• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권4호
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• pp.77-83
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• 2021

4차 산업혁명에 대한 다양한 신기술에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 4차 산업혁명의 신기술 분야중에 정보보안 분야에서는 블록체인에 대한 관심이 상당히 높다. 이러한 블록체인에 대한 연구는 대학원 중심으로 많은 연구가 활발히 진행이 되고 있으며, 대학에서 학부생 중심으로 전용 블록체인 교육과정을 운영하는 것은 여러 가지 상황이 쉽지 않은 상황이다. 이러한 상황에서 블록체인 관련 산업의 활성화를 위하여 다양한 신규 블록체인 생태계가 생겨나고 그만큼 많은 관심과 노력으로 많은 발전을 이루고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 4차 산업혁명에서 중요한 블록체인에 대한 대학의 교육과정 모델을 제안하고자 한다. 블록체인 교육모델에 대한 것은 인력양성 과정을 통하여 산업체 중심의 교육과정을 운영했던 내용을 중심으로 관련 블록체인 교육 모델을 제안하여 다양한 블록체인의 교육이 활성화되어 블록체인 산업 발전을 이루고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.408-417
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• 2022

Although traditionally perceived as being a visualization and asset management resource, the relatively rapid rate of improvement of computing power, coupled with the proliferation of cloud and edge computing and the IoT has seen the expanded functionality of modern Digital Twins (DTs). These technologies, when applied to buildings, are now providing users with the ability to analyse and predict their energy consumption, implement building controls and identify faults quickly and efficiently, while preserving acceptable comfort and well-being levels. Furthermore, when these building DTs are linked together to form a community DT, entirely new and novel energy management techniques, such as demand side management, demand response, flexibility and local energy markets can be unlocked and analysed in detail, creating circularity in the economy and making ordinary building occupants active participants in the energy market. Through the EU Horizon 2020 funded TwinERGY project, three different levels of DT (consumer - building - community) are being created to support the creation of local energy markets while optimising building performance for real-time occupant preferences and requirements for their building and community. The aim of this research work is to demonstrate the development of this new, interrelated, multi-level DT that can be used as a decision-making tool, helping to determine optimal scenarios simultaneously at consumer, building and community level, while enhancing and successfully supporting the community's management plan implementation.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.877-884
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• 2023

본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1588-1596
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• 2015

사물인터넷에서는 센서와 같은 자원이 제한된 장치들이 인터넷을 경유하여 통신하고 정보를 공유할 수 있다. 이러한 경량화 장치가 응용계층에서 데이터를 전송할 수 있도록 IETF에서는 전송계층 UDP를 이용하는 CoAP을 표준으로 제정하였으며, 보안을 위해 DTLS를 사용할 것을 권고하고 있다. 그러나 DTLS는 데이터 손실, 단편화, 리오더링 그리고 리플레이 공격 문제를 해결하기 위해 부가적인 보상 기술이 추가되었다. 이로 인해 DTLS는 TLS 보다 성능이 저하된다. 경량화 장치는 배터리로 구성된 경우, 배터리 효율의 극대화를 위해 저전력으로도 동작될 수 있는 보안 설계 및 구현 역시 반드시 고려되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 에너지 소비량 관점에서 DTLS의 성능에 대해 논의하고자 한다. 성능 분석을 위해 Cooja 시뮬레이터를 이용하여 센서 장치와 IEEE 802.15.4 기반의 네트워크 실험 환경을 구축하였다. 실험 환경을 통해 DTLS 통신을 하고자 하는 서버와 클라이언트의 에너지 소비량을 각각 측정하였다. 또한 DTLS의 핸드쉐이크 Flight 별 에너지 소모량, 처리 시간 및 수신 시간, 전송 데이터 크기를 측정하여 코드 크기, 암호 프리미티브 그리고 단편화 관점에서 분석된 결과를 함께 기술하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.169-196
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• 2017

제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.