• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.91-93
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• 2003

급격히 발전해 온 엔터프라이즈 환경에 대하여 체계적으로 소프트웨어 개발 패러다임이 변하고 있다. 이종 플랫폼, 나아가 이종 개발 플랫폼을 자유로이 연동시킬 수 있는 개발 방법에 대한 필요성이 대두되면서 MDA 개념이 등장하였다. MDA는 프로그래밍 언어 흑은 런타임 플랫폼에 독립적인 모델에 의해 개발하는 방식으로, 개발된 모델을 특정 플랫폼에 알맞은 형태로 변환함으로써 개발 모델 및 코드의 재사용성을 극대화한다. 본 논문에서는 MDA 개발에 있어서 특정 플랫폼에 알맞은 코드를 생성하기 위한 기능과 그 설계 방안을 논한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.83-95
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• 2023

Big data analytics and AI play a critical role in the development of smart plants. This study presents a big data platform for plant data and an 'AutoML platform' for AI-based plant O&M(Operation and Maintenance). The big data platform collects, processes and stores large volumes of data generated in plants using Hadoop, Spark, and Kafka. The AutoML platform is a machine learning automation system aimed at constructing predictive models for equipment prognostics and process optimization in plants. The developed platforms configures a data pipeline considering compatibility with existing plant OISs(Operation Information Systems) and employs a web-based GUI to enhance both accessibility and convenience for users. Also, it has functions to load user-customizable modules into data processing and learning algorithms, which increases process flexibility. This paper demonstrates the operation of the platforms for a specific process of an oil company in Korea and presents an example of an effective data utilization platform for smart plants.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.198-201
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• 2011

현재 안드로이드 시장에는 다양한 플랫폼을 기반으로 한 디바이스들이 혼재하고 있고, 안드로이드의 성장세로 봤을 때 앞으로 더욱더 많은 플랫폼 및 디바이스가 출시될 것이다. 따라서 여러 플랫폼 및 디바이스에 대한 상호 호환성을 만족시키기 위해 안드로이드 소프트웨어 개발 단계부터 테스트의 중요도가 높아지고 있고, 테스팅 시간을 줄이기 위한 테스트 자동화 문제가 대두되고 있다. 이러한 환경에서 상호 호환성을 만족시키기 위해서는 소프트웨어적인 요소뿐만 아니라 프로그램의 전반적인 요소까지 고려해야 하지만 기존의 테스트 자동화 도구인 JUnit은 안드로이드 소프트웨어의 특정 상태에 대한 정보만을 도출하기 때문에 전반적인 요소에 대한 통합관리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 소프트웨어의 전반적인 요소들에 대한 정보를 도출하여 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 방안을 제안한다. 사용자가 도출하고자 하는 정보를 선택함으로써 테스트 케이스 생성에 대한 유연성이 증가하고, 이를 자동화함으로써 테스팅 시간 감소를 통해 생산성 향상 및 높은 품질의 안드로이드 소프트웨어를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.142-144
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• 2003

본 논문에서는 홈 자동화 네트워크으로 가장 각광을 받고있는 론웍스(Lonworks) 시스템을 구성 관리하는 홈 서버 플랫폼의 새로운 구조를 제안한다. Echelon사에서 제안하는 Lonworks 시스템의 구성관리 도구로서의 LonMaker는 자체적으로 개발한 LNS (Lonworks Network Service)라고 하는 비 표준화된 구성 관리 기술을 통해서 네트워크를 관리하도록 지원하며, 상기한 LNS를 인프라로 활용하는 도구로서, LNS는 빌딩 혹은 가정 내에 Lonworks 네트워크로 연결되어 있는 디바이스들에 대한 정보를 DB화하여 구축된 자료를 기반으로 하여 디바이스들간에 연동이 가능하도록 지원한다. 그러나 고가이며, 구성 관리를 한 디바이스 개수당 가격을 별도로 지불해야 하는 로열티가 있고, 이 역시도 하드웨어 제약사양인 뉴런칩(Neuron Chip)을 사용해야 한다는 점에서 개발자로 하여금 많은 부담을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 홈 자동화 네트워크 개발 시에 노드 구조를 각 응용목적에 맞도록 보다 유연성 있게 구현할 수 있도록 하는 네트워크 구성 관리 기능을 갖춘 흠 서버 플랫폼을 제안한다 제안된 흠 서버 플랫폼을 통해 제어 네트워크의 다양화와 고성능 처리의 장점을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 론웍스 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 단지 리눅스 상의 무료 컴파일러인 gcc 컴파일러를 통해 홈 서버 노드를 구성할 수 있으므로 시스템 개발에 대한 비용을 많이 줄일 수 있으며, 리눅스 OS를 사용하는 홈 자동화 홈 서버 시스템으로의 파급효과가 클 것이다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.9
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• pp.1320-1329
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• 2022

Currently, advanced national research network groups are continuously conducting R&D for the requirement to provide SDN/NFV-based network automation and intelligence technology for R&E users. In addition, the requirement for providing large-scale data transmission with the high performance networking facility, compared to general network environments, is gradually increasing in the advanced national research networks. Accordingly, in this paper, we propose an open API-based virtual network provisioning automation platform for large data transmission researched and developed to respond to the networking requirements of the national research network and present the implementation results. The platform includes the KREONET-S VDN system that provides SDN-based network virtualization technology, and the Kubernetes system that provides container-oriented server virtualization technology, and the Globus Online, a high-performance data transmission system. In this paper, the environment configurations, the system implemetation results for the interworking between the heterogeneous systems, and the automated virtual network provisioning implementation results are presented.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.2 s.105
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• pp.215-222
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• 2006

The importance of mobile software test is being addressed to improve the productivity and reliability of the software. Test automation technique based on mobile platform is required for effective application of mobile software test. That is, a technique is needed to generate test case for mobile platform API. When test case generated, software productivity and reliability are improved, while test duration and cost are decreased. In this paper, we identified test case generation scope through previous works about test automation, suggested keyword driven method, a test case generation technique on J2ME platform, and recognized that proposed method can be applicable to generating test case based on J2ME platform.

• Journal of IKEEE
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• v.14 no.2
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• pp.33-40
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• 2010

OPC is open connectivity in industrial automation and the enterprise systems that support industry. OPC XML-DA provides a platform-independent on web service-based communication. This paper propose Power IT system integration platform using OPC that is to integration between DLMS protocol used in AMI system and Distribute protocol DNP3.0 throught IEC61850 using Substation Automation Protocol.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2021.11a
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• pp.107-108
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• 2021

4차 산업혁명으로 시작된 해상물류 부분의 스마트 기술 도입은 무인 자동화 항만에 이어 데이터 기반과 인공지능(AI) 등의 최적화를 통한 생산성과 효율성을 높이는 방향으로 진행되고 있다. 이에 우리는 다양한 최신 IT 기술을 사용하여 기존 해양물류 프로세스를 최적화할 수 있는 해양물류 통합플랫폼을 설계하고자 한다. 제안하는 시스템은 해양 물류 주체들간의 원할한 데이터 전송 및 연계를 지원하여 기존 단절된 구간을 연계하는 최적의 물류 프로세스를 생성할 수 있다. 또한 사용자가 손쉽게 물류 프로세스를 생성할 수 있는 기능을 제공하여 사용자 맞춤형 물류 프로세스를 통해 효율적인 해양물류 프로세스 운영이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• Information Systems Review
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• v.25 no.2
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• pp.31-56
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• 2023

As the COVID-19 pandemic is prolonged, non-contact work has increased, as well as the demand for automation of simple and repetitive questions and tasks with success of using them. Therefore, companies are attempting to expand the area of automated business and apply various technologies such as AI to complex and various business processes of E2E to provide automation of all business. However, the extension to Intelligent Process Automation (IPA) is still in its beginning stage so that it is difficult to find practical use cases and related solutions. In this aspect, it is safe to say that there is insufficient evidence for companies which have various and complex enterprise processes to make a decision about the adoption. In this study, to solve this problem, a Hyper Automation Platform (HAP) that consists of RPA, Chatbot, and AI technology was proposed. Moreover, an implementation method that can bring intelligent process automation using HAP, and practical use-cases were provided so that it makes it possible to review the implementation of the HAP objectively and comprehensively. This study is meaningful and valuable to check the feasibility of the Hyper Automation concept and to actively utilize HAP.