• 정보와 통신
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• 제34권5호
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• pp.53-60
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• 2017

본고에서는 4차 산업혁명 도래에 따른 에너지 산업분야에서의 미래 트렌드 대응형 에너지 IDX 기술 개발 현황과 추후 방향성에 대해 기술하고자 한다. 이를 통해 에너지 신산업 창출에 있어서 ICBMS (IoT/Cloud/Big Data/Mobile/Security)와 인공지능, 그리고 블록체인 등의 기술의 내재화를 통한 새로운 에너지 기술의 방향에 대해 가늠해 보고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권3호
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• pp.62-67
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• 2015

The trend keywords in ICT sector will be Big Data, Internet of Things, and Cloud Computing. The rear end to support those techniques requires a large-capacity storage technology of low-cost. Therefore, we proposed the prototype of low-cost and mass distributed storage system based on PC using open-source Ceph FS for SMB.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.801-817
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• 2021

Network virtualization technologies have played efficient roles in deploying cloud, Internet of Things (IoT), big data, and 5G network. We have conducted a survey on network virtualization technologies, such as software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and network virtualization overlay (NVO). For each of technologies, we have explained the comprehensive architectures, applied technologies, and the advantages and disadvantages. Furthermore, this paper has provided a summarized view of the latest research works on challenges and solutions of security issues mainly focused on DDoS attack and encryption.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.534-537
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• 2020

본 논문에서는 장애인의 이동권 보장 및 편리성 증진을 위해 비접촉 무선통신이 가능한 비콘을 이용한 장애인 주차구역 관리 시스템의 개발내용에 관하여 기술한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.865-872
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• 2017

최근 사물인터넷시대를 맞이하여 센서와 컨트롤 기술, 모바일 어플리케이션, 네트워크 트래픽, 빅 데이터의 관리와 분석, 클라우드 컴퓨팅의 성장에 따라 새롭게 급성장하고 있는 스마트 홈 분야를 중심으로 하드웨어 장치에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 하드웨어 시스템의 지속 가능한 발전을 유지하기 위해서는 시스템의 업데이트를 필요 하고, 또한 하드웨어장치는 데이터 수집할 뿐만 아니라 복잡한 데이터(음성, 이미지 등)의 실시간 처리 시에 절대적으로 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 각기 다른 운영체제하에 있는 하드웨어의 동시 제어 및 통신방식을 해결하고자 브리지방식으로 두 가지 운영체제내의 하드웨어 장치를 일체식 구조로 합치면서 제어 및 통신방식이 간단하게 되는 방법을 제시한다. 이를 위하여 제안된 일체형 하드웨어와 클라우드 서버 연결되는 클라우드 제어 시스템에 대한 성능평가 수행결과와 앞으로 사물인터넷 스마트 홈 분야에서 연구되어야 할 주요 방향에 대하여 기술하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2020

최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.

• 산업융합연구
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• 제17권2호
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• pp.21-27
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• 2019

사물인터넷은 세상의 모든 물건에 통신이 가능한 안테나를 설치하여 정보를 교환하는 상호 소통이 가능한 인프라를 말하며, 사물인터넷이 4차산업혁명의 핵심인 이유는 데이터의 수집을 사물인터넷을 통해 이루어지기 때문이다. 사물인터넷의 기술과, 사물 인터넷의 동향 IoT(Internet of Things)는 인터넷 연결이 가능하고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 커뮤니케이션이 가능 한다는 개념으로 lot의 핵심 IT 트렌드로 빅데이터, 모바일, 클라우드와 같은기술들을 열거하고, 4차산업혁명의 핵심인 사물인터넷의 중요성과 빅데이터의 처리 및 분석기법등에 대한 연구를 통하여 산업환경이 발전할 수 있도록 정보를 제공하고 각종 보안 대책과 향후 기술을 제시하여여 산업경영에 기여하기 위하여 본 연구를 진행하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.96-101
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• 2021

본 논문은 빅데이터를 이용하여 심방세동 환자의 뇌졸중 발병을 예측하는 기계 학습 모델을 제시한다. 학습 데이터로는 국민 건강 보험공단에서 제공하는 대한민국 전수에 해당하는 심방세동 환자의 정보를 수집하였다. 수집된 정보는 인구사회학, 과거 병력, 건강검진을 포함한 68개 독립변수로 구성된다. 본 연구의 목표는 기존 심방세동 환자의 뇌졸중 위험도 예측에 사용되던 통계적 모델 (CHADS2, CHA2DS2-VASc)의 성능을 검증하고 기계 학습 모델을 적용하여 기존 모델보다 높은 정확도를 가지는 모델을 제시하는 것이다. 제안하는 모델의 정확도, AUROC (area under the receiver operating characteristic)를 검증한 결과 제안하는 기계 학습 기반의 모형이 심방세동 환자의 뇌졸중 위험도를 사용한 모델이 기존의 통계적 모델보다 높은 정확도, 민감도, 특이도를 가지는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.335-336
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• 2019

5G를 비롯한 무선 네트워크의 발달과 인터넷의 보급이 보편화되어 가고 있다. 또한, 스마트폰 등의 모바일 기기 등이 일상화됨에 따라 방대하고 다양한 유형의 데이터들이 발생되고 있다. 이와 같은 범람하기 시작한 정보와 데이터들을 연결하여 새로운 가치를 창출하는 초지능 연결의 4차 산업혁명 시대가 도래하였다. 이러한 4차 산업혁명은 ICBM(IoT, Cloud, Big data, Mobile) 기술이 발달함에 따라 가능했으며. 그중 빅데이터는 초지능 연결의 근간이 되고 있다. 하지만, 빅데이터에서의 데이터는 다양한 목적에 의해 다양한 유형의 데이터를 모두 포함하고 있음에도 데이터 포맷 및 데이터 셋 등의 불일치에 의해 즉각적인 연결은 불가능하다. 본 논문에서는 스마트 공장을 중심으로 서로 다른 형태의 이기종 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 빅데이터 처리 플랫폼을 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.