• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권2호
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• pp.284-296
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• 2021

The cloud has already become the core infrastructure of information systems, and government institutions are rapidly migrating information systems to the cloud. Government institutions in several countries use private clouds in their closed networks. However, because of the advantages of public clouds over private clouds, the demand for public clouds is increasing, and government institutions are expected to gradually switch to public clouds. When all data from government institutions are managed in the public cloud, the biggest concern for government institutions is the leakage of confidential data. The public-private-partnership (PPP) cloud provides a solution to this problem. PPP cloud is a form participation in a public cloud infrastructure and the building of a closed network data center. The PPP cloud prevents confidential data leakage and leverages the benefits of the public cloud to build a cloud quickly and easily maintain the cloud. In this paper, based on the case of the PPP cloud applied to the Korean government, the concept, architecture, operation model, and contract method of the PPP cloud are presented.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.71-80
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• 2012

최근 클라우드 컴퓨팅을 위한 많은 표준화 연구가 진행되어 왔으나 데이터 공유 및 교환을 위한 표준 연구는 거의 이루어지지 않았다. 무엇보다 해당 표준화 기구에서는 의미 상호운용성 향상을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제시하고 있지 않다. 이 논문에서는 현재까지의 표준화 문제점을 정의하고, 의미 상호운용성 제공을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제안한다. 이를 위해 먼저 클라우드 컴퓨팅을 위한 전반적인 표준화 동향을 분석하고, 특히 데이터의 의미적 상호운용성을 제공을 위한 표준 개발 현황을 기술한다. 또한 다양한 분야의 표준개발에 이용된 데이터 교환 및 관리 분야의 표준 개념을 기반으로 잠재적인 표준화 항목을 정의한다. 마지막으로, 표준화 항목 간의관계성과 전체적인 의미 상호운용성 과정을 보여주기 위해 참조 모델을 기술한다. 이 논문은 표준 개발을 위한 가이드라인으로서 이용될 수 있으며, 아울러 클라우드 컴퓨팅의 표준화를 촉진할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.31-38
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• 2024

최근 클라우드 서비스 사용이 확산하면서 클라우드 보안의 중요성이 증가하였다. 본 연구의 목적은 클라우드 보안 분야의 최근 연구 동향을 분석하고 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 2010년부터 2023년까지 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 R&D 과제 데이터를 활용하여 클라우드 보안 연구 동향을 분석하였다. LDA 토픽모델링과 ARIMA 시계열 분석을 통해 클라우드 보안 연구의 핵심 토픽 15개를 도출하였으며, AI를 활용한 보안 기술, 개인정보 및 데이터보안, IoT 환경에서의 보안 문제 해결이 연구에서 중요한 영역임을 확인했다. 이는 클라우드 기술의 확산과 기반 시설의 디지털 전환으로 인해 발생할 수 있는 보안 위협에 대응하기 위해 관련 연구가 필요함을 시사한다. 도출된 토픽들을 기반으로 클라우드 보안 분야를 네 가지 범주로 나누어 기술참조모델을 정의하였으며, 전문가 인터뷰를 통해 해당 기술참조모델을 개선하였다. 본 연구는 클라우드 보안 발전의 방향을 제시하며 학계 및 산업계에 미래 연구와 투자에 대한 중요한 지침을 제공할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.13-21
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• 2023

최근 코로나19로 인해 분야 간의 경계가 무너지면서 모든 데이터를 연결하고 국민, 기업, 정부 모두가 데이터에 접근 가능하도 록 하는 정부의 목표가 주목받고 있다. 이러한 목표에는 클라우드 기술이 계속해서 언급되어 오고 있으며 클라우드 사용으로 인한 보안 이슈를 피해갈 수 없어, 이와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 국내 공공·행정기관에서의 클라우드 사용 사례를 분석하고, 이때 발생할 수 있는 보안 이슈를 완화하기 위해 미국 정부 TIC 3.0 개념을 적용한 모델을 제시하고자 한다. 그리고 이를 토대로 TIC 3.0을 적용한 국내 공공·행정기관의 안전한 클라우드 서비스 모델을 제안하고자 한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제44권5호
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• pp.346-353
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• 2023

In this paper, we propose an innovative approach that leverages deep learning to find optimal reference points for achieving precise tooth segmentation in three-dimensional tooth point cloud data. A dataset consisting of 350 aligned maxillary and mandibular cloud data was used as input, and both end coordinates of individual teeth were used as correct answers. A two-dimensional image was created by projecting the rendered point cloud data along the Z-axis, where an image of individual teeth was created using an object detection algorithm. The proposed algorithm is designed by adding various modules to the Unet model that allow effective learning of a narrow range, and detects both end points of the tooth using the generated tooth image. In the evaluation using DSC, Euclid distance, and MAE as indicators, we achieved superior performance compared to other Unet-based models. In future research, we will develop an algorithm to find the reference point of the point cloud by back-projecting the reference point detected in the image in three dimensions, and based on this, we will develop an algorithm to divide the teeth individually in the point cloud through image processing techniques.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.825-828
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• 2022

In this paper, we propose an efficient image size selection method for video-based point cloud compression. The current MPEG video-based point cloud compression reference encoding process configures a threshold on the size of images while converting point cloud data into images. Because the converted image is compressed and restored by the legacy video codec, the size of the image is one of the main components in influencing the compression efficiency. If the image size can be made smaller than the image size determined by the threshold, compression efficiency can be improved. Here, we studied how to improve the compression efficiency by selecting the best-fit image size generated during video-based point cloud compression. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by 6 percent without loss of coding performance compared to the test model 15.0 version of video-based point cloud encoder.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1090-1099
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• 2015

클라우드 컴퓨팅 패러다임의 등장에 따라 다수의 클라우드 서비스와 클라우드 사용자를 연계해 주는 CSB(Cloud Service Brokerage) 라는 개념이 제시되었다. CSB 에 등록되어 비슷한 기능을 제공하는 클라우드 서비스들은 제공자마다 성능, 가격 등에 차이가 있으므로, 클라우드 사용자가 클라우드 서비스를 사용하기 위해 적합한 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 다수의 클라우드 서비스 중에서 클라우드 사용자의 요구사항에 가장 적합한 클라우드 서비스를 찾아주는 방법을 CSB 에서 핵심적으로 고려해야 한다. 본 논문은 클라우드 사용자의 요구사항을 수집하고 분석하는 방법과 다양한 클라우드 서비스를 명세하는 SAM을 포함하는 CSB 로써 가상 클라우드 뱅크 아키텍처를 제시한다. 본 논문에서 제시한 가상 클라우드 뱅크 아키텍처는 클라우드 사용자의 요구사항에 적합한 클라우드 서비스 제공을 위한 CSB의 참조아키텍처로 활용할 수 있다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제11권1호
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• pp.353-363
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• 2019

This paper presents a comprehensive simulation and assessment of gas dispersion above sea from a subsea release using a Computational Fluid Dynamics (CFD) approach. A 3D CFD model is established to evaluate the behavior of flammable gas above sea, and a jack-up drilling platform is included to illustrate the effect of flammable gas cloud on surface vessels. The simulations include a matrix of scenarios for different surface release rates, distances between surface gas pool and offshore platform, and wind speeds. Based on the established model, the development process of flammable gas cloud above sea is predicted, and the dangerous area generated on offshore platform is assessed. Additionally, the effect of some critical factors on flammable gas dispersion behavior is analyzed. The simulations produce some useful outputs including the detailed parameters of flammable gas cloud and the dangerous area on offshore platform, which are expected to give an educational reference for conducting a prior risk assessment and contingency planning.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1181-1189
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• 2022

구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.1-8
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• 2024

본 논문에서는 확률론적 처리기법을 적용하여 플랜트 시설물의 폭발 재현주기에 따른 폭발 위험도를 분석하였다. HSE에서 제공하는 누출 데이터, DNV에서 제시한 플랜트당 연간 누출 빈도, 다양한 연구진이 제시한 점화 확률을 고려하여 누출량에 따른 폭발 재현주기를 산정하였다. 산정된 폭발 재현주기를 통해 폭발 위험도를 증기운의 부피 및 반경, 폭발하중에 대하여 평가하였다. 재현주기에 따른 증기운의 반경과 과거 실제 증기운 폭발 사례, 내폭설계 가이드라인을 비교 분석하여 설계폭발하중 모델을 위한 기준거리를 제시하였다. 멀티에너지법을 통하여 폭발 재현주기에 따른 폭발하중의 범위를 분석하였으며, 설계폭발하중 모델의 기준이 되는 재현주기를 제안하였다. 본 연구의 결과로 플랜트 시설물에 대한 성능기반 내폭설계의 간략한 표준안으로 활용이 가능하다.