• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.647-654
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• 2023

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.835-843
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• 2023

XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권8호
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• pp.51-58
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• 2023

최근 블록체인은 트릴레마를 해결하기 위해 이상적인 분산 신뢰 네트워크를 설계하려고 노력했다. 그러나 일부 국가간 분쟁으로 에너지 분배의 불균형이 발생했고, 현재 비트코인과 같은 블록체인 네트워크가 거래와 채굴을 위해 엄청난 에너지를 소비하고 있다. 기존 연구인 데이터 볼륨 기반 신뢰 모델은 루빈 방식의 신뢰 모델보다 증가하는 블록체인 크기를 더 잘 평가했다. 본 논문에서는 성장하는 블록체인 네트워크의 존속시간, 블록체인 크기 및 거래를 위해 소모된 에너지를 고려하여 블록체인 네트워크의 지속 가능성을 평가하는 확장성 기반 에너지 모델을 제안한다. 또한 수학적 분석을 통해 제안 모델과 기존 모델에 대한 만족도와 최적의 블록체인 크기를 비교한다. 그러므로 제안된 확장성 기반 에너지 모델은 트릴레마를 해결하고 지속 가능성을 검증하는 적절한 블록체인 네트워크를 선택할 수 있는 평가 툴을 제공할 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.569-582
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• 2023

납축전지는 가장 오래된 충전식 배터리 시스템으로 현재까지 충전식 배터리 분야에서 자리를 지키고 있다. 이 배터리는 다양한 이유로 열폭주 현상이 생기는데 이는 큰 사고로 이어질 가능성이 있다. 그렇기 때문에 열폭주 현상을 예방하는 것은 배터리 관리 시스템의 핵심부분이다. 최근에는 열폭주 위험 배터리 셀을 기계학습으로분류하는 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 비지도학습인 DBSCAN 클러스터링과 통계적 방법을 사용하여 열폭주 위험 셀 탐지 및 검증 알고리즘을 제안하였다. BMS에서 측정한 lead-acid 배터리의 저항 값만을 사용하여 열폭주 위험 셀 분류 실험을 진행하였고 본 논문에서 제안한 알고리즘이 열폭주 위험 셀을 정확히 검출해 냄을 보여주었다. 또한 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 배터리 내 열폭주 위험이 있는 셀과 노이즈가 심한 셀을 분류할 수 있었으며 그리드 서치를 통한 DBSCAN 파라미터 최적화를 통해 열폭주 위험 셀을 초기에 검출해 낼 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.721-727
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• 2023

국가 운영에서 부정, 낭비, 남용을 방지하기 위해 감사 및 감찰기구를 운영하고, 이들에게 업무의 독립성 보장을 포함한 많은 권한과 책임을 부여하고 있다. 하지만 이들 기관에서 발생하는 문제나 비위에 대해서는 누가 어떻게 감독하는지에 대한 문제가 제기된다. 이러한 감독을 위해 미국에서는 감찰관 법을 통해 감사기구 간 협의체인 감사공동체를 구성하여 업무 수행의 기준 준수 여부와 감사기구 직원의 비위에 대한 조사를 수행하고, 의회, 대통령, 회계감사원, 소속 기관 지도부 등 다양한 이해관계자가 상호작용을 하면서 독립성 보장과 협업 문화를 조성하고 있다. 정부 운영의 효율성과 효과성을 제고한다는 측면에서 감독기구와 의회의 관계를 발전시킬 필요가 있는 것이다. 이에 본 논문에서는 이러한 미국 사례를 연구하여 우리나라 감사기구에 적용할 감독제도의 효율적인 정책방안을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.145-153
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• 2023

군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.45-50
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• 2023

소프트웨어 개발에서 요구사항 도출 및 분석은 매우 중요한 단계이며, 다양한 이해관계자가 관여하기 때문에 많은 시간과 노력을 필요로 한다. ChatGPT는 다양한 문서를 학습한 대규모 언어 모델로서 코드 생성, 디버깅 등의 능력은 물론 소프트웨어 분석 설계 영역에서도 활용할 수 있는 능력을 갖고 있는 것으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 ChatGPT의 이러한 능력을 활용하여 소프트웨어 요구사항 도출, 시스템 목표에 적합한 요구사항 분석, 유스케이스 형태로 문서화하는 요구공학 방법을 제안한다. 소프트웨어 요구공학에서 이해관계자, 분석가, ChatGPT는 협업 모델을 가져야 하며, 요구사항 도출, 분석, 명세화에서 ChatGPT의 결과를 초기 요구사항으로 하여 분석가와 이해관계자가 점검 및 내용을 추가하는 형태로 요구공학이 진행하는 것을 제안한다. ChatGPT의 성능이 향상될수록 요구사항의 도출 및 분석이 점차 정확도를 높일 수 있을 것이며, 소프트웨어 요구공학에서 시간 및 비용을 절감할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.125-134
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• 2023

본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.17-22
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• 2023

뇌-기계 인터페이스(BMI)는 신경활동을 통해 발생하는 전기 신호인 뇌파를 해석하여 기계를 제어하는 인터페이스이다. BMI는 다양한 분야에 적용될 수 있으나 뇌파 측정 및 해석을 위한 하드웨어의 휴대성이 낮아 대중적으로 사용되기에 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용한 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스 시스템을 제안하였다. 본 연구에서는 위 시스템의 실시간 사용성을 증명하기 위하여 뇌파로 퐁(Pong) 게임을 조종하는 애플리케이션을 개발하여 테스트하였다. 그 결과 제안된 BMI 사용자가 최적 제어 인공지능과의 실시간 퐁 게임 대결에서 대등한 스코어를 보였다. 따라서 본 연구 결과는 사물인터넷 기반 뇌-기계 인터페이스가 일상생활 속 다양항 실시간 애플리케이션으로 활용될 수 있음을 시사한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권4호
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• pp.9-14
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• 2023

최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이 사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다 더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원 최적화 효과를 측정하였다.