• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.172-178
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• 2022

본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.403-412
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 본격화되고 차세대 ICT 융합 기술이 개발됨에 따라 건설분야 역시 기술변화에 대응하기 위해 다양한 스마트 건설기술이 건설 단계별로 빠르게 도입되고 있다. 특히, 건설현장의 경우 부지설계를 위한 토공량 산출 공정이 설계비용에 큰 부분을 차지하고 있어 공정의 효율화와 정확한 토공량 산출을 위한 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 건설현장의 지형을 3차원으로 신속하게 구축하고 이를 이용하여 효율적으로 토공량을 산출할 수 있는 방법을 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 무인비행체로부터 획득한 대축척의 항공사진을 이용하여 건설현장을 3차원 실사모델로 구축하였다. 이때, 구축한 3차원 실사모델은 체적 산출이 불가한 surface 모델 구조를 가짐에 따라 체적 산출이 가능하도록 3차원의 solid 모델로 구조 변환을 수행하였다. 그리고 변환된 solid 모델을 이용하여 CAD 기반으로 토공량을 산출할 수 있는 방법론을 구상하였다. 정립한 방법론을 적용한 solid 모델로부터 토공량을 자동 산출한 결과, 기존의 현황측량 결과로부터 산출한 토공량과 1.52%의 상대적 편차를 확인할 수 있었다. 추가적으로 방법별 공정 소요시간을 비교분석한 결과 60%의 소요시간 절감을 확인할 수 있었다. 이로부터 본 연구에서 제시한 기법은 토공량 산출을 위한 비용절감은 물론 건설공사 전 공정에서 주기적인 현장의 모니터링 등 스마트 건설관리를 위한 기술로써 활용이 기대된다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.126-135
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 전개와 함께 ICT, 3D 프린터 등의 기술이 대중화됨에 따라 전 세계적으로 메이커 운동의 확산이 활발히 진행되고 있다. 메이커 운동은 아이디어 구현 공간인 메이커 스페이스를 통하여 교육과 창업, 사회문제 해결 등을 목적으로 다양하게 추진되고 있다. 본 논문에서는 개발도상국 중 하나인 아프리카 탄자니아에 메이커 스페이스를 구축하고 운영한 사례를 소개한다. iTEC 테크샵은 한국-탄자니아 에너지-산업연계 적정기술거점센터(iTEC)가 탄자니아 아루샤 지역의 넬슨만델라 아프리카과학기술원(NM-AIST)에 2018년 전반기에 구축하여 2년여 가까이 운영하고 있다. NM-AIST로부터 빈 건물 공간을 할당받아 전기 배선과 출입문 작업으로부터 시작하여, 테크샵 운영을 위한 장비 및 수공구 구매와 설치를 통해 물리적 설비를 구축하였다. 또한, 서울대학교 아이디어팩토리, 팹랩 서울 등의 자문을 바탕으로 테크샵 운영 매뉴얼과 시스템을 구축하였다. iTEC 테크샵은 총 9회의 기술 워크숍을 통해 193명의 현지 인력에 대한 교육을 실시하였으며, 시제품 제작과 함께 다양한 지원활동을 수행하였다. 또한, 테크샵 운영의 지속 가능성 확보와 함께 운영수준을 한 단계 향상시키고자 스마트 테크샵 테스트베드 프로젝트를 추진하였다. 본 논문에서 제시한 iTEC 테크샵의 사례는 개발도상국에 대한 메이커 운동 확산을 추진하는 기관 또는 단체들에게 유용한 예시가 될 수 있을 것이다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1013-1022
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• 2022

최근 전세계적으로 4차산업이 발전함에 따라 스마트·친환경 선박의 기술 개발이 가속화 되고 있다. 완전 무인화 또는 최소인원이 승선하는 자율운항선박과 친환경 연료(메탄, 암모니아, 전기 등) 이용 선박이 등장하게 되면서 선박에 승선을 하고 있는 기존 해기사의 역할이 크게 변화될 것으로 예상되고 있다. 향후 해기사의 경쟁력을 향상시키기 위해서는 미래 해기사 직업군을 예측하고 그에 맞는 교육 커리큘럼 개선과 교육환경 조성이 필요할 것으로 생각된다. 본 연구에서는 선행연구 검토와 해양계 대학교 재학생, 현직 해기사, 전문가의 브레인스토밍을 통해 미래에 해기사가 가질 수 있는 8개의 직업군을 도출한 후 리커트 척도를 이용하여 설문을 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 미래 해기사 관련 유력 직업군을 도출하였다. 분류한 8개 직업군 중 가장 유력한 직업군은 자율운항선박 육상제어사, 화물(적양하) 원격 관리자로 나타났다. 또한, 이러한 직업군들과 4차산업에 우선적으로 교육해야 할 필수 교육 요소를 도출하여 제시하였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.175-185
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• 2023

최근 COVID-19와 같은 신종 바이러스 감염증이 확산하여 심각한 공중 보건 문제를 제기하고 있다. 특히 이러한 질병은 고령자에게 치명적으로 작용하여, 생명을 위협하고 심각한 사회적, 경제적 손실을 초래하였다. 이에 많은 산업분야에서 사물 인터넷(IoT) 및 인공 지능(AI)을 응용한 원격진료, 헬스케어, 질병예방 등의 애플리케이션이 소개되어 질병 감지, 모니터링 및 검역 성능을 향상하고 있다. 하지만 기존기술은 갑작스러운 전염병의 출현에 신속하고 통합적으로 적용되지 않기 때문에, 사회 속에 감염병이 대규모 감염 및 전국적 확산되는 것을 차단하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 질병 정보 수집기를 통해 지역적 한계가 있는 다양한 감염 정보를 수집하고, AI 브로커를 통해 AI 분석 및 심각도 매칭을 수행하여 감염의 확산을 예측하고자 한다. 최종에는 질병관리본부를 통해 고령자에게 위험경보 발령, 확산 차단 문자 발송 및 감염지역 대피정보를 신속하게 제공한다. 현실적인 고령자 지원시스템은 감염자 발생지역 정보와 고령자의 위치정보를 비교하여 증강현실 기반의 스마트폰 애플리케이션으로 직관적인 위험지역(감염지역) 회피기능을 제공하고 감염지역 방문이 확인되면 자동으로 방역관리 서비스를 제공한다. 향후 제안시스템은 위치기반의 사용자 밀집도를 파악함으로써 갑작스런 인파 집중으로 인한 압사 사고를 사전에 예방하는 방법으로도 활용 가능할 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.66-75
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• 2023

최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.105-113
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• 2023

전라남도는 국내에서 가장 많은 25곳의 연륙·연도교가 있으며, 다도해와 이를 잇는 해상교량을 중심으로 해양 및 관광 자원이 풍부한 지자체이다. 그러나, 해상교량의 경우 강풍, 태풍 등이 발생할 경우에는 교량의 구조적 안전성과는 별개로 교량의 과대진동 등으로 인하여 사용자와 지역주민들의 불안감이 증대되는 현안이 있다. 실제로 최근 2019년에 개통한 신안군의 천사대교의 경우, 강풍과 과대 진동으로 인한 차량 통행 제한이 빈번하게 발생하였고 그로인한 지역주민 및 운전자의 불안감 증대로 민원이 속출되고 있다. 따라서, IoT계측기술을 이용하여 측정된 데이터를 기반으로 정량적이고 정확한 교량의 풍황상황과 통행과 관련된 교량의 진동수준을 실시간으로 지역주민에서 제공함으로써 해상교량의 안전관리에 대한 지역주민 불안감을 해소가 필요하다. 본 연구는 기존의 계측시스템 및 IoT센서를 이용하여 해상교량의 풍속 상황과 진동을 상시적으로 관측하고 이를 지역주민 및 관리자에게 전파함으로써 해상교량의 안전 및 통행에 대한 불안감을 해소할 수 있으며, 강풍 및 대형 재난재해에 대해서도 사전대응이 가능한 기술을 개발하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권8호
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• pp.253-262
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• 2023

전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.