• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.71-77
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• 2021

최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.84-91
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• 2021

EU의 GDPR에 따르면 개인정보를 수집할 때 정보 주체(사용자)의 동의 혹은 거절하는 권리가 가장 우선시 되고 있다. 그러므로 정보 주체는 언제라도 동의 철회 및 잊힐 권리를 주장할 수 있어야 한다. 특히, 제한적인 IoT 장치(Constrained Node)에서는 프라이버시에 민감한 데이터의 수집, 처리 등에 대해 정보 주체의 동의 기능 구현 및 수집 정보의 활용 내용을 게시하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 정보 주체가 IoT 장치에서 수집, 처리되는 데이터를 모니터링하여, 정보 유출의 문제를 인지하고, 연결 및 장치 제어가 가능한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. IoT 장치의 표준 OCF(Open Connectivity Foundation)와 장치 연결 프레임워크인 AllJoyn의 공통 정보를 고려하고, 정보 보호를 위한 메타 데이터 10개를 정의하였다. 이를 DPD(Data Protection Descriptor)라고 명명하였으며, DPD를 기반으로 정보 주체가 정보를 관리할 수 있는 SW인 DPM(Data Protection Manager)를 개발하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.621-626
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• 2019

자동차의 과도한 차체 운동과 조종 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 입력으로는 운전자에 의해 가해지는 조향 핸들 조작이다. 급격하고 과도한 핸들 조작은 SUV 차량처럼 기하학적 및 동역학적 특성에 따라 차량 전복 현상도 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 이에 대응할 수 있는 제어 시스템의 구조화에 대하여 다음과 같이 기초 연구를 수행하였다. 운전자 조종으로 유발되는 횡방향 거동에 대한 수학적 모델링을 수행하고, 이를 토대로 차체 운동을 제어할 수 있는 제어기를 설계하였다. 파라미터 불확실성으로 인한 모델링 오차에 대해 강건한 제어 성능을 확보하기 위하여 $H_{\infty}$ 알고리즘을 적용하였다. 비 연성화된 1/4 차량을 기반으로, 차체에 작용하는 모우멘트에 상응하는 동적 부하를 모사할 수 있는 모델을 제시하였다. 동적 시뮬레이션을 수행하여 부하 모사 모델의 타당성을 파악하였다. 차체- 차축- 서스펜션- 타이어로 조합되는 1/4 실험 차량 장치와 부하 모사 모듈, 서스펜션 제어 모듈 및 Hils 기술을 적용하는 차체 거동 제어 시스템에 대한 프레임워크를 제안하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.25-37
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• 2019

심층 학습 및 온라인 생체 인식 기반 인증의 급속한 개발에 영감을 받아, 본 논문에서는 심층 학습을 기반으로 필체 인식 및 작성자 검증을 수행하는 수기 일회성 암호 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 수기로 작성된 숫자를 인식할 수 있는 합성곱 신경망과, 입력된 필체와 실제 사용자의 필체 사이 유사성을 계산할 수 있는 Siamese 신경망을 설계한다. 본 논문에서는 작성자 검증을 위한 NIST Speical Database 19 제 2판의 첫 번째 응용 사례를 제시한다. 본 논문이 제안하는 시스템은 네 장의 입력 이미지를 기반으로 한 숫자 인식 작업에서 98.58%, 작성자 검증 작업에서 93%의 정확도를 달성했다. 본 논문의 저자들은 제안한 필체 기반 생체 인식기술이 FIDO 프레임워크 기반의 다양한 온라인 인증 서비스에 활용될 수 있을 것이라 예상한다.

• 정보화정책
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• 제27권4호
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• pp.3-23
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• 2020

그린 정보 시스템 컨셉이 등장한지 20여년이 되어 가고 있다.지속가능성에 대한 관심은 정보시스템 연구자들 또한 정보시스템이 지구의 지속가능성에 기여할 수 있는 방안에 대하여 그린 정보 시스템이라는 주제하에 연구하는 계기를 마련하였다.이 연구는 지난 10여년간 이루어진 그린 정보 시스템 관련 연구들을 리뷰하고 향후 연구 과제들을 제시하는데 목적을 둔다.시스템적인 관련 연구 기법을 적용하여 2010년에서 2020년까지 정보시스템 및 경영학 분야 저널에 게재된 그린 시스템 논문들을 탐색하고 이들의 연구주제들을 6가지 분야(그린 정보 시스템도입,효과,역량,설계,의견, 리뷰) 로 구분하여 분석한다.각 분야별 사용된 이론적인 프레임워크 및 주된 연구분야들을 정리하고 이에 따라 앞으로 더 연구가 이루어져야 하는 주제들을 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.873-878
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• 2020

최근 3D 프린터의 발전으로 인하여 3D 프린팅에 대한 관심이 커지고 있다. 3D 프린팅은 사용자의 요구특성에 맞도록 제품을 설계하여 개인의 욕구와 다양한 요건들이 반영되어야 한다. 3D 프린팅 제품이 사용자의 요구특성에 따른 제품 구매 의도에 관한 활용방안 연구는 미흡하다. 따라서 본 연구는 3D 프린팅 환경에서 개인 맞춤형 컨트롤러 제품 구매 의도의 영향요인에 대하여 알아보기 위하여 설문조사 및 통계분석 하였다. 연구결과 사용자의 혁신성과 편의성 안전성이 개인 맞춤형 컨트롤러 제품의 만족과 구매 의도에 중요한 요소임을 확인하였다. 3D 프린팅을 활용한 컨트롤러 제품 제작 시 사용자의 혁신성과 편의성, 안전성을 고려한다면 개인 맞춤형 컨트롤러제작의 가치를 높일 수 있을 것으로 예상된다. 개인 맞춤형 제품의 생산방식을 초기에 성공적으로 도입하고 이를 구체적이고 체계적으로 지원하는 개인 맞춤형 제품 개발 프레임워크에 관한 연구가 필요하다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.135-141
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• 2020

국방부는 주기적인 사이버방호 훈련을 실시함에 따라 사이버작전의 전력과 역량을 보강하고 있다. 하지만 적 사이버공격 능력 수준을 고려할 때 군의 사이버방호 능력 수준은 현저히 낮으며 군용 네트워크망에 대한 사이버위협을 대응할 수 있는 보호대책과 대응체계가 명확하게 설계되어 있지 않아 민·관의 사이버보안 능력 수준에도 못 미치고 있는 실태이다. 따라서 본 논문에서는 국내·외 사이버보안 프레임워크를 참조하여 국방 네트워크망 취약점 완화 체계를 구축할 수 있는 요소로 군 특수성을 지닌 군 내부망 주요 위협 정보 및 국방정보시스템 보안 요구사항을 파악하고, 공격자의 의도파악과 전술, 기법 및 절차 정보(ATT&CK)를 적용하여 국방 네트워크 환경에 대한 사이버공격을 효율적으로 보호 해주는 군 내부망 취약점 완화 체계 구축 방안을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.774-784
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• 2021

객체 검출 및 인식 과정은 컴퓨터비전 분야에서 매우 중요한 과업으로써, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 실제 객체 인식 과정에서는 학습된 이미지 데이터와 테스트 이미지 데이터간 해상도 차이로 인하여 인식기의 정확도 성능이 저하되는 문제가 종종 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 객체 인식 정확도 향상을 위한 이미지 초해상도 기법을 제안하여 객체 인식 및 초해상도 통합 프레임워크를 설계하고 개발하였다. 세부적으로는 11,231장의 차량 번호판 훈련용 이미지를 웹 크롤링, 인조데이터 생성 등을 통해 자체적으로 구축하고, 이를 활용하여 이미지 좌우 반전에 강인하도록 목적함수를 정의하여 이미지 초해상도 인공 신경망을 훈련시켰다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 훈련된 이미지 초해상도 및 번호 인식기 1,999장의 테스트 이미지에 실험하였고, 이를 통해 제안한 초해상도 기법이 문자 인식 정확도 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.129-138
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• 2021

오늘날 우리는 인터넷을 통하여 웹사이트에서 다양한 활동과 많은 정보를 얻고 있다. 이러한 웹사이트들은 개인 또는 웹사이트 전문업체에 의해 유지보수되며, 기본적인 방법은 운영되고 있는 웹사이트를 구성하고 있는 파일들을 변경하는 것이다. 이 과정에서 전체 파일을 변경하는 것은 시간이 오래 걸리고, 변경하지 않아도 되는 파일들까지 변경하므로 효율성이 많이 떨어진다. 반대로 변경해야 하는 파일들만 변경하게 될 경우, 사람이 직접 각 경로를 탐색하여 파일들을 확인하고 하나씩 파일을 변경해야 하므로 손이 많이 간다. 이를 해결하고자 자동 배포 시스템들이 개발되었으나, 추가적인 자원과 학습이 필요하며 비용과 시간, 노동력이 추가로 발생한다. 이에 본 논문에서는 기존 웹사이트의 자원과 기술을 사용하여, 자원 소모를 최소화하고, 새로운 기술의 학습이 필요 없는 자동 업데이트 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 사람의 작업 대비 신뢰성과 시간을 향상하는 것을 목적으로 한다.