• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.308-310
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• 2023

IT 서비스는 지속성, 신속한 변경을 위해 클라우드 플랫폼에서 운영되는 가상머신을 바탕으로 제공되도록 변경되고 있다. 서비스의 지속성을 위해서는 의도치 않은 상황(예를 들어, 정전, 화재 등의 재해상황)에 대해 신속하게 대처하거나, 방지하는 방안이 필요하다. 기존 클라우드 플랫폼은 이러한 상황에 대비하여 가상머신 백업을 위한 스냅샷, 이미지 기반 저장 등의 다양한 방법을 제공하였다. 그러나, 기존의 방법들은 IT 서비스 제공자의 클라우드 플랫폼적인 지식이 요구되며, 성능적 측면의 이슈가 해결될 필요가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 지속적인 서비스 수행을 보다 유연하게 수행할 수 있는 방안으로 가상머신 풀을 구성하고 풀 내의 가상머신을 바탕으로 유사성 검증을 통해 복구하는 기법을 제시한다. 또한, 해당 기법을 보이는 사례 시스템을 구축하여 실 구현 가능함을 나타낸다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.1114-1115
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• 2023

이 논문은 해양 안전 및 보트 운항 훈련을 위한 소형선박 시뮬레이터의 개발을 다룬다. 시뮬레이터는 자유 운항, 시험 모드 운항, 초급자 훈련 모드 운항 등 다양한 기능을 제공하며, 사용자의 실력과 선호도에 따라 맞춤 교육을 제공한다. 이를 통해 보트 운항의 안전성을 향상시키고, 비용 효율적인 방법으로 많은 사용자들에게 접근 가능한 학습 도구를 제공한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.20 no.2
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• pp.173-184
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• 2024

The connected car services are one of the most widely used services in the Internet of Things environment, and they provide numerous services to existing vehicles by connecting them through networks inside and outside the vehicle. However, although vehicle manufacturers are developing services considering the means to secure the connected car services, concerns about the security of the connected car services are growing due to the increasing number of attack cases. In this study, we reviewed the research related to the connected car services that have been announced so far, and we identified the threats that may exist in the connected car services through security threat modeling to improve the fundamental security level of the connected car services. As a result of performing the test to the applications for connected car services developed by four manufacturers, we found that all four companies' applications excessively requested unnecessary permissions for application operation, and the apps did not obfuscate the source code. Additionally, we found that there were still vulnerabilities in application items such as exposing error messages and debugging information.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.895-897
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• 2024

본 논문에서는 2024년 4월부터 과학기술정보통신부 재원으로 시작하는 "디지털트윈 융합 의료혁신선도" 사업 내용을 소개한다. 본 사업은 첨단 의료기기 클러스터를 운영 중인 강원도를 중심으로 국내 디지털 의료기기 개발 혁신을 위한 디지털트윈 활용 기반 구축을 목표로 하며, 이를 위해 ▲디지털트윈 통합 인프라 구축(디지털트윈 모델, 디지털트윈 연계 플랫폼), ▲시뮬레이션 검증 인프라 구축, ▲의료기기 디지털트윈 사업화를 세부 과제로 진행할 예정이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.151-153
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• 2024

Edge AI 기술은 자동차, 가전, 스마트폰 등 우리 주변의 다양한 기기에 탑재되어 있다. Edge AI 를 구동하는 프로세서는 여러 종류로 나뉘는데, 대표적으로 저성능의 Microprocessor와 고성능 Microcomputer로 분류할 수 있다. 그중에서도 Microprocessor는 메모리와 저장 용량이 작아 Edge AI 를 구동하기 위한 빅 데이터를 메모리와 저장공간에 저장할 수 없기 때문에 통신을 사용하여 다른 기기로부터 데이터를 받아 연산을 수행해야 한다. 하지만 Microprocessor에서 통신은 빅 데이터와 같은 숫자로 이루어진 값을 전송하는 데에만 사용되는 것이 아니다. 디버깅이나 Processor의 정보 표시 등 문자열을 함께 사용하는 경우가 많은데, 문자열과 숫자 데이터를 함께 주고받으면 빅데이터와 같은 많은 데이터를 전송할때 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Edge AI에서의 빅데이터를 빠르게 전송할 수 있는 방법을 제안한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• v.3 no.5
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• pp.338-344
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• 2014

As the role of information collection becomes increasingly important in the enormous data environment, there is growing demand for more intelligent information technologies for managing complex data. On the other hand, it is difficult to find a solution because of the data complexity and big scaled amount. Accordingly, there is a need for a special intelligent knowledge base frame that can be operated by itself flexibly. In this paper, by adopting switching function for signal transmission in the synapse of the human brain, I/E selective activation based knowledge reconfiguring mechanism is proposed for building more intelligent information management system. In particular, knowledge network design, a special knowledge node structure, Type definition, I/E gauge definition and I/E matching scheme are provided. Using these concepts, the proposed system makes the functions of activation by I/E Gauge, selection and reconfiguration. In a more efficient manner, the routing and reasoning process was performed based on the knowledge reconfiguration network. In the experiments, the process of selection by I/E matching, knowledge reconfiguration and routing & reasoning results are described.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.23 no.3
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• pp.1-12
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• 2016

Visual representations for concepts in business management are quite challenging, especially those abstract concepts in Accountancy discipline. For example, there might not be a consensus on what to use to represent such abstraction as an asset, liability, or owner equity. This is because asset can be property, estate, resources, equipment, or any tangible or non-tangible valuables. Cognitive science concepts and behavior engagement have been used to develop visual representations for financial data. The concepts include spatial processing, big picture thinking, and metaphor. Review of past studies together with a brief research plan to test the usability for learning of four new augmented reality 0visuals are provided in the present paper.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.211-212
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• 2018

머신 러닝 환경에서 많은 양의 데이터를 한꺼번에 학습하게 되면 데이터 트래픽이 증가함에 따라 흐름 정체가 발생하고 학습 품질이 저하되며 학습속도 지연 등의 문제가 발생한다. 본 연구는 머신러닝 환경에서 빅 데이터 학습 데이터 분할을 위한 핵심 목표인 Greedy 알고리즘에 대해 설명하고 간단한 Greedy 알고리즘을 사용하여 각각의 데이터 파티션을 생성하여 학습 속도의 효율성을 향상시키는 방법을 제안한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.10 no.4
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• pp.263-272
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• 2021

At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.

• Journal of KIBIM
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• v.14 no.3
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• pp.22-30
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• 2024

Recently, LLM (Large Language Model), a rapidly developing generative AI technology, is receiving much attention in the smart construction field. This study proposes a methodology for implementing an knowledge expert system by linking BIM (Building Information Modeling), which supports data hub functions in the smart construction domain with LLM. In order to effectively utilize LLM in a BIM expert system, excessive model learning costs, BIM big data processing, and hallucination problems must be solved. This study proposes an LLM-based BIM expert system architecture that considers these problems. This study focuses on the RAG (Retrieval-Augmented Generation) document generation method and search algorithm for effective BIM data retrieval, with the goal of implementing an LLM-based BIM expert system within a small GPU resource. For performance comparison and analysis, a prototype of the designed system is developed, and implications to be considered when developing an LLM-based BIM expert system are derived.