• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.57-60
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• 2003

최근 대부분의 기업 정보 범죄가 기업 내부자 소행으로 일어난다. 허가되지 않은 사용자의 불법적인 사용 및 도용은 기업 내부의 정보유출, 파괴 등 기업에 막대한 피해를 가져온다. 이런 환경에서 공용으로 사용되는 기업 정보에 대한 사용자별 파일 또는 디렉토리 접근에 대한 실시간적인 관리가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 멀티 유저 윈도우서버의 디렉토리 및 파일에 접근하는 사용자를 실시간적으로 모니터링하고, 사용자 권한에 위배되는 행동을 모니터링하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.25 no.1
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• pp.67-74
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• 2020

사용자의 건강 및 인지 상태 모니터링을 위해 다양한 생체신호를 측정 및 분석하여 예측할 수 있다. 특히 최근 상용화되고 있는 웨어러블 센서 시스템을 이용하여 손쉽게 심전도나 액티그래피 움직임 정보를 사용자로부터 일상생활 중 장시간 얻어낼 수 있다. 그러나 사용자 상태 예측을 위한 기존 생체신호 분석 모델들은 생체신호 데이터의 성질을 최대한 반영하지 못하여, 본 논문에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 인공지능 딥러닝 기술을 이용한 극복 방안에 대해 소개한다. 상태 모니터링의 구체적인 응용 예로 사용자 스트레스 및 수면 모니터링 분석에 생체신호 데이터 기반 딥러닝 기술을 적용하여 기존 모델보다 높은 성능을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.84-89
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• 2010

서비스 지향 컴퓨팅은 서비스를 동적으로 조합하여 사용자가 요구하는 비즈니스 프로세스를 개발하는 효율적인 개발 방법이다. 서비스는 분산환경에 배치되고 인터페이스만을 외부로 노출하여 내부의 세부사항은 숨긴다. 이러한 서비스의 특징은 서비스 사용자가 서비스의 품질을 알기 어렵게 만든다. 서비스 소비자가 중요한 도메인에서 서비스를 사용하려면 서비스 품질(QoS)이 보장되어야 한다. 서비스 품질을 보장하기 위해서는 서비스 품질 측정이 먼저 선행되어야 한다. 하지만 현재까지 서비스 품질 모델의 표준화가 이루어 지지 않아 모니터링 해야 할 명확한 대상이 정의되지 않았고, 그로 인해 서비스 모니터링 방법 및 모니터링 효율성에 대한 연구는 거의 이루어 지지 않았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 먼저 서비스 모니터링 해야 할 데이터를 명확하게 정의한다. 또한 정의된 모니터링 데이터를 분류하고 분류된 데이터의 수집을 위한 모니터링 가능한 서비스 설계방법을 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안된 기법의 실효성과 효율성을 보여준다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.266-271
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• 2008

산업의학 분야에서 유비쿼터스 기술을 이용한 서비스는 처치 중심의 의료 서비스보다 예방 중심의 의료 서비스를 제공하기 위한 필수적인 서비스로 인식되고 있다. 본 논문에서는 IP-USN을 기반으로 한 산업장 환경 모니터링 서비스를 구축하는 과정과 적용된 서비스에 대해 소개한다. 그리고, 산업장 환경 모니터링을 위한 서비스를 구축하는데 필요한 사용자 계층에 대한 특성과 전체 서비스 프레임워크를 효율적으로 구성할 수 있는 기법을 제안한다. 특히, 사용성을 고려한 사용자 모델과 서비스 프레임워크는 산업장 환경 모니터링 서비스의 사용 효율과 사용 성능을 향상시킬 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04b
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• pp.643-646
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• 2001

현재의 인터넷 사용자들은 하루가 다르게 증가하고 있는 실정이다. 사용자들의 증가로 인하여 많은 네트워크의 부하가 걸리게 되는데 이는 결국 네트워크 속도 감소로 이어지고 있다. 따라서 네트워크의 속도 문제를 해결하기 위한 방법으로 많은 연구가 진행 되어 왔는데 그 중의 하나가 웹 캐쉬 방법중의 하나인 프락시(proxy) 서버를 이용하는 방법이다. 이러한 프락시 서버 관리를 위한 모니터링 도구들이 많이 상용화 되었고 기존의 프락시 서버를 관리하는 모니터링 연구에서는 프락시 서버의 캐쉬 히트율(hit ratio)이나 바이트 히트율을 높이는 방안을 제시하고자 했다. 그러나 이러한 모니터링으로는 프락시 서버의 부하(load)가 얼마나 걸리는지를 파악 할 수가 없다. 따라서 본 논문에서는 기존의 프락시 서버 모니터링 방식과 더불어 부하의 정보를 제공함으로서 부하 균등 정책이나 사용자의 성향을 파악하여 프락시 서버를 좀 더 효율적으로 관리하고자 하는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.872-875
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• 2016

본 연구에서는 무구속적으로 사용자의 활동상태를 모니터링하고 이를 기반으로 산만도를 추정하기 위한 연구를 수행하였다. 사용자의 활동상태 모니터링을 위해서는 키넥트 센서를 활용하여 머리에서의 관절정보와 어깨관절정보를 검출하고, 각 검출지점의 시간당 좌표변화를 인덱스화하여 움직임 변화정도를 측정하였다. 이러한 움직임정보로부터 산만도의 추정을 위하여 움직임의 빈도와 움직임의 강도를 분석하고 이로부터 산만도를 추정하기위한 인덱스를 개발하였다. 실제 사용자의 활동상태로부터 추출된 움직임정보 및 산만도 추정인덱스의 모니터링을 위하여 PC기반의 모니터링 및 스마트폰기반의 어플리케이션을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 키넥트를 이용한 산만도 추정 어플리케이션과 동시에 비디오 계측을 통해 움직임의 정도에 따른 산만도 추정식의 결과를 비교분석한 결과 개발된 산만도 추정시스템과 비디오분석결과의 상관관계가 높음을 실험으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.176-177
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• 2021

아이트래킹 분석을 이용한 선박운항모니터링 시스템은 사용자의 시선을 추적하여 각 데이터의 관심도뿐 아니라 데이터간의 연계성을 분석합니다. 표출중인 데이터 간의 사용자의 시각적 관심도를 분석하여 운항데이터를 제공함에 있어, 보다 효율적이고 사용자에 최적화된 인터페이스를 재공합니다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06d
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• pp.279-284
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• 2007

유비쿼터스 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 적절한 서비스를 실시간으로 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 사용자에게 편리한 환경을 제공하기 위해서는 상황 인식 환경이 구축되어야 한다. 상황 인식 환경이 구축이 되면 센서가 환경을 감지하여 사용자에게 맞는 특정한 애플리케이션을 실행하거나, 시스템을 재구성 하는 서비스를 제공 할 수 있다. 자동적으로 상황을 인식하여 서비스를 제공하기 위해서 애플리케이션의 모니터링이 매우 중요하다. 애플리케이션의 기능, 성능, 상태를 모니터링 함으로써 서비스의 질을 높일 수 있고 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 시스템의 CPU, Memory 사용량 등의 측정에 이용이 되었던 JMX(Java Management Extension)를 이용하여 유비쿼터스 환경의 상황 인식 애플리케이션에 적합한 모니터링 기법을 설계하고 적용방안을 제시하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.468-471
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• 2020

본 연구에서는 사용자의 접속 기록을 상세하게 모니터링할 수 있는 DNS 패킷 기반 분석과 사용자별 프로세스 분석 기법을 융합한 네트워크 모니터링 시스템 설계를 제안한다. 네트워크 패킷 수집을 위한 탭 장비와 사용자 디바이스에 플러그인 형태 프로그램 설치를 통하여 어떤 프로세스에서 패킷이 발생하였는지 분석이 가능하다. 이를 통해 네트워크 증설을 위한 데이터 확보, 악성 패킷 분류를 위한 데이터로의 사용 등 다양한 방법으로 활용할 수 있는 확장형 도메인 모니터링 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.260-261
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• 2018

다수의 사용자가 동시에 가상머신을 사용하는 클라우드 환경은 자원 사용량을 예측하기 힘들기 때문에 사용자의 자원 요구량과 성능을 만족시키기 위해 지속적으로 마이그레이션, 오토스케일링과 같은 가상머신 관리 작업을 수행한다. 가상머신 관리 시 참조되는 가장 중요한 정보는 가상머신과 물리머신의 자원 모니터링 정보이다. 클라우드 센터에서 자원 모니터링 작업은 가상머신 관리 시 필수적이지만 모니터링 정보 수집 시 사용하는 자원은 물리머신의 자원을 사용하기 때문에 모니터링 주기가 짧으면 모니터링 작업을 위한 자원 사용으로 인해 가상머신과 자원 경쟁이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 물리머신에서 실행 중인 가상머신의 작업의 유형에 따른 최적의 모니터링 주기를 도출하기 위해 자원 모니터링 주기가 가상머신의 성능에 미치는 영향을 분석하고 모니터링 작업으로 인해 발생하는 가상머신의 성능 저하를 최소화 할 수 있는 최적의 모니터링 주기를 도출한다.