• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.81-107
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• 2015

본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.421-423
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• 2004

대규모 클라이언트 연결과 다량의 네트워크 트래픽을 고속으로 처리해야 하는 서버의 성능을 정확히 측정하기 위해서는 네트워크 트래픽 부하를 발생시키는 것도 중요하지만, 실제 상황과 같은 서버의 오버헤드 요소를 모두 재현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 최근 멀티 채널 네트워크 I/O에서 뛰어난 성능을 보이는 Winoows의 IOCP 기술을 이용해 실제와 같이 대량의 클라이언트를 생성해 서버와 동시에 세션을 연결하는 방법과 모델 기반으로 도출된 테스트 시나리오를 부하 발생 패턴에 적용하는 새로운 방안을 제시한다. 이를 활용해 향후 다양한 서버의 최대 성능을 보다 정확히 측정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.837-840
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• 2021

안정적인 서버 운영을 위해 이상 패턴 및 개체를 식별하는 이상탐지 연구가 활발하게 연구되어 오고 있다. 이상탐지의 대표적인 예로 서버의 사용량 증가를 꼽을 수 있지만, 실제 이상 데이터 수집 및 현상의 재현이 어렵다는 점은 해당 연구의 어려움으로 존재한다. 본 연구는 다양한 시나리오 기반의 부하테스트를 설계하고, 클라우드 환경에서 이상 데이터를 생성 및 수집하였다. 해당 데이터는 이상탐지에 대표적으로 사용되는 알고리즘의 성능을 비교 분석에 활용하였으며, 실험을 통해 각 알고리즘의 신뢰 수준을 확인하였다. 이는 다양한 서버 운영 환경에 적합한 알고리즘을 채택하는데 활용 가능하며, 결과적으로 안정적이고 효율적인 서버 운영에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제14권6호
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• pp.14-20
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• 2015

국토교통부는 2020년까지 수송부문 온실가스 배출량의 감축목표를 34.3%로 설정하였다. 목표달성을 위해 에코드라이빙 교육 및 정보를 제공하고 있으나 배출량 감축효과가 미비하다. 따라서 본 연구는 연료 효율적인 최적주행전략 모형의 개발을 목적으로 하였다. 종단경사도 및 길이가 다양한 도로지형을 생성하고 주행모드를 바탕으로 하는 시나리오별 속도 프로파일을 Comprehensive Modal Emission Model에 적용하여 연료소모량을 산정하였다. 연료소모량이 최소가 되는 시나리오와 속도변화량을 도출하였다. 도출된 시나리오와 속도변화량을 기반으로 최적주행전략 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 검증하고자 실차테스트를 수행하여 일반 운전자의 속도 데이터를 수집하였다. 개발된 모형에 의해 생성된 속도 프로파일과 일반운전에 생성된 속도 프로파일을 분석하고 각각 연료소모량을 산정하였다. 최적주행 시 소모된 연료소모량이 일반운전보다 평균 11.8% 감축하는 것으로 분석되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.67-76
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• 2018

사물 인터넷 환경에서 모바일 어플리케이션과 웨어러블 기기를 연동하기 위해 BLE (Bluetooth Low Energy) 기반 통신을 많이 활용하고 있다. 특히 BLE 연동 안드로이드 어플리케이션을 개발할 때 개발 환경에서 BLE 에뮬레이션을 지원하지 않아 반드시 웨어러블 기기가 필요한 제약이 있다. 본 연구에서는 처음으로 안드로이드 BLE 에뮬레이터를 설계 및 구현하였다. 이를 활용하여 웨어러블 기기가 없어도 BLE 연동 어플리케이션을 개발할 수 있음을 확인하였다. 그리고 그래프 모델 기반의 안드로이드 BLE 시나리오 자동 생성 방법을 제안하고 자동 생성한 시나리오들을 제안한 안드로이드 BLE 에뮬레이터 상에서 실행하여 어플리케이션의 BLE 응용 프로토콜을 체계적으로 테스트하는데 유용함을 보였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.101-114
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• 2018

무인 비행체의 실시간 경로계획 생성 시 최적의 경로를 찾기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 통한 무인비행체의 경로계획 생성을 수행하고, 이를 에이전트 기반 시뮬레이션 환경에서 구현 및 테스트가 가능함을 검증하였다. 이를 위해, Repast toolkit에 JGAP 패키지를 탑재하여 Java 기반의 유전 알고리즘 프로그래밍을 통한 무인 비행체의 경로 계획을 생성하였고, 해당 결과를 에이전트 기반으로 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 에이전트 기반 시뮬레이션 소프트웨어를 소프트웨어 공학 개발 생명주기에 맞춰 문서화하여 설계 및 구현되었으며, 에이전트 모델링 설계는 자동화, 적응성 및 에이전트 간의 상호 작용에 초점을 맞추었다. 또한, 시뮬레이션을 통해 에이전트 기반 환경에서 설계한 모델 및 시나리오를 검증하여 다수의 비행 에이전트에 내재된 동적 경로계획 알고리즘이 실시간으로 자율적인 경로 생성이 가능함을 증명하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.244-244
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• 2022

4차 산업혁명에 따라 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 분야에 다양한 스마트기술이 도입되고 있으나 건설현장 침수 피해 사고는 지속적으로 발생하고 있다. 굴착공사 현장에서 발생할 수 있는 침수피해를 사전에 예측하기 위해서는 공정별로 변화하는 현장상황을 반영하여 다양한 강우 시나리오를 기반으로 침수 예측 모델링이 선행되어야한다. 따라서 본 연구에서는 2차원 동수역학 모형인 HDM-2D 모형을 기반으로 굴착공사 현장 침수피해 예측 모델을 개발하여 굴착공사현장 침수 예·경보 시스템에 탑재하고자 한다. 침수피해 예측 모델은 천수방정식을 Petrov-Galerkin stabilized scheme 으로 이산화하여 해석하는 수평 2차원 동수역학 흐름해석모델로서 수로 및 지표면 등 다양한 지형 상황에서의 물 흐름을 상세하게 해석할 수 있다. 지형자료 생성 이후 경계조건 부여를 통해 수행되며 침수발생지역의 유속, 수심, 수위를 취득할 수 있다. 배수지나 굴착공사 현장에 2차원 흐름해석을 적용하는 경우 지형의 경사나 배치가 공간에 따라 변화하므로 불연속적인 흐름을 유발하여 모의결과의 계산 오차를 검토해야 한다. 2차원 침수피해 예측 모형의 정확성을 확인하기 위해 지면 돌출부가 있는 흐름 문제와 테스트베드 대상지에 침수해석 모형을 적용하였다. 돌출부 흐름 문제의 경우 돌출부를 지나며 발생하는 유속과 수심 모의 결과를 상용모형과 비교검증 하였으며 테스트베드 대상지역에 침수피해예측모형을 적용했을때 지형 경사에 따른 흐름의 변화와 침수양상을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.203-210
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• 2012

캡처 리플레이 기법은 GUI 테스팅을 위하여 흔히 사용되는 자동화 방법이다. 하지만 안드로이드 플랫폼 애플리케이션 테스팅에는 직접 이용하기 어렵다. 그 이유는 좋은 테스팅 프레임워크가 제공되고 있지만 GUI 요소들과 위젯 이벤트 처리 부분이 자동 링크되지 않기 때문이다. 캡처 리플레이 테스팅 도구가 없다면 명세서를 이용하여 테스팅 시나리오를 만들고 일일이 수동으로 GUI 요소들과 연결하여 테스팅 하여야 한다. 이 논문은 현재 사용되고 있는 안드로이드기반 GUI 자동화 테스트 기법보다 발전되고 최적화된 캡처 리플레이 방법을 제안하고 이의 효율성을 증명하기 위한 것이다. XML을 이용하여 주요 위젯기반 원소를 추출하기 위한 기술들을 정립하고 위젯기반 API 이벤트 처리 방법을 고안하였다. 제안한 방법으로 캡처 단계에 모니터링하여 클릭 이벤트가 일어나는 형태를 추적한 후 리플레이 단계에서 활성화 된 위젯을 API 이벤트와 상태를 교환하여 테스트 케이스를 생성한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.527-545
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• 2022

본 연구에서는 조직화된 공격 주체가 수행하는 APT 공격을 효과적으로 탐지하기 위하여, 공격체인을 구성하여 공격을 탐지하는 시스템을 구축하였다. 공격체인 기반 APT 공격 탐지 시스템은 다양한 호스트 및 네트워크 모니터링 도구에서 생성하는 이벤트를 수집하고 저장하는 '이벤트 수집 및 저장부', 이벤트로부터 MITRE ATT&CK^®에 정의된 공격기술 수준의 단위공격을 탐지하는 '단위공격 탐지부', 단위공격으로 생성된 이벤트로부터 Provenance Graph 기반의 인과관계 분석을 수행하여 공격체인을 구성하는 '공격체인 구성부'로 구성하였다. 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 구축하고 MITRE ATT&CK Evaluation 프로그램에서 제공하는 모의공격 시나리오를 수행하였다. 실험 결과 모의공격 시나리오에 대해 공격체인이 효과적으로 구성되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 구현한 시스템을 이용하면, 공격을 단편적인 부분으로 이해하기보다 공격의 진행 흐름 관점에서 이해하고 대응할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.179-188
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• 2022

기계의 주요 부품인 베어링 결함 진단에 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 진행되어 좋은 성능을 달성하였으나, 학습 데이터와 테스트 데이터의 운영 환경 차이로 인해 기계가 실제로 가동되는 환경에서는 성능 저하가 발생하는 문제가 있다. 학습 데이터와 테스트 데이터의 분포 차이 문제를 다루는 방법으로 데이터 적응이 제안되어 좋은 결과를 보여주고 있으나, 각 방법이 가정하고 있는 특정 적용 시나리오를 벗어나기 어렵다는 제약이 있다. 이에 본 연구는 MFCCs를 이용한 입력 데이터의 변환과 간단한 CNN 구조를 이용해 원시 도메인 데이터로부터 생성된 모델에 대해 추가적인 학습이나 조정 없이 타겟 도메인 데이터에 대한 테스트를 강건하게 수행하는 방법을 제안하였으며, 대표적인 베어링 결함 진단 데이터셋인 CWRU 베어링 데이터를 이용해 제안한 방법에 대한 실험 및 분석을 수행하였다. 실험 결과 전이 학습 기반의 방법들과 대등한 성능을 보였으며, 입력 변환 기반의 베이스라인 방법보다는 최소 15% 정도의 높은 성능을 달성하였다.