• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.107-108
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• 2023

기업 및 공공기관의 클라우드 서비스 도입이 확산되면서 업무 시스템에 대한 보안 요구사항이 변화하고 있다. 기존에는 보호해야 할 정보자산이 물리적으로 외부와 분리된 내부 공간에 집중되었다면 클라우드 환경에서는 자산의 분포 범위가 넓어지면서 내부와 외부의 경계가 모호해진다. 따라서 경계 기반의 전통적인 보안 방식은 클라우드 기반 업무환경에 적합하지 않으며 정보 서비스를 이용하는 전 주기에서 암묵적인 신뢰를 배제하고 지속적으로 검증을 수행하는 제로 트러스트 기반의 업무 시스템 운영이 필요하다. 본 논문에서는 스토리지 클라우드 서비스인 아마존 웹 서비스 S3(Simple Storage Service)에 대하여 제로 트러스트 모델을 설계하고, 직접 서비스를 운영하며 제안된 제로 트러스트 모델의 안전성을 검증한다. 제로 트러스트 모델은 스토리지에 접근하는 사용자에 대한 인증 및 식별 기술, 스토리지 암호화 기술, 암호화 키 관리 기술을 활용하여 설계하였으며 제로 트러스트 기술 적용 시, 스토리지 보안성이 향상되는 것을 실제 서비스 운영을 통한 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.502-504
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• 2000

최근 높은 컴퓨팅 파워를 요구하는 응용문제 처리를 위해 고 비용의 슈퍼컴퓨터 대신 인터넷상에 분산된 다수의 일반 컴퓨터들을 이용하는 병렬처리에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 다중 에이전트 시스템을 기반으로 하여 이질적인 성능을 갖는 컴퓨터들을 병렬 컴퓨팅 환경으로 구성하고 각 호스트의 성능측정 결과에 따라 효율적으로 작업을 분산하는 기법을 제안한다. 또한 본 연구에서 제안한 방법을 다중 에이전트 시스템인 IBM의 AgletsTM을 사용하여 실험적으로 성능을 평가하고, 기존 연구와 비교한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1255-1256
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• 2011

본 논문에서는 기존 링크 기반 유사도 계산 방안의 문제점을 제시하고, 이러한 문제를 해결하는 방안을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방안과 기존 링크 기반 유사도 계산 방안의 정확도를 비교함으로써 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.5-14
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• 2019

타일 기반 대규모 디스플레이에 컴퓨터 게임과 같은 3D 응용의 화면을 표현하기 위해 다양한 방법과 기술이 시도되고 있다. 컴퓨터게임 개발 시 일반적으로 상용 게임엔진이 활용된다는 점을 고려하여 본 논문은 가장 널리 사용되고 있는 엔진 중의 하나인 유니티 엔진을 사용하여 기 개발된 3D 응용에 적용할 수 있는 원격 분할 렌더링 기술을 제안한다. 본 기술의 3D 응용에 적용한다면 별도의 개발이나 수정 없이 타일 기반 대규모 디스플레이에 컴퓨터게임 화면을 표현할 수 있다. 본 논문은 게임엔진 기반 원격 분할 렌더링 시스템의 구현에 필요한 기술적 이슈를 고찰하고 실험적인 구현을 통해 기술적 가능성을 검증하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.705-708
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• 2020

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 객체 탐지기의 발전으로 돈사에서 돼지 모니터링이 가능하지만, 실제 농가에서 적용하기 위해서는 탐지기의 정확도를 개선해야 하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 출력인 박스들의 신뢰도 값을 평가하고 잘못된 박스들의 신뢰도 값을 보정하는 박스 레벨 후처리 방법을 제안한다. 즉, 신뢰도 값이 가짜 돼지인지 진짜 돼지인지 애매한 경우, 박스내 전경 픽셀 정보와 인접 박스의 정보를 이용하여 신뢰도 값을 낮추거나 높이는 보정 작업을 수행한다. 그리고 실제 돈사에서 취득한 11,308장의 영상 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 합성곱 신경망 기반 돼지 탐지기의 에러율을 4.4%에서 1.2%로 개선하는 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.37-40
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• 2024

본 연구에서는 웨어러블 디바이스로부터 수집된 다변량 반려동물 행동 데이터를 처리하기 위해, GCN(Graph Convolutional Network)과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 결합한 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시계열 내부 구조를 활용하여 그래프 구조로 변환하고, DTW(Dynamic Time Warping) 유사도 분석을 통해 노드 간의 시간적 유사도를 기반으로 엣지를 생성한다. 실험결과로 DTW 기반 엣지 생성 방식이 유클리드 거리 및 선형 방식에 비해 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 반려동물의 행동을 정확히 분류하기 위한 효과적인 방법론을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.741-744
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• 2024

본 연구에서는 음성 전처리 기법인 푸리에 변환의 높은 시간 복잡도로 인해 많은 계산 자원을 요구한다는 단점을 보완하기 위한 FTAE(Fourier Transform Auto Encoder)를 설계하고 구현한다. FTAE는 음성 데이터를 입력으로 받아 Early Fusion 특징맵을 출력하도록 설계된 오토인코더 기반 신경망이다. 학습 결과 FTAE의 최종 Training Loss는 0.1479를 나타냈다. 기존 푸리에 변환 기반 Early Fusion 방법과의 성능 비교 실험 결과 FTAE 방법은 Accuracy 0.905, F1-Score 0.905, 탐지 소요 시간 17초의 성능을 보였다. FTAE 방법은 Early Fusion 방법에 비해 Accuracy와 F1-Score는 0.065 하락했지만, 탐지 소요 시간은 약 72배 빠른 결과를 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.283-284
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• 2019

규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.163-167
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• 2012

이 연구는 실무능력이 중시되는 맥락에서 유용한 능력기반 학습환경의 구축방안을 모색해보고, 그 효과성을 실증적으로 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 교수설계 패러다임의 발전동향을 토대로 능력기반 학습환경 구축원리를 도출하고, 이른 토대로 일반대학의 교직과목의 하나를 선정하여 구체적인 교수학습 환경을 개발하고, 기본적 실험설계의 틀에 그 효과성을 분석해 보았다. 그 결과 원래 해당 과목이 지향한 3개의 능력 중 2개 능력에서 실험집단이 비교집단보다 향상의 가능성을 보였다. 후속 연구에서는 이 학습환경 모형의 정련화와 아울러 효과검증 방법론을 보다 정련화하고, 표본수 증대를 통한 통계학적 검증이 요청된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.227-230
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• 2011

본 논문에서는 유한한 자원인 네트워크를 보다 많은 이용자가 원활하게 사용하기 위해 고안된 전송 부하 분산 알고리즘인 Round Robin, Weighted Round Robin과 전송 부하 분산 알고리즘이 존재 하지 않는 네트워크를 Petri-net 이론을 기반으로 한 시뮬레이터(CPN-Tools)를 통해 실험 결과를 비교 분석하여 알고리즘의 필요성과 전송 부하 분산 알고리즘의 특징과 장단점을 실험을 통하여 보였다.