• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.68-71
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• 2011

본 논문에서는 차량의 네트워크를 통해서 차량의 상태를 확인하고 관리하는 것과 차량에 대한 위치를 실시간으로 추적하는 원격에서 차량을 제어하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량의 상태는 CAN 네트워크를 통해서 차량의 정보를 획득하였으며, 실시간 추적을 위해서 GPS 기반으로 WCAMA 이용하여 구현하였다. 설계에서 구현한 시스템을 테스트를 하였으며 차량 관리 및 도난 방지 시스템 및 텔레매틱스를 서비스 활용이 가능하다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• 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 Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.211-213
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• 1998

실시간 응용을 위한 데이터베이스 시스템은 시간 제약 조건을 만족시켜야 하며, 데이터 일관성을 유지해야 한다. 또한 다중레벨을 지원하는 보안 프로토콜은 cover channel의 생성을 방지하는 것이 중요하다. Son과 Mukkamala는 primary copy와 secondary copy를 사용한 SRT-2PL을 개발하였다. 이 프로토콜은 보안 레벨간의 불간섭(non-interference)을 지원하며, covert channel의 발생을 막을 수 있으며, 지연이 적고 취소가 적으므로 실시간 데이터베이스 시스템에서 보안을 유지하는데 사용될 수 있다. 그러나 secondary copy를 모든 데이터 오브젝트에 대해 항상 보존해야 하므로 작업공간의 낭비가 있고, 데이터의 갱신을 위해 update queue를 관리해야 하는 오버헤드와 그에 따른 예측성 결여가 문제점으로 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 불간섭을 지원하여 covert channel의 발생을 방지하면서, 복사본의 유지 기간을 줄여 실시간 지원을 강화시키고, 예측성을 좀더 높인 개선된 SRT-2PL 실시간 데이터베이스 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동적 복사 알고리즘은 트랜잭션의 동작에 따라 동적으로 복사본을 생성하여 레벨간의 불간섭을 제공함과 동시에, 복사본의 유지 기간을 줄여 작업공간의 낭비를 줄이고 예측성을 높일 수 있다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.19 no.2
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• pp.31-39
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• 2001

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.69-73
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• 2017

In this paper, we developed a real-time image recognition algorithm based on machine learning and tested the performance of the algorithm. The real-time image recognition algorithm recognizes the input image in real-time based on the machine-learned image data. In order to test the performance of the real-time image recognition algorithm, we applied the real-time image recognition algorithm to the autonomous vehicle and showed the performance of the real-time image recognition algorithm through the application of the autonomous vehicle.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.241-243
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• 2003

일반적으로 사용되는 반도체 공정에 대한 진단 기법은 한 공정을 진행하기 전에 테스트 공정을 수행하여 공정의 진행 여부를 결정하고, 한 공정의 진행을 완료한 후에 다시 테스트 공정을 수행하여 공정의 결과를 진단하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 실시간 자동 진단 시스템은 기존 방법의 문제점인 자원의 낭비를 막고, 실시간으로 진단함으로써 시간의 낭비를 막는 진단 시스템을 제안한다. 실시간 자동 진단 시스템은 크게 시스템 초기화 단계, 학습 단계 그리고 예측 단계로 나누어진다. 초기화 단계는 진단할 공정에 대한 사전 입력값을 받아 시스템을 초기화하는 과정으로 공정장비 파라미터별 중요도 자동 설정 과정과 초기화 클러스터링으로 이루어진다. 학습 단계는 실시간으로 저장된 공정장치별 데이터와 계측기로부터 획득된 데이터를 이용하여 최적의 유사 클래스를 결정하는 단계와 결정된 유사 클래스를 이용하여 가중치를 학습하는 단계로 나누어진다. 예측 단계는 공정 진행 중 획득된 실시간 데이터를 학습 단계에서 결정된 파라미터별 가중치를 사용하여 공정에 대한 진단을 한다. 본 시스템에서 사용하는 클러스터링 알고리즘은 DTW(Dynamic Time Warping)를 이용하여 파라미터 데이터에 대한 특징을 추출하고 LBG(Linde, Buzo and Gray) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.97-99
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• 2003

얼마전까지 실시간 응용 프로그래밍은 대부분 c 언어를 사용하여 구현되어 왔다. 1997 년까지만 해도 자바 언어를 사용한 실시간 응용프로그램의 개발은 불가능해 보였으나, 현재는 하드웨어적으로 구현된 자바 해석기와 가비지 컬렉션을 제외한 통합 시스템 그리고 실시간 특징들을 포함하는 자바 프로세서의 등장으로 인하여 자바 언어를 이용한 실시간 응용프로그램 개발이 가능하게 되었고 이로 인해 그 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 본 논문은최근 각광받고 있는 임베디드 디바이스용 MIDP(Mobile Information Device Profile)의 태스크 스케쥴링 부문에 실시간 개념을 도입하여 설계 및 구현한 논문이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.40-44
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• 2005

Applying artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection system are increasing. But most of researches are focused on improving the performance of classifier. These classifiers are performed by batch way and it is not proper method for realtime intrusion detection system. We propose an incremental feature extraction and classification technique for realtime intrusion detection system. Applying proposed system to KDD CUP 99 data, experimental result shows that it has similar capability compared to batch way intrusion detection system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.460-462
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• 2004

분산 환경에서의 효과적인 통신 방법인 멀티캐스트 프로토콜이 그동안 많이 연구되었다. 하지만 인터넷 기반 네트워크의 급속한 발달로 실시간 데이터를 요구하는 환경으로 변화함에 따라 실시간 멀티캐스트 프로토콜의 필요성이 대두되었다. 실시간 프로토콜 중 하나인 RFRM(Release-time based Fault-tolerant Real-time Multicast protocol)은 메시지의 신뢰성을 보장하고 뷰의 일관성을 유지하며 고장을 감내한다는 장점이 있지만 한 개의 그룹만을 지원한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 멀티캐스트 프로토콜인 RFRM을 확장하여 멀티그룹을 지원하는 뷰 관리기능을 추가하였고, 그 성능을 분석하기 위하여 Erlang/OTP를 사용하여 구현된 결과를 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 모델을 사용한 실시간 시뮬레이션의 결과와 기존의 RFRM의 그룹 연산 성능과 비교하였다.