• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1165-1172
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• 2016

클라우드 스토리지 환경에서 중복제거 기술은 스토리지의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 또한 클라우드 스토리지 서비스 제공자들은 네트워크 대역폭을 절약하기 위해 클라이언트 측 중복제거 기술을 도입하고 있다. 클라우드 스토리지 서비스를 이용하는 사용자들은 민감한 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 데이터를 암호화하여 업로드하길 원한다. 그러나 일반적인 암호화 방식은 사용자마다 서로 다른 비밀키를 사용하기 때문에 중복제거와 조화를 이룰 수 없다. 또한 클라이언트 측 중복제거는 태그 값이 전체 데이터를 대신하기 때문에 안전성에 취약할 수 있다. 최근 클라이언트 측 중복제거의 취약점을 보완하기 위해 소유권 증명 기법들이 제안되었지만 여전히 암호데이터 상에서 클라이언트 측 중복제거 기술은 효율성과 안전성에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전수조사 공격에 저항성을 갖고 암호데이터 상에서 소유권 증명을 수행하는 안전하고 실용적인 클라이언트 측 중복제거 기술을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1055-1061
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• 2008

H.264는 향상된 압축성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 그러나 H.264/AVC는 압축효율은 높아졌지만 기존의 부호화 방식들 보다 훨씬 더 많은 연산 및 메모리 접근을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 복잡도를 줄이면서 실시간적인 보안 영상시스템에 적합한 적응적 인트라(Intra) 고속 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 현재프레임의 매크로블록(macroblock)과 이전프레임의 매크로블록 간 시간적 상관성(interrelationship)을 이용하여 매크로블록의 부호화모드를 저 연산화 및 고속으로 결정할 수 있는 인트라 예측(intra prediction)방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방식은 평균 0.04dB이하의 미미한 화질 저하 및 비트량이 약간 증가하였지만, 부호화 처리시간이 상당히 개선되었고, 보안 영상과 같은 주변 배경의 움직임이 적은 영상에서 기존방식들에 비해 더욱 많은 부호화 처리시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.353-361
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• 2018

본 연구의 목적은 학사경고를 받은 대학생이 학업에 대한 내적 자기 동기화가 이루어지는 과정을 파악해 보고자 함이다. 질적 연구방법 중 내러티브 연구방법을 적용하여 내면적 사고의 흐름을 추적해보고자 하였으며, 심층인터뷰를 통해 수집된 자료는 Burke의 내러티브 분서방법을 통해 분석하였다. 학습 환경이 변화되는 시점인 대학입학 전 후를 기점으로 자아의 변화과정을 4가지 주제로 도출하였다: '만들어진 우수한 아이', '우수한 아이 코스프레', '부족한 자아와의 만남', '독립된 실체와의 만남'. 위의 4가지 주제는 학사경고라는 사건을 극복해 가고자 하는 인간내면에 존재하는 강인한 독립적 탄성이 형성되어가는 과정을 단계적으로 제시해주고 있다. 이를 토대로 대학차원의 학습지원 프로그램의 개발에 있어서 내면적 자기 동기화 능력을 강화시켜줄 수 있는 소프트적인 내용과 기존의 학습지원방법이 병행된 프로그램의 개발이 필요하리라 본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.258-264
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• 2022

정보 통신 기술 (ICT)이 축사와 접목된 스마트 축사는 대부분 클라우드 컴퓨팅 패러다임에 기반하고 있다. 클라우드 기반 스마트 축사는 응답 시간 증가, IoT 센서 증가에 따른 클라우드의 자원 부담, 망의 트래픽 부담과 같은 단점이 있고 인접한 IoT 디바이스와의 협업을 통한 장애 회복 메커니즘이 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 에지 컴퓨팅 기반 IoT 협업 시스템을 제안한다. 에지 디바이스의 비교적 제한적인 컴퓨팅 자원으로 클라우드의 웹 서버 기능을 분담하게 하여 클라우드에 필요한 자원을 절감하며, 사용자 요청에 대한 응답 시간을 개선하고자 한다. 또한 heartbeat 기반 장애 회복 메커니즘을 통하여 IoT 디바이스의 장애를 감지하고 그에 따른 적절한 조치를 하도록 하였다.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.77-86
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• 2009

자동차는 첨단공업 기술이 고도로 집적되어 있는 인간-기계 시스템(man machine system)이다. 자동차에 대한 새로운 감성요구를 실현하기 위해서는 인체와 오랜 시간 접촉해 있는 시트 표피재의 분석이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 자동차 시트 표피재의 역학적 특성과 감성을 고려한 고급감을 예측하여 고감성 내장 표피재 개발에 기여하고자 한다. 감성용어는 Softness(유연한), Elasticity(탱글탱글한), Volume(풍성한), Stickiness (끈끈한)를 설정하였으며, 이와 대응하는 표피재의 역학적 특성 치를 측정하였다. 피혁의 특성평가에 의한 결과로 resilience, bending moment, thickness와 friction 값을 얻을 수 있었으며, 이러한 역학적 특성 치를 softness, elasticity, volume, stickiness 값으로 변화하기 위해 fuzzy logic을 사용하였다. 또한 Fuzzy logic의 결과인 Softness, Elasticity, Volume, Stickiness 값으로 피혁의 고급감을 예측하기 위한 신경망 모델(Neural network)을 구성하였다. 즉, 자동차 표피재 중 피혁의 4가지 물리량으로 인간의 감성인 표피재의 고급감을 예측하여 고감성 자동차 시트 표피재의 개발을 위한 예측 모델의 가능성을 평가하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제30권3호
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• pp.273-296
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• 2013

이 연구에서는 특정 주제 분야의 핵심적이고 전역적인 연구 동향을 제공하는 연구지원 정보서비스 개발을 위해 SPLC(Search Path Link Count) 분석을 적용할 때, 데이터의 범위와 인용빈도 설정에 대하여 탐험적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 Web of Science에서 검색된 RGB LED 분야의 2,318개 논문과 20,109개 상위 인용논문으로 5개의 데이터셋을 구성하였다. 각 데이터셋에서 히스토리오그래프와 SPLC 네트워크를 인용빈도 임계치를 변화시키면서 28개 주요 연구 동향 네트워크를 추출하여, 인용문헌의 포함여부와 인용빈도 임계치 설정이 SPLC 네트워크에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 특정 기관 소속 연구자들에게 SPLC 네트워크에 포함된 198개 주요 논문 리스트를 제공하고 피드백을 받음으로써, 전역적 연구 동향이 개인 연구자의 정보 요구에 부합하는지 살펴보았다. 분석 결과, 분석 대상에 상위 인용문헌 포함 여부와 인용빈도임계치에 따라 추출되는 SPLC 네트워크가 변화되었으나, 일정 인용빈도임계치값에서는 수렴하였다. 그리고 개인 연구자의 정보 요구는 SPLC를 통해 제공된 전역적 연구 동향과 출판년도의 차이는 있지만 대체적으로 일치하는 것으로 나타나, 인용문헌을 포함하여 인용빈도임계치를 변화시키는 SPLC 분석을 통해 개인 이용자가 원하는 전역적 연구 정보를 제공해 줄 수 있는 것으로 해석된다. 이를 일반화하기 위해서는 이 탐색적 연구에서 제안된 방법을 다양한 분야에 적용하는 후속 연구가 필요할 것이다.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제30권2호
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• pp.189-200
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• 2014

The tropical wet evergreen, tropical semi evergreen and moist deciduous forest types are projected to be impacted by climate change. In the Western Ghats region, a biodiversity hotspot, evergreen forests including semi evergreen account for 30% of the forest area and according to climate change impact model projections, nearly a third of these forest types are likely to undergo vegetation type change. Similarly, tropical moist deciduous forests which account for about 28% of the forest area are likely to experience change in about 20% of the area. Thus climate change could adversely impact forest biodiversity and product flow to the forest dependent households and communities in Uttara Kannada district of the Western Ghats. This study analyses the distribution of non-timber forest product yielding tree species through a network of twelve 1-ha permanent plots established in the district. Further, the extent of dependence of communities on forests is ascertained through questionnaire surveys. On an average 21% and 28% of the tree species in evergreen and deciduous forest types, respectively are, non-timber forest product yielding tree species, indicating potential high levels of supply of products to communities. Community dependence on non-timber forest products is significant, and it contributes to Rs. 1199 and Rs. 3561/household in the evergreen and deciduous zones, respectively. Given that the bulk of the forest grids in Uttara Kannada district are projected to undergo change, bulk of the species which provide multiple forest products are projected to experience die back and even mortality. Incorporation of climate change projections and impacts in forest planning and management is necessary to enable forest ecosystems to enhance resilience.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제3권2호
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• pp.117-125
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• 2016

도시 내 인구집중과 기후변화로 인해 다양한 형태의 도시 물 문제가 발생한다. 이에 대한 피해 예방과 사회적 손실 최소화를 위해 회복탄력적인 대안 수립이 필요하다. 본 연구는 도시 물 문제 저감을 위한 회복탄력적 사회기반시설 구축 전략 수립에 관한 기초연구로서, 대표적인 도시 물 문제 중 하나인 도시홍수를 사례로 하여 구조적 대안의 내구성을 평가하였다. 내구성 평가를 위한 지표로 내구성 지수 (robustness index, RI) 및 비용지수 (cost index, CI)를 결합한 내구성-비용지수 (robustness cost index, RCI)를 제안하고, 이를 강남역 상습침수구역에 적용하여 기존 기반시설과 구조적 대안 (하수관거 확충, 저류조 설치, 옥상녹화)을 평가하였다. 그 결과, 2~20년 빈도의 강우강도범위에서 저류조와 옥상녹화설치가 상대적으로 높은 RCI 값을 나타내었고 두 대안 중 RCI가 보다 높은 대안은 강우강도에 따라 달라지는 경향을 보였다. 30년 빈도 강우강도에 대하여는 저류조와 옥상녹화를 병용 설치하는 대안이 가장 높은 RCI 값을 나타내어 가장 회복탄력적인 대안으로 확인되었다. 최종적으로 재해의 계획규모에 따른 현행 사회기반시설의 내구성 평가 및 최적의 구조적 대안 선택 절차를 수립하여, 도시홍수 문제에 대한 회복탄력적 사회기반시설 구축 전략을 제시하였다.