• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.663-666
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• 2003

기근의 산업현장에서는 장리관리 자가 장비의 모니터링과 제어를 위하여 항상 대기하고 있어야 하므로, 인력 낭비와 시간 손실이 많으므로 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 유무선 인터넷을 기반으로 하는 실시간 장비관리시스템을 개발한다. 이 시스템에서는 장비에 이상 발생시 고장을 자동으로 감지하여 장비관리자의 휴대폰으로 통보하고, 관리자가 유무선 인터넷을 통하여 고장 장비에 대한 응급조치를 한다. 이를 위하여 세부적으로 로컬 장비 제어시스템, 장비관리시스템, 모바일 시스템, 웹 시스템을 각각 개발한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.57-60
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• 2000

기존의 로컬호스트 환경에서 사용되었던 입출력 장치 제어프로그램을 네트워크 환경에 맞는 시스템을 구성하기 위해 기존의 스크립트 언어만으로 제어하였던 방법 대신에 자바를 이용하여 동적인 원격제어를 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 인터페이스 카드를 설계하고 LED, LCD, Switch 등을 연결한 후 동작 상태를 클라이언트에서 자바애플릿으로 원격 제어할 수 있음을 확인하였다.

• 한국반도체및디스플레이장비학회:학술대회논문집
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• 한국반도체및디스플레이장비학회 2003년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.4-7
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• 2003

본 연구에서는 반도체 장비 모니터링을 위하여 로컬 시스템, 서버 시스템, 클라이언트 시스템으로 임베디드 시스템으로 부분 구성하여 클라이언트/서버 개념에서 취약한 안정성, 시스템 관리에 따른 문제점, 원가 상승과 설치 공간의 문제점을 개선 및 보완하였다. 본 연구에서는 반도체 장비 모니터링 시스템의 안정성 확보를 위한 임베디드 모니터링 시스템의 하드웨어와 이를 제어하기 위한 소프트웨어 핵심 기술 개발이며, 이를 위해 임베디드 모니터링 시스템의 핵심이 되는 감시/제어용 하드웨어 모듈과 임베디드 운영체제, 부가적인 관련 응용프로그램을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.722-723
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• 2023

연합학습은 중앙 서버에서 데이터를 수집하는 방식이 아닌 로컬 디바이스 또는 클라이언트에서 학습을 진행하고 중앙 서버로 모델 업데이트만 전송하는 분산 학습 기법으로 데이터 보안 및 개인정보보호를 강화하는 동시에 효율적인 분산 학습을 수행할 수 있다. 그러나, 연합학습 대부분의 시나리오는 클라이언트의 서로 다른 분포 형태인 non-IID 데이터를 대상으로 학습함에 따라 중앙집중식 모델에 비하여 낮은 성능을 보이게 된다. 이에 본 연구에서는 연합학습 모델의 성능을 개선하기 위하여 non-IID 의 환경에서 참여 후보자 중에서 적합한 클라이언트 선택의 최적화 기법을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.347-350
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• 2023

연합 학습(Federated Learning, FL)은 중앙 서버 없이 분산된 클라이언트들이 공동으로 모델을 훈련시키는 방식으로, 데이터를 로컬에서 학습시키기에 개인정보 보호의 이점을 제공한다. 그러나 연합 학습 환경에서도 여전히 데이터 보안을 위협하는 다양한 공격이 존재한다. 본 논문에서는 특히 개인 데이터 탈취와 관련된 개인 정보 보호, 보안을 주요 대상으로 공격기법과 대응 방안에 대한 연구를 소개하고 이를 통해 연합 학습에서 클라이언트 데이터 보호를 위한 지속적인 연구를 촉진하기 위한 기초를 제공한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권4호
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• pp.444-460
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• 2007

본 연구는 로컬 거버넌스의 구성 파트너로서 특정 지역에 입지하고 있는 기업이 사회적 책임수행의 차원에서 지역사회와 어떤 관계에 있는지, 그리고 기업의 사회적 책임 수행이 그 지역사회의 지속가능성에 어떤 영향을 미치는지 논의했다. 사회공헌활동을 비롯하여 기업이 다양한 방식으로 사회적 책임을 수행하는 것은 지역사회가 기업의 이해관계자이기 때문이다. 따라서 기업의 사회적 책임 수행은 기업 이미지 개선, 장기적으로 교화된 자기이익 추구, 지역사회와 연대 강화를 위한 전략의 일환으로 해석할 수 있다. POSCO 광양제철소의 경우, 법적 윤리적 수준의 자기규제 책임 수행 차원의 지역 협력활동으로부터 보다 고차적인 사회공헌활동에 이르기까지 다양한 형태의 사회적 책임 수행을 추구함으로써 지속가능기업으로서의 기본적 특성들을 갖춰가고 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권3호
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• pp.618-630
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• 2015

이 연구는 글로컬 시대에 요구되는 시민성을 찾고, 이것이 지리교육에 주는 함의를 도출한 것이다. 근대 이후 국민국가의 출현으로 시민성은 국가가 영역 내의 구성원에게 부여하는 권리와 의무로 정의되었다. 물론 현재도 국가가 법적인 시민성을 부여하지만, 점점 시민으로서의 정체성은 그 상하위 스케일인 글로벌과 로컬로부터 획득되는 것으로 인식된다. 그리하여, 시민성은 국가의 경계에 의해 규정되기 보다는 다른 사람 및 장소와의 연결 또는 네트워크에 의해 구성되는 것으로, 그리고 공간은 분절적 공간이 아니라 관계적 공간으로 인식된다. 따라서 시민성은 다차원적이고, 유동적이고, 초국적이며, 협상적인 경향을 띠면서, 다중스케일에 기반한 다중시민성으로 재개념화되고 있다. 이제 시민으로서의 개인은 다양한 스케일에서 정치적 공동체의 구성원인 동시에 비영역적인 사회집단의 구성원으로 간주된다. 따라서 지리를 통한 시민성교육은 국가 중심에서 그리고 분절된 공간적 스케일에서 벗어나, 로컬과 글로벌이 상호연결되고 중첩되면서 형성되는 다중시민성을 포섭하는데 더욱 초점을 맞출 필요가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권4호
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• pp.41-59
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• 2015

시스템이 다양화 되면서 동시에 저장된 로그도 다양하게 분석할 필요가 생겼다. 이러한 로그 데이터 분석에 관한 필요성이 강해지는 환경이 시간 순으로 발생하는 이벤트 단위의 로그로부터 프로세스 모델을 도출하고, 시스템을 개선시키는 활동에 이바지하도록 요구하고 있다. 기존에는 개별 이벤트 단위의 로그를 분석하면서 속성들의 관계를 파악하는 연구가 활발했다. 본 논문에서는 로그 데이터를 활용한 예외적인 형태의 프로세스 인스턴스를 판별하는 방법으로 LAPID(Local Anomaly Process Instance Detection)를 제안한다. LAPID는 액티비티-릴레이션 매트릭스(Activity relation matrix)를 사용해서 계산된 거리 값을 활용하여, API(Anomaly Process Instance)를 탐색한다. 제시한 방법의 유용성을 검증하기 위하여 항만 물류에서 발생하는 컨테이너 이동에 대한 트레이스(Trace)를 포함하는 로그 데이터에서 예외적인 상황의 프로세스 실행이 가지는 특징을 도출하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 국내의 실제 항만에서 발생한 이벤트 로그를 이용하여 사례연구를 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.267-274
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• 2020

클릭률(CTR) 예측은 사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 전략 결정에 중요한 역할을 한다. 최근 CTR 예측을 위해 CNN을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. CTR 데이터는 특징 정보가 연관성 측면에서 의미 있는 순서를 갖지 않기 때문에, 임의의 순서로 배열될 수 있다. 하지만 CNN은 필터 사이즈에 의해 제한된 로컬 정보만을 학습하기 때문에 데이터 배열이 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 논문에서는 CNN이 수집할 수 있는 모든 로컬 특징 정보를 추출할 수 있는 데이터 배열 집합을 생성하고 생성된 배열들에 대하여 개별 CNN 모듈들이 특징들을 학습할 수 있는 다중 배열 CNN 모델을 제안한다. 대규모 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 모델은 기존 CNN 대비 AUC의 RI에서 22.6% 상승 효과를, 제안된 배열 생성 방법은 임의 생성 방법보다 3.87% 성능 향상을 달성하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.677-683
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• 2017

Apache Storm이란 대표적인 실시간 분산 처리 시스템으로써, 분산 서버를 통해 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 특징을 갖는다. 기존에 Storm은 다수의 서버에 트래픽을 분배할 때, 셔플(Shuffle) 그룹핑은 처리 지연 문제가 발생하며 이를 개선한 로컬(Local-or-Shuffle) 그룹핑은 트래픽이 특정 노드에 편중되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 이러한 기존 Storm 그룹핑에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 지역성 고려(Locality-aware) 그룹핑을 제안한다. 실험에서는 제안하는 지역성 고려 그룹핑이 기존의 셔플 그룹핑 및 로컬 그룹핑에 비해 우수함을 확인하였다. 본 논문은 기존의 Storm의 한계점인 지역성과 로드 밸런싱을 동시에 고려한 우수한 결과라 사료된다.