• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.432-438
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• 2023

연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.454-456
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• 2021

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권3호
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• pp.921-940
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• 2015

In this paper, we investigate the multi-resource allocation problem, a unique feature of which is that the multiple resources can compensate each other while achieving the desired system performance. In particular, power and time allocations are jointly optimized with the target of energy efficiency under the resource-limited constraints. Different from previous studies on the power-time tradeoff, we consider a multi-server case where the concurrent serving users are quantitatively restricted. Therefore user selection is investigated accompanying the resource allocation, making the power-time tradeoff occur not only between the users in the same server but also in different servers. The complex multivariate optimization problem can be modeled as a variant of 2-Dimension Bin Packing Problem (V2D-BPP), which is a joint non-linear and integer programming problem. Though we use state decomposition model to transform it into a convex optimization problem, the variables are still coupled. Therefore, we propose an Iterative Dual Optimization (IDO) algorithm to obtain its optimal solution. Simulations show that the joint multi-resource allocation algorithm outperforms two existing non-joint algorithms from the perspective of energy efficiency.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.80-85
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• 2007

홈네트워크 시스템의 본격적인 보급과 함께 가정용서비스 로봇의 최근 연구 성과들은 인간과 지능로봇이 가정에 공존하며 서로 의사소통을 할 수 있는 시대가 가까운 미래에 현실화 될 수 있음을 보여주고 있다. 한편 가정의 환경적인 특징은 open이기 때문에 그러한 환경에 적응하고 주어진 임무를 수행하는 데는 단일 로봇 또는 단일 홈서버보다는 로봇을 포함하는 홈네트워크 시스템 내의 여러 장치들이 어울려 분산처리를 수행하는 multi-agent 시스템이 일반적으로 더 좋다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 홈네트워크 시스템을 가진 가정에서 필요한 agent들을 정의하기 위해 framework 모델을 구축하고 각 agent 간의 통신 protocol architecture를 제시한다. 이를 위해 로봇 또는 홈서버의 단일 지능이나 기능보다는 그 안에 존재하는 복수개의 agent instance들의 집합으로서 agent를 정의하고, 각 agent 내외에서 agent들 사이의 협력(cooperation)과 타협(negotiation)을 통해 환경과 적응하는 방법 및 사람과 교감(interactive)하는 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권3호
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• pp.355-362
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• 2007

이동 통신 단말기의 발달과 모바일 인터넷의 확산으로 많은 사용자들은 언제 어디서나 모바일 웹 콘텐츠를 이용 할 수 있게 되었으며 나아가 더 많은 콘텐츠의 서비스를 요구하게 될 것이다. 이러한 요구로 인하여 유선 웹 콘텐츠를 모바일 웹에 사용할 수 있도록 콘텐츠를 변환하는 연구들이 많이 진행되고 있으나, 통신사 및 모바일 단말기들의 지원사양이 표준화되지 않아 모바일 웹 콘텐츠의 변환 및 생성에 많은 어려움이 따르고 있다. 특히나 유선 웹 페이지의 내용 중에 시간이나 사용자에 따라 그 내용이 동적으로 변화하는 다이나믹 오브젝트를 모바일 웹에 서비스하기 위해서는 각각의 단말기에 맞도록 스크립트를 프로그래밍 해야 할 뿐 아니라 사용되는 리소스의 선 변환이 요구되어진다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 유선 웹 페이지의 구조적 특성을 나타내는 DOM(Document Object Model)의 계층구조를 이용한다. 즉 유선 웹페이지를 분석하여 이를 자료구조화 하고, 이 가운데에서 다이나믹 오브젝트를 추출하여 그 영역을 인덱싱 하였다가, 모바일 웹 페이지를 서비스 할 때 인덱싱 된 위치에서 정보를 추출하여 실시간으로 모바일 웹 콘텐츠를 생성하여 서비스하는 기법을 제시한다. 또한 본 논문은 이 기법을 적용하여 모바일 웹 콘텐츠를 편집하는 편집기와 이를 서비스하는 모바일 웹 서비스 서버를 개발하는 데 그 목표가 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.653-658
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• 2023

함정의 전투관리체계나 민간의 스마트 시티와 같은 많은 센서와 동작기기가 연결된 체계에서는 주로 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 사용하여 대규모의 데이터를 전송하고 향후 센서나 장비 증가에 대해 효과적으로 대응하고 있다. 선박에서 함정의 전투관리체계(Combat Management System, CMS)와 같은 역할을 하는 중요한 제어체계인 통합기관감시제어체계(Engineering Control System, ECS)는 여전히 Server-Client 모델을 기반으로 산업용 프로토콜(Modbus, CAN(Controller Area Network) bus 등)을 사용하여 데이터를 전송하고 있어 확장성 측면에서 불리하다. 따라서 향후 자동화나 무인화가 진행될 경우에 많은 센서류가 추가될 것이며 이는 많은 프로그램 수정소요가 발생하게 되며, DDS는 이러한 상황에서 좋은 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 전투관리체계에서 사용 중인 미들웨어인 DDS 중에서 OMG(Object Management Group) 표준을 따르는 OpenDDS를 활용하여 선박의 통합기관감시제어체계의 개발 가능성을 확인하였다. 이를 위해 필드장비 시뮬레이터 및 ECS 서버를 구성하여 DDS를 이용한 필드장비 데이터 입출력 시뮬레이션을 수행하였다. 개발한 ECS 축소모형은 데이터를 발간-구독하는데 문제가 없으며, DDS가 선박 ECS의 미들웨어로 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.313-318
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• 2016

현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.