• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.157-162
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• 2012

최근, 버스 수송 분담률을 개선하기 위한 일환으로 승객에게 실시간으로 버스 운행정보를 제공할 수 있는 버스 정보 시스템(BIS : Bus Information System)에 관심이 집중됨으로서 버스 정보 체계에 대한 연구 필요성이 크게 제기되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 추세에 대응하여 기존의 버스 정보 체계를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 보다 실제적인 버스정보체계에 근접하도록 확장된 지그비 통신을 기반으로 하는 실험적 버스정보체계와 데이터 처리절차를 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.165-172
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• 2020

본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.781-785
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• 2016

실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.157-163
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• 2021

파일 시스템에서 하나의 쓰기 연산은 여러 데이터를 수정할 수 있지만, 이러한 파일 시스템의 변경들은 원자적으로 디스크에 써지지 않는다. 따라서 파일 시스템의 일관성을 위해 기존의 저널링 기법은 시스템 성능을 저하시키는 대신 충돌 일관성을 보장한다. 비휘발성 메모리를 저널 공간으로 사용하면 비휘발성 메모리의 낮은 지연 시간과 바이트 수준 접근성으로 성능 저하를 완화시킬 수 있다고 알려졌다. 그러나 비휘발성 메모리를 고려한 저널링 기법 중에서 확장성을 제공하는 것은 없다. 본 논문에서는 확장적 저널링을 위해 비휘발성 메모리상의 저널 공간을 여러 영역으로 분할하여 한 영역에 집중된 연산을 분산시킨다. 또한, 저널 영역별로 입출력 쓰레드를 두어 저장 장치에 데이터 쓰기 연산을 가속화한다. 제안된 기법을 JFS에 적용하여 고성능 저장장치를 탑재한 멀티코어 서버에서 이를 평가한다. 평가 결과는 제안된 기법이 기존의 NVM 기반 저널링 파일 시스템의 기법보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.163-168
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• 2022

클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.472-477
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• 2018

본 논문에서는 지능형 IoT (internet of things) 미러 시스템을 통해 사용자의 우울증 예방을 위한 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현한다. 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 위해 IoT 미러 장치는 뇌파 헤드셋 디바이스로부터 집중도 및 명상도 데이터를 측정하고, 웹캠을 통해 다층 퍼셉트론 알고리즘으로 분류된 "슬픔", "분노", "혐오감", "중립", "행복" 및 "놀람"과 같은 표정 데이터를 측정한 후, oneM2M 표준을 준용한 IoT 서버로 전송한다. IoT 서버에 수집된 데이터는 제안한 병합 레이블링 과정을 거쳐 세 가지의 우울 단계(RED, YELLOW, GREEN)를 분류하는 기계학습 모델을 생성한다. 실험을 통해 k-최근접 이웃 모델로 우울 단계를 분류한 결과 약 93%의 정확도를 얻을 수 있었고, 분류된 우울 단계에 따라 가족, 친구 및 사회복지사에게 소셜 네트워크 서비스 에이전트를 통해 알림 메시지를 전송하여 사용자와 보호자 간의 인터랙티브 콘텐츠 서비스를 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.334-344
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• 2004

메타데이터 서비스 환경과 디지털 저장장치를 갖는 PDR의 결합은 다양한 새로운 서비스를 가능하게 해 준다. 그 중 특히 역동적인 광고의 제공은 PDR에 녹화된 광고들이 사용자들에게 전혀 도움이 되지 않는, 또는 무관심한 광고가 되는 것을 방지하고, 각 사용자의 특성과 필요에 맞는 광고를 제공하여 유익한 정보제공의 역할을 할 수 있도록 하여주고, 사용자들의 광고에 대한 집중도를 높여주어 광고주들의 광고효과를 올릴 수 있도록 하여 준다. 본 논문에서는 메타데이터와 PDR을 이용하여 제공할 수 있는 다양한 종류의 역동적 맞춤형 광고제공 기능들에 대하여 정리하고, 이러한 기능의 제공을 지원하기 위하여, MPEG-21에서 정의된 디지털 아이템의 개념에 기반을 둔 광고 정보구조를 제안하고 있다. 또한 제안된 정보구조를 이용하여 전술한 역동적 맞춤형 광고 제공 기법들을 구현하는 방법에 대하여 간단히 서술하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.185-190
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• 2010

최근 위치 인식 기술과 휴대 장치의 발달로 인해 이동하는 객체를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(Location Based Service, LBS)의 관심이 점점 증가하고 있고 그에 관련된 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이동 객체의 응용은 빈번하게 변경되는 이동객체의 위치정보를 효과적으로 처리할 수 있는 색인구조를 필요로 한다. 위치정보를 색인하기 위해 R-tree 기반의 색인들이 제안되었다. 하지만 R-tree는 변경보다는 검색 연산에 초점이 맞추어진 색인구조이기 때문에 잦은 변경을 다루어야 하는 이동객체 환경에 적합하지 못하다. 최근 이러한 객체의 빠른 위치 변경을 지원하는 그리드 기반의 색인 구조가 제안되었다. 하지만 셀의 객체 점유율에 따라 검색 속도가 저하되는 단점은 여전히 해결되지 못하고 있다. 이러한 단점은 객체들이 특정 영역에 몰리는 경우 또는 그리드의 해상도를 잘못 지정한 경우 더욱 부각된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 가상 셀 기반의 색인 구조를 제안한다. 데이터 페이지에 객체의 점유율을 보장하기 위해 여러 개의 인접한 셀들의 데이터를 한 데이터 페이지에 함께 저장한다. 공간 채움 곡선을 기반으로 순서화된 셀들로 셀의 인접성을 결정한다. 또한 공간 채움 곡선의 차수를 동적으로 지정하여 객체가 집중된 셀에 대해서는 셀의 단위 크기를 작게 지정한다. 뿐만 아니라 셀을 표현하기 위한 식별자를 위해 비트를 이용한 표현식을 제안하였다. 이로 인해 노드의 팬아웃을 증가시켰고, 저장공간을 절약하였다. 실험을 통해서 제안하는 색인 기법의 우수성을 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권8C호
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• pp.663-669
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• 2012

세계 각국에서 에너지 문제를 해결하고 새로운 성장 동력을 발굴하기위해 스마트 그리드에 대한 관심이 증대되고 있으며 관련 기술 확보에 많은 노력을 기울이고 있다. 그 중 AMI(Advanced Metering Infrastructure)는 가장 먼저 구축되어야 하며 스마트 그리드의 핵심 요소로 주목 받고 있다. 우리나라에서도 제주도 스마트 그리드 실증단지에서 다양한 기술을 접목해 기술개발과 실증을 진행 중에 있으며 한국전력에서는 광대역 전력선 통신 기술을 중심으로 인프라 구축이 활발하게 진행 중에 있다. 전력선 통신 기술을 이용한 AMI 시스템은 별도의 통신회선을 구축하지 않고 전력공급 라인을 이용할 수 있어 전력회사 입장에서 이상적인 방법이나 통신을 위해 고려된 인프라가 아니므로 통신이 불가능한 지역이 발생한다. 본 논문은 Binary CDMA와 전력선통신 기술을 동시에 이용하여 AMI 시스템을 구축하기 위한 요구사항을 분석하고 Binary CDMA를 중심으로 기본 통신 프로토콜을 설계 하고, 네트워크 관리, 중계 기능을 구현하였다. 이를 통해 Ad-hoc 기술인 Binary CDMA 고유 기술을 AMI 시스템에 적용하기위한 방안을 도출하였으며 유선(전력선통신)/무선(Binary CDMA)을 동시에 활용할 수 있는 시스템을 구축할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.333-348
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• 2023

인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.