본 연구에서는 프로그램을 전혀 해보지 않았고, 게임에는 관심 있는 초등학교 저학년을 대상으로 EPL 도구로서 스크래치를 이용한 SW교육의 교수 학습 모형을 개발하였다. 5단계 10차시로 분류하여 각 단계별 학습목표를 설정하고 교수 학습 목표를 결정하였다. 학습목표에 맞게 각 단계별 수업이 이루어지면 목표에 도달할 수 있도록 반복수업, 흥미 있는 수업, 이해도가 증가할 수 있도록 단계별 수업으로 구성하였다. 또한 SW교육 교수 학습 모형에서 각 차시별 목표를 설정하고 단계별 교수 학습 전략을 제공하여 목표에 도달할 수 있도록 유도하였다. 본 연구를 통해 초등학교 저학년에게 SW교육이 가능한지, 어느 정도 수준의 교육으로 이루어져야 하는 지, EPL 도구로서의 스크래치의 활용성은 어느 정도인지 등을 알아보고 SW교육에 수업자료로 활용하고자 한다.

현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.

최근 자율 주행 분야의 연구에서 LIDAR를 활용한 분류 기법들이 연구되고 있다. 그러나 2D 영상 처리와 비교하여, 대량의 3D 포인트를 사용하는 분류 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 지상 검증자료를 쉽게 획득하기 어렵다. 본 연구는 LIDAR를 가상 공간에서 시뮬레이션 함으로써 감지한 물체의 정보를 기록함으로써 3D 포인트 클라우드를 사용하는 다양한 분류 알고리즘의 검증을 위한 지상검증자료를 생성하는 기법을 설명한다. 본 기법은 실제 LIDAR를 사용하는 것보다 적은 비용으로 다양한 환경에서의 분류 알고리즘 성능 검증을 가능하게 한다.

클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 스마트워크 활성화, BYOD(Bring Your Own Device)의 일반화로 가상 데스크톱 서비스 사용이 활발해지고 있으며, 사용자는 기존 보다 고성능의 서비스 환경을 제공 받고자 한다. 최근 IT시장에서 화두가 되고 있는 올 플래시 스토리지는 기존 하드디스크 스토리지를 대체하여 고성능의 가상 데스크톱 서비스 인프라를 제공할 것으로 관련 업계에서 전망하고 있다. 본 논문은 위와 같은 환경에서 가상 데스크톱 서비스 인프라 구축 시 올 플래시 스토리지와 기존 하드디스크 스토리지의 성능 비교를 통해 관련 업계의 전망을 검증하고 더불어 올 플래시 스토리지 활용을 통해 클라우드 컴퓨팅 환경에서 효율적인 데이터센터 구성을 제시한다.

Wayland는 open source community에서 30년 가까이 사용 되어 온 X window system을 대체하기 위해 개발된 새로운 window system이다. X window system은 network transparent한 특성을 기반으로 여러 영역에서 사용되어 왔지만 단일 기기에서의 UX에 필수적은 rendering, event processing, 그리고 compositing 등의 특성에 구조적으로 최적화 되어 있지 않다는 문제가 있다. 이 논문에서는 Tizen에 적용된 case를 통해 X window system과 Wayland의 구조적인 장단점을 비교하여 실측 데이터를 통해 구조적 차이로 인한 성능 차이를 설명한다.

대용량 분산처리시스템과 전산자원 가상화를 토대로 소프트웨어 정의 데이터센터(SDDC) 구현 기술이 광범위하게 연구되고 오픈소스로써 발표되고 있다. 이에 더하여, 성능과 용량이 비약적으로 발전된 commodity hardware는 분산처리와 가상화에 최적의 조건이 됨은 물론, 기존 플랫폼의 한계를 극복하고 글로벌 클라우드가 표방하는 각종 편의성을 자체 구현 할 수 있는 기회를 주기도 한다. 이에 따라, 지속가능하면서 비용효율적인 컴퓨팅 플랫폼 구축 모델을 제시하고자 한다.

Scala의 파서 콤비네이터를 사용하면 프로그래밍 언어의 파서를 비교적 손쉽게 구현할 수 있다. 그런데 Scala의 파서 콤비네이터는 몇 가지 문제점이 있다. 첫째, 파싱을 할 때마다 파서를 생성해야 하는 온라인 방식이라 처리속도가 늦을 수밖에 없다. 둘째, 하향식 파서라 좌 재귀 문법을 처리하지 못하는 문제가 있다. 따라서 좌 재귀가 없도록 문법을 작성해야한다. 본 논문에서는 위의 문제들을 해결하기 위해 파서 콤비네이터의 장점인 직관적인 문법정의와 LALR(1)의 문법 표현력을 결합한 LALR(1) 파스테이블 생성 콤비네이터를 정의한다.

최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이에 기반한 임베디드 시스템을 구축함에 있어서 사용자는 회로에 대한 이해와 하드웨어 비용이라는 측면에서 어려움을 갖게 되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 가상으로 테스트할 수 있는 솔루션을 제안하고자 한다. 개발된 프로그램은 사용자가 실제 회로를 구성하는 것과 같이 가상의 공간에서 모듈을 배치하고 모듈 간에 선을 연결하는 것으로 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있다 프로그램은 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있으며 전체 9개의 모듈을 제공하고 있다. 각각의 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터 시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하는 작업을 수행하였다. 개발된 프로그램의 품질수준을 한층 끌어올린다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용하게 이용될 수 있으며, 전기물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요할 것으로 판단된다.

현재 사용되고 있는 화재 통제 시스템은 화재 발생 시 단순한 열감지 센서를 통해 화재를 감지하고 연결된 경종에 신호를 보내 소리를 내어 알리는 방식을 사용하고 있다. 이러한 기계식 시스템은 잦은 고장과 낮은 정확도로 인한 신뢰도 문제뿐만 아니라 화재 발생 시 대피대상자들을 적절하게 유도하지 못하여 막대한 2차 피해가 발생하는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 IT 기술을 바탕으로 효율적이고 체계적으로 화제 통제를 지원하는 통합 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화재 통제의 핵심인 감지, 알림, 유도 기능의 효과를 극대화하도록 상호 연결되고 통합되어 있다.

요즘 잊을만하면 한번씩 발생하는 다양한 해양 사고를 뉴스에서 접할 수 있다. 이는 해양에서 물적, 인적 이동이 증가하고 있으며 다양한 레저활동까지 해상으로 확장되고 있기 때문이다. 본 논문은 해양 사고 발생시 사후 처리에 활용되는 방식에 대해 제안하고 있다. 기존에는 해양 사고가 발생하면 사고에 대한 분석을 위해 VTS 시스템의 녹화재생 기능을 가장 빈번하게 사용하였다. 기존 VTS 시스템의 녹화재생 방식을 이용한 사고 발생 시각 및 피의 선박 확인은 많은 사간이 소요되어 물적, 인적 자원이 많이 필요한 문제점이 있었다. 특히 선박 기관 손상을 일으키는 어망 훼손 관련 사고와 같이 발생 사각을 정확히 알지 못하는 경우는 사고 발생 시각 분석에 많은 사간과 노력이 요구되었다. 제안하는 방식은 사고 발생 영역 및 특정 시간 조건에 대한 통항량 정보를 미리 추출하는 방식으로 단독 또는 기존의 녹화재생 방식과 함께 사용할 경우 사고 현황을 파악하는데 빠르고 효율적이다.

기존의 자산관리 시스템으로 대규모 자산을 관리함에 있어 효율적인 RFID나 바코드 등을 이용한 방식들이 있으나 설치과정과 시스템 구성이 복잡하고 비용이 비싸 대중적으로 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 Bluetooth Low Energy(BLE) 비콘을 이용하여 일상적으로 사용하는 모바일 단말과 웹 등을 이용하여 자산을 관리할 수 있는 경제적인 자산관리 시스템을 제안한다. 나아가, BLE 비콘의 신호 세기에 따른 측정 가능 거리를 분석하여 비콘의 활용에 대한 구체적인 수치를 제시하였고 경제적 측면에서 기존 시스템과 차별화하였음을 보였다.

인간의 유전자의 돌연변이 서열인 SNP를 통하여 하플로타입을 추정하는 연구는 생명공학분야에서 중요한 연구분야이다. 일반적인 방법으로 하플로타입을 추정하는 것은 상당한 시간과 비용이 요구된다. SNP를 통한 하플로타입 추론에 대한 방법은 지금까지 여러 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 해당 문제를 해결하기 위한 도구로 베이지안 네트워크를 제시하고, 이를 사용한 유전알고리즘인 BOA를 이용하여 해결하는 방법을 제시한다. 이후 BOA 소프트웨어를 이용하여 우선적으로 해집단크기 및 비율에 대한 정확도를 분석 후 적합도함수의 quality정보의 개입유무에 따른 정확도를 실험한다. 마지막으로 네트워크의 간선존재 여부에 따른 정확도를 실험하는 것으로 실험을 마친다. 실험결과 해집단크기와 비율에 따라 정확도가 상이한 결과를 얻었으며, quality정보의 개입이 없는 경우와 네트워크의 간선을 적용한 경우 모두 기존에 비해 저조한 정확도를 보였다.

하플로타입 페이징이란 상동 염색체의 DNA 염기 서열로부터 hetero SNP만을 읽어 들여 프래그먼트들을 만들고 이 프래그먼트들을 조합하여 하플로타입을 결정하는 것을 말한다. 하플로타입 페이징 과정에서 프래그먼트들의 조합은 무수히 많이 존재하며 때문에 하플로타입을 결정하기 위한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 하플로타입 페이징 알고리즘들의 정확도 비교를 위해 제공되고 있는 데이터들을 가지고 탐욕적 알고리즘을 사용하여 하플로타입 페이징을 했을 경우 얼마나 정답과 유사한 하플로타입을 얻을 수 있는지를 분석하였다. 실험 결과 모든 데이터에 대하여 약 80%의 꽤 높은 정답률을 보였다. 더 나아가, 정답률이 저조한 구간에 대한 원인 분석을 한다.

클라우드 시스템은 IaaS를 제공하기 위한 핵심기술 이다. 고사양의 자원을 서비스의 형태로 제공 하면서 사용자에게 편의성을 제공하며 사용자들의 개인용 컴퓨터를 더욱더 편하게 사용 할 수 있게끔 한다. 하지만 서비스가 증대됨에 따라 서버의 자원을 관리하는 기술의 중요성도 증가되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 서버 자원들의 상태를 모니터링 하여 서버 과부하나 성능저하의 원인을 알아내고, 동적 페이지 마이그레이션을 수행하여 사용자의 불편을 최소로 하는 마이그레이션 구조를 제안한다.

시스템 통합 테스팅 중 결함 위치 추정을 위한 메모리 정보 획득을 위해 SUT(System Under Test) 내에 상주하여 메모리 덤프를 수행하는 테스트 에이전트가 존재한다. 그러나 테스트 에이전트가 프로세서에 미치는 영향이 충분히 고려되지 않아 특정 상황에서 비정상적인 동작이 수행됨을 관찰되었다. 따라서 본 논문에서는 테스트 에이전트가 프로세서 성능에 미치는 영향을 파악하고 개선하기 위해 전송작업과 프로세서 부하의 모델을 구성, 가변적인 전송 에이전트, 그리고 손실 예상 패킷을 보상하는 알고리즘으로 전송 작업을 개선한다. 제안된 방법의 검증을 위해 차량 전장 제어기를 재현하여 메모리 덤프 전송 실험을 하였다. 결과로 데이터의 정상 전송을 확인하였으며, 기존 방법에 비해 30%의 테스트 시간 단축을 보였다.

최근 사용자 인증을 요구하는 시스템들은 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 패스워드를 주기적으로 변경하거나 영문자, 숫자 그리고 특수문자를 혼합한 복잡한 구조를 사용한다. 그러나 패스워드를 관리하는 사용자들은 기억에 의존하고 있으며, 쉽게 기억하기 위해 단순한 패스워드 사용을 선호한다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 개인정보를 안전하게 지키기 위해 사용자 인증에 필요한 패스워드를 주기적으로 변경하고, 복잡한 구조를 갖도록 패턴 기반의 동적 패스워드 생성 기법을 제안한다.

버스 시스템은 단일 시스템 내부의 디바이스들을 물리적으로 연결하는데 사용되던 연결망으로 최근에는 PCI-Express(PCIe)방식의 버스가 주로 사용되고 있다. PCIe 스위칭 기술은 단순히 노드내의 디바이스들만을 연결하는데 그치지 않고 더 나아가 노드간 통신을 가능하게 하는 기능을 제공한다. 본 연구에서는 PCIe 스위칭 기술의 특징과 노드간 통신에 사용될 수 있는 다양한 PCIe 스위치 활용 기법을 살펴보았다.

프로그램 언어에서 집합을 표현하기 위한 일반적인 자료구조는 배열에 원소를나열하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 합집합, 교집합, 차집합, 부분 집합 체크 등 집합 연산 알고리즘의 시간 복잡도가 모두 $O(n^2)$을 보인다. 그런데, 집합 원소를 정수의 비트 정보로 대응시켜 집합 연산을 구현하면 복잡도를 O(1)로 낮출 수 있음을 실험으로 확인하였다.

데스크톱 가상화 기반 대규모 가상 플랫폼 인프라 시스템은 다양한 모바일 및 경량 단말 사용자에게 네트워크를 통해 가상 플랫폼 서비스를 끊김 없이 제공하는 것을 목적으로 한다. 대규모 사용자 지원 및 적응형 가상 플랫폼 서비스를 위해서는 가상 플랫폼 전송 프로토콜의 경량화를 통한 서비스 부하를 감소시켜 서버당 가상 플랫폼 서비스 댓수의 증가 및 모바일 사용자 지원을 위한 네트워크 대역폭 부하 감소가 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 인프라 상에서 사용자의 컴퓨팅 환경에 최적화된 가상 플랫폼 서비스 제공 및 서비스 부하 감소를 위한 네트워크 경량 프로토콜 전송 시스템을 설계 및 구현한다.

USB OS의 성능 및 그 영향을 주는 운영체제의 특성 및 이를 담고 있는 플래시 메모리의 속도 및 레벨링에 따른 성능차이를 분석하고 또한 실제 운용 간에 발생할 수 있는 문제점들을 정리하여 지속적인 사용을 위해 이와 비슷한 환경의 프로그래밍을 위한 요구사항들을 정리한다.

로봇의 ARM에 대한 연구는 로봇공학의 매우 중요한 부분이고 이에 대하여 오랜 기간 동안 많은 연구 개발들이 꾸준히 진행되고 있으며, 인간과 로봇의 동작에 있어서 움직임의 차이를 줄이기 위하여 다양한 연구 방법론들이 제시되고 있다. 특히 인간의 동작에 근접하는 로봇의 동작을 구현하기 위해서 로봇의 중요한 구성 요소 중의 하나인 ARM을 더욱더 중점으로 연구를 진행하고 있고, ARM을 로봇뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 인간의 팔 동작에 근접하는 로봇 ARM 동작을 구현하는 Smooth ARM Motion 알고리즘을 설계하기 위하여 로봇의 기존 ARM 동작을 파악하고 그 특성을 분석하였다. Smooth ARM Motion은 중대형 로봇 설계에서 이미 적용되어 있지만 소형의 모터 서보를 사용하는 로봇에서는 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있다 따라서 본 논문에서는 소형 모터 서보 시스템에서 Smooth ARM Motion을 구현하기 위하여 효과적으로 ARM을 제어하는 방법론을 도출하는 데에 필요한 제어 변수들을 제시하고, Arduino 환경에서 Smooth ARM Motion설계하기 위한 ARM에 대한 제어 변수들 간의 상관관계들을 실험을 통하여 분석하였다.

본 논문에서는 아두이노를 이용하여 각종 게임을 개발 할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 아두이노 기반의 미니 게임기와 손쉽게 게임을 개발할 수 있는 IDE와 API, 게임기에서 게임을 동작시키기 위한 부트로더로 구성된다. 구현된 플랫폼 상에서 게임의 실행이 정상적으로 동작하는지를 확인하기 위하여 프로토타입 형태의 체스 게임을 구현하여 테스트 한다.

시스템 자체를 에뮬레이션 하는 Virtual Platform은 임베디드 시스템 개발 프로세스 과정 중 하나인 소프트웨어 개발의 시점을 앞당길 수 있어 Time-To-Market을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 Virtual Platform에 리눅스를 포팅하고 벤치마크 프로그램을 수행하여 성능을 측정하였다. 또한 이를 임베디드 시스템의 실제 개발단계에서 사용되는 Prototype Machine과 완성된 시제품에 각각 매칭 될 수 있는 FPGA 와 PC의 성능과 비교함으로써 Open Source Virtual Platform의 대표 주자인 QEMU의 효용성을 연구하였다. 실험 결과, 전체적인 성능은 PC가 FPGA보다 약 5.27배, FPGA가 Virtual Platform보다 5.38배, PC가 Virtual Platform보다 약 28.36배 더 좋은 성능을 보였다.

기존의 온라인 심리 상담 서비스는 상담 전 내담자의 심리 상태를 정확하게 판단하지 못한다는 문제점이 있었다. 또한 자신의 심리 상태를 정확히 알고 있지 못한 내담자는 적합한 상담사에게 상담받기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 매칭 방법을 제안한다. 상담 시작 전 내담자의 상태를 정신의학 진단 기준을 바탕으로 보다 정확하게 진단한다. 내담자의 진단 결과와 상담사의 상담 분야를 바탕으로 클러스터링 한다. 동일 클러스터 내의 내담자와 상담사를 매칭하여 상담을 진행한다.

기존의 스트리트 뷰 이미지들은 일일이 사용자가 검색해야 하며 이미지 파일을 하나씩 클릭해서 넘겨 봐야한다는 점과 제공되는 스트리트 뷰 이미지들이 웹페이지 형태로만 제공된다는 불편함이 있었다. 이를 개선하고자 본 논문에서는 스트리트 뷰 이미지를 동영상으로 제공하여 쉽게 길을 찾아갈 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 어플리케이션은 사용자가 출발지와 도착지를 입력하면 Google Maps APIs를 이용해 최단경로를 받아온다. 그 후 최단경로에 해당하는 좌표값에 해당하는 이미지를 Google Maps APIs URL을 이용하여 Android 내부 DB로 받아온다. 마지막으로 DB에 저장된 이미지를 동영상으로 변환하여 제공한다.

기존의 OTP(One-Time Password) 인증 시스템은 OTP 단말을 휴대해야하는 불편함이 있으며 생성한 OTP 값을 그대로 OTP 단말에 출력하기 때문에 주변에 쉽게 노출될 수 있다. 또한, 기존의 9자리 패턴 인식 방법은 같은 패턴 지점을 연속으로 인식시킬 수 없고 패턴을 그리는 경로에 다른 패턴 지점이 포함될 수 있다는 한계가 있어 제한적인 패턴 결과를 가진다. 따라서, 본 논문은 원형 배치된 패턴 지점 기반의 OTP 대칭 값 패턴 인증 시스템을 통해 OTP 단말을 휴대할 필요가 없게 하고, OTP의 각 자리 값을 대칭 값으로 표현함으로써 OTP 값의 노출을 막는다. 또한 모든 OTP 값으로 패턴 인식이 가능하도록 하기 위해 패턴 지점을 원형 배치하는 방법을 제안한다. 이는 직접적으로 OTP 값이 노출될 가능성을 감소시키고, OTP 인증을 위한 패턴 인식에서 패턴 지점을 원형 배치함으로써 모든 OTP 값이 패턴으로 변환될 수 있도록 한다. 본 논문은 패턴 지점의 원형 배치와 대칭 값을 이용한 OTP 인증 시스템을 제안하여 새로운 OTP 인증 방법으로 패턴 인식을 적용할 수 있도록 한다.

최근 들어 공용 클라우드 서비스의 이용이 크게 증가하였다. 클라우스 서비스는 관리비용이 저렴하고 다양한 디바이스로 접근이 가능한 장점이 있는 반면, 데이터 접근을 통제하기 힘들어 내부정보가 유출되는 등의 보안 위협이 공존한다. 따라서 본 논문은 클라우드 스토리지의 기밀문서 유출 방지를 위해 사후 감시방법을 연구한다. 문서 내 포함된 보안 키워드 개수를 통해 보안지표를 계산하고 이 지표로 기밀문서 여부를 판단한다. 또한, 관리자용 대시보드를 통해 기밀문서가 탐지 되었을 때 백업/삭제 등의 사후처리 기능을 제공한다. 본 감시방법을 통해 클라우드 스토리지 내 기밀문서가 업로드 되는 것을 감시함으로써 기밀문서 유출 위협을 효과적으로 줄일 수 있다.

문자 인코딩은 컴퓨터에 저장하거나 네트워크상에서 전송하기 위해 문서를 이진화 하는 방법이다. 문자 인코딩은 고유의 문자 코드 테이블을 이용하여 문서를 이진화 하기 때문에, 문서에 적용된 문자 인코딩과 다른 문자 인코딩을 이용하여 디코딩 하면 원본과 다른 문서가 출력되어 문서를 읽을 수 없게 된다. 따라서 문서를 읽기 위해서는 문서에 적용된 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 단어 데이터베이스를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 제안하는 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다.

현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.

본 논문에서는 비콘을 이용하여 IoT 환경의 강의실 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 학생들의 스마트폰을 무음 모드으로 변경하여 수업 중에 벨소리로 인한 수업 방해를 방지하고, 빈 강의실을 자동 소등하여 에너지 절약이 가능하다. 부가적으로 어플리케이션을 통한 금일학사 공지 기능을 제공한다.

EDISON은 5개 전문응용분야(전산열유체, 나노물리, 계산화학, 구조동역학, 전산설계)로 구성되어 있으며, 계산과학공학의 교육 연구 활성화를 위하여 2011년부터 제공하고 있는 사업이다. 본 연구는 EDISON 계산화학 전문분야를 중심으로 현재 활발히 제공하고 있는 SW 및 사용자 활용 현황을 분석하여, EDISON 시스템을 확산할 수 있는 방안을 제언하였다.

본 연구는 내일로 티켓을 이용하는 관광객을 대상으로 하는 연구다. 여행을 떠나는 관광객들을 분석하여 이들의 특징과 강원도, 전라도, 경상도를 방문하는 패턴을 파악하여 각 지역의 주요 여행지와 특징을 순위 표와 워드클라우드를 활용하여 효과적으로 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.

IoT 환경이 우리 주변 환경에서 점차 구축되어지고 있다. 그에 따라 효율적인 IoT 환경 구축을 위한 에너지 효율화 기법이 필요하게 되었다. 그 중에서도 출입구에 설치 할 수 있는 생체인증 도어락과 NFC 인증 시스템을 발전 시켜 평상시에 소비 되는 에너지를 정전식 버튼을 활용하여 소비되는 전력 에너지를 절약 할 수 있는 시스템을 제안 하고자 한다. 현재 상용화 되어있는 생체인증을 확인해보고 NFC장비를 도입하여 보다 효율적인 관리를 제안하고자 한다.

최근 ICT/loT 기술들이 다양한 산업분야에 적용하는 사례가 늘어나고 있는 추세이다. 특히 노동 집약적인 농업 분야에도 다양한 형태로 적용되고 있지만, 대내외적으로 복잡하게 얽혀 있는 농업/농촌의 활성화를 위해서는 다른 방안 제시가 필요하다, 본 논문에서는 1차 산업을 중심으로 2차, 3차 산업과 연계 또는 융복합하여 영세 규묘의 지역 농가들 및 업체들의 클러스터화를 통해 새로운 고부가가치를 창출 시킬 수 있는 6차 산업화를 지원할 수 있는 통합 지원 플랫폼을 제안하였다. 제안된 통합 지원 플랫폼은 육묘의 품질 관리 단계에서 최종 소비자에 이르는 전 과정을 지원하는 통합 지원할 수 있는 서비스 플랫폼이다. 육묘, 생산, 가공, 유통/수출, 체험/관광, 판매, 소비에 이르는 전체 시스템을 단계적으로 연결하고, 통합 운영/관리될 수 있도록 함으로써, 농식품에 대한 신뢰도 및 지역 농가 및 지역 농촌의 경제활성화에 도움을 줄 수 있도록 하였다.

최근 하드웨어 성능의 급속한 발전에 따라 임베디드 시스템은 기존의 단순한 기능만을 수행하던 시스템에서 다양한 기능을 수행하는 시스템으로 발전하고 있다. 이와 같이 서로 다른 중요도를 가지는 소프트웨어로 구성된 시스템을 중요도 혼재 시스템(Mixed-Criticality System)이라고 한다. 현재 중요도 혼재 시스템 관련 프로젝트는 관련 산업이 발달한 유럽 및 미국의 주도로 발전방향을 모색하고 기술적인 주도권을 잡기 위한 노력을 가속하고 있으나, 국내에서의 움직임은 미미한 실정이다. 그러므로 이와 관련된 기술 및 시장 주도권 선점을 위한 다양한 기반 기술의 연구 및 프로젝트의 진행이 시급하다. 이에 본 논문에서는 중요도 혼재 시스템 관련 주요 프로젝트의 연구 및 개발 동향을 분석하고 시사점을 제시한다.

기타를 처음 접할 때 겪는 어려움은 크게 운지법과 곡에 대한 이해다. 연주자마다 곡의 연주 방법이 상이하기 때문에 한 곡에 대해서도 다양한 타브 악보가 존재한다. 이 논문은 타브 악보를 인식하여 연주를 수행하는 휴대 가능한 시스템 설계를 제안한다. 기 연구된 악보 인식은 5선 기반의 악보를 대상으로 하였으며 수평 히스토그램을 사용하여 5선을 제거 한 뒤 나타나는 기호들을 인식했다. 본 논문에서는 6선인 타브 악보 인식 및 연주 시스템을 휴대 기기에서도 사용 가능하게 설계하여 많은 연산 양이 요구되는 선 제거 과정을 거치지 않는다. 템플릿 매칭 기법으로 전체 악보에서 타브 악보의 영역을 탐색하고, 탐지된 영역 안에서 선의 시작점을 탐색한다. 선의 시작부터 끝까지 가상 블록을 사용하여 선에 존재하는 공백을 탐지하고, 공백의 분할을 이용해 프렛을 분할하며, 프렛 인식은 프로토타입 기반 분류기를 이용하여 97.0%의 인식률을 보였다.

본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운용되는 빅데이터 처리 프로그램에 ARM과 Intel의 하드웨어 보안이 어떠한 방식으로 적용되는지 비교 및 분석한다. 비교를 위하여 클라우드 서비스 모델을 제시하고, 실제 빅데이터 처리 알고리즘을 ARM과 Intel CPU를 갖춘 기기에서 작동시켜 수행 시간을 비교하였다. 연구 결과, ARMv7의 취약점인 하드웨어 암호화 모듈과 메모리 암호화의 부재를 도출하였고, 그 대안 방안으로서 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 사용과 그 발전 방향을 제시하였다.

본 연구에서는 2015년 개정 정보 교육과정 시안의 중학교 정보 교과에서 제시한 내용체계의 4개 영역(정보 문화, 자료와 정보, 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템) 중 "컴퓨팅 시스템"의 "피지컬 컴퓨팅" 영역에 대한 내용요소 구성을 설계하여 제시하고자 한다. 본 연구결과가 향후 피지컬 컴퓨팅 교육 내용요소를 설계하는데 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

일반적으로, 태양광 발전은 최대한 오랜 시간 많은 양의 태양광을 받을 수 있는 방법이 중요하다. 본 연구에서는 태양광 수집 량을 높이기 위해 태양 전지판에 매트릭스 형태로 배치된 광센서의 조도차를 이용한 자동 태양광 추적 및 충전 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 날씨 및 주변 환경의 조도 간섭 등과 같은 환경 상태정보를 광센서로부터 획득한 조도 정보와 함께 태양의 방향을 추적하기 위한 알고리즘에 적용한다. 본 시스템을 통해 사용자는 좁은 공간에서도 최대한의 태양광을 집적할 수 있으며, 적은 비용으로 효율성 있는 태양광 발전 시스템을 구축 할 수 있다.

본 논문은 일반 가정집, 아파트 및 사무실과 같은 좁은 생활공간에서 재배되는 다양한 식물 특성정보와 주변 환경 정보를 이용하여 재배 식물의 생장환경을 최적으로 지원할 수 있는 아두이노 플랫폼 기반의 식물 재배 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 스마트폰을 통해 사용자에게 식물 주변 환경 정보의 모니터링 및 간단한 습도 및 온도 원격제어 기능을 실시간 제공한다. 제안하는 시스템을 통해 사용자는 저렴한 비용으로 소중한 재배 식물의 안전한 생장을 유지할 수 있으며, 향후 다양한 환경 센서 및 상황 정보를 활용한 지능형 식물 관리 시스템 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

최근 IoT 기술의 발전에 따라, 사용자는 외부에서 스마트폰을 통해 가정 내 기기 및 환경을 관리할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 가정 내 다양한 상태 정보를 이용하여 최적의 환기 서비스를 제공하고, 최적의 내부 공기 환경을 지원하는 아두이노 기반 가정 내 공기 관리 및 경보 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통해 사용자는 외부에서 편리하게 가정 내 공기 환경정보를 얻을 수 있고 자동 제어가 가능하며, 향후 다양한 가정 내/외부 환경정보 및 상태정보를 활용하는 고도화된 지능형 홈 서비스 연구에 도움이 될 것으로 기대한다.

클라우드 컴퓨팅에서 가상화 기술은 단일 물리 자원을 논리적인 자원으로 분할해 다수의 시스템이 병행적으로 운용될 수 있는 환경을 구축하여 준다. 이에 컨테이너 기술 또한 프로세스의 격리를 이용해서 가상화와 같은 병행 수행 환경을 제공한다. 게다가 컨테이너 기술은 하드웨어를 추상화하는 절차가 없기 때문에 기존의 가상화 기술에 비해 오버헤드가 현저히 작다. 따라서 기존의 하이퍼바이저 자리를 대체하기 위한 수단으로 컨테이너 기술의 가능성이 점쳐지고 있다. 본 논문에서는 상용화 된 컨테이너 기술인 도커를 기존의 클라우드-가상화 환경에 도입하였을 때 발생되는 문제를 분석하여 해결 방안을 제안하고 실험을 통해 그 효과를 비교하였다. 기존의 도커는 정적 자원 할당만을 지원하며 이는 클라우드 환경에서 급격한 변화에 유연하게 대처하지 못한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 도커에 동적 자원 할당 기술을 적용하여 기존의 단점을 보완하고 클라우드 환경에서 컨테이너 기술의 운영 효율성을 제고한다.

big.LITTLE 구조는 고성능 코어와 저전력 코어를 조합하여 전력과 성능, 일석이조의 효과를 볼 수 있다. CPU의 연산에 집중된 벤치마크인 MP Whetstone과 MP Dhrystone을 통해 2개의 고성능 코어와 4개의 저전력 코어에서 가능한 모든 조합의 전력과 처리량을 분석하여 big.LITTLE 구조의 효율성을 확인할 수 있을 것으로 보인다.

최근 ICT/IoT 기술이 농업분야에 적용되면서 노동집약적인 농업에 노동력 감소 및 생산 효율성 및 품질 향상 등 고부가가치를 창출하고 있다. 이러한 농업의 전초 단계로 생산의 성패를 좌우할 수 있는 중요한 요소로 육묘를 들 수 있다. 육묘는 재배의 분업화/전문화를 유도할 수 있는 원천산업으로 정밀산업인 동시에 미래 성장동력산업으로 양질의 균일한 육묘 생산 및 보급이 필요하다. 본 연구에서는 육묘 품질인증의 프로세스를 기반으로 식물여권 시스템의 인터페이스를 설계하였다. 원예 종묘에 대한 품질관리 체계를 기반으로 한 인증기관을 통해 관리하여 우량묘 생산 및 공급체계의 기반으로 한 인증기관을 통해 관리하여 우량묘 생산 및 공급체계의 가반을 갖출 수 있을 것이다.

사물인터넷(IoT; Internet of things)은 사람의 간섭 없이도 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 상호 통신하고 대화하여 주변 환경을 분석해 서비스를 제공한다. 그러나 IoT 장치 간의 플랫폼이나 서비스 요구사항 등이 표준화 되어 있지 않아, 다른 제조사 또는 서비스 영역에서는 상호연동이 불가능하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 IoT 플랫폼들이 개발되었지만 이들 플랫폼 간의 상호운용성 문제가 이슈화되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 IoT 플랫폼들 간의 상호운용성 보장을 위하여 기존 IoT 플랫폼들을 분석하고, 메타데이터 레지스트리(MDR; Metadata Registry) 기반의 새로운 IoT 플랫폼 참조모델을 제안한다.

본 연구에서는 온도와 습도 데이터를 수집하여 주택의 실내 온습도를 제어하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 IoT 기반이 되는 아두이노와 센서들을 활용하여 수집한 데이터를 에이전트 서버에 저장 관리한다. 에이전트 서버는 저장된 데이터를 기반으로 하여 주택의 실내 온습도를 제어하여 쾌적한 주거 환경을 제공한다.

아미노산은 단백질 분자를 구성하는 기본 단위이다. 기하학적 측면에서 원자들을 구로 대응시키면, 아미노산은 구의 집합으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 잔기 유연성을 가진 아미노산의 잔기를 회전하는 구의 집합으로 표현하여, 위치가 고정된 아미노산 백본과 잔기 유연성을 가진 아미노산 잔기 간의 충돌 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다.

최근 컴퓨팅 자원의 수요 증가로 데이터, 슈퍼컴퓨터 센터의 자원의 규모가 대규모로 커지고 있다. 이렇게 운용하는 자원의 규모가 커지면서 자동화된 형상관리 도구의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 대규모의 서버의 효율적인 운용을 위해 어플리케이션과 미들웨어 등의 설정을 자동화할 수 있는 형상관리 도구에 대해서 분석하였다. 대표적으로 많이 사용되고 있는 Puppet과 Chef를 테스트 베드에 설치 및 관리 하면서 관리 도구의 특성을 비교 분석하였다.

기업의 인재 선발 형태가 변화함에 따라 학생들의 경력관리 필요성이 대두되어 대학별로 독자적인 경력관리서비스를 구축해 활용되고 있다. 대부분의 서비스는 사용자 입력 데이터만을 이용해 추가적인 요소 없이 통계정보를 제공한다. 본 논문에서는 가중치 기반 경력지수 관리 서비스를 소개한다. 가중치를 기반으로 사용자의 경력정보에 대한 점수를 계산해 경력지수를 산출하고 이를 통해 사용자는 경력의 희소성, 신뢰성과 같은 모집단의 특성을 반영한 경력관리가 가능하다.

고성능 복수 연산 처리 장치를 갖는 VLIW (Very Long Instruction Word)와 같은 프로세서 아키텍처는 정밀한 명령어 스케쥴링을 하드웨어가 아닌 소프트웨어가 처리해 주어야 한다. 통상 컴파일러가 하드웨어의 풍부한 자원을 충분히 활용할 수 있도록 이러한 기능을 수행하여 준다. 기존에 다양한 명령어 스케쥴링 알고리즘이 연구되었고 수 십년에 걸쳐 새로운 스케쥴링 기법들이 소개되었다. 이러한 스케쥴링 기법의 성능은 알고리즘의 효율뿐만 아니라 프로그램 코드에 내재된 의존관계 (dependence relation)의 복잡도에 따라 상당한 영향을 받는다. 본 연구에서는 의존도 완화기법으로서 레지스터 재할당 (register reallocation) 기법을 살펴보고 이를 활용하여 스케쥴링 성능 개선을 시도하여 보았다.

사람들이 생활하는 공간 내에서 쾌적함을 유지하는 것이 중요하다. 이를 위해서 본 시스템은 각 위치별 온도 정보를 측정하고 이 정보를 활용하여 각 위치별 온도 차이를 줄이기 위한 기기 설치 등에 활용할 수 있게 하는 것을 목표함으로써 공간 내의 쾌적함을 유지 할 수 있도록 하기 위한 시스템이다.

대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.

최근 Social, Mobile, IoT 등에 기반한 비즈니스 데이터의 폭증과 함께 이를 저장하고 처리하기 위한 Big Data 플랫폼, 분산 스토리지 기술 등이 사용되고 있다. 최근 제안된 분산 스토리지들은 클라우드 기반 기술과 Scale-Out 아키텍처를 적용하여 데이터의 증가에 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 분산 스토리지의 노드가 수백 대 이상으로 증가하는 경우 수작업을 통한 관리방법으로는 운영관리는 불가능하며 자동화된 운영관리와 모니터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 GlusterFS 분산 스토리지를 대상으로 네트워크, 서버, 디스크, 스토리지 서비스 등 시스템 상태를 구간별로 모니터링할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 분산 스토리지 전체 인프라에 대한 모니터링과 스토리지 서비스 수준을 모니터링 할 수 있도록 하였다.

코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.

시스템 로그의 분석은 장애의 원인 분석 및 발생 가능성을 예측하는데 중요한 행위이다. 하지만, 로그의 특성상 관련 로그만을 추출하고 이를 대상으로 분석을 진행하는 것이 분석의 시간을 단축하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 대용량의 로그파일에서 원하는 키워드를 포함하는 로그를 추출하는 여러 방식 중에서 가장 빠르게 추출할 수 있는 방식을 선택하기 위해서 슈퍼컴퓨터에서 생성된 실제 로그 파일을 대상으로 로그 필터링 속도를 비교하였다. 이를 통해서 선택된 방식을 이용하여 대규모 로그를 필터링하고 이를 기반으로 향후 구축할 로그 분석 솔루션을 구축할 예정이다.

본 논문에서는 PTAM을 위한 새로운 분산 스트림 프로세싱 시스템을 제안한다. PTAM은 하나의 시스템에서 동작하도록 설계되었다. 이는 PTAM이 가지고 있는 한계점을 말해주는 부분인데, PTAM은 Bundle Adjustment의 계산 부하가 커지는 경우에 map을 구축하는데 있어 많은 시간과 리소스가 필요하다. 이에 하둡을 통해 계산 부하를 분산하고, PE(Processing Element)를 Xeon phi 시스템을 통해 동작되는 시스템을 제안한다.

지역적으로 분산되어 있는 PLSI 연동 자원 간 사용자 작업 데이터의 원활한 공유을 위한 글로벌 공유파일시스템은 통합 슈퍼컴퓨팅 서비스의 핵심 구성요소 중의 하나이다. 본 연구에서는 10Gbps급 WAN 전용망 환경에서 공개 소프트웨어인 Lustre 병렬파일시스템 기반의 글로벌 공유파일시스템의 성능을 측정 및 분석하여 차세대 글로벌 공유파일시스템 구축을 위한 기반을 마련하고자 한다.

클라우드 기술이 발전되고 서비스가 확산됨에 따라 저장하고 처리해야 할 데이터는 많아지고 있다. 증가하는 데이터에 맞춰 서버 증설이 필요하지만 양이 증가할수록 관리 및 설정에 대한 인력리소스 필요량과 휴먼에러에 대한 리스크는 점차 증가하는 문제가 있다. 본문에서는 서버 증설에 의한 작업량과 리스크를 줄이고 관리를 구조적이고 효율적으로 사용할 수 있게 개발된 AP(Automated Provisioning) 시스템을 소개한다.

시스템에 이상 징후가 발생하거나 해킹을 당했을 때, 전문가들은 가장 먼저 로그 파일을 확인한다. 이처럼 로그파일을 관리하고 분석하는 것은 시스템을 관리 하는 것에 있어서 필수불가결하다. 하지만 보안을 담당하는 장비에서 발생하는 로그들은 저장 공간의 한계 때문에 일부만 저장되었다가 사라지거나 HDD가 없는 보안장비들은 로그를 남길 수 없다. 따라서 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안 로그 수집과 분석에 하둡 에코 시스템을 접목시켜 방대한 로그를 저장하고, 이를 R프로그래밍으로 분석 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안한 시스템 모델을 구현하기 위한 아키텍처에 대해서도 상세한 결과를 서술하였다.

IT 기술의 진보적 발전에 따라 클라우드 컴퓨팅 분야 연구들이 활발히 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 이용하여 크게 인프라, 플랫폼, 소프트웨어 관점으로 나뉘어 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 가상화 기술 중에 Desktop Storage Virtualization (DSV)은 분산된 레거시 데스크탑으로 구성되어 있기 때문에 비가용 상태 시간별 클러스터링 및 사용자 요청에 따른 자동 확장이 매우 중요시된다. 본 논문에서는 GPU의 many-core를 이용하여 분산된 데스크탑의 성능 상태 분석 및 자동 확장을 위해 스레드별로 호스트를 매핑하고 병렬적으로 처리하는 Rapid Auto Scaling Mechanism (RASM)을 제안한다.

국방 분야에서 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼은 다양한 내/외부 체계 시험 장치를 연동하여 교전/작전 통제를 수행하는 플랫폼이다. 기존의 전술작전통제 플랫폼은 서로 다른 환경에서 개발된 시험 장치 소프트웨어를 통합 구축하는데 어려움이 있으며, 플랫폼을 구성하는 서버 자원의 탄력적 분배가 불가능하다. 본 연구는 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼을 오픈스택 클라우드 및 KVM 하이퍼바이저를 기반으로 구축하여 내/외부 체계 시험 장치 소프트웨어의 실행 환경을 가상 머신으로 제공하였으며, 가상 머신 간 고속 데이터 통신을 위해 데이터 분산 서비스 및 10Gbps 이더넷, QDR 인피니밴드 네트워크를 활용하였다. 또한 오픈스택 클라우드 기반 전술작전통제 플랫폼의 네트워크를 구성하는 10Gbps 이더넷 및 QDR 인피니밴드 네트워크상에서 데이터 분산 서비스의 성능 평가를 수행하였다.

멀티코어 시스템에서는 서로 다른 코어들이 공통 데이터를 동시에 접근할 때 데이터의 일관성을 유지하기 위해서 스핀락 기법을 사용한다. 전통적인 스핀락을 이용한 잠금 기법에서는 잠금 변수가 실행 도중 삭제되지 않으므로 문제가 되지 않는다. 그러나 병렬성을 최대화하기 위해서는 개별 객체 잠금을 하여야 하고 이를 위해서는 객체내에 잠금 변수를 유지하여야 한다. 이 경우 객체는 도중에 언제든지 삭제가 가능하기 때문에 잠금을 하는 도중에는 잠금 변수가 절대 삭제되지 않도록 하여야 한다. 본 논문은 멀티코어상에서 발생하는 이 같은 문제를 해결하기 위해 잠금 변수를 객체 내에 유지할 때의 개별적인 객체 잠금을 위한 스핀락 구현 방법을 제시한다.

이 연구는 공학 및 실험과학에서 활용되는 몬테 칼로 시뮬레이션 기법 중 하나인 무작위 행보 알고리즘의 성능 개선을 목표로 하였다. 이를 위해 무작위 행보 과정에서 난수 발생부와 행보 진행부를 분리하여 처리 시간을 단축하는 방안과, 문제 영역의 계산 규모를 2단계로 분할하여 시뮬레이션의 수렴 속도를 향상 시키는 방안을 제안한다. 또한 대규모 문제를 병렬처리 가능하도록 구현하고, 서로 다른 작업 분할 방식을 혼합하여 최적화를 수행 하였다. 순차 알고리즘만으로 실험한 결과 단순 구현방법과 비교해 실행시간과 에너지 소모량이 각각 18%의 성능향상을 얻었으며, 병렬 알고리즘을 8개의 노드(16코어)의 클러스터에서 실행했을 때 행 분할 방식의 성능이 블록 분할 방식보다 8% 빨라지는 것을 확인하였다.

임베디드 시스템에서 멀티코어 프로세스의 채택이 늘어나고 있다. 멀티코어 시스템이 태스크들을 효율적으로 병렬화하여 성능을 극대화하였는지 살펴보기 위해서는 태스크들의 스케줄링 결과를 분석하고 시각화 해주는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티코어 임베디드 시스템을 위한 태스크 스케줄링 결과 시각화 도구를 소개한다. 자원 제약이 있는 임베디드 타켓 디바이스의 부하를 줄이기 위해 스케줄링 결과는 호스트 컴퓨터에 전달되어 분석 및 시각화된다. 시각화 형태는 시스템의 전체 동작을 한 눈에 파악할 수 있게 해주는 그래프 형태와 정밀한 분석을 가능하게 해 주는 리스트 형태로 제공된다. 제시된 도구는 멀티코어 임베디드 시스템의 태스크들의 스케줄링 결과를 쉽고 정확하게 파악할 수 있게 해 주어 시스템의 성능 향상에 도움을 준다.

SSD 등과 같이 다양한 성능을 가진 저장 장치가 개발되고 안정화 됨에 따라 분산 파일 시스템에서 다양한 저장 장치를 활용하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히, 바이오 응용에서 대용량 분석에서 높은 IOPS가 요구가 증대되고 있으며, 이를 해결하기 위해 분산 파일 시스템에서 SSD 장치 등을 활용하는 것이 필요해지고 있다. 하지만 단순히 SSD만 사용한다고 해서 분산 파일 시스템의 성능이 빨라지는 것은 아니다. 오히려, 비용 대비 성능 상의 이점이 없을 수 있다. 본 논문에서는 대표적인 바이오 응용을 활용해 SSD와 HDD 융합 시험을 통해 분산 파일 시스템에서 SSD 활용에 대한 효과를 살펴보았다.

데이터 스트림 환경에서 연속 질의를 처리하기 위한 데이터 스트림 처리 시스템이 개발되었다. 데이터 스트림 처리 시스템에서 질의를 처리하는 태스크에 과도한 데이터가 발생할 경우 일반적으로 데이터 스트림을 선별적으로 버리는 load shedding 방법을 이용하지만 이러한 방법은 처리 결과의 정확도가 저하될 수 있다. 따라서, 본 논문은 이를 해결하는 방법으로 분산 데이터 스트림 처리 시스템에서 데이터 스트림 분할을 통한 데이터 스트림 연속 처리 태스크의 병렬 처리 방법을 제시한다. 이를 위해 분산 데이터 스트림을 처리하기 위한 기준을 제시 및 데이터 분할 방법에 대해서 언급한다.

대규모 데이터를 저장하기 위하여 수십 페타 규모를 지원하는 스토리지 기술이 활용되고 있으나, 관리 가능한 파일 메타데이터 개수와 처리 성능이 엑사 규모에 적용하기에는 현저히 부족하다. 본 논문에서는 엑사 규모 분산 파일 시스템을 개발하기 위한 기술 중에서 메타데이터 확장성을 지원하기 위한 현존 기술의 한계를 분석하고, 엑사 규모 스토리지에서 해결해야 하는 메타데이터 처리 기술들을 논의한다.

하드웨어 검증은 하드웨어 디자인 단계에서 필수 요소이다. 하드웨어 검증은 시뮬레이션 방식과 에뮬레이션 방식으로 나뉘며, 상대적으로 빠른 에뮬레이션 방식을 이용해 최종적으로 하드웨어를 검증한다. 하지만 에뮬레이션 방식 역시 실제 하드웨어의 동작과 비교하면 상당히 느린 편이다. 본 연구는 보다 빠른 에뮬레이션이 가능한 Xilinx의 하이브리드 에뮬레이션 디바이스 Zynq의 성능을 정량화하여 에뮬레이션 장비와 실제 하드웨어 장비의 성능을 비교 및 분석한다. Zynq의 비교 대상으로는 이와 유사한 하드웨어 구조 및 사양을 가진 상용 디바이스 Tegra3를 비교하였다. 실험 결과 Zynq는 Tegra3에 비해 벤치마크의 수행에 있어서 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 하지만 Zynq는 에뮬레이션 환경인 것을 감안하면 병렬성이나 벤치마크 실행 속도 측면에서 기존의 에뮬레이션 환경보다 높은 성능을 보여 주었다.

최근 클라우드를 지원하는 Xen 가상화 환경에서 HPC를 구현하는 서비스의 수가 증가하고 있다. 따라서 SMP기반의 병렬컴퓨팅 구현을 위한 표준 라이브러리인 OpenMP 연산효율의 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 Xen 가상화 기반 OpenMP 환경에서 CPU Pinning 적용 여부에 따라 다양한 태스크 스케줄링의 성능 변화를 측정하기 위한 실험을 수행하였다. 실험결과, CPU Pinning을 적용했을 시정적 스케줄링은 3.7%, 동적 스케줄링은 3.4%, 태스크 지시자 스케줄링은 3.8%의 성능 향상을 보였다. 이러한 결과는 Xen 가상화 환경에서 효율적인 병렬 컴퓨팅 기법 설계를 위한 방향을 제시한다.

모든 사물에 인터넷이 연결되는 사물 인터넷(IoT: Internet of Things)시대가 열렸다. IoT 디바이스들을 연결하기 위해 클라우드 또한 더욱 관심이 높아지고 있다. IoT 디바이스를 연결한 클라우드는 작은 단위의 작업들을 다량으로 수행하게 된다. IoT 서비스에서 발생하는 작업들을 효율적으로 처리하기 위해서는 적합한 작업 스케줄링이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 플랫폼인 오픈스택(OpenStack)에서 Filter 스케줄러와 Chance 스케줄러를 VM 개수에 따라 단위 시간동안 성능을 비교 분석한다. 이를 통해 오픈스택에서 IoT 서비스 사용자들을 위해 합리적인 스케줄러 방법을 도출해낼 수 있다

본 논문에서는 저전력 클러스터 구축을 위해 확장가능성, 저전력 노드 구성, 자율동작 기능 구현, 플러그인을 통한 기능 확장 등 4가지 핵심 추진사항을 도출하고, 모바일 단말기에 사용되는 저전력 프로세서를 이용하여 컴퓨팅 클러스터 프로토타입을 구축했다. 슈퍼컴퓨터 Top500의 성능 측정으로 활용되는 HPL 벤치마크을 이용하여 프로토타입의 성능을 측정 및 분석하고 모바일 프로세서를 이용한 클러스터의 대규모 확장 시 개선되어야 할 사항을 파악했다.

현재 RDBMS는 대부분 블록기반의 스토리지를 사용하는데 오늘날 정형화 되지 않은 데이터 타입에 대한 요청이 많아지고 있어서 오브젝트 스토리지를 사용하려는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그래서 본 논문을 통해 오브젝트 스토리지를 사용하는 RDBMS 환경을 제안한다. 오브젝트 스토리지 중 오픈 소스로 많이 사용되고 있는 Swift와 Ceph를 사용하여 시스템을 구축, 두 시스템간의 파일 및 RDBMS 성능비교를 진행하였다. Swift와 Ceph는 동일한 인터페이스가 아니기에 중간에 새로운 레이어를 추가하여 POSIX 환경에서 테스트가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 Postgresql을 사용하였고 두 시스템 간의 성능측정은 파일벤치마크인 IOzone 그리고 Posgresql에서 지원하는 TPC-B 기반 pgbench를 사용, 노드 확장성과 가상 클라이언트 수를 비교표로 활용하여 실험을 진행하였다.

특징점 추출 알고리즘은 물체인식, 로보틱스, 비디오트래킹 등 많은 컴퓨터 비전 분야에 사용된다. 그 중 SIFT 알고리즘은 많은 계산량이 필요한 알고리즘으로 구성되어 있으므로 높은 화소의 이미지를 처리하기 위해서는 많은 시간이 소요되므로 GPU를 통한 가속이 필요하다. 본 논문에서는 NVIDIA GPU 장비를 사용하는 CUDA를 이용하여 SIFT 알고리즘을 병렬적으로 처리하여 4배 이상의 수행시간 감소 및 특징점이 많고 고해상도인 영상에서 효율이 더 높은 것을 확인하였다.

정보통신기술이 발전함에 따라 인터넷 뉴스 기사의 수와 구독률이 지속적으로 상승하고 있다. 하지만 주로 텍스트로 구성된 인터넷 기사를 통해 전체적인 이슈의 현황을 파악하는 데는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 분산 시스템 환경 내에서 기계 학습을 통하여 대량의 뉴스를 분석하고, 주요 이슈와 이슈간의 연관성을 추출하여 시각화하는 시스템 설계에 대해 제안하고자 한다.

최근의 국제 올림픽은 첨단 ICT 기술 산업의 경연장으로서 국가적 위상을 고양하고, 산업 측면에서는 자국의 기술 수준을 과시하는 중요한 기회의 장으로 자리매김하고 있다. 또한 국제 올림픽을 위한 ICT 전략은 올림픽 이후 관련 산업에 발전에 적지 않은 영향을 끼칠 수 있어서 각국은 해당 올림픽의 ICT 기술과 전략 개발에 총력을 기울이고 있다. 본 논문에서는 역대 올림픽 ICT 적용 현황을 간략하게 소개하고 이를 바탕으로 평창 동계 올림픽의 ICT 추진 전략을 분석하고자 한다.

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.

다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.

계산과학분야에서 컴퓨팅자원을 사용하는 사용자들은 수천 개의 CPU 규모의 클러스터단위로 컴퓨팅 자원을 사용한다. 자원의 크기에 따라 작업 실행 시간이 줄어들기 때문에 사용자들이 정확하고 빠른 연구결과를 얻기 위해서는 많은 컴퓨팅자원이 필요하다. 하지만 컴퓨팅자원의 한계와 비용의 문제로 모든 사용자들이 원하는 자원을 할당 받지 못한다. 본 논문에서는 컴퓨팅자원을 가상머신 클러스터 단위로 제공하는 방법과 자원의 낭비를 줄이기 위한 가상머신 동적 할당방법을 구현하였다.

시맨틱 웹 기술 분야에서는 데이터를 온톨로지 형태로 표현함으로써 데이터의 의미를 인간뿐만 아니라 컴퓨터와 같은 기계도 이해할 수 있도록 한다. 이러한 온톨로지 데이터의 크기가 지속적으로 증가함에 따라 대용량 온톨로지 데이터 처리에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 대용량 온톨로지 데이터를 저장하고 질의를 할 수 있는 Hive 기반의 시스템을 제안한다. 또한 Hive에서 제공하는 파티셔닝을 이용하여 온톨로지 데이터에 대한 쿼리 반응 속도의 성능 향상을 위한 테이블 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능 평가를 위하여 쿼리에 대한 반응 속도 측정을 수행한다.

특수목적 기계 등에 사용되는 시스템은 재난환경에서 환경인지 및 인명탐지, 가시성 확보를 위한 다양한 센서 Network, 목적에 맞는 Actuator 구동기능, 영상신호를 포함한 정보수집/전달과 그에 상응하는 제어 기능을 커버하는 플랫폼 기술이 중요하며, 이 목적을 위해 유무선 조합구성으로 통신의 신뢰성을 높이고, 다양한 센서 네트워크를 구비한 독립모듈 운영을 통해 보다 광범위한 장소를 탐색 정보를 제공하고, 이러한 정보를 이용하여 특수목적용도를 높일 수 있는 특수목적 기계용 제어기 Platform 전반에 관한 연구이다.

차세대 미래 인터넷으로 관심을 모으고 있는 CCN은 ICN, CDN, NDN과 비슷한 개념으로 출발한다. 즉, 사용자가 관심을 가지는 데이터를 하나의 컨텐츠로 바라보고 네트워킹을 한다. CCN은 이러한 컨텐츠에 대해 요청 패킷을 보내면 컨텐츠를 가지고 있는 노드에서는 해당 패킷을 보내는 방식이다. IP 기반의 네트워크에서와 마찬가지로 CCN에서도 한정된 네트워크 대역폭에서 소비자에게 전송되는 패킷의 전송 시간에 따른 처리량 향상은 주요 관심사 중의 하나이다. 본 논문에서는 CCN에서의 CCN-Helper 프로토콜을 사용한 소비자의 다운로드 시간 감소 방법을 제안하여 생산자에서 소비자로의 패킷 전송 처리량을 향상시키고자 한다.

본 논문은 기존 DGPS 시스템에서의 한계인 기지국이 획득하는 보정 정보의 낮은 신뢰성을 보안하기 위해 가상 이동국을 적용한 새로운 DGPS 시스템을 제안한다. 가상 이동국은 기지국으로부터 보정 정보를 인가 받아 가상 이동국 보정 위치 정보를 획득하며, 획득된 가상 이동국 보정 위치 정보와 기저장된 가상 이동국 측정 위치 정보를 비교하여 보정 정보의 신뢰성을 판별한다. 기지국은 이동국으로 보정정보를 전송하기 전에 가상 이동국으로부터 신뢰성 판별 결과인 판별 신호를 인가 받아 이동국으로 신뢰성 높은 보정 정보만을 전송할 수 있도록 한다.

소프트웨어 재사용성과 유연성에 초점을 둔 XML기반 플러그인 프레임워크는 메시지 복잡도가 증가할 경우 성능적인 약점을 보였다. 본 논문에서는 이러한 XML 기반 플러그인 프레임워크의 주요 구성 요소인 XML기반 객체 모델의 성능향상 방안을 제안하고, 성능측정 결과를 보인다. XML기반 객체모델은 트리구조의 객체에 데이터를 저장하기 때문에 객체모델을 실제 네트워크로 전송하기 위한 Encoding시에 트리 내부의 모든 객체에 대한 전수순회를 수행하여야 하지만, 제안된 방안은 볼록단위로 복사를 수행할 수 있도록 데이터블록을 적용하여 데이터객체를 전수순회하지 않고 메시지 Encoding이 가능하도록 하였다. 성능측정 결과 메시지 복잡도 상승으로 인한 성능저하 문제를 해결하였으며, 대용량 시스템에도 적용 가능한 범용 프레임워크로 한 단계 발전하게 되었다.

센서를 통한 제조업 생산 공정 데이터양의 폭발적 증가와 제조업의 서비스화 추세, 제조업의 미래산업과 빅데이터의 융합 추세를 고려해 보았을 때 앞으로 제조업에서 빅데이터의 영향은 점점 커질 것으로 예상된다. 따라서 한국의 제조업도 세계의 제조업 첨단화에 발맞추기 위해서 빅데이터의 활용을 장려하고 지원할 필요가 있다. 제조업의 실질적 효율성을 제공하는 효과의 임팩트가 가장 큰 기술 분야에서는 빅데이터 분석이 먼 미래에 도입을 고려할 분야가 아닌 현재의 최대 이슈이다. 제조업에서의 빠른 대응, 민첩성, 신뢰도 향상에서 기업들은 비용을 절감하고 자산의 효율적인 활용 측면에서도 단순한 제조공정에서 벗어나 많은 제조 기업들이 공장을 디지털화하고 스마트한 제조 공정 시스템 확보에 빅데이터를 구현, 활용해야 하는 단계이다. 빅데이터 활용은 현 시점에서 산업에 주는 영향으로 가장 파괴적인 기술이 될 것으로 예상된다.

해당 연구 시스템은 신재생에너지, 에너지저장장치를 연계하여 수용가의 전력소모기기를 효율적으로 제어할 수 있는 에너지 네트워크 고효율 시스템 기술로 수요반응 또는 사용자 설정에 따른 제어신호 생성 및 전달, 전력소모기기 사용량 분석을 통한 에너지 사용분석, ESS와 신재생에너지 투입에 대한 제어 및 분석, ESS, 신재생에너지, 에너지게이트웨이, 전력소모기기 간 분석을 통한 Load Balancing 기능을 제공하고자 한다. 현재는 연구단계로 설계 및 연계 통신은 완료상태이며, 주요 알고리즘 적용을 진행 중에 있다.

본 연구는 건물 에너지 효율 향상을 위한 단기 저비용 건물 에너지 통합 평가 진단 시스템 기술을 지원하는 스마트 미터링 인프라 구축 기술 개발에 대한 연구로, 단기 저비용 네트워크 구축을 위해 통신 라인을 신설하지 않는 PLC 기술 및 무선 통신 기술을 적용하여 빌딩내 스마트 미터링 인프라 구축에 대한 적용 사례에 대한 연구이다.

최근 청소로봇이나 재활로봇 등과 같은 일상생활에서 활용 가능한 로봇 기술에 대한 연구가 활발한데 특히 실내외 경로주행시스템에 관한 연구 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 제한된 실내공간에서 로봇을 이용하여 감시카메라를 활용한 위치 인식을 기반으로 경로를 자율적으로 주행 하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 서버, 로봇, App 세 가지 모듈로 구성되어 사용자로부터 App을 통해 받은 목적지 정보에 따라 서버가 경로를 생성하여 로봇에게 경로를 제공하고 로봇은 감시카메라의 로봇 위치 정보에 대해 서버와 지속적으로 통신하며 목적지까지 이동하는 방식으로 운영된다. 이동 로봇의 위치 정보를 파악해 정확성 높은 경로 주행 시스템을 목표로 하며 향후에 병원, 학교 등과 같은 실내 공간에서 활용가능하리라 기대한다.

최근 첨단과학응용 분야에서 클라우드 기반의 실험 환경을 구축하는 사례가 늘어가고 있다. 이러한 연구 환경의 패러다임 변화와 관련하여 연구망에서도 고성능 백본 망을 활용한 데이터 공유 서비스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 데이터 공유 모델의 설계에 앞서 실험적 연구로 공개 소프트웨어 클라우드 운영체제인 OpenStack의 Swift 서비스를 이용하여 오브젝트 스토리지 실험 테스트 베드를 구축하고, 대용량의 데이터 전송 시 발생하는 트래픽을 분석한다. 분석 결과, 리플리카의 생성, 배치 및 선택 등에 따른 유의한 트래픽 발생의 변화를 관찰할 수 있었고, 이러한 결과는 광역 규모의 분산된 데이터 공유 모델 설계 및 망에 대한 요구사항 등으로 활용될 수 있다.

군사 목적으로 생산 되었지만 기술이 발전해 가면서 여러 방면으로 활용이 되고 있다. 또한 일반인도 드론을 취미 목적으로 사용을 하고 있으며, 앞으로도 계속해서 드론의 수요는 높아질 것이라고 예상이 되고 있다. 이에 따라서, 드론에 의한 사고 발생 확률인 높아지고 있으며, 항고기와의 충돌은 큰 인명피해를 안길 것이다. 실제로도 항공기와 충돌 우려 신고가 많이 있으며 수요가 증가하는 드론이 항공사고를 발생 시키는 것은 시간 문제라고 예상된다. 본 논문에서는 드론의 항공 사고를 방지하기 위한 시스템을 제안하며 이 시스템으로 드론의 항공사고 발생을 방지할 것이라고 기대하고 있다.

인공위성을 제어하기 위한 원격명령에는 실시간 명령과 저장명령으로 구분할 수 있다. 실시간 명령은 위성에서 명령을 수신하고 바로 수행하는 명령을 말하고, 저장명령은 특정한 시간에 수행하는 절대시간 명령과 정해진 시간간격에 따라 일련의 명령들을 수행하는 상대시간 명령으로 구분할 수 있다. 상대시간 명령은 위성 운영 시 필요한 명령들을 위성에 업로드 하여 사용할 수도 있지만, 위성 발사 전에 정해진 명령 시퀀스는 위성 비행소프트웨어에 포함하여 비휘발성 메모리에 저장하여 사용한다. 명령시퀀스는 정해진 포맷에 따라 DB 파일로 정리되는데, 위성 비행소프트웨어에 포함하기 위한 헤더 생성프로그램이 필요하다. 본 논문은 위성 원격명령 처리방식에 대해서 소개하고, 저장명령 데이터 파일을 이용하여 위성에 저장하기 위한 헤더파일을 자동 생성하는 프로그램에 대해서 기술한 것이다.

오늘날 차량은 고성능화 및 이용자의 편의를 증진시키기 위하여 다양한 전자장비가 탑재 되고 있다. 이러한 전자장비들을 효율적으로 제어하기 위하여 신뢰성이 입증된 CAN(controller Area Network)이 보편적으로 적용된다. 또한 수신만 가능한 노드(node)는 기존시스템에 추가가 가능하지만 송 수신을 항수 있는 노드를 추가 하는 경우에는 전체 시스템을 변경 시스템을 변경 시스템을 변경해야 하는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 특징을 해결하기 위하여 본 논문에서는 CAN 코디네이터(Coordinator)라는 새로운 컴포넌트를 제안하고 이를 기반으로 긴급메시지에 대한 전송지연 개선 및 플러그 앤 플레이 기능을 가능케하는 새로운 CAN 프레임워크를 제안한다.

이 논문에서는 가축관리의 효율성을 높일 수 있는 IoT 기술 기반의 지능형 축산정보 통합관리 시스템 및 구축 방안을 제안한다. 제안한 시스템은 체온, 활동량, 군집도와 같은 개체특성 정보와 온도, 습도, CO2 농도 등의 축사환경 정보를 무선센서 네트워크를 통해 실시간으로 수집한다. 수집된 정보는 가축개체별 생애주기 사양관리 스케쥴과 연동되어 신속한 관리가 필요한 이상상황을 자동으로 인식한다. 또한, 축적된 양질의 축산지식 정보는 허가된 범위 내에서 접종사, 수정사, 수의사, 축산공무원 등 축산종사자에게 공유된다. 제안한 시스템은 대규모 축사에서 수정, 분만, 질병관리 등 사양관리 시기를 자동으로 감지하여 축주에게 알려줄 수 있기 때문에 최소한의 시간과 비용으로 가축관리 효율성과 생산성을 높일 수 있다.

센서네트워크는 기본적으로 센서 데이터를 활용하고 있기 때문에 센서 데이터는 센서네트워크의 구성요소 중 가장 중요하다 해도 과언이 아니다. 하지만 통신장애 발생 시 다양한 특징을 갖는 센서 데이터의 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 최대/최소값 중심으로 센서 데이터를 메모리에 저장 및 압축하는 2MC 방법을 제안하고, 보간법을 사용하여 데이터 복구 후 실제 데이터와 비교하여 그 성능을 검증하였다. 실험결과, 기존 방법과 비교하여 최대 8배까지 압축한 복구 데이터를 실제로 사용할 수 있는 정도이며, 평균 오차율은 8배 압축에서 기존 압축 방법 대비 최대 35% 감소하였다.

최근에 WIFI를 사용하여 무선 인터넷을 접속하는 기기들의 증가로 인터넷을 사용하는 기기는 갈수록 증가하고 있다. 이에 맞춰 유무선 공유기의 수도 증가하고 있다. 본 논문에서는 핸드폰 사용자들이 WiFi 환경하에서 최적의 AP에 접속할 수 있도록 WiFi 기상도를 설계하고 구현하였다. 구현된 앱을 활용하여 사용자들은 주변의 AP 정보를 서버에 전달하는 센서 역할을 하며 다수의 사용자들에 의해 수집된 정보는 빅데이터 분석을 통해 최적의 AP를 선정할수 있는 정보로 분석되어 사용자들이 최적의 AP에 접속할 수 있도록 활용될 수 있다.

한국군은 각 무기체계별로 미군/NATO 전술데이터링크 및 한국형 전술데이터링크 구축을 통해 합동 및 연합 NCW 수행능력 향상을 위해 노력하고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 전술데이터링크에 대해 고찰한 후 전술데이터링크의 한국군 미래 무기체계 적용 방안을 제시하고자 한다.

무선 센서 네트워크 맞는 에너지 효율적인 라우팅을 위해 많은 방법들이 제안 되고 있으며, 크게 계층구조 방식 알고리즘과 평면구조 방식 알고리즘으로 나뉘고 있다. 각 알고리즘들은 저마다 장단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 기존의 계층적 구조 알고리즘과 평면적 구조 알고리즘의 장점을 살린 혼합 방식 알고리즘을 구상하고 있으며, 해양 측정 센서의 위치를 GPS를 활용한 위치 파악을 안테나의 위치와 전파의 세기로 측정한 후 센서의 위치를 파악한다. 이 후, 파악된 위치를 고려한 혼합 방식 알고리즘을 사용하여 효율적인 네트워크 라우팅을 고려할 것이다. 이 때, 주변 환경으로 인한 센서의 위치 이동 또한 가속도 센서를 이용하여 끊임없이 파악을 하여 전파의 세기를 이용한 센서의 망구성에서 벗어나게 되면 센서의 폐기를 지시하여 새로운 망 구성을 하여 새로운 라우팅을 고려하게 된다. 이러한 라우팅 기법은 계층구조 클러스터처럼 여러 노드를 묶고 하나의 노드로 동작하게 한 후에 평면구조 방식 프로토콜을 적용하여 통신한다. 무선 센서 네트워크에서 중요시 하는 에너지 효율을 좋게 할 뿐만 아니라 효율적인 에너지 관리를 할 수 있다. 또한 이에 따르는 다양한 어플리케이션도 구현 할 수 있다. 더욱이, 기존의 센서 네트워크 라우팅 프로토콜의 특성인 data aggregation과 in-network 프로세싱도 수행 할 수 있고, 각 노드의 에너지를 고르게 사용 가능하게 함으로써 기존 계층 구조 라우팅 프로토콜의 단점도 보완할 수 있다.

데이터 분배 서비스(DDS)는 객체 관리 그룹(OMG)에서 정의한 미들웨어 규격으로, 분산 네트워크 상에서 표준화 된 데이터 분배를 위한 응용프로그램 인터페이스(API)를 정의하고 있다. NeoDDS는 OMG DDS 규격을 준수하는 국산 DDS 미들웨어이다. 본 논문에서는 DDS 시스템의 개발 단계에서 DDS 시스템의 동작을 시뮬레이션 해 볼 수 있도록 지원하는 NeoDDS 기반의 시뮬레이터인 NeoSim의 구조와 동작방식에 대해 소개한다.

무선 링크는 유선 링크에 비해서 신뢰성(reliability)이 상대적으로 많이 낮으며, 이러한 환경에서 네트워크 코딩을 수행하는 경우 네트워크 코딩 이득이 낮아지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 멀티 홉 무선 네트워크 환경에서 네트워크 코딩을 함에 있어서 무선 링크의 비신뢰성을 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 릴레이 노드가 무선 링크의 신뢰도를 측정하고 이 정보를 이용해서 적응적으로 네트워크 코딩을 수행한다.

인지무선네트워크 (Cognitive Radio Networks) 환경에서 스펙트럼의 원소유주인 1차사용자가 전송을 개시하는 경우, 같은 채널을 사용하는 2차사용자의 TCP (Transmission Control Protocol) 는 전송 불능 상태가 되어 심각한 성능저하가 발생한다. 이러한 성능저하는 1차사용자의 등장으로 인해 채널이 사용 불가능 해지는 상태를 패킷 손실로 판단하여 재전송 타임아웃이 발생하기 때문에 발생된다. 우리는 이 문제를 링크 또는 물리 계층 (하위계층) 과 TCP간의 크로스레이어링을 통하여 해결하고자 한다. 하위 계층은 1차사용자의 전송이 감지되면, 이를 TCP에게 시그널링하고, TCP는 이를 통해 재전송 타이머와 혼잡 윈도우를 고정시키고, 패킷 전송을 중단하도록 한다. 또, 하위계층이 가용 채널을 감지하게 되면, 재차 TCP에게 시그널링을 함으로써, 전송이 신속하게 재개되도록 한다. 제안하는 방법은 실제 USRP(Universal Software Radio Peripheral)에 구현하여 성능의 향상을 검증한다.

네트워크 시뮬레이터인 NS-2(Network Simulator 2)는 다양한 인터넷 프로토콜을 분석 할 수 있는 이산 사건 시뮬레이터로 데이터 처리량과 패킷 지연 및 전력 소모 등을 구할 수 있다. 그러나 NS-2를 사용하여 실험 시 네트워크 토폴로지의 설정이 변경 될 때마다 Tcl 스크립트를 통해 단일적으로 밖에 대응하지 못한다는 불편함이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티프로세싱 기법의 NS-2 Batch Job 시스템을 제안한다. 쉘(Bash) 스크립트로 NS-2 내부 구조의 간섭 없이 자동화 일괄 작업(Batch Job) 시스템을 모듈 구조로 구현 및 적용시켰다. 또한 실험의 시간 효율을 극대화시키기 위해 멀티프로세싱 기법을 이용하여, 하드웨어 성능의 부하가 걸리지 않는 선에서 NS-2 시뮬레이션을 다중 처리할 수 있도록 만들었다. 성능 비교분석 결과, 제안하는 Batch Job 시스템을 적용하면 기존에 NS-2를 이용한 실험에 걸리는 시간에 비해 소요시간이 평균 48% 감소한 결과를 볼 수 있다. 이는 하드웨어 성능이 향상된다면, 부하가 걸리지 않는 상한까지 더 많은 개수의 NS-2 프로세스를 실행시킬 수 있기 때문에 더욱 큰 시간 효율을 보여줄 수 있다.

스몰셀은 저전력으로 단거리에 작동하는 기지국을 설치하는 기술로서 저렴한 비용으로 매크로셀의 커버리지 확대와 트래픽 분산을 위한 해결책으로 주목받고 있다. 하지만, 스몰셀의 운영은 기존 매크로셀 구조의 변화를 야기함으로써 여러가지 문제점들을 발생시킨다. 이에 본 논문에서는 매크로셀 유저에게 허용된 오수신 확률을 보장하면서 최대의 전력을 할당할 수 있는 전력 할당 기법을 제안하였다.

사물인터넷 시장의 성장으로 다양한 장치가 등장하였으며 장치 간 상호운용을 통해 새로운 형태의 서비스 시나리오가 제시되고 있다. 하지만 실제 서비스로 이어지기 위해서는 단순히 장치 간 상호연동을 넘어 서비스를 제공하는 분야의 요구사항을 만족해야 한다. 본 논문은 이질적인 장치의 상호운용의 실시간성, 신뢰성을 부여하여 새로운 사물인터넷 서비스를 가능하게 하는 IoT 미들웨어를 제안한다.

최근 IPv6 네트워크 상에서 동작이 가능한 소형 IoT 디바이스에 대한 활용 요구가 늘어나고 있다. 소형 IoT 디바이스들을 IPv6 네트워크로 구성하는 것을 이미 제정된 다양한 국제표준을 통해 쉽게 달성 가능하지만, 해당 국제 표준이 광범위하여 자원이 제한된 소형 디바이스에 적합하지 않거나 다양한 표준 제안 방식 중 한 개를 선택해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 소형 IoT 디바이스를 위한 경량 IPv6 네트워크 스택의 필수 구현 사항을 제안한다. 제안된 경량 IPv6 네트워크 스택은 기존 IPv6 네트워크와의 연동은 물론, 나아가 소형 IoT 디바이스 간 호환성 확보도 가능하게 한다.

Nowadays a disaster event such as a building on fire, an earthquake or typhoon could occur any time, and any where. In such event, a warning notification system is a vital tool to send warning notifications to at-risk people in advance and provide them useful information to escape the dangerous area. Though some systems have been proposed such as emergency alert system using android, SMS or P2P overlay network, these works mainly focus on a reliable message distribution methods. In this work, we introduce a full prototype implementation of a personalized warning notification system based on geosocial information, which generates a personalized warning message for each user and delivers the messages through email or an android application. The system consists of four main modules: a web interface, database, a knowledge-based message generator, and message distributor. An android application is also created for user to receive warning messages on their smart phone. The prototype has been demonstrated successfully with a building-on-fire scenario.

Seamless mobility is one of the most crucial feature of telecommunication industry. Researches are going on in full swing to deal with this feature in most efficient manner. Software Defined Networking (SDN) is seen as the next generation paradigm which can facilitate seamless mobility across heterogeneous networks by segregating the control plane and data plane functionalities, and logically centralizing the control plane. In this paper, we propose a simplified Layer 2 handover mechanism for enterprise wireless networks, based on SDN framework. We present a network assisted L2 handover method using the IEEE 802.21 Media Independent Handover (MIH) protocol and SDN concepts, to achieve seamless mobility across heterogeneous networks.

사물인터넷은 우리 주변에 있는 사물들이 인터넷을 통해 연결되어 다양한 서비스를 제공할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 각각의 센서들은 한정된 자원을 가지고 통신을 해야 하기 때문에 효율적인 에너지 소비와 신속한 정보전달이 중요하다. 이를 위해서 이종의 센서들의 정보를 찾기 위해 빠른 경로를 선택하고 탐색하는 기법을 제안한다. 제안기법은 효율적인 정보요청을 위한 인덱싱을 사용하여 이를 통해 빠르게 정보를 병합하는 방법으로 기존의 데이터 병합 방법보다 더 빠르고 효율적으로 병합을 할 수 있을 것으로 기대한다.

한정된 자원을 가지고 있는 센서 노드로 구성된 무선센서네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅은 중요한 이슈 중 하나다. 이 논문에서는 자연에서 발견할 수 있는 집단지성과 개미의 군집 행동 양식을 소개하고 개미의 군집 행동 양식이 적용된 에너지 효율적 라우팅 트리 형성 기법을 제안한다. 본 논문의 연구를 통해 집단지성이 간단한 방법으로 라우팅 트리를 형성할 수 있게 함을 확인했다. 또한, 성능평가를 통해 전체 네트워크에 에너지 효율적인 방법으로 라우팅 정보 확산이 가능함을 확인했다.

무선통신기술은 연결 중심의 IoT 시대에서 중요한 역할을 하고 있다. IoT 기기 간 데이터 통신을 위해 Bluetooth, NFC와 같은 기술이 활용되지만, 호환성의 문제가 있다. 비가청주파수를 활용한 데이터 통신 연구는 기존의 무선통신기술이 가지는 모듈 의존성, OS 종속성 문제를 해결하였다. 하지만 기존 연구 결과는 소량 데이터만 전송 가능하고, 데이터 전송량을 늘릴 경우 전송시간 대비 효율이 낮았다. 본 논문에서는 비가청주파수를 활용하여 대량의 비트를 여러 개의 프레임으로 나누어 연속적으로 전송하기 위한 통신 프로토콜을 제안한다. 이는 소량 데이터를 전송하는 기존 연구 결과의 높은 정확도와 함께 송신부와 수신부의 유기적인 상호작용을 통해 대량의 데이터 전송에 적합한 알고리즘이다.

본 논문에서는 비가청주파수 소리신호를 사용하는 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 비트에 매핑된 특정 주파수를 혼합하여 신호를 전송함으로써 동시에 여러 비트를 전송할 수 있다. 그리고 인접한 주파수 신호의 간섭으로 인한 데이터 에러를 검출하기 위해 순환 중복 검사 기법을 사용함으로써 데이터 전송 정확도를 높인다. 이 기법은 기존 전송 속도의 한계로 제한된 분야에서만 사용했던 비가청주파수 무선 통신 기법을 더 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

인공위성은 다양한 센서장치, 구동장치, 전자장치들로 구성되어 있으며, 위성을 제어하는 컴퓨터 장치는 이들 장치들과 다양한 종류의 통신 버스로 연결되어있다. 정의된 프로토콜에 따라 명령을 전송하고 장치들의 상태 정보를 수집하여 위성을 운영한다. 위성에서 많이 사용되는 대부분의 상용 센서나 구동장치들은 표준화된 버스 (ex, 1553B, CAN, UART, etc ...) 인터페이스를 지원한다. 그러나 위성의 임무나 설계에 맞게 특수하게 제작된 장치의 경우는 범용의 버스보다는 용도에 적합한 프로토콜이 설계되고 제작된다. 본 논문에서는 2018년 발사 예정인 정지궤도복합위성 컴퓨터 장치 (GMU) 내의 프로세스 모듈과 시스템의 이상상태를 감지하여 GMU의 운용 모드 및 형상의 변경을 담당하는 MRE 모듈사이의 통신을 담당하는 IMGL 설계를 소개하고 IMGL 운영을 담당하는 소프트웨어 설계 및 구현 내용을 기술한다.

SDN(Software Defined Network) 컨트롤러는 스위치와 논리적으로 연결되어 스위치와 요청을 주고받으며 중앙 집중적으로 네트워크를 관리하는 역할을 한다. 스위치로부터의 요청이 많아지면 컨트롤러에 주어지는 부하가 증가하게 되며 이로 인한 연결 실패 현상이 발생하게 되면 신뢰성을 보장할 수 없다. 이러한 현상을 막기 위하여 여러 개의 컨트롤러를 이용하여 스위치의 요청을 처리한다. 이 때 특정 컨트롤러에 과부하가 주어진 경우 다른 컨트롤러로 부하를 분배하는 알고리즘에 대한 연구가 지금까지 이루어져 왔으며, 본 논문에서는 특정 컨트롤러에 부하가 지나치게 적을 때 그 부하를 다른 컨트롤러로 전달 후 대기 상태로 전환하여 네트워크 자원을 더 효율적으로 사용하고 컨트롤러 구동에 필요한 에너지 또한 효율적으로 사용할 수 있는 방안을 제시한다.

지구 전체 표면적의 약 70%인 바다는 석유를 포함한 각종 수산자원이 풍부하지만 인간은 바다로 접근하기 위해 파도, 태풍 등의 날씨에 절대적인 영향을 받기 때문에 쉽게 접근하기 어렵다. 이 경우 해양 관련 정보를 얻고 분석 및 활용하기 위해 IoT (Internet of Things)의 기반 기술인 센서네트워크를 사용할 수 있다. 하지만 바다에 센서네트워크를 적용하기 위해서는 파도, 태풍을 포함한 염분 등을 충분히 고려해야 한다. 게다가 수중 통신을 사용할 경우 수중에서는 전파를 사용할 수 없기 때문에 음파와 같이 수중에서 통신이 가능한 방법을 선택해야 한다. 따라서 본 논문에서는 해양센서네트워크 기술의 현장 적용을 위한 고려사항에 대해 논의하고, 실제 가두리 양식장에 설치 운용한 사례를 소개한다.

ICT 및 연구관리환경의 다변화와 발전방향에 비추어, 연구망을 효율적으로 운영관리하기 위한 시스템의 구현 및 운영환경을 NFV기반으로 구축하고, 발전하기 위한 NFVI 구성방안을 연구하고자 한다.

네트워크 간의 최적의 경로할당을 통하여 최종단의 사용자간에 원하는 연결성을 제공하는 것은 서비스 제공자에게 중요한 일이다. 본 논문에서는 다중 도메인 환경에서 기존의 라우팅 프로토콜에서 고려되던 제한적인 요소들 외 트래픽 엔지니어링을 지원하기 위한 프로토골을 설계 제안하고자 한다.

통신 미들웨어는 통신 개체들간의 연동 시뮬레이션 및 대규모 통신을 목적으로 개발되었으며 이는 국방용 대규모 시뮬레이션인 L-V-C(Live-Virtual-Constructive) 연동에 사용된다. L-V-C 연동을 위해서 L 체계에서 사용하는 미들웨어인 DDS와 V-C 체계에서 사용하는 미들웨어인 RTI의 연동을 하여 이기종간 미들웨어 연동을 구현하였다. 각 미들웨어들은 통신 품질을 보장하기 위해서 QoS(Quality of Service) 기능을 제공한다. 이종 미들웨어의 연동 시 상호간의 통신 품질을 유지하기 위해서 미들웨어간의 QoS 호환이 필요하다. 이를 위하여 각 미들웨어간 QoS 설정을 비교하였으며, 이를 구현하였다.

우리나라는 현재 코엑스, 백화점 같은 대형 건물들이 늘어나고 있다. 대형 건물은 실내 구조가 복잡해서 방문하는 사람들이 원하는 길을 찾기 어렵다. 기존 실외에서 길을 찾아주는 네비게이션의 발달은 단말기와 스마트폰의 발달과 함께 성장하였고, 모든 사람들이 사용할 수 있는 대중적인 서비스다. 하지만 기존 네비게이션에 위치 측정 방법인 위성 GPS신호는 실내에서는 사용이 불가해 실내 위치 측정을 위해 Wi-Fi, Beacon, Magnetic Field등 다른 기술을 사용하여 실내 위치 측정을 해야 한다. 그중에서도 이미 설치되어 있는 것을 사용하기 위해 Wi-Fi의 신호 값인 RSS값을 활용하였고, 일정하지 앉은 RSS값을 Kalman Filter와 EH Filter로 보정하여 정확한 실내 위치 측정이 된다는 것을 실험을 통해 보였다.

최근 악성코드의 유포 동향을 살펴보면 APT 공격이 많다. 본 논문에서는 악성코드 은닉사이트를 통하여 악성코드가 유포되는 과정과 그 과정에서 공격자가 침투하는 경로나 대표적인 취약점들에 대하여 설명하고 그에 대한 대응책에 대하여 논하고자 한다.

다양한 임베디드 플랫폼 및 모듈이 개발됨에 따라 최근 많은 IoT 어플리케이션은 Raspberry PI 또는 Arduino등의 메인 플렛폼을 기반으로 무선 모뎀을 UART등으로 연결하여 활용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 범용 플렛폼에서 활용되는 RF 모듈에서의 저전력 전원관리 기법을 제안하고 실험을 통해 제안 기법의 성능의 우수성을 입증한다.

자율 주행 로봇의 기본적인 기능에는 위치 추정 기능과 무선 통신 기능이 포함된다. 이미지 센서를 이용하여 로봇의 이동 위치를 추정하고, 무선통신은 ZigBee를 적용하였다. 본 논문에서는 자율 주행 로봇의 이동 위치 정보를 이미지센서를 이용하여 데이터를 취득 후 마우스 알고리즘을 통해 이동 데이터로 환산하였으며, 이동 데이터를 ZigBee통신을 통해 서버와 실시간 통신을 하였다. 이를 통해 로봇의 이동 정보를 실시간으로 취득할 수 있는 실내형 로봇 위치 추정 시스템을 구현하였다.

최근 가전제품, 모바일 장비, 웨어러블 컴퓨터 등의 IoT 분야에서 센서 정보를 주고 받는 직렬 통신 방식이 사용된다. 기존의 SPI와 I2C 직렬 통신 방식은 클럭과 데이터 2개의 핀을 사용하여 비교적 빠른 속도로 데이터를 전송하는 방식이다. 사용되는 사물들이 점차 작아지고, 데이터 전송 정보의 양이 적어지면서 전송 속도보다는 하드웨어의 단순화가 중요한 설계요소가 되는 응용분야가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 단일 핀을 사용하여, 데이터를 직렬로 송 수신하는 회로를 설계하고 FPGA로 구현하였다. 제안된 단일 핀 직렬 통신 프로토콜은 적은 양의 데이터를 저속으로 통신하는 IoT 제품에 적합하다.

전체 에너지의 20% 가량을 차지하는 전기 에너지의 경우, 사용량의 증가로 그 소비를 절감하기 위한 대책 마련이 시급한 실정이다. 따라서 한정된 에너지 자원에 대한 보다 높은 효율의 사용 방법의 대기 전력 절감 시스템의 개발이 이루어지고 있다. 실제 사용되지 않지만 소요되는 전력을 대기전력이라 하며 대기전력을 줄이는 것이 가장 효율적인 에너지 절감 대책이다. 따라서 본 논문에서는 송신부와 수신부로 구성된 대기 전력 제어 시스템을 구현하였다.

실내형 자율 주행 로봇에서의 가장 중요한 기술력은 IGS(indoor GPS System)라 할 수 있다. 재난로봇이나 정찰로봇, 경계로봇등 새로운 로봇의 영역이 늘어남에 따라 실내에서 로봇을 안전하게 구동시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 GPS를 사용할 수 없는 실내에서, LED 조명으로 통신이 가능한 가시광통신은 실내위치 정보를 정밀히 파악하기에 적합하다. 이에 가시광통신을 이용하여 LED 조명별 기준위치를 파악하는 서로 다른 16진수의 데이터를 전송하고, 그 위치를 파악하여 LED 조명의 위치를 식별할 수 있음을 확인한다. 이러한 실험결과를 통하여 가시광통신을 이용해 실내형 자율 주행 로봇의 실내 위치 추정 시스템을 제안한다.

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원으로 동작하므로 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 기법이 무선 센서 네트워크 설계에 있어 매우 중요한 요소이다. 센서 노드들의 에너지 효율을 개선하기 위한 다양한 방법 중 클러스터링 알고리즘에 기반 한 계층적 라우팅 방법이 무선 센서 네트워크의 성능과 수명을 증가시키기 위해 효과적인 기술임이 알려지면서 다양한 접근법이 제시되고 있다. 클러스터 기반 아키텍처에서 클러스터의 부하 균형을 위한 효율적인 군집 모델은 게이트웨이와 센서 노드의 수명을 증가시켜 전체 네트워크의 성능을 향상 시킨다. 본 논문에서는 네트워크의 수명과 에너지 효율성을 높이기 위해 새로운 부하 균형 군집 모델을 제시한다. 또한 최적해를 보장하는 분기 한정 알고리즘을 설계하고 이를 이용해 다양한 조건에서 기존에 제시된 부하 균형 군집 모델과 실험하고 성능을 비교한다.

Ad Hoc 네트워크는 단말간 채널 경쟁을 통해 데이터 패킷을 전송하는 DCF(Distributed Coordination Function)에 기반을 둔다. DCF는 단말의 수가 많아질수록 충돌 확률이 증가하여 성능이 급격하게 감소한다. 성능 향상을 위해 DPCF(Distributed Point Coordination Function) 방법이 제안되었다. 이 방법에서 단말은 기본적으로 DCF로 동작하고 채널 접근 권한을 얻었을 때 이웃 단말들에게 PCF(Point Coordination Function)를 이용하여 채널 경쟁 없이 데이터 패킷을 전송하도록 한다. 그러나 이 방법은 히든 노드 문제를 더 가중시키고 데이터 패킷이 없는 단말도 폴링을 하기 때문에 채널 낭비를 초래한다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCF로 동작할 때 전송 범위 내 모든 단말이 아닌 제한된 영역에 있는 단말을 대상으로만 동작한다. 또한 데이터 패킷이 있는 단말에 대해서만 폴링을 수행한다. 이를 통해 제안된 방법은 Ad Hoc 네트워크에서 충돌 확률을 낮추고 성능을 향상시킨다.

IEEE 802.11e EDCA(Enhanced Distributed Channel Access)는 4개의 AC(Access Category)를 이용하여 트래픽에 따른 우선순위를 부여하고 QoS(Quality of Service)를 제공하기 위해 표준화되었다. EDCA는 이진 백오프 알고리즘을 갖는 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 방법을 이용한다. EDCA에서 패킷 전송에 실패할 경우 경쟁 윈도우 값은 두 배씩 증가 되고, 성공할 경우에는 최소 경쟁 윈도우 값으로 초기화된다. 따라서 경쟁 윈도우 값이 최적의 값을 유지하지 못해 많은 패킷 충돌을 야기하여 네트워크 성능을 감소시킨다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 제안된 논문에서는 패킷 전송 성공 후 경쟁 윈도우 값을 최소 경쟁 윈도우 값이 아닌 채널 혼잡 정도에 따라 계산된 값으로 설정한다. 그러나 이 방법은 트래픽 종류와 상관없이 같은 방법으로 동작하기 때문에 트래픽 종류에 따른 차별적 QoS를 보장하지 않는다. 또한 계산된 경쟁 윈도우 값은 현재 값에 비해 상대적으로 낮은 값을 갖기 때문에 여전히 높은 충돌율을 갖는다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 방법에서는 네트워크의 혼잡 정도를 잘 반영하기 위한 새로운 경쟁 윈도우 계산 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 알고리즘은 트래픽 종류에 따른 QoS 보장을 위해 트래픽 종류에 따른 차별화 파라미터를 이용한다.

IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜은 이진 지수 백오프 방식을 사용한다. 단말은 데이터 전송 전에 충돌을 피하기 위해 일정한 시간동안 채널 휴지(Idle)를 기다린다. 데이터 전송이 성공하면 경쟁 윈도우 값을 두 배로 증가시키고 실패하면 최소 값으로 초기화 한다. 이를 통해 DCF는 충돌을 회피하지만 단말의 수가 증가함에 따라 충돌율은 증가하고 전체 네트워크 성능은 저하된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 예약 방식을 통한 데이터 전송 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 채널 시간을 예약 구간과 경쟁 구간으로 나눈다. 기본적으로 경쟁 구간에서 단말들은 DCF와 마찬가지로 경쟁 방식을 통해 데이터를 전송할 때 예약 구간에 대한 채널 예약을 AP에게 요청한다. 또한 예약 구간에서 데이터를 전송한 단말은 다음 예약 구간에서의 예약을 요청한다. AP는 채널 예약을 수행한다. 채널 예약에 성공한 단말은 예약 구간에서 비경쟁 방법으로 데이터 패킷을 전송한다. 따라서 DCF의 충돌율을 낮추고 전체적인 네트워크 성능을 향상시킨다.

IEEE 802.11 무선 랜은 단말들 간의 채널을 공유하기 위해 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance) 기반의 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜을 제공한다. DCF는 네트워크상의 단말수가 증가할수록 충돌 확률이 증가하여 전체적인 성능 감소를 야기한다. 이는 네트워크에 있는 모든 단말이 동시에 채널 경쟁을 하기 때문이다. 충돌 확률을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 단말을 여러 그룹으로 나누고 각 그룹에 속하는 단말들간 채널 경쟁을 수행하는 가상 그룹 방법이 제안되었다. 그러나 가상 그룹 방법은 각 단말이 독립적으로 그룹 수를 결정하고 자신이 어느 그룹에 속해 동작할지 결정한다. 따라서 단말마다 서로 그룹 수가 다를 수 있고 단말이 하나도 포함되지 않은 그룹이 존재할 수 있다. 즉, 가상 그룹 방법은 단말간 공평성 문제가 있고 오동작 가능성이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 비지톤과 타이머를 이용하여 단말간 동기화를 맞춰 그룹 수 및 자신의 그룹 번호를 독립적으로 결정하는 방법을 제안한다. 그룹 수는 현재 채널 경쟁 수준을 고려하여 결정한다. 단말들의 그룹화를 통해 충돌확률을 줄이고 네트워크 성능을 향상시킨다.

본 논문에서는 이동 물체의 연속 위치 추적을 위한 무선 저전력 기저대역 모뎀을 설계 및 구현하였다. 설계된 모뎀은 단일 하드웨어로 16칩 및 32칩 대역확산을 통해 900MHz 대역 및 2.4GHz 대역을 동시에 지원하며, 250Kbps 이하 가변전송률 전송을 통해 다양한 통달거리 지원이 가능하다. FPGA 기반 구현 결과, 설계된 기저대역 모뎀은 8,010 Slice, 20,672 Slice LUT, 25,512 Flip Flop, 18Kb Block RAM으로 구성되었음을 확인하였다.

본 논문에서는 FD-TLM 알고리즘의 원리를 소개하고 기존 FD-TLM이 가지는 많은 Computing 시간과 메모리 사용량 필요로 하는 단점을 극복하는 Hybrid Node를 적용한 FD-TLM 알고리즘을 소개한다. 새롭게 소개하는 Hybrid Node FD-TLM은 기존 FD-TLM과 비교해 동일한 결과값을 가질 수 있으면서도 기존 대비 시뮬레이션 시간과 메모리 사용량을 절반 이하로 줄일 수 있다.

해상 교통 관제를 함에 있어서 선박간의 충돌 사고를 미연에 방지하기 위해 관제사의 의사 결정을 도울 수 있는 기술들이 많이 개발되고 있다. 관제 시 선박간의 충돌 위험을 판단하고 사고를 미연에 방지하기 위해, 관제사들이 가장 빈번하게 사용되는 기능이 CPA와 거리/방위각 측정기능이다. 하지만, 기존 해상관제 시스템들은 이러한 기능들이 독립적으로 구성되어 있어, 관제사들의 신속한 업무 처리를 방해할 뿐만 아니라, 관제사의 업무 피로도를 종종 증가시킨다. 본 논문에서 제안한 방법은 관제사 설문조사를 통해 수렴된 내용을 토대로 기존의 CPA, 거리/방위각 측정 기능을 보완하여 CPA 계산 시 선박 조우 정보를 제공하고, 관제사로 하여금 충돌예상 선박들에 대해 신속한 초동 조치 지시를 가능하게 한다.

본 논문에서는 비콘이 송출한 블루투스 신호의 RSSI를 이용한 근거리 측도에서, 어떠한 조건에서 상대적으로 안정적인 양상의 거리 측도가 이뤄질 수 있는지 분석하였다. 실험 결과, 비콘 신호 송출 각도 조건이 수직 배치일 때와 Tx-Power 조건이 3.5m일 때 실제 거리와 측정 거리가 근접하고, 상대적으로 안정한 양상의 거리 측도가 이뤄졌음을 확인하였다. 본 실험 결과를 바탕으로 근거리 측도가 필요한 서비스에 적용할 수 있으며, 고정 계측 최적조건을 이용하여 향후 동적 계측 연구에 활용할 수 있다.

최근 사물인터넷 환경은 다양한 서비스 개발로 인해 동일 지역 내에 다양한 서비스 디바이스로 구성된 네트워크가 형성되어 있다. 이런 네트워크 환경은 효율적 서비스 제공을 위해 스스로 서비스를 인지하고 서비스 별 네트워크 구성 기법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Infra-less IoT 환경에서의 Self-Organization Network (SON) 기반 서비스 지향형 IoT 네트워크 구성 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 제공 시 필요한 네트워크 시그널링을 최소활 할 수 있는 기법으로 활용될 수 있다.

사용자들을 인증하기 위한 대표적인 프로토콜 중에 RADIUS(Remote Authentication Dial-In User Service)가 있다. 기존 RADIUS 서버는 클라이언트가 전송하는 request packet의 크기가 일정크기 이상이면, silently discard하는 프로세스를 수행한다. 하지만, 보안관련 속성이 계속해서 추가될 수 있는 XML방식의 request packet은 Larger packet으로 분류가 되면서 자칫, 패킷 크기로 인해서 인증실패가 될 수 있는 문제가 있다. 본 논문에서는 RADIUS 프로토콜이 전송방식으로 TCP 프로토콜을 사용한다는 가정 아래, 4096옥텟 이상의 패킷(Larger Packets)을 처리하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

SDN은 네트워크 장비의 control plane과 data plane을 분리하고, 중앙의 컨트롤러를 통해 네트워크를 제어한다. 네트워크 운영에서 monitoring은 필수적인 요소이며, SDN 환경에서의 기존의 monitoring 방법인 OpenTM은 in-band network 환경을 고려하지 않았다. 본 논문은 in-band network 환경에서 hop-count와 정확도를 고려하여 높은 정확도를 유지하면서도 네트워크 부하를 줄일 수 monitoring 방법을 제안한다.

사용자는 자신의 주변상황에 대한 정보를 수집 및 공유하기 위하여 SNS, 포탈사이트 및 커뮤니티를 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 특성을 고려한 지역정보 수집 아이디어와 방법론을 제시한다. 또한 각각의 웹 시스템의 데이터를 수집하여, 광범위한 지역정보를 마이닝을 수행하고 가공해내는 시스템을 제안한다. 이를 위해 해결해야하는 이슈는 다음과 같다. 각 웹시스템의 문서들은 운영 체제에 따라 인코딩이 달리 사용되는데, 흔히 발생되는 오류 중 하나인 문자깨짐 현상이 그 예이다. 해결방법으로써 문서가 작성된 운영체제의 인코딩정보를 획득해야하며, 이 정보는 서버에서 제공하는 헤더정보에 명시되었거나 문서내에 내장되어 있다. 하지만 일부 웹사이트는 인코딩 정보를 제공하지 않으며, 국가별 인코딩이 다르기 때문에 이를 알기 쉽지않다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝에 앞서 웹서버에서 제공하는 웹페이지를 읽어들여 인코딩정보를 획득하고, 문자의 깨짐없이 표시할 수 있도록 시스템을 구축하기 위해 Response Header, HTML의 meta tag 및 읽어드린 문서의 BOM(Byte Order Mark) 정보 및 인코딩 패턴을 통해 인식하도록 하여 글자 깨짐을 완하하도록 시스템을 설계하였다.

미래 NCW의 핵심은 전투상황에 대한 정보를 데이터 특성에 따라 얼마나 신속 정확하게 공유하느냐가 중요하다. 이를 위해 대한민국 육군은 다양한 개인병사부터 합참에 이르기까지 각종 상황인식과 지휘통제에 필요한 데이터를 수집, 종합, 타격하는 체계를 구축하고 있다. 하지만, 통신장비와 전장단말기가 분리되어 있음에 따라 운용상 많은 제한사항이 있다. 이를 극복하기 위해 통신장비와 전장단말기를 통합하는 형태의 통합형 단말기가 강구되고 있으며, 이는 개인병사체계 및 무인지상감시 센서 등에서 개념 연구가 되어지고 있다. 하지만, 가장 중요한 부분인 데이터 송수신에 대한 최적의 방안이 미정립되어 있음에 따라 본 연구에서는 전송지연시간 단축 및 재전송 알고리즘 개선 등을 통한 효율적인 전송방안을 제안하고, 이를 시험을 통해 검증함으로써 미래 통합형 전장단말기의 데이터 전송관련 설계 방향을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 스마트폰에서 사용되는 여행지 소개 어플을 개발하여 여행을 좋아하는 많은 사람들에게 효율적인 여행정보를 알려줌과 동시에, 테마별(연인, 가족, 캠핑, 휴양지 등)로 국내 여행지에 관한 다양한 컨텐츠를 제공해주기 위해 이를 요약 정리해주도록 설계 및 구현하였다. 기존에 개발되어 사용되고 있는 유사한 어플은 개발자가 서버에 저장해 놓은 내용만 볼 수 있고, 어플 이용자가 저장하고 싶은 내용을 저장할 수 있는 기능이 없다는 단점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 어플은 이용자가 여행지 및 여행정보를 추가할 수 있고, 카테고리별로 분류한 후 저장하여 볼 수 있고, 게시판을 통해 이용자 상호간에 정보교류가 가능하다는 장점이 있다. 본 어플을 설치하여 활용한다면 언제 어디서든지 여행관련 정보를 편리하게 습득하여 효율적으로 여행을 즐기는데 큰 도움을 받을 수 있을 것으로 기대한다.

최근 급격히 증가한 모바일 기기로 인하여 발생되는 데이터/제어 트래픽은 LTE/EPC 네트워크에서 중앙에 과다한 트래픽 수용문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 기존의 Centralized Mobility Management(CMM) 기반의 LTE/EPC 네트워크에서 Mobility Anchor 역할을 수행하는 Packet Data Network Gateway (P-GW)에서는 데이터 트래픽 과부하가 발생한다. 또한 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 LTE/EPC 네트워크에서 분산된 Mobility Anchor 역할을 수행하는 PDN Edge Gateway (P-EGW)에서는 제어 트래픽의 과부하가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 CMM 기반과 DMM 기반을 결합한 새로운 Software Defined Network (SDN) 기반의 LTE/EPC 네트워크 이동성 관리 기법을 제안한다. 이를 위하여, P-EGW를 네트워크 내에 분산 배치하고 중앙에 P-GW를 배치한다. SDN 컨트롤러는 EPC의 역할도 수행하며 UE의 이동성에 따라 적절한 CMM 기법과 DMM 기법을 이용하도록 하는 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 새로운 LTE/EPC 네트워크 구조와 기존의 CMM기반의 LTE/EPC 네트워크 구조, DMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 구조를 핸드오버 지연시간과 데이터 전송시간 측면에서 성능 비교 분석을 한다.

스마트폰의 보급과 소프트웨어 개발기술의 발전으로 다양한 어플리케이션이 출시되고 사용되어지고 있다. 특히, 스마프폰을 통해 모바일 쇼핑뿐 아니라 개인간 거래가 활성화되고 있다. 하지만 사용자가 많아지면서 인터넷 사기 범죄도 증가하고 있는 추세이다. 사용자간의 교류가 많은 어플리케이션은 인증이 중요하다. 본 논문에서는 스마트폰 어플리케이션에서 활용하는 인증의 종류를 알아보고 모바일 중고 거래 어플리케이션의 사용자 인증의 종류와 신뢰도 측정방법을 비교 분석하고, 문제점을 파악하였다.

스마트폰이 과거 수년 사이에 급격하게 확산됨에 따라 LTE망 운영자들은 많은 모바일 데이터 트래픽 용량에 대처하기 위해 노력하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 LTE/EPC 네트워크에서 집중화된 제어 평면과 분산된 P-GW를 지원하는 새로운 SDN 기반 분산 이동성 관리기법을 제안한다. 네트워크 성능을 더욱 향상 시키기 위해, LTE 사용자들 사이에 교환되는 내부 트래픽을 위한 경로 최적화를 제안한다. 제안된 기법과 기존의 LTE/EPC 네트워크의 기법의 P-GW 데이터 처리 용량과 데이터 처리 수 측면에서 성능을 비교함으로써, 제안된 기법이 LTE/EPC 코어 네트워크의 확장성을 증가시키는 효율적인 방법임을 보여준다.

현대 사회에서는 휴대성이 높은 스마트폰으로 많은 것들을 할 수 있지만 스마트폰에서 문서를 작성하거나 수정하는 등의 기능을 사용하기에는 아직 무리가 따른다. 또한 시용자의 컴퓨터에 저장된 정보를 밖에서 이용해야 할 경우, 사전에 미리 클라우드 서비스에 업로드하거나 다른 사람들의 손을 빌려야 하는 불편함이 존재한다. 이에 대한 방안으로 소형 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하여 사용자가 공간의 제약 없이 원하는 장소에서 자신의 컴퓨터로 접속할 수 있게 하는 방법을 기술하고 있다. 사용자는 자신의 컴퓨터에 원격으로 접속하는 주요 기능 뿐 아니라 라즈베리파이에서 기본적으로 실행 가능한 인터넷을 이용할 수도 있으며, 내부 저장 공간에 자신의 데이터들을 담을 수도 있는 기능 또한 사용할 수 있다. 또한 다른 원격 접속 하드웨어보다 경제성에서 우월한 면을 보이며, TFT(thin Film Transistor)를 이용하면 별도의 모니터나 키보드, 마우스 없이도 간편하게 이용할 수 있기 때문에 휴대성이 용이하여 유무선 인터넷이 되는 어느 장소에서도 이용할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 스마트폰 보안방식중 하나인 잠금패턴 방식에서 사용자가 즐겨 사용하는 프로그램을 설정한 후 바로가기가 가능하도록 하며 휴대폰을 사용하기 어려운 상황에 간단한 문자메시지를 보낼 수 있는 앱을 개발한다. 이 앱의 특징은 잠금화면 상태에서 위젯 및 앱 실행이 가능하며, 기존 보안패턴방식의 보안성을 유지하고 사용자가 스마트폰을 더 빠르게 사용 할 수 있게 한 것이 특징이다.

최근 스마트 폰의 사용이 보편화 되어 생활은 편리해졌다, 하지만 스마트 폰의 사용으로 인해 남에게 폐를 끼치게 되는 상황 또한 종종 발생하곤 한다. 본 프로젝트는 이러한 상황 중 하나인 벨소리 문제를 예방하고자 GPS 기반의 스마트 폰 소리모드 전환 시스템을 구현하였다. 설정된 시간이 되거나 저장되어 있던 위치에 진입하면 자동으로 소리모드를 미리 설정한 진동 혹은 무음모드로 전환하고 해당 데이터에서 벗어나면 기능 실행 직전의 소리모드로 돌아가는 것을 가능하게 하였다.

최근 모바일 디바이스를 사용하는 인구가 점차 늘어남에 따라 생활 방식이 이에 맞춰 바뀌고 있다. 그 중 사람들의 구매 패턴은 컴퓨터에 한정된 것이 아닌 모바일 디바이스로 확대되었고, 인터넷 상점의 모바일 애플리케이션 역시 활성화되고 있다. 이러한 인터넷 상점 흐름에 따라 중고 상점 또한 모바일 애플리케이션 형태로 활발히 확산되고 있다. 본 논문에서는 사용자간의 직거래가 활발한 중고 상점에 초점을 맞추어 LBS를 활용한 안드로이드 기반의 중고 상점 애플리케이션을 구현하였다.

여가활동이 늘어나면서 레저 스포츠에 대한 관심도 늘고 있다. 하지만 레저 스포츠에 대한 정보를 접하기는 쉽지 않다. 스마트폰의 보급률이 높은 지금 스마트폰의 안드로이드 애플리케이션을 이용하여 사용자에게 레저스포츠에 대한 정보를 제공하고 애플리케이션은 암호화된 데이터베이스와 관리자용 웹페이지를 통해 실시간으로 애플리케이션을 관리함으로써 사용자에게 정확한 정보를 제공한다.

스마트 폰이 보급화 되면서 구인관련 앱이 많이 생겨나고 있다. 하지만 전공을 특화시킨 어플리케이션은 보급화 되어 있지 않은 상태이다. 본 논문은 대학생 및 이직을 원하는 사람들에게 전공 관련 기업의 정보를 제공하고, 자신의 능력에 맞는 기업을 소개해주는 방식으로 설계 및 구현을 하였다. 이 앱을 통하여 대학생 및 이직을 생각하는 사람들에게 많은 정보와 기회를 제공할 것으로 예상된다.

Bluetooth Low Energy 기술은 IoT 환경의 개인 영역 통신 시스템의 발달과 함께 저전력 근거리 통신 기술의 대표되는 기술로써 현재까지 에너지 효율을 우선시하여 개발되어 왔다. 하지만 홈 네트워크 환경이나 공공지역에서 서비스되는 음성안내 등의 환경에서 Bluetooth Low Energy 기술이 적용될 경우 Broadcast 형태의 음성 데이터 전달이 요구될 수 있으며, 이 경우 Bluetooth Low Energy를 포함한 대부분의 저전력 근거리 통신 기술에서는 Duty Cycle 등의 에너지 고효율 정책으로 인하여 Broadcast 데이터 수신에 대한 신뢰성이 보장되기 힘들기 때문에, 보편적으로 n-repetition 방식의 데이터 전달 방식을 적용하고 있다. 본 고에서는 이러한 n-repetition 방식의 데이터 전달에 대한 중복 송신에서 발생되는 에너지 소모를 개선시키고자 Nack 기반의 선택적 재전송 형태의 새로운 Broadcast 기법을 제안하며, 실험을 통하여 이에 대한 효율성을 검증하였다.

이 논문에서는 질병, 발정, 분만, 스트레스 등 이상상황에서의 가축 행동 및 생체 특성을 분석하고, 상황인식을 위한 무선센서 네트워크를 제안한다. 제안한 시스템에서는 다양한 센서를 이용하여 가축 운동량, 위치, 충격량, 고도, 가속도 체온 정보를 수집하여, 활동량, 군집도, 승가여부, 체온 등의 특성 정보로 가공되어 상황인식에 활용한다. 무선센서 네트워크는 전류소모량이 많은 축사환경정보 수집센서는 유선 통신으로 구현하고, 가축 행동 및 생체정보 센서는 저전력 통신이 가능하도록 설계하여 목걸이형 기구물 교체주기를 최대화하였다. 또한, 제안한 무선센서 네트워크는 가축의 이상상황 인식에 필요한 다양한 정보를 수집할 수 있어, 효율적인 가축관리를 통한 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

인구의 고령화와 생활패턴의 변화로 인하여 병원에 내원하여 진료를 받기가 힘들어졌다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해소하기 위하여 가정내 화장실에서 소변 내 pH수치를 측정하여 안드로이드 어플리케이션으로 자신의 건강상태를 모니터링할 수 있고, 서버에 측정한 pH수치를 저장하여 안드로이드 어플리케이션에서 조회할 수 있으며, 응급상황을 판단하여 대처할 수 있는 헬스케어 토일렛 시스템을 구현하였다.

본 논문에서는 주차장의 주차 공간 정보와 블루투스 비콘 정보를 활용하여 IoT 기반 스마트 주차정보 시스템을 구현하였다. 주차장의 주차 센서는 주차 정보를 실시간으로 서버에게 전달하며 차량 운전자는 스마트폰 앱을 실행하고 주차장에 진입한다. 스마트폰은 그 주차장의 블루투스 비콘 신호를 이용하여 주차 위치를 자동으로 인식하며 주차하려는 층의 주차 정보를 한눈에 확인할 수 있다.

우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.

최근 사물인터넷이 빠른 속도로 발전할 것으로 예측됨에 따라서, 서비스들은 사용자들에게 제공되기 위해서 작은 디바이스부터 거대한 디바이스들간의 임베디드 디바이스의 발전과 센서 허브와 같은 보조 프로세서의 발전을 통해, 서로 연결되고 있으며, 사용자들을 위해 지금보다 더 정확하고 신뢰할 수 있는 맞춤형 사물인터넷 서비스를 제공하기 위한 개발의 필요성이 대두되고 있다. 효과적인 서비스 구축을 위한 기법들로 하위 디바이스 계층의 수준과 상위 어플리케이션 계층의 수준을 서로 구분 지을 수 있도록 서비스 지향형 컴퓨팅 방식을 사용하는 여러 계층 구성의 계층적 추상화 접근 방법이 소개되고 있지만, 사용자들에게 더 정확하고 신뢰할 수 있는 서비스를 구축하는 것은 여전히 다양한 이슈가 존재한다. 본 논문에서는 서비스 객체의 단방향 그래프 구성 기법을 적용하여, 효과적이고 신뢰할 수 있는 사물인터넷 서비스 구성을 위하여 서비스 오브젝트를 단방향 그래프 자료구조로 구성한 새로운 형태의 IoT 미들웨어 구조를 제안한다. 또한, 새로 제안된 미들웨어 구조상에서의 사용자의 사용 시나리오 및 시스템 성능상의 이점을 분산 시뮬레이션을 통하여 증명한다.

스마트폰의 많은 보급으로 인하여 어플리케이션 또한 다양해졌다. 그리고 큐브라는 퍼즐 자체로는 많이 알려져 있다. 이 어플리케이션은 큐브라는 퍼즐을 접해보지 못한 사람들은 맞추지 못한다는 단점을 해결하고자 공식이 아닌 화면에 띄워 보다 쉽게 맞출수 있는 어플리케이션이다.

모바일 기기의 특성 중 하나인 제한된 전력은 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 이러한 전력 문제를 해소하기 위해 다양한 모바일 저전력화 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 전력 측정이 정확하지 않으면 저전력화 연구에 치명적인 오류를 가져올 수 있기 때문에 정확한 전력 측정은 다른 연구들의 근본이 된다고 할 수 있다. 이를 위해 포터블 전력 측정 장비(Portable Power Measurement and Analysis tools, PPAM)를 개발하였다. 그러나 포터블 전력 측정 장비는 높은 샘플링 주파수로 인한 방대한 양의 데이터를 텍스트로 출력한다. 이 데이터를 보다 효과적으로 분석하기 위해 본 논문에서는 데이터의 간소화와 시각화 등의 2가지 요구사항을 도출하였으며, 이를 충족하는 모바일 소프트웨어의 상태별 전력 소모 분석을 위한 뷰어 개발을 하였다. 이 뷰어를 사용함으로써 연구자는 소모 전력 데이터를 보다 직관적이며, 효율적으로 분석이 가능하다. 향후 이 뷰어는 포터블 전력 측정 장비와 함께 소프트웨어의 저전력화 연구에 도움이 될 것이다.

대표적인 위치기반 기술인 GPS는 건물 내부와 같이 실내에서의 위치추정이 거의 불가능하다. 따라서 실내 측위의 방안으로 BlueTooth 4.0LE 기반의 장치인 비콘(Beacon)을 활용하여 실내 GPS의 역할을 수행하도록 하는 기법이 활용되고 있다. 그러나, 비콘의 거리측정에 사용되는 RSSI의 문제점으로 인해, 위치추정의 정확도가 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개선된 위치선정 알고리즘을 통하여 오차율을 줄여, 정밀한 위치 추정이 가능한 알고리즘을 제안하였다.

지속가능한 모바일 상황인지 서비스를 위한 효율적인 전력 사용에 대한 연구가 요구된다. 모바일 상황인지 서비스에 대한 전력소비 연구를 위해서는 모바일 상황에 맞는 전력 측정 및 분석 도구가 요구되며, 모바일기기 내부의 다양한 모듈의 동작에 대한 관찰이 가능해야 한다. 하지만 기존의 전력측정 도구의 경우 센서동작에 대한 모델링에 대해 ON/OFF 와 같은 간단한 모델로 정의하여, 전력의 원인이 되는 센서모듈의 동작에 대한 정보를 얻기 어렵다. 이에 본 논문에서는 GPS 모듈을 대상으로 안드로이드 API 계층에서 명시하는 모듈의 동작을 바탕으로 GPS동작정보를 기록하는 전력측정도구를 제안하였다. 제안된 전력측정도구를 이용하여 상용 내비게이션 애플리케이션의 실행에 따른 전력소모를 측정하였으며, API에 명시된 GPS 모듈의 동작상태들의 변화를 확인하였다.

사용자의 위치기반 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 보행자의 현재 이동경로와 위치를 나타내는 '보행자 항법 시스템(PDR, Pedestrian Dead Reckoning)'에 관한 많은 연구들이 진행 중이다. 보행자 관성 항법 시스템은 IMU를 통해 데이터를 수신하여 각속도와 가속도 값을 구하고, 이 값을 토대로 사용자의 속도와 위치를 추정 한다. 또한 Zero-velocity(영속도)검출을 통해 누적되는 오차를 보정한다. 지금까지 대부분의 보행자 관성항법 시스템의 성능평가는 보행속도가 느리고 제한적인 상황에서 수행되었다. 하지만 이러한 상황은 보행자의 실제 보행상태를 반영하지 못한다. 본 논문에서는 다양한 보행속도에 따른 관성 항법 시스템의 성능을 실험하고 결과를 분석한다.

PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.

모바일 응용 어플리케이션의 규모가 점점 늘어남에 따라서 하나의 모바일 어플리케이션을 개발할 때에도 큰 프로젝트 그룹이 형성되어 다수의 개발자가 동시에 개발을 진행하게 된다. 본 논문에서는 안드로이드 모바일 응용 어플리케이션 개발환경을 웹을 통해서 다자간 공유 형식으로 개발할 수 있는 통합 개발환경을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 통합 개발환경을 이용하면, 웹 브라우저를 통해서 프로젝트 개설, 버전 관리, 공유 및 동기화를 할 수 있어서 어느 환경에서든 웹을 통해서 그룹화하여 모바일 어플리케이션을 개발 할 수가 있다.

본 논문에서는 가속 센서의 데이터로부터 얻은 정보를 특정 알고리즘을 통해 3D 공간상에서 좌표를 매핑(Mapping)하는 3D 마우스를 제안한다. 손의 움직임에 따라 변화하는 가속도 값을 블루투스 통신을 사용하여 모바일 디바이스(Mobile Device)로 전송한다. 본 논문에서 제안하는 3D 마우스는 손에 든 가속도 센서 데이터를 사용하여 손이 움직이기 전의 위치를 기준으로 가속도 데이터를 토대로 움직인 후의 위치를 추출하여 3D 공간 상에서의 마우스를 구현하였다. 10명의 사용자에게 마우스를 동일한 시작점에서 정해진 목표지점까지 움직이도록 실험해 본 결과 평균 2.23번 만에 성공하였다.

최근, 웨어러블 디바이스의 발달로 센서를 활용한 애플리케이션의 분야가 점점 확대되고 있다. 웨어러블 디바이스의 가속도, 자이로 센서를 이용한 걷기, 달리기 등의 행위 판단이 가능해졌다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 스마트폰과 웨어러블 디바이스, 두 가지를 활용해 신체 및 손의 특정 행동을 수직, 수평 성분 추출과 데이터마이닝 툴을 이용해 분석한다. 이를 통해 특정 행동의 패턴 판단을 방법을 제시한다.

현재 방송 시스템은 서버-클라이언트 방식을 사용한다. 서버-클라이언트 구조는 방송 영상이 항상 서버에 업로드 되고 클라이언트에 서비스해주는 방식이다. 이러한 시스템의 문제점은 서비스가 많아질수록 네트워크가 혼잡해진다는 것이다. 본 논문에서는 방송 솔루션으로서 방송자 단말PC에 소형의 서버를 구축해서 클라이언트에게 스트리밍 하는 시스템을 연구해 네트워크 혼잡을 최소화하고 효율적인 방송을 할 수 있는 방송 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 다수의 공중무인기로 구성된 이동센서네트워크를 이용하여 유해 지역 또는 인력 접근이 제한된 지역 감시를 고려한다. 공중무인기는 기존 무인기와 달리 이동 제약이 적으며 기동성이 뛰어나 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 그러나 다수의 공중무인기를 이용하여 센서네트워크 구축할 경우 지상 관제센터의 한정된 자원으로 인해 개별 공중무인기 제어에 한계가 있다. 따라서 최소한의 중앙 제어를 통한 신속한 네트워크 구축, 관심 지역으로 위치 이동 그리고 자율적 협업을 통한 센싱커버리지 최대화를 위한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 공중무인기의 제한된 센싱 거리와 통신 거리를 바탕으로 다수의 공중무인기를 이용한 가상력 기반 협력 감시 네트워크 구성을 고려한다. 또한 시뮬레이션을 통해 관리자의 별도의 제어 없이 다수 공중무인기의 자율 감시 네트워크를 구축과 지역 감시가 가능함을 보인다.

최근 IT 기술의 발전으로 가장 보편화 되고 있는 첨단기기는 스마트폰이다. 길을 걸으며 스마트폰을 사용하는 사람들이 늘어나고 이러한 행위는 보행자 자신의 안전에도 크게 위협적인 요소가 될 수도 있지만 자칫 주변 사람들에게까지 돌이킬 수 없는 결과를 초래할 수도 있다. 본 논문에서는 사람들의 안전한 생활을 위한 지능형 신발을 설계한다. 설계한 신발은 사람들에게 편리하고 유용한 장애물 감지 및 알림 시스템을 설계하기 위해 초음파 센서와 진동 센서 그리고 LED를 이용한다. 또한 모바일 어플리케이션(Mobile application)을 개발하여 활용도를 높인다. 초음파 센서는 마이크로 프로세서에서 장애물과의 거리를 계산한다. 진동 센서는 초음파 센서에서 계산한 거리가 특정거리(IM-4M) 이내이면 신호를 받아 진동 센서 혹은 LED가 동작해 사람에게 장애물이 있다고 알려준다. 모바일 어플리케이션(Mobile application)은 신발이 스마트폰과 일정거리 이상 멀어져 블루투스(Bluetooth)가 끊기면 알림을 해줌으로써 분실 방지를 해주고. 신발의 각 기능들을 제어하도록 해준다. 또 장애물과의 거리가 얼마나 남았는지를 확인할 수 있는 기능도 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 장애물 감지 및 알림 기능은 사람들에게 안전을 보장해주고 저비용으로 구현 가능한 장점이 있다.

여행에서 스마트 폰을 활용하는 경우가 일반화되어 있지만, 대부분의 여행 애플리케이션들은 여행을 테마별 혹은 특정 지역 중심으로 여행객들의 관심 여행지를 추천만 해주는 형태가 대부분이다. 그러나 대부분의 여행객들은 여행 일정을 만드는데 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 따라서 본 연구는 사용자가 원하는 코스를 계획하여 좋은 관광명소, 숙박시설을 최소 경비와 최소 시간으로 여행을 할 수 있게 서비스를 제공한다.

국내 한 가구 당 차량 한대 이상을 보유하고 있을 정도로 차량이 보급화 되면서 차량에 관심이 높아지고 있다. 이와 더불어 차량의 유지비용 절감 및 교통사고 예방 등 차량과 관련된 여러 가지 서비스가 이슈로 떠오르고 있다. 차량 제조사들은 텔레매틱스 및 커넥티드 카 서비스 등 여러 가지 서비스를 제공하고 있으나, 커넥티드 카 모듈이 장착된 차량 전용 서비스로만 제공되며, 모듈을 장착하기 위해서는 고가의 비용을 지불해야만 한다. 본 논문에서는 범용적으로 사용 가능한 IoT 디바이스 기반 운전습관 분석 및 추천 시스템을 제안한다.

저전력 블루투스(BLE, Bluetooth Low Energy)를 이용해 사람이나 사물의 위치를 파악하는 근거리 무선 통신 기술을 제공한다. 과거에는 GPS로 건물 밖의 이동 데이터만 확인 가능 했다면, Beacon은 실내에서의 객체 이동 위치 데이터와 이동 경로를 측정 할 수 있는 기술이다. 본 애플리케이션에서는 BLE를 통한 비콘셀이 항시 ID를 주변으로 뿌리고, 이를 인식한 단말기가 수신한 ID를 통해 Beacon 서비스 서버에 접속하여 정보를 받는 방식으로, Beacon이 설치된 장소에서 특정 범위 안에 있는 단말기기는 Beacon 서버를 통하여 관광지의 정보 서비스를 제공한다.

이 논문에서는 사용자 위치 설정에 따른 위치 기반 어플리케이션 추천 서비스를 제안한다. 현재 스마트폰의 사용은 일상화되어 있으며 스마트폰 사용자 대부분은 많은 어플리케이션을 설치하여 이용하고 있다. 많은 어플리케이션 사용은 몇 가지 불편함을 초래한다. 우선 사용자들이 스마트폰 사용 시 위치와 상황에 맞는 어플리케이션을 사용하기 위해서 해당 어플리케이션을 찾아야하며, 여러 번의 화면 조작을 해야 한다는 불편함이 있다. 이 논문에서는 사용자의 특정 위치나 상황에 맞는 어플리케이션 사용을 위하여 사용자의 위치 설정을 통한 어플리케이션 추천 서비스를 제공한다. 이 서비스는 사용자의 위치와 사용자 설정 위치들 중 근접한 위치를 선택하여 그 설정 위치에서의 어플리케이션 사용량을 수집함으로써 사용자에게 필요한 어플리케이션을 추천한다.

Beacon과 NFC를 활용하여 '로데오 거리', '가로수길' 등 상가들이 밀집해 있고 이용인구가 많은 곳에서 더욱 효과적으로 거리 내에 있는 인프라들을 이용할 수 있게 하고, 상권 방문자가 쉽게 길을 찾을 수 있도록 하기 위한 서비스이다. NFC 태그를 이용해서 각 점포에 예약을 할 수 있고, Beacon을 통해 방문자의 현재 위치를 파악, 원하는 점포들을 쉽게 찾을 수 있게 하고, 각 점포마다 진행되는 이벤트들을 한 눈으로 파악할 수 있게 하여 상대적으로 적은 마케팅비용으로 더 나은 소비효과를 바라볼 수 있게 한다.

전 세계적으로 건강이 큰 관심사가 되면서 건강한 생활을 위한 식습관 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이에 따라 여러 가지 건강관리 시스템들이 등장하고 있지만 기존의 시스템의 경우, 입력된 식단에 단순한 통계를 제공하는 정도의 수준이다. 또한 개인화된 서비스를 제공하지 않고 사용자에게 실질적으로 필요로 하는 정보를 제공하지 않는다. 따라서 개인의 상황에 알맞은 섭취 식단에 대한 피드백을 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 개인이 입력한 신체정보 및 식단 정보를 바탕으로 섭취한 식단에 대한 통계 및 개인맞춤형 피드백 기능을 제공하여 사용자의 건강한 식품관 형성에 도움을 줄 수 있다.

본 논문은 스마트폰 카메라를 이용하여 동공 반응 검사를 할 수 있는 스마트폰용 애플리케이션을 제안한다. 스마트폰의 카메라에 접사 렌즈를 부착한 후, 카메라 렌즈를 실험자의 눈 앞에 위치시켰으며, 빛 자극에 따른 전안부 영상을 촬영하였다. 스마트폰으로 얻은 전안부 영상을 HSV 컬러 모델로 변환 후 전처리와 필터를 걸쳐 동공을 검출하였다. 실험은 5명의 젊은 남성을 대상으로 수행되었으며 실험결과 71.2%의 동공 검출률을 얻었다.

안전 거리 미확보는 교통 사고 원인 중 3위에 이르는 큰 위험 요소이다. 이러한 차간거리 미확보로 인한 사고는 조금만 빨리 대응하여도 사전에 방지할 수 있다. 따라서 주행 중 실시간으로 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 실시간 촬영 영상에서 차량의 에지와 후미등을 이용하여 차량을 검출하고, 검출된 차량의 폭을 이용하여 차간 거리를 추정하여 제공하는 시스템을 제안하고, 구현 결과를 제시한다.

최근 스마트폰 카메라를 이용하여 심방세동을 진단하기 위해 PPG를 이용하여 Pulse Peak 사이의 간격을 구하고 RMSSD와 섀넌 엔트로피를 이용하여 불규칙 정도를 계산하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 심방세동 환자와 정상인을 포함한 한국인을 대상으로 스마트폰을 이용한 심방세동 검출을 실험하고 정확률을 계산하였다. 심방세동 환자를 포함한 한국인 29명을 대상으로 PPG 신호를 수집하여 실험하였다. 실험결과에서 정확률 85.18%를 보였다.

본 논문은 깊이 카메라를 이용하여 가슴의 움직임만으로 호흡률을 예측하는 시스템을 제안한다. 카메라는 실험자의 흉부 앞에 위치하였으며, 흉부를 관심 영역으로 지정하여 깊이 값의 변화를 추출하였으며 노이즈를 제거한 후 Welch 메소드와 AR 메소드를 이용하여 호흡률을 계산하였다. 계산된 호흡률을 검증하기 위하여 공기 흐름 측정 센서를 이용하여 호흡률을 계산하고 비교하였다. 실험에서 10명의 지원자를 대상으로 0.1 Hz 부터 0.4 Hz까지 측정하여 약 98%의 정확률을 얻었다.

본 논문은 열화상 카메라와 가시광선 카메라를 사용하여 촬영한 영상에서 움직이는 객체에 대한 검출률을 비교한다. 각 카레라는 객체로부터 8m 떨어진 지점에 위치시켰으며, 촬영한 영상에 가우시안 필터만을 적용하여 객체를 검출하였다. 객체가 존재하는 구간에서 객체가 검출된 영상으로부터 검출률을 계산하였고, 두 개의 이동 물체로부터 얻은 영상에서 열화상 카메라와 가시광선 카메라에서 각각 98.6%와 55%의 검출률을 얻었다.

본 논문에서는 스마트워치의 3축 가속도 센서와 스마트폰의 기압센서를 이용한 행동 인식 시스템을 제안한다. 스마트워치에서 획득한 3축 가속도 값을 수직, 수평 성분으로 추출하고, 스마트폰에서 획득한 기압센서의 차이를 추출하여 행동을 인식하였다. 실험 결과에서 3축 가속도 센서 기반의 행동 인식률은 66.62%를 보였으나 제안한 3축 가속도 센서와 기압센서를 이용한 행동인식률은 95.45%를 보였다.

본 논문에서는 체중계에 올라선 상태에서 발바닥 다섯 부위의 PPG 신호를 측정하고 분석하여 가장 강한 신호가 측정되는 최적의 위치를 찾기 위해 비교 실험하였다. PPG 신호는 스마트폰 카메라 측정하였고, 신호의 정확률을 비교하기 위해 발바닥과 손가락에서 동시에 PPG신호를 측정하였다. 발바닥과 손가락 끝에서 얻은 PPG 신호로부터 RRI를 산출한 후 Bland-Altman을 이용하여 유의성을 비교 분석하였다. 실험은 5명의 젊은 남녀를 대상으로 수행되었으며 실험결과 부위 1과 부위 2에서 높은 유의성을 보였다.

최근 사물인터넷 기술 발달로 인해 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷의 대표적인 적용 분야인 스마트홈에 대해 구글, 애플, 삼성 등 글로벌 IT기업들의 최신 스마트홈 플랫폼 및 시장 동향에 대해 분석하였으며, 이를 바탕으로 앞으로의 스마트홈 플랫폼 및 시장에 대한 전망을 제안한다.

최근 모바일 기기의 사용이 급증하면서 모바일 단말기를 기반으로 하는 모바일 원격교육 시스템이 연구되고 있다. 우리는 태블릿 기반의 실시간 원격교욱 시스템을 개발한 경험이 있다. 이 시스템은 학생이 실시간으로 강사의 강의를 보고 들으며 슬라이드 및 애노테이션을 볼 수 있게 해준다. 또한 이 시스템은 학생이 채팅기능을 통해 강사에게 질문을 허용함으로써 강사 학생간의 상호작용을 지원한다. 그러나 이 시스템은 학생들이 채팅창에 가상키보드를 통해서만 입력하는 것을 허용하였기 때문에 입력 속도가 떨어지고 편의성이 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 채팅기능의 Speech to Text 기능을 추가하여 학생들의 음성입력을 지원하도록 시스템의 강사 학생간의 상호작용 부분을 개선하였다. 그리고 강사 학생간의 상호작용에 대한 사용자 평가를 통하여 개선된 시스템이 기존의 시스템에 비하여 입력 속도 및 편의성 면에서 어느 정도 개선되었음을 알 수 있었다.

최근 IETF(Internet Engineering Task Force) CoRE(Constrained RESTful Environment) 워킹그룹에서 IoT 프로토콜로 CoAP(Constrained Application Protocol)을 표준으로 채택하였다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 CoAP 프로토콜을 이용한 자원 디렉토리 기반의 IoT 노드와 스마트폰 연결 구조를 제시한다. 스마트폰과 IoT(Internet of Things) 노드 사이에 자원 디렉토리를 두고, 이를 통해 스마트폰은 IoT 노드를 검색하고 상황 정보를 습득할 수 있도록 하고 있다.

본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 표준 프로토콜인 IETF(Internet Engineering Task Force) CoAP(Constrained Application Protocol)을 이용한 실내 자원 제어 구조를 제시한다. 제안한 웹 기반 실내 환경 제어 구조에서는 웹 서버에 프록시(proxy)와 자원 디렉토리(RD : Resource Directory) 기능을 포함하고 있다. 이를 통해 CoAP 프로토콜을 통해 저전력, 소규모의 노드를 웹 서버에 등록하고, 프록시의 HTTP과 CoAP 메시지 변환 기능을 이용하여 사용자가 웹브라우즈를 이용하여 실내 환경을 제어할 수 있다.

최근 스마트폰 내장 카메라와 플래시를 사용하여 PPG 신호를 측정하고 생체정보를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 스마트폰 카메라를 사용하여 측정하는 PPG신호는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 각 측정 영역의 신호의 세기가 다르다. 본 논문에서는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 강한 PPG 신호를 가지는 ROI를 찾기 위해 비교, 분석하였다. ROI를 계산하기 위해 PPG 신호를 측정하고 ROI를 선정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하여 각 ROI의 PPG 신호의 편차를 계산하고 가장 최적의 영역을 실험을 통해 비교분석하였다.

최근 스마트 기기를 통한 농업활동을 통해 생산과 유통, 소비에서 새로운 유통체계를 구축하기 위한 노력이 활발해지고, 스마트 모바일 기기와 IT융합으로 유통, 판매 구조가 빠르게 변함에 따라 차세대 유통모델인 가상공간에서의 농산물 거래를 위한 서비스 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구에서 제안하는 가상공간에서의 농산물 서비스 모델은 모바일 통합 플랫폼으로 스마트폰(App)을 통하여 서비스를 제공한다.

Transmission and reflectance are two non-invasive techniques to perform pulse oximetry. This paper presents a design of reflectance-based pulse oximetry for watch-type wearable device, in which sensor and detector are located on the same surface of the body part. The basic principle of a pulse oximeter is based on the measurement of the red and infrared (IR) light absorption. Oxygenated blood has significant differences of light absorption characteristics than deoxygenated blood under red (660 nm) and infrared (940 nm) wavelength. Infrared is absorbed more by oxygenated hemoglobin than red. So the hardware implementation is included placing of the two LEDs (red and IR) with single photo-detector in the middle on the patient's wrist to get the corresponding pulsatile signals which are used to estimate the $SpO_2$.

본 프레임워크의 기본 방향은 [공공서비스를 제공하기 위한 재난안전 정보를 구현하기 위한 5단계로 피해지역에 설치된 정보수집 장치로부터 관측된 데이터와 현장에 대한 신고 정보를 취득함으로써 1단계 현장의 상황을 감시/관측하여 피해 현황을 인지할 수 있는 정보수집체계를 구축하고 수집된 데이터 중에서 오류 데이터를 정제하고 정보 모델링의 분류와 그룹핑을 통한 2단계 상황정보를 유형화한다. 그리고 유형화된 상황정보와 관련된 사건을 대상으로 일련의 규칙이나 상호관계를 파악하는 3단계 패턴 분석 과정을 통하여 4단계 공공서비스 매체별 특성을 고려하여 변환함으로써 대국민과 유관기관에게 재난안전 정보를 전달하는 5단계 공공서비스로 구현한다.

도시농촌을 대상으로 스마트팜(Smart-Farm) 솔루션은 현재 많이 출시되어 운용되고 있다. 하지만, 대부분의 스마트팜 제품들은 시설재배의 유형, 재배대상 작물의 특성 및 시설재배관리자(사용자)의 요구를 반영할 수 있는 개방형 시스템과는 거리가 멀다. 본 연구팀에서는 대규모의 시설 농가를 대상으로 통합관제기술과 스마트제어, 센서기술을 적용한 단동형 스마트팜 관리시스템을 개발 및 상용화를 목표로 하고 있으며, 이는 각 작물의 특징과 사용자의 요구에 따라 관리시스템의 유연성 및 확장성을 고려하여 설계하고 있다. 본 논문에서는 해당 연구의 일환으로 단일시설재배작물로는 세계 최대 생산지인 경상북도 성주참외를 대상으로 사용자 편의성이 증진된 단동형 농작물관리시스템을 설계하였다.

IoT 환경에서 서로 다른 사양을 갖는 기기 간 통신에서의 보안 취약성, 사용자의 프라이버시 데이터 유출, 인가 받지 않은 기기나 사용자로 인한 기기 위 변조, 기기 오작동 등의 보안 위협 발생 가능성이 증가할 것이라는 예측과 더불어 다양한 보안 위협에 대응할 수 있는 보안 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 신뢰 보안 모듈과 클라우드 서버를 이용한 기기 간 원격 인증 및 기기 관리 방법에 대해 기술한다. 수 많은 기기가 인터넷으로 연결되어 운용되는 IoT 환경에서 신뢰 보안 모듈을 활용한 IoT 기기 간 원격 인증, 기기 보안 업데이트 및 안전한 기기 관리 기능 등을 통해 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 서비스 제공이 가능해짙 수 있을 것이다.

하트블리드는 OpenSSL 라이브러리 상의 심각한 취약점이며, 이 결함으로 인해 SSL/TLS encryption을 사용해 보호되는 서버의 암호화 키나 사용자들의 민감한 정보들을 공격자가 탈취하는 것이 가능해졌다. 본 논문에서는 하트블리드 취약점에 대해 알아보고 탐지 및 대응방안을 소개한다.

IoT(Internet of Thing) 환경이 도래하면서 다양한 무선 통신 기술들이 사용되고 있다. 그 중에서 가장 많이 쓰이는 무선 통신 기술은 Z-WAVE이다. Z-WAVE는 저전력, 양방향 RF 등의 장점을 가지며, 세계 스마트 홈 시장에서 가장 폭 넓게 사용되는 기술이다. 이 기술을 채택한 연합을 Z-WAVE 연합이라고 하는데, 이 연합은 수백 개 이상의 제조사들과 1000개 이상의 활성화된 제품을 가지고 있다. 하지만 Z-WAVE는 중간자 공격 등과 같은 보안성의 취약점을 가지고 있으며 아직까지 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 Z-WAVE 기반의 향상된 키 교환 프로토콜 기법을 제안한다.

FIDO(Fast IDentity Online)는 인증 프로토콜과 인증수단을 분리하여 지문, 홍채, 스마트카드 등 다양한 인증 기술을 쉽게 수용할 수 있도록 하여 인증강도를 높이면서 사용자의 편리성도 제고할 수 있는 기술로 기존 패스워드 인증 방식의 문제를 해결하며 최근 모바일 결제 등으로 그 활용의 폭이 급격히 높아지고 있다. 본 논문은 FIDO 1.0을 준용하는 패스코드 인증장치의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 본 인증장치는 2016년 4월에 개최된 FIDO UAF 1.0 상호운용성(IOP) 테스트를 통과한 FIDO Certified 인증 장치로 향후 모바일 결제, 온라인 서비스 로그인 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 예상된다.

정보통신의 발달로 인해 우리의 삶을 풍요롭게 해주는 기술들이 많이 생겨났다. 그러나 기술의 발전을 악의적인 목적으로 사용하는 이들이 타인의 정보를 탈취하기 위한 도구를 만들었고, 키로거 역시 그러한 목적을 달성하기 위한 도구 중 하나로 이용되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 키로거를 소프트웨어 기반과 하드웨어 기반 키로거로 분류한 뒤 하드웨어 키로거의 특징을 언급한다. 그리고 마지막으로 기존의 탐지방법으로 탐지되지 않는 하드웨어 기반의 키로거의 탐지방법에 대해 설명한다.

Lawful Interception (LI)이란 합법적인 형태의 통신내용 및 관련 정보의 수집활동을 말한다. 최근의 4G LTE 기반의 이 기종 통신망에서의 합법적 감청은 전통적인 유선 및 3G 네트워크 중심의 감청기법 이외의 새로운 기법과 표준이 필요한 실정이다. 특히, LTE와 같이 User Equipment (UE)가 네트워크상에서 핸드오버를 통해 자유롭게 이동하거나, 3G와 같은 이 기종 망에서의 연결을 포함한 다른 사업자의 새로운 지역에서의 네트워크 연결이 보장되는 형태의 환경에서의 연속적 감청을 보장하는 것은 합법적 감청분야의 중요한 이슈중의 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 국내의 4G-LTE망을 중심으로 기존의 3G 망을 자유롭게 이동하는 네트워크 도메인과 IMS/SIP 기반의 서버의 연속성을 보장하는 서비스 도메인 영역에서의 합법적 감청 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이 기종 무선망과 유선망이 혼재된 네트워크에서의 IMS/SIP 기반 서비스의 이동성을 감지하여 합법적 감청의 연속성을 보장하기 위한 기법을 포함하고 있다.

사물 간 인터넷 환경에서는 IT 융합 기술의 급속한 성장을 통해 지능화된 기기들이 서로 협력함으로써, 인간은 더욱 편리한 생활을 보장받는 반면, 개인의 사생활은 보안위협에 쉽게 노출된다. 다양한 편의 서비스를 제공하기 위해 고객의 개인 정보가 포함된 데이터를 수집하고 처리하는 과정에서 예기치 않은 보안사고가 발생할 수 있다. 검증되지 않은 정보 이용에 의한 경제적 손실 및 안전사고, 무분별한 정보 수집으로 인한 개인 정보 노출 등 서비스를 이용하는 사용자들이 다양한 경로로 위협받을 수 있다. 본 논문에서는 일괄검증이 가능한 비연계성 익명 인증을 제안한다. 비연계성 인증은 동일한 주체가 생성한 메시지인지도 구별불가능하게 만드는 성질로, 강화된 사생활 보호를 제공할 수 있다. 그리고 제안한 비연계성 기법은 일괄검증이 가능한 구조이기 때문에, 다수의 서명 메시지 검증 시, 서명 검증 소요 시간을 크게 단축시킬 수 있다.

최근 스마트폰 기기의 보급 및 소셜 서비스 산업의 고도화로 인해, 빅데이터가 등장하였다. 한편 빅데이터에서 효율적으로 정보를 분석하는 대표적인 플랫폼으로 하둡이 존재한다. 하둡은 클러스터 환경에 기반한 우수한 확장성, 장애 복구 기능 및 사용자가 기능을 정의할 수 있는 맵리듀스 프레임워크 등을 지원한다. 아울러 하둡은 개인정보나 위치 데이터 등의 민감한 정보를 보호하기 위해 Kerberos를 통한 사용자 인증 기법을 제공하고, HDFS 압축 코덱을 활용한 AES 코덱 기반 데이터 암호화를 지원하고 있다. 그러나 하둡 기반 소프트웨어를 사용하고 있는 국내 기관 및 기업은 국내 ARIA 데이터 암호화를 적용하지 못하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 하둡을 기반으로 ARIA 암호화를 지원하는 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안한다.

최근 IT 제품의 활용의 증가와 함께 소프트웨어는 컴퓨터를 넘어 적용 범위가 더욱 넓어지고 그에 따른 수요 또한 급격히 성장하고 있다. 또한 상용 소프트웨어와 더불어 오픈소스 소프트웨어(Open Source Software)의 수요도 함께 급성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어는 보안에 대한 전문지식이 없는 개발자에 의해 개발이 이루어진다. 이에 하트블리드(HeartBleed), 쉘쇼크(ShellShock)와 같은 다양한 보안취약점(Security Vulnerabilities)이 발생하고 있으며 공격으로 이어지는 사례도 늘고 있다. 따라서 본 논문에서는 다른 소프트웨어 점검 도구들과 연계하여 발견된 보안취약점이 익스플로잇터블(Exploitable)한 지 검증하는 엔진을 제안한다.

최근 핀테크 기술들이 금융 산업의 전반에 융합되기 시작하면서 다양한 모바일 결제 서비스와 새로운 형태의 금융 서비스가 출시되고 있다. 또한 지문 인식 기술이 탑재된 모바일 단말이 대중화 되면서 모바일 단말의 생체 인증 수단을 온라인 서비스의 본인 확인 수단으로 사용할 수 있는 FIDO(Fast IDentity Online) 인증 기술이 핀테크 산업의 핵심으로 부각되고 있다. 본 논문에서는 FIDO 인증 기술에 대한 개념과 ETRI FIDO UAF 1.0 서버 구현에 대한 내용을 기술한다. 그리고 본 논문에서 소개하는 ETRI FIDO 서버는 2015년 4월에 개최된 FIDO UAF 1.0 상호운용성(Interoperability) 테스트를 통과한 것으로 현재 다양한 업체에 기술 이전되어 제품 및 서비스 개발에 활용되고 있다.

IoT 환경에서는 자원 제약적인 디바이스가 보안이 취약한 무선 네트워크에 연결될 가능성이 존재한다. 초저전력 디바이스를 지원하는 무선 네트워크 표준 DASH7 Mode 2는 보안 분야 표준화가 진행 중이며 다양한 취약점에 대한 해결 방안을 모색 중이다. 따라서 본 논문에서는 DASH7 환경에서 IoT 표준 프로토콜인 CoAP를 이용하여 안전한 메시지 전송을 위한 프로토콜을 제안하였다. 또한 데이터 위변조, 재전송 및 가장 공격에 대한 안전성에 대하여 분석하였다.

인터넷의 급속한 확산과 기술의 진보로 인해 인터넷에 대한 의존도는 갈수록 높아지고 있다. 이로 인해 웹 사이트를 기반으로 한 사이버 공격 또한 그 파급도가 점차 높아지고 있다. 특히 최근 지능화해가는 사이버 공격 과정에서 일차적 공격 수단으로 웹 사이트 기반 사이버 공격이 많이 활용되고 있다. 또한 자바 스크립트 및 HTML5의 신규 태그를 악용한 공격은 IPS나 웹 방화벽 같은 기존의 보안 장비에 탐지하기 어려운 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 사이트를 구성하는 웹 문서에 대하여 HTML 태그 및 자바 스크립트 등에 대한 취약성을 분석하고, 분석한 결과를 토대로 위험도를 산출하는 기술을 제안하고자 한다.

최근 개인용 컴퓨터와 함께 소프트웨어가 발전함에 따라서 사용자의 편의는 증가하였다. 하지만 악의적인 목적의 악성코드 또한 함께 개발되어왔다. 이와 같은 악성코드는 개인과 기업의 정보를 유출하거나 데이터를 변조하여 혼란을 주기도 한다. 본 논문에서는 사이버 공격에 대응하기 위한 사용자 중심의 대응 방안의 연구 동향을 논의한다. 이를 기반으로 사이버 공격에 대한 사용자 중심의 대응 방안을 도출하고 안전한 환경 조성을 위한 연구 방향을 제시한다.

As the expansion of enterprise scale and the increase of staff, the amount of terminal is increasing as well. It is very difficult to the system manager of traditional data protection scheme to manage and maintenance for the large number of terminals. This problem can be solved by desktop virtualization, which use traditional security problems still exist and new security problems occur at the same time. Using desktop virtualization, it needs a method of automatic security protection. In this paper, the desktop virtualization security requirements are discussed.

TELNET은 사용자가 컴퓨터에 원격 접속할 때 사용하기 위한 프로토콜이다. TELNET은 사용자 계정과 비밀번호 등 모든 데이터를 평문으로 전송하여 기밀성과 무결성이 보장되지 않고 서버를 인증하는 과정이 없어 네트워크 공격에 취약하다는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 Kerberos, SSL/TLS와 같은 보안 프로토콜 기반에서 TELNET을 동작시키거나 SSH을 통해 원격 접속하는 방법이 있다. 하지만 이 방법들은 별도의 보안 프로토콜이 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 추가적인 프로토콜을 사용하지 않고 TELNET 자체에서 보안 기능을 지원하는 STELNET(Secured TELNET)을 제안하였다. STELNET에서 클라이언트는 인증서와 전자서명을 이용하여 서버를 인증한다. 이후 서버와 클라이언트는 키 교환을 통해 공유된 키로 암호화 된 데이터와 HMAC을 전송한다. 결과적으로 STELNET은 신뢰하는 서버와의 접속을 지원해주고, 데이터의 암호화로 기밀성을 보장하며 HMAC을 사용하여 무결성을 보장한다.

DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)는 TCP/IP 통신을 실행하기 위해 필요한 IP 주소 및 관련된 세부 구성 정보를 자동적으로 할당한다. 기존의 DHCP는 서버와 클라이언트 간 상호 인증 체계가 없어서 다양한 네트워크 공격에 취약하다. 본 논문에서는 기존 DHCP 메시지 옵션에 네트워크 공격을 방지할 수 있도록 지원하는 옵션을 추가하였다. DHCP 통신 과정에서 ECDSA와 HMAC 알고리즘 등을 이용하여 메시지의 무결성을 보장하고 서버와 클라이언트 간 상호 인증을 수행한다.

SSH 무작위 대입 공격은 전통적인 공격기법이지만 최근까지도 공격이 끊임없이 발생되고 있다. 정상적인 접속을 가장한 은닉 공격(Stealth Attack)이 가능하므로 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 방화벽 차단 로그를 분석하여 운영 중인 서버로 향할 수 있는 SSH 무작위 대입 공격 트래픽을 사전에 차단하는 기법을 제안하고, 제안한 기법을 적용한 결과 운영 중인 서버로 공격이 이어지는 것을 평균 46% 이상 예방하는 것을 확인한다.

정보통신의 발달로 개인의 모바일 기기를 업무에 활용하는 BYOD(Bring Your Own Device) 시대가 도래 하면서 기업들은 기밀정보 유출 방지, 접근 제어 및 효율적인 자원 관리를 위해 다양한 시스템을 도입하였다. 하지만 접근제어 정책은 획일화 되어 사용자에게 적용되고 있고, 기기의 잦은 분실과 도난, 낮은 보안성 등으로 인한 보안 위협이 존재하기 때문에 BYOD는 적극적으로 도입되지 못하고 있다. 따라서 개인화된 상황정보 수집을 통하여 유연한 정책 설정 및 비정상 사용자를 탐지 및 통제하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 발생할 수 있는 비정상 행위를 탐지하기 위해 사용자의 서비스 이용속도 분석하여 비정상 행위를 탐지하는 방안에 대해 논의한다.

모든 사물간의 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT)의 발전은 빠른 속도로 발전하고 있고, 다양한 기술과 플랫폼이 발전하고 있다. 앞으로의 발전 과정에서 IoT 보안에 관한 기술의 발전은 특히 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 프라이버시 보안 위협들에 대해 기술하고, 이 기술들의 실제 사례를 통해 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.

최근 여러 선진국을 중심으로 전자신분증 기능을 갖는 eID 카드가 도입되고 있다. eID 카드의 도입을 위해서는 안전한 개인정보보호 대책이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 현행 eID 인증시스템에서 중간자공격에 대한 위험성이 기존 연구 문헌에서 제기된 바 있다. 본 논문에서는 기존의 eID 인증방식을 개선하여, 중간자공격으로부터 안전한 방식을 제안하고자 한다. 제안한 방식으로 인증 과정에서의 개인정보 노출에서 안전을 보장받을 수 있다.

반도체, 디스플레이 등 제조 분야는 환경적인 요소로 인해 고도화된 보안 위협으로부터 적절한 대응을 하지 못하고 있다. 본 논문은 제조 분야에서 사용되는 제조 설비 PC가 보안 위협에 대해 대응이 어려운 환경적인 요소를 알아보고, Endpoint Level에서 효과적으로 보안 위협을 대응 할 수 있는 방안에 대해 설명한다.

W3C가 발표한 차세대 웹 표준 HTML5의 등장으로 자바스크립트의 기능이 대폭 향상 되었다. 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트만으로 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 제공함으로서 Active X와 같은 비표준 기술을 대체할 만큼 강력한 기능을 제공하고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 HTML5 기능의 핵심이 되는 자바스크립트를 악용한 위험성을 인지하고 이와 관련된 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성 스크립트를 탐지하는 기술은 대부분 시그니처를 기반으로 하는 패턴 매치이기 때문에 난독화 된 악성 스크립트를 탐지하기에는 많은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계를 극복하기 위해 호스트레벨에서 난독화 된 악성 스크립트를 탐지 및 실행을 방지할 수 있는 난독화 된 악성 스크립트 대응 기술을 제안한다.

인터넷의 모바일화에 따른 스마트폰 이용자의 증가는 모바일 기반의 다양한 서비스가 개발 보급되는 환경을 제공하였다. 그 중에서도 모바일 폰을 사용한 결제 서비스는 결제의 편리성이라는 이점으로 활성화 되고 있지만, 편리한 만큼 보안의 취약성을 가질 수 있다는 단점이 있다. 특히, 초기에 모바일 기반 소액결제 서비스가 활성화 되면서, 스미싱으로 인한 이용자 피해가 사회문제로 대두되면서 이를 해결하기 위한 대안들이 제시되었다. 전자금융거래로 인한 금전적 피해는 카드사에서 이미 진행되고 있었으며, 최근에는 이용자의 피해를 최소화하기 위해서 은행, 증권사에도 이상금융거래 탐지 시스템(FDS) 구축을 규제하고 있다. 이에, 논문에서는 모바일 소액결제 서비스 환경에서의 이상금융거래 탐지를 위한 시스템 개발에 대한 연구 방향에 대해서 제시하고자 한다.

사물인터넷(IoT)은 시간과 장소의 제약 없이 모든 사물이 인터넷을 기반으로 정보 교환 및 의사소통을 지원하는 지능형 기술 및 서비스를 의미한다. IoT 기술의 발전과 이를 활용한 서비스 분야는 새로운 융합 서비스 형태로 발전함에 따라 리소스 서비스에 대한 모델 관리 방안 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CapSG(Capability Service Gateway)를 이용한 IoT 서비스 접근 제어 플랫폼을 살펴보고, IoT 테스트베드 환경에서 리소스 서비스에 대한 모델 관리 방안을 제시한다.

본인확인이란 적법하고 합당한 절차에 따라 합의된 사용자임을 증명하고 인증하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 본인확인서비스에서 본인임을 인증하는 다양한 수단들의 특징에서 살펴보고 대표적인 본인확인수단인 아이핀과 휴대폰 서비스의 인증절차 개선 방안을 제안한다. 제안한 방안을 통해 안전성이 강화된 본인확인서비스 제공과 이용이 가능할 것이다.

다른 IT 분야에 비해 헬스케어 IT 분야는 의료정보의 중요성이 매우 높으나 현재 의료정보 보관, 데이터 전송에 대한 보안 부분이 매우 취약하며 보안관리에 대한 인력 또한 매우 부족한 상태이다. 향후 클라우드발전법으로 인한 의료영상저장전송시스템의 환경 변화로 보안에 대한 취약성은 더욱 두드러질 것이며 사고 또한 급증할 것이다. 이에 대한 보안성 향상에 대한 방안을 제시 하고자 한다.

수동형 RFID는 제한된 자원으로, 무선채널을 사용하는 기술이다. 하지만 여러 보안 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위한 각종 암호화 기법이나 알고리즘을 활용한 인증 프로토콜이 발표되었다. AES와 해시는 대표적인 암호화 알고리즘으로써 그 안정성이 검증되었지만, EPC Global에서 규정한 통신 횟수를 만족하기 힘들다. 본 논문에서는 인덱스 처리 기법과 난수 사용을 기반으로 하는 초경량 RFID 인증 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 산술 논리연산자를 사용하여 주요 보안 문제를 해결하였다. 그리고 RFID에 최저 통신횟수를 만족하도록 구현 가능한 프로토콜을 작성하였다.

최근 IoT 환경의 발전을 통해 다양한 네트워크 서비스를 사용하는 사물들이 증가하고 있다. 이에 따라 많은 네트워크 장치를 효율적으로 관리하고 보안상 안전성을 증가시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결 할 수 있는 주요 수단중 하나인 소프트웨어 정의 기반의 네트워크 환경을 통해 IoT에 대한 각각의 디바이스 관리 및 접근제어, 무결성 및 기밀성, 인증을 제공할 수 있는 모델을 제안한다.

이메일 등 외부로부터 유입된 악성코드로 인해 기업환경 사용자들의 피해 사례가 증가하고 있다. 대다수 기업환경 사용자들은 시그니처 기반의 안티바이러스를 설치하여 사용하고 있지만 신종 악성코드에 대한 대응률은 낮다. 또, 신종 악성코드 샘플을 수집하더라도 분석하고 시그니처 데이터베이스에 적용하는데 많은 시간이 소요되어 반영되기 전까지 사용자는 신종 악성코드를 진단하지 못하는 취약점을 가지게 된다. 최근 클라우드컴퓨팅 기술이 활성화되면서 안티바이러스에 응용하여 적용하고 있다. 방대한 데이터베이스 및 빠른 질의응답을 토대로 클라우드 기반의 안티바이러스는 시그니처 기반의 안티바이러스를 대체할 기술로 떠오르고 있다. 본 논문은 클라우드컴퓨팅 기술을 이용한 안티바이러스를 기업 환경에 적용하여 효율적으로 악성코드 대응을 할 수 있도록 제안하고자 한다.

최근 많은 사람이 이용하고 있는 사회 관계망 서비스는 모바일 서비스의 제공으로 인해 어디서든 쉽게 찾아볼 수 있으며 어느 장소에서든 접근이 쉬워졌다. 하지만 이에 대한 역기능으로 인해서 개인 정보가 악용되는 경우도 생겨났다. 개인 정보의 보호를 위해서 각 컴퓨터를 구분하는 IP Address를 이용한 인증과 다양한 인증 방법을 사용하여 보안성 높은 사회 관계망 서비스를 사용한다면 개인 정보 유출을 막고 이에 대한 피해도 줄일 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 인증 단계를 다양화하고 이에 대한 기능을 세분화하여 사회 관계망에서의 보안성을 높인 새로운 사회 관계망 서비스의 구조와 인증 기법을 제안한다.

네트워크 기술과 연산 능력을 가진 IC 칩 등의 발전으로 다양한 방식의 원격 사용자 인증 기법이 제안되었다. 기존의 패스워드 기반의 인증 방식은 서버가 사용자를 인증하기 위한 패스워드 테이블을 저장하고 있어야 되는 단점과 해당 테이블이 노출되었을 때 발생할 수 있는 보안 위협 문제점으로 인해 최근에는 스마트카드를 활용하는 인증 방식으로 대체되고 있다. 2013년에 Go와 Lee는 스마트카드를 활용하는 기존 인증 기법들의 취약점들을 분석하고 위장 공격과 패스워드 추측 공격에 대해 안전한 새로운 원격 사용자 인증 방식을 제안하였다. 본 논문에서는 Go와 Lee가 제안한 사용자 인증 기법을 살펴보고 해당 기법이 가진 취약점을 보인다.

RFID 시스템은 현재 교통카드나 전자여권 등 우리 실생활의 여러 분야에서 쓰이고 있는 기술이다. 그러나 RFID 시스템은 시스템 자원들이 한정되어 있어 현재 네트워크에서 쓰이는 암호 알고리즘을 적용하기 힘들고, 시스템이 개방되어 있는 구조를 가지고 있기 때문에 공격자들의 위협을 받고 있다. 본 논문에서는 RFID 시스템의 개념과 작동원리를 설명하고, RFID 시스템의 보안상 취약점을 공격 유형에 따라 분류한다. 그 후, 각 취약점에 대응되는 대응 방안에 대해서 알아보고, 이들을 분류하고 비교, 분석한다. 이 분석 결과를 통하여 RFID 시스템의 새로운 보안 기법의 연구 방향을 제시한다.

스마트디바이스의 확산으로 그에 따른 보안에 대한 중요성이 커지고 있다. 스마트디바이스의 정보를 보안하기 위해서는 소스코드에서 암호화가 필요하다. 하지만 모든 애플리케이션이 암호화가 돼있는 것은 아니다. 스마트디바이스의 구조를 모르는 사용자는 애플리케이션이 안전한지 모르기 때문에 정보가 암호화 돼있지 않는 애플리케이션을 사용할 경우 개인정보가 유출될 가능성이 농후하다. 따라서 이를 사용자에게 인지시켜주기 위해 암호화과정에 따른 암호화 복잡도를 체크할 수 있는 분석 툴을 개발하였다. 이 개발 툴은 오픈소스 기반인 와이어샤크와 카인과 아벨을 이용한 이차분석 툴로 사용자에게 해당 애플리케이션이 개인정보유출의 위험성을 제안한다.

해시함수는 사회 전반에 걸쳐 무결성 및 인증을 제공하기 위하여서 사용하는 함수로써 암호학적으로 중요한 함수이다. 본 논문에서는 2014년 국가보안기술 연구소에서 개발한 해시함수 LSH를 하드웨어적인 구현이 아닌 소프트웨어적인 구현을 수행하였고 또한 Intel CPU 상에서 동작하는 SIMD 기법인 SSE를 이용하여 LSH 알고리즘의 최적화 구현을 수행한다. 고속해시함수 LSH 알고리즘에서 사용하는 주 연산은 ARX(Addition Rotation, Xor)연산으로 SIMD를 적용하기에 용이한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 기존 32 비트 단위의 연산을 수행하는 LSH 알고리즘을 SIMD를 이용하여 128비트 단위의 연산을 수행 하도록 개발하였다. 그 결과 Intel Xeon CPU에서 SIMED를 적용한 결과 적용하지 않은 LSH 알고리즘보다 최대 2.79배의 성능의 향상을 확인 할 수 있다.

정보통신기술의 발달로 무선 네트워크 기능이 스마트 디바이스에 삽입됨에 따라 IoT 서비스는 다양해지고 있다. IoT 환경에서의 스마트 디바이스들은 사용자의 ID와 계정을 통해 동기화하기 때문에 연동된 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 연동된 디바이스에는 개인 정보, 위치 정보 등 다양하고 방대한 양의 데이터가 저장되어 있다. 이러한 데이터들은 연동 디바이스를 통해 데이터의 변경, 수정, 삭제가 가능해졌다. 따라서 용의자가 동기화된 데이터를 변경, 수정, 삭제 한다면 법적 증거 효력이 사라질 수 있다. 또한, IoT 환경에는 방대한 양의 데이터가 존재하기 때문에 데이터 분류에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식을 위한 IoT 환경에서의 데이터 분류 방법을 제안 한다.

최근 선박의 연안 선박의 안전사고가 증가함에 따라 기존 항만 중심으로 운영되고 있던 해상교통관제센터의 관제 범위가 연안까지 확대되고 있다. 이에 따라 해상교통관제센타(Vessel Traffic Service Center, VTS) 간에 데이터 교환의 필요성도 증가하고 있다. 국제항로표지협회 IALA(International Association of Lighthouse Authorities, IALA)는 이러한 필요성을 인지하고 해상교통관제센터간 데이터 교환 프로토콜인 IVEF(Inter-VTS Exchange Format)를 제정하였다. 그러나 IVEF 프로토콜 특성상 외부 해상교통관제센터간 데이터가 전송됨으로 데이터 변조등의 위험성이 있다. 하지만 IVEF 프로토콜은 보안 관련 요소들이 미미한 실정이다. 본 논문에서는 IVEF 데이터의 무결성을 보장하는 방법을 제안한다.

21세기 모바일 디바이스의 급속한 확산과 클라우드 컴퓨팅의 발전은 개인정보의 흐름을 개인용 컴퓨터에서 모바일 디바이스로 이동시켰다. 이에 따라 포렌식에서도 모바일 디바이스의 디지털 데이터를 중요한 증거로 인식하고 이에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 클라우드 환경에서는 일반적으로 클라우드라고 인식되는 외부에 데이터를 저장하기 때문에 사용자 측의 디바이스에서는 디지털 증거의 획득이 쉽지 않다. 본 논문에서는 일반 사용자에게 클라우드 서비스로 대표되는 N드라이브, 다음 클라우드와 같은 클라우드 스토리지 서비스를 안드로이드 환경에서 이용해 보고 디바이스 내부에 생성되는 정보 중 디지털 포렌식의 관점에서 활용 가능한 정보를 수집 및 분석해보려 한다.

기존의 암호데이터 중복제거 기술은 데이터의 중복 여부를 판단하기 위해 다양한 방식으로 데이터를 전송하고 이를 기존에 저장된 데이터와 비교하여 중복여부를 판단하게 된다. 이러한 데이터 중복제거 기술의 중복제거 효율성을 높이기 위해 최근 블록 단위의 중복제거 기술이 사용되고 있다. 하지만 블록 단위 중복제거 기술의 적용 과정에서 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 포이즌 어택은 무결성 및 데이터 저장 시 저장되는 데이터에 대한 검증이 이루어지지 않는 시스템에서 발생하는 위협 중 하나이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 연구되어 제안되었지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산이 발생되어 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량에서 보다 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.

NFC 와 모바일의 결합은 지난 몇 년간 유지되어 온 결제 시스템 환경의 변화를 가져왔으며, 현재는 모바일 결제 시장을 주도하고 있다. 특히, Google사, Apple사 등, 대부분의 전자결제 서비스에서는 신용카드를 대체하여 NFC 결제 방식을 채택하고 있으며, 국내에서는 NFC 활성화를 위한 전자 지불 표준을 통해 통신 상의 안전성을 강화하고 있다. 그러나, NFC를 활용한 전자 결제 방식은 아직까지 다양한 보안 상의 위협이 존재하고 있다. 본 연구에서는 NFC 결제 서비스 환경에서 Passive Communication Mode를 고려하여 조건부 익명성 제공이 가능한 인증 기법을 제안한다.

분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 민감한 데이터들이 클라우드 서버 내에 저장되어 사용될 때, 외부 공격자나 내부 사용자의 미흡한 관리로 인한 데이터 유출 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터에 대한 암호화를 통해 관리가 가능하다. 하지만 기존의 단순한 암호화 방식은 클라우드 환경에 저장된 데이터의 접근 관리에 따른 문제점이 존재한다. 또한, 기존의 데이터 암호 기술들은 클라우드 스토리지 상에서 여러 사용자 간의 데이터 공유 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속성기반 암호로 암호화된 키를 재암호화하여 다른 사용자와 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 데이터 공유기법을 제안한다.

정보통신기술의 발달로 사내 주요 정보들이 보다 쉽고 다양한 경로로 외부로 유출이 가능해짐에 따라 산업 기술 유출로 인한 보안사고가 증가하고 있다. 이러한 보안사고는 문서 유출 경로에 따라 악의적인 공격자가 외부에서 침입하여 유출된 경우와 내부정보 접근이 용이한 인력(전 현직 임직원 및 협력업체 직원)에 의해 유출된 경우로 크게 2가지 형태로 분류될 수 있으며, 유출된 사내 주요 정보들은 기업의 막대한 피해를 가져오게 된다. 기업 측면에서도 사내 보안 관리는 더 이상 선택이 아닌 기업의 생존을 위한 필수 요소임을 인지해야 하며 기업의 보안 관리 수준의 향상이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 필수적인 사내 보안 관리 방안의 가이드라인을 제시함으로써 기업의 사내 보안 수준을 향상시키고자 한다.

데이터 중복 제거 기술은 클라우드 스토리지에 저장되어 있는 중복된 데이터들 중에 하나의 데이터만 저장하는 기술로, 클라우드 스토리지 서비스에서 저장효율을 높이기 위한 핵심적인 기술 중 하나이다. 하지만 아웃소싱된 데이터가 암호화가 되지 않으면 기밀성을 유지하지 못해 프라이버시에 큰 영향을 끼치게 된다. 데이터를 암호화하여 아웃소싱하는 경우에는 암호문의 특성으로 인해 중복 제거 기술이 적용하기 힘든 단점을 가지고 있으며 이를 위해 수렴 암호화를 사용한다. 본 논문에서는 수렴 암호화로 암호화된 데이터에 대해 중복제거 기술을 적용하는 여러 제안모델을 분석하고, 개선방안을 제시한다.

사용자 인증의 중요성이 강조되고 있는 추세에 따라 지문인식, 홍채인식, 안면 인식 등 생체인증 기술이 적용되어 디바이스 보안성이 향상되고 있다. 이런 흐름에 맞춰 심장박동패턴을 이용하는 새로운 보안 기술이 선보여지고 있는 가운데 심전도(ECG)방식을 통해 사용자인증을 하는 Nymi Band라는 웨어러블이 관심을 받고 있다. 그러나 해당 디바이스의 펌웨어 조작 가능성이 보안 취약점으로 제시되어 본 논문에서는 Nymi Band의 핵심 기술 분석을 거쳐 펌웨어 공격의 구체적인 시나리오를 구상하고, 그에 따른 대응 방안을 제안하는 연구를 진행하고자 한다.

최근 잇따른 보안사고의 발생주기가 짧아지고 그 피해는 점점 심각해져만 가고 있다. 이에 맞춰 여러 대응방안이 나오고 있지만 새로운 취약점은 계속해서 발견되고 있다. 그에 대응하여 개인을 식별할 새로운 기술인 보안과 관련하여 영상처리기술이 사용되고 있으며 현재도 활발히 연구중에 있다. 본 논문은 현재 사용되는 얼굴인식 알고리즘인 Adaboost-CAMShift 그리고 Adaboost-Haar-like Feature의 기술들을 비교 분석 하고 소개하는 것을 목표로 한다.

최근 생체인식 기술을 응용하여 적용되는 분야들이 다양하게 증가함에 따라 생체인식에 대한 적용도 모바일 결제 시스템, 지능형 CCTV, 출입국심사, 출입통제 등 다양하게 시도되고 있다. 생체인식에는 지문인식에 이어 얼굴인식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 얼굴인식 기술에 설명과 동향 및 시장동향과 국내외 표준화 현황에 대해 알아보고자 한다.

The increasing complexity of integrated circuits and IP-based hardware designs have created the risk of hardware Trojans. This paper introduces a new type of threat, the coherence-exploiting hardware Trojan. This Trojan can be maliciously implanted in master components in a system, and continuously injects memory read transactions on to bus or main interconnect. The injected traffic forces the eviction of cache lines, taking advantage of cache coherence protocols. This type of Trojans insidiously slows down the system performance, incurring Denial-of-Service (DoS) attack. We used Xilinx Zynq-7000 device to implement and evaluate the coherence-exploiting Trojan. The malicious traffic was injected through the AXI ACP interface in Zynq-7000. Then, we collected the L2 cache eviction statistics with performance counters. The experiment results reveal the severe threats of the Trojan to the system performance.

최근 스마트폰을 이용한 홈네트워크, 스마트워크 등 다양한 인터랙션 환경이 연구됨에 따라 스마트폰의 범위는 단일기기를 넘어 환경 자체로 확대되고 있는 추세이다. 특히, 스마트폰에 탑재되는 운영 체제 중 안드로이드는 서드파티를 이용한 어플리케이션 설치, 소스코드 공개 등의 개방성을 강조하여 세계 시장점유율 90% 이상을 차지하고 있다. 하지만 안드로이드는 어플리케이션 설치 시 사용자의 동의를 얻을 경우 언제든지 해당 권한에 대한 사용이 가능한 Coarse-grained 접근제어 정책을 사용하고 있어 다양한 보안 문제들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 수준의 보안 정책을 강화할 수 있도록 권한을 검사하고 보안 정책을 사용자의 수준에 맞게 수립하는 보안 모듈을 제안한다.

지식 정보화 사회의 진입으로 인해 다양한 분야에 걸쳐 핵심기술을 보유하게 됨에 따라 국가경쟁력이 강화되어지고 있다. 국가경쟁력이 강회되어짐에 따라 중요 산업정보나 핵심기술이 발생하였으며 이러한 핵심 산업정보를 지키는 것이 매우 중요해졌다. 이에 따라 정부에서 이러한 산업자산을 보호하기 위해 산업보안 관련 부서를 구성하여 다양한 산업보안활동을 수행하고 있다. 하지만 아직 산업보안의 개념 및 학문의 정체성이 확립되어지지 않아 제대로 된 산업보안 활동이 수행되어지지 않고 있다. 본 연구에서는 정부기관의 산업보안활동을 비교/분석하려고 한다. 그리고 산업보안 개념 분석을 통해 정부기관의 올바른 산업보안활동 방향성을 제언하려고 한다.

최근 사물인터넷 기술의 발전으로 다양한 프로세서 기반의 사물인터넷 디바이스들이 등장하고 있다. 이러한 사물인터넷 디바이스의 특징은 저 전력과 매끄러운 서비스 제공이라고 할 수 있다. 다양한 프로세서 중 4비트 마이크로프로세서는 인터넷 뱅킹용 토큰, 자동차 키 등 여러 산업분야에서 사용되고 있으며, 가장 낮은 소비전력을 가진다는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 4비트 프로세서 상에서의 ARX연산 기반 블록암호의 효율적인 구현에 대해 연구하였다.

최근 국내에 연구개발을 하는 과정에서 발생하는 보유(연구성과물)기술의 유출 가능성이 증가하고 있다. 이러한 유출사고를 대비하기 위해 지속적으로 보안투자를 하고 있고, 보안 관리체계를 마련하여 시행하고 있다. 하지만 실질적으로 도움이 되는 연구보안을 위해서는 연구개발 과정의 특정부분이 아닌, 전체적인 연구개발 흐름을 대상으로 유기적으로 연결되는 연구보안 관리체계를 설계할 필요가 있다. 이 논문은 먼저, 일반적인 연구개발 프로세스를 파악하고, 연구개발에 필요한 보안활동을 알아본다. 다음, 조사한 보안활동을 연구개발 프로세스 흐름에 맞게 배치하여, 전체적인 관점에서의 연구보안 관리체계를 설계하고자 한다.

사물인터넷 환경에서 접근제어는 다양한 단말간 통신이 발생하고, 더 많은 객체간의 통신이 이루어지기 때문에 전통적인 접근제어와 차별화된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 접근제어를 위하여 사용자 및 서비스 요청자의 인증정보 및 접근 권한 정보를 하나의 토큰으로 제공하며, 한번의 인증으로 세션을 유지하여 리소스 서비스에 접근할 수 있는 토큰 구조 및 관리 기술에 대해 연구하였다.

Many applications require users to log-in, some applications can allow users to use the same account is active on multiple devices at the same time. On location-based application that serves to record the movement of the position, account is active on multiple devices could not be permitted because it causes a different location data from multiple devices, so the location of the users become ambiguous. This paper describes a simple protocol to prevent users from using their accounts on multiple devices at the same time. This Protocol will turn off one account on a device when the account log-in on new devices.

Smart Healthcare System as an Open Platform (Shesop) is an integrated healthcare system and have several features, one of them is Steppy Application. Steppy does count your step and display on Shesop website. In this system security issues are not properly addressed, while Personal Health Record (PHR) patient stored in the cloud platform could be at risk. In fact, the huge electronic information available online, people needs reliable and effective technique for privacy preserving. In order to improve the security of data which are displayed on the Shesop website, so that anyone who access could not tamper without permission. Recently Xu et al. showed a pseudonym scheme using smart card as a solution in e-health systems which uses discrete logarithm problem with cyclic group. In this paper, we adopt their scheme and use it application into smartphone using Near Field Communication (NFC) to construct security in Steppy apps.

With the deployment of web-based educational game over the internet, the user's registration becomes a critical element. The user is authenticated by the system using username, password, and unique code. However, it cannot be handled properly because the data is transmitted through insecure channel on the network. Hence, security requirement is needed to avoid identity leakage from malicious user. In this paper, we propose a secure communication approach using SSL protocol for an online game. We also describe the security requirements for our approach. In future work, we intend to configure and implement the SSL protocol by enabling HTTPS in web-based online game.

사이버 침해사고 정보를 공유하는 체계가 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 상호 네트워크 통신을 위하여 필요한 인터넷기반정보와 사이버 침해사고 관련 정보를 획득하기 위한 채널 다양하게 존재하고 공공의 이익을 목적으로 공유되고 있으며 침해정보에 대한 세부적인 분석정보 또한 오픈소스 프로젝트를 통해 손쉽게 획득할 수 있다. 한국인터넷진흥원에서는 공인된 사용자 혹은 기관을 대상으로 침해사고에 활용된 악성정보를 공유하고 있다. 본 논문은 이러한 인터넷기반정와 침해사고와 관련된 연관정보를 활용한 사이버 침해정보 연관 그래프 구축방안에 대하여 논하며 그 활용방안이 어떠한 것이 있는지 제안한다.

스마트폰과 소형 디바이스의 발달로 헬스 케어 시장은 큰 성장세를 보이고 있고 플랫폼을 제공하는 회사들 간의 치열한 경쟁이 시작되고 있다. 시장의 성장세와는 달리 데이터 보안에는 상대적으로 취약한 면을 보였다. 본 논문에서는 헬스 케어 보안이 허술한 사례들을 보이고 이에 대한 해결방안을 모색해 본다.

컴퓨터의 연산 속도와 공격자의 기법 등이 발달함에 따라 사용자들의 패스워드들을 더욱 안전하게 보관될 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 새로운 패스워드 보호 기술을 개발하기 위한 PHC(password hashing competition) 공모전이 개최되었다. 본 연구에서는 공모전을 통해 해싱 알고리즘들이 추구하는 암호학적 특징들을 분석하고, 패스워드 해싱 기술의 향후 발전 동향을 예측하고자 한다.

MODBUS/TCP는 단순하며 기능이 다양해 산업제어시스템에서 높은 점유율로 사용되는 통신 프로토콜이다. 오랜 시간 많은 사용과 더불어 안전한 MODBUS/TCP를 위한 연구 또한 많이 이루어졌지만, 이는 공개키 적용, SSL과 같은 라이브러리 연동, SCTP와 연동한 Hybrid 형식 등이 대부분이다. hard real system에서 주로 사용되는 MODBUS/TCP는 무엇보다 정해진 timeout 시간 내에 통신이 이루어지도록 해야 한다. 따라서 앞서 말한 방법은 하드웨어 가속기, 충분한 메모리 요구량 등의 문제가 따른다. 본 논문은 hard real system의 산업제어시스템에서 요구하는 timeout 시간을 충족하며 안전한 통신을 제공하는 보안 적용 방안을 소개하며 실험의 결과를 통해 실질적으로 효과적인 대안임을 보이고자 한다.

사물인터넷 시대가 도래함에 따라, 사물과 인터넷 간의 연결을 위한 무선 공유기의 활용이 증가하고 있다. 그러나 무선 공유기의 보안 취약점을 악용한 침해 사고도 지속적으로 발생하고 있어, 공유기 보안이 심각한 문제로 대두된 상황이다. 본 논문에서는 국내에서 사용되는 3사의 공유기가 제공하는 웹 기반 관리자 인터페이스에서 발견된 크로스 사이트 스크립팅(cross-site scripting) 취약점을 분석한다. 발견된 취약점을 기반으로, 가능한 공격 시나리오와 패치 발표 이전까지 임시 대응할 수 있는 방법을 제시한다.

스마트폰의 등장을 시작으로 사물과 인터넷의 결합이 급속히 진행되면서 다양하고 새로운 시장이 형성 되고 있다. 특히 모바일 네트워크가 확산되면서 소비자의 스마트 홈 시장에 대한 관심이 높아졌으며 다양한 기업들이 스마트 홈 시장에 진입하고 있다. 본 논문에서는 다양한 스마트 홈 기술을 소개한다. OneM2M, AllJoyn의 플랫폼 구조와 보안 표준을 살펴보고 IoTivity, Homekit, Thread의 특징을 분석하여 스마트 홈 기술의 동향을 분석한다.

본 연구는 저학년들이 암호에 대해서 어렵게 생각하지 않게끔 접근을 유도하기 위해 암호학을 토대로 한 만화 컨텐츠와, 암호 알고리즘 원리를 바탕으로 하여 친숙한 그림들을 이용해 메세지를 주고받는 대칭키놀이, 그리고 공개키 미니게임을 함으로써 저학년들에게 암호학과 보안의식의 관심과 흥미를 불러 일으키고 자연스레 학습할 수 있도록 유도하는 교육 솔루션에 대한 연구이다.

본 연구는 소프트웨어의 소스코드를 대상으로 보안 취약성을 자동으로 평가할 수 있는 방안을 연구하여 소프트웨어 취약점 관리의 자동화 기술 아키텍처를 제안한다. IT가 생활환경의 기반기술로 보급화 되며 소프트웨어시장이 가파르게 성장하고 있다. 영리 소프트웨어의 경우 개발기관에서 관리 및 지원을 하지만, 오픈소스 소프트웨어는 비영리 목적과 개발환경으로 인해 체계적으로 관리되기가 어려워 취약점이 발생하기 쉽다. 그럼에도 비용과 효율의 문제로 오픈소스가 광범위하게 활용되고 있어, 오픈 소스 소프트웨어를 도입한 기관 및 단체에 침해를 유발하고, 보안수준을 악화시키고 있다. 이에 오픈 소스 소프트웨어는 소스코드가 공개되는 소프트웨어라는 점을 활용하여 소스코드 수준에서의 취약점 관리 자동화를 지원함으로써, 오픈소스 소프트웨어를 활용하는 분야의 보안 환경을 안전하게 향상시킬 수 있다.

스마트카는 IT기술과 자동차가 융합된 시스템으로 다양한 서비스 분야에서 연구 중이며 안전하고 편리하게 이용하기 위해서 보안적인 측면이 강화되어야 한다. 스마트카 환경 하에서 무선 통신 보안은 반드시 이루어져야 하며 이를 위해 최근 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 CAN 통신과 같이 스마트카 인프라에서 쓰이는 통신 프로토콜을 알아보고 국내와 해외의 보안 취약점 사례를 비교/분석을 통해 스마트카 보안 기술이 가져야 할 조건과 취약점 대응방안에 대해 살펴본다.

클라우드 시스템은 온라인상에서 사용자가 원하는 형태에 따라 Saas, Paas, Iaas 등의 다양한 방식으로 자원을 할당받아 사용할 수 있는 시스템을 말한다. 또한 모바일 하드웨어의 성능이 나날이 발전함에 따라 클라우드 시스템을 모바일 환경에서 이용하는 것이 가능해졌는데, 모바일 환경에서는 편리한 이동성이라는 장점을 지니고 있지만, 무선의 방식으로 통신하기 때문에 전력 소모량에 대하여 한계점이 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 모바일 디바이스 이용자들이 클라우드 서비스를 이용하고자 할 때, 전력 소모를 줄인 경량화된 사용자의 인증 프로토콜을 제안하였다.

최근 스마트 폰이 대중화 되면서 기존 클라우드와 이동성 단말기가 결합된 형태인 모바일 클라우드가 확산되고 있다. 그러나 사용자가 모바일 기기를 이용하여 모바일 클라우드에 접속하는 인증 과정에서 사용되는 사용자 개인 정보는 유출되거나 탈취 되기 쉽기 때문에 프라이버시 침해의 보안 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 환경에서 안전한 사용자 인증을 위해 다양한 생체 정보를 이용한 생체 인식 기반 사용자 인증 방법을 제안한다.

IoT(Internet of Things) 환경으로 변화됨에 따라 다양한 사물들이 네트워크에 연결되게 되었고 이에 따라 다양한 보안 위협들이 나타나게 되었다. 그 중 스마트TV(Smart TV)는 해킹에 취약하여 악성코드에 감염되기 쉽고 티비싱(Tvishing) 사기를 당할 수 있다. 이에 본 논문에서는 스마트TV에 애플리케이션(Application)을 설치하기 전 클라우드 환경에서 필터링 기법을 이용하여 악성코드를 탐지함으로 사용자의 피해를 줄이는 방안을 제시한다. 제안하는 방법을 통해 티비싱의 피해를 줄일 수 있다.

VANET은 차량간 통신 네트워크로 사고나 교통정보를 차량간 전달하거나 인프라를 통해 교통시스템 등의 서비스를 가능하게 한다. 사용자의 편의와 교통시스템의 효율을 위해 확산이 기대된다. 이에 다수의 차량과 인프라 간, 차량과 차량간 통신에서 악의적인 해커의 공격에 대비할 수 있는 보다 안전한 인증 프로토콜이 필요하다. 본 논문에서는 VANET 환경에서 Distance-Bounding Protocol과 Diffie-Hellman을 이용한 상호 인증 및 키 교환 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 보안성평가를 통해 안전성을 검증하였으며, 이를 통해 VANET 환경에서 불법적인 RSU나 해커의 공격으로부터 안전한 통신을 가능하게 할 것으로 예상된다.

유비쿼터스 시대가 ICT 산업의 발달과 함께 도래함에 따라 이용자들의 요구를 충족시켜 주는 다양한 서비스들이 소프트웨어 형태로 등장하고 있다. 이제는 단순 컴퓨터 뿐만이 아니라 모바일, 웨어러블 디바이스, 자동차, 로봇, 의료 산업 등 까지 소프웨어는 현대 사람들의 삶에 깊이 연계되어 있으며 아직도 그 영역은 팽창하고 있다. 이러한 소프트웨어의 풍부한 발달과 비례로 소프트웨어의 취약점을 공략하여 서비스에 치명적인 위협을 가해 이익을 얻으려는 단체도 증가하게 되었다. 본 논문에서는 소프트웨어를 출시하기 전에 취약점을 미리 탐지 식별 할 수 있는 그레이 박스를 활용한 스마트 퍼징 시스템을 제안한다.

인앱결제 시스템이란 애플리케이션(앱) 내 결제 시스템을 통한 결제행위를 말하며, 다운받은 앱은 무료일 수 있지만 앱 내에서 별도의 유료아이템 등을 구매 할 경우 유료결제가 일어날 수 있다는 것을 뜻한다. 인앱결제는 한번의 등록을 거친 후 단 한번의 비밀번호 입력을 통하여 결제가 된다. 스마트폰 보급 확대에 따라 오픈마켓의 게임 등 모바일콘텐츠 거래 증가로 유료 콘텐츠 결제와 관련한 이용자 피해가 급증하며 이용자 불편, 불만(인앱결제 피해)으로 인한 피해가 다수 발생하고 있다. 본 논문은 이러한 휴대폰 인앱결제 시스템의 문제점을 파악하고 인앱결제로 인한 피해 예방을 하기 위한 보안서비스를 제시한다.

본 논문에서는 국내 모바일 간편 결제 서비스 카카오페이(KakaoPay)의 보안취약점을 분석한다. 이를 위해, 본 연구에서는 모바일 간편 결제 서비스 키패드의 터치 좌표값을 추출하는 키로거 앱(key logger application)을 개발하였다. 키로거 앱을 이용해 사용자가 카카오페이 서비스의 비밀번호를 누를 때 비밀번호가 출력되는 화면 좌표값을 알아내고, 확률분석기법을 통해 추출한 화면 좌표값으로 결제용 비밀번호를 유추해냄으로써, 카카오페이 서비스의 보안 취약점을 도출하였다.

우리나라에서 어딜 가든 WI-FI를 이용해 네트워크에 접속할 수 있는 환경이 되었다. 하지만 rogue AP로 인한 모바일 기기들의 좀비화, 개인정보 유출, BYOD환경으로 인한 회사의 자료유출까지 다양한 정보들을 보호하고 모바일 기기의 해킹가능성을 줄여야 한다. 본 논문에서는 접속 AP정보와 GPS기반 위치정보를 신뢰 테이블에 등록해 이동 중에는 신뢰테이블 외 신호는 사용자의 확인을 거쳐 rogue AP에 자동접속 되어 기기가 감염되거나, 개인정보가 유출되는 일을 방지하기 위한 방법을 제안한다.

최근 IT 산업의 발달로 다양한 분야에서 소프트웨어 활용이 증가하였으며, 이에 따라 공개 오픈소스 소프트웨어의 사용빈도가 증가하고, 다양한 범위에서 활용되고 있다. 하지만, 공개 오픈소스의 이용이 증가함에 따라, 공개 오픈소스 취약점에 기반한 다양한 문제에 노출될 수 있으며, 실제 'OpenSSL'의 하트블리드 취약점은 전세계적으로 많은 피해를 야기시켰다. 따라서, 기존 오픈 소스 취약점 분석 환경에서 기호 기반의 취약점 분석 방법을 이용하여 오탐 및 미탐을 최소화 하고, 정확한 보안약점 탐지 가능 기법을 제안한다.

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 시대가 도래함에 따라 소프트웨어는 스마트기기, 홈 네트워크 등 다양한 분야에 활용되고 있으며, 이러한 환경 변화에 맞춰 해커들은 소프트웨어의 자체 취약점을 이용한 다양한 악의적 공격을 진행하고 있다. 실제 소프트웨어 보안 취약점으로 인해 발생하는 피해액이 연간 1800억불에 달하고 있으며, 이러한 문제를 방지하기 위해 다양한 시큐어코딩 제품들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 기존 시큐어코딩 프로그램의 효율성 향상을 위한 형상관리 시스템 연동 프로세스 방법을 제안한다.

현재 유비쿼더스(Ubiquitous)시대의 환경에 걸맞게 무선통신 기술이 빠르게 발달 하면서 모바일 결제나 많은 서비스들을 보다 빠르고 쉽게 제공받을 수 있는 환경에 접어들었다. 이러한 환경을 제공해주는 무선 근거리 통신 기술 중 비콘은 가까운 범위 안에 있는 사용자의 위치를 찾아 광고서비스, 상황인식서비스, 결제서비스 등 많은 서비스를 제공 받을 때 비콘과 스마트폰은 간단한 인증절차를 밟는데 있어 취약하다는 문제점이 야기되고 있다. 본 논문에서는 보안이 취약한 부분을 GPS 기술과 IDS 기술을 이용하여 보다 안전한 인증을 제안한다.

최근 CCRA(Common Criteria Recognition Arrangement) 협정서 개정에 따라 공통평가기준인 CC(Common Criteria) 평가제도에 변화가 생기고 있다. 현재의 CC 평가제도가 가지는 한계를 보완하고자 PP(protection profile)를 대신하는 cPP(collaborative protection profile)가 개발되었는데, 기존의 폐쇄적으로 운영되던 PP 개발 프로세스와 달리 cPP 개발에는 CCRA 회원국의 여러 기관 및 기업이 적극적으로 개발에 참여할 수 있다. 따라서 현재 세계 각국에서 cPP 개발에 관한 논의가 활발히 진행되고 있으며 세분화된 연구도 요구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 CC 평가제도가 가지는 한계를 살펴보고 이러한 한계를 극복하기 위한 cPP의 등장 및 개정되는 새로운 CC 평가제도의 운영을 분석한다.

최근 IT기술이나 하드웨어 기술이 발달함에 따라 공격자의 능력 또한 크게 향상되었다. 이런 공격자를 막기 위해 많은 암호 프로토콜을 사용하여 상호 인증을 하고 암호화 통신을 하거나 PKI 시스템 등을 통해 상호인증을 통한 방어를 하고 있다. 암호화 통신을 할 때 사용되는 AES 알고리즘은 암호학적 안정성과 성능 우수성을 인정받아 국제적으로 많이 활용 되고 있다. 국내에서는 최근 LEA 암호 알고리즘이 개발되었고 AES와 같은 암호학적 안정성 또한 인정받았다. 본 논문에서는 다양한 트래픽 양과 암호화 통신의 유무에 따라 공격자의 존재 유무를 실제 서비스를 하는 서버나 클라이언트가 감지 할 수 있는지에 대해 확인해 보고자 한다.

소형 모바일 IoT장비에서는 사양과 환경 등 많은 제약이 따르기 때문에 컴퓨터에서의 인터넷 보안을 똑같이 제공할 수 없다. 많은 제약 조건에도 불구하고 소형 모바일 IoT에서 보안을 적용할 수 있도록, 암/복호화 프로토콜을 제안한다. 현재 무선랜에서 사용하고 있는 암/복호화 프로토콜인 CCMP를 IoT 환경에 맞게 응용한 프로토콜 $CCMP^*$의 진행과정을 소개한다.

모바일 시장의 급경한 성장세와 기존의 복잡한 결제방식 절차 간소화에 대한 사용자 요구의 증가는 ICT 기반 금융산업에서 최신 기술과 융합된 핀테크 기술을 등장시켰다. 핀테크에 대한 관심도가 높아짐에 따라 핀테크 기업에 대한 투자규모, 핀테크 기업 수, 핀테크를 기반으로 한 모바일 결제의 세계시장 규모가 빠른 속도로 증가하고 있다. 이에 핀테크 기업이 서비스를 함에 있어서 하나의 운영 요소로 취급되던 보안 기능이 보안을 위한 처리 기술 자체로 하나의 서비스 유형으로 부각되기 시작했으며, 핀테크 내 보안 분야에 대한 시장규모의 비중, 업체 수는 꾸준히 증가할 것으로 보인다. 본 논문은 이러한 추세에 맞춰 핀테크 보안에 대한 기술로드맵을 수립하여 기술의 추세를 전망하였으며 시장 추이 분석을 하였다.

최근 환경오염에 의한 수질관리, 재난방지, 해양자원탐사 및 군사목적 등으로 수중환경에서의 음파통신에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 수중네트워크는 물이라는 특수한 환경으로 인해 많은 제약사항이 존재한다. 이를 극복하기 위한 노력은 계속되고 있으며 더불어 보안의 필요성도 함께 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 수중 음파통신 MAC계층에서 AES, ARIA, LEA 암호 알고리즘의 성능을 측정하고 LEA 암호 알고리즘의 우수성을 보이고자 한다.

수중음파통신은 물속에서 지상과는 달리 음파를 사용하여 통신한다. 또한 제한된 전력과 자원을 사용하기 때문에 최소한의 연산으로 본래의 목적을 수행해야만 하는 조건이 따른다. 따라서 수중음파통신에 보안을 적용하기 위해서는 기밀성과 안전성도 중요하지만 무엇보다 가용성을 고려한 보안설계가 중요하다. 본 논문은 제한된 전력과 자원 환경에서 동작하는 수중음파통신용 MAC 프로토콜에 가용성이 부각할 수 있는 LEA 블록암호알고리즘의 적용방안을 논하고자 한다. 또한 기존의 AES(Advanced Encryption Standard)와 ARIA(Academy, Research Institute, Agency) 블록암호알고리즘과의 성능분석을 통해 LEA의 우수성과 수중음파통신에 적합성을 보이고자 한다.

최근 IoT에 대한 관심이 증가되면서 IoT 환경에서 다양한 서비스가 개발되고 있다. IoT를 통해 사물에 센서 혹은 액츄에이터 등 다양한 IT기술을 적용하여 사람과 사물, 공간이 통신을 하게 된다. IoT는 다양한 산업 분야에 적용되고 있으며 우리 생활과 밀접한 영역인 스마트 홈 분야에서도 시장 활성화가 진행되고 있다. 하지만 스마트 홈 환경에서는 인증되지 않은 사용자와 스마트 디바이스를 통한 해킹 및 악성코드 감염 등 다양한 보안 위협이 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 IoT 환경에 적합하도록 효율적이며 사용자, 스마트 홈을 연결하는 홈 게이트웨이, 스마트 홈 내의 스마트 디바이스 간 상호 인증을 제공하는 안전하고 효율적인 상호 인증 기법을 제안한다.

최근 소프트웨어는 IT 산업이 발달함에 따라 스마트 단말, 가전기기, 의료기기 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 소프트웨어 사용이 증가함에 따라 이를 악용한 다양한 공격 사례가 발생하였다. 이를 위해 행정안전부에서는 2011년부터 시큐어코딩을 단계적으로 의무화 하였으며 이에 따라, 시큐어코딩 시장이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 기존 시큐어코딩 프로그램에서 신규 취약점에 능동적으로 대응이 가능한 Rule Base를 기반으로 시큐어코딩 프로그램 성능 향상 방안을 제안한다.

최근 몇 년 사이 FREAK, POODLE, HEARTBLEED, CRIME등등 TLS와 관련된 많은 취약점이 발생하였다. 이러한 취약점들은 해당 TLS버전을 사용하지 않거나 업데이트를 함으로서 예방할 수 있다. 하지만 오래된 서버를 사용하거나 낮은 버전의 TLS만을 지원하여 업데이트를 못하는 경우가 있고, 이러한 서버들은 취약점에 무방비상태로 노출되어있다. 그래서 이러한 서버들에게 TLS관련 취약점을 미리 알려주기 위해 Snort라는 툴을 사용하여 연구를 하였다.

스마트폰은 주로 사용되고 있는 안드로이드 OS는 다양한 악성코드로 인해 금전적 피해, 데이터 유출 및 통제권한 상실 등과 같은 많은 피해를 당하고 있다. 침해 위협을 가중시키고 있는 모바일 악성코드 중 심각한 피해를 유발하는 커널 기반의 루팅(Rooting) 악성코드는 일반적인 탐지 방법으로는 찾아낼 수 없는 어려움이 있다. 본 논문에서는 커널 기반에서 동작하는 루팅(Rooting) 악성코드를 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 스마트폰 어플리케이션이 실행될 때마다 생성되는 모든 프로세스의 UID를 확인하여 비정상적으로 사용자(User) 권한에서 관리자(Root) 권한으로 변환되는지를 확인하는 방법이다. 제안하는 방법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드로 인한 안드로이드 OS의 피해를 최소화할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 폭발적으로 증가하는 데이터양과 데이터 특성들로 인해 관계형 데이터베이스는 빅데이터 처리에 어려움이 발생하기 시작했으며, 이러한 빅데이터의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분산처리, 병렬 처리 등 특정한 영역에서 우수한 성능을 보이는 NoSQL 데이터베이스의 활용이 증가하고 있다. 기존 관계형 데이터베이스에서 악의적인 SQL Injection 공격이 시스템에 치명적인 피해를 주는 것과 마찬가지로, 다른 쿼리 언어를 사용하는 NoSQL 데이터베이스에서도 Injection 공격에 대한 취약점이 여전히 존재할 뿐만 아니라, NoSQL 데이터베이스가 비교적 최신 기술이기 때문에 개발자들은 Injection 공격에 대한 인식이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스에 대한 대표적인 2가지 Injection 공격 방법을 소개하고, "NoSQL Injection Defender(NID)"라 명명한 Injection 공격 방어 시스템의 설계 방안을 제시하고자 한다.

빠르게 발전하는 스마트폰 기술 발전에 의해 스마트폰은 민감한 개인 정보를 다루는 경우가 많아졌다. 바이오인식 기술은 이를 안전하게 보호하기 위한 수단으로써 여러 제품에 도입되고 있으나 설계 단계에서 보안이 고려되지 않을 경우 취약점이 발생할 수 있는 잠재적 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 스마트폰 바이오인식 시스템 설계 시에 주의해야 할 점을 분석하고, 이를 해결하기 위해 시스템에 요구되는 요구사항들을 정리한다.

최근 침해사고는 특정 목적을 지닌 공격자들은 자신의 목적을 달성하기 위해 공격을 지속적으로 감행하는 특징을 보인다. 하지만, 기존에 진행된 악성코드 감염 호스트 분석, 네트워크 행위기반 분석 등의 단일 침해사고에 대한 분석은 다른 침해사고와의 관계를 유기적으로 연결하지 못하기 때문에, 타 침해사고와의 연관성 분석, 동일 공격자의 특성 파악을 통한 표적형 공격 및 향후 공격예측을 지원하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 상용에서 서비스되고 있는 사이버 위협정보 공유 시스템의 정보를 기반으로 이와 연관된 정보의 이력 및 유사관계를 관리하여 침해사고간의 연관성을 파악하는 방법을 제시한다.

IoT 환경의 센서 네트워크와 RFID 태그 등에서의 AES나 SEED에 대응 할 수 있는 새로운 저전력 경량화 암호 알고리즘이 필요 해짐에 따라 본 논문에서는 2006년 국내에서 제안된 HIGHT와 2007년 CHES에서 제안된 PRESENT 알고리즘을 Arduino에 적용하여 성능을 비교분석 하였다. 그 결과 HIGHT 알고리즘이 PRESENT알고리즘에 비하여 더 짧고, 적은 수행시간과 프로그램 메모리 사용량을 보였으며, 더 많은 동적 메모리 사용량을 보였다.

어플리케이션 구동 시에 화면에 표시되는 데이터는 보안 알고리즘이 적용되지 않은 채로 사용자 및 악의적인 해커들에게 노출된다. 본 논문에서는 악의적인 사용자가 화면을 캡쳐하여 이미지 파일로 저장하거나 디지털카메라로 화면에 노출된 정보의 사진을 찍었을 때 중요 데이터가 유출되지 않도록 화면 출력 이미지를 디지털 영상 처리 기법을 이용하여 변조한다. 사용자가 육안으로 볼 때에는 데이터를 식별할 수 있도록 화면 주사율에 맞추어 변조된 영상에 대한 보완 영상을 번걸아 출력한다.

최근 스마트폰을 활용한 다양한 서비스가 지속적으로 연구되면서 나날이 발전하고 있다. 그중에서 BLE(Bluetooth Low Energy) 기반 Beacon을 이용하여 다양한 분야에서 스마트폰 앱을 통해 서비스 되고 있다. BLE 기반 Beacon을 이용한 다양한 분야 중에 실내 위치 기반 서비스에 대해 많은 연구가 진행되고 있는데 본 논문에서는 보안이 필요한 기관이나 업체의 출입통제를 위해 Beacon을 출입통제 시스템에 적용하고자한다. Beacon을 이용한 출입통제 시스템은 사용자의 스마트폰을 Beacon으로 위치 측위하여 사용자가 출입문에 왔을 때 OTP인증을 통하여 사용자는 출입여부에 대한 권한을 부여 받아 사용 할 수 있도록 제안하였다.

최근 헬쓰케어 장비나 웨어러블 컴퓨터 등에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 유비쿼터스 헬스케어 환경은 이러한 다양한 센서와 휴대용 의료 장치들에 의해 구성된다. PAN은 인간 주변의 디바이스들을 무선으로 연결하여 하나의 네트워크를 구성하는 핵심 기술로서, 차세대 무선 네트워크로 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 서비스를 위한 PAN 환경을 정의하고, 발생 가능한 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 이를 기반으로 개인 건강 정보를 보호하기 위한 보안프레임워크를 정의한다. 마지막으로 PAN의 이종(異種) 네트워크 환경을 고려한 새로운 보안 프로토콜을 제안한다.

많은 개발자가 참여하는 대형 소프트웨어 시스템 개발의 효율성 증대를 위해서는 컴포넌트 간 인터페이스의 효과적인 관리가 필수적이다. MDMS는 컴포넌트간의 인터페이스 정의 및 변경 이력 관리, 인터페이스 기술서 자동 생성, 소스 코드 자동 생성 등의 기능을 제공하는 도구이다. 한화탈레스는 1998년 MDMS를 처음 개발하여 적용한 이후 다양한 국방 소프트웨어 시스템 개발에 적용하여 소프트웨어 개발 생산성 향상에 효과를 보았다. 하지만, MDMS를 다양한 프로젝트에 적용하는 과정에서 최초 개발시 고려하지 못했던 여러 문제점 및 한계를 발견하였다. 이러한 문제점 및 한계는 다양한 프로젝트의 특성 지원 미흡, 형상관리 및 유지보수 문제, 프로젝트 간 메시지 재사용 미지원, 취약한 보안 등 이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 네가지 개선방안을 제시한다. 첫 번째, 다양한 프로젝트에 적용이 가능한 유연한 SW 구조로 개선해야 한다. 두 번째, 통일되고 일관된 형상관리와 함께 전담 개발 및 유지보수 조직이 필요하다. 세 번째, 프로젝트간 메시지의 재사용 지원을 위한 방안으로 프로젝트 별 MDMS 운용이 아닌 통합된 MDMS의 운용이 필요하며, 그를 통하여 다른 프로젝트의 인터페이스 정의를 상호 참조할 수 있는 구조를 적용해야 한다. 마지막으로, 외부 협력업체와의 협업을 위한 보안 대책을 수립하고, 관련 보안 기능을 지원하여 사외의 협력업체의 개발자가 직접 MDMS에 접속하여 개발할 수 있도록 개선해야 한다.

IT 프로젝트의 규모와 불확실성이 급변하고 있기 때문에 프로젝트를 계획된 비용과 납기 내에 성공적으로 종료하기가 어려워졌다. 이에 프로젝트 성공 가능성을 높이기 위한 방안으로 리스크 기반의 테스트 전략을 도입하여 적용하는 프로젝트 사례가 증가 하고 있다. 본 연구의 목적은 차세대 규모의 프로젝트를 수행할 때 리스크 기반의 테스트 전략을 어떻게 적용해야 하는지 사례를 통하여 구체적인 적용방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 크게 두 가지 측면에서 시사점이 존재한다. 첫째, 차세대 규모의 프로젝트를 수행하기위해 전사적 차원에서 테스트 활동 방안을 제시하였다는 점이고, 둘째, 리스크 기반 테스트 전략을 프로젝트 라이프 사이클에 따라 적용한 사례를 통하여 구제적인 방안을 제시하였다는 점이다.

OpenStack는 오픈소스 클라우드 플렛폼이며, Iaas 서비스를 제공하고 있다. Iaas 서비스를 제공하기 위해 많은 서비스 제공되고 있는 데, 이런 다양한 서비스를 테스트하기 위해, OpenStack에서는 Tempest 라는 테스팅 도구를 제공하고 있다. 우리의 논문에서는 이 Tempest라는 테스팅 툴에서 사용하는 테스트 시나리오를 사용자가 XML을 통해 손쉽게 작성하고, 사용자가 원하는 테스트 내용에 맞게 커스터 마이징 하는 방법을 제안한다.

제조업체의 품질관리 및 공정에 대한 개선을 위하여 현장에서 생산되는 데이터를 수집 및 분석하여 작업자 또는 경영자에게 의미 있는 의사결정을 할 수 있는 정보 제공이 필요하다. 본 논문에서는 제조 공정 개선을 위한 데이터 수집 및 분석 시스템을 제안한다. 이를 통해서 소규모 제조 현장에서 원자재 배합의 정확도 향상과 작업시간 단축을 가능하게 해 주고, 건당 처리시간의 감소로 인한 생산 납품시간 단축, 불량률 감소 등에 따른 원가 절감을 가져올 수 있다.

제조공정은 작업자의 능력에 의해 셋업 설정이 좌우되기 때문에 불량률의 산출 및생산 예측이 어려우며, 제조공정 상의 다양한 데이터들을 수집할 수 있으나, 각 프로세스 사이에서 서로 연관성 있게 통합되지 못하고 있다. 따라서 논문에서는 제조공정 개선을 위한 실시간 통합 모니터링 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해서 제조업체의 작업자 및 경영자에게 보다 효율적으로 실시간 데이터 분석 정보를 시각화하여 제공함으로써, 제조 공정 개선에 활용할 수 있다.

ITSM(IT Service Management)은 2000년대 중반 이후 기업 및 공공기관에 본격적으로 적용되기 시작하였다. ITSM의 한 부분으로 IT 조직에서는 외주업체와 SLA(Service Level Agreement)을 체결하여 정보시스템 서비스의 품질을 적정수준으로 관리토록 노력하고 있다. 그러나 SAL를 적용하는 서비스 측정항목을 선택하는데 있어 측정이 비교적 용이한 서버 운영시간, 서버 성능, 서비스 가동률 등 서버운영에 주로 초점이 맞춰져 왔다. 응용시스템에 대한 서비스 요청 적기 처리율, 변경요청 적기 처리율 등에 대해서는 고객과 외주업체의 협의요소 증가, 데이터 관리 및 정확성 부족 등으로 SLA 항목에서 제외되어 왔다. 본 논문에서는 응용시스템의 유지보수 관련 SLA 적용에 초점을 맞춰 서비스데스크 구축방안을 제시하였다.

자바스크립트는 웹 페이지를 제어하기 위한 표준적인 스크립트 언어로 오랫동안 사용되어 왔다. 최근 웹 앱이나 서버사이드 응용 프로그램을 자바스크립트로 작성하게 되면서, 자바스크립트 프로그램을 더욱 빠르게 동작하도록 만드는 것이 중요한 이슈가 되었다. 본 논문에서는 암시적인 동적 타입 시스템을 사용하는 자바스크립트 언어에 Cartesian Product Algorithm을 적용하여 타입을 추론하고, 이 정보를 바탕으로 정적 타입 시스템인 C++ 코드로 변환하는 컴파일러의 구조와 알고리즘을 제시한다.

중장년층의 스마트폰 사용 인구가 증가하고 있다. 중장년층 사용자는 피쳐폰과 달리 스마트폰 환경에 어려움을 느낀다. 그러므로 이들에게 친숙하며 대부분 규칙을 알고 있는 한국전통게임 윷놀이를 중장년층의 선호 모바일 플랫폼인 안드로이드에서 구현해본다. 게임 개발 도구는 최근 무료화되었으며 모바일 게임 환경에 최적화된 Unity 5를 기반으로 한다. 본 게임은 중장년층 사용자에게 직관적 UI, 간단한 규칙을 제공하여 이들의 안드로이드 플랫폼과 모바일 게임에 친숙함을 느낄 수 있도록 기여한다.

스마트폰 보급률이 점차 증가하게 되면서 모바일 시장도 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있다. 본 논문은 기존 POS 시스템의 기능을 유지하면서 고객들이 손쉽게 모바일 웹을 이용해 QR code로 접근할 수 있도록 설계 및 구현하였다. 매장의 각 테이블에는 각각의 QR code가 부착되어 있으며 이를 통해 손쉽게 주문할 수 있어 업주는 데이터베이스를 확인하여 테이블 별로 관리가 가능하다. 구현된 시스템이 고객과 업주 모두에게 편의성을 높여줄 것으로 예상한다.

매 학기 교수별, 과목별, 강의실별 시간표를 학사규정에 맞추어 수작업으로 작성하였다. 이에 업무량 및 시간적인 효율성 증대가 요구된다. 수작업으로 진행되는 프로세스 과정을 데이터베이스와 웹페이지를 활용하여 전산화 시켜 1주일이라는 작업시간을 단 1일로 줄였으며, 교수들이 직접 웹페이지에 접속하여 연구일을 직접 입력하고, 배정 완료된 강의들의 시간 및 강의실을 확인하기 쉽게 구현되었으며, 추후 타 학교에서도 사용가능 하도록 시스템을 개선할 계획이다.

오픈 소스를 지향하는 마이크로 컨트롤러를 내장한 기기 제어용 기판인 아두이노를 사용하여 만든 사물인터넷이 다양해졌다. 스마트 케인은 시각장애인의 흰 지팡이에 초음파 센서, 조도 센서를 이용하여 장애물을 감지하고 진동모터로 알림을 주는 등 시각장애인의 보행에 도움을 주는 스마트 지팡이다.

아두이노 의 출현과 함께 소형컴퓨터를 이용한 연구가 다양해졌다. 또한 아두이노를 통해 각종 센서들을 이용해 상태를 판단하는 것을 쉽게 구현 할 수 있게 되었다. 이 연구는 아두이노에 각종 사고들이 발생 할 수 있는 증상들을 모니터링 할 수 있는 센서들을 연결하고 이를 차량에 부착하여, 센서들로부터 오는 정보를 통해 사량의 사고 유무를 판단하고 알람을 주는 시스템을 구현하였다.

고열량 식단이 많아지면서 비만 인구가 증가하면서 비만을 원인으로 하는 수면무호흡증도 증가하고 있다. 이 연구는 아두이노를 이용하여 수면 중인 사용자의 무호흡 횟수와 실시간 호흡 상황을 입력받아 입력된 값을 계산하고 분석한 뒤, 블루투스를 통해 사용자가 깨어났을 때 사용자의 스마트폰으로 사용자의 수면무호흡 상태를 표시하도록 구현하였다.

여러 산업 분야에서 신기술 도입 및 고객의 요구 사항 변화에 따라 급속한 정보화가 진행 중이다. 정보 시스템을 주요 기반으로 한 금융산업의 경우, 이러한 변화에 대응하기 위해 상당한 규모의 차세대 프로젝트를 진행하고. 이를 통해 기업은 법률, 규제 및 고객 요구 사항 등 외부 요인에 신속히 대응하고, 내부 프로세스 개선을 통해 기업의 가치를 성장시키려고 한다. 차세대 프로젝트란 기업이 반드시 성공시켜야 하는 프로젝트로, 금융권은 프로젝트 성공률을 높이기 위해 PMO 제도를 도입하고 있는 추세이다. 본 연구는 프로젝트 준비단계 산출물인 제안요청서 (RFP)를 국제 프로젝트 관리 표준인 ISO 21500 (Guidance on Project Management)을 기준으로 제안요청서 (RFP)가 프로젝트 성공에 필요한 제반 기능과 정보를 포함하고 있는지 분석하였다. 분석 결과 차세대 금융 PMO의 RFP는 ISO21500의 기준과 상당한 차이가 있음을 발견하였다. 향후 제안요청서(RFP) 작성의 중요성을 인식하고, ISO21500 관리 기준에 맞춰 기능을 개선하고 보완해 나간다면 프로젝트 성공률을 높일 수 있을 것이다.

현재 우리나라의 대표적인 저궤도실용위성 시리즈인 '다목적실용위성'은 K2, K3, K5, K3A(2호, 3호, 5호, 3A호) 이렇게 총 네 가지로 구성되어 있다. 본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 운영하는 다목적실용위성 K3인 일상 임무계획(Mission Planning)의 모듈 자동화 시스템 개발에 대한 내용을 다뤘다. 그중에서도, 일상적으로 반복 수행되는 K3 임무계획 업무 중에서 수동 작업을 자동화하기 위해 객체지향 CBD 개발 방법론을 토대로 C#을 이용한 자동화 시스템을 구조화 시키는 방안에 대해 주력하였다. 그 결과로 자동화 개념 정립을 위한 Feasibility Study를 수행할 것이다. 이를 다목적실용위성 K3 임무계획 중 일상적인 임무계획에 한하여 제한적으로 적용할 수 있을 것으로 기대하며, 이는 나아가 본 선행연구 결과물을 이용하여 K3 임무계획 자동화시스템에 적용에 적극 활용될 수 있을 것이다.

최근 스마트폰 및 태블릿 PC와 같은 다양한 모바일 기기의 사용이 증가하고 있다. 이러한 기기들은 배터리 사용으로 인해 전력공급이 제한되어, 소모전력 효율 향상이 요구된다. 이에 따라 최근에는 소프트웨어에 의한 소모전력의 효율성을 향상시키기 위한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 소프트웨어의 코드 구조의 분석을 통해 전력 효율성을 향상시키기 위한 연구는 미비하다. 따라서 본 논문에서는 코드 구조의 변경에 따른 소모 전력 효율성을 분석하여, 소프트웨어 개발이나 유지 보수 단계에서 전력 소모량을 감소시킬 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다.

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 측정 가능케 하는 수삼 측정기를 제작하였으며, 측정된 수삼영상에서 뼈대와 몸통부분을 인식하기 위한 알고리즘을 고안하여 적용하였다. 적용 결과 6년 근 수삼에서 홍삼으로 만들어 졌을 때 가공 후 영상을 추정가능하다는 것을 보였다.

본 연구는 비 정형 농산물 중 6년근 수삼의 자동 등급 분류하기 위한 선행연구로, 이를 위해 4방향에서 측정 가능케 하는 수삼 측정기를 제작하였으며, 측정된 수삼영상에서 뼈대와 몸통부분을 인식하기 위한 알고리즘을 고안하여 적용하였다. 적용 결과 6년 근 수삼에서 홍삼으로 만들어 졌을 때 가공 후 영상을 추정가능하다는 것을 보였다.

본 연구는 맥파속도를 측정 하는데 간단한 방법으로 1채널 심전도 데이터와 4채널 광전식 용적맥파를 이용하여 취득한 데이터를 분석하는 알고리즘을 제안한다. 심전도의 R 피크점과 좌우 지첨, 족첨에서 발생하는 4 채널 맥파신호간 시간차를 이용하여 맥파 전달시간을 구하고 팔, 다리 길이로 나눠서 맥파전달속도를 구한다. 알고리즘은 심전도 R 피크점 검출, 4 채널 맥파에서의 피크점 검출 이후 검출된 피크정보를 이용하여 맥파의 시작지점인 기시점을 검출하는 간단한 방법을 개발하였고, 4 가지 맥파형태에 검출알고리즘을 적용하여 검증 하였다. 본 연구에서 개발한 방법으로 간단히 맥파속도를 측정하여 동맥경화나 고혈압, 당뇨 등 심혈관 관련 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 현재 스마트폰 모델을 조립하는 공정에서 카메라 렌즈 부품을 조립하는 수동으로 팔레트 위에 위치한 부품의 좌표를 수동으로 입력하고 검증하는 과정으로 소형 델타로봇에 스마트 액추에이터와 초소형 비전 카메라를 장착하여 렌즈부품의 위치좌표를 자동으로 검출하고, 빠르고 정확하게 타겟팅된 위치로 이동시킬 수 있는 자동타게팅 델타로봇 시스템을 개발하는 것이다.

소프트웨어 개발 프로세스 진행 중 산출 문서를 제작에 많은 시간적 비용이 필요하다. 또한 빈번한 데이터 또는 템플릿이 변경으로 수정 비용이 추가적으로 발생된다. 만일 개발 프로세스 과정에 PAL을 적용하여 자동 문서 생성이 가능하여 시간적 비용을 감소시킬 수 있다. 이를 위해, XML와 XSLT 기반의 PAL 엔진 설계 방법을 제안한다. 또한 표준 언어를 사용함으로써, 첫째로 시스템 관리자가 쉽게 문서 템플릿을 수정 가능하며, 둘째로 기존 시스템에 빠르게 적용 할 수 있다. 추가로 HTML 코드로 문서를 생성하여 일반 웹 브라우저에서 결과 문서 출력이 가능하다.

현재 많은 소프트웨어 개발 기업들은 제품 개발에만 치중되어 품질 유지/관리 측면의 문서 산출물을 만들 여유가 없다. 그리고 프로젝트 문서 관리 자체가 주먹구구식이며, 차후 평가나 검수시 문서 산출물을 만드는 경향이 있다. 이 문제 해결위해, 실시간으로 프로젝트가 진행되는 상황에 맞게 문서를 자동 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 통합관리(CI) 시스템에 XML과 XSLT 기법을 접목하여 프로젝트 계획 문서를 자동 추출가능하다. 이로 인해 소규모의 영업장에서도 적은 인원으로도 프로젝트 관리를 효율적으로 할 수 있고, 실제 문서와 프로젝트의 진행의 불일치가 많이 줄어들 것으로 판단된다.

차량 전장용 소프트웨어는 자동차 전자 장비들을 제어하는 만큼 그 정확성과 안전성이 검증되어야 한다. 본 연구에서는 차량 전장용 제어 소프트웨어의 제어논리가 프로그래머가 의도한 데로 구성되어 있는지를 코딩단계에서 실험하고 가시화하는 도구를 개발하였다. 이를 위해 제어 소프트웨어와 함께 컴파일될 전장용 운영체제의 정형 모델을 구축하고 운영체제 구현과는 독립적으로 제어 프로그램에서 정의된 Task들의 수행 순서를 모의 실험하여 차량 전장용 운영체제의 Task 상태 변화를 확인할 수 있도록 하였다. 임의 생성된 제어프로그램 코드와 실제 차량 전장용 제어프로그램 코드에 개발된 도구를 적용하여 그 효용성을 확인하였다.

온라인 교육이 지속적으로 발전하면서 학습자 수도 빠르게 증가하고 있다. 동영상 콘텐츠기반의 단방향적인 지직전달 방식인 온라인 학습에서는 학습자의 주의집중 여부가 학습 효과 및 학습 전략에 있어서 중요한 요인이다. 하지만 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 온라인 교육에서 학습자의 주의집중을 판단할 수 있는 시스템의 주의집중 판단 단어 자동생성 모델을 설계하고 제안하였다. 학습자가 동영상 콘텐츠를 시청하면 시청중인 콘텐츠의 단어와 기존에 학습했던 모든 콘텐츠의 단어를 호출하여 단어별 가중치 값을 계산하고 상위 단어들을 주의집중 판단 단어 셋으로 자동 생성한다. 생성된 주의집중 판단 단어 셋은 주의집중 판단 시스템에서 적용되어 학습자들이 동영상 콘텐츠에 단어가 노출되었는지 아닌지를 판단함으로써 학습자의 주의집중 여부를 빠르게 판단할 수 있다.

오늘날 소프트웨어의 크기는 계속 증가하고 있는데 반해 IT 벤처/중소 업체의 경우 요구사항 및 설계 문서가 없는 경우가 빈번하다. 이러한 시스템의 경우 코드를 이해하여 수정이나 유지보수를 하는데 많은 시간과 비용이 투자된다. 또한 벤처/중소 업체에서 역공학 도구, 테스트 프로세스 등을 도입하여 소프트웨어 품질 향상을 시키기는 현실적으로 비용 면에서 어려움이 있다. 본 연구는 내재된 코드의 오류를 찾기 위해 JDT 기반 정적 분석기를 제안한다. 제안한 분석기의 설계 구조 및 구현으로 개발자 주도 코드 분석을 통해 코드 품질을 향상 시킬 것이다. 또한 요구사항과 코드의 불일치에 대한 가시화를 통해 소프트웨어의 유지보수성을 향상 시킬 것이다.

정보기술과 인터넷의 발전과 함께 학술적 정보 서비스도 서지 정보 위주에서 디지털화를 통해 단순 문자 서비스에서 여러 전자적 형태로 서비스되고 있다. 최근에는 학술정보 서비스의 다양화 및 정보 전달 제고와 이용자의 가독성을 높이기 위해 학술정보 시각화 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 학술지 정보가 XML로 출판되면서 XML 데이터 가공을 통해 시각화 서비스가 한층 수월하게 되었다. 국내 XML 기반 학술지 원문을 서비스하는 KPubS 사이트에 대한 학술정보 시각화 기법을 적용한 사례 연구를 통해 학술정보 서비스의 다양성 및 품질 제고뿐만 아니라 향후 XML 데이터 기반 시각화 서비스 활성화 및 모델을 제시하고자 한다.

최근, 에디터 형태의 게임엔진들이 제공되어 게임 제작의 높은 진입장벽이 낮아지고 있다. 본 논문은 에디터 형태의 게임엔진 중 하나인 Unity 3D를 활용하여 일반 사용자의 관점에서 혼자 게임을 제작하기 위한 방법으로 이벤트기반 모듈 기획 방법을 제안하고자 한다. 이는 1인 게임 제작의 관점을 기획에 맞추어 게임의 전체적인 진행과정에서 동작하는 행동과 역할들을 모듈 단위로 기획하는 방법이다. 그리고 각 모듈은 게임성을 표현하는 다양한 이벤트들을 포함한다. 또한 Unity 3D에서 제공하는 스크립트 기능은 제안하는 모듈 구조를 구현하기에 적합하여 Unity 3D를 활용한다. 마지막으로 제안하는 방법을 통해 기획에서 개발까지 효과적인 게임 제작이 가능한지 여부를 확인하기 위해 간단한 모바일 캐주얼 게임을 제작하였다.

성공적인 시스템 개발을 위해서 SW의 품질을 향상시켜야 한다. 하지만 국내 SW 산업환경은 코드 중심 개발로써, 개발 문서 부재 및 SW개발과 문서화가 동시에 수행되지 않는다. 이러한 문제의 해결을 위해서 SW개발 시, 발생 문서는 코드와 문서의 동시 개발 및 시스템화가 필요하다. 본 논문은 체계적인 요구사항 관리를 위한 요구사항 추적 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존의 SW Visualization을 통한 역공학 기법에 적용하여 품질 개선 및 코드와 문서의 불일치 문제를 해결하고자 한다.

물리적, 논리적 공간에서 다양한 오브젝트들이 상호작용할 수 있게 되고, 오브젝트에 탑재되는 소프트웨어가 고도화 됨에 따라 엔지니어가 관리 가능한 수준의 시스템 제어가 힘들어지고 있다. 이런 복잡한 시스템의 자율적인 관리를 위해 다양한 상황에 대응 가능한 자가적응성이 요구된다. 자가적응형 소프트웨어는 대상 시스템의 목표나 QoS를 만족할 수 있도록 런타임에 스스로를 변화 시킬 수 있는 능력을 가진 소프트웨어이다. 이러한 소프트웨어는 고도화된 시스템의 관리에 있어서 엔지니어의 부담을 경감시킬수 있다. 본 논문에서 제안하는 선행적 자가적응형 시스템은 도로망과 같은 주기적 특성을 가진 시스템에서 시스템이 직면하는 상황을 사전에 예측하여 미리 대응할 수 있는 시스템이다. 이는 기존에 반응적으로 대응했던 시스템들이 적용한 정책의 효과를 보기까지 낭비되는 시간을 고려하여 해당 지연시간동안에 시스템의 목표나 QoS가 하락하는 상황을 미연에 방지할 수 있다. 본 시스템의 적용분야로 지능형교통체계를 사용하였으며, 도로망 전체에서 정체 발생빈도와 평균 이동속도 그리고 단위길이당 운행시간을 평가항목으로 사용하고, 대상 도로망 전체적인 최적화를 목표로 한다.

최근 청년실업으로 인해 각 대학들은 학교별 특성에 맞는 취업프로그램을 실시하고 있다. 현재 순천향대 취업 담당자들은 취업프로그램을 진행하며 면담 및 학생정보를 수기로 작성 하고 있어 불편한 점이 많다. 본 논문에서는 기존의 CRM 고객관리시스템을 응용하여 고객이 아닌 학생의 상담내역을 기반으로 취업의 방향과 전략을 세우는 학생 취업 관리 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 Spring 프레임워크, MVC 패턴을 활용하여 역할의 분명한 분리를 수행하고, 이를 통해 보다 효율적인 웹을 구현할 수 있도록 하였다.

X-선 영상은 소량의 방사선을 이용하여 만들어지는데 진단 결과를 빠르게 알 수 있지만 혈관이나 근육 밀도가 비슷한 구조물을 구분하는데 있어 주관적 판단이 개입된다. 따라서 영상을 보며 병변의 유무를 진단 할 때에도 정상조직과 병변조직과의 농도차이가 확연하게 들어나지 않은 경우에 환자의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 이러한 x선 촬영영상의 문제점이 있기에 미세한 농도의 차이를 보다 확실히 구분 지을 수 있기 때문에 영상처리가 요구된다. 특히 유선조영 촬영의 경우 주변의 연부조직과 유선의 밀도차이를 극대화시키기 위해 조영제를 유선으로 주입하여 영상을 얻는데, 미세한 병변을 놓치지 않고 객관적으로 판별을 할 수 있도록 다양한 배경영상 전처리 알고리즘의 영향을 분석하였다.

최근 미국에서 자폐 아동 비율의 급증세를 보이고 있다. 이와 관련된 미국 연구원들은 자폐 아동의 증가 원인이 임신 중독, 임신 합병증 등이 있으며 자폐증에 대한 인식 제고로 조기 진단을 받는 아동이 늘어나는 것과도 관련이 있다고 분석했다. 이렇게 늘어나는 자폐아 수와 비례하여 미국에서는 재활 시설 수가 증가하는 것에 비해 한국에서는 자폐아의 치료에 대해 외면을 받고 있다. 이런 문제를 해결하고자 본 논문에서는 자폐증의 치료법 중 하나인 응용행동분석(ABA : Applied Behavior Anaylsis)을 적용한 어플리케이션을 제안한다. 응용행동분석은 일대일로 대상을 관찰하는 섀도우 프로그램을 통해 아이의 능력을 최대로 이끌어내고 최종적으로 자립된 생활을 하도록 도와주는 치료법이다. 하지만 보호자가 자폐아를 완벽히 보호 관찰하는 응용행동분석 치료법은 현실적으로 불가능하다. 이를 보완하는 방법으로 응용행동분석 치료법을 적용한 본 논문에서 제안하는 어플리케이션으로 아이가 느끼는 감정을 촬영한 객체를 사진으로 확인함으로써 아이를 지속적으로 관찰할 수 있는 해결책을 제시한다.

SketchUP은 최근 인기를 얻고 있는 3D 모델링 도구지만, 3D 프린터용 표준 파일 포맷인 STL을 지원하지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 SketchUp에서 만든 3D 모델(FBX)을 불러 와서 사용하고, STL로 변환할 수 있는 프로그램을 구현하는 방법을 논한다.

기존 병원들의 간호사 호출 시스템은 유선 방식으로 입원실과 화장실 벽면에 부착하여 도움이 필요로 할 경우 간호사를 호출한다. 하지만 유선 방식은 장치가 부착된 입원실과 화장실에서만 간호사를 호출 할 수 있다는 큰 단점을 가지고 있다. 만일 병원 내부의 간호사 호출 시스템이 없는 장소에서 환자에게 응급상황이 발생할 경우 환자는 도움을 받지 못하여 2차 사고로 이어질 수 있다. 반면 무선 방식은 환자들에게 개별적으로 장치를 지급하는 것과 잦은 분실에 의해 비용 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트폰과 Beacon으로 장소의 제약 없이 보다 신속하고 정확하게 환자의 위치를 담당 간호사에게 전송하는 방식을 이용한다. 그리고 이를 기반으로 하여 기존의 간호사 호출 시스템에서 발생되는 환자 위치 사각지대를 해결한 새로운 Multipurpose Patient Support Systems(MPSS)기술을 제안한다.

스마트폰과 어플리케이션의 발달에 따라 과거에는 종이에 인쇄하여 사용하던 초대장들이 SNS 등을 통해 온라인으로 많이 사용되어 지고 있다. 이로 인해 시장에는 다양한 모바일 초대장을 제작해주는 대행업체들이 생겨났다. 기존의 모바일 초대장들은 모델별로 서식을 제작하여 도장 찍듯이 만들어내기 때문에 이를 사용하는 사용자 입장에서는 다른 사람이 이미 사용한 양식의 초대장을 재사용하게 될 수 있다. 보편적으로 이러한 초대장은 특별한 날이나, 기념일적인 일에 사용하는데, 남들이 사용하는 초대장과 차별성을 줄 수 없는 문제가 있다. 우리는 이러한 문제점을 해결하고자 차별화된 모바일 초대장을 만들 수 있는 도구를 구현하였다. 본 논문에서는 이 도구가 생겨난 배경과 도구 제작에 사용된 기술, 관련 연구, 구체적인 구현 방법을 설명한다.

안드로이드 앱의 인텐트 취약점을 테스트하는 인텐트 퍼저에서 에러 확인 방법을 효율적으로 개선한 새로운 아이디어를 제안한다. 인텐트 퍼저는 랜덤 인텐트를 생성하여 앱을 실행한 다음 앱이 비정상 종료되는지 확인하는 테스트 도구이다. 이 논문에서 동일한 에러로 인해 발생한 다수의 비정상 종료 로그들을 하나의 그룹으로 만드는 자동 분류 방법을 제안한다. 테스터는 각 그룹의 대표 로그만 확인하면 된다. 최장 공통 부분 수열을 구하는 알고리즘을 응용하여 이 방법을 설계하였고, 이 방법을 상용 안드로이드 앱 10개에 적용해 실험하였다. 모든 로그를 분석하는 대신 대표 로그를 분석하는 것으로 대체할 수 있음을 확인하였다. 그 결과 분석 대상 로그의 수가 크게 줄었다.

3D 프린팅 기술의 발전을 위해서는 많은 사람들이 3D 프린팅 기술을 경험해보는 것 중요하다. 그러려면 3D 프린터와 이를 사용할 수 있는 소프트웨어가 필요하다. 시중에는 여러 가지의 3D 모델 도구가 보급되고 있다. 하지만 그 무엇도 입문자가 전문 지식 없이도 바로 사용할 수 있는 3D 모델링 도구는 없었다. 쉽다고 알려진 3D 모델링 도구인 SketchUp에서도 입문자가 사용하기엔 어렵기 때문에 우리는 3D 프린팅 입문자용 소프트웨어를 개발하였다.

모바일 디바이스가 기존이 PC 시장규모를 압도하면서 기하급수적으로 많은 모바일 앱이 출시되고 있다. 수많은 모바일 앱 중에서 사용자들은 배우기 쉽고, 직관적으로 사용하기에 용이한 모바일 앱을 선택하려는 경향을 보인다. 그러나 모바일 앱 사용성의 중요성이 증대됨에도 불구하고 모바일 앱에서의 사용성에 대한 연구는 미미한 실정이다. 현 GUI 사용성 테스트는 많은 시간이 소요되고 주관적인 평가에 의존하는 단점이 존재한다. 본 논문은 사용자들이 앱을 조작하는 터치 입력 데이터를 기반하여 EFSM(Extended Finite State Machine)에 인자를 추가한 형태로 모델링 후 개발자의 예상 시나리오와 비교하여 GUI 사용성 저해요소를 검출하는 기법을 제안하고 있다. 이와 같은 반-자동화된 방법을 통해 모바일 앱 상에서의 사용성을 측정할 수 있다. 제안된 기법을 구현한 도구의 구조를 설명하고 사용성 저해 요소 검출하는 과정을 기술하였다.

사회적 약자인 청각장애인들의 수화통역 서비스가 대체로 만족스럽게 제공되고 있지 않다. 또한 청각 장애인수 대비 수화통역가의 부족과 일반인과의 즉각적인 소통이 어려워 일상생활에 불편함을 느끼는 청각장애인들이 많다. 이의 문제점을 착안하여 본 연구에서는 청각장애인들이 휴대할 수 있는 수화 통역기를 개발하고자 한다. 청각장애인들의 손동작을 인식할 수 있는 3D센서 립모션(Leap-Motion)을 통해 수화를 인식한다. 립모션 센서와 안드로이드 스마트폰 및 태블릿과 연결하여 손 데이터 값을 분석했다. 분석한 손 데이터 값과 특정 지화(자음, 모음)와 간단한 인사말의 수화동작을 취할 때, 트래킹되는 데이터 값을 비교하여 수화를 인식하고 수화와 인식된 지화의 자음과 모음을 글자로 완성시켜, 텍스트와 음성으로 출력한다. 또한 립모션이 부착된 하드케이스 안에 스마트기기 탈착이 가능한 실용성 있는 수화통역기 제품 개발에 대한 연구를 목표로 하고 있다.

비용 효율적인 소프트웨어 유지보수 방안에 대한 기대가 높다. 본 논문에서는 유지보수 비용을 감소시키기 위해 회귀 테스트에 사용되는 테스트케이스를 효과적으로 우선순위화하는 방안을 제안한다. 테스트케이스를 우선순위화하는 방법으로는 코드의 커버리지를 이용해 테스트케이스의 우선순위를 높이는 방법과 모델 기반 테스트케이스 우선순위화 방법 등 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트의 정보를 이용해 정보검색 기반의 테스트케이스 우선순위화 기법을 제안한다. 변경된 소스코드 이력은 새로운 기능의 업데이트 유무를 확인 할 수 있으며, 결함으로 수정된 파일을 추측할 수 있다. 버그 리포트는 소스코드의 결함에 대한 정보를 담고 있다. 제안한 방법의 유효성을 확인하기 위해 오픈소스 프로젝트(Joda-Time, Commons-Lang)를 이용해 실험을 진행하였다. 실험을 통해 소스코드, 커밋 로그와 버그리포트로 테스트케이스 우선순위화 방법의 유효성을 확인했으며, 버그리포트를 적용해 테스트케이스 우선순위화 기법을 이전 연구에 비해 최대 8% 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.

하드웨어 디자인 설계에서 초기 단계의 설계 오류 발견은 개발 비용 감소 및 설계 시간 단축 측면에서 그 효과가 매우 크다. 이러한 초기 설계 오류 발견을 위한 대표적인 방법으로는 정형 검증(formal verification)이 있으며, Cadence SMV(Symbolic Model Verifier)는 정형 검증을 위해 Verilog HDL(Hardware Description Language)을 SMV로 자동 변환 해주는 장점이 있지만, 사건 기반 구조(event based structures)의 sensitivity list에 대한 지원을 하지 않는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Cadence SMV에서 디지털회로(digital circuit) 중 하나인 조합 논리회로(combinational logic circuit)를 sensitivity list가 고려된 검증이 가능하도록 하는 방법을 제안한다. 신뢰성 있는 실험을 위해 본 논문에서는 제안하는 방법의 일반적인 규칙을 도출하였고, 도출된 규칙이 적용된 SMV 파일을 생성하는 자동화 프로그램을 구현하여 실험하였다. 실험결과 제안한 방법을 적용한 경우 기존 Cadence SMV가 발견하지 못한 설계상의 오류를 발견할 수 있었다.

프로젝트에서 리스크 관리란 프로젝트 진행 시 발생가능성이 있고, 프로젝트에 긍정적 또는 부정적 영향력을 가진 이슈를 미리 발굴하여, 효과적으로 관리하기 위한 기법이다. 이런 점에서 리스크 관리는 프로젝트 목적 달성 즉 성공을 위한 수단이며, 예기치 못한 사건에 대한 사후대책 보다는 사전대책의 특성을 가지고 있다. 이러한 리스크 관리에 대하여 건설, 금융, 국방, 공공 분야의 프로젝트에서는 그 중요성을 인식하여 다양한 분야의 연구가 활발히 진행 중이고 현장에서도 활용하고 있으나, 소프트웨어 개발 프로젝트에서는 아직 그 중요성에 대한 인식이 부족하고, 현장에서의 활용도 저조하다. 반면 소프트웨어 개발 프로젝트에 대한 고객의 요구사항(비용절감, 일정 단축, 품질 향상, 신기술 적용등)은 점점 복잡해지고, 정교해지고 있어 제한된 리소스로 개발을 진행해야 하는 프로젝트 팀 입장에서는 프로젝트 성공에 대한 부담감이 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 리스크 관리를 수행한 프로젝트와 그렇지 않은 프로젝트의 사례를 비교하여 리스크 관리가 프로젝트 성공에 미치는 영향에 대해 연구하였다.

현재 소프트웨어 요구사항은 전체 소프트웨어 개발 프로세스를 거쳐, 완성된 제품 인도 시 인수 기준으로 작용한다. 그러므로 이런 요구사항은 개발주기 전체에 걸친 매우 중요한 관리 수단이다. 그러나 국내 다수의 중소기업은 이러한 문서화에 시간 및 비용이 부족하여, 개발 문서의 부재 혹은 코드와 문서가 불일치한 것이 현실이다. 이 문제를 해결하기 위해, 자동 프로젝트 문서 발생기(Automatic Project Document Generator)를 제안한다. 제안한 발생기를 통해 요구사항 스펙과 소스 코드 간 동기화로 요구사항 대로 개발이 진행되는지 확인 가능하다.

본 연구에서는 개인 서비스 로봇에서 한 단계 더 발전시켜 사용자와 소통이 가능한 로봇을 개발하여, 사용자에게 편리함을 제공할 뿐만 아니라 동반자와 같은 개인 친화적 로봇을 개발하고자 한다. 스마트 벗(Smart Bot)은 안드로이드 어플리케이션으로 로봇의 움직임 및 커뮤니케이션을 제어하며, 현재 사용중인 스마트폰과 다른 스마트폰 두 대의 스마트폰만 있으면 누구나 사용가능 하다. 스마트 벗에 스마트폰을 도킹하면 어플리케이션이 실행되며, 로봇에 부착된 아두이노와 스마트폰이 시리얼 통신을 하게 된다. 그러면 각 쓰레드가 시작되어 영상전송서버, 원격제어, 얼굴인식, 음성인식을 멀티 쓰레드로 동작시킨다. 각 기능의 쓰레드 간의 통신과 쓰레드 주기설정은 메인 쓰레드의 Handler 객체의 Message로 통신 및 제어를 하며, 원격제어 및 영상전송의 경우 다른 스마트폰의 Remote 어플리케이션을 통해 해당 로봇에 접속하게 된다. 이 때, 해당 영상 및 제어 전송/수신 통신은 스마트폰의 WIFI 기능을 통한 TCP/IP 프로토콜을 통해 전송/수신된다. 로봇에 안드로이드 스마트폰을 결합하여 스마트폰 보유자라면 누구나 로봇을 이용할 수 있고, 연령층과 성별의 구분 없이 각 사람들의 생활 속에서 활용할 수 있는 다양한 기능을 통해 일상생활 속에서 로봇의 활용성을 증대시키고자 하였다.

나날이 향상되고 있는 디바이스 성능과 기능에 따라 사용자가 활용할 수 있는 App의 수가 증가하고 있다. 이로 인해 사용자 입장에서 유지 및 관리해야 하는 App이 점차 많아지고 있지만 사용자의 편의성을 위해 효율적으로 분류하기 위한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 App을 좀 더 효율적으로 관리하기 위한 분류 방법을 제안한다.

최근 모바일 디바이스의 보급률은 83%까지 증가 하였으며 매 분기마다 모바일디바이스 공급자는 새로운 디바이스를 출시하며 교체시기가 점점 짧아지는 추세이다. 사용자의 모바일디바이스의 가장 큰 사용 목적은 다양한 애플리케이션을 사용하는 것이다. 애플리케이션이 사용되어짐과 동시에 사용자 개인의 데이터가 모바일 디바이스에 축척되어 지고 있지만 백업 기능을 제공하는 SMS, 전화번호부 같은 기본 애플리케이션 외에 일반 애플리케이션에 대한 데이터를 보존, 관리 할 수 있는 방법은 많지 않다. 이로 인해 디바이스 교체, 디바이스 분실, 파손 과 같은 상황에서 사용자는 일반 애플리케이션 데이터를 포기 하게 되는 실정이다. 이러한 단점을 보완하고자 사용자 입장에서 일반 애플리케이션의 데이터를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

최근 빅데이터와 SNS, 컴퓨팅 기술의 발달로 쏟아지는 정보 속에서 연구자들은 자신의 학술적 요구를 충족시킬 수 있는 정보탐색에 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 효과적으로 정보를 탐색하고 의사 결정을 지원할 수 있는 새로운 도구가 절실한 시점이다. 본 논문에서는 R&D 활동 지원도구를 설계하기 위해 연구활동의 각 단계를 정의하고 지식정보 이용을 프로세스별, 프로세스 간 관계를 정의하고자 한다. 본 연구는 R&D 관리 프로세스와 연구자의 R&D 수행 프로세스간 관계성을 정의하여 연구활동을 2-트랙으로 모델링 하였으며, 연구자의 내 외적 환경요인과 연구수행 프로세스간 상호작용을 반영하였다는 점에서 의미를 지닌다. 이는 국내과학자의 연구와 정보활동에 대한 근본적 이해를 제공함으로써 R&D 활동 지원도구 설계 및 서비스 개발에 활용될 수 있을 것이다.

본 연구에서는 연구자 지원 서비스 사례들을 살펴보고, 그것으로부터 연구자 지원에 활용되고 있는 기능들을 도출한다. 도출된 기능들을 KANO 모형을 기반으로 기능들을 재분류함으로써 소셜 네트워크 환경에서의 연구지원도구의 서비스 품질 수준을 정의한다. 또한 정의된 연구지원도구의 서비스 품질 수준에 따라 개발하고자 하는 연구지원도구의 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항을 정의한다.

소프트웨어 테스트를 수행하는 조직에서 근무한 경험으로는 일반적으로 소프트웨어 개발 조직에서 수행하는 테스트는 소스코드의 오류를 찾는 수준이었다. 짧은 개발 기간 내에 기능이 수행되는 제품을 개발해야하기 때문에 기능이 수행되기만 하는 제품을 개발할 뿐이었다. 테스트가 올바르게 수행되지 않은 제품은 무수히 많은 잠재적 결함을 갖게 된다. 본 논문에서는 개발 완료된 전술 시뮬레이션 소프트웨어를 대상으로 ISO/IEC 9126 기반의 소프트웨어 테스트를 통해 잠재적 결함을 확인하고, 품질 향상을 위한 반복적인 회귀 테스트를 통해 품질 향상을 이룬 사례를 기술한다.

온라인 화장품을 판매하는 종합 쇼핑몰 또는 전문 쇼핑몰이 증가하는 추세에 따라 온라인상에서 일어나는 위험에 대한 지각 보완을 위해 시뮬레이션에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 국내 외 유명 화장품 회사들은 인터넷과 매장을 통해서 시뮬레이터를 제공하여 얼굴에 화장한 모습을 보여주는데 이때 사용되는 이미지는 정지된 사진과 같은 2차원 방식이다. 정면이 아닌 다양한 각도의 얼굴에 메이크업을 수행하거나 결과를 확인하는 과정이 어렵고 사용자가 이미지를 매번 준비해야하는 불편함이 따른다. 본 논문에서는 실시간영상에서 사용자의 피부색과 주변 환경요소를 고려한 메이크업 시뮬레이션으로서 보다 객관적인 시각적 자료를 제공한다. 또한 NUI(Natural User Interface)방식의 동작입력컨트롤러를 사용함으로서 사용자의 화장하는 동작에 따라 시뮬레이션을 제공받게 하여 현실감을 부여한다.

모바일 IT기술이 발전함에 따라 비접촉 근거리 무선 통신 기술 중 NFC가 대부분의 스마트기기에 탑재되어 빠르게 확산되고 있다. 특히 스마트폰의 NFC 기능을 이용한 서비스들 중 모바일 결제 서비스가 활성화를 위해 다양한 인프라가 구축되어 있으며 최근에는 금융과 기술이 결합한 '핀테크(Fintech)'가 주목받으면서 NFC를 사용한 모바일 결제에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존의 NFC 모바일 결제 시스템은 쿠폰 사용, 포인트 결제 등 다양한 할인혜택을 제공한다. 하지만, 결제 시 할인혜택을 받는 과정에서 쿠폰 사용으로 인해 시간이 다소 소요되며 여러 번 통신으로 결제가 진행되어 사용자들로 하여금 불편하다는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 NFC 환경에서의 mCoupon(mobile-coupon)을 이용한 안전하고 효율적인 통합결제 시스템을 설계하여 사용자들로 하여금 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 구현한다.

시스템 모델링은 규모와 크기에 따라서 방법이 모두 다르며, 시스템 요구사항에 따라서 설계를 하는 방법이다. 하지만 현재까지의 기법은 개별적인 방법만 고려했기 때문에 시스템 요구사항의 모든 것을 적용하기 어려운 단점이 있다. 따라서 요구사항에 따른 시스템의 완성도를 높이기 위해서는 복합적인 모델링 방법의 접근이 필요하다. 본 논문에서는 절차지향 및 객체지향 모델링 방법에 대한 접근을 통합 할 수 있는 DEVS기반 하이브리드 모델링 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 프로세스와 객체와의 관계를 계층형으로 구조화 시킬 수 있으며, 수학적 명세가 가능하다. 또한, 하이브리드 모델링의 시뮬레이션을 위한 분산처리 환경에서 DEVS 기반 하이브리드 시뮬레이션에 대해 제안을 한다. 제안하는 모델을 통해서 복잡한 시스템에 대한 명세와 검증이 가능하다.

3D 프린터의 보급으로 3D 모델링에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 3D 모델링에 대한 지식이 없는 사람들의 경우 기존 3D 모델링 도구를 사용하기 위해서는 도구에 대한 지식 습득은 물론 기능 중심의 복잡한 UI에 대한 숙달이 필요하다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 기능 중심의 UI 구조와 모델링 프로세스 중심의 UI 구조에 대하여 3D 모델링의 효율성을 비교한다.

MFC를 사용하여 기본 GUI를 제작하고 X축과 Y축, Z축에 모터를 장착하여 X축과 Y축으로 이동해 원하는 곳에 CCD카메라를 이동시켜 자동으로 영상을 확보 할 수 있도록 제작하며 Z축의 모터를 사용하여 CCD카메라와 광학 조명을 조절해 깨끗한 영상을 획득하여 Probe Pin의 Top과 Side를 검사한다.

In this paper vision based system for detection of golf ball position and spin velocity in screen golf game is introduced. Firstly, an algorithm is presented for finding ball position and its initial linear velocity on the golf court, and secondly, golf ball spin is calculated. These parameters are vital for simulator in order to simulate a real golf environment. Finally, these algorithm have been implemented with acceptable result.

본 연구에서는 최근 널리 사용되고 있는 QFP(Quad Flat Package)의 소형화 및 대량 생산 Quad chip 공정에서 최종 외관 불량 검사를 위한 기존의 2D 영상 검사 시스템에 3D 영상 검사 시스템을 추가하여 광학 장치를 설계하고 이에 따른 영상처리 알고리즘을 개발하였다. 개발된 검사 장치는 실제 LQFP/TQFP에 생산 공정에 적용되어 불량을 검사에 적용하였으며, 10 회 반복 측정 시 최대 오차는 $1.34{\mu}m$와 측정 오차의 표준편차가 $0.715{\mu}m$으로 요구하는 3차원 불량 검사를 만족할 만한 성능을 보였다.

본 논문에서는 신호 시제 논리 명세를 통하여 민방위 경보음을 정형적으로 명세한다. 논리를 기반으로 한 정형 명세는 비정형 명세에 비하여 분명하고, 간결하며, 기계처리가 가능한 이점을 제공한다. 민방위 경보음에 대한 시간의 흐름에 따른 주파수의 변화를 그래프로 그린 후에 이를 신호시제 논리로 명세하고자 한다.

기존에 음악치료 시스템이 많이 활용되고 있다. 그러나 시스템 내의 문제가 고정적으로 되어있어서 수정 및 변경을 하기에 많은 불편함이 있다. 따라서 문제 생성의 유연성을 높이고자 신호 시제 논리를 활용한 음악치료 시스템을 개발해 본다.

본 논문에서는 신호 시제 논리를 이용하여 순음 생성 시스템을 개발한다. 일반적으로 많이 알려지고 널리 쓰이는 시제 논리는 선형 시제 논리이다. 그러나, 선형 시제 논리로는 다양한 실수 값과 정량적인 시간을 다루지 못하는 문제점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 신호 시제 논리를 이용하여 이러한 문제점을 극복하고, 선형 시제 논리로는 어려웠던 순음 발생기를 신호 시제 논리를 사용하여 개발한다.

본 논문에서는 심장의 전기활성도를 반영하는 ECG 신호 중 일부를 명세한다. 꾸준히 축적되었고 통용되는 ECG 신호의 비정형 명세를 정형 명세로 바꾸는 과정에서 선형 시제 논리보다 시간을 다루는 명세 및 양적 평가에 유리한 신호 시제 논리(Signal Temporal Logic)를 사용한다. ECG 신호를 감지했다는 가정하에 특징점을 추상화하여 신호를 맹세했고, 양적으로 평가해주는 모델 기발 실시간 ECG 모니터링 시스템의 신속한 개발 필요성을 제시한다.

프로젝트 수행에 우리는 괸리를 목적으로 다양한 산출물을 작성하고 생성한다. 미국 PMI의 PMBOK은 다양한 산출물을 표준화하고 있고 ISO21500 역시 다양한 종류의 산출물 생성을 표준화하고 있다. 그러나 산출물의 상세한 내용에 대해서는 PMBOK이나 ISO21500에서도 규정하지 않고 있다. 프로젝트 관리 산출물은 프로젝트 성공을 위한 산출물로 각종 관리계획, 중요 마일스톤 일정, 각종 이슈, 변경, 위기관련 다양한 지표 등을 중심으로 구성되어야 한다. 본 연구는 프로젝트 관리 산출물들에 프로젝트를 기준정보 6가지(Requirement, Work, Activity, Change, Issue, Risk)가 프로젝트 관리 산출물에 표기되어 추적기능을 가지고 있고 가시화를 할 수 있는지에 대하여 프로젝트 관리 산출물 template를 가지고 분석하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 프로젝트 관리 산출물에 기준 정보를 추가하여 프로젝트 기준정보를 통합하고 가시화 하여 정보의 추적기능이 강화되기를 기대한다.

국내에서는 기술창업의 활성화를 위해 국책연구소를 중심으로 원천기술 기반의 기술창업을 적극 추진하고 있으나 원천 기술의 사업화 가능의 불확실성과 기술 교육 인프라의 부족으로 인해 기술창업이 활성화 되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 국내 기술창업 장애요인을 분석하고 국외 기술창업 지원 정책 및 제도를 기반으로 기술창업 활성화 방안에 대해 제시하였다.

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 아웃소싱된 암호화 데이터베이스 상에서의 영역 질의처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구 중 데이터 접근 패턴 보호를 지원하는 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호 및 데이터 접근 패턴 보호를 모두 지원하는 암호화 데이터베이스 상에서의 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율적인 처리 성능을 제공함을 보인다.

인터넷 발전이 가속화되고 SNS가 보급된 이후 과거와는 비교할 수 없을 정도로 큰 데이터 트래픽이 발생하고 있다. 기존의 DBMS는 이를 효과적으로 처리할 수 없었기 때문에 Hadoop과 같은 NoSQL이 탄생하였고, 최근 NoSQL 및 기존 SQL DBMS의 협업을 통해 유연하고 강력한 데이터 관리를 수행하는 연구가 진행되었다. 효율적인 질의 처리를 위한 대표적인 연구로 SQL 기반 분산 병렬 질의 처리 기법과 Hive등이 존재한다. 그러나 기존의 기법은 분산 병렬 환경을 고려하지 않아 SQL DBMS의 질의 결과를 효율적으로 Hive에 전송하지 못한다. 본 논문에서는 SQL DBMS에서 Hive로의 효율적인 SQL 데이터 이동을 위해 네트워크 비용을 최소화하는 기법을 제안하고, 제안하는 기법의 우수성을 제시한다.

빅데이터 시대가 도래함에 따라, 방대한 양의 데이터 분석을 위한 데이터베이스 관리시스템의 중요성이 높아지고 있다. 일반 사용자는, 대표적인 데이터베이스 질의 문법인 SQL을 알지 못하기 때문에, GUI 기반 DB 액세스 툴을 사용해야 한다. 그러나 현재 개발된 GUI 기반 데이터베이스 관리 시스템은 제한적인 기능만을 제공하며, 복잡한 질의를 위해서는 사용자가 SQL 기반의 질의를 직접 입력해야하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는, 데이터 분석을 위한 다양한 질의를 지원하는 GUI 기반 DB 액세스 인터페이스를 제안한다.

에너지 절감을 위해 다양한 분야에서 노력을 기울이고 있지만 전체 에너지 사용량의 약 20% 이상을 차지하는 건물 분야는 정부의 정책과 제도적인 지원 하에 에너지 절감활동을 활발하게 진행하고 있다. 특히 $3000m^2$ 이상의 중대형 건물의 경우 BEMS(Building Energy Management System)기반의 건물에너지 관리가 의무화 될 예정이다. 하지만 기존 BEMS의 경우 특정 기업에 의한 단독 솔루션 형태로 제공되고 있어 BEMS간 데이터 상호호환성을 보장하지 않고, 단순 모니터링 기능에 의존하여 저장/관리 되지 않고 버려지는 데이터들이 많아 차후 문제가 발생한 경우 과거 데이터를 통한 분석 작업에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 건물에너지 통합관리 측면에서 원격지에 설치된 다양한 BEMS들의 센서/미터 데이터들을 웹을 통해 수집하고 데이터 웨어하우스에 저장/관리되며 건물에너지 통계, 분석 및 진단을 가능하도록 하는 데이터 웨어하우스 기반의 원격 건물에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.

국내의 에너지 저감형 건축자재 기술은 정부의 에너지 절감정책 및 사회적 인식에 따라서 비약적으로 성장하고 있고 우수한 성능을 가지는 다양한 첨단 재료들이 생산됨에 따라 새로운 설계기준 및 방법, 시공방법, 표준규격에 대한 정보들을 체계적으로 구축하여 활용할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 공동주택의 에너지 저감형 건축자재의 실용화 기술 개발의 일환으로 공동주택 에너지 저감형 건축자재 선정시스템을 구축하여 단열성능(열전도율) 계산을 통한 최적의 단열재를 선정할 수 있도록 하였다. 이를 통하여 설계자가 쉽고, 정확하고 신속하게 자재를 선정할 수 있을 것으로 기대된다.

도시재생종합정보시스템에서 전국 시군구단위 도시쇠퇴 현황은 인구사회 산업경제 물리환경이라는 종합적인 지표를 활용하여 분석하고 있다. 그러나 읍면동 단위의 도시쇠퇴 분석은 신뢰성 있는 데이터 확보의 어려움으로 몇 개의 지표만을 제공하고 있는 실정이다. 도시재생 사업이 활성화되면서 좀 더 정확한 도시쇠퇴 분석이 요구되는 상황이여서 이를 해결하기 위하여 빅데이터 기술을 적용한 방안을 제시하였다. 제시된 방법으로 분석된 지구단위의 도시쇠퇴 현황은 세밀한 공간단위의 도시쇠퇴 분석은 물론 추후 도시재생 모니터링 등에 활용될 것으로 기대된다.

공공임대주택은 서민을 위한 주거안정 차원에서 중요한 복지정책 중 하나이다. 그러나 입주자에 대한 적합성 여부를 검증하는 데 있어서 실제 거주하고 있는지를 검증하는 데 많은 비용과 어려움이 발생하여 입주자가 거주하고 있지 않는 상태에서 재계약하는 경우가 많이 발생하고 있다. 본 연구에서는 거주하고 있는 사실을 검증할 수 있는 화자인증 시스템을 활용한 입주자 관리 방안을 제안한다. 제안된 방안으로 구현된 시스템을 통하여 적은 비용 및 높은 신뢰도로 거주사실을 확인할 수 있을 것이라 기대된다.

본 논문에서는 트위터 내용을 통해 이벤트를 탐지하는 시스템에서 지명 검출 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. SNS를 이용한 개인 정보 유출 사례들이 늘어감에 따라 자신의 위치 정보를 공개하기 꺼려하기 때문에 이벤트가 발생한 지역을 검출하기 위해서는 텍스트 내용을 직접 분석해야한다. 그러나 오타나 줄임말, 동형이의어의 사용으로 정확한 지명 검출에 어려움이 발생하였다. 따라서 정확도를 향상시키기 위해 본 논문에서는 두 가지 지명 검출 기법을 제안한다. 지명 단어에서 발생되는 노이즈를 제거하는 지명 노이즈 제거 기법과 랜드 마크를 이용하여 지명 단어를 확정하는 지명 확정 기법이다. 실험 결과 기존 시스템의 정확도 49%에서 지명 노이즈 제거기법은 56%, 지명 확정 기법은 73%로 각각 향상되었다.

자연언어 분석에 있어서 형태소 분석은 핵심적인 기술로 요구되고 있다. 한글 형태소 분석기는 한글을 분석하기 위한 알고리즘을 활용하여 형태소 단위로 분석한다. 하지만 한글과 문장부호가 혼용된 특수어절은 한글을 분석하는 알고리즘을 통하여 정확한 결과를 도출할 수가 없으므로 별도의 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 특수어절에 공백을 삽입하여 다시 어절로 분리해 내는 알고리즘을 적용하여 해결하고자 한다.

Intelligent SSD (iSSD)는 SSD 내부에 프로세서들을 장착하여 데이터를 처리할 수 있도록 한 저장 장치이다. 본 논문은 iSSD 시뮬레이터를 이용하여 다양한 데이터 마이닝 알고리즘을 수행함으로써 iSSD의 가능성 및 효용성을 확인해 보고자 한다.

SQL 질의와 분산 처리를 위한 맵리듀스 함수를 통합 제공하면 쉽고 인터렉티브한 SQL 질의에서 맵리듀스 프로그래밍의 풍부한 표현력을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 SQL 질의와 맵리듀스 함수를 통합하기 위해서 확장연산자를 이용하여 SQL 질의를 확장하는 방법을 제안한다.

EMS(Energy Management System)는 우리나라 전체 전력 계통을 실시간으로 감시, 제어하고 계통 주파수를 자동으로 조정하여 성능 최적화를 유도하는 시스템으로 전력 계통의 두뇌와 같은 역할을 한다. 본 연구에서는 차세대 EMS(Next Generation Energy Management System: NG-EMS)에서 Enable과 Standby 서버 간 데이터베이스 동기화 기능 개선 개발 기술을 소개한다. EMS는 원방제어감시에 사용되는 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 데이터를 포함하여 자동발전, 경제급전 등의 전력 계통을 위해 가공된 데이터를 메모리 데이터베이스에 저장한다. 본 연구에서는 EMS의 메모리 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터를 시스템 운영자가 선별을 하여 동기화를 수행할 수 있도록 한다. 또한 동기화 되고 있는 현황을 가시적으로 보임으로써 Enable 서버의 장애 발생 시 Standby 서버로의 대체가 유연하고 안정적이며, 신뢰성을 줄 수 있다.

'영화 시나리오를 기반으로 영화를 어떻게 추천할 수 있는가'에서 본 논문에서는 전통적인 사회관계망 분석 지표 중 그래프의 평균 길이와 평균 군집도 그리고 밀도를 이용하여 3차원의 데이터 집합을 산출했고, 산출한 데이터 집합을 기반으로 k-means 군집화 알고리즘을 활용하여 각 k 값에 따른 영화를 추천해보았다. 그 결과 기타 여느 추천들과 다른 추천결과를 도출해냈다.

데이터 희소성 문제를 해결하기 위한 방법으로 신뢰 네트워크를 이용한 대치 방법이 제안되었다. 특정 유저로부터 신뢰 네트워크에서 직접 연결된 이웃들이 그 유저와 매우 유사한 취향을 지니고 있음에도 기존의 방법은 이를 간과하였다. 본 논문에서는 직접 연결된 이웃들이 부여한 평점을 통해 데이터 희소성 문제를 더욱 효과적으로 해결하는 방법을 제안한다.

데이터베이스 보안은 외부자나 내부자가 데이터베이스 및 데이터베이스 내에 저장된 데이터를 비인가 된 변경, 파괴, 노출 및 비 일관성을 발생시키는 사건이나 위협들로부터 보호하는 것이다. 이러한 DB의 보안위협들은 사용자의 실수, 오용, 내부자의 권한 남용, 비정상적인 접근행위 등 DB에 대해 알려진 보안 취약점들로부터 발생한다. 본 연구에서는 데이터베이스 보안의 고려사항과 연구동향에 대해 살펴보고 현재 데이터베이스 분야에서 보안이 적용된 시스템에 대해 분석하고 취급되는 정보보호의 중요성에 대해 고찰한다.

협업 필터링 기반 추천 시스템에서는 이웃 사용자를 정확하게 찾는 것이 추천 정확도에 핵심적인 영향을 미친다. 그러나 기존의 유사도 척도는 사용자가 공통으로 평가한 아이템만을 고려하여 유사도를 계산하기 때문에 이러한 아이템이 적은 사용자 간의 유사도가 부정확하게 계산되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 공통으로 평가하지 않은 아이템을 함께 고려하여 유사도를 계산하는 방안을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 방안이 협업 필터링 기반 추천 시스템의 정확도 향상에 기여함을 보인다.

현재 전 세계적으로 수많은 모바일 스마트 기기를 사용하고 있다 스마트 기기 대부분 많은 양의 데이터를 처리하기 위해서 SQLite 데이터베이스를 기반으로 사용하고 있다. 본 논문에서는 SQLite가 제공하는 원자성 보장을 위한 두 가지 저널링 모드에 따른 성능 차이에 대하여 비교 분석한다. 안드로이드 모바일 기기에서 Mobibench 애플리케이션을 통해 롤백 저널 (delete 모드)와 WAL 모드의 트랜잭션 처리 성능을 비교해 본 결과 insert시 각각 약 22TPS,49TPS로 WAL 방식이 약 2.5배 더 좋은 TPS를 확인할 수 있었고, 서로 다른 세 종류의 SD카드 환경에서 실제 카카오톡 과 gmail의 쿼리를 추출하여 롤백 저널 (delete 모드) 와 WAL 모드의 수행시간을 측정해본 결과, 모든 SD카드 환경에서 애플리케이션 종류와 상관없이 WAL 모드가 롤백 저널 모드보다 약 2배 빠른 것을 확인 할 수 있었다.

차세대 유전정보 분석기 시퀀서의 개발은 양질의 시퀀싱 데이터를 증가시켰다. 수많은 유전정보는 유전자 분석의 새로운 연구 방향을 제시하였다. 본 논문은 유전자 분석 중에서 기존의 유전정보를 활용하여 유전자의 기능예측을 하고자 한다. 클러스터링 알고리즘의 정확도를 높이기 위해서 본 논문에서는 데이터 유사성 조절이 가능한 클러스터링 알고리즘을 적용하였다. 그 결과 데이터 유사성 조절을 할 경우에 그렇지 않을 경우보다 유전자 기능 예측의 정확도가 높아졌다. 따라서 제안된 데이터 유사성 조절 기법은 유전자 기능을 예측하는 방법에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

네트워크상의 사이버 공격을 막고 원인분석 및 공격지를 찾기 위하여, 네트워크패킷 캡쳐 및 플로우 데이터를 수집 저장하고, 수집된 정보를 고속으로 검색하여 분석하는 것을 필요로 한다. 인터넷의 발달과 네트워크를 이용하는 기기들이 많아짐에 따라 네트워크상에는 1초에 수백만 개의 네트워크 패킷이 이동하고 있다. 이러한 대용량 네트워크 패킷을 고속으로 저장하고 검색하기 위하여, 대용량 저장 및 검색에 가장 적합한 데이터베이스를 이용하는 것이 중요하다. 대용량 네트워크 데이터의 저장에 가장 최적인 데이터베이스를 찾기 위해 이 논문에서는 관계형 데이터베이스(MySQL)와 컬럼기반 데이터 베이스(InfiniFlux), 그리고 Bitmap Index 기반 저장구조(FastBit)를 사용하여 로딩속도와 검색 속도, 그리고 각각의 디스크 사용량을 비교하였다.

본 연구는 기업의 전략 의사결정(Strategic Decision-Making) 실무에 빅데이터를 활용하기 위한 방안으로 하둡-맵 리듀스(Map Reduce)를 통해 처리한 데이터를 이용해 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)의 인과 행렬을 작성하고, 작성된 퍼지 인식도를 활용하는 경영 의사결정 방법과 의사 결정 지원 시스템(DSS: Decision Support System)을 제안한다. 제안을 위해 관련 연구 및 개념, 퍼지 인식도를 기반으로 하는 의사결정 지원 시스템과 제안한 시스템이 갖는 장점, 그리고 퍼지 인식도 기반 의사결정 지원 시스템의 실제 활용 가능성에 대해서 실험을 통해 검증한 내용을 담고 있다.

본 논문에서는 실제 기업에서 활용되어오던 의사결정 과정에 사용되는 의사 결정 지원시스템(Decision Support System)에 관한 분석을 통해서 다른 방향으로 활용이 가능한지 알아보았다. 특히 부동산에 관한 의사결정에 도움이 되는 시스템을 만들어 평범한 국민들이 부동산을 구입할 때 활용 가능하도록 하고자하였다. 실제 주택 자체에만 집중하여 구매결정을 내릴 경우 주거만족도가 현저히 떨어진다는 점에서 착안하여 주택 주변을 분석하고 이를 바탕으로 주거만족도를 향상시킬 수 있도록 주변지역을 빅데이터 분석을 통해 분석하여 도출해낸 데이터를 통해서 해당 부동산이 적합한 입지조건을 가지고 있는지 확인하여 입지선정에 도움을 주는 시스템을 제안한다.

최근 들어, 사용자의 선호도를 고려한 음악추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 음악 추천 시스템은 사용자가 들었던 곡을 분석하여 유사한 노래를 추천하는 시스템을 사용하여 비슷한 성향에서 벗어나지 못한 추천으로 다양한 사용자의 선호도를 만족시키는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 개인 정보인 성별, 나이, 지역, 계절, 장르에 가중치를 활용하여 각각의 개인에 가장 알맞은 음악 추천 시스템을 설계하고 구현한다.

최근 전자제품들이 많이 출시되고 있다. 전자제품이 많고 특징도 매우 다양하며, 사용법도 복잡하다. 이런 이유로 쇼핑몰에서 전자 제품들을 직접 고르기는 무척이나 힘들다. 그래서 사용자가 쇼핑몰에 들어갔을 때 사용자의 성향에 따라 사용자한테 가장 알맞은 전자 제품들을 추천받고 싶다. 사용자의 성향을 나이, 성별, 지역, 소득기준, 외제/국산에 따라 협업 필터링 방법으로 전자 제품을 추천하는 시스템을 제안한다.

최근 현대인들은 자신의 시간을 관리하며 남는 시간을 활용해 어떻게 여가생활을 즐길 것인지가 큰 관심사로 떠오르고 있다. 이런 여가시간에 많은 즐길거리가 있는 축제를 많이 찾는다. 이에 따라 가족 단위 혹은 연인단위로 축제를 찾는 사람이 많아졌는데 자가용과 대중교통을 이용하여 교외의 축제를 다닐 수 있는 기회가 늘어남으로써 전국의 축제를 언제든지 즐길 수 있게 되었다. 이에 따라 전국에서 개최하는 축제의 횟수도 늘어나는 추세이다. 이렇게 축제가 늘어남으로써 사용자들은 원하는 축제가 무엇인지를 찾기 힘들게 되었고 이를 해소하기위해 개인 성향에 따른 축제를 추천해주는 시스템을 제안한다.

최근 한국의 드라마가 국내뿐만 아니라 국외에서도 인기를 끌고 있다. 이로 인해 지상파 채널을 비롯해 종편 채널과 많은 케이블채널에서 전보다 많은 드라마가 등장하고 있으며 드라마 다시보기 기능을 통해 이미 종영되었거나 보지 못했던 드라마를 다시 볼 수 있게 되었다. 본 논문은 사용자의 개인화요소를 반영하여 방영되었던 많은 드라마 중 사용자들에게 가장 적합한 드라마를 추천해주는 추천 시스템을 제안한다.

최근, 수많은 종류의 도서가 출판되고 있다. 또한 도서의 분야와 장르, 종류가 다양해지고 그 양 역시도 방대해지고 있다. 이러한 상황에서 사용자에게 적절한 도서를 고르기란 어려운 일이다. 본 논문에서는 보다 편리하고 적절한 도서 선택을 위해 도서추천시스템을 제안한다. 사용자의 나이와 성별, 국내/외도서, 선호 장르에 가중치를 부여하고 협업필터링을 사용하는 추천 시스템을 제안한다.

최근 스마트폰 사용자의 증가와 함께 무선 인터넷 보급률이 높아지면서, 언제 어디서나 위치에 구애받지 않고, 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등으로 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 각종 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 이용하여 협업필터링 방법을 적용하고, 기존에 웹툰에 대한 리뷰를 개인 감정에 관련된 온톨로지를 이용하여 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

학술지는 책자 형태에서 전자 파일 형태로 급속히 변화하고 있다. 또한, 최근 전자 저널의 원문은 PDF에서 XML로 바뀌는 추세에 있다. 학술지 원문 XML은 JATS(Journal Article Tag Suite)라는 ANSI/NISO 표준을 따라 만드는 것이 보편화 되고 있다. 본 논문에서는 우리나라 학술지를 XML로 구축하고 국제적으로 서비스하기 위해서 만들어진 전자저널 출판 모델을 설계하고, 이를 개발 구현한 내용을 소개한다. 개발된 전주기 학술지 출판 플랫폼(KPubS)는 리눅스 기반 스프링 프레임워크와 MVC 패턴 및 시큐어 코딩 기법을 적용하여 개발하였으며, 반응형 웹 기술을 적용하였다.

최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.

기존의 유사 시퀀스 검색 방법들은 시퀀스 간의 거리를 이용하여 유사도를 판단하였다. 그러나 이러한 방법은 시퀀스의 형태를 고려하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 시퀀스를 쉬프팅하여 형태를 고려하고 시퀀스 간의 거리를 이용해 유사한 시퀀스를 검색하는 방법을 제안하고자 한다.

최근 빅데이터 문제를 해결하기 위해 하둡의 사용이 급증하였다. 하둡은 다수의 노드에 데이터를 분산 저장 및 처리하며, 이를 위해 모든 메타데이터를 네임노드에서 관리한다. 기존 하둡은 모든 메타데이터를 메모리 상에서 관리하며, 변경 이력을 로컬 파일 시스템에서 별도의 파일로 관리한다. 이 방법에서는 데이터의 증가 및 하둡 에코시스템의 확장 등의 이유로 관리되어야 할 메타데이터가 크게 증가하며, 이는 곧 네임노드의 메모리 부하를 높이는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 인메모리 기반의 하둡 메타데이터 관리 구조를 RDBMS 기반으로 수정하도록 설계 및 구현한다. 그리고 하둡의 모든 명령어에 대한 테스트를 작성하여 본 연구의 적정성을 검토하였다. 본 논문은 네임노드의 부하를 줄임으로써 하둡의 안정성을 높이는 좋은 연구 결과라 사료된다.

최근 모바일 기기의 발전으로 사용자의 위치를 수집하고 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 이러한 방법들 중 하나인 궤적 데이터 마이닝은 사용자의 궤적을 바탕으로 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용된다. 궤적 데이터 마이닝을 수행하기 위해서는 사용자의 GPS로그를 분석하여 Stay Point를 추출하는 과정이 선행되어야 한다. 기존의 Stay Point 추출 방법은 실내와 실외의 Stay Point를 구분하지 못한다. 본 논문에서는 기존의 Stay Point 알고리즘을 보완하기 위해 GPS 데이터 분포를 고려하여 실내에서 머무른 지점만을 추출하는 Stay Point 알고리즘을 제안한다.

위치 기반 서비스는 여러 분야에서 활용되어지고 있다. 사용자들에게 정확한 정보를 제공하기 위해서는 대량의 위치 데이터를 분석하여 POI를 추출하고 분석해야 된다. 본 논문에서는 POI를 추출하는 방법으로 DBSCAN 클러스터링을 이용하고 이를 MapReduce 환경에서 구현한다. 또한 알고리즘의 수행속도를 향상시키기위해 데이터를 분할하는 방법을 제안한다.

디지털 선박에서는 선박 내의 각종 센서로부터 측정된 디지털 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 본 논문에서는 디지털 선박 내에 다수 개의 센서(온도, 습도, 조도, 음성 센서)를 배치하고 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 다중 Support Vector Machine(SVM) 알고리즘을 이용하여 사전 분류(pre-clustering)한 후 요약된 정보를 해쉬 테이블로 관리하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 스트림 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장 및 검색함으로서 처리 속도가 향상되고 메모리에 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 35,912개의 데이터 집함을 사용하여 실험한 결과 제안 기법의 정확도와 처리 성능이 향상되었다.

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.

최근 모바일 기기의 발달과 기기의 보급으로 인하여, 사용자의 이동성에 따른 위치 정보에 관한 질의 요구가 증가되고 있다. 이러한 사회적 특성에 맞추어 현재 위치를 중심으로 주변 객체를 찾는 최근접주변 객체 질의에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 최근접 주변객체 질의는 2차원 공간에서 질의 점 주변에 보이는 모든 객체를 검색하며 보이지 않는 객체는 제외시킨다. 하지만 3차원 공간 환경일 경우 객체들의 높이를 감안해야 하기 때문에 기존 기법들로는 3차원 근접주변 객체를 검색하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하는 새로운 3차원 최근접 주변객체 질의 (3dimensional Nearest Surrounder Query: 3dNS)를 제안한다. 객체들 간의 Z_angle 수직각도를 사용함으로써 3차원 공간 환경에서 객체 검색을 가능하게 하며 질의 처리의 정확성을 높일 수 있다.

본 논문에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템의 로그 저장 장치의 안정성을 개선하는 방법을 제안한다. 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템은 디지털 콘텐츠의 거래 내용을 정확하게 파악하기 위해서 콘텐츠 거래 로그를 영속적으로 관리할 수 있어야 한다. 그러나 최근에 본 연구팀에 의해서 개발된 프로토타입 시스템에서는 대량의 트랜잭션이 실행될 경우에 저장 로그 데이터의 안정성이 훼손되는 경우가 발생할 수 있음이 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 디지털 콘텐츠 거래 모니터링 시스템에 동시에 다수의 트랜잭션이 발생하여 검색엔진에 문제가 생기더라도 저장하고 있는 데이터의 안정성을 보장하면서 다수의 이용자들로부터 수집한 로그를 처리할 수 있도록 로그 저장시스템의 안정성 증진 방안을 제안한다.

금융과 IT가 융합되는 핀테크(Fintech)가 IT산업과 금융산업에 새로운 패러다임으로 급부상하고 있다. 핀테크 기술에 대한 기술동향을 파악하고 유사한 연관 기술을 도출하는 것은 관련 사업자가 시장 경쟁에서 우위를 차지하기 위해 필요한 전략적 방향을 제시해 준다. 하지만 핀테크와 같이 단 기간 내에 기술에 대한 파급 속도가 빠르게 일어나며 산업전반에서 기술선점의 필요성이 크게 대두되는 경우 특허 데이터베이스만으로 유사기술을 검색을 위한 키워드를 선정하는 것이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 새롭게 이슈화되는 기술 중 그 성장세가 급격하게 변화하여 등록된 특허만으로는 연관 기술 영역을 파악하는 일이 번거로운 상황에서 기사 분석을 통해 연관 기술 키워드를 추출 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 특히 핀테크에서 중요하게 인식되는 결제, 보안, 사용자환경에 대한 연관 기술 키워드를 기사 내용에 포함되는 단어의 빈도 분석을 통해 추출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 기술 키워드를 이용하여 실제 특허 검색 데이터베이스에서 관련 특허를 수집하고 분석하여 핀테크와 관련성이 매우 높은 연관 핵심 기술 특허를 도출하였다.

본 논문에서는 여러 과학분야에서 사용되는 대용량 배열 데이터를 병렬처리를 위해 효율적으로 분할하는 기법을 제안한다. 실제 배열 데이터는 희소(sparse) 배열로 구성된 경우가 많아 기존의 chunking 기법을 사용하면 일부 chunk에게만 데이터가 밀집되는 편향 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 k-d tree와 유사한 방법으로 공간을 분할하고, 분할된 공간을 chunk로 두는 방법을 제안한다. 제안 방법에 의해 각 chunk는 데이터의 밀집 정도가 비슷하게 되어 효과적인 부하분산(load balancing)이 이루어질 수 있다.

최근 인구 고령화 시대에 맞춰 개인건강에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 헬스케어에 대한 관심이 집중되고 있으며, 스마트 기기나 웨어러블(wearable) 기기를 이용한 다양한 헬스케어 서비스들이 등장하였다. 특히 건강한 삶을 유지하는데 필수적으로 요구되는 수면에 관련 서비스들이 존재하지만, 사용자에게 실질적인 효용성을 제공하는 것에는 한계를 드러낸다. 본 논문에서는 사용자 자신의 수면 상태를 점검하여 올바른 수면 습관을 유도할 수 있도록 사용자의 수면주기를 시각화시키는 연구를 수행한다. 이를 위해 데이터 통계와 시각화에 적합한 언어인 R을 사용하여 사용자의 수면 데이터를 분석하여 시각화한다.

소셜 네트워크 서비스(SNS)로 인해 스트리밍 환경에서 발생되는 데이터들이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 많은 데이터 사이에서 특정 키워드를 담고 있는 문서를 찾고자 한다. 문서를 찾는 대표적인 색인인 역색인을 사용한다. 그러나 데이터가 증가하게 되면 데이터를 참조하는 색인의 크기 또한 증가한다. 결국 데이터뿐만 아니라 색인 또한 디스크에 저장되어야 한다. 본 논문에서는 역색인을 지수적으로 증가시키면서 관리하는 방법을 다룬다. 새로운 문서는 가장 작은 역색인에 저장이 되고, 후에 더 큰 역색인으로 옮겨지게 된다. 매번 전체 역색인을 읽지 않고 작은 역색인을 갱신함으로서 갱신부하를 줄이게 된다.

추천 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 그래프 클러스터링을 활용한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 RWR 알고리즘을 사용하는 추천 시스템의 정확도를 Modularity 기반 클러스터링 알고리즘을 활용함으로써 개선하는 것을 보인다.

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, CRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 최근 사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두됨에 따라 센서 네트워크의 개념 및 이용 목적 등이 변화되고 있으며, SRS 역시 이를 반영하여 센서와 연관된 데이터 모델의 개선 및 확장이 요구된다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 기존 SRS를 개선하기 위하여 Semantic Sensor Network Ontology(SSNO) 기반의 SRS 데이터 모델을 제안한다. 이를 위하여 IoT 환경에서 SRS의 목적 및 요구사항을 분석하고 SSNO의 개념들 중 필요 요소와 불필요 요소를 반영하여 제안 모델을 설계한다. 또한 생성된 SRS 데이터 모델을 이용하여 관계형 데이터베이스로 구축하고 SRS를 웹 어플리케이션으로 구현한다. 제안하는 SRS 데이터 모델은 기존 모델들에 비해 SSNO 온톨로지를 가장 적합하게 표현하므로 풍부한 의미 처리가 가능하다.

ETL(Extraction, Transformation, Loading)작업은 데이터웨어하우스 시스템 구축 및 유지관리 뿐만 아니라 차세대 정보시스템 구축의 핵심 프로세스에 해당한다. 특히 차세대 정보시스템 구축에 있어서 ETL 작업의 성능은 시스템오픈의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 일반적으로 차세대시스템 구축의 데이터 전환을 위해 수행되는 ETL작업은 대용량데이터에 대한 다양한 형태의 데이터변형 과정을 수반하며 반드시 정해진 시간안에 완료되어야 한다. 또한, 수 많은 원천 집합을 추출하여 타겟시스템의 형태에 맞게 변형 및 적재하는 작업은 한정된 컴퓨팅 자원내에서 수행되어야 한다. 따라서 자원성능을 고려한 ETL작업 스케줄 최적화는 데이터전환 작업에 있어 필수적인 고려사항이 된다. 이 연구에서는 가용한 물리자원을 최대한 활용하여 ETL 프로세스의 처리능(throughput)을 최대화 하는데 초점을 맞추어, ETL프로세스를 페트리넷을 이용해 모델링하는 기법을 제시한다. 이 모델에는 ETL 프로세스가 수행될 서버의 컴퓨팅자원이 토큰화(tokenize)되어 포함된다. 이 모델을 기반으로 가용자원을 최대한 활용하면서도 자원병목이 발생하지 않는 수준으로 ETL 작업이 수행될 수 있도록 프로세스를 제어할 수 있는 방안을 제시한다.

센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 환경에서 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적 활용 및 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 메타데이터를 제공한다. SRS에서 센서 메타데이터를 안정적으로 송신하기 위하여 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 하지만 네트워크 연결이 지원되지 않거나 신호가 불안정한 경우에 센서 메타데이터를 안정적으로 제공할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위하여 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 네트워크 커버리지 기반 센서 레지스트리 시스템과 경로 예측 기반 센서 레지스트리 시스템을 비교평가 한다. 또한 통신사별로 경로예측 정확도를 측정한다. 성능 측정의 통계적 신뢰도를 높이기 위하여 실험 데이터를 10-묶음 교차검증을 수행한다.

본 논문에서는 소상공인의 창업 성공을 지원하는 점포 평가 분석 사례를 소개하여 기업의 빅데이터 도입 및 활용을 촉진하고자 한다. 본 사례에서는 카드사 거래 정보, 가맹점 정보, 부동산 가격 정보, 부동산 통계 정보, 감정평가 정보, 조사업무관련 정보 및 인허가 개폐업 정보를 활용해 36만개의 GIS 블록과 GEO 컨텐츠를 생산하여 빅데이터 분석을 실시하였다. 체계적인 분석을 위해 상권 평가 지수, 업종 평가 지수, 입지 평가 지수, 임대료 추정, 매출 추정, 적정면적 추정 등의 상권, 업종, 입지에 대한 지표를 개발하였다. 이를 통해 상가와 상권에 대한 분석 자료를 제공하여 과밀창업의 예방과 신중한 창업의 유도를 통해 창업실패로 유발 될 수 있는 경제적 비용의 감소 효과를 이룰 것으로 판단된다.

MySQL 데이터베이스에서 사용하는 Non-clustered Secondary Index는 디스크 접근 시 Random한 입출력을 유발하여 디스크 장치의 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 MySQL의 Storage Engine은 Insert Buffer를 사용하여 Random한 디스크 접근을 방지한다. Benchmark를 통해 성능 평가를 진행한 결과 Insert Buffer를 사용하는 것만으로 성능이 개선되는 것을 확인하였다. 또한, 현재의 Insert Buffer를 수정하여 더 큰 성능 향상을 이끌어낼 수 있는 부분을 발견하여 이에 대한 아이디어를 제시, 간단한 구현을 통해 추가적인 성능 향상을 보였다.

최근 통신기술의 발달로 사용자의 위치 정보에 기반한 다양한 위치기반서비스(Location Based Service)가 각광을 받고 있다. 위치기반서비스의 경우 대부분 GPS(Global Positioning System)정보를 사용하지만 실내에서는 위성정보를 받을 수 없어서 위치추적이 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 실내 공간에서 사용자의 위치를 추적하기 위해 비콘을 이용한 위치 찾기 서비스를 제안한다. 제안하는 방법은 기존 비콘 통신 방법인 비콘을 고정시키고 고가의 수신기를 휴대해야 하는 단점을 보완하였다. 이를 위해 비콘과 수신기의 역할을 변경하여 수신기를 고정시키고 비콘에 이동성을 주어, 실내에서도 사용자들이 보다 저렴하고 효율적으로 사용할 수 있도록 구현하였다. 특히, 삼각측량법을 활용하여 보다 정확한 위치를 찾도록 구현하였다.

최근 위치기반서비스에 관심이 집중되면서 GPS 궤적에 관심 지점(POI: Point of Interest) 정보를 결합한 시맨틱 궤적(Semantic Trajectory)이 주목 받고 있다. 기존 연구에서는 GPS 궤적으로부터 속력을 계산하여 사용자가 정지했을 만한 예측 정지 구간(PSI: Predictive Stop Interval)과 실제로 방문했을 것이라 예상되는 POI를 선정하여 시맨틱 궤적을 생성하였다. 그러나 CPU에서는 대용량의 GPS 궤적에 대해서 PSI를 구할 시 많은 연산 때문에 시간이 오래 걸리는 문제가 있다. 이에 본 논문에서는 GPU의 병렬성을 이용하여 PSI를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 GPU를 이용한 PSI 생성 알고리즘은 기존의 CPU를 사용한 PSI 알고리즘보다 최대 5배 이상 속도 향상이 있으며, PSI의 개수가 많을수록 성능상의 이득이 더 큰 장점을 가지고 있다.

재고관리 시스템이란 기업 활동에서 상품의 구입, 보유, 판매, 발송 등의 여러 원활한 활동을 하기 위해 상품의 흐름을 종합적으로 관리하는 시스템이다. 현재 많은 중소기업에서 바코드를 이용한 재고관리 시스템을 사용하고 있다. 바코드를 이용한 재고관리 시스템은 바코드의 인식거리가 50cm, 인식 속도가 대략 4초 정도 된다. 이러한 성능 때문에 입고 와 출고 부분에서 수작업으로 진행되어 많은 인력 소모가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 바코드에 비해 인식 거리, 인식 속도가 월등히 좋은 RFID 시스템을 이용하여 입고와 출고를 하고, 불필요한 인력 소모를 감소하여 효율적인 재고관리가 이루어지도록 연구하고자 한다.

최근 국내 재난발생의 빈도가 잦고 이를 해결하기 위한 재난대응 담당자들의 역량에 대한 관심이 높아지면서 재난역량을 강화하기 위한 교육 및 훈련에 대한 체계 정립이 강화되고 있다. 본 연구는 실제 재난발생사례 및 추이 분석을 통한 대규모 국가재난으로 전개 가능한 시나리오를 개발하고, 시나리오 전개에 따른 현대비수준과의 갭을 분석하여 재난관리책임기관의 대응역량 강화 방안을 마련하는 것을 연구 목표로 하고 있다. 이를 위해 여러 가지 재난 유형 중 최근 위험성이 커지고 있는 "화학유해물질 유출사고"에 관한 재난 상황 시나리오를 개발하여 시나리오의 재난요인 변수 데이터가 재난책임 담당자의 대응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고, 재난요인 변수 DB를 활용하여 재난대응역량 강화에 대한 방안을 제공한다.

최근 IoT 기술의 등장으로 저전력 소형 컴퓨터인 라즈베리파이 클러스터가 IoT 데이터 처리를 위해 사용되고 있다. IoT 기술이 발전하면서 다양한 데이터가 생성되고 있으며 IoT 환경에서도 빅데이터 처리가 요구되고 있다. 빅데이터 처리 프레임워크에는 일반적으로 하둡이 사용되고 있으며 이를 대체하는 솔루션으로 Apache Spark가 등장했다. 본 논문에서는 PC와 라즈베리파이 클러스터에서의 성능을 Apache Spark를 통해 비교하였다. 본 실험을 위해 Yelp 데이터를 사용하며 데이터 로드 시간과 Spark SQL을 이용한 데이터 처리 시간을 통해 성능을 비교하였다.

전 세계 주요 56개국 성인 인구의 스마트폰 보급률이 평균 약 60%에 달하고. 지난 월 기준 한국 스마트폰의 보급률은 83.0%에 달해 세계 4위를 기록하였다. 안드로이드, iOS를 포함한 대부분의 모바일 플랫폼은 SQLite 데이터베이스를 기본 데이터베이스로 사용하고 있는 것으로 알려져 있다. 현재 보급된 대부분의 스마트폰의 저장장치는 플래시 메모리를 기반으로 하고 있다. 그러나 현재까지 안드로이드 운영체제의 기본 파일시스템은 Ext4 파일시스템으로 알려져 있으며, 플래시메모리에 최적화되었다고 주장하는 다른 파일시스템에 대한 성능 평가 및 데이터 입출력 특징의 자세한 분석 연구는 존재하지 않았다. 본 논문에서는 가장 잘 알려진 파일 시스템 Ext4, XFS, Btrfs 세 종류에서 실제 안드로이드 애플리케이션 쿼리를 사용하여 성능 측정을 진행하였다. 실험 결과 기본 파일 시스템으로 사용되고 있는 Ext4가 가장 빠른 성능을 나타낸 것을 확인하였고, 각 파일시스템마다 완연히 다른 데이터 입출력 특징을 갖고 있는 것을 확인하였다.

최근 관심이 증대되고 있는 빅데이터 분석 및 처리를 위한 병렬분산처리 시스템은 대용량 서버가 필요하고 인프라 구축을 위해 고비용을 지불해야 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 저렴한 라즈베리 파이로 클러스터를 구성하고, 하둡보다 빠른 속도의 처리를 제공하는 아파치 스파크를 분석 솔루션으로 하는 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하였다. 구축한 플랫폼이 빅데이터 활용을 위해 적절한 성능을 보이는지 확인하기 위해 텍스트 마이닝을 수행하였고, 분석 결과 유효한 성능을 보였다. 적절한 비용으로 빅데이터 분석이 가능해지면서 중소기업과 개인, 교육 기관에서도 빅데이터 활용이 가능해지면서 활용 분야가 크게 확대될 것으로 보인다.

물리적으로 연속된 도로에 하나의 위치를 특징 짖고, 특정화한 위치의 개별성을 보장받아 규칙적으로 주소를 부여하면 특정위치는 물론 주변위치도 추측 가능해진다. 그동안 도시화와 산업화로 인하여 도로의 입체화, 다각화, 고기능화가 진행하는 가운데, 도로관리제도는 광역에 걸친 다수의 기관들이 전문 분야와 공종별로 분할하고 있는 복잡한 모습을 하고 있다. 이는 시간이 지날수록 자유로운 의사소통과 기술공유, 집약된 의사결정 등을 어렵게 하고 다양한 문제를 드러내고 있어 더 이상 기존의 제도와 방식은 적합하지 않게 되었다. 따라서 본 연구는 도로관리상 최대 맹점이라 할 수 있는 도로상의 개별위치에 대한 정의 없이 경험에 의존하는 관리방식에서 탈피하여, 도로가 위치하고 있는 지번주소, 도로명 주소, 국가도로망체계 등의 도로주소정보를 코드화하여 이를 도로상에 규칙적으로 부여하는 방안을 제시하였다. 또한, 본 논문의 목적은 정보시대의 도로관리에 적합하도록 도로를 식별하고자 정의한 도로주소코드를 통해서 디지털 모델링에 적합한 표준화방안을 제시하는데 있다.

Multi-day trip itinerary planning is complex and time consuming task, from selecting a list of worth visiting POIs to arranging them into an itinerary with various constraints and requirements. In this paper, we present CYTRIP, a multi-day trip itinerary planning system that engages human computation (i.e. crowd recommendation) to collaboratively recommend POIs by providing a shared workspace. CYTRIP takes input the collective intelligence of crowd (i.e. recommended POIs) to build a multi-day trip itinerary taking into account user's preferences, various time constraints and locations. Furthermore, we explain how we engage crowd in our system. The planning problem and domain are formulated as AI planning using PDDL3. The preliminary empirical experiments show that our domain formulation is applicable to both single-day and multi-day trip planning.

본 논문에서는 영상인식을 위한 딥 러닝에서 사용되는 매개변수 최적화 방법을 제안한다. 학습 성능에 영향을 미치는 매개변수 중 이미지 배치 사이즈 값, 초기 학습율, 최대 학습 반복 횟수에 대해 상호간의 관계를 분석하고 성능을 개선시키기 위해 값을 최적화하는 방법을 연구한다. 제안된 방법을 통한 개선 정도를 분석하기 위해 매개변수의 변화에 따른 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 측정한다. 측정된 학습 소요 시간, 정확도 향상 추이, 메모리 사용량의 변화를 분석한 결과 배치 사이즈와 초기 학습 율은 같은 비율로 반비례하게 값을 적용할 때가 이상적 이였으며 서로 다른 환경에서 각각의 학습 소요시간을 측정하는 것으로 배치 사이즈 값과 초기 학습 율에 따른 최적의 최대 학습 반복 횟수를 획득할 수 있었다.

본 논문에서는 충치 환자의 진단을 위해 구강 영상에서 충치를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 구강은 붉은색을 띄고 치아는 흰색을 띈다는 특징이 있기 때문에, 구강 영상을 YCbCr 컬러모델로 변환한다. YCbCr 컬러모델에 임계치를 설정하여 붉은 영역을 검출해내고, 검출된 붉은 영역에 대해 이진화하여 치아 영역을 추출한다. 그 후, 모폴로지 기법을 이용하여 잡음 제거 및 치아의 빈 공간을 채운다. 치아 영역 추출 시 영상에 따라 치아 사이를 잇는 모서리 부분이 손실된 경우가 발생할 수 있기 때문에 치아 사이의 손실된 부분을 연결 한다. 치아 영역에 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 충치 후보 영역을 추출한다. 충치 후보 영역에 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 충치를 분석 및 추출한다. 실험 결과 81%의 추출 성공률을 보였고 다양한 형태의 충치를 효과적으로 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

4족 보행 로봇이 환경에 동적으로 적응하여 자신에게 최적의 운동을 만들어 내는 연구는 중요하다. 우리는 유전알고리즘을 이용하여 전진 걸음새 동적 학습 시스템을 제안하였다. 이 시스템의 핵심은 로봇의 운동과 이 운동의 결과를 피드백해주는 센서들이다.

Many firms have used e-business systems to efficiently perform their business in an e-business management environment. Firms have applied their e-business capabilities to management activities in order to raise the performance of business execution in a global market environment. In this business environment, the analysis and management for the performance of a firm's e-business execution need to efficiently build and improve its e-business capability and competitiveness. This research presents an analysis tool for a firm e-business performance to efficiently manage and improve the e-business performance in this environment. The analysis items for a firm e-business performance are developed and extracted from the major components of a general firm performance in previous studies. The generated analysis items were verified by factor analysis and reliability analysis through a pilot test. The developed twelve items were extracted from twenty items by these analyses. This study developed a 12-item tool that can totally analyze a firm e-business performance in an e-business management environment. The developed tool consists of four analysis factors and twelve items.

항공서비스에 있어서 여러 중요한 요소가 있지만 그 가운데 가장 중요한 요소로 운항의 정시성을 들 수 있다. 본 논문에서는 마코프 체인을 이용하여 항공사 및 공항의 정시성을 평가하고 예측하고자 하였다. 실험용 데이터로 선택한 미국 항공운항 데이터를 기상 악화에 따른 도착지연시간을 기준으로 정시성이 우수한 항공사를 제안하는 기능을 테스트하였다. 본 논문에서는 과거의 항공운항 데이터를 활용하여 미래의 운항 지연을 예측할 수 있도록 마코프 체인을 기반으로 한 예측 방법을 제시하였다.

컴퓨터 비전에서 다수의 보행자 궤적을 생성하는 문제는 여전히 어려운 문제이다. 전경에서 추출된 보행자 윤곽은 음영과 밝기 등의 문제로 윤곽이 명확하지 않고, 보행자들이 서로 다른 방향으로 움직이며 상호작용을 한다. 이로 인해 보행자를 식별하고 궤적을 생성하기에는 다소 어려움이 있다. 우리는 의사결정 트리를 사용하여 보행자 영역의 병합과 분할 상황을 개별 분리된 보행자로 검출한다. 검출된 개별 보행자는 점 대응 알고리즘으로 각 보행자의 궤적을 생성한다. 우리는 수정된 $A^*$ 검색 알고리즘으로 새로운 휴리스틱 점 대응 알고리즘을 소개한다. 우리의 실험은 PETS2010 데이터 세트로 구현되고 실험했다.

모바일 로봇의 경로 계획의 경우 주로 위치로 표현되는 2차원 공간 상에서 현재 위치에서 목표 위치까지 모바일 로봇이 도달하도록 경로를 계획한다. 그러나 nonholonomic 구조를 가지는 모바일 로봇의 경우 기구학적 제약에 의해 추종 불가능한 경로가 존재하게 된다. 또한 nonholonomic 모바일 로봇은 진행 방향을 포함한 3차원 공간 상에서의 경로 계획이 이루어져야 한다. 모바일 로봇의 경로 계획 알고리즘으로는 A* 경로 계획 알고리즘이 주로 사용되는데, A* 경로 계획 알고리즘은 경로 계획 시 현재 위치에서부터 노드를 확장시켜 가며 경로를 탐색한다. 이 때 각 노드로부터 목표 위치까지의 비용을 계산하기 위해 heuristic 함수가 사용된다. 기존의 A* 경로 계획 알고리즘의 경우 Euclidean 거리에 기반한 heuristic 함수가 사용되었으나, 이 경우 모바일 로봇의 진행 방향은 고려하지 않아, 로봇의 목표 위치에 도말만 할 뿐 목표 방향으로의 도달은 보장 할 수 없다. 본 논문에서는, A* 경로 계획 알고리즘을 통해 nonholonomic 모바일 로봇이 목표 위치에 목표 방향에 맞추어 도달할 수 있도록 경로 생성이 이루어지는 heuristic 함수를 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증한다.

본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.

베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 특정 신문기사가 어떤 정치적 성향을 가지는지 분류한다. 이를 위하여 보수 및 진보 성향으로 알려진 언론사의 보도기사를 수집하여 베이즈 분류기를 학습하였다. 즉, 보수 및 진보적 성향을 갖는 기사에서 출현 빈도가 높은 단어의 빈도수를 확인하여 분류기를 구현하였다. 학습에 사용하지 않은 보수 및 진보적 성향의 기사를 사용하여 분류기의 성능을 검증하였다.

본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)를 활용하여 넓은 범위를 감시하기 위해서 조종자가 반복적으로 같은 경로를 따라서 UAV를 비행시키는 것은 관리 및 운영에 필요한 비용과 시간 문제가 발생한다. UAV로 넓은 지역을 감시하기 위해서는 UAV의 자율 비행 연구가 필요하다. 전통적인 접근 방법은 GPS를 기반으로 이동할 위치를 연속적으로 설정해서 비행 경로를 설정한다. GPS 기반의 경로 설정은 비행 경로에 장애물이 없을 때 적합하다. 장애물을 고려한 비행을 위해서는 모터프리미티브 기반의 비행 기법이 필요하다. 이 논문에서는 UAV를 자율 비행시키기 위한 모터프리미티브의 구조를 제안한다. UAV의 비행 경로를 설정할 때 비행할 위치를 직접 설정하지 않고 감시할 위치를 설정해서 모터프리미티브를 정의하는 기법을 소개한다. 이와 같은 방법은 UAV가 감시할 위치가 사전에 정의될 때 조종사가 UAV의 경로를 쉽게 설정할 수 있다.

최근에는 다양한 형태의 성폭력을 발생하면서 이를 방지하기 위한 교육이 따라가지 못하고 있는 실정이다. 모바일 기기의 보급이 활성화되면서 모바일 기기 기반의 교육 프로그램이 만들어지기 시작하고 있으며 성폭력 방지를 위한 어플리케이션이 하나의 좋은 교육 프로그램 형태가 될 수 있다. 이 논문에서는 성폭력 예방 교육을 위한 시스템 제작 사례를 소개한다. 제안한 시스템은 플래시 기반으로 제작되었으며 클라이언트는 개인용 컴퓨터 및 각종 모바일 장치에서 수행된다.

본 논문은 영상미디어에 증강정보를 융합하여 스마트 미디어를 실현하는 방법을 제시한다. 증강정보의 다양한 유형을 대표하는 온톨로지 모델을 설계하고, 온톨로지 기반의 증강정보를 응용하여 스마트 미디어 시스템을 구현하는 개념적 아키텍처를 제시한다.

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.

감성분석은 최근 오피니언 마이닝에서 주목받고 있는 분야로써, 특정 주제, 상품, 유명인사 등에 대한 사람들의 반응을 긍정 또는 부정으로 구분하거나 점수를 이용하여 긍정 또는 부정의 강도를 분석하는데 이용되고 있다. PMI(pointwise mutual information)와 SO-PMI(semantic orientation from pointwise mutual information)는 비교적 빠르고 간편하게 극성을 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 어휘와 기준 어휘 사이의 극성 값이 넓은 범위를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 일상적인 언어 사용 환경에서 나타나는 어휘로부터 감성을 분석하고자 하였다. 특히 어휘의 극성 값 편차로 인해 나타날 수 있는 어려움을 보완하기 위해 NPMI(normalized pointwise mutual information)를 이용하여 어휘의 감성을 분석하였다. PMI와 NPMI를 비교 분석한 결과 어휘의 감성 강도를 나타내는 데 있어서 밀집도에서 큰 차이를 보였다.

분광 군집화 기술은 Non-convex 군집에 대해 타 군집화 기술에 비해 강건하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다중 뷰 데이터의 특성을 반영한 새로운 분광 군집화 기술을 제안한다. 제안한 방법은 협업학습의 접근 방법을 적용하되, 다수의 뷰가 서로 간에 가지는 독립성의 정도를 반영하여 유사도 그래프를 구축하고, 구축된 그래프를 기반으로 분광 군집화를 수행한다. 이를 통해 뷰들간 서로 다른 정보 요구를 그래프에 반영함으로써 군집화 성능을 높인다. 세 개의 뷰를 가정한 가상의 데이터에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 최대 8.25%, 높은 성능을 보였다.

In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices. This model is designed to detect the position of the Robotic Fish in the Mat lab and Simulink. This intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fishes. Here, we are applied the two methods, one is Hom - Schunk Method and second one is newly proposed method that is the comparing image data algorithm. The Horn - Schunck Method is used to obtain the velocity for each pixel in the image and the comparing image data algorithm is proposed to obtain the position with comparing two video frames and assumes a constant velocity in each video frame.

본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.

본 논문에서는 응급구조의 신고 상황에서의 수보자의 보다 정확하고 신속한 대응를 위하여 수화자의 음향환경을 분석하여 주변상황에 대한 정보를 알고자 심화 신경망 기반의 음성 부재구간 검출 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 음성 신호에서의 23차의 Mel-filter bank를 추출하고 이를 심화 신경망 기법을 이용하여 음성 부재구간을 검출한다. 객관적인 성능 평가를 위해 제안된 기법은 실제 응급구조 상황에서 평가되었으며, 기존의 음성검출기를 이용한 음성 부재구간 검출 성능에 비하여 향상된 성능을 보였다.

In this paper, we have researched about how to detect the fish robot objects in aquarium. We had used designed fish robots DOMI ver1.0, which had researched and developed for aquarium underwater robot. The model of the robot fish is analysis to maximize the momentum of the robot fish and the body of the robot is designed through the analysis of the biological fish swimming. We are planned to non-external equipment to find the position and manipulated the position using creating boundary to fish robot to detect the fish robot objects. Also, we focused the detecting fish robot in aquarium by using boundary algorithm. In order to the find the object boundary, it is filtering the video frame to picture frames and changing the RGB to gray. Then, applied the boundary algorithm stand of equations which operates the boundary for objects. We called these procedures is kind of image processing that can distinguish the objects and background in the captured video frames. It was confirmed that excellent performance in the field test such as filtering image, object detecting and boundary algorithm.

In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices for these fish robot. The model of the fish is designed to detect the position of the optical flow of the Robotic Fish in the Simulink through Matlab. This paper intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fish. Here, we are applied to the image comparing algorithm by using the average color weight algorithm method. In this, position coordinate system is used to find the position coordinates of the fish to identify the position of the Robotic fish. It was verified by the performance test of design robot.

본 논문에서는 MB-LBP(Multi-scale Block Local Binary Patterns)와 공간피라미드를 이용하여 생성된 특징을 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기에 적용하여 영상내의 표지판 속도를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 입력 영상에서 표지판 영역은 다양한 위치와 크기를 가지며 주위 배경이 후보 영역에 포함되므로 먼저 입력 영상에 원형 Hough Transform을 적용하여 원형의 표지판 후보 영역만을 검출한다. 그 후 영상의 화질을 향상시키기 위해 히스토그램 평활화와 모폴로지 연산을 적용하여 표지판의 숫자 영역과 배경 영역의 대비를 높이도록 한다. 표지판의 크기 변화에 강건한 시스템의 구현을 위해 후보 영역에서 LBP(Local Binary Patterns)보다 우수한 성능을 보이는 MB-LBP를 적용하고, 다양한 크기의 속도 표지판을 인식하기 위해 공간 피라미드를 사용하여 지역적 특징과 전역적 특징 모두를 추출하였다. 추출된 특징은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 각 9개의 속도 표지판으로 분류, 각 속도별 클래스에 대한 인식 성능을 측정하였다.

본 연구에서는 노인들이 일상에서 많이 행동하는 7가지 유형의 행동의 특징을 추출하고, 총 7가지 분류 알고리즘에 적용하여 가장 인식률이 높은 알고리즘을 도출하고자 하였다. 행동패턴은 정상보행, 절름발이, 지팡이, 느린 보행, 허리가 굽은 상태에서 보행, 스스로 휠체어 끌 때 그리고 누군가가 휠체어를 끌어줄 때 총 7가지로 구성하였다. 행동패턴의 특징은 3축 가속도 센서의 값, 평균, 표준편차, 수직 및 수평축의 데이터를 사용하였다. 분류 알고리즘은 Naive Bayes, Bayes Net, k-NN, SVM, Decision Tree, Multilayer perception, Logistic regression을 사용하였다. 연구결과 k-NN 알고리즘의 인식률이 98.7%로 다른 분류알고리즘에 비해 인식률이 높게 나타났다.

컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.

본 논문은 전도성섬유 압력센서로 보행신호를 획득하고 걷기, 서기, 앉기, 계단오르기, 계단내려오기 등 총 5가지 행동을 인식하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 시스템은 Capacitive pressure 센서, CDC(Capacitive to Digital Converter), 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 스마트 폰으로 구성되고 획득한 데이터 패턴을 분류한 결과 평균 99.5%의 높은 인식률을 보였다. 각 발당 한 개의 채널만을 이용해 행동패턴을 인지함으로써 적은 수의 채널로도 행동인지의 가능함을 확인할 수 있었다.

본 논문에서는 농구 경기에서의 대표적 자세 중 Standing shoot, Jump shoot, Pass, Dribble, Lay-up shoot, 총 5가지 자세를 인식하기 위해 각 자세와 3축 가속도 값과의 상관관계를 보여주고 있다. 스마트폰에 내장되어 있는 가속도 센서로부터 데이터를 생성해주는 어플리케이션인 Sensor log를 활용하여 얻은 3축 가속도 값으로 수직, 수평축과 3축 가속도의 크기를 구해 Instance로 사용하였다. 위 데이터는 대표적인 데이터 마이닝 도구인 Weka tool을 이용하여 각 모션과 데이터 값의 상관관계를 확인하였고, 실험 결과 10-fold에서 평균 59.8%를 보였으나 Training set과 Test set의 결과 80.8%를 보였다.

초음파센서와 광학먼지센서를 이용하여 라즈베리파이 청소기를 제작하였다. 블루투스 통신을 통해 로봇청소기의 움직임을 제어하고, 초음파센서를 활용하여 장애물의 위치를 파악하며, 광학먼지센서를 이용하여 먼지농도를 파악한 후 이를 활용하여 청소알고리즘을 구현한다. 라즈베리파이와 아두이노를 사용하여 기존의 로봇청소기와는 다른 광학먼지센서를 활용한 개선된 알고리즘 방식으로 로봇청소기를 제어하여 청소의 효율성을 높여주는 효과가 있다.

본 논문은 흉부 CT 영상을 활용하여 폐결절을 자동으로 검출하는 알고리즘에 관한 연구내용을 담고 있다. 폐 결절 자동 검출을 위해 폐 CT 영상 내에 있는 객체를 검출하고, 검출된 객체의 특징들 중, 이동성 및 기하학적 특징을 가지고 폐혈관과 폐결절을 구분하였다. 실험한 영상은 폐결절이 있는 26명의 원광대학교 병원 환자의 흉부 CT 영상을 사용하였으며, 그 결과 96.15%의 정확도와 3.54 False Positves / Scan이 발생하였다.

스마트폰에 내장된 카메라를 이용해 손가락 끝에서 맥박 신호를 획득한 후, peak detection 알고리즘에 적용하여 실시간 R-R interval(RRI)를 구한다. 각 RRI의 값을 바탕으로 스마트폰 위에 애니메이션 이미지를 보여준다. 이와 같은 스마트폰기반 심장박동 홀로그램은 투명한 OHP 필름을 스마트폰 스크린위에 설치하여 실제 심장의 움직임을 모니터링 할 수 있게 한다.

고령화 사회로 진입하면서 노인들은 노화과정에 의한 보행능력의 감소 및 근력 약화와 같은 신체적 변화로 인해 잦은 낙상을 경험한다. 이에 따라 낙상 사고를 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 낙상은 사전 예방도 중요하지만 사고 발생 후의 신속한 대처도 중요하다. 낙상을 감지하고 의료진에게 즉시 낙상정보를 제공하여 후속적 조치를 취하는 것은 사고 후 대처의 핵심이다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 사용자의 낙상 후 방향을 판별하기 위해 두 가지 센서 데이터의 특정 값들을 추출하였으며, 이에 5 가지 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 사용자는 스마트폰을 착용한 상태로 전후좌우 4 방향 낙상 실험을 진행하며 스마트폰 내에 내장된 3 축 가속도 센서와 3 축 자이로 센서값을 측정한다. 피험자 11 명을 대상으로 낙상 실험 결과, 5 가지의 분류기 중 k-NN에서 98.6%의 인식률을 나타내었다. 뽑아낸 특징 값과 분류 알고리즘은 낙상의 방향 검출에 유용한 것으로 판단된다.

Electropulsegraphy is a medical device that was invented by an orient medical physician and a few engineers to help the physicians to diagnose patients in more systematic way by analyzing waveforms generated from the device. Data generated form the device has been collected for over several decades, and undergoes functional upgrades today. The device generates 33 waveforms that reflect the states of patients. As one of those upgrading efforts, we strive to develop an intelligent algorithm that makes the diagnostic process automatically, which was previously done manually for a long period of time. The logistic regression algorithm is used for our classification problems, which is one of those well-known algorithms for various classification problems such as character recognition systems. Out of the 33 waveforms, we only use 5 waveform data (Type1 toType5) as training data sets to estimate the parameters of the logistic regression. And the parameters are used to classify waveform inputs chosen at random.

최근 다양한 웨어러블 기기의 등장으로 인해, 이종의 라이프로그 정보로부터 개인별 맞춤형 건강관리 서비스를 제공할 수 있는 분석 솔루션의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 이기종의 웨어러블 기기를 통해 수집된 라이프로그 정보를 근간으로 개인의 건강상태를 모니터링하고 분석할 수 있는 웰니스 인포메틱스엔진에 대한 프레임워크를 소개한다. 또한 개발된 인포메틱스엔진의 효과성은 실증시범서비스 기간 동안에 수집된 다양한 라이프로그 정보를 활용하여, 2가지 벤치마크 방법들과의 예측능력을 비교함으로써 그 효과성을 제시한다.

군에서의 경계근무는 방위 임무에 있어 아무리 강조해도 부족할 정도로 중요한 업무이지만, 인간이라는 한계 때문에 어쩔수 없이 소홀히 되어지는 부분이 있다. 이에 본 논문에서는 뇌파를 사용하여 경계병의 졸음을 검출하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 IoT를 기반으로 설계되었으며, 주요기능으로는 뇌파 측정 기능, 신원 확인 기능, 졸음 판별 표시 기능, 실시간 뇌파 전송 기능 등이 있다. 현재 각 기능에 대한 구체적인 방법들을 구현하여 성능 분석중에 있으며 향후 이 시스템이 완전히 개발 된다면 국방 경계태세 강화 등 다른 여러 분야에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다.

BCI (Brain Computer Interface)는 사람의 두뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스'를 나타내는 것이며 EEG(Electroencephalogram)을 주로 분석하여 인간의 행동이나 의도를 파악한다. 본 논문에서는 EEG를 이용한 행동인식의 하나로 졸음을 판단하는 방법을 제안한다. 제안방법에서는 MindWave를 이용하여 얻은 실험 데이터를 FFT를 이용하여 1초 단위로 스펙트럼을 분석하여 High-Alpha 영역의 시간에 따른 데이터 변화 패턴을 분석하여 졸음을 판단한다. 실험 결과, 100%의 최고 성능을 얻을 수 있었다.

사람들의 TV 시청 경향을 조사해보면, 시청 도중에 다른 매체를 사용하거나 일을 하면서 소리만 듣는 경우가 많이 있다. 이 경우 화면 출력을 위한 전력 낭비의 문제가 있다. 본 논문에서는 이를 효율적으로 해결하기 위한 기술에 대하여 제안한다. 제안한 방법에서는 키넥트 센서를 이용하여 깊이 및 컬러 영상을 촬영하고 분석하여 사람들이 TV시청을 하지 않을 경우 화면을 자동으로 꺼 주고, 사람이 나타나면 다시 켜주는 형태로 동작한다. 기존 절전 기능이 단지 인간의 습관에 의존하거나, 센서 반향을 이용해 물체의 유무를 따진 후 전원을 완전히 차단하는 등 단순한 방법에 의존하였음에 비해 제안하는 방법은 대상의 움직임을 추적하여 좀 더 세밀하고 효과적인 절전을 가능하도록 한다.

최근 들어 3D프린터의 특허권이 만료됨에 따라 3D프린터 연구 및 생산이 활발히 이루어지고 있으며, 저렴한 개인용 3D프린터의 보급으로 남녀노소 누구나 활용할 수 있게 되었다. 하지만 3D프린터를 이용하여 자신이 원하는 제품을 출력하기란 쉽지 않다. 버튼만 누르면 되는 인쇄물 프린터와 달리 3D프린터의 데이터를 제작하기 위해서는 3D 모델링 제작 툴이나 3D 스캐너를 이용해야한다. 이러한 제작 프로그램이나 제품은 개인이 사용하기에는 가격이 고가이며, 사용 방법을 익히는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 3D 데이터의 획득에 있어 쉽고 간편한 3D 데이터 변환 제작 알고리즘을 이용하여 3D 프린터의 사용 편리성을 향상시킬 수 있다.

본 논문에서는 도로 위 숫자 및 기호인식에 적합한 Calibration Model에 대하여 연구하였다. 기존에 제시된 Geometric Transform, Fisheye Projection, Caltech Toolbox 기반 방법으로 얻은 Calibration Model의 성능을 비교하였다. Geometric Transform은 Fisheye Distortion Correction에 부적합한 결과를 얻었고, Fisheye Projection은 성능은 좋으나 시스템에 사용할 Camera Lens의 Specification을 모르기 때문에 이를 예측해야 하는 단점이 있다. 마지막으로 Caltech Tool box 기반 방법은 Calibration을 위한 Keypoint를 수동으로 지정하다 보니까 이로 인한 오차가 존재하게 된다. Calibration을 시도 할 때마다 결과에 차이가 있었으며, Calibration 결과의 측면에서 Fisheye Projection이 가시적으로 가장 좋은 결과를 나타냈다.

Information about the painted road markings and other painted road objects play an important part in keeping safety of drivers. Some researchers have presented research approaches and dealt with road markings detection. In this paper, we present comprehensive survey of these techniques, and review some of them like a machine learning method, template matching method for road markings detection and classification, method of detection and classification of road markings using curve-based prototype fitting, signed edge signature method.

Detection of road lanes is an important technology, which is being used in autonomous vehicles from last few years. This method is very helpful and supportive for the drivers to provide them safety and to avoid road accidents. Alot of methods are being used to detect road lane markings. We can categorize them into three major categories: sensor-based, feature-based, and model-based methods. And in this study we give the comprehensive survey on lane marking techniques.

본 논문에서 우리는 의상영역의 유사성을 검사 시 색상분석에 있어 정확도를 향상시키기 위해 Bilateral 필터와 Mean-Shift 알고리즘을 적용하였다. 본 연구의 평가부분에서 필터를 적용한 영상이 의상영역의 구김이나 빛에 의한 영향이 필터를 적용하지 않은 영상보다 적다는 것을 실험을 통해 증명한다.

최근 건강에 대한 일반인들의 관심이 증가하면서 스마트 헬스케어 시장 규모가 기하급수적으로 커지고 있다. 특히 탈모 관련 헬스케어 시장의 경우, 국내 탈모 인구의 증가로 인해 탈모의 예방이나 관리 등 탈모 관련 어플리케이션이 빠르게 등장하고 있다. 모발 밀도는 탈모의 정도를 판단하기 위한 가장 기본적인 모발 특징 중 하나이지만, 모발의 밀도를 측정하기 위한 명확한 영상처리 기법이나 소프트웨어의 개발은 여전히 미진한 상태이다. 이에 본 논문에서는 스마트폰에 탈부착이 가능한 포터블 카메라에서 촬영된 두피 모발 현미경 영상에서 모발의 밀도를 측정하고 이를 기반으로 사용자 중심의 탈모 진단 플랫폼을 구축하고자 한다. 모발 밀도의 측정은 Contrast Stretching과 Morphology Processing을 이용한 전처리, 스켈레톤 이미지의 변환, 그리고 라인 끝점 검색 알고리즘의 적용 등 크게 세 단계로 진행된다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해, 50배율 포터블 카메라로 촬영한 두피 영상 30개에 대해 밀도 측정을 수행하였으며 그 결과 92.88%의 정확도를 얻었다. 결과적으로 제안하는 기법은 단순 두피 현미경 영상으로 탈모의 지표가 될 수 있는 모발 밀도를 측정하는 데 충분히 효과적임을 알 수 있다.

기존의 영상처리 및 컴퓨터 비전 기술은 X-ray, 군사용 사진, CCTV 영상과 같은 제한적인 상황에서 주로 사용되었다. 스마트폰이 보급되면서 고해상도의 사진을 어디서든 촬영할 수 있게 되었고, 고성능 디바이스를 이용하여 촬영된 영상을 즉시 가공 및 처리가 가능하게 되었다. 그 결과 영상처리 기술이 이전보다 다양하고 좀 더 일반적인 분야에서도 쓰이게 되었다. 그러나 영상처리 기술은 조건이 제한될수록 처리가 용이하며, 일반적인 이미지들을 처리하기 위해서는 고려해야 할 사항이 많다. 특히 두피 영상 분석의 경우 머리카락이 겹치는 부분이나 그림자, 머리카락이 밀집하여 상대적으로 어두워지는 부분 등을 고려해야 하는 어려움이 있으며 현재까지 영상처리를 이용한 두피영상 분석에 대한 연구는 많지 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 스마트폰에 부착하는 포터블 카메라로 촬영된 두피영상을 분석하여 모발의 두께를 측정하는 기법을 제시한다. 먼저 영상에 대한 전처리로 Contrast stretching과 이 진화 과정을 수행한다. 얻어진 이진화 영상에 대해 머리카락의 Skeleton을 추출하고 각 pixel의 각도(angle)를 이용하여 법선을 구한다. 계산된 법선과 머리카락 사이의 교점을 구한 후 두 점사이의 거리를 통해 모발의 두께를 계산한다. 계산된 두께와 현미경을 이용하여 측정한 모발의 실제 두께와 비교하여 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

본 논문에서는 일반적인 동일 기종의 카메라를 사용한 스테레오 카메라 시스템이 아닌, 서로 다른 화각 및 해상도를 가진 이기종 카메라를 이용하여 스테레오 카메라를 설계한다. 본 논문에서 설계하는 스테레오 카메라는 카메라의 수평오차 및 화각, 해상도가 다르다. 따라서 해당 스테레오 카메라를 통해 송출되는 1:1 매칭 되지 않는 영상을 본 논문에서 제시한 코너점 좌표와 기하학변환 방법으로 교정하고 매칭되는 영역을 잘라내는 조정의 과정을 제안한다. 해당 교정 및 조정에는 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV를 이용하고 사용자에게 볼 수 있는 프로그램을 MFC를 이용하여 제작한다. 해당 시스템을 통해 교정 및 조정된 영상은 최소한의 픽셀 오차율을 보여 동일한 영역의 감시활동에 효과적임을 보여준다.

감시 카메라 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 관리하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 움직이는 돼지들이 근접해 있을 경우 돼지들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 돼지들을 분할하는 효과적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오 시퀀스에서의 근접 돼지 분할 문제를 연속 프레임간의 전경 픽셀 정렬 문제로 정형화하여 해결하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사에서 top-view로 획득한 영상 중에서 움직이는 돼지들이 근접한 경우, 돼지들의 경계가 구분된 이전 프레임의 정보를 현재 프레임에 투영한다. 이 때 개별 돼지의 움직임이 독립적임을 고려하여 이전 프레임의 개별 돼지 영역을 현재 프레임의 전경 영역에 각각 정렬함으로써 현재 프레임의 근접한 돼지를 개별적으로 분할한다. 실험결과, 제안 방법을 이용하여 3마리 이상의 근접한 돼지를 개별적으로 분할할 수 있음을 확인하였다.

24시간 모니터링 환경에서 돈사 내 개별 돼지들의 상태를 자동으로 탐지하는 연구는 효율적인 돈사 관리 측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 특히 돼지 호흡기 질병은 전염성이 매우 강하여, 막대한 경제적 손실을 최소화하기 위해서는 조기에 탐지하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 마이크를 통한 소리 정보뿐 아니라 카메라를 통한 영상 정보를 동시에 활용하여 호흡기 질병에 걸린 개별 돼지를 조기에 탐지하는 방법을 제안한다. 즉, 돈사의 천장에 설치된 마이크로부터 호흡기 질병에 걸린 소리 정보를 먼저 탐지한 후 카메라로부터 획득된 영상 정보의 MHI 분석을 수행하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정한다. 실험결과, 소리와 영상 정보를 동시에 활용하는 제안 방법을 이용하여 호흡기 질병에 걸린 돼지를 특정할 수 있음을 확인하였다.

본 논문에서는 대용량의 K-POP 모션캡처 데이터베이스에서 특정 안무구간을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 기술은 저가형 3D 카메라를 이용하여 사용자가 직접 검색하고자 하는 동작을 생성하고 이를 질의동작으로 입력하여 원하는 안무동작을 검색하는 직관적인 검색 기술로서 구간 동작의 명칭이 존재하지 않는 K-POP 댄스를 검색하기 위한 핵심기술이다. 역동적인 댄스 자세를 표현하고 매칭하는 방법으로 관절 및 바디파트 간의 상대적인 각도 정보를 추출하고 비교하는 방법을 설명한다. 대용량의 모션캡쳐 데이터베이스를 고속으로 검색하기 위해서 안무동작의 핵심 자세를 분석하여 후보구간 집합을 빠르게 생성하고, 이들 집합에서 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘으로 안무동작 간의 매칭거리를 보다 정밀하게 산출한다. 약 358분의 K-POP 댄스 곡 100곡에 대한 성능평가에서 92%의 검색정확도를 보였으며, 이는 K-POP 댄스 동작의 복잡성을 고려할 때 경쟁력 있는 성능치이다.

본 연구는 비디오 이해를 위해 비디오에 등장하는 주요 객체들의 행동이나 상태를 시각 동사라고 명명하고, 도메인 확장성 있는 계층적 시각 동사의 인식을 위해 온톨로지와 규칙을 기반으로 도메인 독립적인 시각 동사를 계층적으로 인식하는 방법과 특정 도메인에 관련된 시각 동사를 도메인 독립적 시각 동사를 기반으로 확장하여 인식하는 방법을 제안하고, CCTV 감시 비디오에서 인식 시뮬레이션 결과를 보여준다.

본 논문은 SAR 영상에서 객체를 추출하는 새로운 방법으로 특징점 기반 분할 히스토그램 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 히스토그램에서 객체로 추정될 수 있는 영역을 세밀하게 추출하기 위해 영상에서 특징점을 추출한 후, 특징점의 밝기를 기준으로 히스토그램을 분할한다. 분할 히스토그램이 배경과 객체 성분을 모두 포함하고 있을 경우 해당 영역의 혼합 확률밀도함수가 교차되는 임계점을 계산한다. 계산된 임계점을 기준으로 현재 영역이 전체 영상에서 차지하는 비율을 비교하여 배경과 객체 여부를 판단한다. 제안하는 방법은 무인 감시 정찰 시스템 등 다양한 응용 기술에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we developed the quantification software for evaluating the voxel-based cellular heterogeneity of gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) in the liver. Our software is clinically applied to accurately quantify and interpret the alterations of liver functions in patients with hepatocellular carcinoma.

본 논문은 3D 스캐너 및 센서 등으로 캡처되어 3D로 복원된 얼굴 객체의 부위별 의미 있는 영역에 대한 분할을 자동으로 수행하는 기술을 제안한다. 3D 스캔된 얼굴 모델을 모델링, 애니메이션, 3D 프린팅 등의 다양한 응용분야에 활용하기 위해서는 스캔된 영역의 의미 있는 부위별 인식이 필수적이다. 본 논문에서는 부위별 의미 있는 영역 레이블링이 된 템플릿 모델을 입력된 3D 복원 모델로 전이하여 복원된 3D 모델의 부위별 의미 있는 영역을 자동으로 분할하고 분할된 영역의 일관성을 유지하는 알고리즘을 제안한다.

RANSAC 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야에서 호모그래피 행렬을 추정하는데 많이 사용되고 있다. CS-RANSAC 알고리즘은 RANSAC 알고리즘에 제약조건을 설정하여 정확도를 높인 알고리즘이지만 샘플링 단계에서 정확한 호모그래피를 추정하는데 불필요한 특징점을 선택하여 알고리즘의 효율성을 저하시키는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 Symmetric Transfer Error로 특징점이 참정보인지 평가하고 불필요한 특징점을 필터링하여 CS-RANSAC 알고리즘의 속도와 정확도를 증가시키는 방법을 제안한다. 실험은 제안하는 알고리즘의 수행시간과 오차율을 비교하였고, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 정확도는 약 14% 향상 되었다.

위 논문은 전방 카메라에 촬영된 내차의 전방 보닛 영역을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 현재 스마트카나 무인카 등에서 사물인식을 위한 영상처리의 필요가 증가하고 있는데 영상처리의 실시간성을 위해서 ROI를 잘 한정할 필요가 있다. 이때 본 연구에서 제안한 보닛 영상을 효과적으로 검색 대상에서 배제하면 속도와 정확도에 도움이 될 것이다. 제안된 보닛 검출 방법의 핵심은, 사다리꼴을 형성하는 3개의 직선을 검출하여 보닛 영역 후보들을 찾고 이를 여러 프레임에 걸친 일관성을 관찰하여 종합 판단하는 것이다. 다양한 블랙박스 카메라에 촬영된 영상에 대해서 실험한 결과 실제 보닛과의 인식결과의 차이는 평균 5 픽셀이다.

안경을 제작하기 위하여 안경테 혹은 렌즈의 사이즈를 측정하는 기계를 취형기라 하며, 측정된 데이터를 사용하여 렌즈를 절삭하는 기계를 옥습기라 한다. 본 논문에서는 취형기를 통해 획득한 데이터를 3D 시각화 하는 방법에 대하여 서술한다. 취형기의 탐침자에서 획득된 데이터는 1024개, 즉 데이터당 약 $0.352^{\circ}$에 해당하는 각도로 획득한 데이터로 구성되며, 각 데이터는 취형기 중심에서 경계까지의 거리와 렌즈 혹은 안경테의 높이 데이터를 포함한다. 해당 데이터는 취형기에서 얻은 원통좌표계 형식의 원시 데이터 형태에서 OpenGL에서 사용하기 좋은 3차원 데이터 형식으로 나타낼 수 있도록 재가공하여 X, Y, Z 축 기반의 3차원 직교좌표계 형식으로 변환한다. 그 후, OpenGL을 사용하여 3D로 시각화하였다. 해당 데이터를 회전할 수 있도록 하기 위하여 쿼터니언 기반의 ArcBall을 사용하여 회전 가능하게 하였으며, 3D 시각화 된 결과를 확대/축소할 수 있게 하였다. 디스플레이에서 실제와 같은 크기로 출력하기 위하여 DPI를 활용한 축척 계산법을 사용하였고, 출력결과의 더 나은 시각화를 위하여 평균보간법을 사용하였다.

본 논문에서는 이동 객체를 추적하기 위해 HSI 색상 모델 기반으로 하는 파티클 필터를 이용하고, 차영상을 통해 추적하고자 하는 객체의 중심점을 보완하는 방법을 제안한다. 색상 모델 기반 파티클 필터로 이동 객체를 추적했을 때, 객체의 색 혼합도의 문제로 객체의 중심과 파티클들의 분포에 대한 정확성이 떨어져 추적의 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 각 프레임마다 차영상을 만들어 이동객체의 중심점을 찾고, 파티클 필터로 추적한 중심점과 비교하여 객체의 중심점을 보완해 추적에 대한 정확성을 높일 수 있다.

개인 인증을 위한 바이오인식 방법으로 홍채, 지문, 정맥 인식 등이 널리 사용되고 있다. 하지만 별도의 센서가 필요한 방법들이므로 스마트폰에서 활용하기에 적절하지 않다. 본 논문에서는 엄지손가락 특징을 이용한 새로운 바이오 인식방법을 제안한다. 엄지손가락을 이용한 바이오 인식 방법은 손가락을 촬영하여 영상정보를 획득하는 단계, 영상의 크기와 방향, 밝기를 정규화 하는 단계, 영상 정보로부터 손가락 경계, 손톱 모양, 마디 주름 등의 특징을 검출하는 단계를 포함한다. 제안하는 방법은 카메라가 장착된 스마트기기에서 별도의 센서 추가 없이 개인 인증을 위한 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

일반적인 홍채 인식 방법은 홍채 근육이 형성하는 고유 패턴에 기초하여 사용자를 식별한다. 홍채의 주요 기능은 자연광의 양에 따라 동공의 크기를 제어하는 것이다. 그러므로 홍채 패턴은 조명 조건의 변화에 따라 팽창 및 수축한다. 홍채 패턴의 변형에도 불구하고 강력한 인식의 정확도를 보장하기 위해 이전의 연구에서는 홍채 근육은 선형적으로 변형된다고 가정하여, 홍채의 트랙을 선형적이고 균일하게 할당하였다. 그러나 홍채 패턴은 실제로 특정 홍채 근육의 복잡한 움직임으로 인해 비선형적으로 변형된다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 Dynamic Warping 방법을 사용하여 비선형성을 고려한 새로운 매칭 방법을 제안한다.

최근 빠른 인터넷 속도를 이용하여 SNS (Social Network Service), 인터넷 방송 등의 엔터테인먼트를 즐기는 사용자가 증가하였다. 이와 함께 직접 사진, 동영상 등의 멀티미디어를 직접 제작해 제공하는 사례도 크게 증가함에 따라 영상처리 기술이 발전하였다. 이에 따라 셀프촬영이 점점 증가하고 있지만, 동영상의 경우는 셀프촬영을 하는데 있어 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 영상처리를 이용할 수 있다. 하지만 현재의 기술은 고성능에 초점이 맞춰있기 때문에 시스템 구현을 위해 비용 낭비가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 셀프 동영상 촬영 분야의 적외선 영상처리 기반 저비용 사용자 추적 시스템을 제안한다. 실제 단순히 인식률을 측정한 결과 80%를 보였으며, 속도에 따라 1.5m/s에서 76%의 인식률을 보였다.

무안경방식 초다시점 3D 영상을 재현하기 위해서는 초다시점 콘텐츠 및 3D 디스플레이 설계가 필수적이다. 본 논문은 무안경방식 초다시점 3D 디스플레이를 설계하기 위한 주요 인자들을 정의하고 이들 상호적인 관계를 이용하여 2D 디스플레이에서 초다시점 3D콘텐츠 정보를 재현하는 시스템을 개발함으로써 디바이스 설계자에게는 능동적으로 디스플레이를 설계할 수 있도록 하고, 콘텐츠 개발자는 실제 초다시점 디스플레이를 설계하지 않고도 시뮬레이션을 통하여 콘텐츠의 입체감을 가이드 할 수 있는 시스템을 제안한다.

기존의 연구와 같이 정확한 피부색 영역을 추출하기 위해 색상공간을 조절하는 방식은 조명이나 주변환경의 영향에 따라 잘못된 결과를 낼 수 있다. Camshift 알고리즘을 이용한 추적을 할 때에도 대상에게 맞춰진 피부색 히스토그램을 이용해서 추적하지 않으므로 범용성이 떨어진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Camshift 알고리즘의 최초추적 윈도우를 결정하고 히스토그램을 결정하여손 피부색 추적성능을 향상시켰다. 보편적인 피부색 필터를 이용하여 인체 전경을 추출하고, haar like feature detection (특징검출)을 이용하여 손 영역을 검색한다. 이후 피부색 필터를 통해 이진화 된 이미지를 이용해 원 영상을 마스킹 한 후 사용자 고유의 피부색의 히스토그램을 결정한다. 이 방법으로 얻은 히스토그램을 Camshift알고리즘에 적용하면 기존방식 으로 생성한 히스토그램을 사용할 때보다 좋은 추적 성능을 보인다.

최근의 대용량 DEM 데이터는 실시간 렌더링을 하기엔 많은 양의 폴리곤을 필요로 한다. 사진 트리는 이러한 DEM 데이터를 실시간에 렌더링 하기 위해 지형 메쉬를 간략화하는데 널리 사용되는 자료구조이다. 트리구조는 재귀 연산 및 포인터 연산과 같이 GPU 에서 제공하지 않는 기능을 필요로 하기 때문에 일반적으로 CPU 상에서 구현되어 사용된다. GPU 에서 사진 트리 삼각화 기법을 사용하기 위해서 기존의 연구에서는 정점 프리미티브와 스트림 출력 단계를 이용하였다. 하지만 이 방법은 매 프레임 루트 노드부터 리프 노드까지 탐색을 하며 지형 메쉬를 새로 생성 해야하기 때문에 불필요한 연산이 많다. 제안하는 방법은 핑퐁 버퍼를 이용하여 이전 프레임에서 사용한 지형 메쉬를 다음 프레임에서 재활용하여 기존 GPU 기반 사진 트리 삼각화 기법을 가속화한다. 기존 방법이 매 프레임 사각형 패치를 세분화 하면서 지형 메쉬를 생성하는 대신 제안하는 방법은 이전 프레임에서 사용한 메쉬의 각 패치들을 병합하거나 세분화하는 방법을 사용한다. 따라서 본 방법은 GPU 기반 사진 트리 삼각화의 재귀 호출을 제거하여 연산량을 줄이고 매 프레임 CPU-GPU 간의 데이터 전송량도 효율적으로 줄여 기존의 방법을 효율적으로 가속화 한다.

그리드 기반 공간 분할 방식에서 셀 크기는 성능을 좌우하는 핵심 요소이다. 본 논문에서는 각 셀에서 충돌 검사가 일어나는 빈도에 따라 동적으로 셀의 크기를 제어하는 방식을 제안한다. 각 셀의 충돌 검사 빈도와 인접한 셀과 병합했을 때의 충돌 검사 빈도를 비교하여, 이 차이가 임의의 값보다 작을 때 셀들을 병합하여 하나의 큰 셀로 만든다. 단, 병합할 셀이 여러 개일 경우 충돌 검사 빈도가 작은 셀부터 차례로 병합한다. 이 방식을 통하여 셀의 수 및 업데이트 비용을 줄일 수 있으며 이는 공간상의 객체가 규칙적인 움직임을 보일 때 가장 효율적임을 확인했다.

영상에서 실제 거리를 알 수 없는 상태에서 영상 기반 가상펜스 설계 시, 사전 경보 영역을 설계하기 위한 거리 맵을 제작하기 위해 영상에 색인(Index)을 입력하여 거리에 따른 영역을 나누고 영역에 대한 가중치를 설정하고, 사전 경보 영역이 실제 거리에 비례하여 설정 될 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 방법과 스테레오 비전 기술이 융합하여 거리 맵을 제작할 시 가상펜스의 사전 경보 영역이 영상의 거리에 비례하게 설정 되어 가상펜스 시스템의 완성도를 높여줄 것으로 기대한다.

본 논문에서는 GPU를 이용하여 x-ray영상의 질을 개선시키기 위해 라플라시안 피라미드 방법을 제시한다. 의료영상에서 중요시하는 특징의 추출을 위해 원영상을 다중레벨의 부영상으로 신호를 분해하며, 각 레벨에서 가우시안 스무딩 함수를 사용하여 영상의 대비를 확장시킨다. 분해된 영상을 기반으로 전체영상을 재구성하여 영상의 질을 향상시키게 된다. 이러한 과정은 많은 계산을 필요로하며, 효과적이고 바른 처리를 위해 GPU를 사용한다., 결과에서 GPU를 이용한 cuda 프로그램이 효과적으로 동작하며, 영상의 질을 향상시킴을 보인다.

본 논문에서 제안하는 움직임 모드 알고리즘은 움직임 추정 이전에 움직임 모드를 결정하여 기존의 모든 블록에 대해 움직임 추정하는 방식을 선택된 모드에 대해서만 움직임 추정을 진행한다. 다른 모드 결정 방법과 비교했을 때 PSNR은 비슷한 수준이었고 비트율은 적은 것을 실험을 통해 확인 하였다. 반면 다양한 영상의 인코딩 시간을 측정하여 다른 방법보다 평균 30% 시간을 줄일 수 있다.

원격 로봇을 위해 지역 환경을 모델링하기 위하여, 3차원 영상을 생성하는 기술을 제안한다. 이를 위하여, 카메라와 거리 센서를 보정하는 방법에 대해서 제안한다. 그리고 카메라 영상과 거리 정보를 융합하여 점군 데이터를 생성하는 방법에 대해서 기술한다.

본 연구는 컴퓨터그래픽스 분야에서 3차원 객체를 사실적으로 표현하기 위해 사용되고 있는 주요 데이터 측정, 모델링, 렌더링 기술을 소개한다. 객체의 최종 외관은 객체의 형상과 표면 재질, 그리고 주변 광 조건에 크게 영향을 받는다. 따라서 임의 가상공간(디스플레이)에서 3차원 객체를 사질적으로 표현하기 위해서는 주요 영향 인자에 대한 정보가 확보되어야 한다. 최근 컴퓨터그래픽스 분야에서는 객체 형상 및 재질 정보 획득을 위한 다양한 기술 및 장비와 객체 가시화를 위한 다양한 기법을 제시하고 있다. 효과적인 객체 가시화하기 위해서는 각 객체의 구성 재질에 대한 광학 특성에 대한 선행 분석을 토대로, 적절한 측정 및 모델링, 렌더링 기법 적용이 필요하다. 본 연구는 측정 데이터 기반의 재질 렌더링 기법에 중심으로 다양한 재질에 적합한 요소 기술과 그 결과를 설명하고, 재질 렌더링 기법을 활용한 건설분야의 향후 연구 계획을 제시한다.

디지털 처리 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 장치 및 소프트웨어의 활용도가 증가하고 있다. 특히 이들 장치 및 소프트웨어는 저비용으로 고품질 및 고성능을 갖는 형태로 발전하고 있다. 그러나 본래의 의도와 다르게 불법적인 목적으로 디지털 획득 장치를 이용하는 범죄가 증가하고 있으며, 본 연구팀에서는 이를 차단하기 위하여 센서 패턴 노이즈를 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별 기술을 연구해오고 있다. 최근 다양한 범죄에 있어서 동영상이 증거 자료로 활용되고 있으며, 본 논문에서는 동영상에 적용이 가능한 디지털 영상 획득 장치 기술을 연구하는데 있어서 동영상이 갖고 있는 프레임별 특성에 따른 판별 성능에 대하여 실험하고 분석하였다. 실시간으로 촬영한 동영상의 경우 B 프레임이 포함되지 않아, I 프레임과 P 프레임, 그리고 두 프레임을 함께 사용하여 각각에 대한 판별 성능에 대한 비교를 수행하였다. 그 결과 I 프레임과 P 프레임의 차이에 의한 성능의 차이는 있었으나, 장치 판별에 대한 영향은 충분히 무시할 수 있음을 확인할 수 있었다.

A 2D barcode region localization system for the automatic inspection of a long distance logistics objects has been developed. For the successful 2D barcode localization, variance and frequency of the pixel distribution within average 2D barcodes is modeled and the average model of 2D barcode is combined with the corner features detection to localize the final 2D barcode candidates. An automatic 2D barcode localization software was developed with the multiple features mixture method and we tested our system on real camera images of several popular 2D barcode symbologies.

Defect detection is one of the most challenging problems in industrial quality control. In this study we developed a vision-based defect detection system for wafer production. To achieve high-accuracy detection, Otsu method was improved so that it can handle both unimodal and bimodal distributions. After thresholding, detected defect regions in the wafer are classified and grouped into user-defined defect categories. The experimental result has proved the efficiency of our system.

본 연구에서는 다차원 추천시스템을 기반으로 동영상 음악추천 시 평가 함수R을 극대화하기 위한 각 다차원 구성요소들은 무엇이고, 이들의 상대적 가중치에 대하여 연구하였다. 일반적으로 추천시스템의 구성변수가 많아질수록 평가 함수R을 극대화하는 것이 유리하나, 계산의 복잡성으로 예측성능과 추천유효성을 저해할 수 있어 구성변수의 증가와 추천 성능을 동시에 해결하는 것이 필요하다. 연구대상 음악동영상은 일반 영상과 달리 오디오 정보와 시선 정보를 싱크하여 감정의 흐름을 추론한다. 실험 대상자는 사용자가 선호할 것으로 예상되는 음악동영상을 추론하기 위하여 대학생으로 한정한다.

중국 게임 시장은 PC 게임, 온라인 게임 및 모바일 게임 등의 여러 가지 방면에 계속해서 빠른 성장을 구성하고 있다. 특히 모바일 게임은 스마트 폰의 빠른 보급과 4G 인터넷 환경을 잘 갖춘 덕분에 다른 게임 분야 보다 더 발전 잠재력을 보여주고 있다, 본 논문에서는 " 2015 1월-6중국 게임 산업 보고서"를 기반으로 하여 2015년도 상반기의 중국 모바일 게임 시장을 분석한 결과를 보여준다.

일반적인 시선추적 장치에서는 근적외선 카메라, 렌즈 및 근적외선 조명이 필수적으로 요구된다. 이에 본 연구에서는 저가의 소형 시선추적시스템 구성에 필요한 근적외선 카메라, 렌즈 및 근적외선 조명의 성능을 비교/분석하였다.

오늘날 우리는 소비자 중심시대에 살고 있다. 이로 인해 소비자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 연구 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 사용자의 시선 추적을 통해 사용자마다 알맞은 서비스를 제공해주는 시스템을 제안하고자 한다. 이와 같은 시스템을 위해서는 멀티미디어 콘텐츠를 객체로 나누고 실시간 모니터링을 통해 사용자의 시선을 추적해야 한다. 시선 추적을 통해 사용자의 관심영역을 파악하고 사용자마다 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템을 목표로 하며 향후에 이 시스템은 더욱 효과적으로 사용자의 욕구를 충족시켜 줄 수 있을 것이라고 기대한다.

본 논문은 기존의 시간적으로 이웃한 프레임 사이의 움직임을 추정 보상하여 새로운 프레임을 생성하는 프레임률 향상 기법 (frame rate up conversion)을 제안한다. 움직임 추정(Motion Estimation)을 통하여 계산된 움직임 벡터를 이용하여 프레임을 생성하며, 생성된 프레임에서 발생되는 구멍 (hole)과 중첩 (overlap) 영역을 처리하는 기법을 제안한다. 특히 k-NN 보간법(k-nearest neighbor interpolation)[3]과 중간값을 적응적으로 활용하여 향상된 화질의 영상을 생성한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기술의 우수성을 입증하였다.

본 논문에서는 커널 기반 객체 추적 방식을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 기술에서 객체의 크기 추정에 대한 기존 연구를 비교 분석한다. 커널 기반 객체 추적은 추적하고자 하는 객체를 초기 프레임에서 타켓으로 설정한 후, 각 프레임마다 타켓 후보들을 제시하고 그 중 가장 객체와 유사한 후보에 초점을 맞춰가며 객체를 추적한다. 이때, 목표 객체와 객체 후보간 유사성을 기반으로 정의된 배경 영사 영상(back-projection image)을 이용하여 객체의 크기를 추정하는 방법들이 제시되고 있다. 안정적인 객체 크기 추정 방법의 설계를 위한 사전 연구로서 대표적인 객체 크기 추정 기존 연구를 비교, 분석하고자 한다.

디지털 콘텐츠가 넘쳐나는 가운데, 최근 이미지 저작권에 대한 중요성이 대두되고 있다. 블로그 및 SNS에 쉽게 게시물을 업로드가 가능한 점으로 인해, 이미지 저작권의 침해가 광범위하게 이루어지나, 저작권의 소유자는 침해된 자료를 찾기 위해 일일이 검색하고 적발하는 방식을 사용하고 있어 비용이 많이 들며 저작권 침해 속도에 크게 못 미친다. 이러한 문제를 해결하고 궁극적으로 저작권의 권리 보장과 저작권 침해 예방을 위해 본 연구에서는 키워드 검색으로 얻은 게시물에 게재된 이미지를 저작권 침해 적발 방법을 자동화하는 시스템을 제안하고 실험결과를 제시하였다.

본 논문은 지문, 홍채, 얼굴 및 서명 이미지를 수집하고, 이를 기 수집된 생체정보들과 비교 분석하여 고유한 개인 정보를 생성함으로써, 회원 및 직원 등 소규모 단위뿐만 아니라, 국가 단위의 주민 정보에도 활용 가능한 생체정보 수집 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안 시스템은 개인정보 수집기, 생체정보 수집기(지문수집기, 홍채수집기, 얼굴수집기 및 서명 수집기), 생체정보 검증기(지문검증기, 홍채검증기)와 생체정보 관리기로 구성되어 있으며, 웹페이지 형태의 개인정보 수집기에서 Java로 구현된 생체정보 수집기의 호출 및 데이터 송수신을 위해, 최근 기술적 추세에 맞추어 자바애플릿 형태가 아닌 브라우저 플러그인 형태의 데이터 연동모듈을 구현하였다.

동영상에서 학습을 통한 특정인의 탐지는 한 개의 프레임 당 많은 시간이 소모된다. 따라서 특정인의 위치를 파악하면서도 탐색할 프레임의 수를 줄이는 것이 필요하다. 우리는 관찰되는 장소의 특징을 이용하여 일정 범위를 생략하는 탐색 기법을 제안하고 성능을 측정하였다. 실험결과 제안한 방법에서 어느 정도 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

본 연구에서는 역운동학(IK, Inverse Kinematics)을 이용한 스포츠클라이밍 자세생성과 동작제어를 통해 인간의 일반적인 동작 이외에 스포츠와 같은 특수 목적의 동작들을 삼차원의 가상공간에서 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 가상 인물(Virtual Character)의 자세 및 동작을 생성한다. 역운동학(IK, Inverse Kinematics) 알고리즘을 통한 자세 생성은 역운동학 함수 (IK Function)와 실제 데이터를 통한 기본자세 애니메이션을 제작, 이를 활용하여 사실성을 더하고 자연스러운 자세 및 동작을 생성한다. 스포츠클라이밍은 특별한 제약사항이 없어 스포츠 클라이밍의 올바른 자세 생성에는 많은 문제가 있다. 예를 들어 자유로운 동작에 의한 무리한 형태의 자세 생성들이 그러하다. 본 논문에서는 이를 스포츠 클라이밍의 기본동작 절차를 이용하여 올바른 자세와 함께 실제와 유사한 동작을 생성한다.

최근 스마트폰으로 워터마크가 인쇄된 문서를 촬영하여 유출을 하는 범죄가 일어나고 있으며, 특별한 감시 방안이 없다. 이를 위해 정부 및 기업에서는 문서의 외부 유출을 막기 위해 복사기 및 팩스 장치에 워터마크 패턴 보호 기법을 탑재하여 광학적으로 불법 복제를 방지한다. 특히 기업에 출입시 스마트폰에 보안 앱들을 설치하고, 스마트폰으로 문서를 촬영할 경우 앱이 보안 문서를 인식하여 경고를 시스템에 알린다. 그러나 스마트폰으로 촬영된 영상은 카메라의 위치와 각도에 따라 왜곡 현상이 발생되어 워터마크가 훼손된다. 이렇게 훼손된 영상은 기존 워터마크 패턴 인식 방법으로는 정상적으로 인식 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 훼손된 워터마크를 보정하고 인식하는 알고리즘을 이용하여 인식률과 처리속도를 높인다.

실시간 스트리밍 서비스에서 다양한 형태의 디바이스에 적합한 동영상을 서비스하기 위한 트랜스코딩 과정은 서버 측에 높은 계산 자원을 요구한다. 하지만 무분별한 트랜스코딩은 연산자원의 과부하, 네트워크 대역폭의 초과 등 중요한 이슈를 발생시킨다. 본 논문에서는 동영상의 움직임에 따른 서비스 이용자의 주관적 퀄리티 차이가 있음을 보이고, 실험결과를 바탕으로 트랜스코딩 과정에서 주관적 퀄리티 평가결과를 추정할 수 있는 영상처리 기법을 제시한다. 이 기법을 활용하여 적절한 비트레이트 변환 모델을 제안하고, 수행시간 측정실험을 통해 실시간 트랜스코딩 과정에서 사용가능함을 보인다.

최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.

웹 상에 축척된 방대한 콘텐츠를 활용하기 위해 사용자가 입력한 스토리에 맞는 콘텐츠를 검색하고 제공하여 사용자가 자유로이 콘텐츠를 제작할 수 있는 서비스를 제공하고자 하는 경우, 컴퓨터가 이해 가능한 구조로 스토리를 입력할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 영화, 드라마와 같은 영상물을 제작하기 위한 기초가 되는 시나리오(Scenario)를 분석하여 스토리 표현 구조를 제안한다.

본 논문에서는 프레임 블록화와 Otsu 임계값 설정 방법을 이용한 샷 전환 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 연속된 두 프레임을 일정 크기의 영역으로 분할하여 두 프레임 간 대응되는 영역의 히스토그램 차이를 이용해 샷 전환을 탐지한다. 또한 각 영상마다 Otsu 임계값 설정 방법을 이용하여 자동으로 임계값을 설정한다. 제안 방법의 실험은 영화, 드라마, 애니메이션 등 다양한 영상에 대해 테스트되었으며, 기 연구된 샷 전환 탐지 알고리즘과 비교 시 우수한 탐지율을 보였다.

최근 3 차원 깊이 정보를 활용하는 분야가 많아짐에 따라, 정확한 깊이 정보를 추출하기 위한 연구가 계속 진행되고 있다. 특히 ASW(Adaptive Support Weight)는 기존의 영역 기반 알고리즘의 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 많이 이용되고 있다. 그 중에서 ACT(Adaptive Census Transform)는 폐백 영역이나 경계 영역에서 정확도가 낮다는 단점이 있었다. 본 논문에서는 정확한 깊이 맵 (depth map)을 추출하기 위해, 기존의 ACT를 개선한 스테레오 정합 알고리즘을 제안한다. 이는 잡음에 강하고 재사용성이 높은 MSW(Multiple Sparse Windows)를 기반으로, TAD(Truncated Absolute Difference)와 ACT 두 개의 정합 알고리즘을 동시에 사용하여 폐색 영역과 울체의 경계 영역에서 정확도가 낮은 기존의 방법을 개선한다. Middlebury에서 제공하는 영상을 사용한 시뮬레이션 결과는 제안한 방법이 기존의 방법보다 평균적으로 약 1.9% 낮은 에러율(error rate)을 가짐을 보여준다.

보안과 관련된 기술이 발전하여 대규모의 장소에 적합한 보안시스템들이 많이 개발되었다. 특히 CCTV를 이용한 감시카메라의 형태도 다양화되었다. 스마트폰의 어플리케이션이나 웹을 통해서 어디서든 감시할 수도 있어, 이를 통해 보안사고 시에 빠른 대처가 가능하다. 하지만 대규모 시스템이 아닌 경우에는 침입자 발견이 늦고, 뒤늦은 대처로 인해 큰 피해가 발생할 수 있다. 라즈베리파이, 실드 보드 등 기타 하드웨어들을 통하여 침입자를 스스로 감지하여 사용자에게 즉시 알림을 전송함으로써 보안사고에 대한 대처를 빠르고 효율적으로 할 수 있는 보안카메라를 구현하였다. 본 보안 시스템은 소리의 방향을 계산하고 정확한 방향으로의 보정을 통하여 최초 침입자를 인식한다. 이후 이미지트래킹을 통하여 침입자를 추적한다. 무선 네트워크를 이용하기 때문에 네트워크가 지원되는 어느 장소에서든지 사용이 가능하다. 대규모 보안시스템을 설치할 여건이 되기 어려운 작은 공장, 상가, 사무실 등에서 보안시스템으로 사용되면 유용할 것이다. 자세한 개발 내용은 본문에 기술한다.

이미지 프로세싱 기술을 응용하여 실시간 가상거울 시스템을 개발하였다. 본 가상거울에서는 머리의 색을 정적으로 바꿀 수 있을 뿐만 아니라, 비추는 방향에 따라 동적으로 바꿀 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 가상거울 시스템 구현에 적용한 알고리즘과 구현한 방법을 설명하였다. 본 논문에서는 개발을 중심으로 설명하고자 하였으며, 자세한 내용은 본문에서 기술한다.

본 논문에서는 GMM (Gaussian mixture model) 기반의 BS (background subtraction) 알고리즘을 이용한 이동 객체 검출기의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 설계된 이동객체 검출기는 1280 * 720 HD 해상도의 영상을 30 frames per second로 실시간 처리가 가능하다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 이용하였으며, FPGA 기반 구현 결과, 설계된 이동 객체 검출기는 582 Slice, 1,698 Slice LUT, 8 DSP48s, 1,769 Flip Flop, 691.2 KByte BRAM으로 구성되었음을 확인하였다.

최근 Full-HD보다 4배에서 16배 이상 선명한 초고화질 멀티미디어 영상을 볼 수 있는 UHD TV가 인기를 끌고 있다. 또한 휴대용 단말의 카메라를 이용하여 UHD 영상을 촬영하고 저장하고 있다. 그러나 이러한 초고화질 멀티미디어 영상을 스트리밍하고 재생하기에는 저사양 PC 단말이나 모바일 단말은 자원부족으로 서비스를 제대로 받을 수 없다. 본 논문에서는 클라우드 기반의 초고화질 멀티미디어 스트리밍 서비스 장치를 이용하여 저사양의 단말에서도 고품질 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위하여 클라우드 가상 데스크탑 서비스 기술을 이용하여 해결한다. 또한, 본 논문에서는 클라이언트 단말과의 네트워크 환경을 고려하여 다양한 비트율을 가진 영상으로 서비스를 제공함으로써 사용자에게 높은 QoE(Quality of Experience)를 제공하는 것을 보여준다.

다양한 객체 추적 기술들이 스포츠 분야에 활용이 되면서, 방송이나 경기력 분석에 많이 사용되고 있다. 이 연구에서는 2014년도 K리그 경기중 승패가 결정된 17경기를 동영상 경기 분석 프로그램으로 처리된 데이터를 활용하여 뛴 거리와 경기 승패와의 관련성에 대해서 통계적으로 분석한다. 뛴거리는 총 뛴거리, 점유시 뛴거리, 비점유시 뛴거리로 나누어 분석하고, 그 결과 비점유시 뛴거리의 차이가 경기의 승패에 영향을 준다는 것을 카이검정을 통해 확인하였다.

본 논문에서는 3차원 메쉬 모델의 중요 영역을 표현하는 메쉬 돌출맵(mesh saliency map)을 생성하기 위하여 다중 스케일 평균 곡률 (multi-scale mean curvature)을 기반으로 정의된 전역 희소치(global rarity)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선, 메쉬 모델의 지역 영역 특성을 정의하기 위하여 기존 관련 연구들에서 많이 사용하고 있는 가우시안 가중치 평균곡률(Gaussian-weighted mean curvature)을 5단계 서로 다른 스케일에서 정의하고, 메쉬의 각 정점(vertex)에 대하여 중심주변 연산자(center-surround operator)를 적용하여 5단계 지역 돌출특성(local saliency)을 정의한다. 주어진 메쉬 모델의 전역 희소치를 구하기 위하여 메쉬의 모든 정점쌍 (vertex pair)에 대하여 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 거리를 계산하고, 각 정점별로 5단계 지역 돌출 특성 공간에서의 다른 정점과의 거리의 합으로 전역 희소치를 정의한다. 이러한 전역 희소치를 각 정점의 메쉬 돌출치로 정의한다. 서로 다른 형태의 3차원 모델에 대하여 제안방법에 의한 메쉬 돌출맵과 지역 특성만을 고려한 기존 메쉬 돌출맵을 생성하여 중요 영역 표현 결과를 비교 분석한다.

최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.

본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록 하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리할 수 있다.

현재의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 무선 환경 같은 여러 형태의 단말에게 동시에 서비스를 제공하고 있다. 그러나 이러한 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 이질적인 네트워크에서 발생하는 에러를 최소화한 적응형 QoS 기술을 제공해야 하는 것이 우선적으로 고려되어야 한다. 본 논문은 스트리밍 미디어의 효율적인 전송을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 클라이언트의 피드백 정보를 이용하여 전송량에 따라 적응적인 전송 알고리즘을 제시하고, 계층화된 데이터의 중복 전송을 통하여 에러를 감소시키고, 데이터의 전송 효율을 높이는 방법에 대해서 설명한다. 제안되어진 알고리즘이 적용된 적응형 MPEG 시스템의 전송 모듈을 설계하고, 실험을 통해서 우수성을 증명한다.

실시간 영상회의 시스템은 네트워크 및 버퍼링의 지연으로 사용자 정보의 전달이 시스템 간에 효율적으로 이루어지지 않고 있어 실시간성이 완벽하게 보장되지 않고 있는 것이 현실이다. 하지만, 네트워크 인프라의 보강과 지터 지연에 대한 연구는 활발하지만, 버퍼링에 대한 연구는 미흡한 상태이다. 본 논문에서는 버퍼링 지연에 따른 문제 해결을 위한 FRCB(Frame-Rate Control Buffer) 관리 기법을 제안하고자 한다. FRCB는 버퍼의 Overflow와 Underflow를 방지하기 위한 FTH(Fist-play THreshold)와 STH(Slow-play THreshold)로 구성되며, CPU 부하가 높은 상황에서도 좋은 성능을 보여 고품질의 실시간 영상회의에 적합함을 보였다.

본 논문에서는 곡물이나 광석 등의 원료들 중에서 양품 및 불량품을 검출하기 위해, Color CCD 카메라로 촬영한 원료영상에서 Mean-Shift 클러스터링 알고리즘과 단계별 병합 방법을 제안하고 있다. 먼저 원료 학습 영상에서 배경을 제거하고 영상 색 분포정도를 기준으로 모폴로지를 이용하여 영상의 전경맵을 얻는다. 전경맵 영상에 대해서 Mean-Shift 군집화 알고리즘을 적용하여 영상을 N개의 군집으로 나누고, 단계별로 위치 근접성, 색상대푯값 유사성을 비교하여 비슷한 군집끼리 통합한다. 이렇게 통합된 원료 객체는 영상채널마다의 연관관계를 반영할 수 있도록 RG/GB/BR의 2차원 컬러분포도로 표현한다. 원료 객체별로 변환된 2차원 컬러 분포도에서 분포의 주성분의 기울기와 타원들을 생성한다. 객체별 분포 타원은 테스트 원료 영상데이터에서 양품과 불량품을 검출하는 임계값이 된다. 본 논문에서 제안한 방법으로 다양한 원료영상에 실험한 결과, 기존 선별방식에 비해 사용자의 인위적 조작이 적고 정확한 원료 선별 결과를 얻을 수 있었다.

이 논문에서는 손상에서 복원 되었거나 기타 이유로 DVR 시스템의 관리에서 벗어난 파편화된 다채널 영상 파일들에 대한 다채널 영상 재생 기법을 제안한다. 이를 위해 영상에 매핑 된 메타데이터에 기반 하여 촬영 시간에 대응되는 올바른 시간적 위상에서 재생될 영상 파일을 실시간으로 불러오고, 재생이나 탐색 중에 시간을 동기화시키는 과정을 수행 한다. 그리고 오픈소스 영상 재생 API인 VLC Player를 활용하여 시스템을 설계 하였고, 구현한 시스템은 상용 DVR 시스템을 사용하지 않고도 다채널 영상 파일을 직관적으로 판독할 수 있는 환경을 제공한다.

본 논문은 JCT-VC의 표준 레퍼런스 소프트웨어인 HM15.0을 통해서 HEVC 비디오를 다양한 크기와 모드로 인코딩한 뒤 동일한 워크스테이션에서 디코딩 작업을 수행한다. 이 결과로 나오는 디코딩 시간을 토대로 비디오 크기별 디코딩 복잡도에 관한 다중회귀분석을 진행한다.

정보통신 기술의 발달과 스마트폰의 보급으로 일반 사용자들은 언제, 어디서나 가족 및 주변 사용자들의 모습을 바라보며 통화할 수 있게 되었고, 원하는 영상이나 사진을 감상할 수 있다. 하지만 시각장애인들은 이들을 위한 연구 및 사회적 인프라의 부족으로 인하여 이와 같은 서비스들의 제공 대상에서 늘 제외되어 왔다. 이러한 사항을 개선하기 위하여 본 연구는 시각장애인들을 위한 새로운 방식의 촉각 TV 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 3D 캡쳐(Capture) 기술, 실시간 전송/스트리밍 기술, 햅틱(Haptic) 장치 및 액츄에이터(Actuator)제어 기술로 구성된다.

최근 많은 추천 시스템들이 연구 되고 있으며, 사용자들에게 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 급증하고 있다. 기존의 영화 추천시스템에서는 희박성의 문제가 제기된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 보완하고자 사용자가 영화에 대해 남긴 리뷰로부터 영화키워드를 분석하고 분석된 키워드로부터 가중치를 활용한다. 즉 사용자들로부터 영화에 대한 리뷰를 수집하고 리뷰로부터 각 영화 키워드를 분석해 키워드별 가중치를 활용해 이를 기반으로 영화를 추천한다. 그 결과 사용자에게 만족할만한 정보를 제공해 효율성을 높이고, 영화에 대한 개인 리뷰를 반영한 영화추천 시스템을 설계 및 구현해 사용자에게 적절한 영화를 추천한다.

웹을 통한 데이터 공유에 대한 관심의 증가로 RDF 트리플 형태의 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 대용량 RDF 데이터를 저장하고 빠른 SPARQL 질의 처리를 지원하는 트리플 저장소의 개발이 중요하다. 아파치 프로젝트 중 하나인 Jena-TDB는 가장 잘 알려진 오픈소스 트리플 저장소 중 하나로서 Jena 프레임워크 기반으로 구현됐다. 하지만 Jena-TDB 의 경우 단일 컴퓨터에서 작동하기 때문에 대용량 RDF 데이터를 다룰 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 MongoDB를 활용한 Jena 프레임워크 기반의 트리플 저장소인 Jena-MongoDB를 제안한다. Jena 프레임워크를 사용했기 때문에 기존 Jena-TDB와 동일한 인터페이스로 사용할 수 있고 최신 표준 SPARQL 문법도 지원한다. 또한 MongoDB를 사용했기 때문에 분산환경에서도 작동할 수 있다. 대용량 LUBM 데이터셋에 대한 SPARQL 질의 처리 실험결과 Jena-MongoDB가 Jena-TDB 보다 빠른 질의 응답 속도를 보여줬다.

본 훈련 시스템은 재난유형별 국가재난대응시나리오 기반의 대응체계를 바탕으로 재난의 종류나 규모, 복잡성 등과 무관하게 유관기관의 재난관리 관계자를 위한 교육 평가를 통해 표준화된 교육 훈련 평가체계를 확립한다. 이를 위해 국내와 해외의 사례에서 조사된 내용의 특 장점 및 표출형태를 고려하여 재난대응역량 강화를 위한 재난 발생 시나리오 기반의 텍스트 위주의 훈련용 웹 시스템을 개발한다. 무엇보다도 현실적으로 지역의 위험과 위협을 대표하는 검증된 유형별 시나리오를 기반으로 예방(Mitigation) 대비(Preparedness) 대응(Response) 복구(Recovery) 단계의 복잡 다양한 재난상황에 대한 재난대응역량 및 상황대처 능력을 향상시키기 위한 훈련지원 교육으로 활용하기 위한 사용자 확장성이 유용한 훈련용 웹 시스템을 개발한다. 이를 통해 사전에 유관기관과의 협력강화를 위한 원활한 재난대응 협력체계 강화방안을 수립하고 재난현장 협력업무와 관련된 필요역량을 도출하는 등의 활동과, 이에 대한 실효성 있는 평가로 재난현장의 기관간 상호협력 능력을 제고할 수 있다. 또한 대응기관의 역량수준을 점검하고, 대응역량에 대해 부족한 부분을 보완하여 효율적 재난대비태세 구축하여, 재난피해를 최소화하는 효과를 기대할 수 있다.

세계적으로 자동기사 작성 시스템을 적용한 사례가 증가하는 가운데 미국의 LA 타임스가 2013년에 지진 속보 기사를 완성하면서 주목 받기도 했으며 국내에서도 비슷한 사례들의 개발이 지속적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 로봇저널리즘 시대에 맞춰 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇 개발방법을 제안하고, 데이터를 수집해 기사를 추출해내는 빅데이터 기반의 자동기사작성 로봇을 객관적인 데이터를 수집할 수 있는 스포츠분야에 적용하여 개발하였다. 본 기술로 인해 객관적인 내용을 표현할 수 있는 기사를 실시간으로 작성 및 온라인으로 배포 할 수 있으며, 확장을 통해 온라인 시청자들에게 다양한 실시간 정보제공이 가능할 수 있을 것으로 예상된다.

클라우드 컴퓨팅의 가상화된 인프라 기반 위에서 IT 자원 및 애플리케이션 서비스를 관리하고 배포하는 작업이 클라우드 프로비저닝이다. 본 논문에서는 IT 자원을 할당함에 있어 전문적인 지식을 가진 관리자의 개입을 최소화하기 위해 일련의 자원 할당 작업을 자동화하였다. 자동화된 자원 프로비저닝을 통해 관리자는 특정 전문 지식 없이도 자원 할당 및 배포가 가능해져 이용자의 요구를 보다 신속하게 처리할 수 있게 되었다.

웹을 통한 다수의 정보서비스와 전산자원을 공동으로 활용하는 경우에 있어서는, 구성자원에 대한 통합과 공동 활용이 상당히 중요한 요소이다. 일반적으로 웹 서비스를 위한 구성요소로서는 Web, WAS, 데이터베이스, 검색엔진 등의 다양한 소프트웨어를 통합, 운영하게 된다. 또한, 투입비용에 대한 효과적인 측면과 서비스 연속성 측면에서 서버의 공유 및 공유 스토로지에 대한 요구를 피할 수 없게 된다. 본 논문에서는 전체적인 서비스의 성능에 커다란 영향을 미치는 Back-end Tier의 검색서버를 통하여, IP 네트워크 기반의 스토리지 I/O에 대한 성능측정을 수행하였고, 그 성능실험의 결과에 따라 해당 애플리케이션에 최적의 스토리지 설계하고, 애플리케이션의 특성별로 최적의 스토리지를 할당하여 정보서비스의 전체적인 성능향상을 이루었다.

발전하는 IT 기술은 사회, 문화, 교육 등 전 산업 분야에 많은 영향을 미치고 있으며, e-book 및 콘텐츠 시장은 여러 산업분야에서 주목받고 있는 중요한 기술개발분야 중에 한 부분이라고 할 수 있다. 하지만 현재까지 e-book의 경우 비 표준화 확장, 단 방향성 비 상호작용, 2차원적인 콘텐츠 사용 등 여러가지 한계적 사용에 문제점을 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 WebGL 3D 콘텐츠를 이용한 인터렉티브 가상 시뮬레이션 e-book 협업 저작도구를 설계하고 구현하였다. 본 연구에서는 표준화된 HTML5 기술과 IDPF에서 제안된 EPUB3를 통해 기존의 e-book 활용의 한계점들을 극복하고, WebGL 웹 표준 기술을 적용하여 인터렉티브 가상 시뮬레이션 사용이 가능한 전자책 그래픽 요소를 구현 하였다. 향후 본 연구를 통해 표준화된 e-book 콘텐츠 시장의 활성화와 효율적인 교육 도구의 발전을 기대한다.

소셜 네트워크 서비스(SNS)에서는 사용자들의 친한 관계를 나타내는 여러 가지 특징을 발견할 수 있다. 본 논문에서는 트위터 이고-네트워크(ego-network) 데이터를 이용한 분석 실험을 통해 유저 간 친밀한 정도를 나타내는 여러 특징들과 관심사 유사도의 상관관계를 밝힌다.