• 정보와 통신
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• 제26권3호
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• pp.60-68
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• 2009

미래의 전쟁은 적 보다 더 나은 상황인식(SA: Situation Awareness)을 통한 정보우위를 기반으로 전쟁을 수행하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 작전 수행 개념이 빠르게 변하고 있다. 이에 따라 네트워크 중심전을 실현하기 위한 핵심 기술인 전술데이터 링크의 중요성이 크게 부각되고 있으며, 한국군은 자주 국방을 이루기 위한 한국형 전술데이터 링크를 개발 및 구축하기 위한 계획을 진행하고 있다. 본 원고에서는 한국형 합동전술데이터링크 구축을 위해 현재 미군에서 운용하고 있는 최신 전술데이터링크 기술인 Link-16 시스템의 핵심 요소기술인 PHY계층과 MAC계층에 관하여 살펴본다. 먼저 PHY 계층의 송 수신기 구조를 분석하여 전술웨이브폼의 성능을 알아본다. 다음으로는 MAC 계층에서의 자원할당방식을 알아보고, 최근 해군에서 개발중인 Link-22 시스템의 특징을 살펴봄으로써 Link-16 MAC 계층 기술의 발전방향에 대해 살펴본다. 마지막으로 이러한 기술 분석과 함께, Link-16의 PHY 및 MAC 계층 기술들의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석함으로써 한국형 전술데이터 링크 구축을 위해 필요한 기술요소들의 실질적인 성능에 대해 알아본다.

• 정보보호학회지
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• 제30권4호
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• pp.77-89
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• 2020

이 연구는 우리나라 정부의 공공데이터 공개 제도에 따른 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 공공기관이 신뢰성 있는 데이터를 위해 품질 점검을 시행하면서도 효과적인 관리를 하기 위한 방안에 관한 것이다. 공공데이터법과 공공데이터 품질관리체계를 이해하고, 저품질 공공데이터의 오류와 발생원인에 대해 알아본다. 오류 데이터 분석을 통한 보안위협에 따른 위험 분류를 통해 효과적인 대응방안을 도출하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 공공데이터를 데이터 품질 점검하여 도메인별 오류데이터를 살펴보고, 오류데이터 발생원인에 대한 분석을 통해 보안위협과 공공데이터를 사용하는 사용자 측면과 기관 측면의 보안 문제를 분류하였다. 분류된 오류 발생원인별 보안문제를 기준으로 데이터 품질관리를 통한 개선방향을 제시하고, 품질관리 오류 개선방향별 데이터보안 정책별 보안기술을 비교 정리하여, 데이터 보안기술을 통한 품질관리 오류 개선 연계 대응방안을 제안하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권2호
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• pp.87-94
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• 2015

인터넷 트래픽의 향후 5년간 연평균성장률(CAGR)은 24%(유선 트래픽이 21%, 모바일 트래픽이 68%)로 예상되지만, 인터넷 트래픽을 처리하는 칩셋의 성능 연평균성장률은 14% 정도로 예상되고 있다. 이에 따라, 증가하는 인터넷 트래픽과 이를 처리하는 칩셋의 성능 사이에 격차(Forwarding Gap)가 발생하고 있는 상황이다. 이런 격차를 줄이기 위해 시작된 연구기술이 데이터 플레인 가속화(DPA: Data Plane Acceleration) 기술이다. 본고에서는 데이터 플레인 가속화 기술로 최근 공개 소프트웨어로 발표된 인텔의 DPDK(Data Plane Development Kit)기술과 Linaro의 ODP(Open Data Plane)기술을 중심으로 고속 네트워크 패킷처리를 위한 데이터 플레인 가속화 기술동향을 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.535-536
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• 2021

빅데이터를 활용한 기계학습 모델을 개발하기 위해서는 빅데이터 처리를 위한 플랫폼과 딥러닝 프레임 워크 등 고급 분석을 수행할 수 있는 도구의 활용이 동시에 요구된다. 그러나 빅데이터 플랫폼과 딥러닝 프레임워크를 자유롭게 활용하기 위해서는 상당한 수준의 기술적 지식과 경험이 필요하다. 또한 빅데이터를 이용한 딥러닝 모델을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리에 대한 지식과 추가적인 작업이 요구된다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 기계학습 모형을 자유롭게 개발 및 공유하고 분산 딥러닝을 위한 시스템적 지원을 통해 분야별로 딥러닝 모형을 개발하는 응용 연구자들이 활용할 수 있는 플랫폼을 제시하였다. 본 연구를 통해 다양한 분야의 연구자들이 자신의 데이터를 이용하여 모형을 개발할 경우 분산처리와 병렬처리를 위한 기술적 제약을 극복하고 보다 빠르고 효율적인 방법으로 모형을 개발하고 현업에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1318-1321
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• 2022

본 논문에서는 단일 깊이 센서를 사용하는 자율주행 시나리오에서 거리 계산에 주로 이용되는 깊이 데이터만 이용하는 객체 감지 기술을 제안한다. 우선, 해당 시나리오에서 객체 감지 학습 데이터는 깊이 데이터가 사용되지만 상대적으로 객체 감지 성능을 비교하기 위해 동일한 시간의 색상, 깊이 데이터를 함께 획득하여 학습에 이용한다. 학습모델은 객체 감지 분야에서 최근 주목 받고 있는 YOLOv5로 선정하여 색상, 깊이 데이터의 객체 감지 학습의 결과를 각각 확인하였다. 결과적으로 색상과 깊이 데이터 사이에서 객체 감지 학습 결과의 차이를 확인하며 본 논문에서 제안하는 자율주행 시나리오에 깊이 영상만 이용하는 객체 감지 기술의 문제점과 향후 자율주행 기술 발전에 기여 가능성을 확인할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권2호
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• pp.143-151
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• 2016

데이터 중복제거 기술은 클라우드 스토리지를 절약하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 평문데이터 중복제거 기술은 기본적으로 데이터의 기밀성을 유지하지 못하므로 암호데이터 중복제거 기술이 필요함은 당연하다. 본 논문은 키 발급 서버의 도움을 받는 암호데이터 중복제거 기술에 대해 연구하며 그 중 Bellare 등이 제안한 기법에 대한 분석 및 구현을 수행하였으며 키 발급 서버를 이용한 기술에 대한 효율성 측정을 위해 상용 클라우드 서비스 상에 Bellare 등이 제안한 기법과 평문 및 ConvergentEncryption에 대한 성능 측정을 수행하였다. 또한 상용 클라우드 서비스인 Dropbox 및 공개 클라우드 서비스 중 하나인 Openstack의 Swift상에 구현 및 효율성 측정을 수행함으로써 키 발급 서버를 이용한 암호데이터 중복제거 기술에 대한 범용성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1088-1090
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• 2012

많은 연구기관에서 연구성과물로 연구보고서, 논문, 특허등의 산출물을 생산하고 있다. 이러한 데이터는 기관의 특성과 자체적으로 운영되고 있는 정보서비스의 성격에 따라 고유의 데이터 스키마와 형태를 가지고 있다. 또한 연구성과물(논문,연구보고서)을 체계적으로 관리하고, 데이터의 부가가치를 높이기 위해 서로의 데이터의 연계와 융합을 통해 새로운 정보서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 네트워크간 에 있는 데이터를 연계하기 위해 데이터 상호 운용을 활용하고, 이를 위한 방안으로 MAS(Multi Agent System)기반의 연계프레임워크를 통해 연구보고서의 체계적인 수집 및 서비스를 위한 데이터의 융합을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1042-1045
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• 2013

정보기술의 발달로 전 세계에서 발생하는 사건 사고들은 실시간으로 확인 가능하며 정보의 중요성은 더욱 더 중요해지고 있다. 이런 사회 현상에 맞춰 인적자원 솔루션에서도 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인적자원 의사결정에 도움을 주는 기술이 필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기술을 이용하여 인사채용과 관련된 데이터들을 추출하고 분석하여 구직자의 적성과 능력에 맞는 직업을 예측하는 시스템을 설계하였다. 구직자 및 이직을 원하고 있는 사람들이 소셜 네트워크 서비스를 이용하면서 사용하고 있는 특정 단어와 특정 단어의 언급 빈도의 데이터를 추출하고 추출 된 데이터는 통계를 내어 데이터의 특성에 맞게 분류하여 분류된 데이터는 연관된 속성에 의해 그룹화 한다. 그룹화 된 정보를 분석하여 구직자의 적성과 능력을 고려한 직업을 예측하는 정보로 도출하여 직업을 추천 할 수 있는 예측 시스템을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1222-1225
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• 2011

대량의 데이터를 분석하여 보다 차원 높은 정보서비스를 제공하기 위해서는 다양한 데이터의 통합관리가 필수적이다. 특히 과학기술 분야에서는 논문 메타데이터를 분석하여 연구동향 파악, 선도 연구자 파악 등을 하기 위한 연구가 진행 중이다. 논문 메타 데이터의 통합 관리를 위해서는 메타데이터 스키마의 매핑과 데이터 변환이 필요한데, 본 논문에서는 논문 메타데이터 변환에서의 문제를 분석하여 보고, 해결하기 위한 방법을 제시하였다. 또한 다양한 구문을 지원하면서 스키마에 유연하여 시스템 수정이 필요없는 도구를 설계하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.18-20
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• 2021

디지털 트윈 기술은 산업 분야와 관련된 방대한 데이터를 다루기 때문에 데이터에서 유의미한 인사이트를 도출하는 것은 매우 중요한 이슈이다. 그러기 위해서는 관리자가 데이터를 직관적이고 빠르게 해석하고 이해할 수 있어야 하며 그와 관련된 표출 기술에 관한 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 현장에 대한 정확한 이해를 위해 전 산업 현장에서 공통으로 활용할 수 있도록 데이터를 초정밀로 표출하고 자동으로 디지털 트윈 가상 공간의 데이터 생성 및 저작이 가능한 서비스 플랫폼에 대해 논한다. 첫 번째, 데이터 초정밀 가시화를 위해 실사 영상 기반의 3D 가상 공간 및 현장 오브젝트를 자동으로 생성하여 표출하고, 저작 가능한 기술에 대해 논한다. 두 번째, 생성한 데이터를 서비스 하기 위한 경량화 표출 기술에 대해 논한다. 두 가지 기술 요소의 융합으로 디지털 트윈 가상 공간을 빠르게 생성하여 시간과 비용을 절감할 수 있고, 서비스 가능한 형태로 변환하여 광역 표출 확장성에 대한 효과를 검증하였다.