• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.13-27
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• 2017

This paper presents a tool that automatically generates mobile web applications from user interface (UI) models which are based on PELUM (Pattern and Event based Logical User Interface Modeling). PELUM is a method for the effective development of UI-centered embedded systems via UI modeling. The proposed tool consists of a model editor and a code generator. The former provides an environment for modeling a Logical UI Model (LUM) and a Programming Interface Model (PIM) on the web. On the other hand, the code generator sets the screen configuration and events' behavior, according to the LUM, synthesizing a local database schema according to the PIM, and then generates an executable mobile web app. It also can produce mashup web apps by receiving an open API address via the PIM. The generated mobile web apps follow the Model-View-Controller (MVC) architecture in order for users to easily customize them. The proposed tool enables them to generate mobile web apps that can be executed on various devices by modeling logical UIs on the web.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.9
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• pp.444-452
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• 2024

This study proposes a deep learning architecture optimized for fire detection derived through Layer Importance Evaluation. In order to solve the problem of unnecessary complexity and operation of the existing Convolutional Neural Network (CNN)-based fire detection system, the operation of the inner layer of the model based on the weight and activation values was analyzed through the Layer Importance Evaluation technique, the layer with a high contribution to fire detection was identified, and the model was reconstructed only with the identified layer, and the performance indicators were compared and analyzed with the existing model. After learning the fire data using four transfer learning models: Xception, VGG19, ResNet, and EfficientNetB5, the Layer Importance Evaluation technique was applied to analyze the weight and activation value of each layer, and then a new model was constructed by selecting the top rank layers with the highest contribution. As a result of the study, it was confirmed that the implemented architecture maintains the same performance with parameters that are about 80% lighter than the existing model, and can contribute to increasing the efficiency of fire monitoring equipment by outputting the same performance in accuracy, loss, and confusion matrix indicators compared to conventional complex transfer learning models while having a learning speed of about 3 to 5 times faster.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.13 no.4
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• pp.619-626
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• 2010

ROK Joint Chiefs of Staff in developing an WMA-EA(Warfighting Mission Area-Enterprise Architecture) tries to create the practical buildup requirements of military power through precise requirements and operational capabilities based on the architectures. However, it is difficult to verify the effectiveness of target architectures and do efficient requirement planning because we cannot know the gap of quantitative combat effectiveness between current and target WMA-EAs. This study presents an evaluation method of combat effectiveness and focuses on combat's positive effects in WMA-EAs. The method proposed is based on C2 model which is appropriate for the evaluation of combat effectiveness in architectures. We verify the effectiveness of the proposed method through a case study of an anti-ship warfare architecture.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.336-337
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• 2018

최근 이미지의 Visual 정보를 추출하고 Multi label 분류를 통해 나온 결과의 상관관계를 modeling하여 문장으로 출력하는 CNN-RNN 아키텍처가 많은 발전을 이뤘다. 이 아키텍처의 출력은 이미지의 정보가 요약되어 문장으로 표현되기 때문에 Semantic정보가 풍부하여 유사 콘텐츠 검색에도 사용 가능하다. 하지만 결과 문장에 사람이 포함 되면 광범위한 검색 결과를 얻게 되고 부정확한 결과를 초래하게 된다. 이에 본 논문에서는 문장에서 사람을 인식하여 Identity를 부여함으로써 검색어를 좀 더 구체적으로 생성하고자 한다. 이 문제를 해결하기 위해 자연어 처리의 분야 중 하나인 개체명 인식(Named Entity Recognition) 문제로 다루며, 가장 많이 사용되고 있는 모델인 Bidirectional-LSTM-CRF와 CoNLL2003 dataset을 사용하여 수행 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.172-175
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• 2021

4차 산업혁명이 시작된 이래로 다양한 산업 분야에서 AI가 활용되고 있고, 그 중에서도 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 각광받고 있다. 하지만 딥러닝 기술은 높은 전문 지식이 요구되어 관련 지식이 없는 일반인들은 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 AI 관련 배경지식이 없는 사용자들도 UI를 통해 쉽게 이미지 분류 모델을 학습시킬 수 있는 노 코드 플랫폼에 관하여 기술하고, django 프레임워크를 이용해 웹 개발과 딥러닝 모델 학습을 통합 개발을 위한 아키텍처와 방향성을 제시하고자 한다. 사용자가 웹서버에 업로드한 이미지들을 웹 인터페이스를 통해 라벨링 하여 학습 데이터를 생성한 후, 이 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨다. CNN 모델에 데이터를 학습시키는 과정과 생성된 모델 기반으로 이미지 예측하는 모듈을 통해 전문지식이 없는 사용자가 딥러닝 기술에 대해 쉽게 이해하고 이용하는 것을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.132-135
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• 2021

최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.511-514
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• 2006

장기간동안 여러 기관의 협력을 통해 이루어지는 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture, EA)의 특성상, 기관에서 EA를 도입부터 운영 및 정착, 그리고 고도화시키기 위해서는, 조직의 EA업무 수행 능력을 평가하고 개선하기 위한 적합한 EA기준이 필요하다. 하지만 국내 EA에 대한 연구는 아직 도입단계이기 때문에, EA조직의 수준측정을 위한 EA성숙도모델에 대한 연구는 활발하지 않다. 이러한 상황에 따라, EA조직의 수준측정을 위한 EA성숙도모델에 대한 연구는 활발하지 않다. 이러한 상황에 따라, EA성숙도 모델을 정의하고, 측정을 위한 평가항목과 해당 지침을 제시하고자 한다. EA성숙도 모델은 CMMI의 연속형 모델을 참고하여, EA성숙도 모델의 선진사례 분석과 정부 '정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률'을 기반으로 하여 총 4개영역 15개평가요소를 정의하였다. 성숙도 단계는 인식부터 최적화 단계까지 총 5단계로 정의하였으며, 이 중에서 첫 번째 단계인 인식단계의 평가항복별 지침을 제시하였다. 이렇게 각 항목에 대한 측정 대상자들의 이해를 높임으로써 좀 더 정확한 성숙도 평가 결과와 이를 기반으로 EA고도화를 위한 좋은 기준을 제시하고자 정의하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.19-20
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• 2019

서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.89-96
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• 2013

The graphic processor unit (GPU) has been developed to process not only graphic data but also general system data. It shows a better performance than CPU in algorithm for 3D graphics and parallel program. In order to execute algorithm for CPU on GPU, we should understand about GPU architectures and rewrite program considering parallel processing capability and new memory model of GPU. For this reasons, a performance prediction model for the algorithm and its predicted performance through GPU system are required. These can predict problems in GPU application development or construct a performance evaluation standard for GPU. In this paper, we applied the AES encryption algorithms on our performance model and accomplished performance prediction with high accuracy under a heavy workload.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.1 no.3
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• pp.193-204
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• 2012

This paper specifies a low-cost global mobility management architecture and protocol procedure called LC-$GM^2$, which is based on Proxy Mobile IPv6. In LC-$GM^2$, mobility management is performed by the network entity. The benefit is the elimination of the wireless link data delivery tunnel overhead between a mobile node and the access router. To compare with the well-known Hierarchical Mobile IPv6 mobility management protocol and GPMIP, the location update, packet delivery, and total cost functions generated by a mobile node during its average domain residence time are formulated for each protocol based on Fluid-flow mobility model. Then, the impacts of various system parameters on the cost functions are analyzed. The analytical results indicate that the proposed global mobility management protocol can guarantee lower total costs.