HTTP, Sand Storm의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 파일 크기가 작은 경우에는 Lighttpd, 중간 크기인 경우에는 Cherokee, 큰 경우에는 Nginx가 좋은 성능을 보였다. 또한 클라이언트의 수를 증가시켰을 때 Cherokee가 상대적으로 가장 작은 성능 저하를, Lighttpd가 가장 큰 성능 저하를 보였다. -
Kim, Tae-Woo;Ryu, Jung Hyuk;Jo, Jeong Hoon;Park, Jong Hyuk 5
VLSI(Very large scale integration) 기술을 통한 트랜지스터의 소형화를 통해 CMOS 집적 회로의 성능은 지속적으로 발전해 왔다. 이와 같은 기술 발전에 따라 집적 회로를 구성하는 디지털 논리 요소 또한 진화를 하고 있다. 디코더는 부호화된 정보를 다시 부호화되기 전으로 되돌아가는 처리를 하는 디지털 논리 요소이며 컴퓨터 설계에서 많이 사용되는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 양자점 셀룰라 오토마타(Quantum Cellular-Automata, QCA)를 사용하여 인에이블 입력을 가진 2-to-4 디코더를 제안하였다. 4-입력 유니버설 게이트의 하나의 입력을 1로 고정시켜 3-입력 NOR 게이트로 사용하며, 입력 값 X와 입력 값 Y의 중복된 배선 수를 감소시키고 한 배선으로 두 게이트에 입력을 연결하여 디코더의 배선 수와 배선 교차부를 최소화한다. 제안안하는 4-to-2 인에이블 디코더는 기존 디코더보다 셀의 개수와 클럭수를 감소시켜 디코더의 성능을 더 효율적으로 향상시켰다. 이를 통해 고속 회로 설계에 활용 및 높은 성능을 기대 할 수 있으며 QCA 연구에 기여할 수 있을 것으로 전망 한다. -
우리는 5G 시대를 눈앞에 두고 있다. 5G는 더 빠른 것뿐만이 아니라, 더 저렴한 데이터 서비스를 제공하게 된다. 하지만 4G는 이동 통신망이 모바일 단말 간의 통신에 최적화된 망 구조였다면, 5G는 서로 다른 속성을 갖는 다양한 대상에게 서비스를 제공해주어야 한다. 이 환경에서 스마트폰을 기반으로 한 모바일 통신은 5G 통신망의 비주류 통신영역이 되며, 전체적인 할당량 또한 줄어들 것이다. 이때 통신망의 제약으로 인해 통화장애가 발생한다면 이를 효과적으로 관리하여 통화자체가 끊어지지 않도록 유지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 VoIP를 기반으로 한 통화 트래픽 제어 전략을 제시한다. 5G의 빠른 속도와 VoIP의 음성코덱 제어를 통해 순간 통화 연결시도가 늘어 트래픽의 한계상황에서도 서비스가 끊어지지 않고 유지될 것이다.
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대부분의 컴퓨팅 장비들은 교류 전력을 공급받지만 실제 직류로 동작하기 때문에 교류를 직류로 변환하는 전원 공급장치가 필수적이다. 문제는 이과정에서 손실 발생하기 때문에 이를 최소한으로 줄이는 방법이 필요한데 이를 위해 본 논문은 OCP에서 제안한 방법대로 랙 수준의 전원 공급 장치와 DC 서버의 전력 공급 연력 방법에 대해 설계하였으며 이렇게 구성하였을 경우 어떻게 에너지 절감량을 측정할 수 있는가에 대해 설명하였다. 이 방법대로 상용 데이터 센터에 실제 도입이 이루어진다면 데이터 센터 산업이 소모하는 에너지 사용량을 줄이는데 기여할 수 있을 것이다.
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Ko, Jun Hee;Nam, Yun Han;Park, Hyeon Jong;Choi, Seong Jin;Baek, Se In;Lee, Yong Kyu 13
인공지능의 중요성과 가치가 대두됨에 따라 이를 활용하여 다양한 챗봇들이 개발되고 있다. 그러나 신조어를 의미를 제공하는 챗봇 시스템의 연구가 부족하다. 본 논문에서는 Watson Assistant를 활용하여 신조어의 의미를 제공하는 신조어 챗봇 시스템을 구현하고자 한다. Watson Assistant는 자연어 형식으로 된 질문에 응답하는 것을 지원하는 API다. 웹 크롤링을 통해 신조어 데이터를 수집 및 저장하고, Watson Assistant를 활용하여 사용자의 의도를 파악하여 신조어의 의미를 추출한다. 제안한 시스템을 통해 현실 세계에서 끊임없이 양산되는 신조어의 의미를 빠르게 파악할 것이라고 기대한다. -
Kim, Seung Ju;Yoon, Chang Geun;Lee, Cha Hun;Park, Dong Hwan;Lee, Hae Jun;Park, Hyeok Ju;Lee, Yong Kyu 17
대중의 관심인 공공이슈를 파악하기 위하여 다양한 종류의 빅데이터를 분석하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 키워드의 노출 횟수만 파악하여 결과로 반영한다. 본 논문은 포털 사이트로부터 얻은 언론사별 뉴스 빅데이터를 이용하여 키워드별 노출 빈도수, 댓글 수 및 추천 수를 반영한 분석 방법을 제안하였다. 공공이슈를 추출하여 얻어낸 키워드들을 워드클라우드, Sankey다이어그램과 같은 형태로 시각화하여 사용자에게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면 대중의 반응을 반영한 분석 결과를 확인 할 수 있다. -
Kim, Dong Hyun;Yoo, Keun Chang;Lim, Jun Su;Baek, Se In;Lee, Yong Kyu 21
최근 음성 인식 기술의 발전으로 음성 인식에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 음성 인식 기술중에서도 외부의 잡음을 제거하여 음성 인식의 정확도를 높이는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 음성 인식에서 가상 스튜디오 기술을 사용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 음성 인식의 전처리 단계에서 잡음 소거 기능을 가진 VST 플러그 인을 사용하여 외부의 잡음을 제거한다. 제안한 방법을 통해 음성인식의 전처리 과정에서 정제되지 않은 음성 데이터로 인해 발생하는 오류를 방지하고 음성 인식의 인식률을 높일 것으로 기대한다. -
Doh, Yoo-Cheol;Kwon, Hee-Chang;Kim, Gang-Min;Song, Yang-Eui;Lee, Yong Kyu 25
유동인구는 상권 분석에서 중요하게 사용되는 지표 중 하나로 유동인구 수와 속성에 따라 점포의 개점 가능성이 달라진다. 그중 유동인구 수는 상권의 이익과 직결되는 항목으로 그 수가 많을수록 기대되는 수익이 높다. 하지만 유동인구 조사는 사람이 직접 길목에 서서 세는 방식을 사용하고 있어 조사에 소모되는 비용이 크다. 본 논문에서는 통계 대이터와 일반 근사 이론에 기반한 심층신경망을 통해서 유동인구를 예측하는 방법을 제시하고자 한다. -
Kim, Seon Kyung;Lee, Jun Seon;Park, Chang Wook;Baek, Se In;Lee, Yong Kyu 29
국내에서 열리는 조정 경기에 대한 관심이 높아짐에 따라 경기 기록의 체계적인 측정과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 조정 경기 기록을 측정하고, 경기 정보와 측정 기록을 확인하고 관리할 수 있는 조정 경기 기록 측정 및 관리 모바일 애플리케이션을 구현하고자 한다. 경기장 내 구간 별로 애플리케이션을 사용해 각 심판이 조정 경기 기록을 측정하고, 측정된 기록 정보를 서버의 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스는 데이터 이식이 쉬우며 가상화 서버에 적합한 MariaDB를 사용한다. 경기 운영 본부와 심판은 웹이나 애플리케이션을 통해 데이터베이스에 저장된 경기 정보 확인이 가능하다. 또한 경기장의 각 구간에서의 경기 상황과 경기 기록을 공유하여 국내 조정 경기의 원활한 운영과 기록 관리에 도움이 될 것으로 기대한다. -
Oh, Chang Uk;Jung, Hyeon Oh;Park, Hyun suk;Son, Myeong Hee;Park, Hyeok Ju;Kang, Dong Ok;Lee, Yong Kyu 33
코드리뷰는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키며, 개발 기간을 단축시킨다. 기존의 코드리뷰 도구들은 문법적인 오류는 검출하지만, 논리적인 오류를 찾아내지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 Git 히스토리를 이용하여 코드 간의 연관성 그래프를 만들고, 이를 이용하여 논리적인 오류를 찾아내는 도구를 구현하였다. 코드상의 논리적 오류를 검출하여 프로그램 개발을 용이하게 하고, 내부에 잠재되어 있는 결함을 예방할 수 있다. -
자동차 시스템의 전자화로 자동차에서 소프트웨어가 차지하는 비중은 점차 증가하고 있다. 소프트웨어는 안전필수 시스템에서 중요한 위치를 차지하며, 소프트웨어의 오동작은 심각한 손실 또는 재난을 일으키는 원인이 될 수 있다. 최근 자동차 시스템은 자율주행차량을 목표로 하여 센서융합과 협조제어가 많아지고 있다. 센서와 협조제어 정보는 시스템의 자율화에 중요한 부분을 차지하지만 현재 산업구조에서는 관련 부분에 대한 검증이 쉽지 않다. 본 논문에서는 현재 상황에서 발생할 수 있는 현상들을 살펴보고 안전한 자동차 개발을 위해 우리가 나아가야 할 방향을 고찰한다.
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Ahmed, Hammad;Park, Yoosang;Choi, Jongsun;Choi, Jaeyoung 39
Log analysis and monitoring have a significant importance in most of the systems. Log management has core importance in applications like distributed applications, cloud based applications, and applications designed for big data. These applications produce a large number of log files which contain essential information. This information can be used for log analytics to understand the relevant patterns from varying log data. However, they need some tools for the purpose of parsing, storing, and visualizing log informations. "Elasticsearch, Logstash, and Kibana"(ELK Stack) is one of the most popular analyzing tools for log management. For the ingestion of log files configuration files have a key importance, as they cover all the services needed to input, process, and output the log files. However, creating configuration files is sometimes very complicated and time consuming in many applications as it requires domain expertise and manual creation. In this paper, an auto configuration module for Logstash is proposed which aims to auto generate the configuration files for Logstash. The primary purpose of this paper is to provide a mechanism, which can be used to auto generate the configuration files for corresponding log files in less time. The proposed module aims to provide an overall efficiency in the log management system. -
Chae, Minsu;THANGONGSAK, Xayasouk;GUANG, Yang;Lee, HwaMin 43
전 세계적으로 클라우드 서버의 가상화 기술이 중요해졌다. VM에서 사용되는 데이터 특징을 기준으로 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 연구가 지속적으로 연구되고 있다. 그러나 접속자가 적거나, 특정 시간에만 접속이 되는 경우에도 웹 서버를 작동하기 위하여 VM를 실행되고 있다. 그에 따라 VM 자원 낭비가 되고 있다. 로드 밸런서를 통해 접속 요청이 없는 웹 서버는 동작시키지 않음으로써 자원 효율을 높이고자 한다. 그에 따라 본 논문에서는 에너지 효율이 높은 로드 밸런서를 설계하였다. -
Han, Sang-Wook;Chae, Min-Su;Park, Hee-Woo;Lee, Hwa-Min 46
Docker에서 제공하는 API들은 컨테이너 엔진을 통하여 실행되어지게 된다. 따라서 컨테이너의 생성과 삭제 또는 정보에 대한 요청에 대해서 속도가 매우 느린 것이 현실이다. 많은 컨테이너에서 API 요청을 보내는 경우에는 부하가 더욱 심각하다. 따라서 본 연구에서는 Serverless 환경에서 컨테이너에서 발생하는 API 요청에 대한 부하를 줄이기 위해서 컨테이너 내부에 자원관리에 관련된 모듈을 적용 시킬 수 있는 방법과, Serverless 환경에서 여러 개의 컨테이너 또는 여러 대의 Docker 서버의 자원을 관리 할 수 있는 프레임워크를 제시한다. -
차세대 염기서열 분석법이 생성한 유전체 원시 데이터를 기존의 방식대로 하나의 서버에서 분석하기 위해서는 수십 시간이 필요할 수 있고 이러한 시간을 최대한 줄여야 하는 응급 상황도 존재한다. 따라서 본 연구에서는 고속의 네트워크로 연결되고 병렬 파일 시스템을 공유하는 서버 클러스터를 활용하여 분석 시간을 크게 단축 시킬 수 있는 유전체 데이터 분석의 전처리 프로세스의 병렬화 방법을 제안한다. 기존의 검증된 분석도구를 기반으로 프로세스의 병렬화, 데이터의 분배 및 병렬 병합 기법을 개발하였고 실험을 통해 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명하였다.
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이 논문에서는 Graphics 시스템이 점차 광선추적법(Ray-tracing) 기반으로 전환되고 있는 점과, OpenGL, Direct3D 등의 3차원 그래픽스 API가 삼각형 메시를 주로 사용하는 점에서 착안하여 크로노스 그룹의 차세대 그래픽 표준인 Vulkan API를 이용하여 광선추적기를 개발하였다. 여기에 삼각형 메시를 적용하여 성능평가를 수행하였다.
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오늘날 우리나라의 강수량은 대부분 하절기에 집중되고 있으며 국지성 집중호우에 의한 돌발홍수 발생으로 인명피해가 크게 발생하고 있는 실정이다. 이를 대비하기 위해서는 빠른 시간 안에 좁은 지역에 대한 기상정보 분석이 필요하다. 본 논문에서는 보다 효과적인 기상예보를 위하여 홍수예보모델을 기반으로 모의테스트를 진행 후 결과 분석을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 (HPC) 기반 홍수예보시스템을 설계하였다.
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Kwak, Jae-Hyuck;Choi, Jieun;Kim, Sangwan;Byun, Eun-kyu 60
본 논문에서는 리눅스에서 제공하는 성능 분석 도구들을 활용하여 사용자가 원하는 모니터링 매트릭을 동적으로 등록하고 모니터링 할 수 있는 확장 가능한 하둡 응용 모니터링 서비스의 시계열 데이터 관리 방안을 다룬다. 본 논문에서는 이를 위해서 시계열 데이터를 위한 관계형 데이터베이스인 TimeScaleDB를 사용하였으며 동적으로 변경가능한 모니터링 메트릭 데이터가 하이퍼테이블의 관리를 통해서 구조화된 밀집 데이터 형태로 효율적으로 관리될 수 있음을 제시하였다. -
컨테이너 기술은 운영체제 수준 가상화 기술 중 하나로 하드웨어 레벨 가상화 기술에 비해 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 직업 부하에 따라 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 작업 부하에 따라 인스턴스의 수량을 동적으로 조정하는 오토스케일링 상황에서 유리하게 작용할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 노드를 기반으로 구성된 컨테이너 기반의 오토스케일링 환경과 가상머신 기반의 오토스케일링 환경을 성능 측면에서 비교하고 컨테이너 기반 환경에서 자원 할당의 변화가 성능에 주는 영향을 측정 및 분석한다.
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다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성하는 HPC에서 인터 콘넥션 기술로 Infiniband, Ethernet등의 기술이 많이 사용된다. PCIe 기반의 노드간 직접 연결 기술로는 NTB(Non-Transparent Bridge) 기반의 인터콘넥션 기술이 있으나, NTB의 기본은 두 노드간에 분리된 메모리를 공유하는 방식이다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe 기반 무스위치 네트워크를 통해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.
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Jang, JuneBeom;Bak, Bongwoo;Choi, HeeSeok;Yu, Heonchang 71
소프트웨어 애플리케이션의 가상화를 지원하는 컨테이너(container)는 일반적인 가상머신과 같은 운영체제의 격리된 인스턴스 형태이지만 VM과는 달리 호스트 OS자원을 공유하여 자원을 효율적으로 사용할 수 있고 이식성이 좋으며 배포를 쉽게 할 수 있는 등 장점이 있다. 컨테이너의 중요성과 활용도가 높아지면서 그것을 관리하고 통제하는 오케스트레이션 솔루션도 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 Docker에 내장된 오케스트레이션 기능 중 하나인 Docker Swarm이 과도하게 메모리를 사용하는 문제점을 해결하고자 한다. 먼저, Docker Swarm의 구조에서 Manager 노드와 Worker 노드의 서비스를 증가시켜 실행시킨 후 성능을 평가한 후 과점유의 원인을 파악한다. 실험 결과 메모리 과점유의 원인은 컨테이너가 작동을 멈춘 후에도 여전히 메모리를 점유하고 있어 컨테이너를 증가시킬수록 메모리 이용률이 줄어들지 않는 것이 증명되었다. -
Kwon, Min-su;Lee, Jae-Hak;Myung, Rohyoung;Yu, Heonchang;Gil, Joon-Min 74
클라우드 벤더들은 많은 컨테이너를 효율적으로 배포하기 위해 컨테이너 관리 도구를 사용한다. 컨테이너 관리 도구는 Availability, Self-healing, Automated rollouts and rollback 등 여러 기능을 제공한다. 많은 관리 도구 중 Kubernetes는 가장 최소 단위로 컨테이너의 추상적인 모임 pod을 배포한다. pod에 대한 정보는 마스터에서 정의되며 슬레이브 노드에 배포된다. 슬레이브 노드에는 마스터의 명령을 받아 pod을 관리하는 노드 에이전트 kubelet이 생성된다. 하나의 노드에 할당된 자원과 상관없이 kubelet이 관리하는 pod의 개수가 많아지게 되면 작업 중인 pod이 CPU를 훔치는 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 pod의 개수에 따른 CPU사용률 실험을 통해 kubelet이 효율적으로 관리할 수 있는 pod의 개수를 분석한다. -
최근 기초 과학 분야뿐만 아니라 빅데이터 분석, 인공 지능과 같은 컴퓨터 과학 분야에서도 대용량의 컴퓨팅 자원을 많이 활용함에 따라 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 요구가 더욱 증가하고 있다. 이러한 대규모 컴퓨팅 자원을 안정적으로 운영하기 위해서는 실패 작업의 특성에 대한 상세한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 슈퍼컴퓨터(Tachyon)에서 1년 동안 수집된 작업 데이터를 기반으로 고성컴퓨팅 시스템을 활용하는 작업의 특성을 파악하기 위해 다음 3가지의 분석 결과를 제시한다. 첫째는 실패한 작업의 비율, 평균 사용한 procssor수, 전체 작업 시간 중 실패 작업이 차지한 비율과 같이 간단한 통계적 분석 결과를 제시한다. 둘째는 실패한 작업의 inter-arrival time 분포 모형을 제시한다. 마지막으로 시간에 따른 실패 작업 확률을 분석하기 위해 inter-arrival time 값을 이용하여 hazard rate 결과를 제시한다.
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Han, Seok-Hyeon;Yu, GiSung;Kim, Hoyong;Jeon, Jueun;Jeong, Young-Sik 80
모바일, IoT, 데스크탑의 컴퓨팅 자원을 통합한 환경에서 다중 작업을 처리하는 연구가 진행되고 있다. 통합된 컴퓨팅 자원(Integrated Computing Resources)에서 다중 작업(Multi-Job)을 처리할 경우에는 실시간으로 발생하는 작업 부하 및 대규모의 컴퓨팅 능력이 요구된다. 또한 사용자에게는 단일 작업 처리 시간과 유사한 작업 처리 속도를 제공해야한다. 기존 클라우드 컴퓨팅의 작업 처리 연구에서는 고성능의 컴퓨팅 자원을 이용하여 단일 작업 처리 속도를 향상시키는 연구는 진행되었으나 다중 작업 처리에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 통합된 컴퓨팅 자원에서 두 개 이상의 작업을 수행하여 작업 처리량을 향상 시키는 다중 작업 스케줄링(MJS-MM)을 제안한다. MJS-MM은 서브미션된 작업을 분할(Decomposition)하고 가용 컴퓨팅의 성능기반 작업을 수행하여 총소요시간(Makespan)을 최소화 할 수 있도록 한다. -
Kim, Dae Han;Choi, KwangHoon;Kim, Kangseok;Kim, Jai-Hoon 82
본 논문은 이더리움 네트워크에 트랜잭션 발행 시 발생하는 부하(비용)을 줄이기 위해 스마트 콘트랙트를 효율적으로 구성하는 방식에 대해 연구한다. 이더리움 네트워크에 부하를 줄이기 위해서는 발생되는 트랜잭션의 양도 중요하지만 발생하는 트랜잭션의 크기가 작은 효율적인 스마트 콘트랙트 배포와 간단한 구조를 가진 함수를 호출하는 것도 중요하다. 그렇기 때문에 이더리움 스마트 콘트랙트의 구조에 따른 성능 평가를 진행하여 최적의 성능을 보이는 스마트 컨트랙트 구성 방법에 대해 연구를 진행한다. 최적의 성능은 동일한 데이터를 넣을 수 있는 상황에 대해 평가하며 평가 방식은 데이터를 블록체인에 저장 할 때 발생하는 가스 비용 비교를 통해 결정한다. 스마트 콘트랙트의 성능 평가 항목으로는 콘트랙트 배포와 함수 호출시 데이터의 구조, 개수에 따른 가스 비용의 비교 분석을 통해 최저의 가스 비용으로 함수 호출 및 스마트 콘트랙트 생성 및 배포 시키는 구조에 대해 연구를 진행한다. -
Kim, Ga Hyeon;Kim, Dae Han;Choi, Kwang Hoon;Kim, Kangseok;Kim, Jai-Hoon 85
본 연구에서는 프린터에 블록체인을 사용하여 정보의 신뢰성을 기반으로 안전하고 편리하게 소모품을 주문할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 스마트 컨트랙트를 활용하여 기존의 거래 시의 불편함을 감소시키고 주문뿐만 아니라 결제까지 안전하게 이루어지도록 한다. -
PCIe 스위칭 기술을 이용하면 시스템 내부의 디바이스들의 연결을 넘어 노드간 통신에도 PCIe 버스를 활용할 수 있다. 이때 기존의 확장 케이블이 갖는 물리적인 한계를 극복하기 위하여 광통신을 활용하는 경우가 있다. 본 연구에서는 초소형 온 보드형 광모듈을 활용하여 자체 제작한 PCIe 어댑터카드의 NTB(Non-Transparent Bridging) 포트를 활용하여 노드간 통신을 수행한 결과를 소개한다.
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QbD(Quality by Design)는 제약분야에서 혁신적 신기술로 제조공정과 품질관리를 일원화하는 방법이다. QbD는 의약품의 품질을 높은 수준으로 향상시켜 제조공정 과정을 개선하여 효율성을 증대시키고 불량률 뿐만 아니라 공정 중 불필요한 장치의 가동을 최소화하여 비용을 절감시킬 수 있다. 본 논문은 제약분야에서 QbD 적용의 필요성에 따라 에지 컴퓨팅 기반 QbD 플렛폼 설계를 제안한다. 특히, 이 QbD 플렛폼을 통해 대조약과 시험약 간의 생물학적 동등성 의약품 제조에 필요한 실험설계방법을 획기적으로 개선하고자 한다. 이를 위해 본 논문은 먼저 QbD의 단계 중 실험설계법을 제형연구의 예를 들어 설명하고 본 논문이 계획한 QbD 플랫폼의 구조를 제안한다.
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메시지 전달 인터페이스(MPI)는 분산 및 병렬 처리에서 정보의 교환에 대해 기술하는 표준으로 사용자에게 표준 인터페이스를 제공한다. 그러나, 사용자 레벨의 표준화를 지원하고 있으나 MPI 라이브러리와 런타임 환경은 버전과 종류마다 상이하여 호환이 되지 않아 실행 환경 측면에서의 이식성에 대한 문제가 존재한다. 이러한 MPI 어플리케이션의 이식성 문제를 해결하는 방안으로 컨테이너 기반의 HPC 환경이 가능한 솔루션 중 하나이다. 본 연구에서는 컨테이너 기반의 HPC 환경을 제공하는 대표적인 도구인 Docker, Singularity, Shifter에 대한 MPI 어플리케이션의 이식성에 필요한 고려사항과 실행 방법을 비교 분석한다.
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세마포어 처리문제는 프로세스간 메시지를 전송하거나 공유메모리를 통해 특정 데이터를 공유할 때 발생되는 문제로 공유된 자원에 여러 개의 프로세스가 동시에 접근하면 안되며, 단지 한번에 하나의 프로세서만 접근 가능하도록 하여야 한다. 세마포어 기본정책은 호출되는 코어에 생성되며, 다른 코어에서는 IPI를 통해 존재 여부를 확인한다. 동일 코어에서 접근 시 기존방식으로 사용한다. 본 논문에서는 서로 다른 코어 및 운영체제에서 다른 코어에서 접근할 때에는 IPI를 통해 존재 여부를 확인한 후 더미 세마포어 구조체를 생성하여 관련 정보를 유지하고 해당 요청을 처리해 주는 세마포어 인터페이스 기능 설계 방법을 제안한다. 제안하는 세마포어 인터페이스 기능 설계 방안은 멀티 태스킹 기술 구현으로 기존 코어가 가지고 있는 성능상의 문제를 해결해 준다.
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위성으로 송신하는 원격명령은 실시간 명령과 저장 명령, 메모리업로드 명령 등으로 구분된다. 저장 명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간 간격에 따라 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있고, 절대시간 명령은 위성 본체에서 수행하는 명령과 탑재체에서 수행하는 명령으로 구분되고, 각각의 메모리 영역에 구분 저장된다. 지상으로부터 전송된 명령이 정상적으로 저장되었는지를 확인하기 위하여 메모리 덤프 명령을 통하여 해당 영역의 데이터를 전송받는다. 그런데 메모리 덤프로 받은 원시 데이터는 용량이 크고 연속적인 데이터 패턴으로 되어 있어 사용자가 바로 분석할 수 없으므로 별도의 파싱 프로그램이 요구된다. 본 논문은 위성으로부터 전송받은 임무명령 저장영역의 원시 데이터 내용을 사용자가 쉽게 분석할 수 있도록 하기 위해 개발된 파싱 프로그램에 대하여 서술한 것이다.
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본 논문에서는 갈수록 고성능, 고속화 제어 시스템이 증가하는 산업현장에서 요구하는 실시간성에 대응하기 위한 EtherCAT 기반의 확장성이 용이한 고성능 Remote I/O 모듈을 설계하고 개발하였다. 개발 제품을 통해 장비들과의 실시간 통신을 통한 스마트 제조 공장 인프라를 구축할 수 있으며, 기존 외산 제품을 대체할 수 있으며, 무엇보다 더 모듈형태의 제품으로 사용자가 요구하는 다양한 상황을 대응 가능하게 개발되었다.
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본 논문에서는 최근 혁신적인 거래시스템으로 각광받고있고 앞으로 다양한 응용 플랫폼이 개발 될 것으로 예상되는 블록체인 시스템의 안정적인 프로토콜 기능과 효율적 트래픽 운영을 제공하기 위한 하부 네트워크 구조로써 미래 네트워크의 필요 기능과 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 이러한 하부 네트워크 구조로써 미래 네트워크의 필요 기능과 서비스에 대한 연구를 진행하였다. 이러한 하부 네트워크 구조는 현재 많이 사용되고 있는 인터넷 또는 OSI Reference 모델의 수정된 프로토콜 형태가 아니라 새로 표준화가 진행되고 있는 ISO/ISE JTC1 SC6의 미래 네트워크 구조에 필요한 서비스 기능을 위한 요구사항을 제시하고자 한다. 가까운 미래 블록체인이 대중화될 때 블록체인의 안정적인 동작과 효율적인 시스템 구성을 지원하기 위하여 하부 네트워크로 사용될 미래 네트워크의 요구사항들을 분석하고 분석된 내용을 바탕으로 앞으로 표준화가 진행될 미래 네트워크의 핵심 서비스 기능으로 제안하고자 한다.
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Kim, Dong-Hak;Moon, Jeong-Hoon;Lee, Sang-gwon;Park, Jong-sun;Kim, Byung-Seo 110
본 논문은 최근 데이터 집약형과학분야 연구개발의 비약적인 발전과 관측, 실험, 분석 장비들의 고도화에 따라 생산되는 과학데이터의 빅데이터화, 고부가가치화 등으로 연구 패러다임의 변화가 빅데이터 중심으로 가속되고 있다. 이러한 과학 빅데이터는 ExaByte 급의 대용량으로서 한 곳에서 관리되기보다는 전 세계적으로 분산되어 관리 운영되고 있다. 응용연구자들은 이러한 과학 빅데이터에 대한 초고속 전송/저장/공유에 대한 요구가 높아지고 있으며, 이러한 문제의 해결을 위해 ScienceDMZ 기반의 다양한 고속전송환경이 구축 개발되고 있다. 따라서 본 논문에서는 장러기 빅데이터 전송을 위한 ScienceDMZ의 핵심 기술인 DTN(Data Transfer Node)을 통한 빅데이터의 장거리 전송 시 고대역 네트워크 환경과 시스템 성능에 대한 통합 모니터링 환경을 구축 개발하였다. -
스마트시티는 정보통신기술을 도시공간에 접목하여 도시자원의 효율적 활용을 통해 비용절감, 도시서비스 향상, 삶의 질 제고, 생산성 지속가능성 향상이 기대된다. 따라서 본 논문에서는 스마트시티에 대한 국내/외 연구개발 및 정책에 대한 동향을 조사하였다.
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끊김 없는 이동성은 멀티미디어가 풍부한 실시간 서비스를 지원하는 미래의 무선 네트워크에서 필수적이다. SDN (Software Defined Networking)은 중앙 집중식 컨트롤러를 통해 무선 네트워크에서 세밀한 플로우 수준의 이동성 관리를 제공할 수 있지만 핸드오버 지연의 새로운 네트워킹 패러다임이다. 스플릿 포인트 방식은 SDN 무선 네트워크에서 핸드오버 및 종단 간 전송 지연을 줄이는 효과적인 방법이다. 스플릿 포인트는 트래픽이 새로운 AP (Access Point)를 향하여 핸드오버 한 후에 기존 플로우 경로상에 존재하는 스위치이다. 본 논문에서는 MN-CN (Corresponding Node) 경로의 각 스위치의 가중치를 스위치와 후보 AP 사이의 평균 고리(홉)로 계산하고 최소 가중치를 갖는 스위치가 스플릿 포인트로 선택된다. 스플릿 포인트 선택 외에도 이 논문은 SDN 에서 제공하는 제어 및 데이터 플레인 분리를 이용하여 핸드오버 후 플로우에 대한 최적의 경로를 복원한다. 제안 아이디어의 수치 해석은 이전 솔루션과 비교하여 총 비용이 9.6 % ~ 13 % 향상되었음을 보여준다.
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최근 다양한 네트워크 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 Service Function (SF)의 동적 구성을 위한 유연한 모델이 요구된다. Service Function Chaining (SFC)은 일련의 SF로 구성된 새로운 네트워크 서비스 배포 모델을 정의한다. Software Defined Networking (SDN)은 제어 평면을 중앙 집중화함으로써 네트워크 트래픽 제어를 단순화하여 SFC동작에 중요한 역할을 한다. SDN 기반 SFC(SD_SFC)는 SF 장애를 감지하기 위한 모니터링 시스템이 필요하다. 그러나 기존의 모니터링 방식은 모든 SF에 Monitoring Agent(MA)를 배치하기 때문에 높은 시그널링 비용을 가진다. 본 논문에서는 최소한의 SF에 MA를 배치함으로써 시그널링 비용을 줄이는 SFC모니터링 방식을 제안한다. 제안하는 SF selection 알고리즘은 최적화된 SF 집합을 사용하여 오버로드된 SF를 반환하여 MA를 배치한다. 우리는 제안 시스템의 효율성을 평가하기 위해 테스트베드 구현을 통해 실험하였다. 실험 결과에 따르면 우리는 기존 방식에 비해서 시그널링 비용을 59.2% 절감하였다.
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기존 자율주행자동차의 영상 센서 시스템이 표지판에 약간의 부착물만 붙어도 인식이 되지 않는 점을 고려해 Semi-Passive RFID(Radio-Frequency Identification)기술을 이용한다. 각 표지판마다 소스코드를 설정한 후 RFID 태그를 부착하고 자동차의 룸미러 뒤쪽 중앙에 RFID 리더기를 부착해 원거리에서 태그와 리더기의 작용을 통해 영상 센서 시스템의 취약점을 보완해 오류를 줄인다. 태그의 건전지를 대체하여 M24LR16E칩을 적용한다. 이 칩은 기존에 낭비되는 전파와 폐열, 움직임에 따라 발생하는 동작 에너지의 미세한 에너지를 모아 메모리칩을 구동한다. 또한 GPS를 이용한 위치정보 획득 및 지리적 변화의 낮은 정확도를 보완해 도시 인프라에 부착된 RFID를 제안하여 이를 이용한 위치정보 획득과 처리방안의 문제점도 해결한다.
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후각과 관련된 연구가 활발해짐에 따라 응용 분야도 동시에 넓어지고 있다. 공기 중에 돌아다니는 자연적인 냄새뿐만 아니라 특정 약물의 화학적 성분을 분석하는 방식을 신경망 알고리즘을 이용해 구분하고 퍼지 추론 방식으로 농도를 측정하고 경로 탐색 알고리즘과 DIY드론을 이용하여 약물의 위치를 탐지하게 하는 것이 최종 목표이다.
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Nguyen, Huu-Duy;Nguyen, Van-Quyet;Nguyen, Giang-Truong;Kwon, Taeyong;Yeom, Sungwoong;Kim, Kyungbaek 133
In these days, providing flexible and personalized network services subject to customers' requirements becomes an interesting issue for network service providers. Moreover, because each network service provider own finite network resources and infrastructure, dynamic network provisioning is essential to leverage the limited network resources efficiently and effectively for supporting personalized network services. Recently, as the population of mobile devices increases, the location-awareness becomes as important as the QoS-awareness to provision a network service dynamically. In this paper, we propose a framework for providing location-aware dynamic network services. This framework includes the web user interface for obtaining customers' requirements such as locations and QoS, the network generator for mapping the requested locations and network infrastructure, the network path calculator for selecting routes to meet the requested QoS and the network controller for deploying a prepared network services into SDN(Software-Defined Networking) enabled network infrastructure. -
최근 네트워크 서비스의 발달과 카메라 장치의 소형화에 따라 다양한 스트리밍 서비스들이 각광을 받고 있다. 특히, 특정구역을 모니터링 하는 CCTV 서비스의 경우 다양한 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 오픈소스 CCTV 플랫폼들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 카메라를 사용하는 사용자 맞춤형 CCTV 서비스를 제공하기 위한 도커 컨테이너 가반 CCTV 서비스 관리 프레임워크 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 제안하는 프레임워크는 다양한 사용자 요구를 충족시킬 수 있도록 오픈소스 CCTV 플랫폼들을 도커 컨테이너 기반으로 관리하는 서버를 포함하고, 해당 관리 서버에 접근하기 위한 Restful API를 제공한다. 또한, 네트워크 카메라는 RSTP 기반의 스트리밍 데이터를 오픈소스 CCTV 플랫폼에 제공함으로써 스트리밍 서비스의 확장성을 확보할 수 있다.
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Lim, Hyun-Kyo;Kim, Ju-Bong;Kim, Min-Suk;Hong, Yong-Geun;Han, Youn-Hee 139
최근, Industry과 IoT 기기의 보급으로 인하여 수많은 센서와 액추에이터, 모바일 기기 등이 Cyber-Physical System을 통해 네트워크와 연결되며, 더 효율적인 시스템을 요규한다. 이를 위하여, EdgeX와 SDN을 활용하여 빠르고 효율적인 네트워크 서비스를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 CPS 기반의 Reinforcement Learning을 활용한 Rotary Inverted Pendulum System을 통해 실시간으로 빠르고 안전한 네트워크 서비스를 제공할 수 CPS 아키텍처를 구현한다. -
Lee, Jiseong;Choi, Won Jun;Kim, Min Ho;seo, SeonDuk;Jun, KyungKu 144
새로운 회사, 학교에 면접을 보러가는 사람이나 신규 건물 이용자들은 그러한 복잡한 건물을 이용하기 힘들다. 이러한 문제들을 상호작용 가능한 증강현실 어플리케이션을 해결한다. 본 논문의 어플리케이션은 스마트폰의 내장 GPS와 자이로스코프, 카메라를 이용하여 최종도착지 건물의 위치와 정보를 확인 할 수 있고, 그 과정에서 증강현실 기술을 이용하여 사용자에게 효율적이고 직관적인 서비스를 제공한다. -
Kim, Chung-Il;Jung, Seungwon;Kim, Hyungjoon;Hwang, Eenjun 147
최근 사용자 편의성 제공을 위한 위치 기반의 데이터 마이닝 활용 서비스가 다양하게 개발되고 있다. 대부분의 이러한 응용 서비스들은 지도 API를 기반으로 한 정적인 정보를 주로 이용하여 사용자에게 서비스를 제공한다. 하지만, 사용자는 그에 비해 해당 GPS 좌표 위치 기반의 실시간 정보 서비스 요구한다. 이에 본 논문에서는 해당 GPS 좌표 위치의 공간 인식, 밀도 및 움직임 포착 등을 파악하고 이를 기반으로 새로운 서비스를 제공하는 기법을 제안한다. -
사물인터넷 기술이 에너지 분야에 이미지 데이터가 사용되면서 데이터 보안과 프라이버시에 대한 문제가 점차 커지고 있다. 이미지 데이터는 일반적인 텍스트 데이터와는 달리 가로, 세로 그리고 대각선의 인접한 픽셀 정보들이 강한 연관성과 상관성을 가지기 때문에, 기존에 사용되었던 암호화 알고리즘과는 다른 기술이 사용되어야 한다. 본 논문에서는 이미지의 직관성과 인접 픽셀 간의 강한 연관성을 제거하기 위해 루빅스 큐브 방식을 활용하는 암호화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 구현하고, 널리 사용되는 암호화 알고리즘들과의 비교실험을 통해 제안된 알고리즘이 선택적 평문 공격에 대해 강성을 갖는다는 것을 보인다.
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Lee, Kyungroul;Jang, Wonyoung;Lee, Sun-Young;Yim, Kangbin 155
사용자의 개인정보 및 기업의 기밀정보와 같인 데이터의 안전한 이동 및 저장을 위하여 저장장치 보안 기술이 등장하였으며, 보안 USB와 보안 디스크 제품이 대표적으로 등장하였다. 이러한 제품은 저장되는 데이터를 안전하게 보호하기 위하여 사용자 인증 기술 및 데이터 암호 기술, 접근 제어 기술 등의 보안 기술을 적용한다. 특히, 사용자 인증 기술은 비밀번호 인증 기술이 대표적으로 활용되며, 인증을 강화하기 위하여 지문 인증 및 홍체 인증이 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 USB 제품, 특히 B 제품을 기반으로 적용된 사용자 인증 기술을 분석하고 이를 통하여 발생 가능한 보안 취약점을 분석한다. 분석 결과, 제품 B에 적용된 비밀번호 인증에서 발생 가능한 취약점을 도출하였으며, 이를 통하여 사용자 인증을 우회하여 저장장치 내부에 저장된 데이터의 탈취 가능함을 검증하였다. -
2011년 미국에서 최초로 소개된 후 기존 보안 기술과 다른 새로운 정보시스템 보호 기술로 Moving Target Defense(MTD)가 활발히 연구 되고 있다. MTD는 시스템의 구성 요소들을 뷸규칙적이고 동적으로 변화시켜 공격표면(Attack surface)을 줄임으로써 외부 공격에 대한 보안성을 높인다. 주로 시스템 정보를 수집 및 분석하여 공격하는 보안 위협들에 효과적이며 특히 지능형 지속 보안 위협(Advanced Persistent Threat), 킬 체인(Kill-Chain) 보안에 뛰어난 성능을 기대할 수 있다. 최근 MTD 시스템 구현 및 개발로 상용화가 시작되었으나 MTD 활용을 통해 어느 정도의 보안성 및 효율성을 가지는지에 대한 성능 평가인증, 시험지침 등이 표준화 되어있지 않아 기준이 모호한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 최근 MTD 이슈에 대해 살펴보고 MTD와 연관 되어있는 각 분야에 어떤 평가인증 요구사항들이 있는지 분석한다. 이를 통해 MTD에 어떠한 평가인증 요구사항이 있는지 도출하여 앞으로 MTD 평가인증 표준화 참고 및 활용에 기여 할 수 있을 것으로 전망한다.
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Ryu, Do-Hyeon;Choi, Yong-Rak;Kim, Tae-Hoon;Shin, Youngjoo 162
암호 알고리즘은 세계적으로 표준화가 진행되고 있으며, 암호 알고리즘의 안전성은 충분히 입증되어 왔다. 하지만, 기존 검증 방법으로 사용되는 테스트벡터 방식으로는 전수조사를 시행할 수 없어 구현상의 취약점을 완벽하게 발견할 수 없기 때문에 심각한 피해를 야기할 수 있다. 그래서 개발한 혹은 현재 존재하고 있는 암호 알고리즘이 표준에 따라 올바르게 구현되었는지에 대한 개선된 검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 KISA에서 개발한 LSH 해시함수 모듈을 미국의 Galois사와 NSA가 함께 공동 개발한 Cryptol을 이용하여 암호 모듈이 올바르게 구현되었는지 검증하였다. -
캐시 부채널 공격 중 하나인 FLUSH+RELOAD 공격은 높은 해상도와 적은 오류로 그 위험성이 높고, 여러가지 프로그램에서도 적용되어 개인정보의 유출에 대한 위험성까지 증명 되었다. 따라서 이 공격을 막기 위해 실시간으로 감지 할 수 있어야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 4가지 실험을 통하여 이 FLUSH+RELOAD 공격을 받을 때 PCM(Performance Counter Monitor)를 사용해 각각의 counter들의 값의 변화를 관찰하여 3가지 중요한 요인에 의해 공격 탐지를 할 수 있다는 것을 발견하였다. 이를 이용하여 머신 러닝의 logistic regression과 ANN(Artificial Neural Network)를 사용해 결과에 대한 각각 학습을 시킨 뒤, 실시간으로 공격에 대한 탐지를 할 수 있는 프로그램을 제작하였다. 일정한 시간동안 공격을 진행하여 모든 공격을 감지하는데 성공하였고, 상대적으로 적은 오탐률을 보여주었다.
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최근 무인항공기는 국내뿐만 아니라 전 세계적으로 활용에 대한 관심이 높아지며 다양한 분야에서 사용되고 있다. 드론은 독립적으로 외부로부터 정보를 수집하는 임무를 수행하거나, 군집을 이루어 데이터를 주고받으며 특정한 임무를 수행하게 된다. 지금까지의 드론에 관한 연구는 신속하고 정확한 임무의 수행에만 초점을 두어왔고, 드론 자체 또는 드론 군집에서 주고받는 데이터의 보안과 안전에 관한 연구는 비교적 소홀히 다루어져 왔다. 따라서 본 연구는 드론 운용에 있어서 구성요소별 보안 취약점을 분석하고 취약점을 해결할 수 있는 대응방안을 설명한다. 특히 드론의 가장 중요한 임무 중 하나인 지상의 목표물 탐색에 있어서 발생할 수 있는 보안위협 요소와 이에 대한 해결방안을 제시한다.
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스마트폰 키 애플리케이션이 널리 사용되면서, 이에 대한 중계 공격의 위협도 증가하고 있다. 중계공격은 공격자가 차량과 키 애플리케이션 사이에서 오고가는 신호를 중계하여 허용 범위 밖의 통신을 시스템이 유요한 것으로 판단하게 하는 공격이다. 본 논문에서는 중계 공격을 막기 위해, 추가 지연시간을 탐지하여, 임계 지연 시간을 넘었을 경우 차량과 스마트키가 충분히 근접하지 않았다고 판단하여 차량 문 개폐 요청을 거부하는 시스템을 제안하였다. 또한 실제 환경에서의 유동성을 고려하여 임계 지연 시간을 지속적으로 업데이트하는 적응 임계 지연 시간(Adaptive Delay Threshold) 기술을 제시하였다. 그리고 실제 임베디드 기기를 이용해 시스템을 구현하여 시스템의 실효성을 검증하였다.
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버퍼 오버플로우 취약점은 자체적으로 외부코드를 실행시키거나 다른 취약점과 연계해 공격될 수 있는 취약점으로 이를 탐지하기 위해 많은 연구들이 진행되었다. 기존의 버퍼 오버플로우 취약점 탐지기법에 대한 연구는 취약함수를 검색하거나 동적오염분석으로 얻은 비 신뢰 데이터의 흐름을 감시하여 취약함수로 전파되는 걸 탐지하는 방식 이었다. 하지만 이러한 기법은 다양한 한계를 가진다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 버퍼 오버플로우가 발생하는 기계어 패턴을 BBL단위로 감시하고, 비 신뢰 데이터의 흐름을 추적하여 기존의 탐지 사각지대를 없애는 방법을 제안한다.
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최근 주목 받고 있는 소프트웨어 정의 네트워크(SDN: Software-Defined Networks)는 기존 네트워크 운용의 비효율성과 복잡성을 근본적으로 해결하기 위해 등장한 개방형 네트워크 인프라이다. SDN 시스템이 점차 상용화, 개방화 되는 시점에서, 내재되어있는 보안적 위협을 줄이기 위하여 효율적이고 자동화된 취약점 탐지의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자동화된 소프트웨어 테스트 기법 중 하나인 퍼즈테스팅이 SDN에 적용되어야 할 이유를 살펴보고자 한다. 또한, 기존에 관련된 연구의 분석을 통해 현재 학계의 연구동향을 파악하고 앞으로의 연구 방향성을 제시한다.
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네트워크 환경 및 인터넷 활용폭이 다양해지면서 고도화되고 진보적인 보안위협이 발생되고 있으며 발생량도 점차 증가하고 있다. 이에 따라, 네트워크 침입탐지 시스템, 악성행위 탐지 시스템, 웹 방화벽, 안티바이러스 등도 점차 진보된 악성행위를 탐지하는 데 있어 불충분해짐에 따라 기업과 기관 및 보안담당자들은 직관적인 정보를 제공하는 End-Point 로그 수집 및 모니터링으로 변화를 시도하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 Anti-Virus 및 침입 탐지 시스템(IDS), APT, 윈도우 감사로그를 상호 비교하여 보안분석 시스템보다 윈도우 감사로그가 보안위협 및 침해사고를 모니터링하는 면에서 더욱 직관적이고 빠른 대응이 가능하다는 것을 증명한다.
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Na, YunSeok;Kim, SeokHyun;Cho, YoungSeob;Kim, Soo-Hyung 189
사토시 나카모토는 비트코인 논문을 통해서 P2P 네트워크에 기반을 둔 전자화폐인 비트코인을 제안하였다. 비트코인은 블록체인과 합의 알고리즘을 이용해 금융기관이 필요 없는 전자화폐 기술이며 이에 대한 관심이 높아지면서 비트코인에 관련된 다양한 보안 문제들이 발견되었다. 본 논문에서는 비트코인에서 발생할 수 있는 네트워크 관련 취약점을 기술하고 이에 대한 대응 방안을 분석한다. -
홍채코드는 홍채의 정보를 이진코드로 표현함으로써 홍채정보를 보호하는 방법이다. 이러한 방법은 현재 홍채인식 시스템에서 표준으로 채택된 기술이다. 본 논문에서는 1-D 가버 필터를 사용하여 홍채 코드로부터 역공학적 방법을 사용하여 홍채영상을 복원하고, 복원된 홍채 영상과 기존의 홍채영상의 인식 결과를 통해 홍채 인식에 대한 취약성을 연구한다.
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다양한 서비스 제공자들은 서비스 제공과 비용의 효율성을 위해 클라우드 환경을 활용하여 서비스를 제공하고자 한다. 하지만 국내의 경우 많은 서비스 제공자들이 클라우드 환경에 대한 의심으로 클라우드 환경 적용에 대한 확신을 가지지 못하고 있다. 대표적으로 서비스 제공자들은 클라우드 환경에서의 정보 유출이 발생할 경우, 기존의 서비스 제공 환경보다 더 큰 피해가 발생할 것이라고 생각하고 있다. 클라우드 환경의 취약점 중 하나는 인증이다. 클라우드 환경은 가용성을 위해 높은 수준의 인증을 수행하지 않는다. 그에 대한 예로 새로운 사용자가 추가되었을 경우 사용자의 정확한 목적을 파악하지 못한 채 서비스를 제공해준다. 또한 기존의 네트워크 환경에서 클라우드 환경으로 변화하면서 새로운 취약점이 등장하고 있으며, 그에 대한 대응책이 요구된다. 따라서 해당 논문에서는 클라우드 환경에서의 인증 개선 방안을 제시하고자 한다.
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최근 기업, 기관, 개인의 자산들에 대한 사이버 위협이 빈번하게 발생되고 있으며, 시장에는 다양한 업체, 제품의 단말/EDR/네트워크 제품들이 경쟁하고 있따. 이로 인해 사이버 위협에 대한 정보 및 제어 정보, 정책 정보들을 사전에 공유하고 해당 정보의 자동화된 해석을 통한 신속한 대응 처리의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 업체들의 장비/제품에 적용 가능한 제어 정보를 정의하고 이를 공유하기 위한 공유 시스템을 제안한다. 이를 위해 STIX 2.0 표준을 도입하여 제어 정보를 설계하고, 확장 표준을 통해 요구되는 속성들을 추가 정의하여 자동화된 해석 및 대응 처리가 가능하도록 설계한다.
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Cho, Seong-Min;Hong, Eun-Gi;Kim, Ae-Young;Seo, Seung-Hyun 204
IoT 기기 및 드론의 사용자 인증 및 기기 인증을 위해 RSA, ECDSA 등의 여러 전자서명 기법이 기본적으로 사용되고 있다. 그러나 양자 컴퓨터의 개발에 따라 Shor 알고리즘을 이용한 기존 암호 알고리즘의 공격이 가능해지고, 그에 따라 기존 암호 알고리즘의 보안성이 취약해지는 문제가 있다. 따라서 양자 내성 암호를 활용한 보안 체계의 필요성이 대두되고 있는 가운데, 본 논문에서는 양자 내성 암호인 다변수 이차식 기반의 전자서명 기법 중 Rainbow를 드론에 최적화하여 구현하기 위한 방안을 검토 및 분석하고자 한다. 그러나 기존의 Rainbow에서 사용하는 openssl 등의 오픈소스 암호 라이브러리는 PC에 맞춰 설계되었기 때문에 드론에서 난수를 생성할 때 적용이 어려운 점이 있다. 드론에는 각종 센서들이 내장되어 있으며, 센서 데이터들은 난수성을 보장하기에 용이하다. 따라서 드론의 각종 센서들을 시드로 활용하며, XOR 보정기를 통해 난수성을 해치지 않으면서 드론에서 난수를 생성할 수 있는 방안을 제안해 보고자 한다. -
과학기술, 정보통신과 같은 기술들이 발전함에 따라 혁신적인 기술들 또한 대거 등장하였다. 이러한 기술들을 기반으로 새로운 서비스들이 등장하여 사람들의 삶의 질 또한 꾸준히 향상되고 있다. 그러나 기술발전 이면에는 해킹, 바이러스, 취약점 공격과 같은 역기능들의 기술 또한 지속해서 발전하고 있다. 공격자들은 이러한 기술들을 이용하여 정보자산의 침해, 사이버 테러, 금전적인 피해와 같은 사회 문제를 꾸준히 일으키고 있으며, 기업적으로는 개인정보 유출 및 산업 기밀 유출과 같은 정보보안 사고 또한 꾸준히 발생하고 있다. 이와 같은 이유로 SIEM(Security Information & Event Management)은 24시간 365일 네트워크와 시스템에 대한 지속적인 모니터링을 통해 외부로부터의 침입이나 각종 바이러스 등에 대해 적절한 대책을 통해 고객의 자산을 보호한다. 따라서 본 논문에서는 과거에서부터 현재까지의 내부 네트워크 기술의 발전을 살펴본 후 정보보안 사고 및 이상징후 탐지를 위한 통합 보안시스템 로그 관리 솔루션인 SIEM의 시대적 변화와 솔루션 동향에 대해 살펴 보고자 한다.
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현재 자동차 사고 보험에서는 보험사기 문제가 해결되지 못하고 있다. 매년 자동차 보험 회사의 보험사기로 인한 금전적 손해는 증가하고 있다. 또한 보험사기를 막기 위해 적용되는 필수적인 보험 회사 직원의 현장 방문은 비효율적이고 보험금을 받을 때까지 많은 시간을 소모한다. 이를 해결하기 위해 자동차 보험에 블록체인을 적용한 go2solution은 기존 보험 처리 과정을 단축시켰지만 보험청구자의 사진만으로 사고 발생을 판단하기 때문에 사고를 입증하는데 증거가 부족하고 이를 이용한 보험 사기가 가능하다. 따라서 사고 발생 여부의 신뢰도를 측정하여 보험사기를 방지할 수 있도록 블록체인 기반 자동차 보험 신뢰모델을 제안한다. 포그 컴퓨팅을 적용하여 차량, 보험회사, RSU의 정보 공유를 원활하게 한다. 또한 목격자들이 신뢰요소로 적용될 수 있도록 블록체인 컨소시엄을 통한 인센티브 시스템을 적용하여 목격자들은 적극적으로 사고정보를 제공한다. 이렇게 수집된 다양한 신뢰요소 데이터를 분석하여 신뢰점수와 등급을 정한다. 이때 회귀분석을 적용하여 각각의 신뢰요소의 중요도에 따라 다른 가중치를 적용하여 정확한 신뢰점수를 책정한다. 결과적으로 보험회사는 보험사기 피해액을 절감하고 보험청구자는 인센티브를 사용하여 적은 보험료를 지불한다.
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Lee, Sokjoon;Choi, Joongyong;Chung, Byungho;Kwon, Hyeokchan 216
IEEE 1609.2 표준은 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment) 표준에서 차량간(V2V, Vehicle-to-Vehicle) 혹은 차량과 인프라간(V2I, Vehicle-to-Infrastructure)통신 상의 응용 메시지 보호를 위해 제정되었다. 이 표준은 메시지 이증 및 무결성 검증을 위하여 NIST p256 타원 곡선 커브 기반의 ECDSA 전자서명 기법을 사용한다. 매우 복잡한 도신 상의 출퇴근 환경에서는 수백대의 자동차가 전송하는 메시지를 정상적으로 처리하기 위하여, 차량의 OBU(On-Board Unit) 혹은 노상의 RSU(Road-Side Unit)에서 서명된 메시지의 검증 성능이 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 논문에서는 V2X 통신에서 효율적인 ECDSA 서명 검증을 위하여, OBU 혹은 RSU 환경에서 CPU 상의 병렬 처리 성능을 테스트 한 후 시사점을 살펴본다. -
Lee, SunJun;Kim, KyuHo;Shin, YongGu;Yi, Jeong Hyun 218
최근 악성코드의 수가 급격하게 증가하고 있으며 단순히 악성 행위를 하는 것 뿐 아니라 안티디버깅과 같은 다양한 분석 방지 기능을 탑재하여 악성코드의 분석을 어렵게 한다. 역공학 방지 기법이 적용된 지능형 악성코드를 기존 분석 도구를 사용하여 분석하면 악성행위를 하지 않거나 임의로 자기 자신을 종료시키는 방식으로 분석이 용이하지 않다. 이러한 지능형 악성코드들은 분석하기 어려울 뿐만아니라 기존 백신의 탐지 기능에 전혀 제약을 받지 않는다. 본 논문은 이와 같은 최신 지능형 악성코드에 보다 빠르게 대처하기 위해 역공학 방지 기법이 적용된 악성코드들이 메모리상에서 종료되지 않고 정상 동작하여 악성행위를 자동으로 파악할 수 있는 동적 코드 계측 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크를 개념 검증하기 위해 프로토타입을 설계 및 구현하고, 실험을 통해 그 유효성을 확인한다. -
최근 다양한 사물인터넷 기기들이 출시되어 일상생활은 물론 다양한 환경에서도 널리 활용되고 있다. 이로 인해 기존의 사이버 위협들이 사물인터넷 환경에서도 고스란히 적용되어 심각한 위협으로 나타나고 있으나, 사물인터넷 기기를 대상으로 하는 침입차단과 대응은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 사물인터넷 기기로 들어오는 패킷을 분석하여 사물인터넷 기기에 해당하는 이미 등록된 기능과 다른 이상행위를 하는 통신을 차단할 수 있는 방화벽 시스템을 개발한다. 이를 위하여 사물인터넷 환경을 구축하고, 오픈소스 공유기 환경에서 방화벽 시스템을 구현하였다.
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Kim, Kyung-ri;Seo, Hyemin;Tae, Heejee;Lee, Soowon 225
최근 스마트 카가 발전하면서 물리적 키에서 스마트 키로 차량용 키도 변화하고 있다. 이에 따라 스마트 키에 대한 해킹 위협도 증가하고 있으며 스마트 키의 보안은 점점 중요해지고 있다. 기존의 스마트키는 자동차 시스템이 부팅 된 후에 데이터 값을 비교하는 방식으로 사용자 인증을 진행한다. 이러한 방식은 시스템이 이미 부팅된 상태이므로 여전히 해킹의 위협이 존재한다는 점에서 안전하지 않다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 Python 코드 분리 기술과 APK 바이트 코드 분리 기술을 자동차 부팅 코드와 엔진 APK의 바이트 코드에 적용하는 방법을 제안한다. 제안 기술이 적용되지 않은 APK와 적용된 APK를 리패징하여 해킹에 대한 본 연구의 안정성을 검증하였다. -
Jin, Sun-Woo;Kim, Sung-Soo;Kang, Jeong-Ho;Jun, Moon-Seog 227
자동차는 현대사회에서 보편화한 편리한 운송수단으로써 사람이 생활하는 어느 곳에서나 활용되고 있다. 최근 ICT와 차량을 융합한 커넥티드 카는 운전자에 의해 모든 동작이 결정되는 특징을 가지고 있어 도난 및 오용되니 않게 적합한 사용자 인증이 필요하다. 운전자가 음주를 하게 되면 정상적인 차량 운행이 불가능하여 교통사고가 발생할 수 있다. 이를 방지하기 위해 운전자의 현재 상태를 파악하여 차량을 운전하는데 이상이 없는지를 파악하고 부적합할 경우 차량 운행을 제어할 수 있는 수단이 필요하다. 스마트키, 지문 인식 등 차량에 대한 사용자 인증의 방식이 존재하지만, 인증과 동시에 사용자의 현재 상태를 파악하는 방법은 없는 상황이다. 본 논문에서는 고유한 생체 정보인 ECG 파형의 특징을 이용하여 사용자 인증과 동시에 운전자의 현 상태를 파악하는 안전한 차량 제어 시스템을 제안하고자 한다. -
Heo, Jae-Wook;Kim, Sung-Soo;Kang, Jeong-Ho;Jun, Moon-Seog 231
4차 산업혁명을 주도하는 신기술인 블록체인은 블록체인 네트워크에 속한 모두가 신뢰성을 가질 수 있는 새로운 형태의 탈중앙화 P2P 플랫폼이다. 2018년 기존 개인정보 보호 지침을 대체하는 GDPR이 발효되어 다양한 부분의 개인정보 보호에 법적인 영향을 미치게 되었다. 블록체인 또한 GDPR의 법적 규제를 피할 수 없게 되었고, 블록체인에서 잊혀질 권리를 충족시키기 위해 정보주체의 요청 시 민감한 개인정보를 삭제할 수 있어야 하는 필요성이 요구되었다. 본 연구에서는 기존 블록체인 시스템에서 잊혀질 권리를 준수할 개선방안을 제안한다. -
The Internet has allowed many things to move fast, including sharing of data, files and others within a second. Many domains use applications range from IoT, smart cities, healthcare, and organizations to share the data when necessary. However, there are some challenges faced by existing systems that works on centralized nature. Such challenges are data breach, trustiness issue, unauthorized access and data fraud. Therefore in this work, we focus on using a smart contract which is used by blockchain platform and works on decentralized form. Furthermore, in this work our contract provides an access to the file uploaded onto the decentralized storage such as IPFS. By leveraging smart contract-role based which consist of a contract owner who can manage the users when access the certain resources such as a file and as well as use of decentralized storage to avoid single point of failure and censorship over secure communication channel. We checked the gas cost of the smart contract since most of contracts tends to be a high cost.
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스마트폰의 높은 보급률과 다양한 앱의 개발로, 최근에는 PC의 많은 작업을 스마트폰의 앱을 통하여 손쉽게 수행할 수 있게 되었다. 그러나 스마트폰은 PC에 비하여 화면의 크기 등 여러 가지 물리적 제약점을 가지기 때문에 PC와 다른 취약점을 가진다. 본 논문에서는 패스워드 입력에 사용되는 스마트폰의 동적 가상키보드의 취약점에 대하여 분석하였다.
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근거리 통신을 기반으로 한 기기들이 급증하며 사용자에게 편리함을 제공하고 있다. 그 중에서도, 블루투스 이어폰이 상용화되면서 사용자들이 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 사회 공학적 기법으로 페어링된 블루투스 이어폰을 통하여 개인의 사생활이 침해당할 수 있는 위험성에 대하여 분석하였다.
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모바일 앱 환경에서의 광고는 앱 내부에 배너형, 팝업 형 등 다양한 형태의 광고를 띄우고, 사용자의 터치를 유도하는 등의 방법으로 광고 수익이 발생한다는 특징이 있다. 하지만, 악의적 광고주 또는 공격자는 이러한 특징을 악용해 앱 내에서의 정당한 광고를 다른 광고로 바꾸거나, 사용자에게 의도되지 않는 광고를 노출하는 등의 광고 인젝션을 발생시킨다. 광고 인젝션은 광고주에겐 수익 저하, 서비스 제공자에겐 서비스의 품질 저하, 서비스 이용자에겐 불편함을 야기하는 등 문제가 된다. 모바일 앱 환경에서의 광고 인젝션에 대한 연구 및 탐지 방법에 대한 연구는 몇몇 진행되었으나, 미진한 상황이다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 광고 인젝션 탐지를 위한 광고 인젝션 앱만의 특징 수집을 위해 광고 인젝션 앱, 특히 사용자가 많은 안드로이드 환경에서의 앱을 분석하는 방법을 제시한다.
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Developing Security Level of Product Development in Industrial Control System Using IEC 62443 Series사이버 위협이 증가하면서 국가 기반시설을 담당하는 산업제어시스템 보안에 대한 위험이 증가하고 있다. 이를 보완하기 위해 산업제어시스템의 다양한 분야에서 표준화가 진행되고있고, IEC 62443 Series는 산업제어시스템의 전반적인 안전을 위한 가이드를 제시한다. 본 논문은 최근 발행 된 IEC 62443-4-1의 통제항목들을 타 표준들과 비교 및 ?석하여 개선방안을 제시하고 최종적으로 산업제어시스템의 제품 개발단계 보안을 향상에 기여하여 전반적인 기반시설 보안 수준을 향상하는 것을 목표로 한다.
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Yang, Jae-Ok;Bang, Min-Je;Lee, Seong-Won;Cho, Taenam 249
사건 현장을 재현하는 것은 수사에서 매우 중요한 일이다. CCTV가 현장 파악에 유용하기는 하지만 세부적인 상황파악에는 한계가 있다. 현대는 디지털 시대인 만큼 사건 현장에서는 많은 디지털 흔적이 남게 된다. 스마트폰의 디지털 흔적도 사고경위 파악에 유용하다. 본 논문에서는 특히 안드로이드 스마트폰의 블루투스 디지털 기록을 이용하여 보다 정교하게 현장을 재현하는 방법에 대하여 연구하였다. -
Research Trends and Considerations of Invasion Threat and Countermeasures for Connected Car SecurityLee, Young Hun;Ryu, Jung Hyun;Kim, Nam Yong;Park, Jong Hyuk 253
최근 4차 산업혁명은 기존에 한정적이던 사물들의 역할을 끝없이 확장시키는 특징을 가진다. 인터넷을 기반으로 인간, 사물, 환경 등 모든 것은 연결이 가능한 Internet of Things(IoT) 시대가 다가오고 있다. 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하여 안전기능과 사용자의 편의성을 향상시키고 있으며, ICT의 융복합의 발전에 따라 자동차도 기존과 다르게 IoT 환경에 포함된다. 커넥티드 카는 차량, 인프라, 모바일 디바이스, 주변 환경 간의 통신을 통해 실시간으로 다양한 정보를 자동차를 중심으로 수집할 수 있게 되었으며 이를 기반으로 커넥티드 카 산업이 발전하고 있다. 그러나 이러한 발전 과정 속에서 커넥티드 카의 보안성의 문제는 반드시 해결되어야 한다. 보안성이 확보되지 않는다면, 자동차에서 발생하는 운전자에 대한 악의적인 공격을 통해 일반적인 보안 침해사고 수준을 넘어 사고를 유발시킬 경우 인명과 재산상의 큰 피해를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 커넥티드 카의 통신구조를 알아보고 취약점 분석과 이에 대한 대응 방안을 제안하여 안전한 커넥티드 카의 활용 방안을 연구한다. -
Koo, Seong-Min;Kim, Deok-Han;Oh, Se-Ra;Kim, Young-Gab 257
모바일 환경이 발전함에 따라 기존 PC 환경에서의 보안 위협이 모바일 환경으로 옮겨 짐으로써, 기존 PC 환경에서 발생하던 악성 광고 인젝션 또한 모바일 환경으로 옮겨져 가고 있다. 악성 광고 인젝션은 컨텐츠 제공자에게 정당한 광고의 노출을 방해함으로써 수익 창출을 방해하고, 사용자에게는 원치 않는 광고로 인해 불편함을 야기한다. 이러한 모바일 환경에서의 악성 광고 인젝션을 막기 위해 몇 가지 연구가 진행되었지만 아직 악성 광고 인젝션 앱의 특징에 대한 연구가 미비하다. 따라서, 본 논문에서는 GPC(Google Play Crawler)를 통해 선별한 앱들 중 실제로 악성 광고 인젝션을 수행하는 앱들을 분석하여 악성 광고 앱들의 특징을 도출해 내고, 도출된 특징의 활용 방안에 대해 서술한다. -
Kim, Hye-Bin;Park, Ji-Sun;Kim, Jong-Kyu;Shin, Sang Uk 260
현재까지 공항에서의 체크인 시스템은 기본적으로 서버-클라이언트(Server-Client)방식으로 구동되어져왔다. 서버-클라이언트 방식에서 서버는 단일실패지점이기 때문에 천재지변이나 공격자에 의해 서버마비와 같은 문제가 생기면 체크인 시스템 전체가 마비될 수 있다. 뿐만 아니라 실제 해커에 의해 항공사 중앙 서버가 공격을 받게 되면, 서버가 관리하는 항공사 데이터들의 무결성이 훼손될 수도 있다. 따라서 단일 실패지점에 대한 위협을 제거함과 동시에 저장된 데이터들의 무결성을 유지하는 방법을 논의할 필요가 있다. 그 중 하나로 블록체인 기술을 이용한 탈중앙화 시스템(Decentralized System) 모델을 적용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 스마트 계약을 이용한 블록체인 기반 공항 체크인 시스템에 대한 모델을 제안한다. -
본 연구에서는 API 호출을 은닉할 수 있는 새로운 유형의 유저모드 기반 루트킷으로 Cuckoo Sandbox를 회피하는 기법과 이를 탐지하기 위한 연구를 한다. Cuckoo Sandbox의 행위 분석을 회피하기 위해 잠재적으로 출현 가능한 은닉된 코드 이미지 기반의 신종 루트킷 원리를 연구하고 탐지하기 위한 방안을 함께 연구한다. 네이티브 API 호출 코드 영역을 프로세스 공간에 직접 적재하여 네이티브 API를 호출하는 기법은 Cuckoo Sandbox에서 여전히 잠재적으로 행위 분석 회피가 가능하다. 본 연구에서는 은닉된 외부주소 호출 코드 영역의 탐지를 위해 프로세스의 가상메모리 공간에서 실행 가능한 페이지 영역을 탐색 후 코사인 유사도 분석으로 이미지 탐지 실험을 하였으며, 코드 영역이 맵핑된 정렬 단위의 4가지 실험 조건에서 평균 83.5% 유사도 탐지 결과를 확인하였다.
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199년 MIT에 근무하던 캐빈 애시톤(Kevin Ashton)이 처음 언급했던 Internet of Things(이하 IoT)라는 말은 20년도 채 지나지 않은 2018년 현재, 대부분의 소비재 시장에 접목하여 사용하는 기술 중 하나가 되었다. IoT 기술의 발전과 함께 IoT 보안 시장이 성장하고 있고, IoT 보안관련 연구 또한 증가하는 추세이다. 그러나 국내외를 막론하고 개인정보 유출 사건으로 인해 개인정보보호에 대한 인식과 필요성이 커졌음에도 불구하고, IoT 기기의 개인정보보호에 대한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 현재까지 게재된 논문들을 바탕으로 국내외 IoT 기기의 개인정보에 관한 연구 동향을 분석한다.
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Seo, Jeonghoon;Yeom, Cheolmin;Yeon, Seonghwa;Park, Jongsang;Won, Yoojae 272
금전적 이득을 극대화하기 위해 특정 기업, 기관을 대상으로 하는 공격이 증가하고 있다. 공격에 사용되는 일반적인 악성코드의 특징은 기존 시그니처 탐지 방법으로는 탐지하기 어렵다는 것과 공격자의 C&C 서버와의 통신이 일어난다는 점이다. 기업, 기관을 대상으로 이러한 악성코드를 이용한 공격이 시도된다면 감염된 모든 PC로부터 공통적인 네트워크 접속 기록이 발견될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특징에 중점을 두고 라이브 포렌식 오픈 소스를 활용하여 엔드포인트의 네트워크 접속 기록을 활용해 공통 행위를 탐지하는 기법을 제시하고자 한다. -
Lee, Su-Yeon;Hong, ji hun;Kim, Jin Woo;Jeon, Yoo-Boo;Lee, Keun-Ho 276
급격한 전파를 이용하는 기기의 다양화와 대중화로 인해 많은 전파 관련 보안 문제들이 일어나고 있다. 전파와 생활에서의 안전은 매우 밀접한데 전파의 방해와 교란은 단순 생활의 불편뿐 아니라 신체의 직접적인 피해를 입힐 수도 있기 때문에 전파보호는 매우 중요한 과제이다. 본 내용에서는 그 대안으로 본문의 전파 교란과 교섭을 막기 위한 방안으로 생체정보인 지문을 이용한 암호화된 토큰을만들어 토큰링을 통한 정보의 수신여부를 결정 하여 인증 강도, 호출자의 정보 등이 포함된 동적 보안 속성을 가진 수평 전파를 전송하고 java직렬화와 직렬화 해제 기능을 이용하여 토큰의 고유성을 확인수평전파를 송 수신 하여 해당 문제점을 해결 하고자 제안하였다. -
랜섬웨어는 사용자의 중요 파일을 암호화한 후 금전을 요구하는 형태의 악성코드로, 전 세계적으로 큰 피해를 발생시켰다. 안드로이드 환경에서의 랜섬웨어는 앱을 통해 동작하기 때문에, 앱의 악의적인 암호화 기능 수행을 실시간으로 탐지할 수 있는 방안에 대한 연구들이 진행되고 있다. 자원 제한적인 안드로이드 환경에서 중요한 파일들에 대한 암호화 수행 여부를 실시간으로 탐지하기 위한 방안으로 Shannon 엔트로피 값 비교가 있다. 하지만 파일의 종류에 따라 Shannon 엔트로피 값이 크게 달라질 수 있으며, 암호화 기능 수행에 대한 오탐이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 파일에 대한 분할된 Shannon 엔트로피 값을 측정하여 암호화 기능 수행 탐지의 정확성을 높이고자 한다.
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ICT 기술의 발전에 따라 다양한 서비스들이 등장하고 있다. 특히 스마트 홈은 가전제품들을 인터넷에 접목시켜 집안 내에서뿐만 아니라 외부에서도 원격으로 제어가 가능하다. 이러한 편리성 때문에 여러 방면으로 이용성이 급증하고 있다. 하지만 아직까지 보안 기술에 있어 취약점이 많기 때문에 사생활이 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 국내외 위협사례를 살펴보고, 발생 가능한 위험시나리오를 통해 위협요소를 분석한다. 또 대응방안을 제시하여 기기 개발시 보안 관점에서의 체계를 개선을 하기 위한 방안을 논하고자 한다.
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Jeon, Min-Hyuk;Temuujin, Odsuren;Seo, Kwangwon;Ahn, Jinhyun;Im, Dong-Hyuk 285
최근 정부 및 기업단체에서 배포하는 데이터의 규모가 점점 방대해지고 있다. 민간에서는 이러한 공개데이터를 자유롭게 사용할 수 있으나, 공개 데이터에는 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 개인정보도 포함되어 있다. 그에 따라 대두된 문제가 공개데이터 중 개개인의 정보를 식별해낼 수 없도록 하는 데이터의 비식별화이며 그로 인해서 비식별화에 관한 많은 익명화 기법과 프라이버시 모델이 발표되었다. 그중 본 논문에서 사용하는 Mondrian algorithm은 k-익명화 모델을 사용하여 효과적으로 데이터를 비식별화 할 수 있다. 또한 방대한 웹 데이터 자원 간의 관계를 표현해놓은 RDF 모델은 DB로 변환시켜 k-익명화 방법인 kRDF에 Mondrian algorithm의 Multi-dimensional 방식을 따라 익명화하여 범용적이고 효과적인 개인정보 데이터의 프라이버시 보호를 구현하고자 한다. -
블록체인은 암호화폐의 기반이 되는 기술로 데이터를 P2P 분산 방식으로 체인 형태로 기록하여 보안성과 안전성을 갖?다. 중앙 집권화에서 벗어나 사용자들의 네트워크에서 자유롭고 안전한 거래를 가능하게 하는 블록체인은 현재 스마트 계약, 암호화폐, 개인 정보 인증 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 블록체인 사용자들은 거래의 안전성을 위해 채굴이라는 과정으로 블록을 인증하는데 절반 이상의 해시파워를 가진 공격자가 거래내역을 조작하는 것이 51% attack이다. 채굴자들은 채굴을 위해 전문 장비를 개발하고 이익을 도모하기 위해 모이면서 큰 집단으로 모이면서 51% attack에 대한 공격가능성이 높아졌고 실제로 엄청난 피해를 입힌 공격 사례가 있다. 따라서 본 논문은 51% attack의 사례와 기존 대응방안인 PoS 방식과 dPoW 방식 및 각 방식에 대한 한계를 분석하였고 이를 보완한 새로운 블록체인 모델을 제안한다.
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Open API의 사용이 대중화되면서 대형 포털사이트 및 대형 소셜 네트워크 서비스에 입력한 개인정보를 바탕으로 사용자들이 원하는 서비스를 제공하는 외부 서비스(Third-party application)의 수가 계속 증가하고 있다. 이러한 외부 서비스들이 정보 제공자에게 개인정보를 요청할 때, 외부 서비스가 권한 부여를 받은 정당한 요청을 하는지 여부를 확인하기 위해 OAuth 인증 프레임워크를 사용한다. 그러나 외부 서비스가 유효한 요청을 하고 있음을 판단하기 위해 사용하는 엑세스 토큰을 탈취하면 이를 이용하여 로그인 과정을 우회할 수 있으며, 개인정보 또한 쉽게 취득 가능하다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 해결하기 위해 OAuth 인증 프레임워크에 2차적인 인증과정을 추가하여 엑세스 토큰의 탈취를 방지하여 사용자의 계정정보와 개인정보를 보호하는 프레임워크를 제시한다.
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웹 3.0 시대를 맞으면서 인터넷과 PC의 발전은 웹 서비스 이용을 대폭 증가시켰고, 이러한 웹 환경에서 이용자가 인증 절차를 거치지 않고 임의로 접속하는 공격을 방어하기 위한 정보보호 대책이 중요하다. 쿠키는 웹사이트에 접속 시 웹 서버가 한번 발행하면 이후 이용자의 웹페이지 이동마다 인증 절차를 거쳐야 하는 번거로움을 간단하게 하는 편리한 수단이다. 그러나 공격자가 쿠키를 스니핑하여 웹페이지를 새로 고침 하는 공격으로 인증 절차를 우회하여 정상 이용자로 가장하는 위험이 있다. 본 논문은 이용자의 정상 로그인 시의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값을 데이터베이스에 저장하였다가 쿠키 재전송 공격이 의심되는 이벤트가 발생하면 현재 웹브라우저의 쿠키 등을 해시 함수로 암호화한 값과 서로 비교함으로써 쿠키 재전송 공격을 탐지하는 기법을 제안한다.
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유럽연합(EU)의 GPDR(개인정보보호일반규정)시행에 따라 개인정보를 활용하는 사업자 입장에서는 개인정보 보호도 중요하지만 활용측면에 더 많은 관심을 보이고 있다. 개인정보 보호와 활용에 따른 균형점을 찾는 제도적 정착을 위해 개인정보 이동권에 대한 요구가 생겼다. 국내 개인정보 관련 법률에는 아직 근거가 없으며 개인정보처리자의 독립적 데이터 보유에 따른 책임 강화와 정보주체가 자신의 데이터를 관리하는 권리를 가지고 데이터 활용을 할 수 있는 개인정보 자기결정권이 더 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 GDPR의 개인정보 이동권에 대한 현황 및 준수사항을 알아보고 각 나라별 개인정보 이동(data portability)에 따른 개인정보 활용방안과 고려사항을 제시하고자 한다. 개인정보이동에 한 형태로 국내 마이데이터 시범 사업이 정착하기 위한 법칙, 기술적 대응사항을 제시하고자 한다.
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과거부터 기업의 정보보호 위험 관리에 대한 중요성은 계속해서 강조되었고 많은 투자도 이루어졌지만 RRO(투자 대비 위험 감소)에 대한 효과가 미흡한 주된 이유는 기술적, 물리적, 관리적 정보보호가 융합되지 못하는 것이다. 정보보호 프레임워크는 개별 정보보호 활동에 대한 공유로서 세 가지 정보보호 요소를 융합할 수 있는 환경을 제공하고 기업 환경에서 발생하는 위험 요소를 시각적으로 표현함으로써 체계적인 정보보호 위험 관리 활동을 장려한다. 본 논문에서는 이러한 환경을 구현하기 위한 필수 요소인 프레임워크 내 데이터 구조에 관한 연구를 통해 효율적인 정보보호 프레임워크를 구성하려는 기업들에 방향성을 제시한다.
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이 논문은 MCU 교육 목적으로 개발한 AVR MCU용 부트로더 및 이와 통신 프로토콜을 공유하는 PC용 펌웨어 다운로더 프로그램에 소개한다. 저자들의 학과에서는 학생들의 MCU 교육을 위해 학과의 수업 내용에 적합한 MCU 실습보드를 직접 설계하여 사용하고 있다. 이 실습보드는 학생들이 휴대할 수 있도록 제작하였기 ?문에, 별도의 ISP 장비 없이 직렬 통신 인터페이스를 통해 PC에서 펌웨어를 다운로드 할 수 있도록 하고 있다. 이를 위해 AVR MCY용 부트로더와 펌웨어를 다운로드 할 수 있는 PC용 프로그램도 자체 개발하였다. 펌웨어 다운로도 프로그램은 다운로드 모드와 터미널 모드에서 동작하는데 현재의 상황에 맞게 모드 전환이 자동으로 이루어 지므로 직렬 포트를 열고 닫거나 모드를 전환할 필요가 없기 때문에 개발자에게 더욱 편리한 개발 환경을 제공한다.
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In this paper, the authors reflect on how a lecturer's cross-cultural gestures affect learners from across cultures online and in the field teaching sessions for improving the service when to build an e-Learning system. The study extends to survey the way learners feel about cultural differences during a presentation from the research based on sociolinguistics research. Before starting a full-scale research, a preliminary study has been conducted to base the initial experiment, and analysis these result for main research.
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Han, Jin Seop;Choi, Kang-Im;Shin, Youngjoo;Par, Byung Joon 317
국내외적으로 컴퓨팅 사고와 컴퓨터 프로그램 코딩 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 그리고 많은 대학들이 소프트웨어 관련 학과를 비롯하여 비 전공 학과에 컴퓨팅 사고 및 프로그램 코딩 교과목을 개설하고 있는 상황이다. 따라서 본 논문은 소프트웨어 비 전공자를 대상으로 컴퓨팅 사고 개념에 기초해서 프로그램 코딩 교육을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 코딩 교육 방법에 대하여 기술한다. -
Choi, Kang-Im;Han, Jin Seop;Shin, Youngjoo;Choi, Young-Keun 319
4차 산업혁명 시대에 걸맞은 미래 인재양성을 위해 Computational Thinking (CT) 향상을 위한 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 더불어 비전공자 학생들을 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 확산되어 진행되고 있다. 그러나 많은 비전공 학습자들이 CT 교육 학습 과정에 어려움을 느끼고 있다. 이에 본 논문에서는 CT 교육 학습 과정에 도구를 활용한 학습 방법으로 이를 해결하고자 하였다. -
Kim, JI Sim;Kim, Kyoung Ah;Ahn, You Jung;Oh, Suk;Lee, Mi Yeong;Jin, Myung Sook 321
본 연구에서는 학습자의 프로그래밍 학습능력을 향상시키기 위하여, 학습효과에 영향을 미치는 교수 전략을 규명하는 것을 목표로 하였다. 프로그래밍 학습효과에 영향을 미치는 교수전략으로는 진도 적절성, 난이도 적절성, 교수자의 개입수준, 유머 사용으로 측정하였으며 학습효과는 성취도와 만족도를 측정하였다. A 전문대학의 컴퓨터공학과 110명의 학생을 대상의 설문을 실시한 후 학습효과에 대한 교수전략의 영향을 분석한 결과, 난이도 적절성이 성취도에 영향을 끼치며, 난이도 적절성과 교수자의 개입수준이 수업만족도에 영향을 미치는 것으로 규명되었다. 이에 따라 프로그래밍의 학습효과를 향상시킬 수 있는 시사점을 제안하였다. -
본 연구는 컴퓨터 과학 프로젝트 수행이 영재들의 창의성을 향상시키는데 미치는 효과를 분석하기 위하여 실제로 컴퓨터 과학 교과 수업에서 영재들을 대상으로 프로젝트를 수행하고 그 결과를 설문지를 통해 분석하였다. 이를 통하여 고등학교 수준의 영재들의 효과적인 컴퓨터 과학 프로젝트 활동을 위해 고려되어야 하는 문제점을 찾고 이를 보완하는 방안을 마련하고자 한다.
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Han, Hyo-Byung;Lee, Gi-Hyuk;Park, Keun-Joon;Beom, Hyo-Won;Kim, Ung-Seop;Seong, Ji-Ae 327
우리는 본 연구를 통해 모바일을 통해 음성으로 목적지를 설정하고 사용자의 위치 정보를 바탕으로 경로 상의 다음 노드 방향을 효과적으로 계산하는 시스템을 설계하였다. 우리가 설계한 시스템은 손잡이에 달린 모터가 예상 경로방향을 가리키고 사용자는 모터 방향을 손가락의 촉각을 통해 인식함으로써 방향을 예측한다. -
Kim, Dohun;Yang, Kiyeop;Lee, Joohyun;Jung, Jinwoong;Choo, Hyeonseung 331
최근 디지털 금융 기술의 발전에 따라 모바일 간편 결제가 보편화 되고 있다. 이러한 시대에 발맞추어 외식업체, 또는 대형 식품 프랜차이즈 기업들은 자체 모바일 결제 시스템을 도입하는 추세이다. 하지만 소규모 자영업자들은 기존 시스템과의 호환 및 비용 문제 등으로 새로운 시스템을 도입하기가 어려운 실정이다. 스마트 POS(Point of sales)를 표방하여 소규모 사업자를 대상으로 시장에 나온 몇 가지 제품이 있지만, 이 제품들은 별도의 애플리케이션을 매장과 고객의 모바일 기기에 설치해야 하므로 접근성이 떨어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 별도의 설치를 하지 않아도 이용이 가능한 Web 기반의 POS 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 매장은 효율적인 매출 및 관리뿐만 아니라 고객과의 Interaction 또한 증가시킬 수 있다. -
Hamzah, Mohd Haziq bin;Jung, Jinwoong;Lee, Joohyun;Choo, Hyunseung 333
This is a study on controlling a drone (DJI Mavic Air) with simple hand gesture using Leap Motion controller. Four component involve are MacBook, Leap Motion controller, Android device, and DJI Mavic Air. All of this component are connected through USB, Bluetooth, and Wi-Fi technology. The studies main purpose are to show that by controlling a drone through Leap Motion, drone amateur user can easily learn how to control a drone, and because of longer drone control range can be archived things such as search and rescue mission will be possible. -
Jung, Jinwoong;Lee, Joohyun;Yeoum, Sanggil;Choo, Hyunseung 335
모바일 디바이스 및 클라우드의 진보와 함께, 사람들이 이용해 온 많은 종류의 오프라인 서비스들이 온라인 서비스로 대체되었다. 과거에는 음악다방의 DJ들이 고객이 요청한 음악을 재생해주고 사연을 읽어주는 역할을 하였다. 우리는 이러한 서비스를 공용 클라우드, 스트리밍 서버, 스트리밍 클라이언트, 사용자 기기로 구성된 온라인 서비스로 대체하였다. 고객은 모바일 디바이스를 사용하여 음악, 영상, 사연을 요청하고, 현재 고객이 있는 공간의 스크린과 스피커를 통해 서비스를 수신한다. 우리는 또한 해당 서비스가 운용되는 클라우드 미디어 DJ 플랫폼을 설계하고 구현한다. 본 플랫폼은 대규모 트래픽을 수용하기 위해 Docker 컨테이너 배포 기술을 사용한다. 성능 실험결과에서 본 플랫폼은 동시 사용자 수에 따른 응답 시간이 최소 25%에서 최대 75%까지 줄었다. -
The resent work is about the design and installation of the 60 URT heat pump according to the need. This design is eco-friendly, easily available, reduces maintenance and electricity cost. The dimensions of heat pump is
$1500mm{\times}500mm{\times}1940mm$ (i.e length 1500 mm, width 500 mm and height 1940 mm) is installed on site. It can be operated with automation (PID) and controlled by sensors. The performance of and heat pump is evaluated experimentally by the monitoring system. -
전력 발전사들은 해안을 중심으로 운영되고 있는데, 이는 발전하는 과정에서 회전기기 터빈과 발전기 열을 냉각시키기 위해 해수를 사용한 후, 발생한 온배수는 해안으로 방출되고 있다. 양식장에는 수온 관리를 하는데 큰 비용이 발생하기 때문에 수열에너지를 공급하는데는 경제적으로 매우 중요하다. 따라서 효율적인 스마트 양식장을 운용하기 위해서는 발전소에서 폐수로 방출되는 온배수 에너지원을 재생에너지로 활용하여 이 열을 저장하고 양식수조에 공급하는 온배수 히트펌프의 수온 제어시스템과 양식수조의 최적화 설계를 위하여 새로운 형태의 육상수조 양식구조와 수질과 수온을 제어하는 IoT(Internet of Things)기반의 스마트 양식장이 필요하다.
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In North-East asian countries, laver cultivation has been an important marine industry in coastal areas as well as fishery because laver (Porphyra) is nutrient-rich food and has been used in many Asian cuisines. Laver is characterized by high concentrations of fiber and minerals, a low fat content, and, in some cases, relatively high protein levels. In this paper we inplimented design of fully automatic laver harvesting, nowdays most peoples are used to collect a laver harvesting by human, it is very defficult working, due to wind, waves, and the weather conditions which is hard to stand on the ship and holding the seaweed nets it can be injurced human, this is the reason to we are developed automatic harvesting method, in this project we proposed automatic harvesting collect method which is operated without human. Mainly we design and developed automated ship, This ship is devided in to three parts frist part is supporting roller, second part is drum screener, thried part is lifting mechanism. Thise are operated with hydro pnumatic equimpment, this divice are control with micro controller. The system prototype has implemented and satisfied by the performance to realize the further level.
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Choi, Yang-il;Kim, Byeong-Jun;Jeong, Hui-Tae;Shin, Kyoo-Jae 350
In this paper, we propose a smart indoor garden aquaculture system using PIC. In the proposed smart indoor garden aquaculture system, the aquaphonics system circulates the nutrient solution of the aquarium, the filtrate tank, and the flowerpot. The automated control system that controls the state of the nutrient solution through the various sensors and controls the pump and valve is designed. As a result of the verification of the smart indoor garden aquaculture system proposed in this paper, it was confirmed that the environment suitable for the survival of fish and plants was maintained by monitoring water temperature, DO, pH measured in real time. The water level in aquarium and flower pot was controlled through automatic operation of the Electric vale and pump. -
The aim of this paper is Although a large amount of sensor data is generated in the manufacturing process of a manufacturing company and the necessity of utilizing sensor data is felt, there is a real difficulty in collecting a large amount of sensor data and introducing analysis / service. Using W3C Web document standard format, XML based technology, it collects data to provide production status and equipment status information, and researches middleware for sensor data processing that user can analyze.
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LEE, Gil-Ho;angani, Amarnath;Kim, Byeong-Jun;Jeong, Hui-Tae;Shin, Kyoo-Jae 356
최근 드론의 사진영상촬영은 지형 감시를 위한 항공사진용으로 많이 쓰이고 있다 이것을 드론의 짐벌제어를 통해 아주 정교하고 정확하고 신속하게 영상촬영을 이끌어 낼 수 있으며, 본 논문에서는 짐벌과 센서간의 자동 조종 장치와 함께 제안되었다. 짐벌의 제어기능은 센서를 통해 자동 조종 비행 제어 시스템으로 구현되어 할당된 고정 소수점 대상. 공중 짐벌 프레임에서 지구 프레임으로의 좌표 변환 짐벌 본체 프레임 좌표가 대상에 올바르게 정렬되어야하고 짐벌 잠금 문제를 피하고, 짐벌의 제어를 안정적인 마이크로 컨트롤러로 구현이 가능토록 하여 기존 짐벌 제어 보다 흔들림이 없고 정교한 영상촬영 실현 할 것 입니다. -
지구관측데이터 공동활용체계로 GEOSS가 제안되면서 한국에서도 K-GEOSS 개발을 통하여 다양한 방식으로 지구관측데이터의 활용 확산에 참여하고 있다. 본 연구에서는 K-GEOSS 시범서비스로 환경 분야의 생물 종 분포 변화 예측 시나리오를 개발하여 미래 생물 종의 서식지 보호를 위한 지구관측데이터의 효과적 사용 사례를 보여준다. 이러한 시범서비스는 K-DMSS 플랫폼을 이용하여 개발하였으며, 데이터 수집 전처리, 모델 학습 평가, 실제 분포 변화 예측까지 모두 자동화하여 수행한다. 최종단에서 다양한 기후모델 및 기후변화 시나리오에 따른 여러 종류의 예측 결과를 제공함으로써 대체 서식지 보호 및 정책수립을 위한 종합적인 의사결정에 도움을 주도록 하였다. 이와 같은 다양한 종류의 시범서비스 개발 및 지구관측데이터의 공동활용 사례 발굴을 통하여 GEOSS 체계의 정착을 보다 앞당길 수 있다.
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Nguyen, Giang-Truong;Nguyen, Van-Quyet;Nguyen, Huu-Duy;Kim, Kyungbaek 362
Predicting network traffic volume has become a popular topic recently due to its support in many situations such as detecting abnormal network activities and provisioning network services. Especially, predicting the volume of the next upcoming traffic from the series of observed recent traffic volume is an interesting and challenging problem. In past, various techniques are researched by using time series forecasting methods such as moving averaging and exponential smoothing. In this paper, we propose a long short-term memory neural network (LSTM) based network traffic volume prediction method. The proposed method employs the changing rate of observed traffic volume, the corresponding time window index, and a seasonality factor indicating the changing trend as input features, and predicts the upcoming network traffic. The experiment results with real datasets proves that our proposed method works better than other time series forecasting methods in predicting upcoming network traffic. -
Jung, SangWoo;Shin, DanMin;Seo, JeongHyun;Lee, SangHyun;Lee, MiJin;Kim, Ki-Il 366
기존의 Simple Network Management Protocol (SNMP) 기반의 장비관리를 위한 모니터링 시스템은 새로운 장비들의 추가 및 설정에 따른 복잡도가 증가한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 최근에 Technical Report 069(TR-069) 기반의 시스템을 구축함으로서 여러 가지 접속 방법에 대한 자동 설정을 방안을 제공하고 있다. 하지만, 기존의 방법들 역시 확장성에 대한 문제점을 가지고 있으므로 본 논문에서는 클라우드 기반의 확장성 있는 장비관리 시스템 구조를 제안한다. 제안된 구조는 클라우드 기반의 Auto Configuration Servers(ACS) 서버를 구축함으로써 각 사업자별 Software as a Service(SaaS) 기반의 서비스를 제공한다. -
Jung, SangWoo;Shin, DaeMin;Seo, JeoungHyun;Lee, SangHyun;Lee, MiJin;Kim, Ki-Il 369
대부분의 관리 시스템은 서버를 통해 구현되며 클라이언트가 증가함에 따라 반드시 증설이 요구된다. 하지만, 물리적인 서버의 단순한 추가는 원하는 동작이 수행을 보장하지 못할 수도 있으며 여러 설정의 복잡성과 긴 서버구매시간동안 서비스 제공이 어렵다. 본 논문에서는 확장성 있는 장비관리 서버를 도커 컨테이너로 구성함으로써 서버증설이 필요한 경우 최소한의 설정으로 새로운 도커 컨테이너를 추가하는 함으로써 서버증설이 완료할 수 있는 오픈 소스 기반의 시스템의 인터페이스 구현 방안을 설명한다. -
본 논문은 온라인 음원 서비스 이용자들이 겪는 선택의 어려움을 최소화하고, 낭비되는 시간을 줄이기 위한 음악 추천 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 개인정보의 이용 없이 아이템을 추천할 수 있는 아이템 기반 협업필터링 알고리즘을 사용한다. 더 정확한 추천을 위해 음원의 메타데이터를 이용한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 메타데이터를 이용하지 않을 때보다 추천 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
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본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.
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사이버 물리 시스템의 발달은 네트워크 기반 제어 시스템을 다양한 형태로 진화시키고 있다. 네트워크에서는 전송 지연과 전송 오류에 의해서 다양한 불규칙한 지연이 발생하고 지연에 강인한 제어기 설계가 요구되고 있다. 마코프 프로세서를 따르는 지연을 갖는 제어 시스템에서 제어기를 설계할 때에 많이 사용되는 모델중에 하나가 확장된 상태 벡터를 기반으로 한 마코프 점프 선형 시스템 모델이다. 본 연구에서는 이 모델을 이용하여 리아푸노프 안전성 조건으로부터 유도되는 선형 행렬 부등식의 안정성 조건으로부터 저복잡도를 가지고 제어기를 유도하는 직관적 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모의 실험을 통해서 성능을 확인하였으나, 직관적 방법 구조상에서 제한 조건의 수가 자유 변수의 수보다 많은 이유 때문에 성능이 배우 제한적임을 확인하였고, 이를 개선하기 위한 향후 연구가 요청됨을 확인하였다.
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정확하고 신속한 주택 통계를 도출하기 위해서는 관련 정보를 생성하는 여러 정보시스템들의 연계하여 데이터를 통합할 수 있어야 한다. 또한, 체계화된 업무프로세스를 수립하여 데이터의 중복이나 오류 등의 문제점을 해결할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국가정보시스템인 건축행정정보시스템(세움터), 주택공급통계시스템(HIS), 부동산실거래관리시스템(RTMS)을 중심으로 주택공급관련 프로세스를 분석하고 효율적인 프로세스 방안을 제시함으로써 향후 주택통계 업무프로세스 수립에 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
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Ko, Mi-Jung;Park, Shin-Won;Eom, Tae-In;Yun, Hyun-Jin;Kim, Woongsup 386
블록체인 기반 자판기는 현재 관심이 높아지고 있는 비트코인 등의 가상 화폐 시스템을 오프라인 결제에 활용하는 것으로 가상 화폐가 기존의 결제수단을 대체할 것으로 예상되는 미래에 적합한 스마트 시스템이다. 현재 상용화되어 있는 가상 화폐 결제의 문제점으로는 거래를 주고 받는 시점의 시간 차이다. 본 논문에서는 비트코인 네트워크를 기반으로 오프라인 거래가 가능한 자판기 구현 과정에 대해 설명하고 더 나아가 가상 화폐 결제의 한계점을 극복할 수 있는 방안을 제안한다. -
Son, Ji-Hun;Park, byang-jo;Lee, Jin-Pyo;Kim, Woongsup 390
현재 사용되고 있는 카트의 경우 물품들을 모아서 계산대에서 한번에 계산을 처리하기 위해 물품 계산 이전에 물품을 모아 놓는 역할을 한다. 이는 시간과 비효율성의 문제를 낳는다. 이를 극복하기 위해 카트에서 실시간으로 고객이 직접 바코드를 입력하는 방법을 연구하였으며, 영상처리 기법을 사용하여 좀 더 인간친화적인 방법으로 카트를 이용하는 방법을 고안하였다. 또한 무게 센서감지를 통해 상품목록의 보안성을 높이려고 하였다. -
Kim, Ho-young;Kim, Seong-Hyeon;Cho, Seong-Jae;Jung, Uk;Kim, Woongsup 394
휴대폰을 개인마다 보유할 정도로 보편화하고 무선 네트워크 기술이 발전하면서 대학가에서 출결관리를 자동화하려는 바람이 불고 있다. 이는 이전의 출결시스템의 결점인 출결 확인 시간을 줄이기 위한 것이다. 그러나 자동화된 스마트 출결시스템에 허점이 많아 출결 정보에 대한 신빙성과 공정성에 문제가 발생하고 있고, 그에 대한 대책이 없는 것이 현재 상황이다. 이번 연구는 얼굴인식을 이용한 스마트 출석 체크 프로그램이다. 수업에서 사진을 찍으면 AWS Recognition 기술을 활용해 얼굴을 인식하여 Django web sever로 보내고 그 얼굴과 학사 시스템에 등록되어있는 학생의 사진을 비교하여 어떤 인물인지 파악한다. 비교한 인물이 일정 유사율을 넘었을 경우 그 학생의 얼굴 사진을 학습, 계속해서 서버 안에 있는 같은 인물 파일에 넣어서 유사율을 높이는 식으로 진행된다. 그렇게 하여 스마트 출결시스템의 목적에 맞게 출결 확인 시간을 대폭 줄일 것이고, 부정적인 방법으로 출석할 수 있는 방법을 없애 기존의 시스템에 없던 신빙성과 공정성을 확립할 것이다. 또한, 어플리케이션을 통해 학생의 경우 언제 어디서든지 자신의 출결 상황을 확인할 수 있고, 교수님 또한 손쉽게 학생들의 출결을 관리할 수 있도록 하였다. 최종적으로 무결성이 확보된 정확한 출결 정보를 자동으로 데이터화하여 이용자와 관리자의 편의를 보장할 것이다. -
비정상(non-stationary) 장기 시계열 안에서도, 단기적으로 추세의 변화가 일시적인 것인지, 아니면 구조적으로 변한 것인지를 적시에 판단하는 것은 중요하다. 이는 시계열 추세의 변화를 상시 감지하여, 변화에 맞는 적정한 수준의 대응을 할 필요가 있기 때문이다. 본 연구에서는 장기 시계열이 주어진 상황에서, 단위근 검정법을 기반으로 단기적으로 구조변화를 감지하여, 이러한 변화가 얼마나 지속될 것인지를 시각적으로 판단할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
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도시 속 상업 공간에서는 공간적 위치에 따른 지리적 이점이나 판매하는 상품뿐만 아니라, 해당 공간 속에서 소비자가 느낄 수 있는 문화와 감성이 소비자가 소비를 유하게 하는 중요한 요소가 되기도 한다. ICT 서비스 환경이 자리를 잡아 감과 동시에 제4차 산업 혁명이 도래하고 있는 현대 정보화 환경 속에서 소비자들은 자신의 심리나 감성, 정서에 들어맞는 공간에 방문하며 소비하고 SNS를 통해 공유한다. SNS는 Social Network Service의 줄임말로 너무나 일반적으로 우리 일상에 들어와 있는 개념이다. SNS의 시작은 마케팅의 한 분야로 시작된 것으로 판단된다. SNS를 이용한 홍보마케팅은 21세기에 접어들면서 고객들의 주관적인 개개인의 욕구 충족과 감성을 중시하게 됨으로써 예전보다 더 복합적이며 정교해졌다. 본 연구는 SNS 데이터를 블로그, 카페, 페이스북, 인스타그램에서 지역 명칭을 키워드로 1년간 콘텐츠를 크롤링하며, 형태소 분석기를 통해 학습할 수 있도록 데이터 전처리 작업을 한다. 마지막으로 딥러닝 알고리즘인 RNN 중 LSTM을 사용하여 감성 분석 학습 모델을 만들어서 지역별 콘텐츠의 주요분야, 긍/부정을 판별한다. 이렇게 분석한 데이터를 이용해 각 지역만의 특색과 인기 분야, 비인기 분야, 더 나아가 유망한 분야를 알아본다.
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Lee, Hyesun;Jin, Junho;Hong, Sang Gi;Lee, Kang Bok 406
도시 구조물의 대형화 고층화 복잡화로 인해 안전관리 어려움이 증가하고 있으며 화재 발생시 인명 및 재산 피해가 급증하고 있다. 이를 해결하기 위해 재난관리에 도시 구조물의 공간정보를 활용하는 필요성이 대두되고 있지만 관련 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 화재 조사, 진압 및 구조 구급 등의 소방활동에 실내 공간정보를 활용하여 다양한 소방활동 서비스를 제공하는 방안을 제안하고자 한다. 해결해야 할 연구 문제와 이를 해결하기 위한 접근 방법 및 접근 방법과 관련된 연구 안건을 자세히 기술한다. -
Jeong, Jae-Hun;Won, Eung-Ho;Seo, Chang-Ho;Noh, Kyeong-Hwan;Lee, Kwang-Yeol;Koh, Seok-Joo 409
기존에 게임 업계에서는 데이터베이스 관리를 위해 중앙에 집중된 서버 관리 시스템을 사용해 왔다. 때문에 계정 도용 등의 부정사용이나 관리 상의 사고 등에 취약한 모습을 보여 왔다. 현재는 사고 발생한 경우 주로 서버 전체를 복구하는 등의 조치를 위하여 문제를 보완해 왔는데, 백업 과정에서 문제가 발생하면 복구 불가능한 손실이 발생할 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 앞서 말한 사고로 인해 데이터가 손실되더라도, 손실된 데이터를 복구할 방법으로 블록체인 기술을 활용해보고자 하였다. 블록체인 기술을 활용하여 게임 시스템 속 데이터베이스의 일부를 분산 저장하는 방법을 실험해 봄으로서 앞서 제기한 문제들을 해결해 보고자 한다. -
Song, Jong-Hun;Choi, Gi-Hyeon;Koo, Ja-Hwan;Kim, Ung-Mo 412
헌재, 대부분의 여론조사는 전통적 여론 조사 방식을 사용하고 있다. 그러나 이 방식은 온라인 상에서의 여론을 반영하지 못한다는 문제점이 존재한다. 따라서 이를 해결하고 온라인 상에서의 여론을 반영하기 위해, 비정형 뉴스 데이터를 이용한 지지율 분석 방안을 제안하고자 한다. 이 연구에서는 제안 방안을 알아보고 기존의 방식과 비교한 장단점, 시사점, 개선방안 등을 알아봄으로써 새로운 여론조사 방식의 제안을 목적으로 한다. -
Kim, Wan-Sik;Kim, Sung-Jae;Park, Sung-Hyun;Kim, Hye-Rin;Lee, Young-Sup 416
본 논문에서는 운전자의 편의를 위해 직관적인 방향 정보를 햅틱 정보로 전달하기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 구현하기 위해, 햅틱 진동에 방향성을 추가하기 위한 햅틱 기술을 적용하였다. 제안하는 시스템의 작동 과정은 인지와 햅틱 신호 생성으로 나누어지며, 그 과정은 다음과 같다. 인지 과정에서는 차량의 양 측면에 달린 카메라를 이용해 차선을 검출한다. 또한 상단에 부착된 라이다 센서를 이용해 장애물의 방향과 거리를 판단한다. 동적 햅틱 신호 생성 과정에서는 인지된 정보들을 활용하여 차선 이탈과 장애물 충돌의 경보를 구분할 수 있고, 방향성을 포함하는 동적 햅틱 신호가 생성된다. 생성된 신호는 스티어링 휠과 시트에 부착된 진동 모터를 통해 전달된다. 이러한 기능을 갖는 시스템은 로봇을 사용한 시뮬레이션 환경에서 진행되었다. -
기존 항공 시스템 ATPCO(Airline Tariff Publishing Company)의 데이터와 GDS(Global Distribution System) 회사가 제공하는 상품을 어떻게 도입하고 활용하는가에 따라 예약 발권 시스템의 성능이 좌우된다. 본 논문은 MP(Master Pricer) 상품을 제공하는 방법에 있어서 보다 일반 사용자에게 높은 효율성과 편의성을 제공하기 위해 기존 항공 시스템에 대해 검색 속도와 UI/UX 개선 기법을 제안하였으며 구현한 후 성능 분석을 수행하였다.
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Baik, Min-Ju;Hong, Sung-Wook;Choi, Lee-Kwon;Lee, Byong-Kwon 424
다양한 가상 교육용 콘텐츠 및 기능성 게임 솔루션의 경우 다양한 플랫폼 및 기능을 제공해야 운용이 가능하고 이러한 콘텐츠는 하드웨어 및 다양한 센서를 포함해야 한다. 본 연구에서는 가상 체험형 콘텐츠에서 공동 및 자주 사용하는 센서 및 하드웨어 솔루션을 운용할 수 있도록 플레이 큐브(Play Cube) 시스템을 제안한다. 플레이큐브는 육면체의 공간에서 각종 센서 및 장비를 제공해 다양한 교육용 콘텐츠를 운용하는 시스템이다. -
Kim, Seung-Jin;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Jun, Hong Yong;No, Si-Hyeong;Kim, Ji-Eon;Lee, Yun Oh;Yoon, Kwon-Ha 428
본 논문에서는 다기관 의료영상 분석 방법 및 시스템을 제안한다. 다기관 연구에 참여하는 기관에게 분석 가이드 및 분석 프로그램을 제공하여 표준화된 영상분석 연구를 지원하고자 한다. 이를 위해 동일한 프로토콜로 표준화된 영상을 획득 및 분석하고 결과를 공유하는 분산형 연구방법을 제시한다. 제안하는 시스템은 개인정보보호법 및 보안문제가 강조되고 있는 의료현장에 적합한 시스템으로 다양한 다기관 의료 빅데이터 분석 연구에 활용될 것으로 기대된다. -
Kang, Hyun-Ho;Kim, Kwan-Soo;Lee, Sang-Su;You, Sung-Hyun;Lee, Dhong-Hun;Lee, Dong-Kyu;Kim, Young-Eun;Ahn, Choon-Ki 430
This paper proposes the Kalman filter (KF) with optical flow method to estimate the position and the velocity of unmanned aerial vehicles (UAVs) in the absence of global positioning system (GPS). A downward-looking camera, a gyroscope and an ultrasonic sensor are fused to compensate the measurement from optical-flow method. To overcome the problem of dealing with noise in onboard sensors, the KF is incorporated to efficiently predict the velocity and estimate the position. Basic mechanisms of optical flow and the KF are introduced and experiments are conducted to show how the techniques involved improve the estimations. -
Kim, Kwan-Soo;Kang, Hyun-Ho;Lee, Sang-Su;You, Sung-Hyun;Lee, Dhong-Hun;Lee, Dong-Kyu;Kim, Young-Eun;Ahn, Choon-Ki 434
본 논문에서는 ROS (Robot Operating System)에 대해서 소개하고 ROS를 이용해 드론의 제어기와 필터를 구현해본다. 드론이 강인한 성능을 보이기 위해서는 기체의 상태에 대한 더 정확한 추정이 필요하다. 드론이 기체좌표계로 출력하는 각 축(x축, y축, z축)에 대한 선속도, 선가속도를 더 정확히 추정하기 위해 칼만 필터를 설계하며 칼만 필터를 통과한 상태 변수를 제어 입력으로 하는 PID(Proportional Integral Derivative) 제어기를 설계한다. 실험적인 부분에서는 제어기와 자율 주행 알고리즘을 접목시켜 드론이 자신의 상태를 추정하고 알고리즘을 순차적으로 진행하는 과정을 살펴본다. 마지막으로 알고리즘을 통해 드론의 임무 수행 여부를 살펴보고 정밀한 제어를 위한 추가적인 제어기 설계 방법과 연구 방향을 제시하고자 한다. -
Lee, Sang-Su;Kim, Kwan-Soo;Kang, Hyun-Ho;You, Sung-Hyun;Lee, Dhong-Hun;Lee, Dong-Kyu;Kim, Young-Eun;Ahn, Choon-Ki 438
In this paper, we propose a finite impulse response (FIR) filter under malicious cyber attacks. The FIR filter shows the robust performance against the malicious cyber attacks. The Kalman filter (KF), one of the widely used filters, is introduced as a comparison of robust performance of the proposed method. The robust performance of the proposed method under malicious cyber attacks is demonstrated through experimental results. -
한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2007년부터 국내학술논문의 국제적 영향력제고를 위해 DOI 등록관리기관 (DOI RA, Digital Object Identifier Register Agency)인 Crossref의 DOI 대행 등록 지원사업을 추진하였다. 그러나 2016년 KISTI가 전세계 10번째 DOI등록관리기관이 되면서 KISTI에 DOI를 직접 등록할 수 있는 체제로 변화되었다. 하지만, DOI Name은 접두사를 관리하는 등록관리기관에 종속되어, KISTI 관리주체가 아닌 접두사를 KISTI에서 등록할 수 없는 문제가 있어 지속적으로 기존의 Crossref를 통해 등록해야 하는 문제가 발생했다. KISTI DOI를 신청한 학술단체를 대상으로 접두사 관리주체를 Crossref에서 KISTI로 해석(resolution)의 중단 없이 변경 하고 DOI 검색 서비스를 위해 Crossref에 등록된 DOI를 KISTI로 이전해야 하는 과업을 해결하기 위해 기존에 등록된 Crossref를 KISTI DOI로 변경하는 연구가 진행되었다.
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현재 온라인 마케팅 분석을 위해 웹로그 분석시스템을 사용하여 마케팅 결과에 대한 분석을 하고 있지만, 전환에 대한 원인 분석이 사용자의 접속 당시 정보에 의한 데이터로만 분석되고 있어, 본 연구에서는 전환 데이터 분석에 대한 좀 더 현실적으로 분석하기 위한 알고리즘 연구를 제안한다.
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Seo, Miran;Kim, Hee-Jin;Choi, Eunyoung;Choi, Yoo-Joo;Suh, Jung-Keun 449
본 논문에서는 데이터 시각화 목적에 따른 시각화 표현 방식과 6개의 데이터 시각화 툴들의 비교 분석을 통하여 목적에 맞는 차트 유형의 선택의 중요성과 각 툴들이 제공하는 기능과 차이점을 분석해 보았다. 부분적이지만 선정된 각 툴들의 비교를 통해 데스크톱 기반인 환경에서는 비교적 많은 시각화 유형(차트)의 제공이 가능하지만 모바일 환경에서의 제약사항들을 알 수 있었다. 또한 시각화 툴들이 점차 웹 기반 서비스로 진화하고 있으며 클라우드를 제공하여 전과물들을 쉽게 저장 공유하고 텀플로우 기능이 점점 더 요구될 것으로 보인다. 이에 향후 필요로 하는 다양한 초점의 데이터 시각화 연구를 고찰해 보았다. -
본 논문에서는 장시간 동안 모바일 기기를 통하여 건강관리를 할 수 있는 웨어러블 심전도 측정 시스템의 구현에 대하여 기술한다. 웨어러블 심전도 측정 시스템은 1-/6-채널의 심전도를 측정하여 블루 투스 통신으로 모바일 기기로 전송하기 위한 심전도 측정기와 모바일 기기에서 측정된 신호를 실시간으로 보여주는 앱으로 구성된다. 구현한 웨어러블 시스템을 이용하여 일상생활 및 수면동안의 심전도와 맥박 및 스트레스의 변화를 관측할 수 있고, 특히 심장의 이상으로 인한 부정맥 신호를 실시간으로 관찰하는 데 구현한 시스템이 매우 유용한 것으로 파악되었다.
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지난 해 롤스로이스의 무인 선박 개발 프로젝트(AAWA) 본격화 등 선박과 관련된 무인 자동화 기술 개발이 활발해지면서 국내의 R&D 사업이 많이 증가하였다. 특히 국내에서는 퍼지 모델을 이용한 RVC 지능 시스템 등 퍼지 이론을 사용한 기술들이 최근까지도 발표되고 있다. 퍼지 모델을 결정하기 위해선 해당 시스템에 대한 전문 지실뿐만이 아니라 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 다양한 환경에서의 반복적인 실험과 수정을 필요로 하기 때문에 시뮬레이터를 만들어 실험하게 되는데 대부분의 연구에서 시뮬레이터가 제작되는 비용과 시간에도 불구하고 해당 퍼지 모델을 위해서만 쓰이게 된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 환경에서 퍼지 모델을 반복 실험할 수 있도록 시뮬레이터를 개발하였으며 기존의 퍼지 모델 일부를 본 시뮬레이터에 적용하여 같은 실험을 할 수 있음을 보이고 이를 통해 퍼지 모델을 만드는데 드는 시간과 비용을 줄일 수 있음을 보였다.
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Shin, Seung-min;Seo, Sang-min;Song, Dong-hoon;Choi, Hyo-sun;Rypesc, Grzegorz;Koh, Seok-Joo;Lee, Gwang-Yeol 460
기존의 중앙 집중적 학교 재정장부 관리 시스템은 보안에 취약하고 투명하지 않아 공금 횡령, 장부 조작 등의 문제 가능성이 크다. 이는 학생회와 학생들 사이에 갈등을 일으키고 큰 사회적 문제가 되었다. 이에 본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 학교 재정장부를 안전하고 투명하게 관리하는 방법을 제시한다. 더 나아가 자동화 기술을 도입해 장부를 기록하는 과정을 단순화하고자 한다. -
본 연구는 논문을 기반으로 연구의 주요 키워드를 추출하는 알고리즘을 설계하고 이를 적용한 연구 검색 시스템을 개발하여 효율적인 검색 환경을 제공하는 것을 목표로 한다. 논문 키워드 추출 알고리즘은 논문 내에서의 단어 출현 빈도와 PMI 지표를 바탕으로 정의한 단어간 연관성 K(x,y)을 기반으로 설계하였다. 연구 검색 시스템은 고등학교 R&E 등 제한적인 환경에서 이루어지는 연구들의 선행 연구 자료 부족을 해결하는 것을 주 목적으로 한다. 또한, 구현한 연구 검색 시스템에 제안된 알고리즘을 적용하여 보다 정확하고 직관적인 검색 환경을 제공할 수 있었으며, 추후 연구 자료가 추가됨에 따라 그 가치가 높아질 것으로 전망한다.
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Jung, Hyun-Do;Lee, Tae-Min;Choi, Woo-Sung;Jung, Soon-Young 467
본 연구은 텍스트 인식과 카카오톡 메신저 Chat bot을 통해 위험 유해물질(HNS)으로 인한 사고 대응법에 대한 정확성 있는 정보를 빠르고 간편하게 검색할 수 있는 서비스이다. 사용자는 국내 모바일 메신저 어플리케이션 중 가장 많은 이용자 수를 보유한 카카오톡 상에서 서비스하는 Chat bot을 통해 서비스를 이용 할 수 있으며, Chat bot에게 화학물질의 이름을 물어보는 것으로 해당 물질에 대한 대응방법 및 기본적인 정보를 얻을 수 있다. -
Kim, Jumin;Lim, Byeongdon;Jang, Byeongcheol;Kim, Yelim;Yoo, Dakeum;Jung, Euihyun 470
기존의 빅데이터 분석은 코드주도(code-driven) 방식과 쿼리주도(query-driven) 방식의 두 가지 방식만이 있었다. 코드주도 방식은 분석력을 극대화할 수 있지만 사용성이 떨어지고, 쿼리주도 방식은 그 반대로 사용성이 좋지만 분석력에 한계가 있었다. 본 연구에서는 이 두 가지 방식의 장단점을 혼합하여, 분석력을 극대화하면서도 사용성이 높은 방식인 앱 컨테이너 구조를 제안하고 구현하였다. 제안된 앱컨테이너는 독립된 형태로 운용이 가능하여 여러 형태의 스파크(Spark) 시스템에서 활용이 가능하다. -
봉제 공정에서 노루발 압력 센싱이 중요한 이유는 적정 압력 조건으로 봉제원단을 눌러주지 못할 경우 봉제 스티치의 불량 및 최종 마감 원단의 손실로 이어져 납기시간 증가 및 원가상승에 막대한 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점을 사전 예방하여 적기생산 및 양품 생산 데이터를 획득 양산시 반영하도록 하여 궁극적으로 CPS환경의 스마트 팩토리를 실현하는데 본 연구가 필요하다.
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Kwon, Min-Woo;Kim, Sung-Jun;Yoon, JunWeon;Hong, TaeYoung 476
한국과학기술정보연구원에서는 최근 빅데이터, 인공지능에 관한 연구 인프라 수요를 대응하기 위해 슈퍼컴퓨터 4호기 보조 가속기 시스템인 GPU 클러스터를 운영 중에 있다. GPU 클러스터 시스템은 사용자들 간에 효율적인 작업 배분을 위해 SLURM JOB 스케줄러를 이용하고 있다. 본 논문에서는 SLURM JOB 스케줄러를 통해 실행되는 사용자의 작업별 GPU 사용 통계 정보를 획득하는 방안에 대하여 소개한다. -
Park, Seoho;Park, Sungkyong;Kim, Eunbin;Wee, Yejin;Kye, Seula;Lee, Onseok 478
수부는 일상생활동작(ADL, activities of daily living)을 위한 중요 부위로 손상이나 장애가 있는 경우 재활치료를 통해 과제수행능력을 향상시킨다. 그러나 치료 과정은 주관적으로 진행되어 정확한 치료 성과를 위한 객관적 지표가 필요하다. 본 논문에서는 실제 수부 움직임을 추적할 수 있는 동작인식 장비인 립모션 컨트롤러와 Unity3D로 가상공간 상에서 구현된 Box&Block Test를 이용하여 수부 움직임에 대한 객관적인 데이터를 얻었다. 기존 Box&Block Test와 제안한 모션인식과 추적에 의한 수지손상 환자용 진단 및 치료시스템의 성능을 T검정 수행한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 보였으며 수부 움직임의 정량적인 데이터를 통해 정확한 치료성과 판단의 가능성을 확인하였다. -
Park, Sung-Kyong;Park, Seoho;Kim, Eunbin;Kye, Seula;Wee, Yejin;Lee, Onseok 480
치아는 식사 등의 일상생활에서 중요 역할을 하는 부위로 구강 건강을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. 최근 모바일에서는 의료 영상을 얻을 수 있을 만큼의 해상도를 갖춘 이미지를 얻을 수 있으며 디지털 의료기기로의 가능성을 보여준다. 본 연구에서는 스마트폰을 사용한 가시광선 영역의 파장대를 이용하여 치아의 초기 우식병소 진단에 도움을 받고 효율적인 관리를 할 수 있도록 하는 형광영상기반 치아분석시스템을 개발하였다. 시스템은 405 nm 파장대의 가시광선과 515 nm 이하의 단파장을 차단하는 필터를 고정하는 장치를 3D 프린터를 기술을 통해 고안 및 제작하여 스마트폰으로 치아의 영상을 얻고, 병소를 검출하여 정량적인 데이터를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자의 시간적, 공간적 제약 없이 객관적인 데이터를 기반으로 사용자의 구강위생관리상태를 제시하여 조기진단 및 예방이 가능하다. -
Kim, Eun-Bin;Lee, Cho-Hee;Lee, Ji-Won;Kim, Eun-Young;Lee, On-Seok 482
명료하게 글씨를 쓰는 능력은 글을 통한 의사소통에 필수적이다. 한글쓰기의 기존 평가들은 수기에 의한 채점 방식이기 때문에 시간이 오래 걸리고 주관적인 가능성이 있다. 이에 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 글자의 크기와 비율, 위치를 데이터화하고 정량화하여 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하고 기준을 확립하고자 하였다. 필기체 문자 영상처리 분석 결과, 높이가 폭에 비해 약 1.2배 크며 글자가 왼쪽 아래로 치우치는 경향을 보였다. 본 연구는 향후 한글의 필기 특징에 대한 기초자료가 될 것이라 사료된다. -
Moon, Hyonsik;Shin, Woohyun;An, Taegeon;Choi, Jongkoo;Lee, Eunser 484
사용자가 공기청정기를 직접 제어하지 않더라도 센서가 반응하여 저절로 공기청정기가 가동되며, 웹 페이지기반의 어플을 통해서 사용자가 임의로 공기청정기를 제어할 수 있으며 실시간 미세먼지 농도, 일주일간의 미세먼지 수치를 확인 할 수 있다. -
Kang, JinYong;Kim, JunHyeon;Kim, DongMin;Jung, KyungHun;Lee, Eunser 487
아두이노와 모듈을 결합하여 서버와 통신하고, 압축기를 제어할 수 있는 방법을 연구하여 압축기를 원격으로 동작 시킬 수 있는 자동 압축 시스템을 연구한다. -
Kwon, Se-Min;Kim, Jun-Hyeon;Lee, Hyeon-Jeong;Kim, Su-In;Ha, Ji-Yeong;Lee, Eun-Ser 489
사물인터넷을 기반으로 움직임을 감지하고 사진을 촬영하는 야생동물 방범장치를 구현하였다. 움직임을 감지할 수 있도록 진동과 PIR(Passive Infrared Sensor) 센서를 부착하였고, 촬영한 사진은 웹과 앱에서 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 야생동물 방범장치의 설계 부분인 UML(Unified Modeling Language) 을 활용한 여러 다이어그램과 IoT(Internet of Things) 기반 야생동물 방범장치를 구현한 결과물을 볼 수 있다. -
추천 시스템은 다양한 분야에 적용되는 기술로서 활발한 연구가 진행되고 있고 기존 추천 시스템의 성능을 높이기 위해서 더욱 개인화된 차세대 추천 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 하이퍼 개인화 범주에 속하는 사후 필터링기법을 사용한 실시간 상황 인식 추천 시스템을 제안한다. 실시간 상황 인식 추천 시스템은 사용자 행동과 계속적인 동기화로 현재 상황에 가장 적합한 추천 목록을 생성하기 때문에 사용자 기반 협업 필터링 (User Based Collaborative Filtering), 콘텐츠 기반 필터링(Content-based Filtering), 특이값 분해(Singular Value Decomposition)보다 훨씬 미래 지향적인 추천 시스템이다.
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데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.
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Kim, Jinsoo;Lee, Sangeun;Min, Chaeeun;Kim, Jinwook;Choi, Byoungjo 501
본 논문은 개인에 맞는 외출 시 필요한 정보를 문에 출력하여 외출 준비를 도와주는 스마트 도어 아이디오를 제안한다. 스마트 도어를 활성화 시켜 내장된 웹 카메라로 촬영된 사진을 이용하여 얼굴인식을 수행하고 수행한 결과로 개안 아이디를 통해 데이터베이스를 조작한다. 데이터베이스에 개인 준비물 데이터는 모바일 앱에서는 도어락을 제어하는 추가적인 기능도 수행한다. 개인 중비물외에도 개인 일정, 당일 날씨 및 교통 정보를 스마트 도어 LCD에 출력과 동시에 음성으로 알려준다. 본 논문에서 제시하는 스마트 도어는 LCD에 정보 출력뿐만 아니라 half-mirror와 함께 설계되어 전신 거울 기능도 포함된다. 스마트 도어는 어디에서 사용되는 문에 유용한 기능을 추가하여 공간 활용에 용이하고 필요한 소지품을 잊지 않고 챙길 수 있다. -
최근 ICT 산업게는 가상현실에 주목하고 있다. 시공간의 제약을 극복하고 실제 체험하는것과 비슷한 효과를 제공하는 VR 콘텐츠는 향후 유통 분야에도 폭넓은 활용이 예상된다. 대부분의 O2O 서비스에서 사용하고 있는 VR 기술은 단순히 360도 파노라마 형식의 사진을 보여주거나 VR 카메라로 중계 방송을 하는 콘텐츠가 대부분이었다. 따라서 본 논문에서는 3차원 VR 영상 스트리밍 서비스를 이용한 콘텐츠를 O2O 부동산 중개 서비스에 접목하여 360VR 컨텐츠 확장 가능성을 제시하고자 한다.
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Lee, Jay;Lee, Ju-Young;kim, Dong-Un;Jeon, Kyung Koo 509
셀프 카메라로 배경과 함꼐 사용자 자기 자신의 전신 샷을 찍을 수 있도록 도와주는 '셀카봉'이 등장하였지만 아직도 사용자부터 카메라까지 거리의 한계가 존재하기 때문에 셀프 카메라를 찍는 것에 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 드론을 이용하여 셀프 카메라를 찍을 수 있도록 하는 기술을 제안한다. Real-Time 영상처리를 이용해 웹과 드론이 서로 통신을 하여 Haar Cascade 알고리즘을 기반으로 사용자의 얼굴을 실시간으로 인식하고 PID 제어를 통해 드론을 자동으로 조종한다면 사용자의 제스쳐에 인식해 드론의 촬영 기능을 컨트롤 할 수 있도록 한다. -
Kim, Young-Kyoung;Heo, Jin-Seok;Kim, Misoo;Lee, Eun-seok 512
최근 보안 버그의 중요성이 증가함에 따라, 버그 리포트 중 보안과 관련된 리포트를 빠르게 분류하는 기술이 필요하다. 기존 기술들은 버그 리포트의 단어들을 가지고 기계학습을 위한 훈련 데이터를 생성한다. 이 때 기계학습에 잡음이 발생하면 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 감정 단어를 활용하여 잡음을 줄인 보안 버그리포트를 자동으로 식별하는 기계학습기반 기술을 제안한다. 제안 기술은 기계학습 시 사용되는 훈련 데이터의 품질을 높이기 위해 감정 단어를 활용한다. 실험 결과 감정 단어를 활용했을 때 기존 기술 대비 보안 버그를 분류하는 정확도가 3.03% 향상되었다. -
Kim, Ji Eon;No, Si-Hyeong;Jun, Hong Young;Kim, Tae-Hoon;Kim, Dae Won;Jeong, Chang Won 515
본 논문은 의료 영상을 기반으로 중재시술을 위한 네비게이션 시스템을 제안한다. 네비게이션 시스템은 의료영상을 기반으로 로드맵을 제공하며, 병변지역까지의 최단경로를 A-start 알고리즘을 이용하여 네비게이션 서비스를 제공한다. 또한 카테터의 추적은 자기장 추적방법을 채택한 Aurora 시스템에 의해 실시간으로 모니터링 한다. 끝으로 뇌질환 팬텀을 통해 제안한 시스템의 제공하는 서비스 수행 결과를 보인다. 향후 수술 적용 범위를 넓혀 다양한 질환에 적용시키고자 한다. -
Heo, Jin-Seok;Kim, Young-Kyoung;Kim, Mi-Soo;Lee, Eun-Seok 517
보안 버그는 소프트웨어의 치명적인 취약점을 노출해 제품의 질 저하 및 정보유출을 일으킨다. 위 상황을 최소화하기 위해 보안 버그 추적 기술이 필요하다. 본 논문에서는 보안 버그가 발생한 소스 파일의 특징을 분석하여 보안 버그 추적을 위한 정보를 제공한다. 우리는 보안이 중요하게 다루어져야 하는 안드로이드와 블록체인 오픈소스를 대상으로 보안 버그 리포트를 수집해 보안 버그가 나타난 소스 파일의 텍스트를 분석했다. 분석 결과, 안드로이드의 경우 통신 관련 패키지에 포함된 파일에서 보안 버그가 발생했다. 블록체인의 경우 계정, 키 저장 관련 파일들에서 보안 버그가 주로 발생했다. 보안 버그 추적 시 본 연구의 분석 결과를 반영한다면 빠르고 정확하게 보안 버그 파일을 찾을 수 있을 것으로 보인다. -
Park, Jiwoo;Lee, Hayoung;Baek, Hwayoung;Park, Boyoung;Jo, Junghwi 521
본 논문은 보이스피싱 발생 후의 대처 방안이 아닌, 범죄 행위 자체의 예방을 목적으로 하는 신원 허가 후의 자동인출기 시스템을 제안한다. 범죄예방 현금인출기(ATM)의 작동과정은 크게 두 가지이다. 첫째, YOLO Detection System을 이용하여 학습된 데이터에 기반하여, 사용자의 얼굴에서 선글라스와 마스크를 검출한다. 둘째, 미리 학습된 범죄자 모델 데이터에 앞서 사용자의 신원을 조회하고 ATM의 사용허가를 내준다. 혹은 주요지명 피의자일 경우, 경찰에 실시간 안내를 주어 범죄 수사를 용이하게 한다. -
IOT의 발전으로 많은 디바이스들이 사용자들에게 제공되어 데이터를 얻거나 제어함으로서 유용하게 사용되고 있다. 보통 하나의 디바이스에 다수의 사용자가 접근하여 데이터를 얻거나 제어 함으로써 서비스를 받게 된다. 그러나 하나의 디바이스를 여러 사용자가 이용하게 되면 어떤 사용자에 의해 디바이스가 오작동을 할 수 있고 결함이 발생할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 예방하고 디바이스를 관리하기 위해 FUSE와 Syslog를 이용하여 디바이스 접근에 대한 정보 로그하는 기법을 제시한다. 이를 위하여 리눅스(Ubuntu 16.04)에서 문자 디바이스 드라이버 모듈을 작성하여 커널에 삽입하고, 디바이스에 접근을 시도하는 테스트 프로그램을 작성하여 디바이스에 접근할 때 접근 정보를 로그하는 기법을 제시한다.
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Cho, Su-Min;Do, Ye-Jin;Baek, Min-ju;Cho, Hyun-Uk;Lee, Byong-Kwon 528
미세먼지로 인한 실내 운동의 중요성이 대두되고 있다. 그러므로 본 연구는 가정에 있는 TV와 개인이 소지한 스마트기기를 이용하여 다양한 콘텐츠를 포함하는 솔루션을 제안하며, 자가 발전 기능을 추가하여 보다 생산성 있는 구성으로 운동에 흥미를 유발시킨다. -
Jeong, Sumin;Choi, Hyunbin;Lee, Yueun;Jang, Sungyoung;Kim, Daeho;Yeom, Keunhyuk 530
클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서 클라우드 자원의 구성과 설정을 자동화하는 클라우드 오케스트레이션 기술 역시 각광받고 있다. 클라우드 오케스트레이션 기술을 활용하면 다수의 클라우드 자원을 수동적으로 생성하고 설정할 필요 없이 스트립트를 실행함으로써 자동화할 수 있어 많은 클라우드 이용자에게 확산되고 있다. 그러나 현재 클라우드 플랫폼에서 제공하는 클라우드 오케스트레이션 서비스들은 템플릿 스트립트를 수동적으로 작성해야 하며, 가상 머신의 성능이나 배포해야 할 어플리케이션 등 스크립트의 구성 요소들을 사용자가 직접 매핑하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 기능 및 비기능 요구사항을 반영하여 YAML 스크립트 파일을 자동으로 생성하고 이를 통해 클라우드 환경을 자동적으로 구축할 수 있는 오케스트레이션 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 아키텍처와 프로세스를 제시하며, 본 방법을 클라우드 기반 스마트 빌딩 환경 구축에 적용하는 사례 연구를 진행하였다. -
Lee, Seung-Jin;Kim, Sang-Hoon;Baek, Ji-Hoon;Oh, Hyeon-Tack 534
본 논문은 Depth 카메라보다 가격이 저렴한 USB 카메라를 이용하여 Marker 인식을 하였으며 또한 Marker의 크기에 따른 거리 측정을 하였다. 이를 통해 Manipulator를 제어하는데 있어 부피가 큰 Depth 카메라를 이용하지 않고 부피가 작은 USB 카메라를 이용하여 제어하는데 용이함을 Simulation으로 확인을 하였다. Depth 카메라처럼 영상 속에 깊이를 통해 거리 측정을 하는 것이 아닌 Marker의 크기에 따른 거리 측정을 하였다. -
Oh, Hyeon-Tack;Baek, Ji-Hoon;Lee, Seung-Jin;Kim, Sang-Hoon 537
본 논문은 Jetson_TX2(임베디드 보드)의 ROS(Robot Operating System)기반으로 맵 지도를 작성하고, SLAM 및 DQN(Deep Q-Network)을 이용한 목적지까지의 이동명령(목표 선속도, 목표 각속도)을 자이로센서로 측정한 현재 각속도를 이용하여 Cortex-M3의 기반의 MCU(Micro Controllor Unit)에 하달하여 엔코더(encoder) 모터에서 측정한 현재 선속도와 자이로센서에서 측정한 각속도 값을 이용하여 PID제어를 통한 실내 자율주행 서비스 로봇. -
자율주행 소프트웨어는 주변 상황을 인식 및 판단하여, 스스로 동작을 제어하는 소프트웨어를 의미한다. 최근 세계적으로 자율주행 자동차에 대한 관심이 높아지고 있고, 이에 따른 자율주행 소프트웨어의 개발 또한 활발하게 진행되고 있다. 그러나 자율주행의 특성상 테스팅 과정에서 물리적인 손상을 일으킬 가능성이 높으며, 테스팅를 위한 시간적, 인력적 비용이 많이 들어가기 때문에 여러 차례 테스팅을 하기 쉽지 않다. 이러한 점은 자율주행 소프트웨어의 안전성을 높일 수 없는 요인으로 평가된다. 따라서 본 논문에서는 OpenDS를 활용한 가상 시뮬레이터 시스템과 이를 바탕으로 한 규격화 된 자율주행 소프트웨어의 테스팅 방법을 제안하며 그 실용 가능성을 평가한다.
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하나의 애플리케이션은 기업의 업무를 분석하여 어떻게 만들지 설계를 하고, 설계를 바탕으로 설계의 내용을 그대로 개발로 구현하게 된다. 설계의 내용을 그대로 개발로 반영하기 위해 소스코드에 대한 설계도 이루어져야 한다. 다양한 방법에 대해 연구되어 왔지만, 경험기반의 설계가 반영되어 설계자 및 개발자 간에 의사소통의 오류가 발생하고, 미경험자가 설계절차를 수행하기에는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 분석된 업무를 바탕으로 정의된 화면설계를 바탕으로 클래스로 변환되는 절차를 제안하여 초심자가 효율적으로 설계절차를 수행할 수 있을것이며, 개발자 간에 원활한 의사소통이 이루어질 것이라 기대한다.
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대부분의 기업이나 기관에서 애플리케이션 설계와 구축 시 기술적 역량이나 업무 경험을 필요로 한다. 구체적인 기준이나 절차적으로 표현할 수 있는 표기법이 부족하여 경험이 없는 경우 프로세스를 설계하기가 어렵다. 본 연구에서는 체계적인 업무 프로세스 설계 방법을 제시 후 화면 설계로의 변환 과정을 형식 언어로 표현하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 결과르 인해 비경험자도 업무 프로세스 설계가 가능할 것이며 화면 설계로의 변환 시 좀 더 시각화 되어 효율적인 개발이 이루어지고, 클래스 설계와 뷰 설계 시에도 효과적으로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
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소프트웨어 시험 후 발견된 결함을 제거하기 위해서는 먼저 해당 결함의 위치를 정확히 찾아야 한다. 결함의 위치를 찾는 작업은 많은 양의 소스코드를 검토해야 하기 때문에 많은 노력을 요구한다. 해당 노력을 줄이기 위해 슬라이싱 기법, 스펙트텀 기법, 모델 기반 기법 등 많은 기법들이 연구되었다. 하지만 이들 연구들은 결함 위치로 추정한 탐색 영역의 범위가 넓어 결과의 효과가 떨어지는 단점이 있다. 그래서 결함 위치 추정의 정확도를 높이고 결함 위치 파악의 효과를 높이기 위해 본 논문은 프로그램 소스 코드 문장에 대한 시험 케이스의 커버리지 정보, 시험의 PAss/Fail 여부, Define-Use의 관계에 있는 문장 정보를 활용하여 각 문장의 결함 의심도를 산출하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 실험을 통하여 확인한 결과, 낮은 지역화 비용으로 결함 위치 추정을 할 수 있었다.
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최근 인공 신경망은 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있지만 인공 신경망이 학습한 지식이 어떠한 내용인지를 사람이 이해하기 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나로 인공 신경망으로부터 인간이 이해할 수 있는 형태의 규칙을 추출하는 방법들이 고안이 되었다. 본 연구에서는 규칙추출 알고리즘 중 하나인 OAS 알고리즘을 이용해 규칙을 추출해보고 CDRPs(Critical Data Routing Paths)를 활용하여 추출한 규칙의 품질을 개선하는 방법을 제시하였다.
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Park, Jihoon;Kang, Yun-Hee;Choi, Heeseok;Park, Bo Kyung;Jeon, Byungkook;Kim, R. Youngchul 557
최근 오픈 사이언스를 위한 플랫폼 개발이 국내외적으로 이루어지고 있다. 현행 S&T 지식정보 인프라는 개별 정보서비스를 통해 서비스 결과 전달이 사용자에게 제한적으로 제공됨으로써 정보섬(information island) 문제를 가질 수 있다. 이로 인해 과학기술 지식 인프라의 데이터 처리 및 서비스 운영에 대한 시스템 통합이 필요하며, 성과확산을 위한 시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 ebXML을 이용한 융합서비스를 효율적으로 개발하기 위한 방법론을 제안한다. ebXML은 일관성있고 보편적으로 이용될 수 있는 XML기빈의 개방형 기술 프레임워크로써 과학기술 지식 인프라의 각 조직들의 상호운용성을 높여줄 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법으로 인해 과학기술 인프라 서비스의 융합서비스 지원 소프트웨어 아키텍처 설계 및 개발을 위한 주요 가이드라인이 될 것으로 기대한다. -
최근 빠르게 발생하는 빅데이터 스트림이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 빅데이터 전체를 수집하고 처리하는 것은 매우 비경제적이므로, 데이터 스트림 중 필요한 데이터를 걸러내는 필터링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 아파치 스톰(Apache Storm)을 사용하여 데이터 스트림의 질의 필터링 시스템을 구축한다. 스톰은 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 분산 병렬 처리 프레임워크이다. 하지만, 스톰은 입력 데이터 구조나 알고리즘 변경 시, 코드의 수정과 재배포, 재시작 등이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 아파치 카프카(Apache Kafka)를 사용하여 데이터 수집 모듈과 스톰의 처리 모듈을 분리함으로써 시스템의 가용성을 크게 높인다. 또한, 시스템을 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 질의 필터링 시스템을 사용할 수 있게 하며, 웹 클라이언트를 통해 입력한 질의를 자동적 분석하는 쿼리 파서를 구현하여 별도의 프로그램의 수정 없이 질의 필터링을 적용할 수 있다.
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본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.
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본 연구는 영화 포스터를 대상으로 OpenCV를 활용하여 k-means clustering 기반의 색감을 분석하는 기법을 제안한다. 또한 이를 활용하여 영화 포스터 간의 유사도를 구하고 특정 영화와 대표색을 가지는 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 가정을 기반으로 한다. 첫 번째, 포스터는 해당 영화를 가장 잘 나타내는 이미지로, 포스터의 색감은 영화의 전반적인 분위기를 가진다. 두 번째, 영화 사이에 유사한 색감을 가진다면, 해당 영화들은 유사한 분위기를 가진다. 본 연구에서는 2단계로 나누어 연구를 진행한다. 우선 k-means clustering 기법을 통하여 데이터를 전처리 하여 영화별 대표색을 선정한다. 이 때, 선정된 대표색을 이용하여 각 영화간 색감 유사도를 분석한 결과를 통해, 같은 장르의 영화도는 유사도가 높음을 확인할 수 있었다. 다음으로 앞의 색감 유사도 분석을 통하여 특정 영화와 높은 유사도를 가지는 영화를 추천한다. 본 연구에서 추천된 영화는 기존의 영화 선택 기준에 비하여 사용자 본인의 취향을 반영한다. 본 연구 내용이 영화를 추천하는 과정에서 반영된다면 추천 시스템의 정확도와 사용자 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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Kim, Hajin;Bang, Jiwon;Son, Siwoon;Choi, Mi-Jung;Moon, Yang-Sae 573
아파치 카프카(Apache Kafka)는 데이터 스트림을 실시간 전달하는 분산 메시지 큐잉 플랫폼이다. 카프카는 대다수의 실시간 처리 응용에 사용되는데, 흔히 데이터 스트림의 발생지와 실시간 처리 시스템 사이(입력) 또는 실시간 처리 시스템과 처리 결과의 목적지 사이(출력)에 배치된다. 분산 기술을 도입한 카프카는 다른 메시지 큐잉 기술에 비해 대용량 데이터 스트림을 더욱 빠르게 전달 할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만, 카프카에 적재되는 데이터 스트림의 양과 실시간 처리 응용의 수가 증가할수록 메시지 지연시간은 매우 높아질 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 카프카의 메시지 지연 문제를 해결하고자 카프카의 로드 쉐딩 엔진을 제안한다. 로드 쉐딩의 세 가지 필수적인 결정에 따라, 제안하는 로드 쉐딩 엔진은 카프카의 프로뷰서에서 지연시간이 기준치를 초과할 경우 일부 메시지 전송을 제한하여 지연시간을 줄인다. 실제 실시간 처리 응용으로 실험한 결과, 단일/다중 데이터 스트리 모두 로드 쉐딩이 바르게 작동하여 지연시간이 지속적으로 증가하지 않고 오르내림이 반복되는 추세를 보였다. 본 연구는 데이터 스트림의 입출력을 카프카로 관리하는 실시간 처리 응용에 로드 쉐딩 기법을 적용한 첫 번째 시도로서, 앞으로 데이터 스트림 처리에 사용될 의미 있는 연구라 사료된다. -
지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.
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최근 다양한 분야에서 대량의 데이터를 수집하여 처리하고 분석하는 빅데이터 기술이 활용되고 있다. 빅데이터 분석을 위해서는 데이터 시각화 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 REST API를 사용하여 시계열 데이터베이스에 데이터를 질의하고, 응답받은 시계열 데이터를 다양한 형태의 차트로 시각화하는 마이크로서비스(Graphgen)를 설계하고 구현한다. 이 서비스는 데이터의 변동에 따라 실시간으로 시각화 객체를 갱신하며, 대용량 데이터 처리의 성능저하를 최소화하도록 개발된다. Graphgen은 InfluxDB와 OpenTSDB 시계열 데이터베이스와 Bokeh 시각화 라이브러리를 지원하며, 추후 서비스 확장이 용이하도록 개발된다. 또한 부하 분산과 통합 배포 관리를 위하여 컨테이너를 기반으로 개발된다.
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시계열 데이터의 특징을 추출하여 분석하는 과정에서 시게열 데이터가 가지는 고차원성은 차원의 저주(Course of Dimensionality)로 인해 데이터내의 유효한 정보를 찾는데 어려움을 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 차원 축소 기법(dimensionality reduction)이 널리 사용되고 있지만, 축소 과정에서 발생하는 정보의 희석으로 인하여 시계열 데이터에 대한 군집화(clustering)등을 수행하는데 있어서 성능의 변화를 가져온다. 본 논문은 이러한 현상을 관찰하기 위해 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform:DWT)과 오토 인코더(AutoEncoder)를 차원 축소 기법으로 활용하여 시계열 데이터의 차원을 압축 한 뒤, 압축된 데이터를 K-평균(K-means) 알고리즘에 적용하여 군집화의 효율성을 비교하였다. 성능 비교 결과, DWT는 압축된 차원수 그리고 오토인코더는 시계열 데이터에 대한 충분한 학습이 각각 보장된다면 좋은 군집화 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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Park, Byeon-Yong;Kim, Sung-Soo;Kang, Jeong-ho;Jun, Moon-Seog 589
인터넷이 발달함에 따라 데이터의 생산량은 기하급수적으로 증가하고 있고, 생성된 막대한 양의 데이터를 사용하는 목적에 맞게 분석하여 이익이 될 수 있는 유의미한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석을 위한 여러 가지 기술들과 분석 플랫폼 동향을 알아보고, 국내에서 빅 데이터가 발전하기 위한 방안에 대해서 알아본다. -
소비자의 행동 예측을 하는 데 있어 기존의 소비 행동과 더불어 외부 환경 요인 중 하나인 방송 미디어에 대한 영향 반영이 요구되며, 이 때, '스낵컬처' 시대에 알맞은 분석이 요구된다. 본 논문에서는 네이버 TV에서의 국내 방송 영상 콘텐츠를 활용하여 방송이 소비에 끼치는 영향에 대한 모델링을 진행하였다. 월별 선호도가 높은 방송들을 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 방송 영상 콘텐츠의 제목, 내용, 태그, 댓글을 활용하여 주요 키워드를 추출하였으며, 이를 바탕으로 SO-PMI 기반의 오피니언 마이닝을 통해 소비 성향 키워드를 필터링하여 소비 감성 지수를 계산하였다. 이때, 소비 선호를 파악 가능한 소비 감성 사전을 새로 구축하여 활용하였다. 최종적으로, 소비자의 연령과 성별을 분류하여 방송 콘텐츠의 조회수 및 좋아요수를 반영한 방송 선호율과 소비 감성지수를 바탕으로 방송-소비 영향 모델링을 설계 및 구현하였다.
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본 논문은 온라인 교육매칭 플랫폼의 교육자에 대한 신뢰도 파악을 위한 리뷰분석 자동화 시스템을 설계한 논문이다. 웹 크롤링을 통해 비정형 데이터인 교육자에 대한 리뷰를 수집 및 파싱을 통해 데이터 베이스화 한다. 수집한 리뷰 데이터와 SO-PMI를 이용해 온라인 교육자 신뢰도 파악을 위한 맞춤형 감성사전을 구축하고자 한다. 구축한 감성사전을 이용해 리뷰를 수치화해 교육자와 피교육자 매칭 시신뢰성 향상에 도움을 주고자 한다.
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국가 R&D에 대한 투자는 지속적으로 늘어나고 있고, 늘어나는 투자만큼 질 좋은 성과의 창출이 사회적으로 기대되고 있다. 이를 위해서는 우수한 연구자의 연구수행을 필요로 하며, 그 전제조건은 공정하고 객관적인 평가로부터 시작된다고 할 수 있다. 하지만 기존의 평가는 특정 평가위원에 의한 평가결과의 왜곡 가능성이 존재한다. 이를 억제하기 위해 기존에는 보편적으로 최고/최저점 제외 방식을 사용하였다. 하지만 왜곡 가능성이 그 이상 존재할 경우에는 왜곡을 막기에 부족하다. 본 연구에서는 평가위원별 평가결과 데이터를 군집화 기법을 활용하여 왜곡 가능성이 존재하는 평가위원을 분류하고, 이를 평가위원 선정 시 반영하여 왜곡 을 억제하는 방안을 모색하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 평가의 공정성 및 신뢰성 향상 측면에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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Gim, U Ju;Kwon, Min Seo;Lee, Jae Jun;Yoo, Kwan Hee;Hong, Jang-Eui;Nasridinov, Aziz 603
최근 대두되고 있는 딥 러닝은 학습을 통해 사물이나 데이터를 군집화하거나 분류하는 데 사용하는 기술이다. 본 논문은 딥 러닝에 활용하기 위해 개발된 오픈소스 소프트웨어인 텐서플로 Inception V3을 사용해 연구를 진행했다. 딥 러닝을 활용한 씨앗 발아 확인 시스템은 기존의 영상 처리를 활용한 시스템에서 고안했으며, 씨앗 발아 여부의 정확성이 떨어지는 단점을 개선하고, 모든 종자들의 발아 여부를 확인할 수 있도록 구현해 사용자가 효과적으로 연구를 수행할 수 있도록 하는 목적에 있다. -
Design and Implementation of Deep Learning based System for Object Identification of Multimedia Data최근 CCTV나 블랙박스 등 멀티미디어 데이터를 생성해내는 장치의 사용이 늘어나고 있다. 이러한 대용량 멀티미디어 데이터가 증가함에 따라 사용자가 동영상과 같은 멀티미디어 데이터 내의 객체를 식별하기 위해서는 많은 시간을 할애하여 매뉴얼하게 일일이 찾아야 하는 한계점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 동영상 및 이미지에서와 같은 멀티미디어 데이터에서 객체를 자동으로 식별할 수 있 수 있는 딥러닝 기반의 객체 식별 및 검색 모델을 제안한다. 제안하는 객체 식별 검색은 이미지 검색과 동영상 검색을 지원한다. 이미지 검색에서는 이미지에 존재하는 동일한 객체를 검색 대상 이미지들에서 객체를 식별하고, 이미지에 존재하는 객체를 검색하여 결과로 반환한다. 또한 동영상 검색에서는 동영상에서 검색하고자 하는 객체를 식별하고 객체가 출현하는 시간을 전처리과정을 통해 기록하며, 검색하고자 하는 동영상 내에 존재하는 객체의 검색이 가능하다. 따라서 사용자가 동영상에서 객체의 검색 시 키워드 검색이 가능하여 동영상을 모두 재생하서 객체를 식별해야 하는 번거로움을 해결할 수 있다.
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기계학습 분야에서 분류 문제를 해결하기 위해 다양한 알고리즘들이 연구되고 있다. 하지만 기존에 연구된 분류 알고리즘 대부분은 각 클래스에 속한 데이터 수가 거의 같다는 가정하에 학습을 진행하기 때문에 각 클래스의 데이터 수가 불균형한 경우 분류 정확도가 다소 떨어지는 현상을 보인다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 Conditional Generative Adversarial Networks(CGAN)을 활용하여 데이터 수의 균형을 맞추는 오버샘플링 기법을 제안한다. CGAN은 데이터 수가 적은 클래스에 속한 데이터 특징을 학습하고 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성한다. 이를 통해 클래스별 데이터의 수를 맞춰 분류 알고리즘의 분류 정확도를 높인다. 실제 수집된 데이터를 이용하여 CGAN을 활용한 오버샘플링 기법이 효과가 있음을 보이고 기존 오버샘플링 기법들과 비교하여 기존 기법들보다 우수함을 입증하였다.
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Sequence tagging is an important task in Natural Language Processing (NLP), in which the Named Entity Recognition (NER) is the key issue. So far the most widely adopted model for NER in NLP is that of combining the neural network of bidirectional long short-term memory (BiLSTM) and the statistical sequence prediction method of Conditional Random Field (CRF). In this work, we improve the prediction accuracy of the BiLSTM by supporting an aligned word representation mechanism. We have performed experiments on multilingual (English, Spanish and Dutch) datasets and confirmed that our proposed model outperformed the existing state-of-the-art models.
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딥러닝 기술에 있어서 대량의 학습 데이터가 필요하다는 한계점을 극복하기 위한 시도로서, 적은 데이터 만으로도 좋은 성능을 낼 수 있는 few-shot 학습 모델이 꾸준히 발전하고 있다. 하지만 few-shot 학습 모델의 가장 큰 단점인 적은 데이터로 인한 과적합 문제는 여전히 어려운 숙제로 남아있다. 본 논문에서는 모델 압축에 사용되는 distillation 기법을 사용하여 few-shot 학습 모델의 학습 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 대표적인 few-shot 모델인 Siamese Networks, Prototypical Networks, Matching Networks에 각각 distillation을 적용하였다. 본 논문의 실험결과로써 단순히 결과값에 대한 참/거짓 뿐만 아니라, 참/거짓에 대한 신뢰도까지 같이 학습함으로써 few-shot 모델의 학습 문제 개선에 도움이 된다는 것을 실험적으로 증명하였다.
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Hong, Dong-Gyun;Shen, Hong-Mei;Choi, Dong-Geun;Kim, Kwang-Min;Jeong, Yong-Il;Kim, Ivan Berlocher 621
최근 지식 베이스의 발전과 함께 지식 베이스 기반의 질의 응답에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 특히 지식 베이스상의 여러 개의 사실이 필요한 복합 질의에 대한 처리의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 기존 연구에서는 일반적인 지식을 묻는 질의 처리에만 집중하여, 그 외의 다른 유혀을 갖는 복합 질의에 대한 처리의 연구는 시작 단계에 머물러 있다. 이에 본 논문은 질의 유형 분류기를 활용한 지식 베이스 기반의 복합 질의 응답 시스템을 제안한다. 복합 질의 응답 시스템은 단순 질의를 포함하여 다양한 유형(일반형, 판정형, 비교형)을 갖는 복합 질의를 처리한다. 우리는 실험을 통해서 질의 유형 분류기가 복합 질의 응답 시스템의 정답률을 높임을 보였다. -
Lee, Da-Min;Wang, Jin-Yeong;Shin, Yeong-Jin;Nam, Dong-Yun;Lee, Sang-Hwan 625
브레이크 패드 제작 공정에서 문자 인식은 사람이 직접 인식하거나 컴퓨터 비전 기술의 역할이었다. 하지만 사람의 인식 오류나 잉크가 번진 문자같은 새로운 형태의 문자를 인식하지 못하는 비전 기술의 단점 등 많은 한계가 존재했다. 본 논문에서는 C/CUDA로 설계한 Single Shot Multibox Detector 기반 Inference Program 을 통해 더 정확한 문자인식 결과를 제시하고, CUDA를 이용한 향상된 연산속도를 통해 실시간 문자 인식이 가능하도록 하였다. 문자 인식 정확도는 약 96.6%로 기존 비전 기술보다 더 뛰어난 성능을 보였다. -
Park, Seong-Hyeon;Hong, Seok-Hun;Hwang, Su-Hyeon;Nasridinov, Aziz;Yoo, Kwan Hee;Hong, Jang-Eui 628
인공지능에 대한 연구가 최근 이슈가 되면서, 딥러닝 기술의 비약적인 발전 덕분에 대화형 에이전트가 인터페이스의 역할을 하고 있다. 이 중에서 최근 여러 대학에서 서비스로 지원하는 챗봇 시스템의 문제점에 대하여 개선된 시스템을 제안하고, 이를 구현하여 실험을 통해 연구하고자 한다. 기존 챗봇 시스템이 가진 문제점을 보완한 시스템은 서비스 사용자가 질의하는 의도에 더 알맞은 응답을 제공하여 서비스 사용자의 불편함을 최소화하고, 사용성과 편의성을 최대화 하는 것을 목적으로 한다. -
최근 영상처리 분야에서 딥러닝(Deep learning)을 이용한 기술이 좋은 성능을 보이면서 이에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 딥러닝 네트워크 중 적은 파라미터 수로 AlexNet수준의 성능을 보인 SquezeNet을 영상 분할(Image segmentation)의 특징 추출(feature extraction)영역으로 사용하고, CUDA C기반으로 코드를 작성하여 정확도를 유지하면서 계산 속도 면에서도 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
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최근 들어 Big Data를 활용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 본 연구에서는 Machine Learning과 Deep Learning을 이용하여 음성 Big Data를 활용한 이미지 시각화를 통해 보이스 피싱 등 여러 범죄에 도움이 되게 하고 그 외의 음성과 얼굴 매칭을 통한 새로운 보안시스템 및 다양한 시너지 효과들을 기대하는 서비스를 기술한다.
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Kim, Jin-Sook;Kim, Yongnam;Kim, Duhong;Park, Lae-Jeong;Baek, Ji Hwoon;Kang, Sanggoo 637
The paper proposes a new deep network-based model that rates periorbital wrinkles in order to alleviate the shortcomings of the evaluation by human experts as well as to facilitate the automation. Periorbital wrinkles still need to be classified by human experts. Furthermore, the classification results from experts are different from each other in many cases due to the inter-interpreter variability and the absence of quantification criteria. Unlike existing classification methods which classify original images, the proposed model consists of a cascade of two deep networks: U-Net for the enhancement of wrinkles on an input image and VGG16 for final classification based on the wrinkle information. Experiments of the proposed model are made with a data set that consists of 433 images rated by experts, showing the promising performance. -
열간 자유 단조는 고온으로 가열한 강피에 압력을 가하여 원하는 형상을 빚는 공정이다. 가열로에서 여러 개의 강피를 동시에 가열하며 목표 온도에 도달하면 꺼내어 다음 공정을 진행한다. 이때 가열로에 투입하는 소재의 조합과 후단 공정을 위해 소재를 꺼내는 순서가 가열로의 에너지 효율에 영향을 끼친다. 본 논문에서는 열간 자유 단조의 에너지 효율을 높이기 위한 비용 예측 모형 기반 작업 계획 최적화 방안을 제안한다. 유전 알고리즘을 이용하여 가열로 강피 조합을 최적화하며 각 설비별 작업 할당 규칙에 따라 전체 작업 계획을 수립한다. 시뮬레이션 기반으로 후보 작업 계획을 평가하여 계획을 최적화 하며 이를 위해 각 설비별 공정 소요 시간 및 에너지 사용량 예측 모형을 이용한다. 예측 모형은 공정 데이터를 기반으로 기계 학습 알고리즘을 적용하여 학습한다. 또한 주기적인 재계획을 통해 예측의 불확실성으로 인해 작업의 진행이 계획대로 이루어지지 않는 문제점을 해결하고자 한다.
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Kim, Jayoung;Lee, Joohyun;Jung, Jinwoong;Choo, Hyunseung 645
최근 IoT의 기술의 발달로 사용자 인식에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 사용자 인식은 각 사용자만의 특징에 근거하여 특정 사용자를 인식하는 기술이다. 사용자 인식과 관련하여 홍채나 지문인식 등과 같은 생체 인식, 얼굴 인식 그리고 걸음걸이 인식 등에 관한 연구들이 진행되고 있다. 다양한 방식은 각각의 인식률을 높이기 위해 노력하고 있지만, 인식하고자 하는 사용자의 상황에 따라 인식률에 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 다양한 방식을 여러 단계로 구성하여 다양한 상황에 놓인 사용자를 인식하기 위한 방법을 연구한다. 제안 시스템은 드론에서 촬영된 영상을 수신하는 것을 기반으로 하여 얼굴인식과 걸음걸이 인식을 이용한 방식이다. 1차적으로 사람의 얼굴을 탐지를 하고, 사람의 얼굴이 탐지되었을 때는 얼굴 인식을 수행한다. 탐지하지 못했을 경우 걸음걸이 인식을 수행하여 인식률을 향상시킨다. -
흡연여부를 감별하는 지표가 있지만 반감기 등 여러 가지 요인에 따라 결과가 변한다는 단점이 있다. 그렇기 때문에 흡연여부 감별 시 외부요인에 영향을 덜 받는 지표가 필요하게 되었다. 그래서 흡연 여부 감별하는데 적합한 모형을 찾아 외부요인에 영향이 적은 지표를 개발에 도움이 될 것을 기대하며 연구를 진행하였다. 실험은 국민건강보험공단에서 제공한 건강검진정보데이터를 기반으로, SVM, Logistic Regression, KNN 등의 머신러닝 모델을 이용하여 흡연 여부를 감별하는 것을 진행한다. 이 실험은 속성에 따른 모형의 성능변화와 학습데이터 수에 따른 모형의 성능변화에 대한 2가지 측면에서 모델의 성능을 측정하였다. 모델의 평가는 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), 조화 평균(f1-score)으로 진행하였으며, 약 70퍼센트 정도의 정확도와, 60퍼센트 대의 재현율을 보인다. 실험 결과, SVM이 속성에 따른 모형의 성능 변화 실험에서는 63%의 재현율, 학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험에서는 68%의 재현율을 보여, 흡연자 판별에 가장 좋은 성능을 보였다. 또한 재현율을 기준으로 실험 차수별로 가장 좋은 성능을 보인 모델과 가장 저조한 성능을 보인 모델의 차이를 비교한 결과, '속성에 따른 모형의 성능 변화 실험'에서는 최고 36%의 차이를 보였으며, '학습데이터 수에 따른 성능 변화 실험'에서 최고 42%의 차이를 보여 주었다. 이에 판별을 위한 속성도 중요하지만, 적합한 모형 선택 또한 중요하다는 것을 확인하였다.
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과반수 문제는 전역 문제(global problem) 문제이기 때문에 국소 정보(local information)를 이용해야 하는 셀룰러 오토마타(cellular automata; CA) 상에서 풀기 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제를 푸는 CA을 찾는 방법을 제안한다. 상태전이 함수를 CA에서 일반적으로 사용되는 규칙 표(rule table)가 아닌 CMR(conditionally matching rules)로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 방법으로 다수의 서로 다른 규칙들을 찾아낼 수 있었고 찾아낸 규칙은 이전 연구에서 찾아낸 규칙과 유사한 성능을 보여주었다. CA의 문제를 해결하는데 CMR에 진화 알고리즘을 적용하는 것이 효용성이 있음을 보였다.
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Lee, Gye-hwan;Kim, In-hyun;Lee, Jun-ho;Lee, Jeong-hoon;Hwang, Kwang-il 656
통계적으로 일반인보다 청각장애인의 교통 사고율이 높은 것으로 나타나는데, 이는 청각 장애로 대표되는 차량을 포함한 위험 요소를 인식하기 힘든 상태나 조건에서 기인한다. 자동차가 접근하는 등의 소리를 듣지 못한다는 것은 결국 어떠한 위치에 위험요소가 존재하는지 인지하지 못함에 따라 사고로 이어질 가능성이 존재함을 의미하는데 이러한 문제점을 개선함과 동시에 대화중인 사람의 목소리를 시각화하여 정보를 제공함으로써 청각장애인으로 하여금 더 안전하고 쾌적한 삶을 누리게 하는 것이 청각장애인을 위한 사운드 정보 시각화 안경의 개발 목적이다. 위와 같은 배경을 통해 딥 러닝 기술에 기반하여 분류 과정을 거친 소리 정보의 판별을 통해 위험 요소를 인식한 후 시각화 하여 정보를 제공하는 디바이스를 제안한다. -
Kim, Min-Je;Lee, Su-Min;Park, Ju-Chan;Lee, Hye-Won;Kwon, Chan-Min;Won, Il-Young 660
최근 5년간 식용 나물과 독초를 구별하지 못한 채 섭취하여 다수의 환자가 발생하였다. 본 논문에서는 인체에 치명적인 결과를 일으킬 수 있는 독초를 CNN을 통해 분류하는 시스템을 제안한다. 부족한 양의 샘플 데이터는 데이터 확장 기법을 통해 확보하였고, 연구에 사용된 하드웨어의 한계를 극복하기 위해 전이학습을 적용하였다. 실험은 데이터 확장과 전이 학습 적용 여부에 따라 4가지 유형별로 진행되었으며, 각 유형은 20회씩 반복한 테스트의 결과를 종합하여 평균을 내었다. 이와 같은 실험에서 의미 있는 결과를 얻었다. 본 논문의 시스템을 이용한 독초 섭취 사고의 예방이 기대된다. -
효과적인 에너지 절약 시스템을 구현하기 위해서는 실내의 재실자 존재 여부를 판별할 수 있는 근거가 필요하다. 본 연구에서는 천장에 광각렌즈 카메라를 설치하여 재실자 수를 탐지하는 방법을 소개한다. 인식 기술은 합성 곱 신경망의 한 종류인 Yolo v2를 사용하였으며, 건물 내부의 다양한 장소의 천장에 카메라 센서를 설치하여 필요한 데이터를 수집하였다. 수집한 2,200장의 데이터를 기준으로 학습을 수행하였고, 인식의 정확도를 측정해본 결과 96.15%의 정확도와 91.72%의 재현율을 얻어냈다.
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Chae, Heechan;Lee, Jonguk;Choi, Yoona;Park, Daihee;Chung, Yongwha 666
최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다. -
캡술내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한번의 검사에 평균 8~12 시간 정도의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 수작업으로 진행되고 있어, 캡술내시경 영상 분석 자동화에 대한 기술적인 수요가 높아지고 있는 추세이다. 이를 위해, 캡슐내시경 영상 분석에 대한 많은 연구가 진행되고 있는데, 본 연구에서는 그 중에서도 폴립 영상에 대한 검출 자동화 연구에 주목하였다. 폴립이란 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변으로, 많은 연구에서 기계학습 혹은 딥러닝 방식을 적용하여 이를 검출하기 위한 연구를 수행하였다. 그러나 캡슐내시경 영상의 특성상, 병번이 있는 영상이 굉장히 적기 때문에 일반적인 딥러닝 방식의 적용으로 좋은 성능을 내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 폴립 검출 컨볼루션 신경망 설계를 위한 멀티 스케일에 대한 원형 검출기법을 결합하여 폴립이 의심되는 영역을 추출해주는 특징 추출 기법으로, 수집한 데이터 150장에 대한 실험한 결과 약 82%의 성능을 보였다.
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Choi, Yongju;Lee, Jonguk;Wang, Huasang;Park, Daihee;Chung, Yongwha 673
4차 산업혁명이 도래하면서 정보 통신 기술 및 융합 기술의 발전에 힘입어 소리 데이터를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 소리 데이터를 이용한 학술적 프로토타입 연구들을 실제 환경에서 운용하기 위해서는 소리 취득 시 발생하는 다양한 잡음 환경에서도 원시 데이터(raw data)에 근접한 정보를 취득할 수 있는 시스템의 강인함이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 SEGAN(Speech Enhancement Generative Adversarial Network) 모델을 활용하여, 전처리 및 후처리 과정이 필요 없이 원시 데이터를 대상으로 하는 end-to-end 방식의 소리 음질 향상 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 축산업 분야의 돼지 호흡기 질병 소리 데이터를 이용하여 실험하였으며, 여러 가지 잡음 상황(인위적인 잡음, 실제 환경 잡음)에서 소리 음질이 개선됨을 실험적으로 검증하였다. -
Im, Ji-Su;Kim, Da-Yeong;Cho, Su-Min;Yu, Kyeon-Ah 677
반려동물 인구 천만 시대에 맞는 맞춤형 의료 서비스의 필요성 증대 등 국내 반려동물 시장의 성장세에 맞추어 다양한 반려동물 관련 앱 서비스가 출시되고 있다. 그중 의료 관련 분야의 서비스의 수요가 고령 반려동물의 증가에 따라 특히 급속도로 증가하는 분야임에도 불구하고 관련 사례나 연구가 미약하다. 따라서 본 논문에서는 기존에 제공되는 서비스 중 추론의 비효율성 문제를 극복하고 추론 과정에서의 사용자 피드백을 활용하여 궁극적으로 진단의 효율성을 극대화할 수 있는 전문가 시스템을 제시하였다. -
Park, Jun-young;Kim, Dong-in;Roh, Kwang-rae;Kwon, Hyeong-wook;Kang, Woo-chul 680
기후변화에 따라 매개 질병의 발병 빈도가 증가하고 있으며 모기와 같은 매개체에 의해 전염되는 매개 질병은 인구집단에 대한 중요한 위협 요인이다. 이러한 질병 관리를 위해 지역별 모기 서식 현황을 모니터링 하는 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 현재의 모기 모니터링은 개체 파악을 위한 분류와 동정을 사람이 직접 수행하기에 오랜 시간이 소요된다. 이 연구는 그러한 문제점을 해결하고 미래 매개곤충 서식 현황 파악 시스템의 기반을 마련하기 위해 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용하여 한국 주요 매개모기 종 분류를 수행하고 결과를 분석하였다. 종 분류를 위한 모델은 잘 알려진 신경망 모델인 DenseNet(Densely Connected Networks)을 사용하였고 이를 직접 촬영한 모기 데이터와 약간의 변형을 가한 모기 데이터를 사용하여 학습시켰다. 학습 데이터를 각각 5배, 20배, 100배로 증강하여 실제 데이터의 부족을 보완하였으며, 이를 통해 최대 99.48%의 정확도를 달성하였다. -
Jang, Hohyeok;Tak, Hyunjun;Lee, Sohee;Lee, Young-Sup 683
본 논문은 도로에서의 객체탐지를 위한 딥러닝(deep learning) 데이터셋을 자동으로 생성, 분류하는 시스템을 제안한다. 시스템의 작동 과정은 크게 두 가지이다. 먼저 딥러닝을 활용하여 촬영된 영상에 존재하는 객체를 검출한다. 이때, 실시간으로 하는 방법과 레코딩된 영상을 다루는 방법 두 가지가 있다. 다음으로 검출된 객체 중 예측 값(scroe)가 임계치 이상인 객체의 위치와 종류를 파일로 저장한다. 이 시스템은 차량 전방 카메라 위치에 장착된 웹캠을 이용해 영상을 취득하고 임베디드 보드인 TX2 board를 이용해 데이터 셋을 생성한다. 매트랩의 image labeler app과 비교를 통해 보다 적은 시간비용으로 데이터셋을 생성해 냄을 확인하였다. -
Park, Na Hyeon;Ji, Yong Bin;Gi, Geon;Kim, Tae Yeon;Park, Hye Min;Kim, Tae-Seong 686
3D 손 포즈 추정(Hand Pose Estimation, HPE)은 스마트 인간 컴퓨터 인터페이스를 위해서 중요한 기술이다. 이 연구에서는 딥러닝 방법을 기반으로 하여 단일 RGB-Depth 카메라로 촬영한 양손의 3D 손 자세를 실시간으로 인식하는 손 포즈 추정 시스템을 제시한다. 손 포즈 추정 시스템은 4단계로 구성된다. 첫째, Skin Detection 및 Depth cutting 알고리즘을 사용하여 양손을 RGB와 깊이 영상에서 감지하고 추출한다. 둘째, Convolutional Neural Network(CNN) Classifier는 오른손과 왼손을 구별하는데 사용된다. CNN Classifier 는 3개의 convolution layer와 2개의 Fully-Connected Layer로 구성되어 있으며, 추출된 깊이 영상을 입력으로 사용한다. 셋째, 학습된 CNN regressor는 추출된 왼쪽 및 오른쪽 손의 깊이 영상에서 손 관절을 추정하기 위해 다수의 Convolutional Layers, Pooling Layers, Fully Connected Layers로 구성된다. CNN classifier와 regressor는 22,000개 깊이 영상 데이터셋으로 학습된다. 마지막으로, 각 손의 3D 손 자세는 추정된 손 관절 정보로부터 재구성된다. 테스트 결과, CNN classifier는 오른쪽 손과 왼쪽 손을 96.9%의 정확도로 구별할 수 있으며, CNN regressor는 형균 8.48mm의 오차 범위로 3D 손 관절 정보를 추정할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 손 포즈 추정 시스템은 가상 현실(virtual reality, VR), 증강 현실(Augmented Reality, AR) 및 융합 현실 (Mixed Reality, MR) 응용 프로그램을 포함한 다양한 응용 분야에서 사용할 수 있다. -
전력산업전반의 환경분석과 인공지능 기술수준 및 동향 분석을 통해 전력AI 비즈니스 모델 선정방안을 도출하고 해당 솔루션 개발에 필요한 핵심기술을 선정하기 위한 기술가치 평가기준을 수립하고자 한다.
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Park, Jisun;Wen, Mingyun;Xi, Yulong;Han, Woochul;Jang, Hyeonjun;Xu, Jiajia;He, Yanmin;Cho, Seoungjae;Cho, Kyungeun 694
최근 딥러닝을 활용한 이미지 분석 기술 향상에 힘입어 동영상 분석 연구들이 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들의 경우 특정 영상을 입력으로 단일 이벤트로만 분류한다. 본 논문에서는 복수 이벤트를 분석할 수 있는 딥러닝 기반 영상 분석 기법을 설계하고 실험 및 분석하였다. -
Ha, Jung hyun;Lee, Si hyun;Lee, So young;Kim, Hye min;Lee, Soo won 696
본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다. -
본 연구는 인공 신경망 '추론'과정에서 연산량을 줄이는 아이디어를 고안했고, 이를 구현하여 기존 알고리즘과 성능을 비교 분석하였다. 특정 데이터 셋에 대한 실험을 통해 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수의 결과를 분석했고, 그 결과를 통해 ReLU 함수의 결과가 예측가능함을 확인했다. 또한 인공 신경망 알고리즘에 ReLU 함수의 결과 예측 기법을 적용하여 인공 신경망 추론과정을 최적화했다. 이 아이디어를 기반으로 구현된 인공 신경망은 기존 아이디어로 구현된 인공 신경망에 비해 약 3배 빠른 성능을 보였다.
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Kim, Young-In;Park, Seon-Yeong;Choi, Da-Yeon;Lee, Soowon 702
본 연구에서는 비전 기술 및 스마트 밴드를 이용하여 집 안에서 노인의 자세 및 심박 수와 체온과 같은 건강 상태를 24시간 모니터링하여 위급상황을 인지하고 알려주는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 독거 노인의 비율이 증가함에 따라 노인들을 관리하고 보호하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 기존 연구에서 비전 기술을 사용해 사람의 자세만을 인식해 위급상황을 판단하는 것에 비해 본 연구에서는 스마트 밴드를 결합하여 위급상황 판단에 대한 정확도를 향상시켰다. 또한, 사람의 자세와 심박 수나 체온이 특정 값 이하 또는 이상으로 인지가 되는 경우 보호자에게 알림을 주어 적절한 대처를 취할 수 있도록 어플리케이션을 제공한다. -
Kim, Ju-Bong;Kwon, Do-Hyung;Hong, Yong-Geun;Kim, Min-Suk;Han, Youn-Hee 705
Rotary Inverted Pendulum 은 제어분야에서 비선형 제어 시스템을 설명하기 위해 자주 사용되어왔다. 본 논문은 강화학습 에이전트의 환경으로써 Rotary Inverted Pendulum 을 도입하였다. 이를 통해서 강화학습이 실제 세계에서의 복합적인 문제를 해결할 수 있음을 보인다. 강화학습 에이전트의 가상 환경과 실제 환경을 맵핑시키기 위해서 Ethernet 연결 위에 MQTT 프로토콜을 사용하였으며 이를 통해서 경량화된 IoT 분야에서의 강화학습의 활용도를 조명한다. -
강화학습은 게임의 인공지능을 대체할 수 있는 수단이지만 불완전한 게임에서 학습하기 힘들다. 학습하기 복잡한 불완전안 카드게임에서 휴리스틱한 전략을 만들고 비슷한 상태끼리 묶으면서 학습의 복잡성을 낮추었다. 인공신경망 없이 Q-러닝만으로 게임을 5만판을 통해서 상태에 따른 전략을 학습하였다. 그 결과 동일한 전략만을 사용하는 대결보다 승률이 높게 나왔고, 다양한 상태에서 다른 전략을 선택하는 것을 관찰하였다.
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본 연구의 목적은 교육관리시스템(LMS)에서의 학습활동로그를 바탕으로 학습성과 영향도를 분석하고 이를 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있다. 연구방법은 먼저 상관분석을 사용하여 유의미한 변수를 선정하였으며, 딥러닝을 사용하여 예측 모델을 생성하였다. 모델 생성 결과 테스트 데이터 셋에 대해 약 84%의 정확도로 학습성과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 온라인 교육환경에서 빅데이터와 인공지능을 적용할 수 있는 새로운 관점을 제공할 것으로 기대한다.
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Baek, Ji-Hoon;Oh, Hyeon-Tack;Lee, Seung-Jin;Kim, Sang-Hoon 715
최근 다층의 인공신경망 모델이 수많은 분야에 대한 해결 방안으로 제시되고 있으며 2015년 Mnih이 고안한 DQN(Deep Q Network)는 Atari game에서 인간 수준의 성능을 보여주며 많은 이들에게 놀라움을 자아냈다. 본 논문에서는 Atari DQN Model을 실내 자율주행 모바일 로봇에 적용하여 신경망 모델이 최단 경로를 추종하며 장애물 회피를 위한 행동을 학습시키기 위해 로봇이 가지는 상태 정보들을 84*84 Mat로 가공하였고 15가지의 행동을 정의하였다. 또한 Virtual world에서 신경망 모델이 실제와 유사한 현재 상태를 입력받아 가장 최적의 정책을 학습하고 Real World에 적용하는 방법을 연구하였다. -
복합명사 분해 문제를 태그열 부착 문제로 정의하고 음절 임베딩과 딥러닝을 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제안한다. 임베딩 방식으로는 음절 단위로 복합명사에 출현한 음절들을 벡터 공간에 표현하고 양방향 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하여 복합명사 분해 태그를 부착하여 복합명사를 단위명사들로 분해하였다.
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최근 청소년들은 욕설, 폭력적, 선정적, 비하적 표현을 일상생활에서 자연스럽게 사용하고 있다. 현재 청소년들은 자극적이고 폭력적인 개인 방송을 시청하며 유해 표현을 학습한다. 그래서 여러 기업에서는 모니터링 요원을 배치하거나 사용자들의 신고를 통해 유해 영상을 제재하는 중이다. 하지만 방대한 규모의 동용상 때문에 사람이 직접 모든 영상을 확인하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 자연어 처리 기술을 활용하여 자동으로 유해 영상을 탐지하는 시스템을 제안하고자 한다. 본 시스템은 데이터 수집, 텍스트 변환, 형태소 분석, 유해 사전 구성, 유해 판단 5가지 과정으로 이루어진다.
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Cho, Woo-Ri;Ahn, Joo-Hyeon;Lee, Da-Young;Yu, Yeon-Ju 725
본 연구의 목적은 차선 인식 및 장애물 인식을 통한 자율 주행 자동차를 개발하기 위한 것이다. 일반적인 자동차는 사용자가 직접 운전을 통해 자동차를 제어해야 한다. 이는 오로지 사용자의 판단 하에 주행하는 것으로 사용자가 몸이 불편한 경우 자동차 주행에 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 OpenCV 오픈 소스 라이브러리를 중심으로 차선 인식 및 장애물 인식 기능을 탑재한 자동차로 PWM을 이용한 자동차의 앞 바퀴 회전 및 뒷바퀴 속도 조절이 가능하도록 하였다. 그 결과 차선 인식과 장애물 인식을 통해 사람이 직접 운전하지 않는 자율 주행 자동차를 개발하였다. -
Yang, Yu-Jeong;Lee, Bo-Hyun;Kim, Jin-Sil;Lee, Ki Yong 729
모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다. -
Jang, Sung-su;Jeong, Hyeok-june;Eun, Ae-cheoun;Ha, Young-guk 733
최근의 차량 주차관리 시설, 출입통제가 필요한 장소 그리고 도로 방범카메라를 통한 단속 등 다양한 곳에서 차량 번호판 자동 인식 기술들이 활용되고 있다. 하지만 현재 사용되고 있는 LPR(License Plate Recognition) 시스템에는 많은 장비와 비용이 들어간다는 큰 단점이 존재한다. 본 논문에서는 하나의 컴퓨터와 최소의 카메라를 가지고 할 수 있는 기계학습을 통한 영상처리를 제안하려 한다. 먼저 딥러닝 프레임워크 중 하나인 YOLO(You Only Look Once) [4]를 활용하여 자동차의 번호판 부분의 영역을 검출하고 Grayscale를 통해 햇빛 또는 조명 등의 영향을 감소시켜 번호판의 특징을 보존시킨다. 전처리 작업이 끝난 후 번호판에서 숫자를 인식 하는 부분에서는 k-NN(k-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하였으며 한글 문자 인식부분은 Template Matching을 이용하였다. 제안한 알고리즘을 사용하여 기존 LPR 시스템에서 획득한 차량이미지를 대상으로 시뮬레이션 한 결과 좋은 결과를 얻을 수 있어 향후 연구 방향의 시스템 확장성의 가능성을 발견할 수 있었다. -
최근 딥러닝의 발전에 따라 무인감시, CCTV 등 영상감시 시스템도 지능화되고 있다. 하지만 쓰레기 무단투기 감시는 여전히 관리자가 실시간으로 CCTV 영상을 관제하는 형태로 이루어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CCTV 영상에서 쓰레기 무단투기를 검출하는 방법을 제안하며 검출 방법으로 차 영상과 합성곱 신경망을 이용한다. 실험은 합성곱 신경망에서의 쓰레기봉투 분류 문제 위주로 진행하였다. 합성곱 신경망의 네트워크는 Inception v3를 사용하였으며 실험 결과, 약 99.52%의 쓰레기봉투 분류율을 얻을 수 있었다.
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감성분석을 통한 텍스트의 긍/부정 판단은 의사결정 시스템을 포함한 여러 분야에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이런 흐름에 맞춰 감성분석 기술은 여러 기술과 융합하여 발전해왔는데 문장 내 자질을 추출하여 이용하는 자질 공학적 접근 방식과 심층 신뢰 신경망을 이용한 구조 또한 응용 사례에 속한다. 본 논문에서는 이러한 응용 기술 중 심층 신경망을 응용한 분석기술을 사용하여 관광지에 대한 평점이 포함된 문장을 학습하고 이를 SNS 관광지 리뷰에 적용하여 평점을 매기는 시스템을 설계한다.
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장면 그래프는 영상 내 물체들의 정보를 나타내는 지식 그래프이다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 에이전트의 탐색을 통해, 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 공간에 대한 장면 그래프는 물체들의 위치, 종류, 속성뿐만 아니라 물체들 간의 관계 정보를 포함한다. 이에 따라 장면 그래프는 다양한 문제 해결에 기초 데이터로써 활용될 수 있다. 본 논문은 장면 그래프를 생성하기 위해 필요한 기능들을 정의하고, 기능에 따라 4가지 부분 네트워크들을 제안한다. 또한 각 부분 네트워크들의 학습 및 성능 평가를 위해, 3차원 실내 가상환경인 AI2-THOR에서 데이터들을 수집하였고, 다양한 실험을 통해 각 부분 네트워크들의 성능을 검증하였다.
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Kang, Jae-Sik;Back, Moon-Ki;Choi, Hyung-Tak;Won, Yoon-Seung;Lee, Kyu-Chul 746
전 세계적으로 인플루엔자에 의해 매년 29~64만의 사망자가 발생하며 사회, 경제적 피해를 일으키고 있다. 기침에 의해 생성된 비말은 인플루엔자의 주요 전파 방법으로, 기침 감지 기술을 통해 확산 방지가 가능하다. 이전의 기침 감지에 대한 연구는 기침 소리와 전통적인 기계학습기법을 사용하였다. 본 논문은 기침 소리와 더불어 기침 시 발생하는 신체의 움직임 정보를 동시에 학습하는 멀티모달 딥러닝 기반의 기침 감지 모델을 제안한다. 도출된 모델과 기존의 모델과의 성능 비교를 통해 제안한 모델이 이전의 기침 감지 모델보다 정확한 기침 인식이 가능함을 보였다. 본 논문이 제안하는 모델은 스마트 워치와 같은 웨어러블 기기에 적용되면 인플루엔자의 확산 방지에 크게 기여할 수 있을 것이다. -
깊은 신경망 모델을 이용한 차량 번호판 검출과 번호판 문자 인식 시스템을 제안한다. 차량 번호판 인식 시스템은 세 가지 종류의 깊은 신경망 모델로 구성된다. 기존의 영상처리 기반의 차량 번호판 검출과 문자 인식을 전부 신경망으로 대체함으로써 영상의 밝기, 회전, 왜곡 등의 변형에 강인한 성능을 얻을 수 있다. 차량 번호판 검출률은 99.3%, 문자 영역 검출률은 99%, 문자 인식률을 98.5%를 얻었다.
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Bae, Junwoo;Shim, Hyundo;Kim, Sungsuk;Sung, Mi-Young 753
최근 인공지능에 대한 관심이 증가하고 관련 연구가 활발히 진행됨에 따라, 기존 연구분야에도 이를 적용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 본 연구진도 한글 글씨를 인식하기 위해 기계학습을 적용하고자 하며, 그에 따라 본 연구에서는 초기 연구로서 사용자 필기 데이터를 수집하기 위한 안드로이드용 앱을 개발하였다. 최종 대상이 한글 공부를 시작하는 유아로 선정하였으므로, 그에 적절하게 학습 앱의 Activity를 구성하였다. 입력한 한글 데이터 분만 아니라 하나의 글자에 대한 초성, 중성, 종성별로 데이터를 별도로 수집하여 추후 활용할 수 있게 구성하였다. 즉, 학습과정에서 발생한 데이터는 이미지와 이벤트 두 가지 모두 저장하여 추후 최종 연구에 활용하고자 하였다. -
현재의 정보 검색 및 문서를 분류하는 기법에 대하여 신경망을 이용한 정보검색 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 간단한 문장에 대한 주제어 분석에서부터 장문에 해당하는 수필 등의 문서를 분류하는 기술이 요구되고 있으며, 이를 실현하기 위한 다양한 알고리즘을 적용하거나, 단어 및 문서에 가중치를 적용하거나, 문서에서의 특이 값을 구하고, 이를 분석하는 방법에 대하여 정보화가 가속화 되면서 정확한 문서에 대한 이해가 요구되고 있다. 이러한 연구와 직접적으로 관련된 단어의 빈도에 대한 논의는 사회과학의 영어학습에 대한 연구 또는 순수 언어에 대한 연구에 머물러 있다. 이에 본 연구에서는 영문에서의 응집장치를 이용하여 문장에서의 중요 단어에 대한 빈도를 합리적으로 증가시켜 문장의 의미를 더 정확하게 분석할 수 있는 기법에 대하여 제시하고자 하며, 본 논문에서는 영문 수필 사이트의 분류를 추측하고 이를 자동 분류 할 수 있는 방법에 대하여 제시하고자 하며, 이를 구현하여 문서의 의미에 대한 연구에 기여하고자 한다.
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최근 들어 점차 지능형 서비스 로봇들이 인간의 실생활 속으로 들어옴에 따라, 로봇 스스로 다양한 물체들을 효과적으로 조작할 수 있는 지식을 습득하는 기계 학습 기술들이 매우 주목을 받고 있다. 전통적으로 로봇 행위 학습 분야에는 강화 학습 혹은 심층 강화 학습 기술들이 주로 많이 적용되어 왔으나, 이들은 대부분 물체 조작 작업과 같이 다차원 연속 상태 공간과 행동 공간에서 최적의 행동 정책을 학습하는데 여러가지 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 데모 데이터를 활용해 보다 효율적으로 물체 조작 행위들을 학습할 수 있는 모방 학습과 강화 학습의 통합 프레임워크를 제안한다. 이 통합 프레임워크는 학습의 효율성을 향상시키기 위해, 기존의 GAIL 학습 체계를 토대로 PPO 기반 강화 학습 단계의 도입, 보상 함수의 확장, 상태 유사도 기반 데모 선택 전략의 채용 등을 새롭게 시도한 것이다. 다양한 성능 비교 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 통합 학습 프레임워크인 PGAIL의 우수성을 확인할 수 있었다.
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표정은 사람들 사이에서 감정을 표현하는 강력한 비언어적 수단이다. 표정 인식은 기계학습에서 아주 중요한 분야 중에 하나이다. 표정 인식에 사용되는 기계학습 모델들은 사람 수준의 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고, 기계학습 모델들은 표정 인식 결과에 대한 근거나 설명을 제공해주지 못한다. 이 연구는 표정 인식의 근거로서 Facial Action Coding Unit(AUs)을 사용하기 위해서 CK+ Dataset을 사용하여 표정 인식을 학습한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델이 추출한 특징들을 t-distributed stochastic neighbor embedding(t-SNE)을 사용하여 시각화한 뒤, 인식된 표정과 AUs 사이의 분포의 연관성을 확인하는 연구이다.
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인공지능의 발달로 사람이 사용하는 자연어 형태의 문장을 통해 정보를 주고받는 질의응답 시스템이 주목받고 있다. 이러한 질의응답 시스템은 자연어로 구성된 사용자의 질의문에서 의도를 정확하게 파악해야 한다. 단순히 질의어의 키워드에 의존한 검색은 단어의 중의성을 고려하지 않아 질의문의 의도를 정확히 파악하는 데 문제가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 질의문의 의미와 맥락에 따른 연관성을 이용하여 유의어를 확장하는 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩을 통해 생성된 단어 유사도를 이용하여 질의문에서 추출된 키워드를 확장하는 방법을 제안한다.
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Jang, Gyu-JIn;Ahn, Tae-Ki;Kim, Young-Nam;Jung, Jae-Young 771
인공지능(AI), 사물인터넷(IoT)등의 4차 산업기술은 철도안전의 핵심수단으로 부상하고 있으며 차량, 위험관리, 운행관리, 보안관리 등의 점진적인 적용분야 확장을 통해 철도안전에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 관심이 집중되고 있다. 본 논문에서는 IoT 기반의 다양한 철도인프라 데이터를 활용하여 열차주행상태에 영향을 줄 수 있는 이상상황 인식 모델 및 열차자율주행을 위한 제어기술에 필요한 정보로 인프라 상태를 제공하는 방식을 제안한다. 철도 인프라 상황인지에 필요한 데이터는 레일온도, 선로 지정물, 승객 수, 선로 적설량을 지정하였고, 제안 인식모델의 스게노 퍼지추론 방식을 적용한 후 철도차량 운전관련 취급규정 및 취급세척을 기반으로 퍼지규칙(Fuzzy Rule)을 15개 생성하였다. 인프라데이터셋을 활용하여 제안모델의 인식률 평가에 사용하였으며 인식률 결과는 약 86%의 정확성을 보였다. 퍼지추론 기반 방식의 철도인프라 이상상태 인식모델을 철도분야에 접목시킨다면 기존의 관제기반 방식보다 효율적인 철도인프라 상황인식이 가능할 것으로 판단된다. -
어질러진 환경에서의 물체 조작은 개방형 과제이다. 어질러진 환경에서는 장애물들에 의한 물체 조작의 실패가 자주 발생한다. 본 논문에서는 어질러진 환경에서 장애물에 의한 막힌 물체 잡기를 위한 작업-모션 계획의 연계 방법을 제안한다. 작업-모션 계획의 연계는 로봇이 실행해야 할 연속된 행위들을 생성하고 이 행위들의 실행 가능성을 확인하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법은 1) 실행 가능성 확인을 위해 비-기호적 상태를 포함한 작업 계획 생성, 2) 장애물 처음 위치를 고려한 목표 포즈 생성, 3) 실행 가능성 확인 과정에서 발생한 실패 처리를 위한 재계획 등의 세부 기술들을 포함한다. 본 논문에서 제안하는 연계 방법의 높은 효율성을 확인하기 위해 휴머노이드 로봇을 이용한 실험을 진행하고 그 내용을 소개한다.
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본 논문에서는 실생활 환경에서 동작하는 지능형 서비스 로봇의 효과적인 상황 관리를 위한 에피소딕 메모리의 설계와 구현을 제안한다. 지능형 서비스 로봇은 실시간 센서 데이터로부터 상황 정보를 끊임없이 생성, 갱신해야 할 뿐만 아니라, 추후 참조와 학습을 위해 상황 정보들을 데이터베이스나 파일과 같은 비휘발성 장기 메모리에 저장, 관리할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응하여, 지능형 서비스 로봇의 실시간 상황 정보 관리에 효과적인 에피소딕 메모리의 구조와 기능들을 설계하고 구현하였다. 정량적 실험을 통해, 본 본문에서 제안한 에피소딕 메모리의 높은 성능과 유용성을 확인하였다.
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컴퓨터 게임에서 3D가 아닌 2.5D 환경을 사용하면 사용자에게 신선한 상호작용적 즐거움을 줄 수 있다. 그러나 2.5D 환경의 게임을 만들려면 2D와 3D의 각각의 장점을 취하고 단점을 극복하기 위한 방법론이 필요하다. 본 논문에서는 유니티 3D 엔진을 이용하여 2.5D 어드벤처 게임을 개발하는 과정과 함께, 2.5D의 단점을 극복하기 위해 적용한 그래픽 효과와 게임학(Game studies)적 요소를 제안한다.
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Kim, Nam-Hoon;Kim, Dong-Gyun;Jung, Jae-Jin;Cha, Jae-Sung;Kim, Woongsup 786
우리는 가상 현실 환경에서 사람이 직접 옷을 입지 않은 상황에서 미리 피팅 상황을 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 이를 위하여 우리는 시스템을 이용한 카메라 촬영과 결과를 출력하는 기능, 그리고 영상처리에서 사람 얼굴 인지, 및 그에 대한 내용을 기반으로 옷을 오버레이하는 기능을 구현하였다. 추가 기능으로는 사람 손동작 인지를 통한 커맨드 제어, 딥러닝을 이용하여 사람의 얼굴에 어울리는 옷을 추천해주는 추천 서비스를 구현하였다. -
Jung, Yong-Ju;Hong, Gee-Yun;Moon, Cho-I;Yoo, Hyun-Jong;Lee, On-Seok 790
방사광 X-ray 이미징 기술은 샘플의 고감도 및 고해상도 3차원 해부구조를 규명하는데 매우 유용하다는 장점이 있다. 따라서 이러한 방사광을 이용해 사람의 조갑병변 연구를 위한 동물모델로서 마우스 조갑의 내부 미세구조를 관찰하였고 상대적으로 구분이 명확하고 의학적으로 의미론적인 구조물을 3D로 가시화하여 조갑 구조 해석에 새로이 활용될 가능성을 확인하고자 하였다. -
본 연구에서는 일반적으로 R,G,B 색 평면의 높은 상관관계를 이용하여 컬러 복원을 시도하던 기존의 방법의 문제점을 정의하고, DCGAN을 활용한 디모자이킹에 관한 연구를 소개한다. 약 2000장의
$256{\times}256$ 이미지를 학습데이터를 이용하였다. 보다 나은 결과를 위하여 R,G,B 색상 채널에 따라 각각의 네트워크를 구성하고 학습하였다. 제안 방법은 Intel Core i7-7770 CPU(3.60GHz), 16GB Memory,NVIDIA GeForce GTX1080Ti 구성의 Laptop에서 진행하였고, 평균 PSNR 22.5dB 정도의 성능을 보인다. -
방사광은 기존 기계학적인 방법으로 분석했던 연구보다 더 정확한 관찰이 가능해 신뢰도가 높은 결과를 얻을 수 있다. 본 연구의 목적은 흰쥐 정강뼈의 미세구조를 3차원적으로 분석 가능한 방사광기반 경X선을 이용해 골다공증의 진단 및 평가에 필요한 정량화된 분석을 구축하고자 하였다. 흰 쥐의 정강뼈를 방사광을 통해 해부학 구조 및 미세내부구조를 얻은 뒤 3차원적 구조분석을 하였다. 그 후, 방사광으로 얻은 영상 데이터를 통해 뼈 내부 구조를 높은 해상도 이미지로 시각화하여 분석을 할 수 있었다. 따라서, 골다공증과 관련된 퇴행성 골격질환의 정량화된 분석방법을 제시하여 근거중심의 평가와 예방의 기초자료가 될 것으로 기대한다.
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그래픽, 물리엔진 등의 다양한 라이브러리의 발전은 게임의 품질을 높이는 반면, 과도한 결합도, 클래스 정체성 상실 등의 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 게임 설계시 다양한 요소들 중 하나인 캐릭터 동작 설계에서 디자인패턴 중 상태 패턴 기법, 명령 패턴 기법 그리고 캐릭터 모터 기법을 사용하여 대기/걷기/뛰기/공격 동작을 구현하였고, 구현한 각 동작을 5000프레임씩 실행하여 프레임당 평균 소요시간과 메모리 평균 사용량을 비교 평가하였다.
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영상 데이터가 대부분을 이루는 멀티미디어 콘텐츠의 저작권 보호를 위해 디지털 워터마킹 기술 중, 영상에 관련된 디지털 워터마킹이 여러 영역에서 연구되어 왔다. 대표적인 영상 데이터에 대한 저작권 공격으로 JPEG 압축이 쓰인다. 그 중, CRT 기반 DCT 영역에서의 워터마킹 방법이 JPEG 압축에 대하여 향상된 성능을 보임으로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 실험 결과를 토대로 최근 발표되었던 CRT 기반 DCT 영역에서의 워터마킹 방법 및 기존 방법들과 비교하여 향상된 성능을 가지는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 워터마크 삽입을 위한 DCT 블록 선택을 DC 계수의 가장 큰 값부터 선택하도록 하며, 추출 시에는 CRT 기반으로 사용되는 조건 내 계수 조정을 통하여 JPEG 압축에 대한 강건함을 증가시켰다.
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본 논문은 인공 대역 확장에서 스펙트럼 포락선 확장 시 발생하는 스펙트럼 왜곡을 줄이는 개선된 조합 매핑(Improved combined mapping) 알고리즘을 제안한다. 벡터양자화를 기반으로 하는 코드북 매핑(Codebook mapping)과 스펙트럼 포락선(Spectrum Envelope)의 선형 의존도를 이용한 선형 매핑(Linear mapping)을 사용하여 각각 확장된 광대역 LSP(Line Spectrum Pair)를 추론하고, 연판정(Soft-decision)을 통해 최적화된 LSP를 추론한다. 제안된 알고리즘으로 합성된 음성신호의 스펙트럼 왜곡(Spectrum Distortion)이 기존 조합매핑으로 얻은 음성 신호의 스펙트럼 왜곡보다 더 적은 왜곡을 갖는 결과를 나타내었다.
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Pedestrian tracking is a particular problem of object tracking, and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars or surveillance systems. After several years of development, pedestrian tracking in videos is still a challenging problem because of various visual properties of objects and surrounding environment. In this research, we propose a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates Convolutional Neural Network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized by a CNN, then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities in color distributions. The experimental results show that our system was able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.
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딥러닝 기술의 발전에 따라, 딥러닝을 Human Pose Estimation에 적용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 여러 기술 중 가장 활발하게 사용이 되고 있는 Open Pose 와 Deeper Cut 기술의 특성을 분석한다.
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Lee, Jihyun;Park, Joonhyuk;Seo, Jisu;Kim, Hojoon 813
X-ray 진단에서 그리드 하드웨어의 사용은 산란선에 의한 영상의 왜곡을 보정할 수 있는 장점이 있는 반면, 반복되는 라인 형태의 그리드 아티팩트를 발생시키는 부작용을 수반한다. 본 논문에서는 이러한 그리드 라인을 제거하는 방법론으로서 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform)을 사용 하는 기법을 제안한다. X-ray 영상에서 그리드 라인의 특성은 피사체의 형태와 영상의 영역에 따라 서로 다른 특성을 갖는다. 이에 본 연구에서는 동적으로 재구성되는 분할 구조를 기반으로 DCT 변환을 적용하고 개별 영역별로 필터전달함수를 최적화하는 방법을 채택하였다. 추출된 주파수 영역 데이터에 대하여 그리드 라인의 대역을 검출하는 알고리즘을 제안하였으며, 필터전달함수로 Kaiser윈도우와 Butterworth 필터를 조합한 형태의 밴드스톱필러(BSF: band stop filter)를 구현하였다. 또한 블로킹 현상을 개선하기 위하여 다중 영상으로부터 경계선 부분의 픽셀값을 결정하는 방법론을 제안하였다. 제안된 이론에 대하여 실제 영상을 사용한 실험결과로부터 그 타당성을 평가하였다. -
Do, Ye-Jin;Cho, Su-Min;Baek, Min-ju;Jo, Hyeon-Eok;Lee, Byong-Kwon 817
현대인들의 건강 관리에 대한 관심과 환경적 요인으로 인해 실내 운동의 중요성이 대두되고 있다. 이러한 사회적 현상을 근거로 본 연구는 다양한 가상 체험 콘텐츠에 적용될 수 있는 자이로 센서가 부착된 로잉 머신 솔루션을 제안한다. -
본 논문에서는 전영역 탐색기반의 방법과 비교하여 예측화질은 거의 유지하면서 무의미한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 PDE 기반으로 각 후보 지점에 대하여 부분 블록 에러 합을 계산하고, 이에 따라 다음 단계에서 진행할 후보들을 선별하고, 최소 에러지점의 최적후보에 대해 단계별 안정성을 비교 판단하여 그 다음 단계의 진행 여부를 결정함으로써 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 이를 통하여 전체의 최소블록매칭에러를 갖는 지점을 조기에 발견하고, 불필요한 후보들을 더 빨리 제거함으로써 불필요한 계산량을 줄이고 계산속도 향상을 얻을 수 있다.
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Estimation of 3-D objects from 2-D images is inherently performed by either motion or scene features methods as it has been described in different literatures. Structure from motion as a method employed in this study uses calibrated camera and reconstructed 3-D points from the structure of the scene for reliable and precise estimates. In this study we construct 3-D shapes using color pixels and reconstructed 3-D points to determine observable differences for the constructed 3-D images. The estimation using reconstructed 3-D points indicates that the sphere is recovered by the use of scale factor due to its known size while the one obtained by using color pixels has look similar to the former but different in the scales of the axes.
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Gao, Rui;Hao, Shujia;Huang, Kaisi;Jin, Yong;Xi, Yulong;Chu, Phuong;Lee, Dajeong;Cho, Seoungjae;Lee, Seungsoo;Cho, Kyungeun 825
In this paper, we propose a terrain processing system that can display real and large terrains. The system integrates real terrain display and interaction, which makes up for the lack of interactive functions in mainstream terrain visualization software. In addition, the system provides functions such as line marking, volume calculation, and contour display. -
최근 몇 년 동안 딥러닝 기법을 이용한 객체 검출이 뛰어난 성능을 보여주었다. 얼굴 검출은 도전적인 문제로 많은 연구가 되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 적용할 수 있는 객체 검출을 위한 딥러닝 방법을 살펴보고, 얼굴 데이터 셋을 이용하여 훈련시켜 얼굴 검출에 적용한다. 훈련된 모델의 크기는 임베디드 환경에 적합한 메모리 요구량을 보여준다.
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Shin, Hyunjun;Choi, Younchang;Sa, Jaewon;Chung, Yongwha;Park, Daihee;Kim, Hakjae 830
사람의 출입이 없는 폐쇄된 돈사에서 돼지에 대한 자동 감시 시스템에 관한 연구는 돼지의 움직임을 탐지 및 추적함으로써 돼지의 상태를 실시간으로 분석하기 위해 진행되고 있다. 그러나 돈사 내 감시 카메라를 통한 돼지의 움직임 탐지 및 추적은 여러 환경적/구조적인 제약으로 인하여 문제점이 발생한다. 특히, 돈사 내 사료통 등과 같은 고정 구조물에 의하여 돼지를 정확히 탐지할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 고정 구조물에 가려진 돼지 영역을 탐지하기 위하여 먼저 구조물의 영역을 설정 후 제거하고, 돼지의 가려진 영역을 가려지지 않은 영역 정보를 이용하여 보정하는 픽셀 보간 기법을 제안한다. 실험 결과, 구조물에 의하여 가려진 돼지의 영역이 적절히 보간되었고, 실시간으로 처리(평균 보간 수행 시간은 2~3 msec)됨을 확인하였다. -
Lee, Han-Hae-Sol;Choi, Younchang;Sa, Jaewon;Chung, Youngwha;Park, Daihee;Kim, Hakjae 833
최근 돼지의 상태 및 행동을 분석하기 위하여 카메라를 이용한 돈사 내 돼지에 대한 감시 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 대부분의 국내 돈사는 돼지를 밀집 사육하는 방식이기 때문에 돼지의 겹침이 빈번하게 발생한다. 돼지들 간 겹침이 발생하게 되면 한 마리의 돼지로 인식하는 문제가 있기 때문에 개별 돼지의 탐지 및 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 깊이 정보 영상을 이용하여 겹침 돼지를 탐지하고 개별 돼지로 특정 하는 방법을 제안한다. 즉, 임계 값을 설정하여 돼지와 배경을 분리함으로써 돼지들의 영역을 탐지하고, 탐지된 돼지들의 영역 크기를 비교하여 겹침 돼지를 탐지한다. 이후 탐지된 겹침 돼지의 깊이 정보를 이용하여 겹침 돼지를 두 마리의 돼지로 특정한다. 실험 결과, 겹침 돼지를 탐지하였고 탐지된 겹침 돼지에 대하여 각각 서 있는 돼지와 누워 있는 돼지로 특정 하였다. -
Kim, Ji-In;Jeon, Ho Hyeong;Kim, Jung-Muk;Kwon, Goo-Rak 836
최근 신재생 에너지 자원으로 지속적인 개발이 이루어지고 있는 태양광발전시스템의 효율적이며, 사용자의 편의성을 위한 관리 및 운용 방법에 대한 연구가 다양한 방식으로 이루어지고 있다. 기본적인 분류로는 설계, 시공, 유지보수 등의 측면으로 연구가 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 유지보수 측면에 대한 내용이다. 태양광발전시스템의 효율적인 에너지 수급을 위해서는 외부 패널에 대한 유지관리가 가장 중요하다. 패널은 실외에 설치되기 때문에 다양한 이유로 손상 또는 오염되기 쉽다. 이에 따라 본 논문에서는 실외 패널의 손상 유무 및 오염정도를 영상으로 판독하는 방법에 대해 설명한다. -
Jung, Seungwon;Kim, Chung-Il;Moon, Jihoon;Hwang, Eenjun 839
인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다. -
현재 다양한 성격을 가진, 무수히 많은 웹사이트들이 존재하고 있다. 웹사이트에 접속시 또는 이벤트 실행 시 걸리는 로딩 시간은 사이트를 이용하는 사용자로 하여금 서비스의 질 문제를 야기시킬 수 있으며 나아가서는 비즈니스에서 큰 영향을 미칠 수 있다. 이러한 이유 등으로 브라우저들의 성능은 점점 좋아지고 있으며, 복잡해지는 프론트엔드 로직에 따라 다양한 환경에서의 빠른 개발 및 웹 페이지 성능 개선을 위한 각종 Javascript 프론트엔드 프레임워크들도 등장하고 있다. 비동기 통신 방법인 Ajax 기술을 사용하는 프레임워크를 통해 렌더링 처리 방안을 확인해보고, 속도 성능에 대한 비교 분석을 한다.
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최근 4차 산업혁명이 이슈가 되면서 빅 데이터나 인공지능에 대한 연구가 활발해지고, 이를 통해 자동화 및 자율화가 제조 공정이나 차량 운행 등에서 활용되고 있다. 또한 이를 위해서 데이터를 분석하고 정제하며 시각화를 효과적으로 하는 방법에 대한 관심도 같이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 자동화 공장의 제품을 관리함에 있어 데이터를 쉽게 이해할 수 있도록 시각화하는 방법에 대한 연구를 수행했다. 이를 위해 D3 자바스크립트 라이브러리를 통해 웹기반으로 구현한 제품과 장애를 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 개발했다. 제안하는 관리 시스템은 자동화 공장의 제조 공정 중 제품이나 장애 상황에 대한 이해를 빠르게 하도록 하여 의사결정 하는데 기여할 것이다.
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Kwon, Ye-Jin;Jeon, In-ho;Lee, Jong-Suk Ruth;Seo, Jerry H. 849
계산과학공학은 사용자에게 다양한 계산 공학 문제의 해결을 위한 수치적 해석을 컴퓨터 자원을 이용하여 해셕 결과를 도출해 내는 과정이다.현재 EDISON 서비스의 시뮬레이션 환경은 통합적인 하나의 소프트웨어로 구성되어 있지 않고 각 모듈 별로 서비스를 연계하고 데이터를 공유할 수 있도록 시스템 플랫폼을 구축하고 있는 중이다. 하나의 계산과학공학 시뮬레이션 서비스를 제공하기 위해서는 각 모듈간의 유기적인 서비스 공유가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 각 모듈간의 서비스 공유 및 시스템 리소스 사용을 위해 모듈간의 커뮤니케이션을 위한 인터페이스를 설계하고, 각 시스템 모듈을 등록하여 플랫폼 내 시뮬레이션 시스템을 구축하였다. -
현재 맥파(ECG; Electrocardiogram) 및 뇌파(EEG: electroencephalography)의 파형 분석기술은 다양하게 적용되고 있으니 이들을 종합적으로 활용한 개인용 건강서비스 개발은 아직 미비 한 상태이다. 본 논문에서는 측정대상자의 정신적 혹은 육체적 피로도를 나타내는 8가지의 지표로서 집중도, 전두엽 비대칭 정도, 좌우뇌 활성도 대칭 값, 알파파 및 베타파 훈련도 (이상은 뇌파 분석 결과), 스트레스 레벨, 심박 수, 자율신경균형도 (이상은 맥파 분석 결과)]를 개인에게 알려주는 생체정보기반 개인건강 관리 소프트웨어 시스템의 설계 및 개발 결과에 대하여 서술한다.
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사용자 위치 기반 방문지 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 기존 장소 추천 모델은 모든 사용자가 방문지 선택을 결정하는 항목에 동일한 가중치를 부여한다고 가정하여 주어진 정보안에서 정확도를 최대화 시키는데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 모델은 사용자의 항목별 선호도가 모델의 가정과 일치하지 않을 때 추천 정확도가 급감한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 방문지 선택을 결정하는 항목에 가중치를 사용자가 직접 설정하고, 이를 토대로 장소를 추천하는 모델 및 알고리즘을 제안 및 구현한다. 제안하는 기법을 통해, 상이한 요구사항을 지닌 방문 후보자가 자신의 경향성을 반영한 장소를 추천 받는 서비스를 제공할 수 있다.
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Hong, Ju-Yeon;Lee, Min-Ji;Yang, Hyeon-Jin;Choi, Bo-Sun;Kim, Jin-Man;Lee, Eui Chul 860
오늘날, 현대인들의 생활 속에서 스마트폰을 빼놓을 수 없을 만큼 스마트폰을 장시간 이용하는 사람들이 많다. 스마트폰 이용시간이 늘어날수록 목을 숙인 자세를 유지하게 되며, 이는 VDT 증후군 중 거북목증후군을 발생시킬 가능성이 높다. 본 논문에서는 사용자의 목 각도를 유추해 거북목 자세가 일정시간 유지될 때 알림기능을 제공하는 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션을 통해 스마트폰 사용자들이 자신의 자세를 인지하고 올바른 자세로 교정할 수 있도록 유도하였다. 본 애플리케이션은 스마트폰의 기울기에 따라 사용자의 목각도를 추측하기 때문에, 스마트폰의 기울기와 목각도간의 상관성 분석 실험을 수행하여 애플리케이션의 유효성을 입증하였다. -
본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.
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Kim, Seong-Uk;Lee, Hyung-Tak;Lee, Yun-Sung;Hwang, Han-Jeong 866
본 연구는 표면 근전도를 이용하여 서로 다른 손가락 움직임을 분류하여 일상 생활 속 다양한 사물(e.g, TV, 에어컨 등)을 제어하는 시스템을 개발을 목표로 한다. 손등에 총 4 개의 양극성 전극을 사용하여 피험자 5명으로부터 표면 근전도를 측정하였다. 각 피험자는 검지, 중지, 약지, 소지를 구부리는 동작 및 휴직 상태에 다섯 가지 다른 과제를 각각 3초씩 50회 수행하였으며, 이 때 표면 근전도를 피험자의 손등에서 측정하였다. 측정한 근전도 신호의 분산을 특징으로 추출하여 선형 판별 분석을 적용한 결과 평균$81.3{\pm}6.3%$ 의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 추후 분류 정확도 향상을 위한 추가 연구를 통해 시스템의 신뢰도를 더욱 향상시키고 실제 사물을 제어하는 시스템을 개발하고자 한다. -
온라인 뉴스 소비의 확산과 함께 댓글은 여론 형성에 큰 역할을 담당한다. 그러나 아직 댓글에 영향을 미치는 형식 요소에 대한 실증 데이터 기반의 연구는 미흡하다. 본 연구는 이의 시작으로 온라인 뉴스 기사 소비의 두 가지 중요 요소 즉, 헤드라인과 댓글의 관계에 대해 다루고자 한다. 이를 위해, 헤드라인의 논조 유무에 따른 댓글의 논쟁 활성화 정도 차를 확인하고자 댓글의 수와 길이를 분석하였다. '이세돌, 알파고 바둑대결', '최저임금', '북미회담' 기사로 총 537건의 해드라인과 약 85만개의 댓글을 수집하였다. 그 결과 논쟁 활성화 측면에서 논조가 있는 헤드라인일때 댓글의 수가 많고 길이가 길어 논쟁이 더 활발한 것을 할 수 있었다. 또, 댓글의 논쟁 주제도 차이가 있어 헤드라인의 논조가 있는 경우에 의견이나 감정을 표출하는 토픽이 더 많았다. 본 연구는 실증 데이터를 통해, 헤드라인의 논조 유무가 댓글의 논쟁의 활성화 정도와 주제에 영향을 주는 요소임을 밝힘으로써 댓글 소비에 대한 새로운 관점을 제시하고, 헤드라인의 형식 요소의 연구의 중요성을 확인한 데 그 의의가 있다.
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화학공정 플랜트와 같이 위험한 작업현장에서 현장 조업자 또는 초기 대응자가 능동적이고 신속한 대처가 가능한 가상현실기반 안전대응 훈련기술에 있어, 원하는 시설물을 가상으로 탐색할 수 있는 네비게이션 임무를 통한 체감공간인식 및 임무수행기술이 중요하다. 본 연구에서는 작은 크기를 가지는 단방향 트레드밀의 장점과 선회 보행이 가능한 전방향 트레드밀의 장점을 일부 결합하여, 작은 각도 범위의 좌우 선회 이동을 지원할 수 있는 트레드밀 인터페이스 시제품을 이용한 사용자 모션인식 및 통합제어 기술개발 과정과 결과를 소개 하고자 한다.
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Kim, Kye-young;You, Young-kyu;Park, Jung-eun;Lee, Ha-young;Hwang, Kwang-il 875
본 논문에서는 영상 처리 라이브러리 OpenCv를 이용하여 3구 당구 스포츠의 당구공 및 쿠션 인식과 공끼리의 충돌 여부, 각도, 쿠션과의 충돌을 실시간 영상 분석하고 이를 활용하여 시스템이 사용자의 차례에서 득점을 판별하고 자동으로 채점하여 모니터 할 수 있는 자동 채점 시스템을 개발한다. 기존의 공에 센서를 삽입하는 것과 달리 본 연구에서는 기존 당구 시스템에 카메라와 보드만을 추가하여 득점 여부를 분석함으로써 보다 실용적이고 호환성을 가능케 하였다. 실제 프로토타입 개발과 테스트를 통해 개발된 시스템과 사용자 제공 디스플레이를 통해 기능 및 성능을 검증하였다. -
위 본문은 얼굴 변장인식의 필요성에 대해 언급을 하고 있다. 해당 논문은 얼굴 변장 인식의 기존의 연구 소개와 동시에 열화상 카메라로 촬영한 영상이 얼굴 변장 인식에 더욱 적합한 이유를 설명한다.
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Recently technological advancements have allowed visible, infrared and thermal imaging systems to be readily available for security and access control. Increasing applications of facial recognition for security and access control leads to emerging spoofing methodologies. To overcome these challenges of occlusion, replay attack and disguise, researches have proposed using multiple imaging modalities. Using infrared and thermal modalities alongside visible imaging helps to overcome the shortcomings of visible imaging. In this paper we review and propose hybrid feature extraction methods to combine data from multiple imaging systems simultaneously.
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드론은 최근 기상관측, 영상촬영, 인명구조 등의 다양한 분야로 활용 가능성이 입증되고 있다. 이에 따라 다양한 산업 분야에서 드론 적용을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 또한 민간용 시장으로 빠르게 확산되고 있다. 이러한 확산은 일반인들도 드론에 대한 이해와 활용 관점을 가지게 되었고, 실험용 드론 시스템 제작/개발로 이어지고 고 있다. 그러나 드론은 비행체의 물리적 특성상 정밀한 제어가 용이하지 않기 때문에 많은 연습이 필요하다. 또한 법적으로 드론을 비행시킬 수 있는 공간이 다양하지 못하다. 따라서 이 논문에서는 드론을 처음 접하거나 조종이 미숙한 사람들을 대상으로 드론의 비행 조종 연습을 할 수 있는 웹 기반의 교육용 소프트웨어를 개발하고 그 실용 가능성을 평가한다.
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This paper researches a way of detecting fish robots moving in an aquarium. The fish robot was designed and developed for interactions with humans in aquariums. It was studied merely to detect a moving object in an aquarium because we need to find the positions of moving fish robots. The intention is to recognize the location of robotic fish using an image processing technique and a video camera. This method is used to obtain the velocity for each pixel in an image, and assumes a constant velocity in each video frame to obtain positions of fish robots by comparing sequential video frames. By using this positional data, we compute the distance between fish robots using a mathematical expression, and determine which fish robot is leading and which one is lagging. Then, the lead robot will wait for the lagging robot until it reaches the lead robot. The process runs continuously. This system is exhibited in the Busan Science Museum, satisfying a performance test of this algorithm.
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가상현실 (Virtual Reality, VR) 컨텐츠가 다양해지면서 사용자들의 관심도 높아지고 있다. 초기 VR 컨텐츠는 헤드 마운티드 디스플레이 (Head Mounted Display, HMD)와 컨트롤러만 사용한다. 사용자의 요구가 높아지면서 현실적인 컨텐츠 구현을 위해서 사용자의 신체 움직임으로 제어하는 풀 바디 트래킹(Full Body Tracking) 기술이 도입되고 있다. 머리에 착용하는 HMD와 양손으로 제어하는 두 개의 컨트롤러 뿐만 아니라 모션캡쳐장비, 트래커 장비를 사용자의 다양한 위치에 착용시켜, 세밀한 움직임 트래킹이 가능해졌다. 본 연구에서 서브 모션 기반의 움직임 추적 방법과 이를 기반한 서브모션 시스템을 제안한다. 서브모션 시스템은 VR 컨텐츠에 사용되는 사용하는 센서 위치를 VR캐릭터의 대응되는 위치에 출력하는 방식이 아닌, 사용자의 움직임에 따라 다양한 센서 위치 변화를 인식하고, 이를 기반으로 VR에서 사전에 지정된 모션을 인식 및 출력한다. 사용자의 움직임을 세분화하여 각각의 연속된 서브모션들로 인식하고, 각각의 서브 모션에서 연속적으로 인식 가능한 서브 모션을 분기를 통해 정의하고 인식함으로써 다양하고 자유도 높은 모션 처리가 가능하다. 선행 기술들의 문제점인 고정된 데미지 방식 및 부자연스러운 모션을 해결하고 사용자에게 실제와 같은 동작을 취하도록 유도하여 몰입감등을 부여할 수 있다. 서브 모션들을 자동적으로 생성하는 시스템을 통해 풀 바디 트래킹 VR 컨텐츠에 적용 가능한 엔진을 연구 및 개발하여 해당 산업의 발전에 이바지하고자 한다.
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본 논문에서는 키넥트(kinect)의 인체 추적 기능을 사용하여 다중 레이어 기능을 제공하는 제스처 인식 기반 드로잉 시스템을 설계 구현하였다. 제안된 드로잉 시스템은 제스처를 통해 자유롭게 그림을 그릴 수 있는 시스템으로 그림을 그리는 붓의 굵기 선택, 지우개를 이용한 그림 지우기, 사물을 이용한 물감색 선택, 템플릿을 이용한 그림그리기 등을 수행하는 다양한 제스처가 정의 되어 있고, 제스처를 이용하여 화면에 자유롭게 그림을 그릴 수 있도록 함으로써 사용자의 몰입감과 흥미를 높일 수 있도록 설계 구현되었다. 제안 시스템은 원하는 템플릿을 이용하여 색칠하기를 수행하는 템플릿 기반 드로잉 레이어와 템플릿 없이 자유롭게 그림을 그리는 프리 드로잉 레이어를 지원함으로써 다양한 그림 그리기가 가능하도록 구현되었다.
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고령사회에 대응하기 위한 휴먼케어 서비스 로봇은 다양한 동적 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해 서비스 선택 엔진을 요구한다. 서비스 선택 엔진은 로봇이 수집한 각종 원시 데이터를 활용하여 계층적으로 상위 수준의 정보로 가공하고 최종 단계에서는 휴먼케어 전문가가 설계한 규칙에 의해 사용자에게 제공할 서비스를 선택한다. 본 논문에서는 휴먼케어 서비스 로봇을 위해 기계학습 기반의 지식 생성과 규칙 기반의 지식 생성을 함께 활용하여 하이브리드 형태로 계층적 지식을 생성하고, 생성된 지식을 바탕으로 서비스를 선택하는 메커니즘을 제공할 수 있는 서비스를 선택 엔진 내용을 설명한다.
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Park, Jin-Hoon;Choi, Jae-Woo;Kim, Hyo-Geon;Yoo, Kwan-Hee 900
본 논문에서는 키넥트 센서와 아이트랙킹 센서를 이용하여 동작 제스처와 시선 추적하는 방법을 나타내고 이것을 사격 게임에 적용한다. 제스처는 키넥트 센서로 인식이 되고 모델로는 팔목, 손을 이용한다. 시선 추적은 아이트랙킹을 이용하였고 더불어 눈의 위치 값을 이용해 사람이 고개를 돌렸는지까지 알 수 있다. 이 시스템을 통해 키넥트와 아이트랙킹의 연동을 통한 컨텐츠가 얼마나 가능성이 있는지 제시하고 평가하였고, 앞으로도 새로운 활용방안이 나올 수 있음을 확인하였다. -
본 논문에서는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작 도구의 설계를 위해 동적 프로젝션 매핑의 유형과 그에 따른 인터렉션, 이펙트 효과, 그리고 적용되고 있는 객체 추적 방법을 분석하였다. 움직임이나 형태가 고정된 대상체에 영상을 투영하던 정적 프로젝션 매칭의 방법과는 다르게 최근 소개되고 있는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠들은 다양한 객체 추적 방법을 적용하여 프로젝션 매핑의 적용 대상 및 내용이 다양화되고 있다. 그러나 이에 따른 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작도구의 개발이 요구되고 있다. 이에 향우 저작도구의 설계를 위한 사전연구로 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠의 특성을 분석하였다.
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오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.
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금속탐지 센서는 공항, 접경지역 같은 다양한 보안 분야 등에서 널리 사용하고 있는 센서이다. 이러한 금속탐지 센서는 홀 현상을 이용하는가, 맴돌이 전류를 색출하여 탐지하는가 등에 따라 방식이 나뉘게 된다. 본 논문에서는 이러한 방식들 중 미세한 저항의 변화를 탐지하는 이방성 자기저항을 이용하여 다른 방식의 센서들보다 전력소보가 적고 정교한 탐지가 가능하도록 하였다. 또한 센서의 축을 늘려 더욱 넓은 원형범위에서 금속을 탐지할 수 있게 하였다.
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Sim, Yeon-Ju;Kwon, Ji-Hyeon;Kim, Min-Ju;Park, keon-Kuk;Kim, Young-Bong 913
오늘날 다양한 VR(Virtual Reality) 기술의 발전으로 체감형, 몰입형 컨텐츠 시장이 급속도로 확대되고 있다. VR 기반 컨텐츠는 게임과 애니메이션, 영화와 같이 소비자에게 엔터테인먼트를 제공하는 목적으로 주로 활용되고 있다. 그러나 VR기술은 엔터테인먼트 뿐만 아니라 사용자에게 더욱 다양한 경험을 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 정보전달 위한 VR 게임을 설계 및 구현하고자 한다. 제안한 방법을 통해 미술관과 사적 건물 등과 같이 사용자에게 엔터테인먼트와 더불어 정보전달을 목적으로 하는 컨텐츠에 적용하여 활용할 수 있을 것이다. -
심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.
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This paper describes a method to classify simple circular artificial markers on surfaces of a box on the back of hand to detect the pose of user's hand for VR/AR applications by using a Leap Motion camera and two IMU sensors. One IMU sensor is located in the box and the other IMU sensor is fixed with the camera. Multi-layer Perceptron (MLP) algorithm is adopted to classify artificial markers on each surface tracked by the camera using IMU sensor data. It is experimented successfully in real-time, 70Hz, under PC environments.
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Choi, Seung-June;Kim, Eun-Yeol;Kim, Jung-Hwa;Hwang, Chae-Eun;Choi, Tae-Young 924
본 논문에서는 거동이 불편한 환자나 장애인들을 위해 신체에 착용하는 부가적인 장비 없이 멀리 있는 가전을 직접 움직이지 않고 편리하게 제어할 수 있는 RGB-D 카메라를 활용한 손 인식과 딥러닝 기반 IoT 장치 컨트롤 시스템을 제안한다. 특히, 제어하고자 하는 장치의 위치를 알기 위하여 YOLO 알고리즘을 이용하여 장치를 인식한다. 또한 그와 동시에 RGB-D 카메라의 라이브러리를 이용하여 사용자의 손을 인식, 현재 사용자 손의 위치와 사용자가 취하는 손동작을 통하여 해당 위치의 장치를 제어한다. -
Gu, Ye-Jin;Lyu, Changjin;Lee, Su-Bin;Chung, Wan-Young 928
고립된 해상 작업 환경에서의 작업자의 건강상태 관리와 혹시 모를 추락탐지는 작업자의 안전을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 고립공간 작업자의 안전을 모니터링하기 위한 헬멧에 부착할 수 있는 IoT 시스템을 위한 알고리즘을 제안한다. 이는 장치가 작업 중에 긴급 상황인지 신속하게 판단할 수 있다. 스마트폰은 누구나 들고 다니기 때문에 사용자 환경은 스마트폰을 이용하여 적용되었다. 작업자들이 착용할 용도이기 때문에 PPG 센서는 불편하지 않도록 귀에 부착한다. PPG 센서를 단독으로 사용하여 스트레스 정도를 파악한다. 3축 가속도 센서는 헬멧에 부착되고 추락을 감지하는데 사용된다. 우리는 여러 센서와 블루투스 통신을 이용하여 발전된 센서 시스템을 만든다. 또한, 우리는 3축 가속도 샘플을 분석하고 정규화하는 알고리즘을 JAVA에서 구현하였다. 스마트 폰을 사용하는 이점은 신호 처리를 위해 별도의 마이크로프로세서(mcu)가 필요하지 않으며 내부 통신 시스템을 통해 제어 센터에 정보를 전송할 수 있다는 것이다. -
Kim, woo-jin;Kim, Hae-bin;Kown, byeoung-yune;Song, Kyoung-won;Choe, Tae Young 932
혼자서 영유아를 돌볼 때 아이 옆을 비우고 일을 처리하게 된다. 이 때 아이를 신경 쓰며 추가적인 시간과 노력을 소비하게 된다. 이러한 부재를 해결하기 위해 아이돌봄 보조가 필요하게 되었고 IoT를 통해 해결하려는 많은 노력이 있었으나 확장성의 제한으로 실효성 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 SNS 채팅봇과 결합하여 확장성과 사용자에게 친근감을 줄 수 있는 IoT 스마트모빌을 설계 및 구현하였다. 본 IoT 스마트모빌은 원격에서도 사진, 온습도 및 미세먼지와 같은 환경을 확인 할 수 있으며 아기가 울거나 환경이 불쾌해지면 알람을 받아볼 수 있는 시스템이다. -
Cha, Woosuk;Yoo, Eunkuk;Kim, Yeongjun;Kim, Jinsoon 936
본 논문은 IoT 환경에서 MQTT 대량 브로커와 대량 클라이언트간 효율적인 접속을 지원하기 위해 대량 접속처리 기능을 제공하는 CA(Connectionb Agent)를 포함한 MQTT 메시지 서버를 설계, 구현하였다. MTQQ 프로토콜은 MQTT 브로커와 MQTT 클라이언트로 구성되며, 각 MQTT 클라이언트는 MQTT 브로커의 중재를 받아 Pub/Sub 방식으로 메시지를 상호 전송한다. 이를 위해 MQTT 프로토콜은 MQTT 브로커와 MQTT 클라이언트 간 접속기능만을 제공한다. 실험결과에서 MQTT 메시지 서버는 초당 평균 12,500 건의 클라이언트 접속요청을 처리하였고, 20만건의 접속요청 처리에 16초가 소요되었다. -
Kim, So-Yong;Kim, Cheol-Min;Kim, Byung-Oh;Koh, Seok-Joo 939
최근 LED 조명을 활용한 가시광 통신(VLC: Visible Light Communications)기술이 주목을 받고 있다. 가시광 통신 기술은 Bluetooth, ZigBee 등과 함께 새로운 인터넷 접속 기술로 활용될 수 있으나 전송 용량의 한계 때문에 실제 적용이 힘든 상황이다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 키-값 데이터베이스 패러다임을 적용한 가시광 통신 기반의 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 모델을 제시한다. 제안하는 IoT 환경은 플렛폼 서버, 게이트웨이, VLC 송신기 및 VLC 수신기로 구성된다. IoT 통신을 위한 각 장비의 기능 및 프로토콜 스텍을 설계하고 실험 환경에서 각 장치의 초기화 절차 및 데이터 전송 과정을 검증하였다. 실험결과, 각 장비의 초기 구동 시간을 포함하여 1분 이내에 VLC 기반의 IoT 환경 구축이 가능함을 확인하였다. -
Park, Jun-young;Kim, Doo-Hyeon;Kim, Su-ho;Park, Jin-woo;Choi, Byeong-jo 943
본 논문은 공공데이터 API를 활용한 ITS(Intelligent Transport System)를 구현하여, 버스 승하차 관련 문제를 개선하는 버스 승하차 사전 알림 시스템에 관한 것이다. 수도권 및 대도시 전체 버스 관련 민원신고 중 가장 많이 차지하는 부분이 버스의 정류장 무정차 통과 및 승차거부 문제다. 이를 해결하기 위해 사전에 승객의 승하차 여부를 버스 운전사에게 미리 알리는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 승객용 애플리케이션, 중앙 서버 그리고 버스에 설치되는 디바이스로 구성되어 있으며 예비 승하차 승객이 애플리케이션을 이용하여 자신이 원하는 버스에 대한 정보를 MQTT Broker를 이용하여 서버에 보내고 서버는 해당 버스의 정보와 현재 노선의 운행 현황을 주기적으로 확인하여 요청 정류장 이전에 도달하였을 때 버스 운전자 측 디바이스에 신호를 보내어 버스 운전자가 예비 승하차 승객이 있음을 사전에 알 수 있게 한다. 이 시스템을 통해 무정차 및 승차거부 문제를 근본적으로 해결하여 사용자 편의 승객 안전 일반 차량 운전자 안전 도로 교통 안정화를 도모한다. -
ICT 기술이 발전함에 따라 다양한 분야에서 사물 인터넷을 활용한 서비스들이 구현되고 있다. 그중에서 비콘을 이용한 위치기반서비스(Location-Based Service)는 산업분야에서 활용성이 높다. 스마트 팩토리에서 비콘을 제품이나 박스에 부착하여 통합 물류관리를 시스템을 구축하고, 병원에서는 환자의 상태 혹은 위치를 모니터링하기 위해 비콘을 활용한다. 위치기반서비스를 구현하기에 있어 비콘의 위치를 파악하는 기술이 선행되어야 하고 본 논문에서는 신경망 학습(Neural Network)을 활용하여 RSSI(Received Signal Strength Indication) 기반 비콘의 위치를 추론하는 기법에 대해서 연구한다. 신경망 학습결과 94.89%의 위치 정밀도를 보였다.
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Heo, Sae-Young;Park, Sang-Wook;Jung, Soon-Ho;Woo, Jong-Ho 949
기존의 옷장은 기본적인 옷을 보관하는 역학에는 충실하였으나, 최근 빠르게 변화는 외투 관련 시장과 스마트 홈 시장을 따가기에는 부족함이 있었다. 이에 우리는 옷장에 자동으로 제어되는 제습기와 보유 중인 옷을 관리할 수 있는 스마트 거울을 장착하여 의류 관리를 더욱 편하게 할 수 있도록 하고자 하였다. -
Oh, Dong-Hwa;Shin, Ju-Beom;Kwon, Na-Yeong;Cho, Woo-Hyun 953
일상 속 어느 곳에서나 쉽게 볼 수 있는 것이 거울이다. 스마트 미러 시스템은 거울을 이용해 현대인들의 편의적 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 똑똑한 거울이다. 스마트 미러 시스템은 거울을 비치할 수 있는 곳이라면 어디든 설치가 가능하고 음성인식, 모바일 어플리케이션 등을 이용해 사용자들에게 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공할 수 있다. -
Park, Yu-Hwan;Jeong, Yeong-Bin;Lee, Jeong-Hun;Hwang, Kwang-il 956
각종 테러 및 범죄 예방을 위한 지능형 영상분석 시스템을 구현하는데 기본적으로는 로컬 기반의 처리를 진행하고 필요에 따라 클라우드 기반의 처리가 병렬적으로 처리됨과 동시에 기존의 시스템에서 추가적인 구축, 설비비용 없이 설치되어있던 DVR 또는 NVR 장치를 활용하여 간단한 소프트웨어를 추가함으로서 영상분석 서비스를 이용 가능하도록 하여 영상분석 결과에 대한 신뢰성이 높고 비용 절약적인 하이브리드 지능형 침입 감지 시스템을 제안. -
Choi, Min-Ho;Kim, Jae-Hyun;Choi, Eun-Young;Lee, Hyun-Kyung;Kang, Woo-Chul 960
응급환자의 구급상황은 작은 시간도 환자의 생명에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 응급상황에서 구급대원의 조끼에 부착된 기기를 통해 음성으로 상황을 기록하고 병원 및 119센터와 실시간으로 공유해 환자의 골든타임을 확보하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 상황에 대한 객관성을 확보하고, 환자의 사후 처방을 보조하는 효과가 기대된다. -
Hwang, Seung-Hyun;Kang, Ji-Hun;Chung, Kwang-Sik;Yu, Heon-Chang 964
운영 체제 수준 가상화 기술의 결과물인 컨테이너는 경량화된 가상화 환경의 특징과 도커 프로젝트를 통한 손쉬운 패키지 관리와 배포를 특징으로 급격히 성장하였다. 이로써 컨테이너를 기반으로 한 IoT 클라우드 구성에 관한 연구가 진행되고 있지만, 한정된 자원과 성능을 가진 IoT 장치에서는 컨테이너의 가용성을 보장하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 컨테이너의 서비스가 종료되고 다시 개시되기까지의 시간이 어떤 요인에 의하여 영향을 받는지 분석한다. -
Park, JaeSeok;Lee, JaePhil;Lee, Jin-Gu;Jo, HanByeol;Kang, WooChul 968
본 논문에선 드론의 장거리 비행을 합리적으로 수행하기 위한 배터리 교환 스테이션과 스테이션으로의 비행 유도와 균일화된 배터리 형태를 제공해줄 배터리 팩의 개발을 제안하고자 한다. 장거리 비행을 필요로 하는 드론은 제시된 배터리 팩을 사용하여 주변의 배터리 교환 스테이션을 이용할 수 있다. 드론은 주기적으로 배터리를 교환받으므로 장거리 비행 임무를 수행할 수 있게 된다. -
RTLS (Real Time Locating Systems)는 자신의 위치를 실시간으로 전송하는 하드웨어와 이를 확인하는 소프트웨어로 구성 된 기술이다. 이 기술은 저비용의 하드웨어를 이용한 무선 통신 기술을 기반으로 사람 및 물체의 위치 추적이 실시간으로 가능하기 때문에, 산업 현장을 비롯한 다양한 분야의 요구가 증가하고 있다. 현재는 RTLS 하드웨어 설계에만 연구의 초점이 맞추어짐에 따라 이를 활용하기 위한 소프트웨어의 연구 자료 수집은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 RTLS 하드웨어를 활용한 실시간 태깅 데이터를 모니터링하는 목적으로 소프트웨어를 설계 및 구현하고, 향후 연구 내용들을 기술한다.
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Kim, Hongjae;Choi, Heewoong;Youn, Bora;Kim, Okgeon;Cho, Joongwhee 975
본 논문은 대형마트와 같은 유통업계에서 무인계산시스템의 자동화로 소비자의 계산 편리성 증대를 위한 딥러닝과 영상처리를 활용한 무인계산시스템을 제안한다. 소비자가 무인계산시스템의 컨베이어 벨트 위에 계산할 물품을 올리면 벨트 끝에 위치한 카메라로 이동하여 촬영한 물품의 이미지를 딥러닝과 영상처리로 분석하여 제품의 리스트를 제공, 결제가 완료되면 서버에 전송하여 재고를 관리하고 발주가 필요한 제품은 자동으로 발주하는 시스템이다. -
스마트 토이(Smart Toy)란 인공지능이나 사물인터넷과 같은 차세대 정보통신기술이 접목된 장난감을 의미한다. 장난감의 고유 특성상 사용자의 만족감을 부여하는 목적만을 전부로 하지만, 스마트 토이의 기능들을 활용하여 사용자로부터 흥미도 및 이용 측면 등의 데이터를 수집할 수 있다면, 사용자의 만족감 및 발달 정보 등의 부가 효과들을 기대할 수 있다. 이에 본 연구에서는 스마트 토이를 활용한 사용자의 데이터 수집을 위한 인터페이스를 설계하고, 그 내용을 기술한다.
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건설 중장비용 멀티미디어 시스템을 위한 스마트 제어기술은 고객의 스마트폰을 이용하여 오디오 업그레이드 및 스마트 음원 재생, 오디오의 액정 표시 장치 및 제어 판넬의 기능을 수행한다.
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Nguyen, Van-Quyet;Nguyen, Huu-Duy;Nguyen, Giang-Truong;Kim, Kyungbaek 984
In an Internet of Thing (IoT) environment, entities with different attributes and capacities are going to be connected in a highly connected fashion. Specifically, not only the mechanical and electronic devices but also other entities such as people, locations and applications are connected to each other. Understanding and managing these connections play an important role for businesses, which identify opportunities for new IoT services. Traditional approach for storing and querying IoT data is used of a relational database management system (RDMS) such as MySQL or MSSQL. However, using RDMS is not flexible and sufficient for handling heterogeneous IoT data because these data have deeply complex relationships which require nested queries and complex joins on multiple tables. In this paper, we propose a graph model for constructing a graph database of heterogeneous IoT data. Graph databases are purposely-built to store highly connected data with nodes representing entities and edges representing the relationships between these entities. Our model fuses social graph, spatial graph, and things graph, and incorporates the relationships among them. We then present a case study which applies our model for representing data from a Smart Campus using Neo4J platform. Through the results of querying to answer real questions in Smart Campus management, we show the viability of our model. -
Lee, Jae-Woong;Yun, Hyun-Noh;Kim, Gi-Seong;Kim, Hyoung-Yup;Hong, Sung-Ho;Moon, Nammee 988
최근 증강현실의 관심이 높아짐에 따라 다양한 분야에 증강현실을 접목시키려는 시도가 일어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 증강현실을 이용하여 이용자에게 차량 부품에 대한 정보와 간단한 정비 방법을 제공하는 시스템을 제안한다. 구현에 있어서 Unity 3D와 증강현실 라이브러리 Vuforia를 사용한다. 본 논문에서는 알고리즘의 복잡도가 낮고 안정적이며 구현이 간편한 마커를 사용하여 3D 좌표를 추출한다. 사전에 차량 각 부품에 맞게 마커를 제작하여 등록한 뒤 부착된 마커를 모바일 카메라로 인식하여 지정된 3D 좌표에 텍스트, 이미지 및 동영상을 띄워 제공한다. 이렇게 제작된 시스템은 어플리케이션 사용자에게 보다 직관적으로 자동차에 대한 정보와 간단한 정비 방법 등을 제공할 수 있으며 나아가 차량 정비 교육 등에도 충분히 활용 가능할 것으로 예상된다. -
Park, JongHyung;Park, DuIk;Yeom, CheolMin;Kang, JinSu;Won, YooJae 991
최근 사용자의 위치 정보를 기반으로 응용서비스를 제공하는 위치 기반 서비스가 각광 받고 있다. 그 중 실내 위치 정보 수집을 위한 방법 중 하나로 비콘을 사용하고 있다. 비콘을 이용하여 실내공간에서 사용자의 위치를 계산하는 방법은 비콘과 단말기와의 거리를 측정하고, 측위 알고리즘을 적용하여 단말기의 위치를 계산하는 것이다. 하지만 비콘이 단말기와의 거리를 측정하는데 사용하는 RSSI는 주변 환경에 영향을 많이 받아 측정 시 오차가 발생한다. 따라서 정확한 실내 측위를 위해서는 불안정한 RSSI를 보정할 필요가 있다. 본 논문에서는 RSSI의 오차 범위를 평균필터와 칼만필터, 그리고 신호의 정확도 개선 과정을 통해 보정하고 그 결과를 제시한다. -
Kwon, Do-Hyung;Lim, Hyun-Kyo;Han, Youn-Hee;Kim, Min-suk;Hong, Yong-Geun 995
본 논문에서는 운영체제나 하드웨어에 종속되지 않고 IoT 환경을 구축할 수 있는 EdgeX Foundry를 이용하여 EdgeX와 두 대의 라즈베리파이 간의 통신을 구현한다. 두 라즈베리파이가 보낸 센서값은 EdgeX를 거쳐 EdgeX Client로 전해지며, 처리된 값은 두 라즈베리파이 중 특정 명령을 수행할 라즈베리파이로 command 메시지가 전송되어 디바이스를 작동시킨다. -
Song, Chan-Mo;Cho, MinKun;Jang, KyoungJin;Kang, YunHee;Kang, KyungWoo 998
데이터 무결성을 보장하는 블록체인은 IoT 환경과 같은 비금융 분야에서 활용이 증가되고 있으며 IoT 환경의 수집된 자료를 저장할 수 있는 단순한 인프라로 활용되고 있다. 이 논문에서는 산업사고 발생시 주요 원인에 대한 추적검증을 위해 산업현장에서의 환경정보를 블록체인에 저장하기 위한 센서자료 수집시스템을 기술한다. 본 개발 시스템은 허가형 블록체인 플랫폼인 HyperLedger Fabric을 사용하여 온도, 충격 및 영상데이터의 주요 특징을 요약하여 블록체인에 저장할 수 있도록 한다. -
Im, SeonYeol;Choi, HyoKeun;Yi, KyuYull;Lee, TeaHun;Yu, HeonChang 1001
많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's$T^2$ 를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's$T^2$ 는 이상징후를 사전에 감지하였다. -
Cho, Ik-Hyun;Lee, Keum-Ho;kim, Seung ho;Han, Seong-Soo;Park, Jin-Soo 1005
현대의 모든 기기나 사물들은 인터넷과 연결이 되어 있어서 직접 조작을 하지 않아도 원격으로 쉽게 사물들을 조작할 수 있고, 사물들이 스스로 필요한 것들을 확인하여 사용자에게 알려주는 시대가 되었다. 사용자 생활면에서는 편리한 시대가 되었다고 볼 수 있다 하지만 보안면 에서는 나쁜 의도를 가진 사용자들에게는 좋은 먹잇감이 되었다. 이 논문에서는 해킹을 시도하거나 다른 사람에게 손해를 끼치려는 사람들을 방지하기 위해 블록체인의 보안 기술을 이용하여 IOT의 보안 기능을 향상하는 논문을 작성하려고 한다. -
크라우드센싱은 센서를 설치하는 대신 일반 대중들의 모바일 기기의 센서 정보를 이용하는 시스템이다. 본 논문에서는 오픈 소스 IoT 네트워크 플랫폼인 KaaIoT 플랫폼을 활용해 크라우드센싱 네트워크를 구축하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 프로토타입을 구현하여 그 실현가능성과 성능을 보인다.
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사용자의 상황을 인지하고 신속한 대처를 하기 위해서는 많은 사물 인터넷 기기의 정보를 필요로 한다. 그러나 위급 상황에서 사용자의 응답이 없을 경우 주변의 다른 사용자를 탐색하여 상황이나 서비스를 대신 전달해야 한다. 그러나 사용자의 응답이 없을 때 주변 사용자 간의 친밀도와 중요도를 분석하여 다른 사용자를 탐색하기는 어렵다. 따라서 사물인터넷 기기뿐만 아니라 사용자간의 친밀도를 분석하여 다른 사용자나 기관에 알림으로써 응급 상황에 빠르게 대처할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사물인터넷 기기와 사용자 간의 친밀도를 포함하는 새로운 사물인터넷 네트워크 구조를 제안한다. 제안하는 방법을 통해 사용자의 상황을 보다 정확하게 인지하고 응답이 없는 사용자의 빠른 대처를 위한 다른 사용자를 탐색하여 다양한 상황에 대처할 수 있다.
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Ham, Seunghak;Zhang, Xu;Jang, Eungyeong;Lee, Jinsil 1016
사물인터넷 환경에서 획득되는 상황 인지 데이터들 중에 특히 이동 객체에 대한 정보를 담은 데이터는 상황 인지의 여러 응용 분야에 매우 유용하다. 하지만, 실시간으로 보행자를 검출하게 되면 인원이 중첩되거나 보행자가 아닌 사물이 검출 되는 현상이 발생한다. 정확한 보행자 검출을 위해 사물인터넷 환경에서 얻을 수 있는 영상에서 다양한 크기와 위치의 수많은 블록들로부터 HOG를 계산하고 유의미한 블록들을 선별해서 보행자 수를 검출한다. 검출된 보행자 수는 서버에 저장되어 특정 공간의 이용자 수를 알아내는데 사용된다. -
본 논문에서는 오픈 하드웨어 플랫폼인 라즈베리파이를 활용하여 IoT 디바이스-클라우드 간 발생 가능한 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 EdgeX Open Framework 기반 IoT Edge Gateway 개발 과정을 기술하고 이를 검증하였다.
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본 연구에서는 여름철이면 찾아오는 우리나라 연근해 양식장의 이상기후 현상인 이상고온과 적조현상으로 인한 피해를 예방하고자 사전 탐색을 위한 모니터링 기술을 제안한다. 이에 필요한 환경정보 수집요소로는 수온, 산소포화도, 조도에 관한 정보수집이 있으며, 이를 위한 센서모듈을 설계하고, 측정된 센서 정보를 수집 전송하기 위한 데이터 통신과 수집된 정보의 저장 및 분석을 위한 서버측의 데이터관리 기술이 필요하다. 이러한 일련의 과정 절차를 통한 해양 이상조류 모니터링 시스템을 제안하였으며, 사업화 가능성을 타진하였다.