• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.432-443
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• 2018

본 연구는 급변하는 스마트시티 환경변화에 대응하고 다양한 스마트시티 이슈 해결을 위한 정책프레임워크의 구성 및 개발방향에 대해 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저, 국내 스마트시티 정책의 발전과정과 국내외 스마트시티 정책 수립 사례 및 절차를 검토하였다. 두 번째, 기존에 수행되었던 스마트시티 관련 연구 약 30여편을 종합적으로 검토하여 주요 이슈들 간의 영향요인 및 연관관계를 파악하였다. 세 번째, 도출된 스마트시티 이슈를 보다 구체화하고 이를 실무적 관점에서 접근하기 위해 지자체 공무원 3인, 민간기업 종사자 2인을 대상으로 한 전문가 인터뷰를 수행하였다. 네 번째 도출된 스마트시티 이슈, 전문가 인터뷰 결과를 바탕으로 한 스마트시티 정책프레임워크 개발방향에 대해 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 정책프레임워크는 스마트시티 관련 이슈를 해결하기 위한 요소를 세분화한 후, 이를 스마트시티 구성요소와 연계 매칭한 후, 수행 가능한 주체를 선별하여 해결방안을 마련하고, 국가스마트도시위원회, 스마트도시서비스지원기관의 승인 심의과정을 거치게 되며, 정부는 이를 재정적 정책적으로 뒷받침하게 된다. 또한 스마트시티 관련 내 외부시장의 간접네트워크 효과를 강화하기 위한 정책 컨트롤타워 구축과 함께 지속적인 정보수집 모니터링 작업이 동반되어야 함을 제안하였다. 이 연구는 국내 외 스마트시티 추진과정에서 발생하는 문제에 대해 효율적으로 대응하기 위한 절차적 방향을 제시한다는 점에서 그 의의가 있으며, 향후 국내 스마트시티의 발전 및 고도화를 위한 정책 수립의 기초적 토대로 작용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.383-391
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• 2010

라이프로그 관리 시스템이란 개인의 일상 생활에 관련된 모든 정보를 저장하고, 이에 대한 관리 및 검색 기능을 제공하는 시스템이다. 본 논문은 라이프로그를 검색하는 방법 중, 현실 세상에서 발생한 사용자와 다른 사람들과의 사회적 접촉에 대한 정보를 키워드로 하여 관련된 라이프로그를 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대폰의 근거리 무선 통신 장치를 이용하여 현실 세상에서 발생한 사용자의 사회적 접촉 정보를 자동으로 수집하는 방법과, 수집된 사회적 접촉 정보를 이용하여 주어진 인물과 관계된 사진을 검색할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 블루투스 장치와 인물의 관계를 추론하기 위하여 인물 정보가 기록된 기존 라이프로그를 이용, 인물과 블루투스 장치가 동시에 관찰되는 빈도수를 계산하여 사람-블루투스 매트릭스를 만든다. 실험 결과, 실제 사용자의 오프라인 만남 정보 중에서, 빈도수 계산 시각에 발생한 모든 오프라인 만남 정보의 20%의 정보만으로도 블루투스 장치와 그 소유주의 관계를 90% 이상의 정확도로 알아 낼 수 있었다. 또한 매트릭스에서 인물에 해당하는 벡터와 라이프로그가 생성된 시점에 스캔된 블루투스 장치들을 벡터 정보 검색 방법으로 비교하여 주어진 인물과 관련된 라이프로그를 검색함으로써, 제안하는 검색 방법은 기존의 검색 방법에 비하여 더 많은 사진을 반환할 뿐만 아니라 기존에는 불가능했던 검색어와의 유사도에 따른 정렬을 가능하게 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1063-1072
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• 2004

ASP(Application Service Provider) 사업에서 응용프로그램이 데이터베이스를 사용해야 하고 이 데이터베이스가 ASP 고객의 데이터베이스로부터 일련의 데이터를 제공받아야 하는 경우가 점점 더 증가하고 있다. 이를 위한 방법으로 엑셀(EXCEL)과 같은 파일 형태가 이용되는데 고객의 데이터베이스로부터 수작업으로 추출되어진 데이터가 엑셀 파일로 ASP사업자에게 전달된다. 이는 다시 애플리케이션이 이용하는 데이터베이스의 테이터내로 수작업 처리되어 저장된다. 본 연구는 두 데이터베이스 연동 시에 이러한 엑셀 파일 등을 이용하여 발생하는 데이터 추출과 저장시의 데이터베이스 수작업 조작의 비효율성을 극복하는데 있다. 이 때 두 데이터베이스 상의 속성명은 상이한 경우를 일반적인 경우로 전제하였으며 또한 웹 상에서 두 데이터베이스의 연동 시에 피할 수 없는 고객 데이터베이스의 경로 정보를 ASP 사업자에게 노출을 피하도록 한다. 제안된 방법은 두 단계로 걸쳐 데이터 프로세싱이 이루어지는데 먼저, ASP 사이트로부터 다운로드받은 프로그램을 이용하여, 고객데이터베이스를 접속한 후 프로그램의 유저 인터페이스를 이용하여 용이하게 속성 매칭하고 속성치를 XML 파일 형태로 자동 추출하는 단계와 추출된 XML 파일을 웹 상에서 ASP 서버에 접속하여 전송하고 ASP 데이터베이스에 자동 저장하는 후처리 프로세싱 단계로 구성된다. 본 연구에서는 이러한 방법에 맞는 프로토타입 시스템을 구현하여 데이터베이스 연동의 타당성을 검증하였으며, 제안된 방법은 ASP 고객의 데이터베이스를 이용해야 하는 ASP사업의 활성화에 기여할 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제14권5호
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• pp.545-554
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• 2003

Ti:LiNbO$_3$세 도파로 방향성 결합기와 CPW진행파 전극으로 구성된 완전 스위칭이 가능한 외부 광변조기를 설계, 제작하였다. 결합 모드 이론을 이용하여 세 도파로 광결합기의 스위칭 현상을 해석하였으며, 유한차분법을 이용하여 단일 모드를 갖는 광도파로의 설계 및 공정 파라미터를 도출하였으며, 이를 이용하여 광 결합길이를 계산하였다. 등각사상법과 반복이완법을 이용하여, CPW구조 진행파 전극의 특성임피던스와 M/W(Micro wave)유효굴절률 정합조건을 동시에 만족하는 설계 파라미터를 도출하였다. 제작된 세 도파로 광변조기의 삽입손실과 스위칭 전압은 약 4㏈와 19V였으며, S 파라미터를 측정하여 특성임피던스 Z$_{c}$=45 Ω M/W 유효굴절률 N$_{eff}$=2.20, 그리고 감쇠상수 $\alpha$$_{0}$=0.055/cm√GHZ 등의 진행파 전극 파라미터를 추출하였다. 추출된 진행파 전극 파라미터를 이용하여 이론적인 주파수 응답 R($\omega$)을 계산하였으며, Photo Detector로 측정된 주파수 응답과 비교하였다. 주파수 응답 측정 결과, 3㏈ 변조대역폭은 13 GHz로 측정되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.201-210
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• 2018

한국산업인력공단이 운영하는 월드잡플러스는 청년들의 해외취업을 지원하는 포털 서비스로서 해외진출에 필요한 정보제공과 등록, 면접, 학습 등 일련의 과정을 지원하는 통합정보네트워크이다. 현재 30만명 이상의 청년들이 등록하고 있으며, 연계관련기관과 협업하여 청년들의 해외 취업을 지원한다. 월드잡플러스는 지원서비스의 혁신화와 무결성 유지를 위해 머신데이터 분석플랫폼인 스플렁크를 활용하여 웹사이트에 축적된 로그파일 분석을 시도하고 있다. 기술적 예측적 분석도구를 이용하여 구직자 니즈와 프로필 기반의 맞춤형 매칭 서비스를 제공하며 구직자를 위한 최적 구직 성공요건 및 최적 구인기업에 대한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 월드잡플러스가 스플렁크를 활용하여 해외취업을 지원하는 몇 가지 서비스에 대한 사례를 제시해보고자 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-128
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• 2010

본 논문에서는 부궤환 회로, 푸쉬풀 구조, 광대역 RF choke, 전송 선로 트랜스포머를 이용하여 30~512 MHz의 초광대역에서 동작하는 100 W 고효율 전력 증폭기를 설계하였다. 출력 전력을 향상시키고자 전송 선로를 이용한 트랜스포머에 병렬로 커패시터를 삽입하여 적절하게 로드 임피던스를 정합하였다. 제작한 광대역 전력 증폭기는 동작 주파수 대역에서 100 W 이상의 출력 전력과 $18.34{\pm}0.9\;dB$의 높고 고른 이득 특성을 보였다. one-tone 측정에서 2차 고조파는 -34 dBc 이하, 3차 고조파는 -12 dBc 이하의 선형성 특성을 보였으며, 출력 전력 100 W에서 약 40% 이상의 고효율 특성을 보였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.85-96
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• 1999

많은 경우의 예측 비디오 압축 표준에서는, BMA에 의해 매크로 블록당 하나의 움직임 벡터가 계산되는 방식인 BMC방식이 널리 사용되고 있다. 그러나 BMC에 의해 예측된 움직임 벡터 필드는 블록당 하나의 움직임 벡터를 사용하기 때문에 불연속적이며, 불연속적인 움직임 벡터 필드로 인해 블록화 현상을 나타낸다. 따라서 이를 제거하는 효과적인 방법은 움직임 벡터 필드를 평활화(smoothing)하는 방법일 것이다. 최적 평활화 과정은 비디오 시퀀스의 움직임 종류에 따라 다를 것이다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 평활화하는 몇 개의 방법들을 고려할 것이다. 어떠한 방법이든 BMA로 구한 움직임 벡터는 더 이상 최적화된 움직임 벡터가 아닐 것이므로, BFD(displaced frame difference)의 놈(norm)을 최소화하는 최적 움직임 벡터를 찾아야 한다. 본 논문에서는 conjugate gradient 알고리즘을 사용하여 DFD의 놈을 최소화하는 최적움직임 벡터를 찾는 통합 알고리즘을 제안한다. 이 통합 알고리즘은 ATMC(affine transform based motion compensation), BTMC(bilinear transform based motion compensation), 그리고 본 논문에서 제안하는 FMC(filtered motion compensation)의 세가지 방식에 대하여 적용되고 BMC에 대비해서 평가되어 졌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.123-129
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• 2009

유비쿼터스 홈은 가정 내의 다양한 가전기기 및 센서들로 구성된 유무선 네트워크를 통해 u-Life, u-Health등의 다양한 유비쿼터스 서비스를 제공하는 미래의 디지털 가정환경으로 부상하고 있다. 유비쿼터스 홈서비스는 센서들로부터 수집된 정보를 통해 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 가전기기들을 상황에 맞게 적응하도록 함으로써 사용자 편의성을 극대화 한다. 이러한 상황인지 홈 환경에서 집안을 미리 사용자가 원하는 상태로 조절하기 위해 사용자의 미래 행위를 예측하는 것을 미래 유비쿼터스 홈에 가장 핵심적인 기능 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 홈 환경에서 상황인지 서비스를 위한 단계적 예측 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 예측과 실행의 두 단계로 이루어 진다. 첫 번째 예측단계에서 트리구조를 이용하여 사용자가 이동할 다음 위치를 예측하고, 두 번째 실행 단계에서는 테이블 매칭 방법을 이용하여 각각의 위치에 있는 가전기기들을 사용자가 원하는 대로 미리 예측하고 구동시켜 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 일반적으로 가전기기들은 한 개씩 독립적으로 동작하기보다 여러 기기가 함께 동작하여 특정 목적에 이용된다는 점에 착안하여, 모드서비스 개념을 도입함으로써 사용자가 동작시키고자 하는 기기들을 한꺼번에 예측할 수 있는 장점을 가진다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문이 제안한 단계적 예측 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.1-17
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• 2021

본 연구에서는 한국과 미국의 대표적인 거래소인 빗썸과 코인베이스의 비트코인 가격을 ARIMA와 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 이용해 예측하고, 이후 각 국가의 뉴스 기사를 이용해 분리 학습에 기반한 separated RNN 모형을 제안한다. separated RNN 모형은 학습 데이터를 가격의 추세 변화 점을 기준으로 분리해 학습시킨 후, 추세 변화점 별 뉴스 데이터를 활용해 용어 기반 사전을 구축한다. 이후 용어 기반 사전과 평가 데이터 기간의 뉴스 데이터를 이용해 예측할 데이터의 가격 추세 변화 점을 찾아낸 후, 매칭되는 모형을 적용해 예측 결과를 산출한다. 2017년 5월 22일부터 2020년 9월 16일까지의 가격 데이터를 사용해 분석한 결과, 제안된 separated RNN을 이용해 예측한 결과가 한국과 미국의 비트코인 가격 예측 모두에서 순환 신경망(RNN)을 이용해 예측한 결과보다 높은 예측 성과를 보였다. 본 연구는 시계열 예측 기법의 한계를 뉴스 데이터를 이용한 추세 변화 점 탐색을 통해 극복할 수 있고, 성과 향상을 위한 추후 다양한 시계열 예측 기법 및 추세 변화 점 탐색을 위한 다양한 텍스트 마이닝 기법을 적용해볼 필요가 있음을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.299-306
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• 2022

최근 로봇이나 설비, 회로 등에 센서 내장이 보편화 되고, 측정된 센서 데이터를 학습하여 기기의 고장을 진단하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 이러한 고장 진단 연구는 고장 상황이나 종류를 예측하기 위한 분류(Classification) 모델 개발과 정량적으로 고장 상황을 예측하기 위한 회귀(Regression) 모델 개발로 구분된다. 분류 모델의 경우, 단순히 고장이나 결함의 유무(Class)를 확인하는 반면, 회귀 모델은 무수히 많은 수치 중에 하나의 값(Value)을 예측해야 하므로 학습 난이도가 더 높다. 즉, 입력과 출력을 대응시켜 고장을 예측을 할 때, 유사한 입력값이 동일한 출력을 낸다고 결정하기 어려운 불규칙한 상황이 다수 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 주기성을 지닌 입출력 데이터에 초점을 맞추어, 입출력 관계를 분석하고, 슬라이딩 윈도우 기반으로 입력 데이터를 패턴화 하여 입출력 데이터 간의 규칙성을 확보하도록 한다. 제안하는 방법을 적용하기 위해, 본 연구에서는 MMC(Modular Multilevel Converter) 회로 시스템으로부터 주기성을 지닌 전류, 온도 데이터를 수집하여 ANN을 이용하여 학습을 진행하였다. 실험 결과, 한 주기의 2% 이상의 윈도우를 적용하였을 때, 적합도 97% 이상의 성능이 확보될 수 있음을 확인하였다.