• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.443-444
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 통신하는 센서노드들은 여러 제약사항이 따른다. 이 중 가장 중요한 요소는 네트워크의 생존기간과 직접 관련된 센서노드의 전력이다. 따라서 센서노드의 전력을 효율적으로 사용할 수 있는 라우팅 기법에 관한 연구가 중요한 과제로 자리 잡았다. 자주 쓰이는 라우팅 기법인 DD(Directed Diffusion) 알고리즘은 질의기반 알고리즘으로서 최적경로 설정을 통한 효율적 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있는 반면, 자주 쓰이는 경로의 전력 소비가 크다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 센서노드의 전력량 반영 및 gradient의 가중치 설정, 기존 경로 재사용을 통한 개선된 알고리즘을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.135-137
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• 2011

POS(Point of Sales) 시스템이란 매출을 발생시키는 유통업체 금전출납계에 설치되어 매장에서 발생하는 판매시점의 모든 정보를 실시간으로 수집, 가공, 처리, 저장하여 각 부문별 정보를 분석, 평가, 종합 할 수 있는 상품의 판매 결과를 기록하는 시스템이다. 다양한 업종에서 POS SYSTEM(주문 관리 시스템)의 도입으로 보다 효율적인 업무를 처리하고 있지만 기존의 획일적인 POS 시스템들은 고가의 전용장비를 이용하고 물리적인 제약으로 인하여 비용, 규모, 구성면에서 적합하지 않다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 기반의 ZigBee 를 이용한 시스템은 휴대단말기의 무선제어 기술과 연계를 통해 여타 기술 대비 편리성, 재사용성 및 시스템 구축 비용의 절감을 통해 시스템의 효율성을 높일 것 이다. 또한 네트워크 단축 경로 검색 기술과 양방향 통합 리모콘 설계와 같은 유비쿼터스 기반의 ZigBee 기술을 통해 시스템의 부가가치를 높이는 등 산업에 보다 나은 발전을 가져오게 될 것으로 전망된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.380-382
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• 2020

네트워크에 존재하는 저장 공간을 필요에 따라 유연하게 대여하여 사용할 수 있는 클라우드 스토리지 서비스는 데이터의 일관성 유지, 저렴한 유지관리 비용 등 여러 장점에 힘입어 널리 활용되고 있다. 하지만 클라우드 시스템은 데이터 소유자에 의한 관리가 이루어지지 않으므로 민감한 데이터의 노출에 의한 피해 또한 다수 발생하고 있는데, 이를 해결하기 위하여 암호화 등을 통한 프라이버시 보존을 위한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 연구에서는 프라이버시가 보존된 상태에서 클라우드에 저장된 데이터를 검색함에 있어, 대수적 난제에 근거를 둔 접근 제어 기능을 내포한 소프트웨어 기반의 검색 가능한 암호화 (searchable encryption) 기법과 최근 많은 관심을 받고 있는 하드웨어 기반 클라우드 데이터 검색의 효율성 및 기능에 대한 비교 분석을 수행한다. 이를 통하여 하드웨어 기반 기법의 활용을 통한 성능 향상 가능성을 확인하고 잠재적 보안 위협을 검토한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.1387-1390
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• 2021

'체선'은 입항한 선박이 하역하지 못하고 대기하는 상황을 나타내는 말이며 이는 항만의 비효율성을 초래하고 금전적인 손실을 가져다준다. 따라서 본 논문에서는 기존 관제정보 API를 활용하여 체선율 분석 및 예측 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 항만 시설 관리자에게는 투자방향성을 제공하고, 선박과 화주에게는 물류효율성을 제공해 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.505-509
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• 2020

포인트 클라우드 콘텐츠는 3 차원 공간에 수십만 개가 넘는 점들의 집합으로 이루어진 3D 데이터로 각 점들은 3 차원 공간의 좌표 데이터를 필요로 하고 추가적으로 색 (color), 반사율 (reflectance), 법선 벡터 (normal vector) 등과 같은 속성으로 구성되어 있다. 기존 2D 영상보다 한단계 높은 차원을 가진 3D 포인트 클라우드를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서 고효율의 압축 기술 연구가 진행되고 있는데, 다양한 장치에서 발생하는 성능 차이에 구애 받지 않고 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 확장성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 포인트 클라우드 압축에 사용되는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 구조에 SHVC 코덱을 적용하여, 밀도 확장성을 갖는 포인트 클라우드 압축 비트스트림을 생성하는 방안을 제안하였다.

• Asia Marketing Journal
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• v.4 no.3
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• pp.23-41
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• 2002

본 연구는 신제품 개발 과정을 시장지식과 기술지식을 흡수, 활용하는 일종의 학습(learning)과정으로 인식하고 신제품 개발 팀을 하나의 학습 조직(learning organization)으로 파악하여 개발 팀의 학습 능력과 학습 능력을 지원할 수 있는 팀의 구조/분위기적인 특성이 신제품 경쟁우위의 달성에 중요한 요인임을 제시하고자 하였다. 신제품의 시장 성과는 신제품 경쟁우위(품질 우수성, 시간 효율성)의 확보에서 비롯되며 이러한 경쟁우위에 영향을 미치는 조직 학습의 요인은 마케팅 부서와 R&D부서의 정보 공유 행동과 조직기억의 활용도에 영향을 받는다. 또한 신제품 개발팀의 자율적인 분위기 및 신뢰의 분위기는 조직학습을 원할하게 수행할 수 있는 요인이 될 뿐만 아니라 신제품 개발과정의 시간 효율성을 달성함에 있어 중요한 요인이 된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.11a
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• pp.185-187
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• 2023

고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.235-238
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• 2024

본 논문은 환경 보호와 도시 이동성 최적화를 위한 효율적인 운행 수단인 카풀(Carpool)을 제안한다. 카풀은 도로의 차량 수를 감소시켜 도로 교통 혼잡과 주차 공간 필요성을 줄이는 효과를 가져온다. 또한 카풀은 운전자 개인이 부담해야 할 운행 비용을 여러 명이 함께 부담하여 경제적 부담을 감소시킨다. 본 프로젝트에서는 실시간 GPS를 이용하여 이용자의 실시간 위치를 파악하여 이용의 편의성과 안전성을 향상시켰다. 카카오페이 API를 활용한 선 결제 시스템, 파이어 베이스를 이용한 채팅 기능, 웹 소켓을 활용한 실시간 알람 기능을 이용하여 더욱 안전한 이용이 가능하도록 하였다. 웹 환경에서도 관리자가 회원들의 관리를 보다 효율적으로 할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 기존의 카풀 서비스의 문제점을 제시하고 그에 대한 해결 방안을 구현하여 안전한 카플 서비스를 지원한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.247-249
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• 2007

데이터 마이닝은 데이터 속에 숨겨져 있는 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이다. 이러한 패턴들을 찾아내는 것은 데이터 마이닝에서 중요한 부분을 차지한다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 방법들에 사용되는 데이터는 시간의 흐름에 데이터가 변하지 않는다는 특징을 가지고 있다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 특성을 고려해볼 때 변하지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것은 의미가 없는 일이다. 따라서 실시간으로 변하는 데이터의 특성을 고려하고 더불어 적합한 실시간 침입 탐지 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 규칙을 발견하여 규칙 Set 을 생성하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 대한 침입을 감시하기 위해 실시간 침입 탐지 시스템에 적용함으로써 보다 효율적으로 침입을 탐지하기 위한 방법을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.311-314
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• 2007

AODV 프로토콜은 최단경로 라우팅 기법, 에너지 효율, 빠른 지역 경로 복구 등을 위한 많은 알고리즘이 연구되어 왔다. AODV 프로토콜의 성능평가는 대부분 NS2 시뮬레이터를 통해 이루어지고 있으며, AODV의 성능개선을 위한 알고리즘의 적용은 NS2의 AODV 소스파일 변경을 통해 이루어진다. AODV 소스파일의 AODV 클래스가 아주 많은 역할을 하는 구조로 작성되어 있어 알고리즘의 적용이 쉽지 않고, 이로 인해 성능평가를 위한 시뮬레이션에 시간과 노력이 많이 들게 된다. 이를 위해 기존 소프트웨어를 재사용하고 유연성을 높일 수 있도록 소프트웨어의 리팩토링을 해주어야 한다. 리팩토링은 소프트웨어를 효율적이고 유지보수가 쉽도록 전환하는 과정이며, 소프트웨어의 재사용성을 높여주고 유연성을 제공해 줄 수 있다. 본 연구에서는 AODV의 성능 개선을 위한 알고리즘 적용이 보다 유연해지도록 AODV 관련 클래스들에 대해 리팩토링을 수행한다.