• 한국빅데이터학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.141-152
• /
• 2024

바이오의약품 위탁생산 사업(CMO)에서 다양한 고객의 주문에 대해 납기를 만족시키는 생산 일정계획을 수립하는 것은 사업이 경쟁력 측면에서 매우 중요하다. CMO 공정에서 각 주문은 다수의 배치로 구성되어 있으며 복수 개의 생산라인에 소량의 배치 단위로 할당되어 병렬 생산할 수 있다. 본 연구는 동종 병렬설비를 보유하고 있는 CMO 공정에서 주문의 총 납기 지연을 최소화하는 일정계획을 수립하기 위한 메타휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 생물학적 진화에서 영감을 받아 염색체와 같은 데이터 구조를 무작위로 생성하여 특정 문제를 해결하며, 교차 및 돌연변이와 같은 작업을 사용하여 다양한 솔루션을 효과적으로 탐색한다. 국내 CMO 기업체에서 제공한 현업 데이터를 기반으로 컴퓨터 실험을 진행하여 제안한 알고리즘이 기업체에서 사용하고 있는 전문가 알고리즘과 상용 최적화 패키지보다 우수한 일정계획을 적절한 계산시간 내에 도출하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제5권10호
• /
• pp.311-318
• /
• 2016

사물인터넷(IoT, Internet of Things) 분야는 풍부한 정보를 기반으로 사용자가 쉽게 접근해서 서비스를 창출해야 하나, 전력시스템의 특수성으로 인해 다음의 사항이 IoT 확산에 걸림돌로 작용할 수 있으며 '지능형 전력망 정보의 보호 조치에 관한 지침'에 의거, 전력설비 접근이 용이하지 않고, 특히 AMI(Advanced Metering Infrastructure)분야에 IoT 기술적용시 엄격한 보안 정책이 요구되고 있다. 이로 인해 IoT 기술의 전력시스템에 적용 및 활용에 제약이 발생되는 실정이다. 전력정보통신망은 그간 폐쇄망으로 운영되어 왔으며, 스마트그리드(Smart Grid) 인프라인 지능형 전력망에서도 개방형 양방향 통신을 검토하고 있으나 정보보안 취약성이 높아지고 사고 위험이 증가함에 따라 종합적인 보안정책 및 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 IoT 기반 에너지 플랫폼 개발 연구내용의 일부로 전력정보시스템의 IoT 플랫폼 아키텍쳐 설계를 목표로 한다. IoT를 기반으로 전력서비스 및 솔루션을 제공하기 위해 '센서-게이트웨이-네트워크-플랫폼-서비스'를 하나로 연결하는 표준 프레임워크를 제정하고자 한다. 프레임워크는 크게 '센서-게이트웨이-플랫폼'을 연계하는 정보모델링 및 연동규약을 다루는 표준과 이를 토대로 다양한 센서를 수용할 수 있는 게이트웨이, 실시간 데이터 수집 분석 제공 역할을 수행하는 플랫폼으로 구분하고 관련 기술을 확보하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1167-1174
• /
• 2009

병실의 환자 관리는 자동적으로 측정되는 환자의 생체 및 환경 데이터뿐만 아니라 의사 또는 간호사에 의해서 작성되는 임상 데이터(병실 차트) 또한 환자 관리에 있어서 중요한 데이터로 인식되고 있다. 그러나 병실 환경에서 임상 데이터는 자동적으로 측정되는 데이터들과 분리되어 수집되고 있어, 이 두 데이터의 효율적인 통합이 이루어지지 않고 사용되고 있다. 그 이유는 두 데이터의 수집되는 시간이 각기 다르기 때문에 통합하기가 어렵고, 임상 데이터의 재구성은 현저한 불확실성을 가지게 된다. 이런 문제를 해결하기 위해서는 연속적인 병실의 환경 데이터와 임상 데이터를 동기화하는 방법은 중요한 문제로 대두되고 있다. 또한 소형 장치에 대한사용의 증가와 무선 기반의 솔루션 개발은 헬스 케어 개발자들에게 변함없는 통신 플랫폼을 제공한다. 따라서 본 논문은 모바일 폰을 이용한 웹 기반의 원격 환자 관리 시스템을 구현한다. 즉, 간호사나 의사에 의해서 작성되는 임상 데이터와 병실의 환경 데이터는 무선 센서 네트워크를 구성하여 장치 모듈에 의해서 데이터를 수집하고, 관찰자의 모바일 폰으로 임상 데이터와 병실 환경 데이터를 확인하고 데이터베이스에 통합하여 저장한다. 환자의 가족은 병원 외부에서 모바일 폰이나 퍼스닐 컴퓨터를 통해 병원에서 작성한 임상 데이터를 열람하고 병실의 환경을 관찰함으로써 보다 양질의 의료 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.125-147
• /
• 2011

최근 도서관 건축 및 리모델링이 많아지고, 전국의 공공도서관수도 최근 2년간 100여개 이상 증가하는 상황에서 도서관용품에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서관용품에 대한 정보제공과 원활한 유통을 위한 기초 연구단계로서 도서관용품에 대한 정의를 명확히 내리고자 하였으며, 이를 기반으로 도서관용품 분류체계를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 도서관용품(Library Goods)은 도서관자료의 수집, 정리, 서비스 등의 활동을 효과적으로 수행하기 위해 요구되는 모든 물품으로 정의를 내리고, 크게 비품 (비소모품)과 소모품으로 구분하였다. 도서관비품(library equipment)은 근본적인 동일성과 일정기간 이상의 유용성을 보유하고 있는 비소모품적 성질의 도서관용 각종 가구, 기기 및 기구 등의 품목을 말하고, 도서관소모품(library supplies)은 도서관에서 도서관자료의 정리 및 보수 등을 위해 사용되는 것으로, 쓰는 대로 닳거나 줄어들어 없어지거나 못 쓰게 되는 물품을 말한다. 위의 정의를 기반으로 도서관용품 분류체계를 개발하였다. 즉 도서관비품을 가구와 도서관시스템솔루션, 컴퓨터 및 멀티미디어기기로, 소모품을 도서관 정리 및 보수용품, 사인시스템, 그리고 기타용품으로 구분하였으며, 최종적으로 6개 영역 117개의 용품을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권8호
• /
• pp.171-180
• /
• 2020

스마트 팩토리는 설계, 개발, 제조 및 유통 등 생산과정 전반이 디지털 자동화 솔루션으로 이루어져 있으며, 내부 설비와 기계에 사물인터넷(IoT)을 설치해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 분석해 스스로 제어할 수 있게 하는 지능형 공장이다. 스마트 팩토리의 장비들은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 즉, 특정한 공동의 목표를 위해 다수의 장치가 개별적인 행동을 동시다발적으로 수행해야 한다. 공정 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 스마트 팩토리의 장점을 활용하여, 일반적인 기계 학습이 아닌 강화 학습을 사용하면 미리 요구되는 훈련 데이터 없이 행동 제어를 할 수 있다. 하지만, 현실 세계에서는 물리적 마모, 시간적 문제 등으로 인해 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 따라서, 본 논문에서는 시뮬레이터를 활용해 스마트 팩토리 분야에서 복잡한 환경 중 하나인 이송 설비에 초점을 둔 그리드 분류 시스템을 개발하고 협력적 다중 에이전트 기반의 강화 학습을 설계하여 효율적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제9권12호
• /
• pp.291-306
• /
• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권6B호
• /
• pp.503-512
• /
• 2009

물 순환과정을 평가하기 위한 도구로 사용되는 수문모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. 지형 특성 자료의 제공과 활용을 위한 시스템이 등장하고 컴퓨터 계산 능력이 발달하면서 과거 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 연구와 적용이 진행되고 있다. 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형과는 달리 분포형 모형의 경우, 격자 기반의 유역 특성 및 강우 자료로부터 초기 매개변수 값(first-guess value)을 추정하기 때문에 모형 보정 시 미세한 매개변수 조정이 요구된다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수별 특성과 민감도를 정확하게 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$모형의 매개변수별 민감도를 분석하기 위하여 중랑천 유역을 대상유역으로 선정하고 적용하였다. 이를 위하여 중랑천 수계 하천정비기본계획(경기도, 1996)을 참고하여 재현기간 100년에 지속시간 6시간 설계강우를 작성하고, 이로부터 각 매개변수 변화에 따른 유출량 변화를 모의하였다. 그 결과, 수리전도도는 유역 전체의 유출고에 영향을 주는 것으로 나타났고 지표면 조도계수는 첨두 발생시간의 변화없이 첨두유량값 즉, 수문곡선의 형태에 민감하게 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 하도 구간의 조도계수는 비슷한 유출고에 대하여 첨두유량값과 도달시간에 매우 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권9호
• /
• pp.317-322
• /
• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제9권3호
• /
• pp.3-17
• /
• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.

• 서비스연구
• /
• 제11권1호
• /
• pp.45-58
• /
• 2021

요구공학은 대형화 및 분산화 되고 있는 정보시스템의 개발환경 속에서 시간적·공간적 제약 없이 정확하고 명확한 요구사항을 추출, 분석, 명세, 관리, 실증검증 등의 다양한 프로세스와 활동들로 진행한다고 볼 수 있다. 따라서, 프로젝트의 성공을 위해 이해관계자들 간의 협력과 체계적인 요구공학이 무엇보다 중요하다. 요구사항을 잘 개발하고 지속적인 평가 및 관리를 하는 것이 프로젝트관리에 있어서 성공하는 지름길이라 할 수 있으며, 정보시스템 감리 수행에서도 요구사항과 관련하여 매우 중요한 사항으로 인식되고 있다. 정보시스템 감리 수행과 감리 대상이 되는 사업 수행시 요구공학 측면의 개선이 필요하다. 이에 본 연구는 현행 감리 수행시 감리점검해설서와 감리점검가이드를 참조하여 대상 사업에 적합한 점검항목을 도출하고 감리 점검사항인 점검항목의 도출 근거가 되는 사업유형별 점검가이드 내용 중 요구공학적 측면에서 관련 점검항목들에 해당하는 프로젝트관리 및 품질보증 사업유형에 대한 감리시점/감리영역별로 점검항목들을 도출하였다. 도출된 점거항목에 대해 전문가의 설문 조사를 통해 적합성을 검증하였다.