• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.209-217
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• 2024

본 연구는 현대 전장 환경의 급격한 변화와 복잡성 증대에 대응하기 위한 분산형 드론 군수 지원 전략의 개발을 목적으로 한다. 기존의 중앙집중식 군수 체계가 가진 취약점과 한계를 분석하고, 이를 극복할 수 있는 새로운 패러다임으로서 드론 기술을 활용한 분산형 군수 지원 모델을 제시한다. 본 연구에서는 분산 네트워크 기반의 드론 군수 지원 모델 설계, 동적 경로 설정 및 임무 재할당 알고리즘 개발, 은닉 및 기만 기술을 적용한 운용 전략 등을 포함하는 종합적인 접근 방식을 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통한 전략의 효과성 검증 방법과 실제 구현을 위한 기술적, 인적 요구사항을 제시한다. 본 연구의 결과는 미래 전장에서의 군수 지원 체계의 생존성과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대되며, 나아가 민간 물류 분야에도 적용 가능한 혁신적 모델을 제시할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1-10
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• 2012

과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.893-907
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• 2017

안전 필수 시스템에서 소프트웨어 결함은 심각한 결과를 초래하므로, 개발의 첫 단계인 요구사항 명세부터 안전성을 고려해야한다. 자연어로 작성된 요구사항은 여러 이해관계자들에게서 도출되어 모호함과 부정확성에 의한 결함을 갖고 있어도 검출하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 표준문안과 GSN 모델을 이용한 요구사항 명세방법을 제안한다. 표준문안은 선 정의된 서식에 맞춰 요구사항을 작성하는 준-정형 언어로, 표준문안에 맞춰 요구사항을 작성하면 표현의 일관성을 갖기 때문에 이해관계자들이 요구사항이 의미하는 바에 대한 모호함을 방지하여 요구사항의 정확한 의미를 정의하는데 도움이 된다. GSN은 시스템이 안전하다는 것을 관련기관에 증명하기 위한 Safety Case 작성에서 적합성을 인정받고 있는 표기법으로 기능목표, Safety Evidence 등을 표현한다. 본 연구에서는 안전 필수 시스템의 요구사항을 명세하기에 적합하도록 설계된 표준문안과 GSN 모델을 이용하여 요구사항 명세단계에서부터 결함을 쉽게 식별하고, Safety Evidence와의 연결을 통해 안전적합성을 증명할 수 있다. 또한 이 과정에서 발견된 요구사항의 결함을 수정하여 안전성 있는 소프트웨어를 개발할 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제28권3호
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• pp.61-74
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• 2010

지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권5호
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• pp.225-230
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• 2015

본 논문에서는 키 프레임 영상과 SURF 특징점 기반의 시각 단어들을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기 VILODE를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지기는 실시간 제약과 높은 탐지 정확도를 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 의미 있는 것들만을 선택해 이들만을 비교하는 효과적인 키 프레임 선택 방법을 채택하였다. 따라서 루프 탐지에 필요한 영상 비교를 대폭 줄일 수 있다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.221-233
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• 2015

Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.13-21
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• 2018

AGVS (Automated Guided Vehicle System)는 작업 공간 내 특정 물건 또는 상품들을 자동으로 이동 시켜주는 물류 자동화의 핵심 기술이다. 기존의 AGV는 독립적인 실내위치인식 기술과 함께 각 AGV별로 주행경로 인식을 위해 레이저, 마그네틱, 관성 센서 등을 이용하기 때문에 고비용이며 유지 및 확장이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 라인스캐카메라 기반의 마이크로 컨트롤러에서도 구현 가능한 경량화 된 패턴인식 기술을 이용하여 AGV의 주행제어뿐 아니라 위치인식을 동시에 할 수 있는 기술을 제안한다. 제안된 패턴인식기술은 각 AGV가 라인으로 표시된 경로를 인식하여 자율주행을 가능하게 할 뿐 아니라 경로 상에 바코드 형태의 간단한 이미지 형태로 설치된 패턴인식을 통해 AGV자신의 위치를 파악하는 기술을 동시에 제공하기 때문에 AGVS 구현 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 뿐 아니라 경로 재설정 및 확장에 유리하다. 제안된 기술의 효용성 검증을 위해 마이크로 컨트롤러에서 동작 가능한 패턴인식기술을 구현하였고, AGV 프로토타입을 이용한 실험으로 그 결과 및 효용성을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.585-594
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• 2018

가상화폐는 금융분야에서 블록체인(Block chain), 인공지능(Artificial Intelligence: AI), 빅데이터(Big Data) 등의 신기술이 접목되면서 등장하게 되었다. 본 연구는 최근 세계적으로 대두된 가상화폐에 대한 쟁점들을 탐구하였고, 중앙정부로부터 벗어나 분권화된 개별 거래로 보안이 강화된 블록체인의 장점과 이를 악용하여 여러 문제가 발생되는 단점에 관련된 내용을 포함하였다. 가상화폐는 인터넷에서 익명으로 거래되는 특성상 랜섬웨어, 사기, 마약거래, 탈세, 자금세탁 등 범죄에 크게 노출되어 있다. 범죄자들은 익명으로 거래되는 가상화폐를 이용하여 수사기관의 추적을 쉽게 피하고 있다. 정부의 규제 안이 계속 발표되고 있고, 가상화폐 거래소에서도 자율 규제 안이 발표되었으나 근본적인 해결방안이 필요한 실정이다. 본 논문의 목적은 가상화폐의 악용사례에 대한 문제점을 고찰하여 가상화폐의 건전한 거래를 활성화할 수 있는 방안을 찾는 것이다. 그러나 가상화폐 거래를 활성화시키고 제도적으로 안정화시키는데 있어서 한 국가의 노력만으로 이루어지지 않는다는 한계가 있다. 미성년자 및 외국인의 거래금지와 사용자 실명화는 상당히 환영 할만한 조치이나 이는 단순한 디지털 상품이 아닌 화폐 본연의 기능을 증대하는 수단으로 거듭나는 계기가 되기 위해서 아직까지 많은 과제들이 산재하다. 가상화폐의 음성적인 측면보다는 양성적인 측면이 더욱 활성화 될 수 있도록 전 세계 공통의 노력이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.46-52
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• 2017

최근 ICT 및 IoT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 오픈소스 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, IoT 디바이스 등 다양한 기기와 환경에서 활용되고 있다. 이처럼 오픈소스 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 오픈소스의 보안 취약점을 악용하는 불법적인 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 시큐어 코딩을 위한 도구나 프로그램이 출시되고 활용되고 있지만 여전히 많은 취약점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 안전한 오픈 소스 소프트웨어 개발을 위해 오픈 소스의 취약점 분석 결과에 의한 이력과 패턴을 지속적으로 학습하여 신규 취약점 분석에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구를통해 취약점 이력 및 패턴 학습기반의 취약점 분석 시스템을 설계하였으며, 프로토타입으로 구현하여 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다. 5개의 취약점 항목에 대해 평균 취약점 검출 시간은 최대 약 1.61sec가 단축되었으며, 평균 검출 정확도는 약 44%point가 향상된 것을 평가결과에서 확인할 수 있었다. 본 논문의 내용 및 결과는 소프트웨어 취약점 연구 분야에 대한 발전과 소프트웨어 개발자들의 취약점 분석을 통한 시큐어 코딩에 도움이 될 것을 기대한다.

• 인지과학
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• 제16권4호
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• pp.369-386
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• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.