• 융합보안논문지
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• 제11권3호
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• pp.39-46
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• 2011

의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은 u-Healthcare 요소기술과 함께 정보보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. 트래픽 도메인이란 u-Healthcare 의료정보시스템을 통과하는 트래픽 구간의 구분 영역으로서 보안기술의 적용이 가능하도록 네트워크 영역을 구분하는 개념이다. 그 구분의 기준은 보안기술의 적용이 필요한 영역, 트래픽 경로와 트래픽 성격이 타 도메인과 차별화 가능한 영역, 보안기술 적용시 타 영역의 보안기능으로 기능중복이 발생치 않는 영역이다. u-Healthcare 의료정보시스템 도메인은 사용자단말구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 도출된다. 의료정보시스템을 도메인별로 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르게 도출되기 때문이다. 본 연구는 의료정보시스템 도메인을 도출하고 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 USN 기반 u-Healthcare 시스템에서의 보안대책을 강구하기 위해서이다. 본 연구에서 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책 수립 방법을 좀 더 효과적으로 수행 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.84-91
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• 2021

EU의 GDPR에 따르면 개인정보를 수집할 때 정보 주체(사용자)의 동의 혹은 거절하는 권리가 가장 우선시 되고 있다. 그러므로 정보 주체는 언제라도 동의 철회 및 잊힐 권리를 주장할 수 있어야 한다. 특히, 제한적인 IoT 장치(Constrained Node)에서는 프라이버시에 민감한 데이터의 수집, 처리 등에 대해 정보 주체의 동의 기능 구현 및 수집 정보의 활용 내용을 게시하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 정보 주체가 IoT 장치에서 수집, 처리되는 데이터를 모니터링하여, 정보 유출의 문제를 인지하고, 연결 및 장치 제어가 가능한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. IoT 장치의 표준 OCF(Open Connectivity Foundation)와 장치 연결 프레임워크인 AllJoyn의 공통 정보를 고려하고, 정보 보호를 위한 메타 데이터 10개를 정의하였다. 이를 DPD(Data Protection Descriptor)라고 명명하였으며, DPD를 기반으로 정보 주체가 정보를 관리할 수 있는 SW인 DPM(Data Protection Manager)를 개발하였다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.149-157
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• 2018

최근 급격히 증가하고 있는 IoT 환경에서의 보안위협 대응방안에 관한 연구를 위해서 SDN Controller 기능을 활용한 침입감시 대응기술 방안을 연구하고자 한다. 연구방법은 IoT 계층별 보안위협에 따른 대응기술 및 적용되는 보안기술의 연구 동향 분석을 통해 향상된 IoT 보안위협 대응기술 구현 방안을 수립하였다. 연구결과는 기존의 IoT망의 네트워크스위치 장비에 OpenFlow 기반의 SDN Controller를 추가하여 샘플링 기법을 통한 탐지방법의 실효성을 연구하였다. 이 방법은 기존 IoT 기기의 성능에 영향을 미치지 않으면서도 IDS 및 IPS와의 연동만으로도 네트워크 전체의 모니터링 및 공격에 대한 탐지가 가능해 졌다. 이와 같이 향상된 보안위협 대응기술을 적용하면 IoT 보안위협 불안감 해소와 서비스 신뢰를 높일 수 있을 것으로 기대 한다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.85-100
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• 2022

최근 디지털 연결성 기반의 융합이 광범위하게 확대되면서 교통 및 모빌리티 분야가 빠르게 변화하고 있으며 이와 관련된 연구도 다양화되고 있다. 본 연구의 목적은 모빌리티 분야의 연구 동향을 분석하고 핵심 연구영역과 주제를 파악하는 것이다. 토픽 모델링 분석은 연구 동향을 파악하는 데 유용한 것으로 입증된 기법이다. 모빌리티를 키워드로 KCI 학술지에서 142편의 논문 초록을 분석하여, 9개의 토픽을 도출하고 스마트 모빌리티 연구의 6개 핵심 요소와 연계하였다. 이를 통해 자율주행을 앞세운 차량 및 수송 기술 분야와 MaaS로 대표되는 교통수단 간 연계 및 통합서비스 분야에 관한 연구가 가장 활발한 것과 사용자의 안전을 확보하기 위한 보험, 법률, 제도, 그리고 기존 산업과의 갈등 해소 등에 관한 연구가 진행되고 있는 것을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.63-74
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• 2022

기업공개(IPO)는 투자자 보호를 위한 법적 테두리가 마련되어 있으며, 다양한 정량적 평가 요소가 존재하기 때문에 객관적인 분석이 가능하며 다양한 연구가 수행되어 왔다. 또한, 크라우드펀딩 역시 투자자 보호를 위한 법적 제도와 무분별한 펀딩을 방지하기 위한 여러 장치가 마련되어 있다. 반면에 최근 각광받는 블록체인 기반의 암호화폐 백서(ICO)는 투자자를 보호할 법적 수단과 기준이 모호하며 ICO를 객관적으로 평가하기 위한 정량적 평가 방법이 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구는 ICO의 사기 여부를 탐지하기 위해 온라인상 공개된 ICO 백서를 수집하고 텍스트 임베딩 기법인 BERT에 기반한 ICO 사기 예측을 수행하였고 기존의 Random Forest 머신러닝 기법과 비교하여 정량적 방법으로 사기 탐지가 가능함을 보였다. 최종적으로 본 연구는 비정형 데이터에 기반하여 ICO의 사기 여부를 판단할 수 있는 정량적 접근 방법론의 활용 가능성을 제시함으로써 정량적 방법에 기초한 ICO 사기 탐지 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다

• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.745-760
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• 2021

Dynamic buckling of structure is one of the failure modes that needs to be considered since it may result in catastrophic failure of the structure in a short period of time. For a thin fiber-reinforced polymer (FRP) plate under compression, buckling is an inherent hazard which will be intensified by the existence of defects like holes, cracks, and delamination. On the other hand, the growth of the delamination is another prime concern for thin FRP plates. In the current paper, reinforcing the plates against buckling is realized by using SMA wires in the form of stitches. A numerical framework is proposed to simulate the dynamic instability emphasizing the effect of the SMA stitches in suppressing delamination growth. The suggested algorithm is more accurate than the other methods when considering the transformation point of the SMA wires and the modeling of the cohesive zone using simple and yet reliable technique. The computational design of the method by producing the line by line orders leads to a simple algorithm for simulating the super-elastic behavior. The Lagoudas constitutive model of the SMA material is implemented in the form of user material subroutines (VUMAT). The normal bilinear spring model is used to reproduce the cohesive zone behavior. The nonlinear finite element formulation is programmed into FORTRAN using the Newmark-beta numerical time-integration approach. The obtained results are compared with the results obtained by the finite element method using ABAQUS/Explicit solver. The obtained results by the proposed algorithm and those by ABAQUS are in good agreement.

• Nutrition Research and Practice
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• 제16권6호
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• pp.801-812
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• 2022

BACKGROUND/OBJECTIVES: Diet planning in childcare centers is difficult because of the required knowledge of nutrition and development as well as the high design complexity associated with large numbers of food items. Artificial intelligence (AI) is expected to provide diet-planning solutions via automatic and effective application of professional knowledge, addressing the complexity of optimal diet design. This study presents the results of the evaluation of the utility of AI-generated diets for children and provides related implications. MATERIALS/METHODS: We developed 2 AI solutions for children aged 3-5 yrs using a generative adversarial network (GAN) model and a reinforcement learning (RL) framework. After training these solutions to produce daily diet plans, experts evaluated the human- and AI-generated diets in 2 steps. RESULTS: In the evaluation of adequacy of nutrition, where experts were provided only with nutrient information and no food names, the proportion of strong positive responses to RL-generated diets was higher than that of the human- and GAN-generated diets (P < 0.001). In contrast, in terms of diet composition, the experts' responses to human-designed diets were more positive when experts were provided with food name information (i.e., composition information). CONCLUSIONS: To the best of our knowledge, this is the first study to demonstrate the development and evaluation of AI to support dietary planning for children. This study demonstrates the possibility of developing AI-assisted diet planning methods for children and highlights the importance of composition compliance in diet planning. Further integrative cooperation in the fields of nutrition, engineering, and medicine is needed to improve the suitability of our proposed AI solutions and benefit children's well-being by providing high-quality diet planning in terms of both compositional and nutritional criteria.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.