• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.180-182
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• 2010

데이터웨어하우스는 기업의 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나, 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서, 이러한 이질적인 특성을 해결하기 위해 데이터 구조의 이질성 및 데이터 표현의 이질성은 XMDR(eXtended Master Data Registry)를 이용하여 추상화된 쿼리를 생성하고, XMDR에 맞게 쿼리를 분리함으로써 이질성을 해결한다. 특히 본 논문에서는 XMDR을 이용하여 분산 시스템 통합시 로컬시스템의 영향을 최소화하고, 데이터웨어하우스의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 분산된 환경에서 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한, 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통해 일관성있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질을 향상시킬수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1780-1783
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• 2010

본 논문은 P2P기반의 Query Rewriting을 이용한 멀티 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 Query Rewriting을 이용해 P2P의 이기종간 데이터 의미충돌 문제에 초점을 맞춰 데이터 상호 운용성을 높였다. 그리고 메타데이터 표현에 대한 매커니즘과 P2P 온톨로지 매핑, 그리고 질의응답에 대한 기법을 제시하였다. 또한 MSO(Meta Semantic Ontology)에 매핑을 표현 하기위해 Map을 이용하였고, 로컬 데이터 소스의 이질성을 고려한 Query Rewriting 기법을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.758-761
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• 2010

악성코드는 P2P, 전자메일, 메신저나 저장매체, 인터넷 사이트 등 여러 가지 경로를 통해 전파된다. 특히 USB 기반 악성코드는 USB가 시스템에 연결될 때 악성코드를 자동 실행시키고, 로컬 드라이브 영역에 자기복제를 하는 등 특정 행위를 보인다. 포렌식 수사에서는 이러한 악의적 행위를 빠르게 분석하고 여러 가지 증거를 수집하여 감염의 원인을 신속하게 파악하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 USB 기반 악성코드에 감염된 시스템의 피해 흔적을 분석하고 패턴을 정형화하여 USB 기반 악성코드의 감염 여부를 판별하는 방법론을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.1446-1449
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• 2010

닌텐도 위 출시 이후 가속센서를 활용한 체감형 게임기에 관한 관심이 급증하고 있다. 닌텐도의 경우 위 리모트에 가속센서를 탑재하여 사용자가 라켓이나 배트를 휘두르는 것과 같은 조작이 가능하게 한다. 스마트폰 또한 가속센서를 내장해 출시되고 있기 때문에 스마트폰의 가속센서를 활용해 게임을 개발할 수 있다. 하지만 스마트폰 플랫폼은 다양하기 때문에 한 플랫폼에서 개발을 완료하였다 하더라도 다른 플랫폼에서 동작하려면 대상 플랫폼에 맞게 프로그램을 재작성 해야 하는 단점이 있다. 해결책으로 웹 어플리케이션이 제안되어 왔다. 그러나 웹 어플리케이션은 자바스크립트 보안 정책 때문에 파일시스템, 센서 등 로컬 자원에 대한 접근이 불가능하다. 이러한 단점을 극복하고자 웹 어플리케이션이 센서를 조작하고 파일시스템에 접근할 수 있도록 지원하는 PhoneGap, BONDI 등의 솔루션이 개발되었다. 본 논문은 센서를 사용한 웹 게임의 구현을 통해 센서를 이용한 웹 게임 개발 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.177-179
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• 2010

키워드의 모호성으로 인한 검색 결과가 부정확하게 되는 문제를 해결하기 위한 질의기법을 제안한다. 제안하는 질의 기법은 TMDR을 이용한다. TMDR은 로컬 데이터베이스를 통합하기 위한 스키마 정보의 통합 관리하기위한 MDR과 데이터 접근을 위해 온톨로지 지식 저장소로 토픽맵으로 구성된다. 토픽맵은 연관관계 분석을 통한 데이터 모호성 해결을 지원한다. 이를 이용하여 기존 시스템의 이질적 문제를 해결한다. 토픽맵은 지식을 제공하고, 지식 간의 관계성을 제공하므로 키워드의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 TMDR을 이용하여 키워드의 모호성과 기존 시스템의 이질적 환경을 적응하기 위한 질의기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.497-500
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• 2022

High-quality images and videos are being generated as technologies for deep learning-based image style translation and conversion of static images into dynamic images have developed. However, it takes a lot of time and resources to manually transform images, as well as professional knowledge due to the difficulty of natural image transformation. Therefore, in this paper, we study natural style mixing through a style conversion network using GAN and natural dynamic image generation using the First Order Motion Model network (FOMM).

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.14-16
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• 2011

Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼을 적용하면 센서모듈의 연결이 자동으로 인식되고 동작하게 된다. Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼은 센서노드, 센서모듈, 센서 디바이스 드라이버 매너저로 구성되고 센서모듈의 디바이스 드라이버 제공 방법에 따라 로컬 인식형과 원격 인식형으로 구분된다. 센서노드와 센서모듈간의 센서 인터페이스는 다양한 인터페이스 방식을 갖는 센서모듈을 범용적으로 수용할 수 있도록 정의된다. 본 논문은 Plug&Play 지원 센서 인터페이스 플랫폼구조 및 인식모드에 대해서 기술하고, 센서노드, 센서모듈의 구조와 각 기능에 대해서 기술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1333-1336
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• 2011

소프트웨어에 대한 사용자 요구가 점차 다양화하고 복합화함에 따라 단일 시스템을 단일 어플리케이션 형태로 구축하기보다 여러 개의 단위 기능의 조합을 통해 시스템을 구축할 필요가 높아지고 있다. 이를 위해 여러 모델이 제안되어 왔으나, 구현에 있어 대부분 웹 서비스 기술을 사용하고 있어, 분산 환경이 아닌 모바일 플랫폼에서의 로컬 실행 환경에서는 적합하지 않았다. 또한 개별 서비스를 독립적으로 사용하기 힘들거나 내용상의 의존성이 생겨 특정 서비스에 의존하게 되는 문제등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 시스템의 구성 컨텐츠를 각기 독립된 소프트웨어로 개발하여 표준 데이터 공개를 통해 이들을 동적으로 조합하여 시스템을 구축하는 안드로이드 플랫폼 기반 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 본 프레임워크는 웹 서비스를 이용하여 서비스 프로세스를 합성하는 대신 일종의 데이터 공유를 통해 시스템 내 구성요소들을 결합시킴으로써, 컴포넌트로서의 소프트웨어 합성 방법에 다양성을 부여할 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.52-55
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• 2022

5G 시대에 스마트 모바일 기기가 기하급수적으로 증가하면서 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 유망한 기술로 부상했다. 낮은 지연시간 안에 계산 집약적인 서비스를 제공하기 위해 MEC 서버로 오프로딩하는 특히, 태스크 도착률과 무선 채널의 상태가 확률적인 MEC 시스템 환경에서의 오프로딩 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 차량의 전력과 지연시간을 최소화하기 위해 로컬 실행을 위한 연산 자원과 오프로딩을 위한 전송 전력을 할당하는 심층 강화학습 기반의 오프로딩 기법을 제안하였다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 기반 기법과 Deep Q-network (DQN) 기반 기법을 차량의 전력 소비량과 큐잉 지연시간 측면에서 성능을 비교 분석하였다.