• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.169-180
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• 2018

백색 발광다이오드(LEDs)는 형광등보다 경제적이며 높은 밝기, 수명, 내구성을 제공한다. 이러한 LED는 사람들의 일상생활과 밀접하게 연결되어 있기 때문에 LED의 조광제어는 에너지 절약과 삶의 질 향상에 중요한 요소이다. 이 LED를 사용하는 가시광통신시스템에서는 안테나 수에 비례해 채널 용량을 확보할 수 있다는 점에서 복수의 MIMO(입력 다중 출력) 기술이 많은 관심을 끌었다. 본 논문은 가시광통신(VLC) 시스템에서 적용된 공간-시간 블록 코드(STBC) 기법의 세 가지 변조의 전력 성능을 분석한다. 변조 방식은 RZ-OOK(Return-to-On-Ok), 가변 펄스 위치 변조(VPPM), 중첩 펄스 위치 변조(OPPM) 및 조광 제어를 적용하였다. 전력 요구사항과 전력 소비는 세 가지 종류의 변조 하에서 $2{\times}2$ STBC-VLC 환경에서 전력 효율을 비교하는 지표로 사용되었다. 조광 제어가 각 변조 체계의 통신 성능에 영향을 미치는지 확인하였다. 확인 결과 VPPM은 세 가지 변조 중 소비량이 더 많았으며 OPPM은 VPPM에 비해 에너지 절감 효과를 보였다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권3호
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• pp.1155-1178
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• 2018

미래의 자동차는 친환경 자율주행이 가능한 이동형 생활공간으로 진화하고 있다. 차량내 각종 정보를 전기적으로 처리, 제어하고 명령하는 역할이 필수적으로 작용하며 자율주행, 친환경 자동차와 같은 미래 자동차는 차량용 반도체가 핵심 역할을 할 것으로 기대된다. 차량용 반도체 산업 육성을 위해서는 기술 트렌드를 파악하고 요구사항을 반영한 기술과 품질을 사전에 확보해야, 산업 경쟁력을 갖추고 기술혁신을 이룰 수 있다. 하지만, 현재까지 기술 트렌드의 체계적인 분석이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 특허분석과 토픽모델을 활용하여 차량용 반도체 기술 추세를 분석하였고, 전기차, 운전보조, 디지털 제조와 같은 주요기술을 확인하였다. 기술 트렌드는 정부규제, 시장니즈, 기술융합 등에 따라 요소기술, 기술특성 등이 변화한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 차량용 반도체 산업의 R&D 정책수립과 산업계의 기술전략 수립을 위한 의사결정에 도움을 줄 것으로 기대된다. 또한 기술의 세부 요소기술 분류와 트렌드 분석결과를 제공하여 향후 세부적인 연구개발 방향과 특허전략 수립에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권5호
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• pp.542-549
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• 2019

인천 영흥도 낚시어선 충돌사고와 같이 해양사고는 한 번 발생할 경우 많은 인명피해와 재산피해를 야기할 수 있다. 인천시는 이러한 해양사고를 예방하기 위해 해양사고 예방 안전관리 정책을 시행하고 있으며 특히, 차량용 무선통신기술(WAVE)기반 선박안전운행시범사업을 추진하여 충돌사고 예방을 위한 선박간 충돌경보 서비스를 주요 서비스로 제공할 예정이다. 하지만, 이러한 서비스를 사용자에게 제공하기 위해서는 구체적인 서비스 형태, 구성, 체계 등 표준화 방안 개발이 필요하고 이는 사용자 요구분석을 기반으로 분석이 되어야 한다. 본 연구에서는 해당 서비스의 대상이 되는 선박운항자와 유관기관 관계자의 요구분석을 통해 WAVE 통신기반 충돌경보 서비스 표준화 방안을 개발하여 제시하였다. 이는 실증사업에서 도출된 데이터와 더불어 지속적인 개선과 표준화를 위한 노력을 통해 서비스의 질적 향상, 전문성 및 신뢰성 확보 등에 기여하고 결과적으로 해양사고 예방에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.77-83
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• 2019

인구 증가로 인해 노인 인구가 날로 증가하고 있다. 이런 노인들에겐 다양한 보살핌이 필요하지만, 노인들을 돌볼 수 있는 의료 종사자가 부족한 상황이다. 전천후 생활보조는 고령자의 안전과 건강한 삶을 보장하고, 고령자가 자신이 선호하는 환경에서 독립적으로 살 수 있는 기간을 연장하는 것을 목표로 한다. 전천후 생활보조는 스마트 장치, 의료 센서, 무선 네트워크, 건강관리 모니터링을 위한 컴퓨터 및 소프트웨어 응용 프로그램으로 구성된 시스템을 제공한다. 전천후 생활보조는 노인들의 건강과 건강 상태를 예방, 치료 및 개선하는 등의 다양한 목적으로 사용될 수 있다. 정보 보안 및 개인 정보 보호는 전천후 생활보조 시스템 사용자가 보호받을 수 있도록 보장하는 데 중요하지만, 이러한 특성을 고려한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 전천후 생활보조 시스템을 위하여 안전하고 경량화 된 인증기법을 제안한다. 제안된 인증기법은 전천후 생활보조 시스템에서 요구되는 중요한 보안 요구 사항들을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 제안된 인증 기법이 기존의 인증 기법들보다 더 안전하고 효율적이라는 것을 보여주기 위하여 보안 분석 결과를 제시한다.

• 기록학연구
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• 제43호
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• pp.5-42
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• 2015

한류3.0은 기존의 문화콘텐츠 뿐만 아니라 전통문화, 문화예술을 포괄하는 'K-Culture'를 핵심어로 내세우며 한국적인 모든 것을 한류문화콘텐츠의 재료로 삼고 있다. 한류문화콘텐츠는 현재 우리 사회상을 반영하는 중요한 증거적 가치를 지닌 기록물로써 보존할 필요성이 있다. 이러한 사회적 환경과 함께, 본 연구에서는 다양한 한류문화콘텐츠들에 대한 현황분석을 통하여 체계적인 기록관리를 위한 AtoM 기반의 기록관리시스템을 제안하고자 하였다. 최근 한류문화콘텐츠 관리는 K-Pop, K-Food, K-Movie 등 특정분야의 단체가 개별적으로 진행하고 있지만 해당 분야 내에서도 관련 기관간의 연계가 부족하여 정보 축적이 제한적이며 콘텐츠에 대한 재생산 또한 미흡한 실정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 오픈소스 소프트웨어인 Access to Memory(AtoM)를 사용하였다. AtoM은 기록의 수집에서부터 축적 및 분류, 기술, 목록관리, 검색 등의 기록관리 기능을 지원하며 무료로 사용가능한 웹 기반의 소프트웨어라는 장점이 있다. 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 기록관리시스템의 기능요건에 따라 AtoM을 적용하였다. 특히 K-Food와 관련된 기록콘텐츠를 모델로 선정하여 관련 기록물을 수집 및 분류하였으며 ISAD(G) 표준에 맞추어 기술하였다. 마지막으로 AtoM을 이용한 한류문화콘텐츠 기록화에 대한 기대효과와 한계 및 연구의 의의를 밝혔다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국식품과학회지
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• 제53권1호
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• pp.78-84
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• 2021

한 끼에 필요 열량을 충분히 섭취하지 못하는 고령자들의 영양보충을 위해 로스팅 시간을 0, 10, 15, 20분으로 달리하여 준비한 흑임자를 포함하여 한 끼 권장 영양의 1/2에 해당하도록 영양균형을 맞춘 음료를 개발하고 흑임자의 볶은 정도가 음료 특성에 미치는 영향을 분석 비교하였다. 흑임자의 로스팅 시간이 길어질수록 개발한 음료의 명도와 적색도는 감소하고 황색도는 증가하였다. 흑임자의 항산화성분인 리그난의 함량은 로스팅하지 않은 대조군부터 15분 로스팅한 시료까지 변화가 없었으나 20분 로스팅한 시료에서는 유의적으로 감소하였다. 총 폴리페놀 함량은 로스팅 시간이 길어질수록 증가하였으나 유리라디칼 소거능은 20분 로스팅한 시료에서 감소함을 보여 흑임자의 항산화특성은 리그난 함량에 우선 기인하는 것으로 보여진다. 관능 특성은 로스팅한 시료첨가군이 대조군이나 로스팅하지 않은 흑임자 첨가군보다 높게 나타났으며 특히 10분과 15분 로스팅한 시료를 첨가한 음료에서 가장 높은 선호도를 보였다. 본 연구에서 15분간 로스팅한 흑임자를 첨가하여 개발한 음료의 경우 리그난과 총 폴리페놀함량, 유리라디칼 소거능이 가장 높아 항산화기능을 부여하면서 관능 특성도 가장 우수한 것으로 나타나 고령자용 영양보충 음료로 적합할 것으로 생각된다.

• 자원환경지질
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• 제54권4호
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• pp.457-464
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• 2021

본 연구는 강원지역 폐탄광 산림복구지에서 산림복구사업 후 시간경과에 따른 토양 화학적특성을 분석하여 관리방안 도출을 위해 수행하였다. 연구대상지는 강원도 정선군 5개 폐탄광과 영월군 3개 폐탄광 총 8개 폐탄광 산림복구지였으며, 경과시간별로 총 11회에 걸쳐 토양 화학적 특성을 분석하였다. 분석항목은 토양 pH, TOC, 총질소, 탄질률, 유효인산 등 5개 특성이었다. 분석결과 토양 pH와 유효인산 함량은 시간경과에 따라 감소하는 경향을, TOC와 총질소 함량, 탄질률은 증가하는 경향을 보였다. TOC와 총질소는 10년 경과시 폐탄광 산림복구를 위한 복토재의 품질기준을 만족하였으며, 토양 pH는 품질기준보다 낮아졌다. 따라서 산림복구사업후 토양 화학적 특성에 대한 장기모니터링 및 이를 통한 사후관리방안 수립이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.381-394
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• 2022

최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.