본 논문은 기능 안전에 대한 관심이 고조되고 있는 전력 전자 응용 분야에서 소프트웨어 FMEA로 안정성 분석을 수행한 사례 연구를 설명한다. 우선, 기존 연구들이 제안한 소프트웨어 FMEA의 방법론을 고찰하여 전력 전자 응용에 적합하게 다시 모델링을 한다. 전력 전자 소프트웨어의 안전 필수 컴포넌트를 선정하여 소프트웨어 FMEA를 수행하고, 본 연구에서 사용한 워크시트를 소개한다. 마지막으로 소프트웨어 FMEA를 전체 소프트웨어로 확대 적용하기 위한 방법을 고찰한다.

본 연구에서는 대표적인 오픈소스 virtual platform인 QEMU와 PC, FPGA에 다양한 운영체제(Windows, Linux, Android, ${\mu}C$/OS-II)를 포팅하고 벤치마크 프로그램을 수행함으로써 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 부동소수점 연산의 성능이 상대적으로 낮게 측정되었으며 이를 토대로 성능 취약점을 분석하고 QEMU를 개선하기 위한 방안을 연구하였다.

본 연구는 Lego Mindstorms NXT 상에서 음악을 재생할 수 있도록 하는 SimMusic language를 정의한다. 재생하고자 하는 악보는 SimMusic language로 작성되고, Lego Mindstorms NXT로 조립된 SimMusic player는 SimMusic 프로그램을 읽고 음악을 재생한다. SimMusic player를 통해 하나의 악보가 재생되는 일련의 과정은 컴퓨터 구조에서 프로그램이 수행되는 과정을 기반으로 구현되었기 때문에, 본 연구는 비전공자도 쉽게 컴퓨터 과학의 기초를 다질 수 있는 계기가 된다.

실시간 시스템이란 요청된 작업의 논리적 정확성과 시간적 제약을 만족하게 하는 시스템으로 요청된 작업을 예측 가능한 시간 내에 완료하는 시스템을 말한다. 범용 운영체제인 Linux는 실시간성을 지원하지 않기 때문에 ARM 프로세서(Processor) 기반의 Linux 환경에서도 실시간성을 제공하기 위해 본 연구를 진행한다. 본 연구는 Exynos 5422 ARM 프로세서에서 제공하는 타이머를 활용하여 실시간성을 확보하여 Linux 환경에 대한 실시간성 지원 제약을 해결할 수 있다.

데이터베이스 시스템의 트랜잭션 로깅이나 파일 시스템의 저널링에서 데이터 저장시 입출력 동기화(Synchronous I/O)는 올바른 프로르램 동작에 필수적이다. 하지만 입출력 동기화로 인한 프로그램의 지연 혹은 기다림은 응용 프로그램 성능의 저하를 가져온다. 본 논문에서는 차세대 저장장치인 비휘발성 메모리를 사용하여 지속성을 보장하며 쓰기 연산의 응답성을 개선하는 사용자 수준의 스토리지 모듈을 제안하고 기존의 동기화된 쓰기 연산과 성능을 비교하였다. 특히 멀티코어 환경에서 동시에 들어오는 여러 입출력 쓰기 연산 요청에 대하여 효율적으로 처리하였다.

일반적인 에디터 프로그램과 운영체제를 사용하여 데이터를 편집할 경우, 일부 수정에도 모든 데이터를 다시 저장하고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 파일시스템의 문제점을 개선하기 위해 가변 길이 블록의 개념을 커널 레벨에 적용하여 효율적으로 수정된 데이터를 다시 쓸 수 있도록 하였다. 가변 블록은 데이터 삭제가 발생 했을 경우 나머지 블록은 그대로 유지하고 수정된 블록만 다시 저장하며, 삭제된 데이터로 인해 생기는 빈 공간의 그대로 유지하는 방법을 말한다. 이 개념을 기존 리눅스에서 사용하는 ext4파일 시스템에 적용하여 시스템을 구축, 실험하였으며 결과적으로 쓰기 연산을 비롯해 CPU사용량에서 크게 성능을 향상시켰다.

VDI 기반 가상 세스크탑 사용자에게 높은 만족도를 제공하기 위해서는 높은 CPU 속도 및 충분한 메모리와 저장공간, 네트워크 대역폭 등의 고성는 디바이스를 제공할 필요가 있다. 하지만 VDI 구축은 많은 비용이 소모되므로 서비스 사용자 수를 고려하여 해당 인프라 규모를 신중하게 결정할 필요가 있다. 특히 클라우드 기반 VDI 서비스에서는 각 서버에서 구동하는 가상 데스크탑의 수가 증가함에 따라 하이퍼바이저의 관리에 대한 연산이 증가하여 서버의 가용성이 감소된다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 개발한 클라우드 DaaS 시스템을 기반으로 VDI 산업 표준 성능 테스트 도구인 LoginVSI를 사용하여, 서비스 규모별 최적의 VDI 솔루션을 찾아내고 구축하기 위한 성능 측청 방법을 제시하고 결과를 분석 한다.

맵 캐시 기법을 사용하는 낸드 플래시 저장장치는 맵 데이터를 저장하기 위한 공간을 필요로 한다. 이 공간을 맵 블록이라 브르며 시스템 유지 및 성능 개선을 위해 사용되는 낸드 블록의 일부를 점유한다. 맵 블록의 개수가 너무 많을 경우 시스템 유지에 블록이 부족해지기 때문에 전반적인 성능이 하락하게 된다. 하지만 맵 블록이 너무 적은 경우에도 전체 맵 데이터를 유지하기 위한 동작이 과도하게 수행되어 성능이 크게 하락하는 문제가 발생한다. 본 논문은 맵 블록 개수에 따른 성능 변화를 분석하고 최적의 맵 블록 개수를 제안한다.

웹 문서 추천 시스템에서는 유사한 내용의 문서임에도 불구하고 URL이 달라서 다른 문서로 인식하여 사용자에게 추천하는 데이터 희소성 문제가 있다. 여기서 기존 연구들은 이 문제에 대한 해결 방법으로 TF-IDF를 이용하였으나 비용 및 시간의 한계가 있으며 유의어 분류 문제가 있다. 본 논문에서는 Word2Vec을 이용한 웹문서 학습 시스템을 통해 문제를 해결한다. 제안 시스템은 언론사의 뉴스를 수집하고 이를 정형화된 형식으로 분석하여 가공하는 전처리 과정을 거친 후 Word2Vec 학습을 통해 문서 벡터를 생성하고 이를 K-Means 클러스터링으로 유사 문서군으로 분류한다. 이 시스템을 이용하면 데이터 희소성 문제를 해결할 뿐만 아니라 연산량이 TF-IDF에 비해 줄어들고 유의어 분류 시 유사도가 높아지는 강점이 있다.

다중 서버 환경에서 파일전송 프로토콜들이 혼용되어 사용되면서 프로토콜 간의 연동이 원활하지 않으며, 파일 송수신 로그 관리의 부재로 생기는 버전 관리의 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FTP(File Transfer Protocol) 어댑터를 이용하여 다중프로토콜 연동을 해결하고, 파일 송수신 로그를 관리하는 파일 버전 모니터링 시스템을 구현하고자 한다. 각 서버에서는 어댑터를 통해 중앙서버로부터 각 서버의 가용 프로토콜 정보를 받아 프로토콜 혼용 문제를 해결하고, 파일 송수신 로그를 중앙서버로 송신하여 파일 버전 관리의 문제를 해결한다. 본 시스템을 통해 프로토콜의 연동과 파일 송수신 로그를 관리함으로써 서버의 효율적인 관리를 할 수 있다.

빅데이터 시대가 도래되면서 과거와 비교할 수 없을 만큼의 방대하고 다양한 데이터가 생산됨에 따라 기존의 데이터 분석 도구의 사용은 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 기존의 분석 도구보다 효율적이고 정확성이 높은 데이터 분석 도구를 필요로 하게 되었고, 빅데이터를 처리할 수 있는 분석 도구들에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. R과 Apache Spark는 대표적인 데이터 분석 도구로 기계 학습을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 기계 학습을 활용하여 두 개의 널리 알려진 데이터 분석 도구인 R과 Apache Spark의 데이터 분석 성능을 비교함으로써 보다 효율적이고 정확성이 높은 도구를 모색하고자 한다.

운영체제 수업 내용 중 가장 흥미로우면서도 이해하기가 어려운 부분이 상호배제 알고리즘이다. 이 논문에서는 상호배제 알고리즘으로 널리 알려진 Dekker's 알고리즘과 Peterson's 알고리즘을 C 언어 환경에서 실험하는 과정에서 겪은 시행착오를 공유함으로써 보다 효율적인 학습에 도움을 주고자 한다. 또한, Dekker's 알고리즘의 개선으로 이루어진 Peterson's 알고리즘은 성능 관점에서는 오히려 크게 저조하게 나타났는데 그 원인을 분석한다.

특정 영역에 낙하하는 파편에 대한 계산은 파편의 개수가 증가할수록 계산량이 급격히 늘어나기 때문에 많은 자원이 소비된다. 이러한 파편의 낙하 대한 계산은 각각의 파편이 서로 영향을 받지 않기 때문에 일반적으로 CPU나 GPU를 활용하여 병렬로 연산을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 특정 영역에 낙하하는 파편을 효율적으로 계산하기 위한 GPU 기반의 파편 낙하 계산 설계 모델을 제안한다. 이 모델은 공중의 특정점에서 폭파한 물체의 파편 방향을 계산한 후, 해당 방향으로 이동한 각각의 파편들이 떨어지는 방향에 대해 트리형식으로 계산을 반복적으로 수행해 최종 낙하 위치를 도출한다. 제안하는 방법은 GPU를 활용하여 파편의 낙하 영역을 사진트리를 통해 하향식(top-down)으로 계산하므로 넓은 영역에 대해 효율적으로 낙하점을 계산할 수 있다.

시스템 자원의 효율성에 대한 관심이 높아짐에 따라 성능데이터의 효과적인 전송에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 기존 성능데이터의 Push & Pull 전송 방식에 변동률 기반 예측 알고리즘 적용함으로써 성능데이터의 중복 수치 처리하여 효율적인 성능데이터를 전송하도록 하였다.

최근 GPU를 비롯한 하드웨어의 성능이 급격이 증가하면서 인공지능, 딥러닝 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 데이터가 더욱 방대해 지면서 대용량 데이터를 처리하고 위한 딥러닝 분산 프레임워크에 대한 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문에서는 대규모의 분산 환경에서 딥러닝 고속 처리를 위한 분산 프레임워크를 비교 분석하였다. 특히 최근 주목받고 있는 인메모리 기반 분산 프레임워크인 Spark, SparkNet, HeteroSpark의 특징을 비교 분석하였다.

최근 SNS(social networking service)의 사용이 급증함에 따라 SNS에서 발생하는 데이터의 분석이 활발해졌다. 하지만 SNS 데이터는 빠르게 생성되며 정형화 되어 있지 않은 빅데이터이기 때문에 그대로 수집할 경우 분석하기가 어렵다. 본 논문은 분산 스트리밍 처리 기술인 Storm을 사용하여 트위터에서 실시간으로 발생하는 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 사용하여 집계 결과를 동적으로 시각화하고자 한다. 또한 사용자가 쉽게 키워드를 입력하고 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있도록 웹 인터페이스를 구현한다. 그리고 결과를 통해 태그 클라우드의 결과가 시간에 따라 바르게 시각화되었는지 확인한다. 본 논문은 빠르게 발생하는 SNS 데이터로부터 각 키워드와 관련된 정보를 시각화하여 각 사용자에게 제공할 수 있는 우수한 결과가 사료된다.

Image processing techniques play an increasingly important role in many aspects of our daily life. For example, it has been shown to improve agricultural productivity in a number of ways such as plant pest detecting or fruit grading. However, massive quantities of images generated in real-time through multi-devices such as remote sensors during monitoring plant growth lead to the challenges of big data. Meanwhile, most current image processing systems are designed for small-scale and local computation, and they do not scale well to handle big data problems with their large requirements for computational resources and storage. In this paper, we have proposed an IPABigData (Image Processing Algorithm BigData) platform which provides algorithms to support large-scale image processing in agriculture based on Hadoop framework. Hadoop provides a parallel computation model MapReduce and Hadoop distributed file system (HDFS) module. It can also handle parallel pipelines, which are frequently used in image processing. In our experiment, we show that our platform outperforms traditional system in a scenario of image segmentation.

무선 센터 네트워크 환경과 이동성을 지원하는 MANET이 결합된 환경에서 센서 커버리지 최대화 문제는 해결해야 할 중요한 문제 중 하나이다. 이 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 자가 조직의 방식으로 노드 이동에 대하여 자가 결정, 근접 노드 검색, 노드 이동의 단계를 수행하는 알고리즘이 제시되었다. 하지만 기존 연구의 방식으로는 이미 노드의 배치가 최적화된 상태에서는 효과적이지 않다는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 기존 MANET 센서 커버리지 최대화 알고리즘의 문제점을 상세히 분석하고, 이 문제점을 해결하기 위한 해결 방안을 제시한다. 문제점을 제시하기 위해 MANET 환경을 모의구성하고 성능 실험을 실시하였다.

본 논문에서는 클러스터 컴퓨팅 환경에서 가용한 자원의 추이를 고려한 자원 스케줄링 최적화 방법을 제안한다. 제안하는 스케줄링 방법은 데이터 인텐시브 응용의 특성인 자원 추가에 따른 처리 성능의 선형적 확장성을 활용하는데, 사용자가 작업 수행을 위해 명시한 자원이 가용하지 않은 경우에 해당 자원이 가용해질 때까지 기다리는 것이 아니라 가용한 자원 상황 추이를 고려하여 융통성 있는 자원 할당을 하게 함으로써 자원 조각화를 최소화한다. 시물레이션을 통한 실험으로 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 자원 활용률과 처리량 측면에서 우수함을 검증하였다.

.PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 업계 표준으로서 많이 쓰이고 있는 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 버스 기술이다. 또한, PCI Express는 인피니밴드와 이더넷과 더불어 고성능 컴퓨터나 컴퓨터 클러스터를 위한 시스템 인터커넥트 기술로 널리 쓰이고 있다. PGAS(partitioned global address space) 프로그래밍 모델은 컴퓨터 클러스터와 같은 다중 호스트 시스템에서 단측 RDMA(remote direct memory access)를 구현하는데 많이 이용된다. 본 논문에서는 PCI Express 기반 RDMA를 구현하기 위해 PGAS 프로그래밍 모델인 OpenSHMEM의 기존의 특징을 유지하여 PCI Express 기반 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 구현한 OpenSHMEM API는 PCI Express의 NTB(non-transparent bridge) 기술로 2대의 PC를 연결한 시스템에서 매트릭스 곱셈 예제를 통하여 실험하였다.

딥러닝의 대표적 개발 환경 중 하나인 Caffe를 임베디드 시스템의 메모리 구조를 고려하여 최적화하고 실제 측정 실험으로 기존의 방식보다 처리시간과 소비 전력량의 이득이 있다는 것을 확인하였다. 구체적으로 통합 메모리를 사용하는 임베디드 시스템 환경의 특성에 적합한 zero-copy기법을 적용하여 CPU와 GPU 모두 접근이 가능하도록 메모리 영역을 맵핑하는 방식으로 메모리 복제에 따른 오버헤드를 줄였으며, GoogLeNet 네트워크 모델에 대하여 10%의 처리 속도 향상과, 36% 소비 전력 감소를 확인하였다.

슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.

최근 수많은 국 내외 글로벌 기업들이 클라우드 자원의 제공자 겸 소비자 역할을 하는 프라이빗 IaaS 클라우드 환경을 구축하고 있는 추세이며 이를 위해 오픈소스 클라우드 플랫폼인 오픈스택(OpenStack)이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 대규모 빅데이터 처리를 위해 오픈스택 클라우드 환경의 가상머신 라이브 마이그레이션 기법을 사용할 경우 발생할 수 있는 문제점을 분석한다. 이러한 문제점에 대하여 가상머신에서 빅데이터 연산 처리 시 스토리지 병목현상을 해결하기 위한 마이그레이션 기법을 제시한다.

3D 프린터는 연속적인 계층에 특수한 재료를 출력시켜 3차원 물체를 만들어 내는 장치이다. 3D 프린팅을 위해서는 3D 모델을 생성한 후, 이를 3D 프린터에 출력할 수 있도록 G-code로 변환해야 한다. 본 논문에서는 이 변환 작업을 완전 분산 방식으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 하나의 메인 노드와 N개의 작업 노드로 구성한 시스템에서 2단계에 걸쳐 분할 정복(divide-and-conquer) 방식으로 변환하도록 하였다. 실제 구현한 시스템을 이용하여, 성능에 미치는 요소(모델의 크기 및 정밀도)에 따른 변환 시간의 단축 효과를 보였다.

재난지역의 영상 촬영 및 물품 조달 등 인간이 직접 수행하기 어려운 임무를 대신하기 위해 드론이 사용된다. 시중에 판매되고 있는 드론들은 비행과 영상촬영 기능을 모두 제공하지만 firmware 및 응용프로그램 소스코드가 제한적으로 공개되어 있어 일반 개발자가 드론의 firmware를 수정하거나 센서 및 카메라를 직접 제어할 수 없다는 단점이 있다. 하지만 개발자의 목적에 맞는 드론의 비행 시스템을 구축하기 위해서는 시스템 내부의 제어코드를 직접 수정할 필요성이 있다. Pixhawk는 firmware 및 관련 application의 개발에 대한 소스 코드가 공개되어 있고, 일반 개발자들의 접근이 상대적으로 용이하다는 장점이 있다. 본 프로젝트에서는 Pixhawk와 3D Robotics 사에서 제공하는 Drone-Kit Platform을 활용하여 조난 상황에 대한 인명 구조 시스템을 설계하고, 응급상황에 대한 드론 제어 시스템을 구현하였다.

Remote Authentication Dial-In User Service (RADIUS)은 원격지의 사용자들을 인증하기 위한 대표적인 프로토콜이다. 기존의 RADIUS인증은 인증 서버가 클라이언트 IP, URI정보와 같은 데이터 통신의 기본사항만을 확인한 후 세션을 설정한다. 하지만, 악의적인 공격자가 IP 혹은 URI정보를 위/변조해서 인증을 요청하거나 반복적인 인증요청을 통한 DOS(Denial Of Service)공격을 수행할 경우 부적절한 인증, 사용자의 인증시간 지연 및 실패와 같은 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트와 서버가 공유하는 데이터의 Hash값을 검증한 후, Packet Signing 방식을 활용해서 유효한 사용자에게만 서버접근을 허용하는 방안을 제안한다.

멀티플레이 게임을 개발하기 위해서는 게임 서버의 구축이 필수 요소이며, 이러한 멀티 플레이 게임은 데이터 송수신이 빨라야 하므로 두 디바이스 간의 직접적인 통신을 위한 홀 펀칭, 릴레이 서버와 같은 기술이 요구된다. 그러나 멀티플레이 게임의 구현을 위해서는 일반적인 서버보다 경제적, 시간적인 자원이 더 많이 소요되기 때문에 대규모 개발 조직과 달리 소규모 개발자들은 어려움을 겪는다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 멀티 플레이 게임 서버를 자체 제작하고 이를 이용할 수 있는 Unity Asset 형태의 컴포넌트를 개발하여 개발자들이 싱글 플레이 게임을 멀티플레이 게임으로 쉽게 바꿀 수 있도록 하였다.

위치측위 시스템들이 발전함에 따라 실내에서도 다양한 방법으로 신뢰성이 높은 실내 위치측위 시스템들이 보편화되고 있는 추세이다. 허나 기술의 한계점으로 지구자기장을 활용한 새로운 기술이 연구되고 있음에도 불구하고, 위 기술 또한 기존 기술들과는 다른 한계점이 존재한다. 이에 따라 본 논문에서는 각각의 기술점의 한계점을 해소하기 위해서 기존 실내측위 시스템과 새롭게 개발 중인 실내 측위 시스템을 혼합하여 외부장비의 의존도를 낮추고 신뢰성 높은 위치측위를 지속적으로 제공할수 있는 혼합형 실내 위치측위 시스템을 제안하고자 한다.

실내 위치 인식 기술은 Wi-Fi, Bluetooth Low Energy 등 여러 기술을 통해 시도되어 왔으며, 실내 위치 인식 시스템의 상용화가 급증하는 추세이다. 대표적인 실내 측위 시스템인 Wi-Fi 기반 실내 측위는 고출력으로 넓은 범위에 서비스를 제공해주지만, 각 AP 마다 파워 출력이 다르기 때문에 위치 인식 측면에서의 오차가 발생하고, Bluetooth Low Energy 기반 실내 측위는 10m Cell 내에서는 정확한 인식이 가능하지반, 10m 거리 밖 오차는 매우 크다. UWB(Ultra Wide Band)[1][2][3]는 저전력으로, 3.1~10.6GHz의 대역올 이용하여, Wi-Fi의 10배 이상의 속도로 데이터를 전달한다. 이때, 데이터 전달에 사용되는 전파신호는 레이더 신호와 유사한 특징을 가져 거리측정에 사용될 수 있으며, 실내 측위 시 15cm 이내의 정확도를 가진다. 본 논문에서는 UWB의 광대역을 이용한 핑거프린팅과 정밀 측위를 위한 TDoA 기법을 이용한 정밀 실내 측위 알고리즘을 제안한다.

본 논문에서는 Sub-GHz band module을 Drone에 탑재하여 Drone과 전원공유로 Node(Drone)간 Low power and Long range Ad-hoc communication을 할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 또한 이동성이 있는 Node(Drone)의 Low power and Long range communication을 위해서 Drone에 적합한 Asynchronous MAC (medium access control) protocol을 비교분석하여 적용하였다. 본 고에서는 무선 센서 네트워크의 응용 범위가 확대되면서 고정된 인프라 없이 Drone간에 실시간 정보를 통신 할 수 있게 하고 사람의 이동이 어렵고 위험한 재난지역, 방사선노출지역 또는 우천시 유인기와 사람의 접근이 불가능한 지역을 Drone이 대신 이동하여 인명피해를 줄이고 안전하게 필요한 데이터를 수집하여 상황관제실로 전송하는 서비스를 제공하고자 한다.

소프트웨어 정의 네트워킹 기술은 OpenFlow 프로토콜을 중심으로 제어평면과 전달평면의 인터페이스에 대한 연구 개발을 진행해왔다. 하지만, 새로운 헤더 포맷 또는 프로토콜에 대한 처리를 위해서는 OpenFlow Specification의 버전이 갱신되어야 하는 문제점이 있었다. 이에 대해 트래팩 처리가 특정 포맷에 한정되지 않도록 하기 위해, 네트워크 장비를 프로그래밍 하여 네트워크 관리자가 원하는 방식으로 트래픽을 처리할 수 있도록 하는 네트워크 장비 프로그래밍에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 데이터평면 프로그래밍에 대한 개략적인 연구 동향을 살펴본다.

본 논문에서는 현재 오픈소스 형태로 개발이 진행되고 있는 프로그래머블 데이터 플레인 언어, P4와 Domino를 언어의 확장성 측면에서 비교분석한다. 언어의 응용사례를 통해 각 언어의 활용 가능 범위를 살펴보고, 일반적인 스위치 모델로서의 적합성을 판단한다.

네트워크 슬라이싱 기술은 5G 네트워크에서의 필수 기술 중 하나이다. 네트워크 망에서는 네트워크 슬라이싱을 통해 서로 다른 요구사항이 존재하는 다수의 서비스를 유연하게 처리 할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 전망되는 5G 네트워크 구조와 기반 기술에 대해 소개하고, 네트워크 슬라이싱 적용하기 위한 이슈를 정리한다. 끝으로 네트워크 슬라이스 선택 기능 설계 시 고려사항을 제안한다.

비면허대역을 이용한 LTE(즉, LTE-U)에 대한 관심이 증가하고 있다. LTE와 WLAN은 같은 대역에서 동작할 때 필요한 공존 방법을 가지고 있지 않기 때문에 성능열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 연구들이 LTE와 WLAN의 공존을 어떻게 모색하고 있는지에 대해 정리한다.

최근 소프트웨어 정의 네트워킹 기술에 대한 연구가 활발히 진행되면서 제어 펑면에 대한 많은 발전이 있었으나 여전히 데이터 평면의 하드웨어와 프로토콜에 대해 종속적이다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 평면을 프로그래밍할 수 있게 하여 white box 형태로 만드는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 하드웨어와 프로토콜에 독립적이기 위한 데이터 평면 프로그래밍 언어와 언어들의 독립성에 대해 살펴본다.

무선 센서 네트워크에서 위치 서비스는 싱크의 이동성을 지원하기 위한 효율적인 솔루션으로 주목 받았으며 이에 대한 연구가 진행되어왔다. 연구된 방안은 싱크의 속도, 궤도와 같은 이동성 정책을 이용하여 위치 서비스의 성능을 향상시켰다. 그러나 기존의 방안은 싱크가 이동할 것으로 예상된 지점에서 데이터 전달을 위해 플러딩을 사용한다. 이러한 플러딩의 결과로 기존 방안은 센서 노드들의 많은 에너지 소비를 야기하며 센서 네트워크에서 노드들의 에너지 소모량은 중요한 이슈가 된다. 그러므로, 본 논문은 기존 방안과는 달리 싱크의 지속적인 업데이트를 통해 유니캐스트를 사용하여 센서 노드들의 에너지 소비를 줄이면서 소스로부터 이동 싱크로 데이터를 전달하는 방안을 제시한다.

Vehicular Adhoc Network는 accident warning, road condition message와 같은 도로상의 정보를 vehicle-to-vehicle 통신을 통해 주어진 목적지까지 얼마나 빠르고 정확하게 전송하는 것이 주요 이슈이다. 무선 센서 네트워크의 많은 타입들 중에서 VANET 환경에 적합한 source 기반의 라우팅 프로토콜은 불안정한 이동 네트워크의 역할을 충실히 수행할 수 있다. Source 라우팅 기법들을 연구하는데 road topology와 map 정보가 사용되며, 본문에서는 도로의 상황과, 라우팅이 직접 수행되는 영역을 부분으로 나누어 각 영역에 속한 이동 노드를 파악하여 다중 경로 라우팅 방안을 제시하여 error 발생과 link fail에 대한 신속한 대처를 수행한다.

무선 센서 네트워크에서의 모바일 싱크를 지원하기 위한 다양한 방법이 연구되어져왔다. 이러한 연구 중에서 에너지 효율과 링크효율을 최 우선시 하는 멀티패스 라우팅 방안은 가장 중요시되는 연구 분야중 하나이며 여러 연구방안이 진행되어져왔다. 그런 기존방안은 이동하는 싱크에 따라 효율적으로 노드선택을 진행함에 있어 에너지와 링크효율 정보 기반에 따른 최선의 선택을 이루지 못하고 있음에 따라 본 논문은 기존 방안과는 달리 쓰래쉬 홀드 설정을 통하여 최적의 노드 선택을 이루며 멀티패스를 생성하는 방안을 제시한다.

디바이스 간 저장콘텐츠에 대해 ASMD (Adaptive Source Multi Device) 무선 N-스크린 공유 서비스를 제공하기 위해서는 콘텐츠 보안성을 갖는 무선 USB 기반 N-스크린 MAC에서의 멀티캐스트 전송기법이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 ASMD N-스크린 공유 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WiMedia Distributed-MAC 기반의 Wireless USB 프로토콜을 적용하고, ASMD N-스크린 통신을 위해, 무선 USB 기반 N-스크린 MAC에서의 멀티캐스트 전송 기술을 제안하였다.

디바이스 간 저장콘텐츠에 대해 ASMD (Adaptive Source Multi Device) 무선 N-스크린 공유 서비스를 제공하기 위해서는 콘텐츠 보안성을 갖는 무선 USB 기반 N-스크린 MAC에서의 멀티미디어 전송기법이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 ASMD N-스크린 공유 서비스를 위한 무선 통신 MAC 구조로서, WiMedia Distributed-MAC 기반의 Wireless USB 프로토콜을 적용하고, ASMD N-스크린 통신을 위해, 무선 USB 기반 N-스크린 MAC에서의 멀티미디어 전송 기술을 제안하였다.

Recently, SDN and NFV technology have been developed actively and provide enormous flexibility of network provisioning. The future network services would generally involve many different types of services such as hologram games, social network live streaming videos and cloud-computing services, which have dynamic service requirements. To provision networks for future services dynamically and efficiently, SDN/NFV orchestrators must clearly understand the service requirements. Currently, network provisioning relies heavily on QoS parameters such as bandwidth, delay, jitter and throughput, and those parameters are necessary to describe the network requirements of a service. However it is often difficult for users to understand and use them proficiently. Therefore, in order to maintain interoperability and homogeneity, it is required to have a service abstraction layer between users and orchestrators. The service abstraction layer analyzes ambiguous user's requirements for the desired services, and this layer generates corresponding refined services requirements. In this paper, we present our initial effort to design a Smart Service Abstraction Layer (SmSAL) for future network architecture, which takes advantage of machine learning method to analyze ambiguous and abstracted user-friendly input parameters and generate corresponding network parameters of the desired service for better network provisioning. As an initial proof-of-concept implementation for providing viability of the proposed idea, we implemented SmSAL with a decision tree model created by learning process with previous service requests in order to generate network parameters related to various audio and video services, and showed that the parameters are generated successfully.

무기체계가 고도화되고 데이터의 양이 증가하는 현재 체계 개발에서 데이터기록분석도구는 오류 검출 및 성능 측정을 위해 필수적인 장비이다. 하지만 데이터기록분석도구가 네트워크 프로토콜 및 데이터 구조에 종속되어 있기 때문에 재사용이 불가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 재사용성을 고려하여 데이터에 독립적이고 네트워크 프로토콜 추가 및 변경이 용이한 구조를 갖는 데이터기록분석도구 설계 방안을 제안하고자 한다.

대표적인 네트워크 기반의 이동성 기법인 PMIPv6(Proxy Mobility IPv6)은 이동 단말에 대한 끊김 없는 서비스 지원이 가능하다. 하지만 PMIPv6 기법은 단말과 홈 에이전트 간 IP Tunnel을 생성해야 하며, 그에 따른 시그널링 비용이 발생하게 된다. 또한, 단말 이동에 따른 연속적인 서비스 지원만 고려할 뿐 이동 중 발생하는 패킷 손실은 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networks)을 적용하였다. 데이터 플레인에서 Anchor 스위치를 선정하여 이동 전 위치의 단말로 전송되던 패킷을 이동한 위치의 단말로 Re-direction 함으로써 패킷 손실을 줄이기 위한 기법을 제안한다.

본 연구는 스마트폰 사용자가 응급상황에 처했을 때 사용자의 정확한 위치 정보를 응급 구조 센터에 전달할 수 있는 방법을 개발함에 목적을 둔다. 사고의 경우 실외 뿐만 아니라 실내에서 많은 사고가 발생하는데, 일반적으로 위치 정보를 획득에 사용되는 GPS 의 경우는 실내 위치를 정확하게 파악하기 어렵기 때문에 구조를 지연시키는 문제를 야기한다. 본 연구는 이러한 상황들을 방지하기 위해 GPS와 와이파이, 블루투스를 각각 이용한 삼각 측량법을 통해 실내의 위치정보를 측정하고 더 나아가 압력센서를 통해 사용자의 위치를 3차원적으로도 탐색한다. 실험 결과, GPS를 이용하는 것보다 블루투스를 이용하는 것이 더 정확한 실내 정보를 탐색하는 것을 알 수 있었다. 또한 압력계를 통해 고도를 측정함으로써 건물 내부에서 사용자의 수직적 위치를 측정할 수 있었다. 이러한 결과는 위도 경도의 정확한 정보와 함께 고도에 대한 예측을 가능하게 함으로써 보다 정확한 실내 위치 정보를 획득하여 골든 타임을 확보하는데 도움이 될 것으로 보인다.

WAVE/DSRC 복합 통신 시스템은 기존 국내의 ITS 방식인 DSRC의 단점을 보완한 시스템이다. 본 논문에서는 V2I통신 고속 이동체의 링크 연결 지연 최소화를 위해 새로운 핸드오버 방식을 제안하였다.

본 연구는 자동차가 갑자기 고장이 나거나 사고가 났을 때 스마트폰 어플리케이션을 이용해 현 사고지점 위치정보를 사용자에 의해 서버에 전송하고, 휴대폰에 내장된 GPS 모듈 및 Bluetooth를 이용하여 삼각대에 부착된 Bluetooth와 연결하여 자동으로 서버에서 현 사고지점 위치정보를 받아들여 분석할 수 있는 시스템에 관한 것이다. 서버에는 사용자에 의해 등록되어진 현 사고지점의 위치정보, 사고다발지역을 분석하고 관리하는 시스템을 구축한다. 이 시스템을 활용하면 운행 중 사고지점의 정보를 실시간으로 활용할 수 있어 2차 사고에 대한 예방 및 최적의 운행정보를 감지할 수 있다.

실내 위치인식 기술인 핑거 프린트 기법을 이용해 출결을 확인함으로써 짧은 수업시간에 신속하고 정확하게 출석을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 부정 출석을 막기 위해 핑거프린트를 이용한 실내 위치인식으로 학생들이 수업장소에 와있는지를 확인하고, 대리 출석을 막기 위해 출석확인을 하는 모바일기기의 고유 정보를 가져와 하나의 모바일 기기에서 한 번의 출석확인만 가능하도록 하였다. 또한 출석체크만 하고 수업을 빠져나가는 것을 방지하기 위해 수업 장소에 머무른 시간 또한 체크를 하였다. 향후 출석 시스템만이 아니라 출석 데이터로 출석이 성적에 미치는 영향 등 다양한 방면으로 활용될 수 있을 것이라 생각한다.

네트워크 분야는 20년 동안 동일한 형태의 구조를 유지하고 있어 현재 필요한 트래픽 제어와 환경변화에 대한 실시간처리가 불가능 하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 SDN의 도입이 요구된다. 본 논문은 SDN을 정의하고 어떤 방식으로 동작하는지 설명하며 SDN기술에 대한 벤더들의 동향을 알아보았다.

채널이 혼잡한 네트워크에서 응용이 요구하는 QoS를 보장하려면 무선 자원의 효율적인 분배가 필요하다. 그러나 기존 802.11의 MAC 프로토콜로는 응용의 다양한 요구사항을 보장하기가 어렵다. 특히 혼잡한 네트워크 환경에서는 전송 지연이 증가하고 데이터 손실이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 응용이 요구하는 전송 지연과 실시간성을 충족시킬 수 있도록 경쟁 윈도우 크기를 조절하는 매체 접근 기법을 제안한다.

WSN의 활용 분야 중 하나로 표준화된 IEEE 802.15.4 WBAN(wireless body area networks)은 웨어러블 디바이스의 무선 통신환경을 고려한 기술이다. WBAN은 높은 밀집도를 가지는 특징을 가지며, 이로 인하여 데이터 충돌이 큰 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 WBAN의 표준에서 제시한 메시지 우선순위를 백오프 알고리즘에 적용하여 WBAN 환경에 더 효율적인 전송을 제공하는 것을 목표로한다.

웨어러블 기기들의 환경은 저성능부터 고성능으로 다양하게 있다. 성능이 제한적인 기기에 대해서는 공개키 암호화 방식을 사용하여 지속적으로 통신하기에 어려웅움이 있다. 본 연구에서는 시각 정보를 이용한 비밀키 암호화 방식을 제안한다.

본 논문은 보행자의 이동경로 추적을 위해 PDR(Pedestrian Dead Reckoning) 알고리즘을 탑재한 임베디드 모듈과 연결 가능한 안드로이드 어플리케이션을 구현하였다. 임베디드 모듈은 IMU센서를 통해 얻은 값을 통해 보행자의 위치를 구하고 어플리케이션에 전송한다. 어플리케이션은 임베디드 모듈로부터 위치 값을 받아 스마트폰 화면에 실시간으로 사용자의 위치를 디스플레이 한다. 어플리케이션을 구현하여 필드 테스트를 진행한 결과 보행자의 이동경로를 비교적 정확하게 추적하였다.

본 논문은 보행자의 각 발에 부착된 2개의 IMU(Inertial Measurement Unit) 정보를 융합하여 위치 추적 성능을 향상시키는 보행자 추측 항법 알고리즘을 제안하였다. 센서내의 방향드리프트로 인해 IMU기반 보행자 위치추적은 시간이 지남에 따라 성능이 크게 저하된다. 제안하는 알고리즘은 방향 드리프트로 인해 각 발의 이동경로가 발산하는 점에 착안하여, 보폭이 일정 값을 초과할 시 이를 보정하고 사용자의 위치를 계산한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 방향 드리프트를 효과적으로 감소시키는 것을 확인하였다.

본 논문은 아두이노(Uno R3)와 가스센서(MQ2)를 기반으로 위험상황을 감지하고 가스센서와 스마트폰을 연결하여 위험상황을 보다 빠르게 대처하고자 한다. 위험상황 감지는 가스감지센서를 사용하였으며 이 센서들은 아두아노를 통해 상황을 판별하는 서버와 실시간으로 데이터를 주고받는다. 서버에서 위험상황이 있다고 판단되면 스마트폰에 진동, 얄람, 탈출경로 및 긴급연락 화면을 사용자에게 알린다.

모바일 컴퓨팅의 발전은 모바일 디바이스에게 클라우드 컴퓨팅 기술 도입을 가져왔다. 모바일 클라우드 컴퓨팅은 워크스테이션 및 클러스터로 구축된 클라우드 컴퓨팅과 다르게 모바일 디바이스만을 가지고 자원 서비스를 제공한다. 모바일 클라우드는 모바일 디바이스의 저조한 하드웨어 성능과 산발적인 네트워크 연결을 가진다. 모바일 클라우드의 인프라 구성을 위해서는 모바일 디바이스의 연결 및 자원 통합이 매우 중요시 된다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅의 인프라 구축을 위해 연결된 모바일 디바이스의 자원 통합 및 지속적인 자원 서비스 관리를 제공하는 M-RIM(Mobile device - Resource Integration Management)을 제안한다. M-RIM은 모바일 디바이스의 성능 정보 메타데이터 기반 분산 자원을 통합하고 사용자에게 자원 서비스를 제공한다.

모바일 디바이스의 성능 발전에 따라 높은 연산 능력을 요구하는 어플리케이션이 증가하고 있다. 3D 프로세싱, 영상 인코팅, 벡터 이미지 처리 등 연산량이 많아 기존에 데스크탑 컴퓨터에서 처리하던 작업들이 모바일 디바이스로 이전되고 있다. 그러나 모바일 디바이스 하드웨어의 발전 속도와 상이하게 사용자의 모바일 디바이스 교체 주기는 발전 속도를 따라잡지 못하고 있다. 따라서 추가적인 비용부담 없이 모바일 디바이스의 연산 능력을 향상시키기 위해 Mobile Cloud Computing(MCC)의 필요성이 대두되고 있다. MCC는 다수의 모바일 디바이스 리소스를 통합 관리하고 자원 서비스를 제공함으로써 작업 처리 및 자원 고가용성등의 성능 향상이 가능하다. 본 연구에서는 MCC 인프라 구축 방법인 Mobile Resource Integration(MRI)와 MRI에 적용되는 오프로드 방법을 제안한다. 모바일 디바이스로만 구성된 MRI는 분산된 모바일 디바이스로 작업를 분할 전송 처리는 방법이다. 이를 통해 중거리 및 원거리 통신망 연결이 어려운 경우에 단일 모바일 디바이스의 작업 처리 대비 높은 향상 속도를 보인다.

최근 스마트폰의 보급과 더불어 근거리 무선 통신의 발달로 인해 다양한 서비스들이 연구 개발되고 있다. 한국에 방문하는 외래 관광객 수는 꾸준히 증가하고 있는 추세이며, 이 중 중국인 관광객은 2013년 기준 전체 방한 외국인 관광객 중 약 35.5%를 차지하였다. 중국인 관광객의 82.8%가 쇼핑을 목적에 두고 있으며, 그 중 향수, 화장품, 의류 항목에 가장 많은 여행시간을 투자하고 있다. 또한 방한 중국인 관광객 중 대다수가 인터넷을 사용하여 관광 정보를 입수 하고 있지만, 이러한 정보를 편리하게 제공할 서비스는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 현재 발달되고 있는 근거리 무선 통신 중 NFC와 Beacon을 활용하여 안드로이드 기반의 관광 큐레이션 플랫폼을 구현 하였다. NFC 태그를 활용하여 쇼핑, 관광 관련 정보 및 정확한 제품 및 서비스 정보를 제공하고, Beacon을 이용하여 매장정보 및 각종 마케팅 프로모션과 이벤트 정보를 수신하도록 하였다. 추가적으로 현재 많이 사용되고 있는 Zxing 라이브러리를 활용한 QRCode 및 Barcode 리더기를 활용하여 스캔을 통한 제품 정보를 확인 가능하도록 구현하였다.

모바일 기기의 발전과 함께 다양한 어플리케이션의 기능이 제공되면서 전력에 대해 효율적인 관리가 필요해졌다. 효율적인 관리를 위하여 모바일 디바이스에서의 전력 소모 원인을 분석해야만 한다. 그러나 기존 연구에서 사용되었던 안드로이드 프레임워크의 수정을 통한 전력 분석 방법은 개발에 대한 용이성이 낮은 단점이 존재하고, 프로파일링을 통한 전력 분석 방법은 각 디바이스 모델에 의존적인 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 문제점을 개선하기 위해서 안드로이드 프레임워크를 수정하지 않고 획득할 수 있는 프로세스와 서비스의 목록 정보를 통해 어플리케이션이 소모하는 전력에 대한 분석을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 GPS를 사용하는 어플리케이션을 분석하기 위해서 적용해보았다. 이를 통해 사용자는 측정된 전력과 함께 해당 전력을 사용하고 있는 프로세스 및 서비스 목록을 확인 할 수 있다.

사람은 의사소통을 위해 음성, 글자, 몸짓 등 다양한 매개체를 활용한다. 오늘날 스마트폰의 발달로 문자의 비중이 높아지고 있지만 음성 대화는 여전히 사람들 사이에서 가장 많이 사용되어지는 의사소통 수단이다. 음성 대화는 녹음해서 음성 데이터로 남길 수 있다. 음성을 녹음하는 과정은 간편하지만 녹음파일에서 원하는 데이터를 찾는 것은 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 음성 데이터를 인식하여 텍스트화 시키고 문자화 된 데이터를 분석하여 사용자에게 효율적으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이 시스템으로 사용자는 음성 데이터의 내용을 들어보지 않고 파악할 수 있으며 원하는 내용을 찾을 수도 있다.

최근 리소스의 규모를 자유롭게 변경할 수 있는 클라우드 컴퓨팅이 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 이용하여 스마트폰이나 테블릿상에서 그림, 문자입력을 공유 할 수 있는 화이트보드 시스템의 설계 및 구현을 제시한다. 본 시스템의 사용자가 안드로이드 스마트폰 상의 화이트보드에서 사용자가 그림이나 문자를 그리게 되면 그 데이터는 AWS(Amazon Web Service) 클라우드 컴퓨팅서버를 통해 모든 클라이언트에게 브로드캐스트하며 그 후 클라이언트들은 받은 데이터를 자신의 스마트폰 디스플레이에 출력한다. 본 시스템은 웹서비스만으로 서버를 늘릴 수 있기 때문에 손쉽게 서버증축이 가능하다.

작은 캠퍼스를 지닌 대학교는 많은 건물이 거미줄처럼 복잡하게 연결되어 있는 경우가 많아서 신입생들이나 방문객들이 캠퍼스에서 길을 잃고 헤매는 경우가 빈번하다. 이에 본 논문에서는 사용자가 가고 싶은 건물과 층수를 입력하면 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 제공하는 안드로이드 스마트폰 상에서의 캠퍼스 네비게이션 시스템의 설계 및 구현을 제시한다.

In recent years, indoor localization in Wi-Fi environment has been researched for its location determining capability. The fingerprint and RF propagation models has been the main approach in determining indoor positioning. With the use of fingerprint, a low-cost, versatile localization system can be achieved without the use of external hardware. However, only a few research have been made on virtual access points (VAPs) among indoor localization models. In this paper, the idea of indoor localization system using fingerprint with the addition of VAP in Wi-Fi environment is discussed. The idea is to virtually add APs in the existing indoor Wi-Fi system, this would mean additional virtually APs in the network. The experiments of the proposed algorithm shows the positive results when 2VAPs are used compared with only APs. A combination of 3APs and 2VAPs had the lowest average error in all 4 scenarios with 3.99 meters.

본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.

본 논문은 손목에 착용한 3축 가속도계 신호로부터 걷기, 달리기 상태일 때 걸음 수를 검출하는 방법을 제안한다. 성인 남자 4명의 피 실험자를 대상으로 트레드밀에서 2km/h, 4km/h, 6km/h, 8km/h의 속도로 신호를 수집하였다. 3축 가속도 신호에서 SMV를 계산한 후 Moving Max를 적용한 후 Vally Detection을 하여 걸음 수를 검출하였다. 약 2300보의 수집 신호에서 약 97.77%의 인식 결과를 도출하였다.

최근까지 모바일 디바이스와 고성능 클라우드 서버는 동일한 DVM 실행시간 환경에서 오프로딩을 통해 모바일 디바이스의 어플리케이션에 대해 실행속도 개선하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 실행시간 환경이 네이티브 어플리케이션을 지원하는 ART로 완전하게 전환되는 상황에서 DVM에서 실행되고 있는 모바일 레거시 어플리케이션에 대해 모바일 디바이스의 복잡한 계산 부담을 줄여 실행속도를 향상시고, 이를 통해 배터리 소모를 감소시키는 프로세스 단위 오프로딩 프레임워크에 대한 설계 내용을 제시한다.

적지종심작전 부대는 적 후방에서 활동함에 따라 원거리 지휘통신을 위해 AM 무전기를 사용하게 된다. 하지만 AM 무전기의 데이터 전송속도는 매우 낮기 때문에 이를 적지종심작전 부대에서 활용되는 군 모바일 단말기는 AM 무전기 특성에 맞는 데이터 통신에 대한 최적화 설계가 적용되어야 되다. 본 연구에서는 AM 무전기 특성인 응답송신대기시간, 송신 패킷 간격을 고려한 ACK 송신 대기시간, 재전송 시간 조정, 일정 시간 후 자동 전송되는 데이터 제한 등의 설계를 적용, 실 지형에서의 시험을 통해 데이터 전송의 최적화 설계가 필요함을 제시하였다.

본 연구는 손목 착용형 활동 측정기로부터 수집된 활동 강도 값을 기반으로 사용자의 수면 상태를 파악하는 방법을 제시한다. 수집된 활동 강도 값은 하루 전체에서 1분 단위로 손목의 움직임의 크기에 따라 측정되는 값으로 수면과 활동 시 그 값의 차이를 나타낸다. 본 연구는 활동 강도에 따라 수면 상태를 검출하고 검출된 수면 상태의 지속시간에 기반을 두어 수면 상태를 보정한다. 3명의 사용자로부터 하루씩 수집된 활동 강도 값에서 검출된 수면 시간은 실제 수면 시간에 대비하여 약 99.35%의 정확도를 갖는다.

요즘 사이버 공격이 많이 발생함에 따라 기존의 디지털 포렌식 뿐만 아니라 네트워크 트래픽을 수집해서 사이버 공격을 분석하는 네트워크 포렌식에 대한 연구가 많이 수행되고 있다. 그러나 네트워크 포렌식을 수행하기 위해서는 여러가지 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 이 논문에서 네트워크 악성행위를 분석하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다.

Ranked searchable encryption은 모바일 환경 등의 자원 제약적인 환경에 적용 가능한 랭킹기반의 검색가능한 암호화 알고리즘이다. 본 연구에서는 기존 암호화기법에 대한 안전성과 효율성에 대한 분석을 하고, 이를 바탕으로각 기법의 장단점을 분석한 후 향후 연구에 대한 고찰을 한다.

오늘날의 백신은 일반적으로 시그니처 기반 탐지법을 이용한다. 시그니처 탐지기법은 악성코드의 특정한 패턴을 비교하여 효율적이고 오탐율이 낮은 기법이다. 하지만 알려지지 않은 악성코드와 난독화 기법이 적용된 악성코드를 분석하는데 한계가 있다. 악성코드를 실행하여 나타나는 행위를 분석하는 동적분석 방법은 특정한 조건에서만 악성행위를 나타내는 은닉형 악성코드(Evasive Malware)를 탐지하는 데 한계를 지닌다. 본 논문에서는 은닉형 악성코드에 적용된 기법에 관하여 소개하고 나아가 이를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.

Online social networking sites such as MySpace, Facebook, Twitter are becoming very preeminent, and the quantities of their users are escalating very quickly. Due to the significant escalation of security vulnerabilities in social networks, user's confidentiality, authenticity, and privacy have been affected too. In this paper, a short study of online social network attacks is presented in order to identify the problems and impact of the attacks on World Wide Web (WWW).

Wireless sensor networks offer an attractive solution to several environments, security, and process monitoring problems. However, one barrier for their full adoption is the need to provide electrical power over extended periods of time without the need of dedicated wiring. Energy harvesting offers good solutions to this problem in several applications. This paper surveys the energy requirements of typical sensor network nodes and summarizes the future research work in the field of energy harvesting resource allocation in wireless sensor networks.

취약점 스캐너(Vulnerability Scanner)는 이름 그대로 기업의 네트워크나 시스템(컴퓨터, 서버, 라우터 등)을 스캔하고 오픈 포트, 활성화된 IP주소와 로그온, 운영체제, 설치되어 실행되는 소프트웨어와 서비스 등을 식별하고 보고하는 도구이다. 가용성과 데이터의 신뢰성이 우선적으로 중요시되고 있는 제어시스템 환경에서는 이러한 취약점 스캐너 도구의 사용은 운영에 영향을 미칠 수 있다. 본 저자는 기존에 상용화된 스캐너 제품의 취약점 식별 방법을 분석하고 현재까지 발표된 제어시스템 풀랫폼의 공개 취약점 정보를 이용하여 폐쇄적인 제어시스템 운영환경에 적합한 새로운 제어시스템 플랫폼 취약점 스캐너를 제안한다.

AMI 기술은 스마트 미터의 검침 데이터를 수집하고 이에 대한 전력사용 정보를 수용가에게 제공하는 지능화된 전력 네트워크 시스템이다. AMI 네트워크는 공개된 통신망에서 양방향 네트워크 기술을 사용하기 때문에 데이터 전송에 대한 데이터의 신뢰성이 무엇보다 중요하다. 일반적인 AMI 통신망 구조에서는 악의적인 사용자의 공격에 노출되어 다양한 종류의 피해 사례가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 AMI 시스템 기기에 대하여 안전한 데이터 송수신을 위한 보안적용 기술에 대하여 기술한다.

APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하면서, 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 APT 공격의 탐지율을 높이기 위해서 빅데이터 기술을 활용하여 다양한 소스로부터 대규모 데이터를 수집하여 실시간 분석하는 연구들이 시도되고 있다. 본 논문은 빅데이터 기술을 활용하여 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위한 실시간 비정상 행위 탐지 시스템에서, 파일 시스템에 수집된 오프라인 데이터 기반이 아닌 온라인 수집 데이터 기반으로 실시간 비정상 행위를 탐지하여 실시간성을 제고하고 입출력 병목 문제로 인한 처리 성능 확장성 문제를 해결하는 방법 및 시스템에 대해서 제안한다.

최근 양자컴퓨터의 개발로 공개키 암호 방식이 풀릴 수 있어 양자암호에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 본 논문에서는 지금까지 설명 된 양자암호의 개념과 양자키 분배 프로토콜에 대해 살펴보고, 더 나아가 양자암호 방식 이후의 포스트 양자암호 방식과 응용에 대해 살펴본다. 또한 화폐 위조 기술이 늘어나는 만큼 위조를 할 수 없는 양자 화폐에 대해 살펴본다. 이러한 양자암호에 대한 다방면의 연구는 기존의 공개키 암호 방식을 보완하거나 대체할 만한 강화되고 새로운 암호체계에 대한 연구의 좋은 시작이 될 것이다.

기존 전력망과 최신 IT기술의 융합을 통해 탄생한 차세대 전력망인 스마트그리드의 확산이 본격화됨에 따라 스마트그리드 환경 하에서 동작하는 단말기기, 운영시스템 간 보안통신에 대한 요구사항이 급증하고 있으며, 관련 연구도 활발히 진행 중에 있다. 적법한 인증과정을 거친 인가된 기기와 서버 간 안전한 통신환경 구축을 위해서는 PKI 기반의 기기 보안인증 기술의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 스마트 기기 간 PKI 기반의 기기 보안인증 통신을 위해 스마트 기기용 암호화 키를 안전하게 생성, 관리 및 주입하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 방법은 스마트 기기에 대한 안전한 키 관리 및 주입은 물론, 모바일 장비를 활용한 이동식 키주입 방법을 지원함으로써 스마트 기기의 암호화키 노출 등 해킹사고 발생 시 장비교체에 따른 전력서비스 공백을 최소화 할 수 있다.

차량 전 후방의 센서 감지 기법은 주행 중 차량 충돌을 예측하고 이를 운전자에게 알려줌으로써 사고를 예방하는 시스템이다. 안전운행을 위한 센서의 감지 기법과 센서 알고리즘에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으며 특히 센서 감지 효과가 매우 중요한 과제중의 하나이다. 본 연구는 이러한 센서 감지 효과에 관심을 가져 초음파 센서 회전을 이용한 센서 감지 정보 분석을 통하여 감지 효율성을 높이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 초음파 센서 배치와 회전 실험의 결과를 통해 안전운전을 위한 센서의 배치와 회전정도를 제안한다.

전력제어시스템은 외부망으로부터 보호하기 위하여 망분리를 해야 하지만 부득이하게 외부망과 연결을 필요로한다. 이러한 이유때문에 망연계 구간에서 보안을 강화할 수 있는 다양한 보안솔루션들이 개발되고 있다. 이 논문에서는 제어시스템에서 사용하고 있는 PI시스템과 제어망으로의 접속을 원천적으로 차단하는 물리적 일방향자료전달시스템 연계를 위한 구성과 그에 따른 에이전트 구현방법을 소개한다.

최근 기업 네트워크에서 암호화 트래픽 사용량이 증가하고 있으며, 악성 행위를 암호화하여 보안 장비를 우회하는 문제들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 기업 네트워크 환경에서 암호화된 트래픽을 검사하기 위해 SSL 트래픽을 복호화하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 암호화 트래픽 분석을 통해 악성 행위 및 기업 내부정보 유출 탐지에 활용할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용자 관점에서는 아웃소싱한 데이터의 기밀성 및 무결성을, 클라우드 제공자 입장에서는 저장 공간 및 대역폭 효율을 모두 제공하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 이를 동시에 만족시키기 위해 아웃소싱된 데이터의 중복 제거 기법과 클라우드 스토리지에 저장된 데이터 파일의 무결성 검증 기법이 결합된 기법에 대해 분석한다.

현재 한 번의 공격으로 많은 피해를 줄 수 있는 국가기반시설 위주의 제어시스템은 사이버 공격의 대상으로 가장 적합하다고 할 수 있다. 이에 대비해 제어시스템에서 주로 사용되는 DNP3는 한정적이고 반복된 트래픽을 주고받아 화이트리스트 기반 보안 기법이 사이버 공격으로부터 효과적으로 시스템을 보호할 수 있다. 본 논문에서는 제어시스템에 알려져 있는 취약점에 대해서 소개하고, 화이트리스트 보안 기법을 적용하고 규칙을 정의하여 이상 징후를 탐지하였다.

패치 관리 시스템은 패치 서버에 속한 에이전트들의 보안 패치를 배포 및 관리하는 시스템이다. 에이전트에서의 보안사고로 인한 큰 피해를 막기 위해, 패치 관리 시스템은 패치 파일의 무결성 및 안정성을 고려해야 한다. 소프트웨어 벤더는 모든 패치 에이전트 환경에 대해 패치 호환성을 고려할 수 없기 때문에 충돌로 인한 패치 적용 실패 시 충돌 원인 분석이 필요하다. 기존의 패치 관리 시스템은 테스트 환경에서 수동으로 패치 파일에 대한 무결성을 검증하고 있다. 본 논문에서는 파일 변화 모니터링을 통해 패치 테스트 및 적용 과정을 자동화하고, 변경 파일 정보를 통해 호환성 충돌 문제에 대한 분석 시간을 단축하는 방법을 제시한다.

Address Resolution Protocol (ARP) is used for mapping a network address to physical address in many network technologies. However, since ARP protocol has no security feature, it always abused by attackers for performing ARP-based attacks. Researchers presented many technologies to improve ARP protocol, but most of them require a high implementation cost or scarify the network performance for using ARP protocol securely. In this paper, we present an ARP-disabled network system to neutralize the ARP-based attacks. "ARP-disabled" means suppress the ARP messages like request, response and broadcast messages, but not the ARP table. In our system, ARP tables are used for managing static ARP entries without prior knowledge (e.g. IP, MAC list of client devices). This is possible because the MAC address was designed to be derived from IP address. In general, our system is safe from the ARP-based attacks even the attacker has a strong power. Moreover, we saved network bandwidth by disabling the ARP messages.

Web 환경이 급격히 변화함에 따라 HTTP 프로토콜의 변화도 요구되었다. 이를 보완하기 위한 비동기 메커니즘, Ajax 등이 제시되었고 최근 사물인터넷, 클라우드 등을 활용한 웹 어플리케이션이 주목 받고 있다. 이러한 패러다임의 변화로 웹은 여러 가지 기능이 필요하게 되었으며 HTTP/1의 단점을 보완한 HTTP/2가 개발되었다. HTTP/2는 웹 어플리케이션 및 Hypertext page 변화를 위해 복합적인 기능들이 추가 되었으나 이러한 추가적인 요소에 대해 또 다른 보안 취약점이 나타났다. 웹 어플리케이션은 사용자의 서비스에 직접적인 영향을 미치기 때문에 보안 위협 및 그 피해가 매우 치명적일 수 밖에 없다. 따라서 이러한 보안 취약점에 대한 보안 대책이 시급하다. 본 논문에서는 HTTP/2의 주요 취약점에 대해 분석하고 네 가지 보안 위협에 대해 기술하여 앞으로의 HTTP/2에서의 웹 보안 대책 및 연구에 기여하고자 한다.

안드로이드 시스템은 공개적인 구조 때문에 다양한 공격에 노출될 수 있다. 특히 공개된 앱의 코드를 재사용하는 앱 재사용(reuse) 공격에 취약하다. 안드로이드 앱 재사용 공격에서 공격자는 역공학을 통해서 파악한 기존 앱의 유용한 코드 블록을 재사용해서 악성앱을 만든다. 이러한 안드로이드 앱 재사용 공격에 대항하기 위해서 다양한 방어기법들이 제안되었다. 기존에 제안된 기법들이 앱 전체 코드에 대한 재사용 공격을 탐지하는데 반해, 본 논문에서는 앱에서 코드 블록 재사용에 대한 분석기법을 제안하고자 한다. 기본 아이디어는 Birthday paradox을 이용해서 앱에서 재사용되는 코드 블록에 대한 수리적 분석을 수행하는 것이다. 분석을 통해서 동일 코드 블록 재사용 확률은 전체 코드 블록중에서 재사용 코드 블록이 차지하는 비율과 코드 블록 재사용에 참여하는 악성앱들의 개수에 영향을 받는다는 것을 파악하였다.

2008년 미국 Hatch 발전소에서 제어시스템 소프트웨어 업데이트로 인한 비상정지, 2010년 이란 원자력시설에서 악성코드 스턱스넷(Stuxnet) 감염을 통한 원심분리기 1,000여개 파괴 등 원자력시설에 대한 사이버공격이 점차 증가하고 있는 상황에서 우리나라도 이와 같은 사고를 예방하기 위한 방안을 강구하여야 한다. 이미 우리나라 원자력시설에서 사용되는 시스템들이 아날로그 방식에서 디지털로 교체되고 있는 등 사이버공격에 용이하게 변화되고 있다. 이에 원전 사고연계 시스템들의 보안성을 평가할 수 있는 환경을 구축함으로써 사이버공격에 대한 보안대책 마련 및 근본적인 방어 체계를 수립하고자 한다.

크롬 OS는 온라인에 연결된 상태라면 시간과 장소의 제약 없이 인터넷에 연결해서 사용자 중심의 개인 환경을 제공하는 웹 OS이다. 크롬 OS의 특징이라면 구글 계정으로 접속하여 원하는 APP 설치나 다양한 구글의 온라인 서비스를 자유롭게 이용할 수 있다는 점을 꼽을 수 있다. 특히 기존의 윈도우나 리눅스와는 달리 사용자가 OS 전반에 걸친 설정을 직접 제어할 필요가 없다는 점이 획기적이다. 하지만 웹 OS 임에도 불구하고 이에 대한 보안 대비책이 전혀 마련되어 있지 않다. 따라서 이같은 보안 위협에 대비하기 위해 본 논문은 취약점 분석 쉘 스크립트 구현을 통해 취약점 탐지와 보안 강화를 통한 성능 개선 방안을 제안한다.

사물인터넷은 기존의 여러 ICT기술과 유,무선 장비의 네트워크 및 다양한 통신 기술들이 적용된 것을 의미한다. 최근 다양한 사물 인터넷에 대한 발전은 경량화, 소형화 되어가며 OSHW(Open Source HardWare)을 기반으로 점차 다양화 되었다. 이에 따라 사물인터넷 다양한 디바이스와 펌웨어, 암호학에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있다. 하지만 특정 하드웨어의 센서 디바이스에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 OSHW 중 하나인 AVR기반의 아두이노 개발도구에 대한 임시 파일에 대해 분석하고 메모리 초기화 방법에 대해 제안한다. 또한 임시파일을 이용한 메모리 초기화 방법을 이용하여 사용자정보와 메모리 공격에 대한 데이터 유출을 방지할 수 있다.

가상머신을 탐지하는 기법을 이용하여 현재 프로그램이 동작하는 플랫폼과 운영환경을 알아내는 방법을 제안한다. 가상머신 탐지기법으로 데렉 소더(Derek Soeder, eEye Digital Security)를 사용한다. 이 기법은 예외 명령어를 이용해 프로그램이 가상머신과 네이티브머신 환경에서 작동중인지 알아낸다. 가상머신의 코드 세그먼트 레지스트 영역은 네이티브머신보다 불명확 하다. 이런 메모리 주소체계의 차이를 이용한 가상머신탐지 기법이다. 더 응용하여 프로그램의 작동환경이 디버거(인텔 Pin, Olly dbg)인지 가상머신(VMware, QEMU)인지 혹은 네이티브머신(os: windows7 sp3)인지 구분하는 방안을 제안한다.

최근 IT 기술이 눈에 띄게 발전해 가고 있는 가운데 그 중에서도 사물인터넷 또한 많은 발전을 해오고 있다. 그러나 사물인터넷은 보안에 매우 취약한 단점이 있다. 그 중에서도 요즈음 사물인터넷을 대상으로 한 랜섬웨어 공격이 기승을 부린다고 전해진다. 그 중 웹에 접속하여 파일을 다운받는 경로가 가장 많이 감염되는 경우이다. 이처럼 사용자가 원치 않게 악성코드가 다운되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 고려하여 IoT 기기를 통해 파일을 다운 받거나 위험성이 있는 사이트에 방문 시 빅데이터를 사용하여 데이터를 먼저 분석하여 위험성 있는 구문을 삭제하거나 차단하여 안전한 데이터들만 사용자에게 전송하는 프로그램을 만들어 사용자의 디바이스를 보호하는 방향을 제안한다.

인터넷의 발달이 증대함에 따라 컴퓨터를 전문적으로 사용하지 않더라도 가정에서 NAS등의 서버모델을 사용하는 경우가 많아졌다. 한번 구매하면 저전력으로 손쉽게 사용할 수 있는 대용량 서버모델의 사용자 수가 점차적으로 증가하고 있다. 이와 동시에 간단한 검색만으로 구할 수 있는 웹과 네트워크에 큰 악영향을 미치는 악성도구들도 인터넷상에 퍼지고 있다. 쉽게 얻은 해킹 도구로 간소하게 설치된 가정용 서버 등을 공격하는 빈도수가 점점 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 가정용 IoT 서버 및 네트워크에서 이상 징후를 탐지하는 솔루션 모델의 구축을 제안하고자 한다.

환자가 가정에서 네트워크를 통해 자신의 건강정보를 원격지에 위치한 의사에게 전송하여 이에 대한 진단을 받는 원격건강정보 모니터링 시스템에서 환자의 개인건강정보의 보호는 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 신원기반 프록시 재암호화 기법을 사용하여 환자가 다수의 의사를 선택하여 각 의사들에게 개인건강정보를 전송하여 진단을 받는 환경을 가정하여 환자가 가지는 연산부담을 줄이기 위해 환자의 비밀키로 생성한 암호문을 프록시가 재암호화하여 의사가 가진 비밀키로 복호화 할 수 있도록 하는 기법을 제안한다.

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 고유한 행동패턴에 따른 인증 기법을 제안하였다. 이를 위해 특정 행동패턴의 센서 데이터만을 수집할 수 있는 센서 데이터 추출앱을 개발하고 DTW (Dynamic Time Warping)[2] 알고리즘을 활용하여, 수집된 사용자 행동 패턴 데이터의 유사성을 판단한다. 또한 사용자의 특징점 패턴이 일치하는 지를 판단하여 사용자 인증을 수행한다.

현대 사회는 IoT의 대중화와 함께 늘어나는 보안 위협에 노출되어 있다. 특히 CCTV의 설치 구역 확대는 그 보안 취약성과 맞물려 사생활 침해 등 문제를 야기할 가능성이 높다. 기존의 보안 솔루션은 키를 기기에 저장해야 하는 점 때문에 키 추출 공격 등으로 쉽게 보호능력을 상실할 수 있다. 본 논문은 키를 저장하는 것이 아닌 이미지를 씨드(Seed)로 사용하여 동적으로 키를 생성하는 개념과 매커니즘을 제안한다.

최근 양자 컴퓨터 기술의 발전과 양자 컴퓨터와 관련된 Shor 알고리즘과 Grover 알고리즘으로 인해, 기존에 사용되고 있는 블록 암호의 키 크기 증가와 이산대수 기반의 공개키 암호의 안전성에 대한 재평가가 필요한 상황이다. 이러한 상황에서 양자 컴퓨터에 대해 안전한 포스트 양자 암호에 대한 연구가 활발하며, 다변수 기반, 격자 기반, 코드 기반, 해시 기반 등 다양한 포스트 양자 암호들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 해시 기반 서명 기법의 경우, 기존의 상태를 활용한 방식의 오랜 연산시간과 키/서명 크기가 크다는 단점을 가지고 있으며, 이를 개선한 Stateless 해시 기반 서명 기법의 최신 동향과 전망에 대해서 살펴본다.

클라우드 시대가 도래함에 따라 클라우드 상에 생성, 저장되는 정보의 보호 또한 중요해지고 있다. 현재 정보보호를 위해 주로 암호화 기법을 사용하고 있지만 정보유출 및 해킹 등 보안사고의 우려로 클라우드 이용률이 저조한 상황이다. 암호화 외에 안전성이 높은 자료은닉을 위해 데이터 마스킹과 블록체인을 활용하는 것이 높은 호환성과 효율성을 가질 수 있는지 연구하고자 한다. 이에 본 논문에서는 암호화를 사용한 이중 사용자 인증, 데이터 마스킹을 사용한 가상 마스킹 데이터베이스, 블록체인을 사용한 데이터베이스 트랜잭션 공유를 제안하였다. 각각의 제안 방법을 통해 비인가된 사용자의 접근을 통제하고, 정보 유출 시 피해 방지와 위변조 방지의 역할을 수행할 수 있게 된다.

기존의 HTML의 경우 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 위해서는 Silverlight나 Active-X와 같은 비 표준 플러그인을 설치해야만 구현할 수 있었다. 하지만, 차세대 웹 표준인 HTML5에서는 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트의 신규 기능만으로 미디어 재생 등과 같은 동적인 기능을 구현할 수 있다. 이처럼 HTML5에서 자바스크립트 기능이 강화됨에 따라 이를 악용한 신종 사이버 공격의 위협이 증가 하고 있다. 기존의 악성 코드 공격과는 달리 사용자 단말에 어떠한 감염도 없이, 악성 스크립트를 삽입한 웹 페이지 접속만으로 악성 행위를 유발하기 때문에 기존의 보안기술로는 탐지에 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 로컬 프록시를 활용하여, 사용자 단말에서 송/수신되는 HTTP 트래픽을 수집하고, 이를 분석하여, 악성 자바스크립트를 탐지 및 차단하고, 나아가서 난독화 된 악성 자바스크립트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.

최근 IT 제품의 발달로 무선화, 지능화 등 다양한 분야에서 소프트웨어 활용이 증가하고 있으며, 이에 따라 오픈소스 소프트웨어의 사용이 증가되고 있다. 하지만 공개 오픈소스 소프트웨어는 악의적인 문제 발생 시 일일이 조사, 발견해 낼 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 안전한 소프트웨어 개발을 위해 정적/동적 취약적 분석을 활용한 취약점 침해여부 판전 모듈 설계를 제안하였다.

Internet of Things 시대의 등장과 디바이스의 발달로 소프트웨어가 다양한 분야에서 활용 되면서, 소프트웨어의 자체 취약점을 이용한 공격 시도가 증가하고 있다. 이에 따라, 안전행정부에서는 소프트웨어 개발 사업 분야에 시큐어코딩을 의무화 하였으며, 그 결과로 다양한 시큐어코딩 프로그램이 활용되고 있다. 하지만 기존 시큐어코딩 프로그램의 경우 이력관리나 CMS 연동 과정에서 다양한 문제를 야기 시키고 있으며, 성능적으로도 한계점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 형상관리 시스템과 CMS 연동, 유사도 분석 적용과 실시간 업데이트 등을 적용하는 시큐어코딩 시스템 설계 방법을 제안하였다. 제안하는 설계 기법을 시큐어코딩 시스템에 적용한다면 시큐어코딩 시스템 성능 향상을 물론 다양한 보안위협에 대응 가능할 것으로 기대된다.

최근 사물인터넷(IoT)이 도래함에 따라 IT 산업을 중심으로 소프트웨어의 활용 용도가 컴퓨터 뿐 아니라, 의료, 교육, 금융, 자동차, 에너지 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이처럼 소프트웨어 활용 분야가 본격적으로 확산됨에 따라 소프트웨어 보안 취약점을 이용한 공격위험 또한 증가하고 있으며, 이에 따라 시큐어코딩의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 기존 시큐어코딩 관리 시스템 환경에서 효율적인 시큐어코딩 관리를 위해 운영서버와 Program Server를 이용한 시큐어코딩 관리 시스템 향상 방안을 제안한다. 제안하는 시스템을 시큐어코딩 프로그램에 적용한다면, 시큐어코딩 프로그램 성능향상과 효율적인 시큐어코딩 시스템 관리에 도움이 될 것으로 기대된다.

최근 IT 기술의 발전으로 다양한 IoT 기기들이 등장하고 있다. 이러한 IoT 기기들에 접근하기 위해 사용자는 인증을 하는 과정을 거쳐야 한다. 하지만 IoT 기기들이 서로 다른 인증시스템을 가지고 있고 각각의 기기들을 통합적으로 관리하기 위해 일반적으로 IoT 게이트웨이를 이용하여 통합된 인증 시스템을 구축하여 사용하고 있다. 하지만 기존 IoT 게이트웨이의 경우 접근 시마다 사용자 계정으로 로그인해야하는 불편함과 세션 연결의 취약점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 IoT 게이트웨이에서 개선된 사용자 인증 및 API 접근을 위한 JWT를 제안한다.

오픈소스 소프트웨어는 소스코드를 공개해 누구나 제약 없이 소스코드를 보고 사용할 수 있는 오픈소스 라이선스를 만족하는 소프트웨어다. 오픈소스 소프트웨어의 장점은 라이선스 비용절감, 특정 소프트웨어 및 하드웨어의 종속성 탈피, 유연한 연동성, 수 많은 개발자의 참여로 인한 빠른 발전 속도와 신뢰성에 있다. 단점으로는 체계적이지 못하고, 유지보수가 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서 제안한 취약점 침해여부 모델을 이용하게 된다면 오픈소스의 단점을 보완할 수 있다.

최근 사물인터넷(Internet of Things)의 발달로 인해 사물과 사물간의 통신을 이용해 사용자가 어느 곳에서나 집 또는 사무실 등의 장소의 정보를 얻을 수 있게 되었다. 하지만 IoT기기들을 스마트빌딩에 활용하는데 있어서 내부에서 공격이 발생했을 경우에 효과적으로 방어할 수 있는 방어체계가 갖추어져 있지 않아 위험하다는 점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 IoT 네트워크를 구축한 스마트빌딩에서 내부 사용자 접근에 대한 누적 정보를 바탕으로 스마트빌딩 내부에서 발생할 수 있는 불법적인 내부자 공격에 대하여 스마트빌딩을 안전하게 운영할 수 있는 내부자 패턴 모니터링 시스템을 제안한다.

시큐어 코딩은 2014년부터 행정자치부에서 법제화되어 의무사용이 이뤄지고 있다. 기존 소프트웨어 시장의 성장과 함께 여러 해킹방법도 고도화됨에 따라 근본적인 설계 및 코딩단계에서의 취약점 보완 필요성이 제시 되었다. 특히 웹쉘 공격은 해킹당하는 웹 페이지의 대부분이 해당 공격으로 피해를 받고 있으며, 위장하여 침투하기 때문에 백신으로 인한 검출도 어렵다. 따라서 본 논문에서는 시큐어코딩 프로그램을 웹쉘과 연동하여 취약점 분석하는 시스템을 제안하고 동작 과정에서 웹쉘 분석 후 생성되는 파일리스트를 확인해 보았다. 이것은 각 파일을 동기화하고 이후 운영과정에서도 변경되는 소스코드들을 반영하기 때문에 웹쉘로부터 웹 페이지를 효과적으로 방어할 수 있을 것으로 기대된다.

무인항공기의 시장이 성장하면서 많은 무인항공기 수요와 개체 증가가 이루어지고 있다. 그에 따라 무선네트워크 해킹 위협에 대한 우려가 높아지고 있다. 실제로 판매되고 있는 소비자용 무인항공기가 해킹에 취약하다는 사례가 발생하면서 무인항공기의 네트워크 보안성을 높이는 것이 필요하다고 판단하였다. 본 논문에서는 기존 Wi-Fi는 가상AP의 비밀번호를 이용해 네트워크에 접속한 것과 다르게 사용자의 디바이스 정보를 활용하여 본인의 디바이스 정보를 이용한 접근이 아니면 네트워크에 접속할 수 없는 방안을 제안한다.

최근 빅데이터 산업이 발전하고 있는 상황에서 빅데이터 산업에 활용되는 개인정보의 보호에 관한 문제가 대두하고 있다. 빅데이터 산업에서 개인정보를 활용하기 위해서는 비식별화 조치를 해야 한다. 하지만 비식별화는 비식별화 평가 모델 자체의 취약성과 더불어 비식별화된 개인정보를 재식별화 하는 위험성도 존재한다. 본 논문은 적정성 평가 모델, 비식별화 조치 기술, 재식별에 관한 위험성을 연구하고 각 위험성에 대한 대응 방안을 통해 재식별화의 문제를 해결하여 빅데이터 산업에서 비식별화된 개인정보가 안전히 쓰일 수 있도록 해야 한다.

최근 바이오메트릭 센서를 내장한 스마트폰 및 모바일 기기의 보급으로 바이오메트릭 인증에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 지문 인식은 사람마다 고유한 지문 정보를 이용하여 사용자를 인증하는 것으로 다른 바이오메트릭 인증 방법에 비하여 상대적으로 비용이 저렴하고 인식률이 높아 많은 응용에 적용된다. 하지만 사람의 지문은 실리콘 또는 젤라틴과 같은 물질을 이용해 쉽게 위조가 가능한 단점이 있다. 따라서, 지문인식용 센서는 온도, 빛 등의 2차적인 인증 수단을 함께 측정할 수 있어야 하는데, 이 경우 비용이 많이 들게 된다. 본 연구에서는 인증길이(지문인식을 위해서 스캔한 시간)와 지문인식에 사용된 손가락을 2차적인 인증 수단으로 사용하여 위조 지문 공격에 대응할 수 있는 지문 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 2차 인증을 위한 키패드 기반의 패스워드 입력 부담을 줄일 수 있고 경제적이다.

비트코인이 제안된 후 금융권에 응용하고자 하는 연구는 다양하게 진행되어왔으며 다양한 분야로 그 응용범위가 확장되어왔다. 본 논문에서는 블록체인 기술의 응용범위를 부동산 시장으로 확장하였다. 부동산 시장은 허위 매물로 신뢰도가 높지 않은 문제점이 있었기에 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 블록체인을 응용한 기술을 제안하고자 한다.

저장하는 데이터의 용량이 증가함에 따라 데이터들은 효율적으로 보관될 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 데이터 용량을 줄이는 기술로 많은 서비스들이 데이터 중복 제거 기술을 사용한다. 본 연구에서는 일부 서비스의 데이터 중복 제거 기술을 분석하고, 데이터 중복 제거 기술의 발전 동향을 예측하고자한다.

Green Internet of Things (IoT) is the study and practice of eco-friendly sustainable computing. The basic goal of green computing is to reduce the use of materials and maximize energy efficiency with reliable and secure communications. The paper presents various technologies and issues regarding green IoT. It also studies the green Information and Communication Technology (ICT) such as green M2M, green Cloud Computing (CC), and green Data Center (DC). In addition, this paper mentions about the reliability in IoT Communication and and issues to achieve green IoT communication by applying efficient activity scheduling technique for energy saving. Finally, we propose the green IoT-Home Service (GIHS) model which provides efficient energy management in home automation system.

최근 컴퓨터, 휴대폰 등 전자기기만 인터넷 연결이 가능하던 시대를 지나 냉장고, 에어컨, 현관문 등 모든 종류의 사물들 간 사람의 개입이 필요 없는 초연결사회로 발전하고 있다. 이러한 모든 사물들 간 인터넷기반으로 상호 연결되어있는 IoT(Internet of Things)환경이 급격히 성장 하고 있는 가운데 더불어 OSIoT(Open Source IoT)의 수요도 함께 급성장하고 있다. OSIoT의 소프트웨어는 보안에 대한 전문적인 개발자의 체계적인 설계에 의해 개발되어야만 하트블리드(HeartBleed), 쉘쇼크(ShellShock)와 같은 다양한 보안취약점에 안전하다. 하지만 OSIoT소프트웨어는 누구나 쉽게 접근 설계가 가능하기 때문에 일반적으로 배포되고 있는 OSIoT의 소프트웨어 검증이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다른 소프트웨어 점검 도구들과 연계 가능한 정적분석 도구인 취약점 별 익스플로잇 적용 모듈 설계를 제안한다.

최근 국내외에서 소프트웨어 교육의 중요성이 강조되고 있다. 2015년 개정 교육과정에서도 초 중등생들의 컴퓨팅사고력 계발에 관심이 집중되면서 초 중등학생들을 대상으로 코딩교육이 진행되고 있다. 컴퓨팅사고력 증진을 위해 그 핵심요소인 추상화와 자동화 능력을 신장시킬 여러 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 추상화 능력에 대해 교육심리 측면에서 학생들의 프로그래밍 능력 특성을 파악한 후, 컴퓨팅 사고력 계발에 도움을 주고자 한다. 이를 위해 일반계 고등학생들을 대상으로 파이썬 프로그래밍 교육을 보다 용이하게 진행하기 위하여 러플(RUR-PLE) 프로그래밍을 한 학기동안 학습한 후, 학생들의 추상적 사고수준이 프로그램을 이해하는데 어떻게 영향을 미치며 성별 간에 어떤 차이를 가지는지를 분석한다.

본 연구는 온라인교육에서 주로 활성화 되어 있는 데이터 기반의 학습자 평가시스템이 아닌 초 중등학교 면대면 교실 수업 중 실시간으로 발생하는 유의미한 학습활동 정보를 스마트기술을 활용하여 데이터로 축적하고 분석하여 다양하게 제시함으로써, 학습자에게는 학습에 대한 정확한 피드백을 주고 교수자에게는 수업방향을 제고하며 부모들에게는 자녀들의 학습활동에 대한 이해도 높일 수 있는 학습자 분석 및 평가 시스템을 개발 시 요구사항들을 분석하고자 한다. 이를 위해 스마트교육을 위한 교수학습 방법들을 고려하여 적합한 스마트기기 기반 수업지원 도구를 조사하고 도구 사용 후 발생되는 학습활동에 관한 데이터를 분석할만한 데이터 마이닝 기법을 소개하여 향후 학습자평가 시스템에 대해 제언한다.

웹 서비스를 기반으로 이루어진 MOOC(Massive Open Online Course)는 대규모 학습자에게 공개된 온라인 교육이다. MOOC는 교수와 학습자 사이 커뮤니티를 통해 상호 참여적으로 수업을 진행한다. 그러나 무료로 강의를 들을 수 있고 성적을 내지 않기 때문에 학습자들에게 큰 동기 부여가 되지 않아 등록하는 학습자는 많지만 수료하는 학습자는 현저히 적게 나타났다. 본 논문은 이러한 문제 해결 방안 마련을 위해 KDD Cup 2015에서 제공한 MOOC 데이터를 통해 중도 포기와 관련된 변수들을 선정하였으며, Decision Tree, KNN, Logistic Regression, Naive Bayesian, SVM, Neural Network인 6가지 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터 예측의 정확률을 확인하였다. 그 결과 Naive Bayesian이 89.3%로 가장 높은 정확률을 보였다. 본 연구를 통해 중도포기를 정확히 예측하며, 향후 학습자들에게 특정 동기부여의 효과로 학습을 수료하는 결과를 기대할 수 있다.

정보통신 기술의 발전으로 온라인 교육과 온라인 학습자는 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 비디오 콘텐츠 강의를 중심으로 하고 있는 대표적인 온라인 공개수업은 무료로 제공되며 평가보다는 배움에 대한 노력을 중시하고 있다. 이를 위해 학습에 대한 최소한의 노력을 판단할 수 있는 최소학습 판단 모델 및 시스템을 개발하였다. 하지만 학습자의 동기부여와 몰입 요소가 문제점으로 제기되었다. 따라서 본 논문은 동기부여와 몰입 요소 부족의 문제점을 해결하고자 부담 없이 학습이 가능한 재미있는 교육적 요소를 적용하기 위해 최소학습 판단 시스템을 위한 게임화를 설계하였다.

최근 구제역의 발생으로 인해 농 축산업계 및 관련 산업분야에 막대한 피해를 야기함에 따라, 구제역의 발병에 따른 다양한 사회적 파급효과의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 온라인 뉴스를 대상으로 텍스트 마이닝 방법들을 사용하여 구제역으로 인한 경제적, 환경적, 그리고 정책적 파급효과를 분석하는 공학적 방법론을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 구제역 관련 온라인 뉴스를 수집한 후, 토픽 모델링의 대표적인 방법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation)를 활용하여 뉴스 기사로부터 키워드들을 추출한다. 둘째, 추출된 키워드들로부터 구제역으로 인한 파급효과의 분석을 위해 동시출현 키워드 네트워크를 구성한다. 셋째, 키워드 네트워크 타임라인을 통해 각 파급효과들의 변화를 분석한다. 마지막으로, 사례분석을 통해 2010년 7월부터 2011년 12월까지 한국에서 발생한 구제역으로 인한 사회적 파급효과의 분석을 수행하였다.

최근 계산과학 분야의 웹 기반 클라우드 시뮬레이션 서비스를 제공하고 있는 해외의 업체들을 중심으로 오픈 소스를 통한 웹 브라우저에서 형상설계와 전후처리, 그리고 해석 수행의 최신 동향을 살펴본다. 또한 온라인상의 방대한 스토리지를 기반으로 사용자들의 해석 진행 과정과 결과의 공유를 통해 의미 있는 데이터를 축적하고, 커뮤니티를 통해 사용자들이 서로 교류하는 환경이 가지는 장점을 살펴보며 이를 바탕으로 앞으로 웹 기반 공학 시뮬레이션 플랫폼 서비스의 진행 방향을 제시한다.

최근 사물인터넷에 대한 관심이 증가함에 따라 미래인터넷에 대한 연구가 증가하고 있다. 각기 다른 사물인터넷을 연결하기 위하여 다양한 네트워크 인프라가 필요하며, 사용자뿐만 아니라 다양한 네트워크 자원에서 요구하는 서비스나 콘텐츠 등이 증가하고 있다. 이에 따라 이들을 식별하기 위한 통일된 식별 체계가 필요하다. 이를 위하여 미국에서는 NDN에 대한 연구가 진행 중이며, 이외에도 MobilityFirst, XIA와 같은 프로젝트성 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 연구들을 보완하고 새로운 미래인터넷에 확장 가능한 통합된 Name-Identifier-Locator 프레임워크를 제안한다.

최근 1인가구가 늘어나면서 자신의 집을 직접 꾸밀 수 있는 인테리어 시장에 관심이 쏠리고 있다. 이에 따라, 온라인상에서 인테리어 및 리모델링을 해 불 수 있는 프로그램들이 각광을 받고 있으나, 종래의 인테리어 프로그램들은 고용량의 프로그램이거나 처움 접하는 사용자가 사용하기 어려운 인터페이스를 가진 프로그램들이 대부분이다. 본 연구에서는 Unity를 이용하여 웹상에서 손쉽게 인테리어를 해 보고 가상현실 체험까지 해 볼 수 있는 가상현실 기술을 활용한 프로그램을 구현하였다. 구현된 프로그램은 초보자도 전문가의 도움 없이 가구의 재배치, 방의 확장 및 구조 변경 등 자기취향에 맞는 인테리어를 웹상에서 가상으로 시도해 보고, 그 결과를 가상현실 체험기기로 체험해 볼 수 있어, 셀프 인테리어와 리모델링을 원하는 사용자에게 시간과 비용을 절감시켜주고 만족감을 더욱 높여 주는 효과가 있다.

일본과 우리나라 사이에서 독도 영유권 문제를 두고 매년 큰 화두가 되고 있는 이 현실에서, 아직도 독도의 중요성에 대한 인식이 부족하다는 점에 착안하여, 과학 기술적인 관점에서 중요성을 분석해서 알리고, 더 나아가 교육적인 학습방법으로 다양한 사람들에게 재미있고 효율적인 방법으로 빠르게 알리기 위해, 본 논문에서는 교육용 독도 알리기 게임을 기획하고 개발하였다. 처음에 개발된 게임은 독도 알리기 활동에서 얻은 사용자 피드백을 바탕으로 업그레이드 과정을 거쳤으며, 지속적인 알리기 활동을통해 개선과정을 계획하고 있다.

인프라로써의 전산자원은 사용자간에 공동 활용될 때 비용 효율을 얻을 수 있다. 이것은 web, was, dbms 중심의 기존 정보시스템 뿐 만 아니라 빅 데이터 등 분산처리가 요구되는 분야에서도 마찬가지이다. 분산처리 시스템에서 보안상 안전하게 전산 리소스를 공유하기 위한 요소를 살펴보고 사용자별로 격리된 클러스터를 제공하는 분산처리 공유 플랫폼을 구축하여 확인해 보았다.

대학에서는 매학기 개설된 수업에 대해 강의실 배정작업을 진행하고 있으며 대부분의 대학에서는 년4회(1 2학기, 여름, 겨울 계절학기) 수작업으로 반복적인 강의실 배정 작업을 수행하고 있다. 강의실 배정작업은 교수가 선호하는 강의실 또는 교과목특성(실험과목 및 대형 강의)이 반영된 강의실 등 다양한 조건에 의해 강의실을 배정하고 있으며 수작업으로 일일이 강의실을 배정 하는 데에는 상당한 시간이 소요되고 있다. 몇몇 대학에서는 강의실 배정작업을 개선하기 위해 교수 및 강의실의 특성을 고려한 강의실 자동 배정 시스템을 구축을 시도 하였으나, 많은 변수로 인해 여전히 수작업으로 강의실을 배정하고 있다. 이에 본 연구에서는 강의실 자동 배정 시스템을 구축하기 위한 방법으로 최근 3년간 기 배정된 강의실 빅 데이터 자료를 기반으로 작성된 강의실 자동 배정 알고리즘을 제시하고 실적용한 고려대학교 시스템 구축 사례를 살펴보고자 한다.

스마트폰의 대중화, 카메라 기술력의 향상 등으로 인해 소셜 네트워킹 서비스 내에서는 고화질 이미지 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 모바일 기반의 서비스에서는 데이터 소비라는 이슈와 직면하게 되고, 이에 본 연구는 통신 프레임워크를 통해 세 가지 이미지 전송모드를 제공함으로써 데이터 사용량에 따른 동적 이미지 전송모드 변경 방법을 고안하게 되었다. 정해준 기준 값과 데이터 잔여량을 비교함으로써, 원본이미지, 썸네일 이미지, 파일링크의 세 가지 전송모드 중 적절한 모드를 선택하도록 하였다. 이에 사용자는 충분한 데이터를 가지고 있을 시 고화질의 이미지 콘텐츠를 제공 받을 수 있으며, 데이터 잔여량이 얼마 남지 않았을 때는 데이터 소비를 최소화함으로써 데이터 고갈을 예방할 수 있게 된다.

기존에 PC나 서버에 설치하여 제공되던 방식에서 클라우드 컴퓨팅 환경의 서비스 방식이 일반화되어가고 있다. 클라우드 환경에서 발생하는 데이터는 형태와 양이 기존 방식처럼 관리하는 것은 불가능에 가깝다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰 데이터의 처리 및 저장과 관련된 기술의 중요성도 더욱 커져가고 있다. 본 논문에서는 중소기업을 위한 프레임워크인 위링크(WeLink)내에서 데이터 저장, 조회, 수정, 삭제 등을 위한 보안방안을 모색하였다. 또한 프레임워크 기반으로 데이터 보안을 위한 쿼리나 데이터베이스에 상관없이 서비스를 제공할 수 방법을 제안하였다.

철강산업에 많은 기업들은 기업내에 인적, 물적자원을 효율적으로 관리하고 기업의 경쟁력을 제고하기 위해 컴퓨터 시스템인 전사적 자원관리(Enterprise Resource Planning, 이하 ERP)를 도입하여 운영하고 있다. ERP 시스템을 개발하는 개발사는 자사의 솔루션을 글로벌 시스템으로 개발하기 위해 기업의 환경과 다양한 국가의 세법을 연구하여 시스템에 적용하고 있다. 이 논문에서는 "S" 사의 "M" ERP 시스템을 분석하여 국가별로 세법과 환경이 다른 사용자들의 요구사항을 해결하는 시간을 절약하고 초기 시스템 구축의 '확장성'이 떨어지는 현상을 Form Setup 방식을 이용해 개선한 시스템을 설계하고 구현하였다.

본 논문에서는 실 승마 코칭을 수행하기 위해 Stacked 오토엔코더를 이용한 승마 보법을 분류하고자 한다. Staked Auto-encoder(SAE)에서 은닉층 수를 조절하여 승마데이터에 적합하게 쌓고, 성능을 비교하고 은닉층의 수를 수정한다. 데이터베이스 구축 환경은 16개의 관성센서로 이루어진 무선 네트워크로 구성된 슈트를 착용하고 국가대표급 승마 전문가로부터 데이터베이스를 취득한다. DB를 이용하여 보법별(평보, 속보, 경속보, 구보)로 각각 특징들(볼기 y축 포지션, 허리각도)을 이용하여 보법분류를 한다. 구축된 승마 모션데이터로 실험한 결과, 은닉층의 수가 1층일 때 성능은 95%를 보여주었고 은닉층의 수가 2층일 때 94%의 성능을 나타내었다.

추천 기법은 개인의 관심사와 상황을 고려한 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 온라인 소셜 네트워크의 경향을 반영한 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 기법을 제시한다. CB 기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN 기법의 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰 (non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN 기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보의 추천에 초점을 두며, 정보 선정과정에서 개인의 온라인과 현실(real world)에서의 사회 활동 정보를 모두 활용하여 더육 더 개인화된 가치 정보를 제공하고자 한다.

정보통신기술이 발전함에 따라 수많은 데이터가 발생하고 있다. 이러한 '빅데이터'의 활용은 국민의 니즈 파악, 공공서비스 제공 등 미래 경쟁력의 핵심 가치라 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기상데이터와 교통데이터를 수집한 후, 분산 시스템 환경 하에서 실행되는 기계학습 알고리즘을 이용하여 기상기후와 관련된 교통 정체 구간 예측 시스템에 대해 제안하고자 한다.

본 논문은 최근 증가하고 있는 딸기 고설수경재배 농가의 생산성 향상과 소득 증대를 위해 생장지표와 목표점을 기반으로 온실의 내/외부 환경 요소 및 시장정보 등의 외적 요소를 반영하여 효율적인 생장관리를 지원해주기 위한 복합환경제어 시스템에 대한 연구이다.

현재 해외뿐만 아니라 국내에서도 큐레이션 서비스가 활발히 운영중이다. 폭발적으로 증가한 어플리케이션 마켓 시장에서 사용자들은 자신에게 맞는 앱을 찾고 설치하기 어려워지고 있다. 이에 대응하여 본 논문에서는 어플리케이션 큐레이션 서비스인 Appingpot 시스템을 제안한다. Appingpot에서는 사용자들로부터 수집된 앱 로그데이터와 Facebook 친구 정보를 기반으로 Hadoop과 Spark를 통해 사용자들에게 적합한 앱을 추천하는 서비스를 제공한다.

SW 교육에 활용할 수 있는 국내에서 개발된 다양한온라인 SW 교육 시스템을 블록기반 프로그래밍 언어 학습 시스템, 범용프로그래밍 언어 학습 시스템, 자료구조, 알고리즘 학습을위한 온라인 저지 시스템, 프로젝트형 프로그래밍 학습 시스템, 인텔리전트 코딩 튜터 시스템으로 구분하여 각각의 서비스들의 특징을 비교 분석 하고, 활용 방안을 제시한다.

최근 대규모 사용자를 대상으로 하는 응용 서비스에서 생체인증의 도입이 증가함에 따라, 생체인증을 수행하는 기반 시스템이 요구하는 연산 자원과 저장 능력이 높아지고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 이러한 요구사항에 대하여 시스템의 정량적 확대만을 고려하고 있어 많은 컴퓨팅 비용과 에너지 소모를 야기한다. 따라서 본 연구에서는 대규모 사용자를 대상으로 하는 인증 시스템에서 매칭작업에 대한 연산량 최소화와 에너지 사용면에서의 효율성을 위하여 클라우드 기반의 통합인증 시스템을 설계하고 이를 효율적으로 운용하는 방법을 제시한다. 연구의 결과는 인증 서비스의 운용비용 감소와 탄소배출 감소를 이루어 생체인증 관련 산업발전에 기여할 것으로 기대된다.

MIDS(Multifunctional Information Distribution System)은 Link16의 작전 운용성을 공중/지상/해상 플랫폼에 확장하기 위해 설계된 전술정보 통신 체계이다. MIDS LVT(Low Volume Terminal)는 제한된 공간, 전력, 공조 시스템 환경에서도 MIDS 운용이 가능하도록 설계가 된 장비로써 본 장비를 탑재한 플랫폼은 Link16 시스템 상에서 통합위치 결정(Intergrated position determination), 운항 및 식별(Navigation and identification), 음성 및 데이터 통신 기능을 수행할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 MIDS에 대한 간략한 소개 및 MIDS LVT 에뮬레이터와의 연동을 통한 시뮬레이션 환경 구축 사례에 대해 다루도록 하겠다.

본 논문은 현재 영역 별로 파편화된 여러 O2O(Online to Offline) 서비스들을 통합적으로 제공하기 위해 자연어를 통한 NUI(Natural User Interface)를 개발하여 사용자가 명시한 상품 정보의 항목을 자동으로 분류하고자 한다. 이를 위해 e-commerce 도메인 정보 학습에 적합한 나이브 베이즈 분류(Naive Bayes Classifier) 알고리즘을 사용한다. 학습에는 미국 e-commerce 사이트 Groupon의 상품 정보와 분류 체계를 사용하며, 학습 데이터의 특징을 분석하여 상품 정보에 특화된 학습 데이터 정제 및 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)를 통한 단어 별 가중치를 적용하여 알고리즘의 정확도를 향상시킨다.

최근 남녀노소를 불문하고 피부 관리에 대한 관심이 증가하면서, 피부 개선에 효과적인 화장품의 선택에 관심이 높아지고 있다. 하지만 다양한 화장품들을 대상으로 자동화된 고객 맞춤형 화장품 추천은 그 발전이 더디고, 이와 관련된 연구 또한 아직 미미한 실정이다. 또한, 다양한 특성을 가지는 고객 피부 데이터 셋의 확보가 어려운 상황에서, 소수의 데이터 표본만을 이용하여 화장품 추천이 진행되고 있어 추천의 정확도를 확보하지 못하고 있다. 본 논문은 스마트폰용 휴대용 카메라를 이용하여 고객의 피부 상태를 진단한 후, 고객의 피부 개선에 적합한 화장품을 자동으로 추천하는 기법을 제안한다. 먼저, 화장품 추천을 위해 사용자의 SNS 데이터와 피부 데이터를 수집 및 분석하여 추천 리스트를 생성한다. 이를 기반으로, 추천된 각 화장품의 스코어를 계산한다. 그 다음, 피부 개선 순위와 스코어 기반의 화장품 특성 순위 간의 상관계수를 이용하여 가장 높은 상관계수의 화장품을 우선 추천한다. 성능 평가를 위해 실제 화장품 회사에서 제시한 화장품 추천 리스트와 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 화장품 추천 리스트를 비교함으로써 효용성과 타당성을 입증하였다.

최근 위치 기반 서비스의 활용이 높아졌으며 특히 Wifi를 사용한 위치 측위 기술의 발달로 실내위치 인식 서비스가 증가했다. 따라서 본 논문에서는 실내 공간 활용 증대를 위하여 실내 공간에서의 위치 측정 데이터를 수집해 분석하는 시스템을 제안하였다. 위치 측정을 위해 Wifi기반 Fingerprinting 기술을 통해 라디오 맵을 구축하였으며 이를 통해 실제 교내 도서관의 위치 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 도서관 이용 빈도가 높은 시간과 장소를 기준으로 이루어졌으며 시간과 장소간의 상관관계를 확인하였다.

정보화 시대에 들어오며 수많은 정보들의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 어려워졌다. 그중 영화는 수없이 많은 정보를 누적해왔고 개인에 따라 선호하는 영화가 서로 다르기 때문에 각 개인에 맞는 영화를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 협업 필터링과 개인의 감정을 이용하고 AWS(Amazon Web Service)를 통한 클라우드 컴퓨팅 시스템을 사용하여 각 개인에 더 적합한 영화 추천 시스템을 제안 한다.

태양광 발전 방식은 기존 고갈 가능성이 있는 에내지를 대체하기 위해 많은 개발이 이루어져왔다. 태양광 발전 모듈의 인버터에는 발전량에 영향을 주는 다양한 속성들이 계측되어 저장된다. 본 연구에서는 이런 데이터에, 발전량에 영향을 주는 외부 요인인 기상 데이터를 추가하고, 랜덤 포레스트를 써서 과거 몇일까지의 데이터를 고려했을 때 가장 예측 성능이 높은지 실험을 통해 검증하였다. 2일 전부터 최대 365일 전까지의 데이터를 고려한 결과 5일 정도의 과거 데이터를 고려했을 때 예측 성능이 가장 높고, 고려하는 기간이 길어질수록 예측 성능이 떨어지는 경향을 보였다.

최근 태양광 발전사업의 투자 수요가 증가하고 있으며, 이에 따른 태양광 발전시스템 (PV시스템)의 신뢰성 및 발전 효율 향상 등을 확보할 수 있는 모니터링 시스템의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 데이터를 앙상블 기법으로 분석하여 알려진 자동 분류 기법과 앙상블 기법을 비교해보고, 이를 바탕으로 PV시스템 고장 예측의 정확도를 향상 시키고자 한다.

본 논문은 자율주행로봇의 평면 공간 주행과 평면 공간상의 Map 정보를 생성하는 것에 관한 것이다. 자율주행 로봇은 Raspberry Pi, Sonar Sensor, Gyro Sensor를 사용해 궤적 이동에 대한 정보를 수집한다. 자율주행로봇은 정확한 직진 주행 및 회전 이동을 위해 개선된 모터 제어 기법인 PID Controller를 사용한다. 정확한 Map 정보를 생성하기 위해서 System은 주행 중에 수집한 궤도의 정보를 2차원 배열과 LIFO 자료 구조에 기록하여 Map Information을 생성해 나간다.

최근 바쁜 일상 속에서 개인의 삶의 질과 활력을 높이기 위해 여가활동에 대한 관심이 증가하고 있고 그 중에서 독서는 꾸준한 사랑을 받고 있는 여가 활동이다. 그 중 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 하지만 소설은 개인의 취향에 영향을 많이 받는다는 특징이 있어 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 기존의 시스템으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하며 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.

최근 국내의 콘텐츠 생산률이 증가함에 따라, 많은 사람들이 즐길 수 있는 콘텐츠들이 많아 졌다. 하지만 사람들은 많아진 콘텐츠로 인해, 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공 되고 있다. 추천 시스템 중에서 웹툰을 추천해주는 알고리즘으로 협업필터링 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 협업필터링 방법에는 희박성과 확장성, 투명성의 문제점들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 협업 필터링 방법의 희박성 문제를 보완하고자 개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 웹툰 추천 시스템을 제안하고, 하둡 시스템에서 구현한다.

본 연구에서는 학술정보의 효율적 관리 및 서비스 체제를 수립하고 활용성을 강화하기 위해 논문 자동 수집 및 구축, 논문 투고 및 심사, 전자출판, XML 자동 구축에 이르기까지 전주기 기능 구현에 방안을 제시하고 이를 구현한 사례를 소개하고자 한다. 기존 Peer-Review 시스템은 데이터 수집 및 변환파트와 투고 및 심사, 전자출판 파트, XML 구축 파트 등으로 분리되거나 별도로 운영되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 기능을 통합적으로 구현하기 위해 KISTI의 Peer-Review 시스템인 ACOMS와 XML 기반 학술정보서비스 시스템(KpubS) 기능 및 프로세스를 통합한 구현 방안을 제시하고 이를 시스템으로 구현하였다. 그러나 아직까지 원문 PDF를 XML로 완전 자동 변환할 수 있는 기술은 없는 상태로써 반자동 변환 기능을 탑재하였다. 본 연구 내용은 다양한 수집 채널을 통해 입수된 학술정보 및 XML 자료에 대한 입력체계를 제공하고, XML 본문으로부터 메타데이터를 자동 식별 및 추출하여 학술정보 DB를 구축 저장하며, 구축된 DB 및 XML 기반의 전자출판 기능 제공과 함께 웹서비스 단계까지의 전주기 공정에 대한 프로세스 모델 및 시스템에 관한 것이다. 이에 데이터베이스 구축을 위한 시간 및 비용을 절감할 수 있을뿐만 아니라, 시맨틱 태깅 및 수식, 표, 그림 정보 제공 등 이용자에게 다양한 형태의 서비스를 제공할 수 있게 되었다.

축구 경기에서 패스는 경기력에 있어서 중요한 요소를 차지하고 있다. 특히, 공격지역에서 패스와 경기의 승리가 밀접한 관련이 있을 것이라고 예상된다. 이를 좀 더 객관적으로 분석하기 위해서 2014년 K리그 클래식 전 경기 268경기에 관해서 팀별 패스 관련 데이터를 이용하여 연관성을 분석해보았다. 전체 패스, 공격 1/3 지역 패스, PA지역 패스 횟 수와 슈팅 및 골의 횟 수를 상관 분석 및 다중 회귀분석을 통해 그 연관성을 분석해 본 결과 골 수와 패스 횟 수 사이의 큰 관계는 없는 것으로 나타났다.

소프트웨어 품질 향상을 위해 결함을 조기에 발견/수정하는 것은 중요하며, 대부분의 소프트웨어 기업과 관련 커뮤니티는 이를 위해 테스트 단계에 노력을 집중하고있다. 하지만 테스트 단계에서 결함을 검출하는 것은 시기적으로 늦은 편에 속한다. 소프트웨어 결함 수정 비용은 결함의 발견 시기가 늦어질수록 급격하게 증가하기 때문에 테스트 단계에서의 소프트웨어 품질 향상 활동은 비효율적이다. 본 논문에서는 테스트 이전의 단계에서 조기에 결함을 발견/수정할 수 있는 코드 검토 방법을 더 효율적으로 활용 할 수 있는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 컴파일 에러 데이터를 저장하고 이를 통계적으로 분석한 데이터를 활용해 코드 검토를 수행하는 것이다. 이 방법을 적용하면 더 효율적으로 소프트웨어 품질 향상을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대된다.

콘콜릭 테스팅(Concolic testing)은 프로그램 실행을 실제 구체적인 입력 값(Concrete Values)을 입력하며, 동시에 심볼릭 실행 (Syrnbolic execution)을 진행하는 테스팅 기법이다. 콘콜릭 테스팅은 모든 실행 가능 경로를 탐색하여, 테스트 케이스를 자동 생생한다. 그래서 높은 분기 커버리지를 나타내지만, 안전성을 목표로 하는 MC/DC 커버리지는 만족하지 못한다. 본 논문에서는 분기 커버리지와 MC/DC 커버리지를 만족하는 테스트 케이스를 자동생성하는 CREST 도구 개선을 제안한다.

컴퓨터 시스템은 악성 프로그램 또는 프로그램의 취약점을 통한 해커의 공격 등 위험에 항시 노출되어 있다. 따라서 이러한 컴퓨터 시스템에서 처리되는 보안적으로 중요한 데이터는 언제나 노출될 위험이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 보안적으로 중요한 데이터의 처리 과정을 다른 프로그램 부분과 분리하여 다른 프로그램 부분의 취약점을 통해 해당 데이터까지 위험에 노출되는 것을 막으려는 연구들이 있다. 이러한 연구들에서 필요한 것은 보안적으로 중요한 데이터가 프로그램 상에서 처리되는 시작점을 찾고, 해당 데이터가 처리되는 부분을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 그 중 첫 번째 문제를 자동적으로 풀기 위한 컴파일러 기반 분석 도구를 개발하였다.

전통적인 태스팅은 테스트케이스를 만드는데 많은 시간과 비용이 들기 때문에 시기적절한 출시를 해야 하는 휴대전화, TV와 같은 제품을 테스팅하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하려는 노력으로 관련 학계 및 산업체에서는 동적 심볼릭 수행을 이용한 커버리지가 높은 테스트케이스 자동생성 연구가 진행 중이다. 특히, Microsoft Research에서 만든 동적 심볼릭 수행도구인 PEX는 C#언어로 작성된 웹 또는 윈도우 프로그램의 테스트케이스를 자동 생성한다. 그러나 PEX의 사용자들로부터 테스트케이스가 부족하다는 피드백올 받았고, 그 결과로 경계 값 테스트케이스를 추가하는 연구를 진행하여 경계 값 테스트케이스를 추가하지 않았을 때 보다 더 많은 오류를 찾았다. 본 논문에서는 소프트웨어 오류가 있을 경우 엄청난 재산, 인명 피해가 발생하는 임베디드 소프트웨어 분야에서 자주 사용하는 언어인 C언어를 지원하는 동적 심볼릭 수행 도구 CREST를 수정하여 경계 값 테스트 케이스를 생생하는 연구를 진행한다.

기술의 발전에 따라 첨단무기체계인 군용항공기는 전투임무 수행시 내장형소프트웨어(Embedded Software)를 통해 기체내의 항공전자 장치, 항법장치, 조종장치 등의 물리적 기계적 움직임을 제어하고 있으며, 내장형 소프트웨어의 비율은 점점 증가하고 있다. 기체의 물리적 기계적 움직임이 내장형 소프트웨어에 의해 제어 되기 때문에 군용항공기의 전투능력 보존과 국방 목적의 수행을 위해선 먼저 내장형 소프트웨어 고유의 특성을 만족하고, 나아가 소프트웨어 안전성, 신뢰성, 보안성을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 설계 단계에서 스케줄성에 대해 정형검증 하여, 내장형 소프트웨어의 실시간성, 결정성, 생존성을 보증하고, 이러한 과정을 통해 전체적인 소프트웨어 안전성, 신뢰성, 보안성을 향상시키는 방안을 연구하며, 추가로 2011년 발표된 항공 소프트웨어 표준인 DO-178C에서 요구하는 정형검증을 적용한 국내 감항인증 표준 제정의 확대방안을 연구한다.

도로명주소는 2014년부터 본격 사용 중에 있으며 점차 활용이 증가하고 있다. 도로명은 행정구역과 함께 사용되며 거점을 표현하는 기준점으로서 도로명의 간결성은 우편/물류 등의 다양한 분야에서 주소정보를 입력하는 업무에서 중요한 요소이다. 본 논문에서는 도로명주소 체계에서 정의된 도로명 부여 규칙을 토대로 실제 사용 중인 도로명에 대해 살펴보고 도로명 주소 입력 간편화 등의 관점에서의 개선 방향을 제시한다.

제한된 환경에서 로봇이 동적 장애물들에 대해 능동적으로 대처하며 목표한 지점까지 도달하기 위한 알고리즘을 제안한다. 로봇은 행동기반 시스템으로 만들어져 주변 장애물들을 자율적으로 회피한다. ex-agent는 공중에서 주변 환경들을 modeling 한 뒤 cell-map을 만들어 $A^*$알고리즘을 통해 이동 경로를 설정한다. 이동 경로와 로봇의 진행방향을 비교하여 회전 방향을 조언해준다. 로봇은 ex-agent 로부터 받은 조언과 센서값들을 조율하여 장애물들을 능동적으로 회피하며 목표 위치를 찾아갈 수 있다. 실험은 시뮬레이터를 통해 이루어졌으며 장애물들에 대해 원반한 회피율을 보였다.

본 논문에서는 ERP 시스템의 사용자 정보와 입력 정보를 스마트 폰을 통해 E-paper 디스플레이에 출력하는 디지털 도어사인 시스템을 제안하고, 프로토타입 구현 결과를 보인다. 제안한 시스템은 도어사인 표준양식 이미지의 특정 좌표에 ERP로부터 추출한 사용자 정보를 병합한 중간게시물을 생성하고, 스마트 폰을 통해 입력한 정보를 중간게시물에 추가하여 최종게시물을 생성한다. 생성된 최종게시물 이미지는 BLE 통신 방식으로 E-paper 기반의 디지털 도어사인으로 송신되어 출력된다. 제안한 시스템은 ERP 시스템과 연동되어 연구실, 사무실 등의 점유자의 기본 정보가 자동으로 입력되기 때문에, 사용자는 공지사항 등의 간단한 내용만을 입력하여 도어사인을 갱신할 수 있다. 제안한 시스템의 프로토타입은 전기영동방식의 4.3인치 E-paper 디스플레이를 이용하여 구현하였다.

데이터들의 가치가 높아지고 대용량 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스의 필요로 인해, 서로 다른 특징들을 가지는 다양한 유형의 대용량 데이터베이스가 많은 응용 분야에 적용되어 왔다. 그로 인해 다양한 종류의 데이터베이스에 대한 접근이 보다 쉬워짐으로 인해 이기종 데이터베이스간의 데이터 통기화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이기종 데이터베이스간의 데이터 통기화의 성능 향상을 위한 기법을 제안하였고 데이터 통기화 속도, 다중처리, 그리고 정합성에서 기존의 기법보다 개선되었음을 보여 준다.

차량 내 전기전자제어시스템의 안전성 확보를 위해 2011년 ISO 26262 기능안전 표준이 제정되었다. 조직 내에서는 이 표준을 적용하여 프로세스 구축 및 평가체계를 수립하고 있다. 하지만 ISO 26262 분야에서는 측정지표 기반의 정량적 평가체계 수립 연구 및 사례가 부족하다. 본 연구에서는 PSM 기반의 ISO 26262 기능안전 측정지표 수립방안과 컨셉-시스템-소프트웨어 개발 단계에 적용한 사례를 제시한다. 본 연구를 적용하는 조직에서는 기능안전 활동에 대한 객관적인 평가기준 수립 가이드를 제공받을 수 있을 것으로 기대한다.

화재와 지진 등 재난 발생 시 인원이 많이 밀집되어 있는 건물 내에서는 혼란스러운 상황이 발생하는 것이 일반적이고 각 건물 내 사람들이 통솔하기도 어렵다. 이러한 문제를 해소하기 위해 본 논문에서는 상황에 따른 장치 간 전송하는 데이터를 나누어 데이터 전송에 효율성을 높이며 데이터베이스를 제안하여 데이터 간 관련성과 관리에 효율성을 높이고 사용자에게 직접 건물 내 상황을 알리고 안정적으로 대피를 할 수 있도록 도움을 주는 기술과 그에 필요한 Protocol을 제안한다.

소프트웨어의 재사용은 소프트웨어 개발의 품질과 생산성을 높이고 개발 비용을 절감할 수 있다. 소프트웨어 재사용을 위해서 가장 중요한 것은 소스 코드에서 재사용성이 높은 모듈을 추출하기 위해 모듈화에 적합한 소스 코드를 식별해야 한다. 이를 위해서 우리는 코드 가시화를 적용한다. 정량적 지표인 응집도 지표와 추출하여 코드의 복잡도와 재사용성을 판단한다. 본 논문에서는 객체 지향 패러다임에서 응집도를 재정의 하여 제안하고 모듈 단위를 메소드로 정의하여 모듈의 응집도를 추출한다. 이를 통해 모듈화가 가능한 코드의 재사용과 복잡한 코드의 리팩토링이 가능하도록 한다.

국방 소프트웨어는 다양한 플랫폼(OS, H/W)에서 개발된다. 대부분의 국방소프트웨어는 플랫폼 종속적으로 개발되기 때문에 서로 다른 플랫폼 간 개발된 모듈의 재사용성이 떨어진다. 본 논문은 멀티 플랫폼 환경에서 재사용 가능한 모듈을 개발할 수 있는 개발 환경 구축과 구축된 개발 환경에서 멀티 플랫폼 모듈 개발 및 시험에 대한 내용을 설명한다.

기업 사용자의 PC를 노리는 알려지지 않은 지능형 위협으로 전사적 IT자원 보안 문제가 대두하고 있다. 지정된 프로그램만 동작하게 하는 화이트리스트 보안 기술로 알려지지 않은 지능형 위협에 대응이 가능하다. 따라서 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제가 필요하다. 본 논문에서는 WhiteList 기반의 실시간 프로세스 분석을 통해 기업 사용자 PC 내에 허가되지 않은 프로그램을 관제할 수 있는 방법을 제시 하였고, 화이트리스트 기반 전사적 IT자원 보안 관제 시스템을 구현하였다.

다양한 유도무기체계의 개발로 이를 시험하거나 훈련하기 위한 발사체계모의 소프트웨어가 반복되어 개발되고 있다. 이러한 소프트웨어는 개발비는 적으나 높은 신뢰성을 요구한다. 따라서 소프트웨어의 품질 향상과 개발 및 유지보수 비용 절감을 위해서는 소프트웨어 재사용이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 접근을 통해 발사체계모의 소프트웨어 개발지원을 위한 프레임워크의 개발방안에 대해 제안한다. 여러 체계마다 공통으로 사용될 수 있는 기능을 추출하고 이들의 집합을 프레임워크로 정의한다. 본 프레임워크를 발사체계 시뮬레이터 개발에 이용 시 개발 및 유지보수 비용절감 및 소프트웨어 품질 향상을 기대할 수 있다.

기존의 소프트웨어 개발자는 객체지향 내에서 나쁜 코드 습관으로 코드 자체의 결합도와 응집도를 고려하지 못 한다. 또한 SW 비가시성으로 인해, SW 내 복잡도 및 품질관리 등이 어렵다. 본 논문에서는 SW 복잡도 및 재사용 향상을 위해, 기존 절차식 모듈 관점 보다는 객체지향 메카니즘으로 응집도의 개념과 이를 통한 내부 코드 응집도 비교 및 가시화 구현하였다. 이는 내부 객체 코드의 응집도를 통해, 객체 내부 및 객체간의 복잡도 인식으로 재사용성과 코드 문제점 확보에 활용하고자 한다.

최근 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여주는 증강현실 기술들이 개발되고 있으며, 특히 애플리케이션에 따른 증강현실기반의 소프트웨어 들이 많이 개발되어 지고 있다. 하지만 대부분의 증강현실 기반의 애플리케이션은 GPS를 사용하여 사용자에게 서비스를 제공하는데, GPS값이 정확하지 않아 위치에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 GPS 기능과 지자기, 자이로, 가속도 센서를 통한 방향감지 인식을 포함하여 증강현실 기반의 애플리케이션을 개발하여 위치에 대한 신뢰도를 증가하고자 한다. 특히, 캠퍼스 가이드 서비스 애플리케이션을 개발하여 기존의 다른 애플리케이션의 문제점을 개선하고자 한다.

본 논문에서는 스마트 폰 어플리케이션과 전자종이를 활용하여 현재 사용하고 있는 게시판을 효율적으로 관리 할 수 있는 시스템을 제안하고, 이 시스템에 대한 설계 및 구현 결과를 보인다. 제안한 시스템에서는 전자 게시판을 효율적으로 관리하기 위해 게시물의 게시기간 및 게시 영역의 지정, 게시자의 권한 등을 이용하여 우선순위를 지정하여 동적으로 게시물을 게시한다. 또한, 스마트 폰을 통해, 관리자는 전자게시판을 관리하고, 일반 사용자는 게시물을 등록하여 게시할 수 있다. 제안한 시스템은 기존 게시판이 가지고 있던 수동적인 게시물 관리를 개선하여 게시물의 우선순위와 게시 공간을 고려한 게시정책에 따라 자동으로 관리함으로써 효율적인 관리가 가능하다.

최근 소프트웨어 시장의 규모와 위상은 급속도로 성장하고 있다. 하지만 커지는 산업에 비해서 소프트웨어의 품질에 대한 인식은 아직 미흡하다. 국내 중소기업의 경우 인력, 비용 등의 여러 측면에서 어려움이 존재한다. 구현 중심의 개발이 이루어지면서 소프트웨어의 품질보다 빠른 개발에 초점을 두어 저 품질의 소프트웨어를 양산하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 가시화를 통해 나쁜 코딩 습관을 개선하여 소프트웨어의 품질향상을 도모한다. 가시화를 통해 소스 코드에서 개선되어야 할 부분을 찾아내 소프트웨어의 품질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

스마트 디바이스의 발전과 IoT 시대에 들어서면서 다양하고 유용한 데이터가 끊임없이 쏟아져 나오고 있다. 이러한 데이터들을 기반으로 개인화된 추천 시스템의 중요성은 높아지고 있다. 추천 시스템에서 가장 성공적인 협업적 필터링 기법은 고객에 대한 일정 수준 이상의 데이터가 존재해야 한다. 즉, 충분한 데이터가 존재하지 않는다면 정확하지 않은 추천 결과를 출력하는 희박성의 문제가 생긴다. 본 연구에서는 개개인을 구분 지을 수 있는 개인화 요인에 가중치를 두어 기존의 협업적 필터링 기법이 가지는 희박성 문제를 해결하고자 한다.

본 논문에서는 아두이노와 FSR 센서를 이용하여 실시간으로 사용자의 앉은 힘의 정도를 측정하여 대략적인 자세를 파악하고 센서의 정보를 이용하여 기간별 자세 상태를 점검할 수 있도록 프로그램을 구현하였다. FSR 센서를 통하여 앉아 있는 사용자의 압력 값을 입력받아 실시간으로 출력해주고, 정보들을 웹 서버의 데이터베이스에 저장한다. 데이터베이스의 값들을 이용하여 기간별로 자신의 자세 상태를 차트로 보여주어 한눈에 알 수 있도록 구현하였다.

본 논문에서는 SDR SW 플랫폼을 기반으로 활용 분야에 적용될 수 있는 4종 S/W를 제안한다. SDR SW 플랫폼은 openAPI로 제공되어 확장성과 활용성 및 유연성 측면에 장점이 있다. 웹 서비스를 기반으로 구현한 4종 SW는 교육용, 경계용, 감시용, 교통용으로 각 S/W의 목적성에 따라 사용하는 파형과 밴드를 설정하여 운용하도록 구성하였고, 운용시에 발생한 데이터를 그래프, 도표 등의 시각적으로 사용자에게 정보를 제공한다. 교육용 S/W는 다중대역, 다중파형 설정 및 다양한 정보 제공, 경계용 S/W는 실외 특정 구역 감시, 감시용 S/W는 실내 침입자 탐지, 교통용 S/W는 실시간 차량 현황과 과속 탐지 등 각 S/W에 따라 특정 활용 목적에 기능을 구생하여 구현하였다.

2007년 애플의 아이폰을 필두로 스마트 폰이라는 새로운 시장을 창조해 내었고 휴대 기기의 급격한 발전은 IOT, SNS와 같은 다양한 응용분야의 연구 및 개발을 촉진 시켰고 이는 스마트라는 단어로 시대를 축약 할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들의 행동 근간이 되는 일정(Schedule) 관리에 패턴 분석 방식을 응용하여 발전된 일정 관리 프로그램을 구현하였다.

자동차산업은 매년 발전하고 있다. 자동차용 소프트웨어의 중요성이 커지고 있기 때문에 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가는 이루어 져야한다. 자동차용 소프트웨어의 오류가 있을 경우 대형 사고로 이어질 수 있기 때문에 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자동차용 소프트웨어의 신뢰성 평가를 위한 다양한 평가 방안들에 대한 분석을 수행하였다.

최근 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기술이 다양한 분야에서 적용되어 활용되고 있으며, 특히 국방 분야에서의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 무기체계 획득 절차 전반에 활용되는 시뮬레이션 시스템을 신속하고 편리하게 개발하기 위해서는 모델링에서 디버깅에 이르는 통합된 환경이 제공되어야 한다. 본 연구에서는 GUI 기반의 DEVS 모델링 도구인 QUEST를 이용해 실제 무기체계와 연동되는 시뮬레이션 시스템의 개발 사례를 소개한다.

현대 사회에서 교육, 군대, 산업은 언제나 사람들에게 관심이 높은 분야이다. 본 논문에서는 이 세 가지 분야에서 유용하게 사용될 수 있으며 잠재력과 가능성 또한 무한한 솔루션을 제안한다. 본 논문이 제안하는 프로그램은 카메라가 보는 지형을 3D 지형으로 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 시스템 개발에 목적을 두고 있다. 사용자가 모래를 이용해 원하는 지형을 구축하고, 개발된 소프트웨어를 이용하여 가상 3D 지형을 확인할 수 있는 프로그램을 연구한다.

최근 임베디드 소프트웨어의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위하여 코딩룰인 MISRA-C를 자동차 뿐만 아니라 군사, 의료 분야등 광범위한 분야에서 이용하고 있다. 하지만 MISRA-C가 자동차 시스템분야의 MISRA 가이드를 이용하여 개발되었기 때문에 타 분야의 분야별 특성을 모두 고려하지 못한다는 문제점이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 향후 의료기기 분야의 특성을 고려한 코딩룰을 제시하기에 앞서, 의료기기 소프트웨어에서의 코딩룰 필요성을 제시한다. 이를 위해 개발 단계의 의료기기 소스코드에 MISRA-C를 적용하여 정적 분석을 해보고, 적용 유무 따른 실행시간 오류 결과를 분석한다. 분석 결과, 코딩룰을 이용하면 실질적으로 실행시간 오류 발생을 막을 수 있고, 적용 과정에서 기타 다른 실행시간 오류들 또한 해결됨을 확인하였다. 위 결과로 본 논문에서는 의료 분야의 특성을 고려한 특화 코딩룰의 필요성을 제시한다.

최근 스마트기기 사용량이 증가함에 따라 NFC나 Bluetooth 등 다양한 근거리 통신 서비스가 제공되고있다. 그러나 이들 통신방식은 별도의 통신 모듈을 필요로 하는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 비가청주파수 대역을 이용한 통신이 연구되고 있다. 비가청주파수 대역은 18kHz~22kHz 사이의 사람에게 들리지 않는 주파수 대역으로 마이크와 스피커만 있으면 비가청주파수 통신이 가능하다. 기존 연구는 특정 사용자를 식별하여 데이터를 보안상 안전하게 전송하는 방식이 없다. 본 논문에서는 통신에 사용되는 두 기기가 본 논문에서 제안한 공유키를 활용하여 3단계의 과정을 거쳐 사용자를 식별하는 방법을 제안한다. 또한 식별 과정에서 만들어진 값은 메시지를 암호화하는데 사용되어 보안을 강화한다. 이 식별 방법은 비가청주파수 통신을 IoT 등 다양한 분야에 활용하는데 사용할 수 있다.

최근 전 세계적으로 비만의 문제점이 드러남에 따라 국가적 차원에서 비만인구를 줄이기 위한 노력을 하고 있다. 비만 해소에 가장 효율적인 운동으로 평가받고 있는 걷기운동을 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 도와주는 만보기는 다양한 형태의 기기 또는 어플리케이션으로 큰 인기를 얻고 있다. 이에 본 논문에서는 보다 정확한 만보기를 제작하기 위해 센서 및 체형, 신발의 종류에 따라 어떠한 특성을 가지는지 분석하고 효과적인 만보기 어플리케이션 구축 방법을 제안한다.

We present real-time pedestrian detection that exploit accuracy of Faster R-CNN network. Faster R-CNN has shown to success at PASCAL VOC multi-object detection tasks, and their ability to operate on raw pixel input without the need to design special features is very engaging. Therefore, in this work we apply and adjust Faster R-CNN to single object detection, which is pedestrian detection. The drawback of Faster R-CNN is its failure when object size is small. Previously, small sized object problem was solved by Scale-aware Network. We incorporate Scale-aware Network to Faster R-CNN. This made our method Scale-aware Faster R-CNN (DF R-CNN) that is both fast and very accurate. We separated Faster R-CNN networks into two sub-network, that is one for large-size objects and another one for small-size objects. The resulting approach achieves a 28.3% average miss rate on the Caltech Pedestrian detection benchmark, which is competitive with the other best reported results.

Detecting of the object in image processing is substantial but it depends on the object itself and the environment. An object can be detected either by its shape or color. Color is an essential for pattern recognition and computer vision. It is an attractive feature because of its simplicity and its robustness to scale changes and to detect the positions of the object. Generally, color of an object depends on its characteristics of the perceiving eye and brain. Physically, objects can be said to have color because of the light leaving their surfaces. Here, we conducted experiment in the aquarium fish tank. Different color of fish robots are mimic the natural swim of fish. Unfortunately, in the underwater medium, the colors are modified by attenuation and difficult to identify the color for moving objects. We consider the fish motion as a moving object and coordinates are found at every instinct of the aquarium to detect the position of the fish robot using OpenCV color detection. In this paper, we proposed to identify the position of the fish robot by their color and use the position data to control the fish robot gathering in one point in the fish tank through serial communication using RF module. It was verified by the performance test of detecting the position of the fish robot.

동영상이나 게임에서 2차원적인 시야를 제공해주는 물건(컴퓨터,TV,스크린 등)이나 입체감을 주기위한 3D기술을 사용하여 보는 것에 만족하던 시대가 가고 VR(Virtual Reality)이 등장함으로 인해서 사람들이 점점 가상현실에 대한 환상을 가지고 있다. 본 연구에서는 많은 관심을 받는 VR과 동영상 Converter기술을 합쳐 공포 게임을 만들어 보며, 일반적인 공포 영상이 VR과 접목되면서 가져올 감정변화가 사람들의 관심을 끌 수 있음을 보이고자 한다.

AOI 검사기는 SMT 공정 상에서 PCB (printed Circuit Board) 상의 부품들을 카메라로 촬영하고 촬영된 영상을 2D 혹은 3D 형태의 이미지로 재구성하고 분석하여 이상 여무를 판단하는 장비다. 검사를 하고자 하는 PCB의 크기가 카메라가 촬영할 수 있는 영역 보다 큰 경우가 대부분이기 때문에 PCB 상에 마운트 되어 있는 부품들을 모두 촬영하기 위해서는 여러 차례 나누어 촬영해야 할 필요가 있으며 이 때문에 PCB 상에 촬영해야 하는 부품들을 가능한 FOV에 많이 포함될 수 있도록 여러 FOV 영역으로 나누고 이렇게 나누어진 FOV 영역들을 최적의 경로로 이동하며 촬영할 수 있도록 하기 위한 알고리즘이 필요하다. 기존 논문들은 대부분 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘에 대해 다루어 왔다. 일반적으로 생산이 진행되는 시점에서는 검사해야 할 PCB에 대한 정보 (PCB의 크기, 부품의 위치, 크기, 종류 등)는 이미 정해져 있기 때문에 경로 계획 최적화 수행은 PCB 정보에 변동이 없다면 한차례만 하면 된다. 하지만 검사를 할 수 있도록 Teaching 하는 단계에서는 PCB 정보가 지속적으로 변경될 수 있으며 이에 따라 최적화를 여러 차례 수행해야 할 필요성이 있다. 최적화를 위한 처리 시간은 부품의 개수, PCB 상에서의 분포정도등에 따라 증가하기 때문에 PCB 정보가 변경될 때 마다 최적화를 수행하게 되면 비효율적으로 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 연구하고 해결책을 제시하였다.

분산된 테이터에 대한 질의 처리에서는 중간 데이터를 전송하는 단계에서 많은 디스크 I/O 및 네트워크 트래픽을 야기할 수 있다. 따라서, 질의에 필요하지 않은 데이터를 미리 필터링하면 불필요한 I/O 및 네트워크 전송을 줄일 수 있어 질의 처리 성능을 높일 수 있다. 이 논문에서는 질의 컬럼셋과 수평 파티션 방법을 통합하여 질의 처리에 불필요한 데이터를 초기 단계에 미리 필터링하여 질의 처리 성능을 높이는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 링크드 데이터를 위한 대용량 RDF 저장 및 검색 시스템을 제안한다. 현재 링크드 데이터에 대한 핵심 이슈는 링크드 데이터의 효율적인 저장과 검색, 그리고 활용 애플리케이션 개발이다. 제안 시스템은 저장 관리자, 인덱스 구조, 그리고 질의 처리기로 구성되어 있다. 저장 관리자는 대용량 RDF 데이터를 처리하기 위해 그래프 데이터베이스에 데이터를 분산 저장하며, 인덱스 구조는 다차원 히스토그램, 보조 인덱싱, 그리고 그래프 인덱싱 기법이 구현된다. 질의 처리기는 SPARQL 또는 NoSQL 질의를 사용하여 질의 최적화 및 랭킹기법이 적용된 RDF 트리플 검색을 수행한다.

machine learning 기법 중 하나인 logistic regression을 이용하여 benign sample과 breast cancer sample을 구분할 수 있는데, 이 연구를 통해 classification의 정확도를 높이고 false positive와 false negative의 비율을 줄이려고 했다. 그래서 logistic regression의 parameter 값을 바탕으로 regression function에 영향을 많이 주는 feature 들을 선택하고, 영향력 있는 feature 들을 더한 새로운 feature를 추가했다. 그 결과 정확도와 F-score가 증가했으며, false positive, false negative의 비율이 감소했다.

현대인들이 가장 많이 사용하는 대중교통은 버스이다. 이에 DB를 통해 많은 이용횟수를 보이는 출, 퇴근시간대에 급행버스를 배치하여 보다 편리한 생활을 위해 다음과 같은 프로젝트를 진행하게 되었다. 서울시를 중심으로 이용객의 시간별, 일별, 월별 승하차 인원을 조사하고 지역인구와 승하차 인원의 연관관계를 탐색하였다.

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 ClusterTextRank 기법을 제안한다. 제안 기법은 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 문서들을 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최소신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 13% 가량 개선됨을 보인다.

KISTI에서 개발한 계산과학공학 온라인 시뮬레이션 플랫폼 (EDISON)은 국내외 많은 관련 분야 학생 및 연구자에게 웹에서 손쉽게 고성능 컴퓨팅 기반 시뮬레이션을 실행할 수 있도록 지원해 오고 있다. 이러한 성공에도 불구하고, 플랫폼 사용자들에 의해 제기된 한 가지 문제점은 플랫폼에서 시뮬레이션을 수행할 때 만약 동일한 입력 파라미터가 주어진다면 중복적으로 작업을 수행하고 있다는 점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 우리는 EDISON 플랫폼과 연동할 수 있는 시뮬레이션 이력 재활용 관리자인, SUPERMAN (SimUlation ProvEnance Recycling MANager) 시스템을 설계 및 개발 중에 있다. 본 논문은 SUPERMAN의 주요 설계 원리를 기술하고 이를 바탕으로 설계된 아키텍쳐를 제안한다.

사람이 수많은 지원자의 이력서들을 모두 꼼꼼히 읽는 데에는 엄청난 시간과 노동이 필요하다. 만약 컴퓨터가 이력서를 알맞은 직군으로 분류해 줄 수 있다면 이러한 어려움을 해소할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 알맞은 직군으로 분류하기 위한 이력서를 학습할 때에 feature를 어떤 방법으로 선택할 수 있는지 그리고 feature의 개수는 몇 개가 적절한지에 대해 알아본다.

본 논문은 사무용 건물의 효율적인 에너지 관리를 위하여 실제 사무용 건물의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 RLS 알고리즘을 활용한 사용량 예측 모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 예측치와 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하고, MA알고리즘을 사용한 예측값과의 비교를 통해 제안하는 변형된 RLS 알고리즘을 이용한 에너지 사용량 예측 방법론의 타당성과 우수성을 검증하였다.

최근 빅데이터 분석을 위해 아파치 하둡(Apache Hadoop) 기반 에코시스템(Ecosystern)이 다양하게 활용되고 있다. 본 논문에서는 수집된 로그 데이터를 가공하여 데이터베이스에 로드하는 과정을 효율적으로 처리하기 위한 성능 평가를 수행한다. 이를 기반으로 텍스트 파일의 로그 데이터를 자바 코드로 개발된 프로그램에서 JDBC를 이용하여 오라클(Oracle) 데이터베이스에 삽입(Insert)하는 과정의 성능을 개선하기 위한 방안을 제안한다. 대용량 로그 파일의 효율적인 처리를 위해 하둡 에코시스템을 이용하여 처리 속도를 개선하고, 최근 인메모리(In-Mernory) 처리 방식으로 빠른 처리 속도로 인해 각광받고 있는 아파치 스파크(Apache Spark)를 이용한 처리와의 성능 평가를 수행한다. 이 연구를 통해 최적의 로그데이터 처리 시스템의 구축 방안을 제안한다.

컴퓨터공학 분야의 논문 정보를 다루고 있는 대표적인 사이트인 DBLP의 연구 동향을 알아보기 위해 본 논문에서는 약 300만개 이상의 논문 서지정보 가져와 분석했다. IT용어 사전을 만들고 각 논문의 제목과 초록에 포함된 주제어를 추출해 분석을 위한 고차원의 행렬을 만들고, k-평균 군집화 기법을 활용하여 1960년도부터 2010년도까지 총 60여 년간의 연대별 주제어 출현 패턴을 분석함으로써 흥미로운 결과를 도출해 냈다.

생활수준의 향상 및 소비자들의 건강에 대한 관심의 증가로 인해 자신의 건강에 대해서 스스로 결정하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. IT와 의료기술의 발달은 이를 가능하게 하였으며 각종 의료정보를 기반으로 하는 질병진단에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 국민건강정보 기반 진료과목 예측에 대한 연구를 진행하여 소비자 스스로 진료과목을 선택하는데 도움을 주고자 한다.

기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.

본 논문에서는 데이터 스트림 대상의 필터링 문제를 다룬다. 데이터 스트림은 지속적으로 생성되며, 크기 또한 거대해서 이를 실시간 처리하기 위해서는 분석에 불필요한 데이터를 충분히 필터링해야 한다. 하지만, 기존 필터링 알고리즘은 하나의 데이터 형식에만 사용이 가능하여 다양하고 복잡한 스트림 환경에서는 사용하기가 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이 같은 문제를 해결하기 위해 스트림 형식에 따라 필터링 알고리즘을 다양하게 선택할 수 있는 필터링 시스템을 제안한다. 그리고 실시간 필터링을 위해 대표적인 오픈소스 DSMS(data stream management system)인 에스퍼 기반으로 구현한다. 또한 웹 기반 클라이언트-서버 모델로 확장 구현하여 사용자가 언제 어디에서든 필터링 시스템을 사용할 수 있게 한다. 제안하는 에스퍼 기반 실시간 필터링 시스템은 데이터 스트림으로 실시간 데이터 스트림과 벌크 데이터 스트림을 지원한다. 그리고 필터링 알고리즘으로 질의 필터링, 블룸 필터링, 베이지안 필터링을 제공한다. 제안하는 필터링 시스템 구현 결과, 데이터 스트림 특성에 적합한 필터링 알고리즘을 선택적으로 제공함으로써, 사용자가 보다 정확하고 효율적으로 의미있는 데이터를 추출 가능하게 하였다.

영화 흥행 실패의 리스크를 줄이기 위해 객관적인 흥행 예측 지표가 요구된다. 본 논문에서는 영화 스크립트의 텍스트를 분석하여 흥행성과를 예측하는 기법을 제안한다. 객관적인 흥행 예측 지표는 누적 관객 수와 누적 매출액으로 설정하였다. 실험은 2010년 1월 1일부터 2016년 8월까지 개봉한 영화중에서 누적 관객 수와 누적 매출액을 기준으로 상위 50위까지의 영화 스크립트를 분석하여 진행했다. 실험을 통해 영화 제작에 앞서 스크립트 분석만을 활용한 영화 흥행성과 예측이 가능함을 보였다.

로그 테이터 속에서 시간차를 두고 발생하는 트랜잭션 혹은 이벤트를 감지하는 일은 유통, 마케팅, 금융 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 데이터베이스 분야에서 반복되는 패턴을 감지하는 알고리즘은 종종 소개되었지만, 데이터의 특성과 트랜잭션 간의 시간 간격을 고려한 연관 규칙 탐색 알고리즘 연구는 빈약했다. 본 논문에서는 정해진 구간에서 반복되는 패턴을 찾거나 주어진 아이템에 대한 주기를 찾는 등의 기존연구와 달리 전체 데이터베이스를 스캔하여 찾을 수 있는 연관 규칙과 그 연관 규칙이 반복되는 시간 간격을 함께 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘의 처리시간에 대한 실험을 통해 성능을 확인한다.

첨단 과학 장비를 이용한 시뮬레이션의 결과로 데이터의 정확도 및 정밀도가 향상되어 대용량의 이차원 배열 데이터가 생성되고 있다. 대용량의 이차원 배열 데이터에서 유사 구역 (similar region)을 찾아내는 것은 매우 의미 있는 일이다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 이차원 배열데이터에서 유사 구역을 찾는 단순 방법(naïve method)과 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 단순 방법과 제안 알고리즘의 시간 복잡도(time complexity)를 분석하고 실험을 통해 제안 방법이 단순 방법보다 더 빠르게 처리함을 보인다.

최근 스마트기기가 발전함에 따라 종이책이 아닌 다양한 전자책뷰어가 등장하고 있다. 애플의 아이패드(iPad), 아마존의 킨들(kindle)과 같은 태블릿, 전자책 또는 스마트폰이 대표적인 예이며 스마트기기의 사용자 증가로 전용 단말기가 아닌 스마트폰 중심의 전자책 시장도 크게 성장하고 있다. 하지만 시니어 또는 스마트기기 사용을 어려워하는 사용자들이 전자책을 사용하는데 어려움을 느끼기 때문에, 전자책은 종이책에 비해 여전히 낮은 이용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 얼굴 표정에 따라서 전자책 설정을 자동으로 변경해 주는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 표정감지를 위하여 OpenCV 라이브러리를 이용하여 얼굴을 검출하고, Haar-Like 피처 기법으로 사용자의 눈 모양을 검출한다. 눈이 감겨있는 경우와 찌푸린 경우를 감지하여 이에 맞게 글자크기와 화면을 자동으로 설정해 준다.

본 논문은 뇌파 기반 감정 분류 기술의 상용화를 위한 낮은 성능을 보완하기 위하여 Regularized Common Spatial Pattern 필터링을 통한 전처리 방식을 제안하고 있다. RCSP 필터는 뇌파 기반 행동 인식 시스템에서 높은 성능 향상을 보이는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 장기적이고 복합적인 뇌파의 감성 인지 연구에도 RCSP 필터의 적용 방법을 설명하고, 제안하는 알고리즘이 뇌파를 통한 감정 인식에 성능 향상을 보여준다는 것을 설명하고 있다.

현재 모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때 친구들의 직접적인 추천이나 SNS에서의 추천을 이용하여 선택한다. 이러한 이유는 기존의 추천 시스템에서 제공하는 정보가 적합하지 않기 때문이다. 이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하였다.

Many firms are efficiently applying smart business technology and smart business model to their management activities in order to raise their business results in a smart business environment. Firm's smart business capability is very crucial for the efficient execution of its management activities and to improve the performance of business tasks in a global business environment. An evaluation framework is necessary for effectively evaluating a firm's smart business capability to manage and improve its smart business capability in a total smart business perspective. We generated the first 21-item based on previous literature. This research found an 11-item framework that can efficiently evaluate an enterprise smart business capability by verifying based on previous studies. This framework can be used for effectively evaluating a firm's smart business capability in a comprehensive perspective.

QR 코드를 이용한 접촉 매체를 이용해 본 경험자 중 대부분은 스마트폰을 사용한 것으로 나타났으며, 해당 접촉 매체 중 가장 높은 이용 비율을 나타낸 매체는 홍보용 전단지나 브로슈어 등 이다. 이와 같이 스마트폰의 보급에 따른 QR 코드의 이용 범위가 마케팅 분야에 집중되면서 효율적인 이용 방법에 대한 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 QR 코드에 저장된 음식에 대한 상세 정보를 활용한 모바일 웹 기반의 음식 추천을 위한 개인화 서비스 시스템을 제안한다.

본 연구에서는 군집 로봇 체계에서 next-best-view(NBV)의 결정과 경로 계획(path planning)을 동시에 수행하는 효율적인 3차원 탐사 알고리즘을 제안한다. NBV 결정 및 경로 계획을 동시에 수행하는 단일 로봇 탐사 알고리즘에는 최근에 제안된 RH-NBVP[1]가 있다. 우리는 각 로봇에게 효율적으로 탐사 영역을 분배하는 Voronoi-biased multi-RRTs(VB-MRRTs)를 제시하며, 이를 통해 군집 로봇 체계에 RH-NBVP를 적용한다. 제시한 VB-MRRTs가 공간을 얼마나 점유하는지 분석하였으며, 3차원 시뮬레이션 상의 군집 로봇 체계에서 VB-MRRTs가 적용된 RH-NBVP의 탐사율 향상을 확인하였다.

매년 많은 실종자가 발생하며 이를 인력으로 해결하는 것은 제한적이다. 본 논문은 드론을 통해 인간이 수색할 수 있는 것보다 넓은 지역의 이미지를 촬영하고, 이 이미지에서 딥 러닝 기술을 기반으로 학습시킨 모델을 통해 실종자의 특징을 인식해 그의 위치를 찾아내는 프로그램에 대해 다룬다. 드론과 인공지능을 접목한 본 프로그램을 통해 실종자들의 높은 복귀율을 기대하게 한다.

단백질과 RNA의 상호작용 데이터가 대량으로 늘어남에 따라, 단백질과 RNA의 결합부위를 예측하는 계산학적인 방법들이 많이 개발되고 있다. 하지만, 많은 계산학적인 방법들은 단백질에서 단백질과 RNA 결합부위를 예측한다는 한계점이 있었다. 본 논문에서는 RNA와 단백질의 서열정보를 모두 사용하여, 단백질과 결합하는 RNA 결합부위를 예측하는 기법과 그 결과를 논한다. WEKA random forest(http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/)를 이용하여 예측 모델을 개발하였고, RNA 서열의 서열 프로파일, 서열 composition, 결합 상대방의 단백질의 특성 등을 특정으로 표현하였다. Random forest 기법을 사용한 cross validation의 결과로서 1:1 모델에서 제일 높은 성능인 92.4% sensitivity, 92.0% specificity, 92.2% accuracy를 보였고, independent test에서는 72.5% sensitivity, 90.0% specificity, 2.1% accuracy를 보였다.

최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.

소비자의 선호도 및 여론을 정량적인 방법으로 분석하기 위해 비정형 데이터의 분석은 필수적인 요소가 되고 있다. 하지만 비정형 데이터는 언어의 구조 및 모호성 등으로 인해 분석하기 어려운 형태이다. 따라서 본 연구는 최근 각광받고 있는 인공신경망, 특히 그 중에서도 순환 신경망의 한 모델인 Deep LSTM을 이용하여 비정형 데이터를 분석하고 이를 활용하여 어순 및 어감 등의 언어의 구조적 문제에도 효과적인 정략적 모델을 설계하여 학습하고 이를 기존의 인공신경망 모델과 비교 분석하고자 한다.

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

행동 인식을 위한 기존의 심층신경망은 행동 패턴 모델링과 행동 인식 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 그러나 이 신경망은 영상 전체를 하나의 행동 인식 대상으로 보기 때문에 다중 객체의 개별적인 행동 인식에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 R-CNN과 LSTM을 융합한 RC-LSTM 심층신경망을 통해 다중 객체의 행동 인식을 위한 방법을 제안한다.

고속철도 산업의 핵심 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 진로를 제어해주는 부품으로, 해당 설비의 노후화를 조기에 탐지하여 적절한 시기에 선로전환기를 교체하는 것은 안정적인 철도운영에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 전류 신호를 이용하여 선로전환기의 노후화를 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 선로전환기로부터 전류 신호를 취득한 후, 주파수 도메인의 특징인 SK값으로 변환하여 특징벡터를 추출하고, PCA를 이용하여 SK벡터의 차원 축소와 동시에 중요한 특징들만을 선택한다. 마지막으로, 선로전환기의 노후화를 탐지하는 문제를 이진 클래스 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적 모델인 SVM을 이용하여 선로전환기의 노후화 여부를 탐지한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 전류 신호를 취득하여 실험한 결과, 선로전환기의 노후화 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.

철로를 구성하는 요소 중 하나인 선로전환기는 열차의 궤도를 변경하는 부품 중 하나로써, 열차가 주행 중에 인접한 다른 선로로 주행방향을 전환할 때 사용된다. 철로운영 지침서에 따르면 내구수명 10년 혹은 전환횟수 20만회를 선로전환기의 교체시점으로 권고하고 있으나, 실제 현장에서는 예산문제 등으로 인하여 잘 지켜지지 않는 것이 현실이다. 또한, 선로전환기에 관한 연구 문헌들에서도 선로전환기의 교체시기에 관한 학술적 실용적 차원의 연구 결과를 찾아볼 수 없다. 본 논문에서는 선로전환기의 전류 적분 값을 이용하여 선로전환기의 교체 시점을 결정하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실제 현장에서 선로전환기의 교체시기를 판별하는 유용한 지표로 사용될 것으로 기대된다.

진화 알고리즘과 인공신경망은 생물학에서 비롯되어 컴퓨터과학 분야에서 응용되고 있는 문제해결 방법이다. 본 연구는 게임 환경에서 크기를 자율적으로 설정하여 생성할 수 있는 미로를 구성하고, 주어진 미로의 시작점으로부터 목적지까지 유전 알고리즘과 인공신경망을 이용하여 경로탐색을 하는 것에 대한 연구이다. 자동 생성된 미로가 특정 크기 이상으로 커지게 되면, 진화 알고리즘은 무작위적인 값에 의해서 결정되는 것으로 수렴한다는 결론을 얻었고, 인공신경망을 이용한 결과는 진화알고리즘 보다 미로의 경로탐색 문제해결에 적합한 결과를 보여주었다. 또한 어떤 방향이 최적경로인지 아닌지를 미리 알 수 있는 특수한 조건에서는 각 유전인자를 최적값인지 아닌지 표현하는 방법으로 효율적인 진화 알고리즘을 사용할 수 있다는 것을 제안하였다.

본 논문에서는 컨볼루션 신경회로망(CNN: Convolutional Neural Network)과 다양한 분류기들의 결합을 통해 분류성능을 비교하고자 한다. 현재 일반적인 분류기로 알려진 것은 나이브 베이즈(Naive bayes), 트리(Tree), 판별 분석(Discriminant Analysis), 서포트 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine) 등이 존재한다. 분류기들은 각각 다른 원리로 분류하기 때문에, 각각 성능을 비교해볼 필요가 있다. 분류기들의 성능을 비교하기 위한 사용한 데이터는 CNN에서 자주 사용되고 있는 MNIST 데이터를 사용하였다. 실험 결과로는 CNN에 선형 SVM을 결합하여 사용한 것이 분류율과 분류속도 측면에서 다른 분류기들의 성능보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

최근 철도 산업의 비중이 증가함에 따라 열차의 안정적인 주행이 그 어느 때보다 중요한 이슈로 부각되고있다. 특히, 열차의 진로 변경을 위한 핵심 요소인 선로전환기의 결함은 열차의 사고와 직결되는 장비 중 하나로써, 그 이상 여부를 사전에 인지하여 선로전환기의 안정성을 확보하기 위한 유지보수의 지능화 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 선로전환기의 작동 시 발생하는 소리정보를 활용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 먼저, 선로전환기의 상황별 소리를 수집하고, 다양한 소리정보를 추출하여 특징 벡터를 생성한다. 다음으로, 딥러닝 모델 중 하나인 DNN(Deep Neural Network)을 이용하여 선로전환기의 비정상 상황을 분류한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 기반으로 DNN의 파라미터에 따른 다양한 실험을 수행한 결과, 약 93.10%의 정확도를 갖는 안정적인 DNN 모델을 설계하였다.

최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하고, 컨볼루션 신경망 층의 출력을 임베딩 층뿐만 아니라 멀티 모달 층에도 연결함으로써, 캡션 문장 생성을 위한 매 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있는 연결 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 우수성을 입증하였다.

시각장애인의 인구비율은 전체 장애인 인구의 약 10%로 적지 않은 비율을 차지한다. 이러한 시각장애인들에게 가장 위험한 요소는 주변의 물체들이다. 하지만 현재 제시되어 있는 안전 보조 장치(보도블록 등)는 시각 장애인들 스스로가 전방에 어떠한 물체가 있는지 인지하기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 위험물체에 대한 학습모델을 생성 한 뒤 햅틱 모션 및 음성 안내를 통하여 실시간으로 시각장애인이 위험상황을 인지할 수 있는 시스템을 제안한다.

최근 드론이 상용화되면서 전문가뿐만 아니라 일반 사람들이 실생활에서 드론을 사용하는 사례가 늘어나고 있다. 하지만 드론을 원하는 대로 안정적으로 조종하기 위해서는 오랫동안 훈련을 해야 한다. 현재 드론을 정확하고 안정적으로 비행할 수 있도록 지원하기 위한 여러 가지 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 드론이 전복되거나 원치 않는 방향으로 이동하는 것을 방지하기 위해 드론의 기울임 정도를 예측하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 드론의 센서 값과 프로펠러의 회전속도 값을 인공 신경망을 이용하여 학습시키고, 그 결과 드론이 기울어지는 방향을 예측한다.

'야구경기 결과에 대해 자동으로 기사를 작성할 수 있는가'에서 본 논문에서는 야구 경기 데이터들을 기반으로 의사결정 트리기법을 사용하여 경기결과의 문맥과 기사작성에 필요한 요소들을 자동으로 추출해보았다. 그 결과 해당경기의 데이터를 가지고 객관적인 야구기사를 생산해 낼 수 있음을 도출해냈다.

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

빅데이터의 일종인 뉴스기사 중에 아이돌 그룹관련 뉴스기사는 아이돌 그룹의 대중적 인기에 힘입어 전체 연예계 기사 중에 점점 큰 비중을 차지하고 있다. 아이돌 그룹의 소속사는 여러 홍보 방법 중 뉴스기사의 노출을 통해 비교적 저렴한 비용으로 홍보하여 음원차트 순위 향상을 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 뉴스기사와 음원차트 간의 상관관계를 분석하여 뉴스기사의 노출이 효율적 홍보 수단 인지를 알아보기 위해 먼저 감성분석을 통해 긍정기사와 부정기사가 음원차트 순위에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스기사의 수가 많을수록 음원차트 순위가 상승하는지에 대해 알아보고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R 언어를 이용하여 데이터 수집을 위한 웹 크롤러 설계, 회귀분석을 이용한 감성사전 구축 및 감성분석, 마지막으로 피어스만 상관계수를 이용한 상관관계 분석을 수행한다.

오피니언 마이닝은 객관적인 정보를 필요로 하는 많은 분야에서 쓰이는 기법이다. 그러나 표현의 자유도가 높은 한글 Text를 분석하는 것은 상당히 어려운 일이다. 또한 한글 파괴 현상도 하나의 원인으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 Text를 음소단위로 분할하는 Trigrarn-Signature 기법과 구문태그 패턴 기법을 통합한 새로운 상태 분류 기법을 제안했고, 만족, 불만, 낙담, 의문, 흥분 5가지 감정 분류를 시도했다. 이를 토대로 사용자의 정보를 그래프로 보여주는 시각화 시스템을 제안한다.

군사적인 목적으로 사용하던 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 저가로 생산이 가능하지면서 UAV를 감시 및 레저 등 다양하게 상업적으로 활용하고 있다. 소형 UAV에 장착 가능한 카메라의 성능이 개선됨에 따라 감시 및 정찰 임무 등의 활용도가 높아졌다. 소형 UAV를 자율적으로 비행시키며 주어진 임무를 수행하기 위해서는 비행경로 정의가 필요하다. 이 논문에서는 조종사가 비행한 기록을 기반으로 비행경로를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 UAV가 감시 및 정찰을 수행하기 위한 비행경로 생성방법을 검증한다.

일반적으로 협업 핑터랭 기반의 추천 시스템에서는 사용자와 아이템 간의 상호 작용이 희박하게 나타나는 문제 때문에 성능상의 한계점을 가지고 있다. 이 문제는 전통적으로 사용되었던 기계 학습의 입력 특성들이 의미적으로 관계가 없도록, 독립적으로 표현하기 때문이다. 본 논문에서는 임베딩 기법을 이용하여 서로 독립적으로 표현되었던 아이템들을 의미적으로 표현되는 벡터로 바꾸고, 최근 협업 필터링 기반의 추천 시스템으로 많이 사용되는 RNN을 사용하여 모델링한 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 최근에 발표된 추천시스템들과 동등하거나 그 이상의 성능을 보일 것으로 기대된다.

최근 스포츠 과학과 ICT 기술을 접목하여 스포츠 활동올 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 이런 양상은 축구 경기에 대한 분석에서도 나타나고 있으며, 그 목적에 따라 다양한 방법으로 분석을 시도한 사례를 쉽게 발견 할 수 있다. 하지만, 현재까지 제시된 시스템들은 높은 수준의 경기 내용 분석올 제공하려는 시도를 보이지 않고 있다. 본 논문은 통계 분석 위주의 현재 축구 분석 시스템의 한계에 대해 논한 후 이를 내용 이해 기반으로 끌어올리기 위한 시스템의 구성 방법에 대한 구체적인 안을 제시하였다. 제안하는 시스템의 개발을 통하여 새로운 양상의 서비스와 산업 생태계 측면의 긍정적 변화를 기대할 수 있다.

기계학습 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 객체를 자동으로 인식하고 그 행동을 분석하는 연구의 필요성이 대두되고 있으며, 이는 스포츠 분야도 마찬가지이다. 현재 스포츠 경기내의 다중객체를 검출하고 추적하는 시스템은 정확성이 높지 않아 대부분의 서비스가 숙련된 오퍼레이터의 수작업에 의존하고 있어 객체의 위치를 검출하고 이를 실시간으로 정확하게 추적할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 알고려즘을 다중객체 추적에 적합하도록 구현하고 성능을 비교한 결과를 제시하여 스포츠 경기 내의 다중객체 추적에 적합한 알고리즘을 제안하고자 한다.

우리는 빛의 정도에 따라 사진의 밝기와 채도, 대비를 보정하고 더 나아가 역광을 보정하는 기술을 구현하였다. 색감과 질감의 경우, 기존과는 다른 방법으로 질감과 색감을 추출했다. 역광보정은 자동이나 수동으로 할 수 있는데, 수동으로 역광보정을 적용하기 위해서는 먼저 관심영역을 지정해 주어야한다. 관심영역은 사진 속 원하는 부분의 윤곽선을 이어줌으로써 선택한다. 우리는 자석 올가미를 통하여 섬세한 선택을 가능하게 하였다. 기존 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시켜 주어야 하는 단점이 있었으나 제안하는 올가미 기능은 시작점과 끝점을 일치시키지 않아도 관심영역을 선택할 수 있는 장점이 있다.

최근 디지털 기술의 발달로 인하여 실외 환경에서 획득된 영상은 민수분야 및 군사분야 등과 같이 다양한 목적에 따라 활용되는 분야의 폭이 넓어지고 있다. 교통정보 수집장치, 차량 블랙박스, 산불 및 지진관측, 선락/해안경비 감시, 국경 및 군사표적이동 감시 등의 목적에 의해 촬영된 영상들은 대부분 획득된 영상을 통해서 분석 및 판독의 과정을 거쳐서 각 원하는 정보 획득에 목적을 두고 있다. 하지만 실외에서 촬영된 영상은 실내에서 촬영된 영상에 비해서 기상에 따른 환경적인 요인에 노출이 쉽게 됨으로써 영상에 대한 화질 저하가 발생하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 화질저하의 원인이 되는 다양한 요인 중에서도 대기중에 존재하는 먼지, 물방울 연무, 안개, 연기 등으로 인해 빛이 산란됨으로써 밝기 값을 왜곡시키는 문제점에 대한 해결 방법을 제안한다.

컴퓨터비전의 한 분야인 추적은 다양한 방법론들에 근거하여 활발히 연구되어온 분야이다. 추적알고리즘은 연속되는 영상 시퀀스의 객체를 지속적으로 추적하는 방법으로, 객체의 외형 변형, 이동, 회전, 폐색등 복잡한 환경에서도 강건히 추적하는 것에 초점이 맞춰져 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 한 부류인 CNN의 컨볼루션 레이어에서 출력되는 특징맵과 변화되는 객체에 적응적으로 대응하는 코릴레이션 필터를 결합하여 복잡한 환경에서도 객체를 추적하는 방법을 제안한다.

다양한 분야에서 특정 이미지와 유사한 내용의 이미지를 찾기 위해서 이미지 유사도 기법을 지원하는 웹 또는 프로그램이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이미지 유사도 기법을 병리학 이미지에 적용하여 특정 세포를 찾는데 사용함으로써 사용자에게 정확하고 신뢰성 있는 정보를 전달하려 한다. 실제로 병리학에서 특정 세포를 찾기에는 세포의 크기가 너무 작고 모양이 일정하지 않는다는 점 때문에 유사한 세포를 찾기가 힘들다. 이를 해결하기 위해 Leveling과 Tiling 방식을 적용하여 데이터를 추출하고 이미지 동기화를 통해 유사도 비교 시 정확도를 높이도록 한다. 다양한 병리학 이미지 포맷을 지원하는 OpenSlide 기반의 대용량 이미지에 제안하는 방식을 적용하여 특정 세포와 유사한 부분을 찾아내는 실험을 통하여 제안하는 방식이 효율적임을 보인다.

본 논문은 현재 개발 중에 있는 외국인 관광객을 위한 다국어 통번역 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 다국어 통번역 시스템에서 개발 중에 있는 언어는 한국어, 일본어, 중국어, 영어, 스페인어, 불어, 독일어, 러시아어이다. 이렇게 개발된 다국어 통번역 시스템은 2018년 평창 동계 올림픽 때 다국어 통번역 서비스를 제공할 예정이다. 현재의 다국어 통번역 시스템의 성능은 번역만 보았을 때, 영한 87.63%, 한영 88.21%, 중한 85.38%, 한중 77.94%, 일한 89.00%, 한일 86.69%, 스한 76.90%, 한스 77.46%, 불한 76.28%, 한불 79.78%이다.

최근 철도는 다양한 분야에서 사용됨에 따라 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 철도의 안전한 주행을 위하여 철도를 구성하는 요소 관리 역시 중요하다. 철도를 구성하는 요소 중 열차의 진행 방향을 결정하는 선로전환기의 비정상 상황 탐지는 열차의 탈선 등과 같은 대형 사고를 예방하기 위해 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴을 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 실험 결과, Fast Shapelets 알고리즘을 이용하여 선로전환기의 전류 패턴들을 자동으로 분류할 수 있음을 확인하였다.

기술의 발전에 따라 소형 디바이스에서도 데이터를 수집하고 전송하는 것이 가능해졌다. 따라서 최근 IoT와 헬스케어가 부각되고 있으며 여기서 발생한 데이터에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 헬스케어 장비에 내장된 심전도 센서를 이용하여 시계열 데이터를 수집할 수 있고, 여기서 수집한 데이터는 부정맥 등의 심장질환 진단의 중요한 지표로서 사용될 수 있다. 시계열 데이터는 시계열 분석 방법을 사용하여 정상 패턴과 비정상 패턴으로 분류할 수 있지만, 대량의 시계열 분석 방법은 수행시간이 많이 소요되기 때문에 이를 단축 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터 분석 기법 중 하나인 Shapelet을 사용하여 심전도 데이터의 패턴을 정상 및 비정상으로 분류하였고, 병렬처리 기법을 적용하여 수행시간을 단축하였다. 실험 결과, 각각의 심전도 데이터는 87%의 정확도로 분류되었고, Shapelets을 탐색하는 구간의 병렬처리를 통하여 수행 시간이 약 60%로 감소하였음을 확인하였다.

감시 카메라 환경에서 움직이는 객체들이 서로 근접한 경우 객체들을 개별적으로 구분하기 어렵기 때문에 근접한 객체들을 분리하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 근접 객체 구분을 위하여 외곽선 데이터를 시계열 데이터로 변환하는데 필요한 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 근접 패턴에 대하여 중심점을 정확히 추출할 수 있음을 확인하였다.

In computer vision and image processing, feature detection and description are essential parts of many applications which require a representation for objects of interest. Applications like object recognition or motion tracking will not produce high accuracy results without good features. Due to its importance, research on image feature has attracted a significant attention and several techniques have been introduced. This paper provides a review on well-known image feature detection and description techniques. Moreover, two experiments are conducted for the purpose of evaluating the performance of mentioned techniques.

In this study we propose a novel approach to segment a terrain in two parts: ground and none-ground. The terrain is gained by a multi-channel 3D laser range sensor. We process each vertical line in each frame data. The vertical line is bounded by the sensor's position and a point in the largest circle of the frame. We consider each pair of two consecutive points in each line to find begin-ground and end-ground points. All points placed between a begin-ground point and an end-ground point are ground ones. The other points are none-ground. After examining all vertical lines in the frame, we obtain the terrain segmentation result.

엑스선 영상의 명암 차를 조절하는 다이내믹 레인지 조절 알고리즘은 병변의 부위 크기를 진단하는데 직접적인 영향을 준다. 그러므로 의료 영상을 통한 정확한 진단을 위해 원본 영상의 왜곡없이 적절한 다이내믹 레인지로 조절하는 알고리즘은 의료 영상 획득의 중요한 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 엑스선 의료영상의 다이내믹 레인지를 효과적으로 조절하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 영상의 히스토그램 중에 최대값에 해당되는 밝기 값을 구한다. 다음으로 해당 밝기 값을 중심으로 적합한 로지스틱 함수를 적용하여 순람표를 만든다. 계산된 순람표를 적용하여 최종 밝기 값을 구하여 의료 진단에 최적인 다이내믹 레인지를 갖는 영상을 획득할 수 있었다.

엑스선 투시촬영장치와 같은 의료용 동영상의 잡음 제거에 있어서 시공간 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 얄고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 지역적 평균 필터 기반 공간 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐 열화 현상을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다.

복잡한 환경에서 바코드의 인식을 위해서는 바코드 영역 검출이 중요한 단계이다. 본 논문에서는 2차원 바코드 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 분산-빈도수와 코너 특징을 이용하여 바코드 후보 영역을 선정한다. 빈도수 계산 시 탐색윈도우의 연결성분을 판단하여 윈도우 크기를 확장하는 방법을 추가하여 이전 연구의 한계점을 개선한다. 이전에 실험한 영상에서 모두 바코드 영역을 검출하였고 이전 연구에서 검출하지 못한 셀의 크기가 큰 바코드 영역을 검출한 것을 확인하였다.

밀집된 돈방에서 사육되는 돼지의 공격적인 행동들은 돼지의 성장에 심각한 악영향을 주고, 이는 농가의 경제적 손실로 이어진다. 따라서 돈방 내의 비정상 상황들을 지속적으로 모니터링할 수 있는 IT기반의 영상 감시 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 돼지의 행동 분석 이전에 필수적으로 선행되어야 하는 개별 돼지의 탐지를 위한 키넥트 카메라 기반의 새로운 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저, 배경차영상 기법과 깊이 임계값을 이용하여 서있는 돼지만을 탐지한다. 둘째, 서있는 돼지들 중에서 움직임이 있는 돼지만을 관심영역으로 설정하여 탐지한다. 마지막으로, 서서 움직이는 돼지들 사이에서 발생하는 근접 문제를 깊이 정보를 이용한 등고선기법을 제안 적용하여 돼지 객체의 탐지를 완성한다. 실제 세종에 위치한 한 돈사에서 취득한 깊이 영상 정보를 이용하여 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증하였다.

현재 많은 증강현실 콘텐츠는 장면에 따른 미리 지정된 3D 모델을 표시하고 있다. 이렇게 고정된 모델만 표시하는 콘텐츠는 짧은 사용시간을 가지게 된다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠의 사용시간을 늘리기 위해 증강현실의 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 이용한 컬러링 종이 증강현실 콘텐츠를 제작하였다. 이 콘텐츠는 사용자가 컬러링 종이에 있는 도면에 채색하면, 채색된 도면의 내용을 반영한 3D 모델을 표시하는 증강현실 콘텐츠이다.

최근 스마트폰과 같이 개인화 서비스가 가능한 스마트 디바이스들이 급격히 보급되며 추천가 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 기술이 저수준에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 어떠한 정보를 사용하는지에 따라 크게 내용 기반 필터링과 협업 필터링 두 가지로 분류한다. 본 연구에서는 메뉴 추천 분야에서 유저의 메뉴 선택이 주변 상황에 큰 영향을 받는다는 것에 착안해, 인근 유저와의 메뉴 선택 정보를 반영하는 협업 필터링과 사용자 개인의 취향에 최적화된 메뉴를 제공하는 내용 기반 필터링을 결합하는 방식으로 두 가지 필터링 기법을 결합한 메뉴 추천 시스템인 UBCRS(User-Based Collaborative Recommend System)를 제안한다.

탄막 슈팅 게임이란 적기의 총알로 가득 찬 탄막을 피하는 게임이다. 탄막 슈팅 게임은 탄막을 발사하는 각도, 좌표, 충돌들을 계산하는 알고리즘을 필요로 한다. 탄막의 움직임이나 형태, 그리고 플레이어 캐릭터와 보스들의 각각의 충돌 범위들과 좌표를 제어하고 관리하는 메소드들을 구현해야 한다. 본 논문에서는 탄막 알고리즘을 이용한 슈팅 게임 설계 및 구현 결과에 관한 내용을 다루고 있다. 추후 본 논문의 알고리즘을 활용하여 안드로이드 환경에서도 탄막 슈팅 게임에 쉽게 접근할 수 있을 것으로 기대한다.

In this paper, we propose a novel approach to improve the accuracy for multiple low-cost drones in indoor environment. When the drones are flying, we employ sensors for checking their position in real-time. If the drones move out of their correct positions, the corresponding instructions are sent immediately. In another thread, we calibrate direction of the drones by checking yaw value. The adjustment is repeated until the drones locate at right position and direction.

최근 산업에서는 기계구성 부품과 고정밀 가공에 대한 요구가 높아지고 있으며, 생산 현장에서는 기계를 효율적으로 운용하는 것의 필요성과 정밀도향상의 요구가 높아지고 있다. 하지만 이를 위해서는 가공된 제품을 정밀히 관찰, 분석 할 수 있어야 하며, 이를 위해서는 사람의 눈으로 볼 수 없는 미세한 차이를 구분 할 수 있어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 백색광 간섭 측정계를 이용해 측정된 데이터를 시각화 하고, 더 나아가서 6가지의 거칠기 파라미터를 제공하여 관찰, 분석에 있어서 유용한 정보를 제공하고자 한다.

1995년부터 2014년까지 약 20년간의 기상청의 대기오염 자료를 바탕으로 이를 3가지의 다른 방법으로 시각화 하였다. 첫 번째는 2014년 주요 광역시의 연중 월별로 대기 오염 물질들을 시각화 하였고, 두 번째는 1995년부터 2014년까지 주요 광역시의 연도별로 대기 오염 물질들을 시각화하였다. 마지막으로 대한민국 지도 위에 2014년 주요 광역시의 대기 오염 물질들을 점 모양으로 시각화하였다. 자료 시각화에는 R의 기본 내장 시각화 함수 plot()과 시각화 패키지 ggplot2, ggmap를 사용하였다.

본 연구는 e러닝 학습 환경에서 문제 풀이에 대한 전문가와 학습자 사이의 시선 흐름을 비교 분석하여 학습자에게 보다 효율적인 학습 방법을 제시 할 수 있는 데이터를 추출하는 데 목적이 있다. 연구를 위해 빛의 투과율이 적은 장소의 PC에 웹캠을 설치하였고, 학습 화면의 해상도는 $1600{\times}900$로, 3명의 전문가와 5명의 학습자를 통하여 10문항에 대한 시선 추적으로 학습 데이터를 축적하였다. 축적한 데이터를 통하여 고득점 학습자나, 전문가의 학습 방법을 비교하여 유사도를 측정하였고, 유사도에 따라 학습 유형을 추천해 줄 수 있는 가능성을 확인하였다.

본 논문에서는 의료초음파 영상에서 진단 파라미터 데이터를 가시화 하는 방법론으로서 연속적인 픽셀 값을 갖는 전이시간 데이터의 표현과, 4가지 유형의 값으로 분류되는 병변 진단 파라미터 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 또한 생성된 파라미터 영상에서 노이즈를 제거하기 위한 방법론으로서 MRF 모델을 이용한 영상개선 기법을 제안한다. 이러한 파라미터 영상 생성기법은 초음파 진단 데이터에서 조영증강 패턴의 동적인 변화에 대한 육안 판별의 한계를 극복할 수 있게 한다. MRF 기반 영상개선 과정에서 연속적인 픽셀 값에 대한 에너지함수를 정의하고 이를 최적화 하는 기법을 개발하였으며 실제 의료영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 유용성을 평가하였다.

최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.

본 논문에서는 실시간 메쉬 모델의 형태 분석 처리가 가능하도록 하기 위한 효율적 이산 곡률 근사 방법을 제안한다. 메쉬 이산 곡률을 계산하는 기존 방법들의 경우, 각 정점(vertex) 별로 인접면(face)에대한 인접 순서등 인접 정점과 인접면과의 관계에 대한 사전 분석이 요구된다. 또한, 인접 정점과의 관계 분석을 위하여 고유치 분석 등 높은 계산 비용을 요구한다. 이에 비해, 제안 방법은 각 정점별로 정렬되지 않은 인접 정점의 위치 정보만으로 이산 곡률을 계산함에 따라 계산 부담이 적은 반면, 기존에 Taubin의 방법을 적용한 결과에 비해 정확한 곡률 계산 결과를 보여 주었다. 곡률 계산의 정확성은 다양한 형태의 메쉬 모델들에 대한 기존 방법과의 비교 실험을 통하여 입증하였다.

본 논문에서는 프로젝션 맵팽 시에 요구되는 다양한 장비와 기술에 대한 학습시간을 최소화하여 초보자도 빠른 시간 안에 정교하면서도 다양한 연출이 가능한 맵핑 작업을 할 수 있도록 프로젝션 맵핑 프레임워크를 제안하였으며, 역동적인 연출을 위해서 여러 개의 비디오 클립을 동적으로 디스플레이하는 형태를 보다 쉽게 정의하고 수행할 수 있도록 하는 프레임워크를 설계하였다. 제안 프레임워크에서 구성 파일의 몇 가지 속성값을 간단히 변경하는 것만으로 다중 비디오 클립을 이용한 다양한 형태의 동적 디스플레이를 모드를 연출 할 수 있었다.

많은 화장품이 출시함에 따라 고객들이 자신의 피부 상태에 맞는 화장품을 고르는 것에 대한 어려움이 증가하게 되었다. 기존의 화장품 추천 프로그램들은 해당 프로그램의 DB에 존재하는 화장품들에 대한 추천 밖에 하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 화장품 추천 방법은 화장품을 구입하기 전에 상자 표면에 적힌 성분을 사진으로 찍어 단어 별로 추출한다. 추출한 단어를 DB에 저장되어 있는 성분 이름과 비교하여 화장품 성분만 구분한 뒤 k-최근접 이웃 알고리즘과 내용 기반 기법을 이용하여 사용자에게 맞는 화장품인지 판단해준다. 화장품의 성분표를 통해 DB에 없는 화장품이라도 즉석에서 사용자의 정보와 비교하여 적정도를 분석할 수 있다. 또한 사용자의 화장품 구입 성향으로 화장품을 추천해주어 사용자의 화장품 선택에 도움을 준다.

본 연구는 립모션을 통해 피아노교육을 제공함과 동시에 알맞은 운지법을 제안한다. 기존의 피아노 교육 프로그램은 운지법을 제공하지 않아 피아노를 한 번도 접해보지 못한 사람들은 제대로 된 기초를 배우지 못했다. 따라서 본 논문에서는 알맞은 운지법을 제안하고, 립모션과 컴퓨터가 실행되는 환경 어디에서든 프로그램을 실행 할 수 있도록 하였다.

드론 기반의 항공촬영 기법을 영화제작에 적용토록 하기 위해 드론 기반의 스토리보드 제작 시스템을 제안한다. 제작 시스템은 항공촬영 수행 전, 비행 시뮬레이션을 수행하여, 다양한 스토리보드 세트를 수집한다. 감독은 스토리보드 세트 중 가장 적합한 스토리보드를 선택한다. 선택된 스토리보드에는 촬영 영상정보와 함께, 드론 제어정보들이 포함된다. 드론의 제어정보를 실제 촬영에서 사용하여, 정밀한 항공촬영을 지원할 수 있다.

본 논문에서는 드론을 이용하여 재난 현장에서 다수의 조난자를 구조하기 위한 다중임무 수행 시스템을 설계하고 직접 제작한 드론을 이용하여 시스템을 검증해 보았다. 먼저, 조난 영역을 설정하고 라즈베리파이를 이용한 사진 매핑을 통해 조난자의 위치를 파악한다. 다음으로, 우선순위에 따라 임무 수행 순서가 정해지고 이에 따른 임무를 미치는 방식으로 구성된다. 재난 현장에서 제안한 시스템을 사용한다면 드론이 스스로 판단하여 임무를 수행하므로 위급상황에 대한 빠른 대처가 가능할 것으로 판단된다.

This study proposes a novel approach for ground segmentation of 3D point cloud. We combine two techniques: gradient threshold segmentation, and mean height evaluation. Acquired 3D point cloud is represented as a graph data structures by exploiting the structure of 2D reference image. The ground parts nearing the position of the sensor are segmented based on gradient threshold technique. For sparse regions, we separate the ground and nonground by using a technique called mean height evaluation. The main contribution of this study is a new ground segmentation algorithm which works well with 3D point clouds from various environments. The processing time is acceptable and it allows the algorithm running in real time.

본 논문에서는 웹캠을 이용하여 사용자가 추출하고자 하는 객체를 영상으로부터 추출하는 시스템을 제안한다. 영상의 중심에 위치한 Super-pixel을 표시 (Seed) 정보로 이용하여 영상에서 중심에 위치하고 있는 객체를 추출하는 방식을 제시한다.

다양한 크기의 모바일 기기가 등장함에 따라 기존 웹 어플리케이션으로는 개발자가 의도한대로 레이아웃을 구성하기 어려우며 네이티브 어플리케이션은 운영체제별로 각각 개발해야하기 때문에 많은 개발 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 기기의 화면 크기에 가변적인 반응형 웹을 구축하고 모바일 운영체제의 웹뷰를 이용한 하이브리드 앱을 구현함으로써 개발과정 및 개발 시간 단축을 검증하였다.

빅데이터 시대를 맞이하여 텍스트마이닝과 오피니언마이닝의 활용도가 커지고 있는 시점에서 소셜 네트워크 데이터로부터 유용한 데이터를 추출하는 작업은 매우 중요하다. 이에 본 논문은 블로그 HTML 문서에서 추출한 태그 특징에 로지스틱 회귀 및 앙상블 기법을 적용하여 본문을 포함하는 태그를 분류하는 모델을 구성한 뒤 태그의 깊이 특징을 이용하여 주요 본문을 찾는 방법을 제안한다. 직접 수집한 데이터를 이용한 실험에서 태그 분류 정확도가 0.990, 본문을 찾아낸 문서의 비율이 80.5%로 나왔다.

주제 기반 크롤링(Topical Crawling)으로 수집된 문서들은 서로 비슷한 단어들을 가지고 있기 때문에 정작 주어진 주제에 적합하지 않은 문서 들을 포함할 수 있다. 이를 해결하기 위해 특정 주제에 해당하는 문서만을 필터링하는 작업이 필요하다. 본 논문은 화재 뉴스 기사에 대한 필터링을 위해 단어 기반 속성과 어울려 화재 뉴스 기사의 특성을 고려한 메타 데이터 속성을 추출하여 이에 특화된 기계학습 메커니즘을 제안하였다. 제안 기법의 F1-측정치는 92.1 %로서, 현재 최고의 성능을 보이는 SVM, 나이브베이즈 알고리즘보다. 2~3% 개선된 것이다.

사람들의 다양한 심리적인 질병으로서 분노나 스트레스, 불안, 초조, 긴장, 우울 등이 있다. 이런 심리적인 문제를 안정시키기 위해서 다양한 치료방법이 존재한다. 사람의 마음은 뇌의 영향을 받는데 마음은 의식과 무의식으로 나뉜다. 성격의 대부분을 형성하는 무의식이 마음의 대부분을 차지하지만 이는 아주 어렸을 때 형성되기 때문에 인지가 어렵다. 색채 치료에서 색채는 주관적인 심리가 강하기 때문에 개개인에 맞춰 좋아하는 색이나 안정이 되는 색을 봄으로서 심리를 안정시킬 수 있다. 본 연구에서는 색채를 통하여 마음이 안정할 수 있도록 하는 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다.

스트레스는 매일 살아가면서 사소한 일부터 큰 충격을 받는 삶의 주요한 사건까지 다양한 요인으로 부터 온다. 이는 어느 한 시기에만 나타나는 것이 아니라 인간의 전 생애에 거쳐 나타나므로 지속적으로 스트레스를 관리할 수 있는 연구가 필요하다. 이에 본 논문은 홍채의 형태, 균열, 색깔, 고리, 주름 등의 특징들을 분석하여 환자의 병을 진단하는 홍채진단을 이용하여 스트레스 지수를 측정하는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템은 홍채의 특징인 스트레스 고리를 검출하고, 스트레스 설문지의 결과와 함께 분석하여 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 스트레스 정도를 제공한다. 제안한 시스템은 사용자가 언제 어디서나 쉽게 현재 자신이 느끼고 있는 스트레스 정도를 알 수 있고 이에 상응하는 예측되는 질병에 대해 예방하여 조기 진단 및 질병 예방의 하나의 방법으로 사용할 수 있다.

본 논문에서는 마커 인식과 레이저 센서를 이용하여 드론과 모듈 로봇 간의 상호작용이 가능하며 도킹 가능한 드론을 설명한다. 모듈 로봇은 4족 로봇으로 4개의 다리를 이용하여 보행이 가능하며 스스로 장애물 회피 등의 지능적 행동이 가능하다. 연구에서는 1대의 카메라를 이용하여 마커 인식을 하고 레이저 센서 송수신을 통하여 모듈 로봇과의 상호작용이 가능함을 보인다. 실험은 마커 인식과 레이저 센서를 융합하였을 때의 도킹 성공률이 뛰어났다는 결과를 보이며 드론의 페이로드가 다른 상황에서도 안정적인 결과를 보여 영상이나 방범, 농업 분야에서 특수한 기술을 갖는 로봇을 드론과의 도킹을 통해 다른 모듈화 된 로봇들과 교체하여 실효성을 극대화 시킬 수 있을 것이다.

대부분의 기능성 게임은 학습효과 자체에 집중함에 따라 재미가 부족한 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 혼합현실 기반의 유아지능 계발용 기능성 게임 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 게임화면과 다양한 실제 오브젝트를 결합하여 게임을 진행할 수 있도록 설계되었다.

근래 물리치료에서 외관이 아닌 내부의 움직임을 볼 수 있는 장비를 요구하고 있다. 즉, 관절과 같은 눈에 보이지 않는 움직임을 살펴보고자 한다. 지금까지 나온 장비로는 카메라를 이용한 장비로 움직임에 따른 관절의 움직임을 비롯하여 높은 성능으로 정확한 정보를 제공한다. 하지만 장비의 주체가 카메라이기 때문에 많은 제약사항이 따른다. 일정한 공간이 필요하고, 암막상태이며 단순 보행주기를 실험하는 것에도 많은 준비가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 제약을 모두 없애고 센서를 착용하기만 하면 관절의 움직임을 측정할 수 있는 간편한 측정방법을 제공하고자 한다. 그 중 압력센서를 동반하여 보행주기를 정확히 측정하고 관절의 움직임을 볼 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 모션센서의 회전각을 이용하여 관절의 움직임을 유추하고 그 값을 그래프로 출력하는 방식이다. 또한 연구 실험 결과, 보행주기를 측정하기 위해 압력센서를 이용하여 보행 1주기의 4포인트를 정확히 측정할 수 있고자 한다.

다양한 체험 중 인체의 신비에 관심이 있는 아이들을 위한 교육 목적의 중강현실을 마이크로소프트 키넥트 장비를 활용해서 구현하였다. 기존에 책의 이미지와 마네킹을 통해 인체 장기의 구조를 학습하는 방법에서 한 단계 발전시켜 아이들의 상체에 증강현실로 인체 장기 구조 이미지를 보여줌으로써 색다른 체험을 제공하는 흥미로운 학습 방법을 제시하고 있다. 추가적인 기능으로, 아이들의 성장 발달에 도움을 주는 게임 및 추억을 간직할 수 있는 촬영 기능도 제공하고 있다. 이 기법은 건강 교육 체험에 활용하여 흡연자의 폐와 과음한 사람의 간 등을 당사자의 상체에 중강현실로 보여주어 건강하지 못한 인체 장기 구조를 체험해 기존 방식보다 더욱 현실감이 있는 체험적인 건강 교육으로 활용될 것으로 기대한다.

컴퓨터가 인간의 생활과 밀접해지면서 인간은 사람과 컴퓨터간의 더 효율적인 인터페이스를 갈구하게 되었다. 기존의 VR 컨트롤러들은 버튼으로 이루어져 있어 조작의 감도가 좋지 않다. 이미 VR 시장에서는 VR을 더욱 현실감 있게 즐기기 위한 컨트롤러의 개발에 열을 올리고 있다. 본 연구는 더욱 현실감 있는 VR 컨트롤러를 위해 근전도 센서, IMU 센서 그리고 블루투스 모듈을 이용하는 방법을 제시한다.

현재 NUI(Natural User Interface)는 차세대 입력 방식으로 주목을 받고 있다. 이미 한글 입력에 관한 NUI가 다양하게 연구 및 개발되고 있지만, 한글 입력 NUI는 직관성과 정확도의 부족과 불완전한 인식률 등의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 사용자의 핸드 제스처를 인식하기 위해 Leap Motion 장치를 사용하고, 한글의 글자 조합 원리를 바탕으로 자음과 모음 입력의 제스처를 분리하여 인식의 정확도를 높인다. 그리고 모음의 방향성을 참고하여 한글 입력에 직관성을 향상할 수 있는 핸드 제스처를 연구한다. 이를 통해 사용자가 NUI 환경의 디바이스를 좀 더 정확하고 빠르게 조작할 수 있도록 돕는다.

사물 인터넷의 확장에 따라 기기들을 통합하려는 연구가 활발하다. 이중 대부분이 센서 데이터를 활용하여 서비스를 제공하려고 한다. 그러나 기기에서는 센서 데이터 뿐만 아니라 콘텐츠 정보를 수집할 수 있어서 이에 대한 관리가 중요하다. 따라서 콘텐츠 정보를 관리하고 이를 활용하여 서비스를 할 수 있는 사물 인터넷 통합 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 콘텐츠 정보를 관리할 수 있는 사물 인터넷 시스템을 제안하고 구체적인 콘텐츠의 저장 방법과 이후 사용 방법에 대해 기술한다.

로봇 주행 기술은 전통적인 로봇요소 기술 외에도 여러 기술로 대상 응용서비스에 따라 IT 기술과 적극적인 융합을 통해 다양한 주행방법과 주행성능이 향상되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 실내 모바일 로봇인 로봇 청소기를 대상으로 기존의 방법인 적외선과 카메라 방법이 아닌 보통 가정에도 쉽게 존재하는 AP를 이용해 목표를 설정하여 포섭구조 이론을 기반으로 동적인 환경에서도 충전 스테이션 까지 자율 주행이 가능한 로봇 알고리즘을 설계하였다. 그 결과 동적인 환경을 설정하여 로봇이 AP를 찾아가는 것을 확인하였고 주행 경로와 경과 시간을 표로 도출하여 다른 경우를 예측할 수 있게 하였다. 향후 행동 기반 로봇과 다양한 센서를 이용하여 로봇의 위치와 목표점 사이의 최단거리 경로를 구하여 주행하는 것이 목표이다.

해당 개발 연구기기는 스마트그리드와 같은 에너지 IoT에 적용할 수 있는 다중통신기반 게이트웨이로 정보를 수집하는 무선 구간과 이를 상위 서버로 전달하는 무선 또는 유선 구간을 복합적으로 적용한 장치이다. 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템 구축에 있어 여러 정보를 수집하고 상위 관리 서버로 전달하는 중요 역할을 담당한다. 현재는 연구단계로 정보 수집 및 전달은 시험을 완료하였으며, 성능 개선을 진행 중에 있다.

본 논문은 스마트그리드 중요 인프라인 AMI 시스템 성능 제고를 위해 다양한 환경에서의 원격검침이 가능한 솔루션 개발에 있어 통신환경 등을 고려하였을 때 다양한 통신기술에 맞춰 원격검침 서비스를 제공할 수 있는 복합 브릿지 모뎀의 개발 사례를 다루고자 한다. 유무선 복합 기술을 적용하기 위해 TVWS 대역 무선 통신, 저속 PLC를 복합적으로 적용하였다. 본 개발 모뎀은 현재 시작품 형태로 제작이 되어 있으며, 현재 진행 중인 연구가 완료되는 시점에는 제품수준의 복합 모뎀이 산출될 예정이다.

천공위치 안내 시스템은 천공작업 Hole의 정확한 위치를 추적하는 시스템이다. 천공작업의 정확성과 안정성, 그리고 장비 조작의 용이성을 위하여 범지구 위성 항법 시스템(Global navigation satellite system, GNSS)을 이용하여 지표면의 천공위치를 찾아주는 안내 시스템을 연구 개발하였다.

최근 IoT 프로토콜 가운데 가장 활발히 논의되는 프로토콜로 CoAP(Constrained Application Protocol)이 있다. CoAP은 4가지 보안모드로 운영된다. 그 중 3가지 모드인 PresharedKey, RawPublicKey, Certificate 모드의 경우 DTLS(Datagram Transport Layer Security)가 적용된 방식이다. 반면 NoSec 모드는 DTLS가 적용되지 않은 기본방식이다. 본 논문에서는 DTLS의 복잡한 Handshake 방식으로 인한 전력소모 및 Performance의 저하를 고려한 새로운 방식을 제안한다. NoSec 환경의 CoAP 프로토콜에 S-Broker(Secure-Broker)를 적용한 security 및 performance 향상 방안이다. 제안한 방식으로 경량화 통신을 구현하여 무결성과 보안 강도를 높였다. 추가적으로 Proxy의 forwarding 기능과 caching 기능을 구현하여 성능의 향상을 도모한다.

사물인터넷 시장의 발전에 따라 많은 통신 프로토콜과 그에 해당하는 장비들이 발전을 하고 있다. 다양한 통신 프로토콜 사용에 따라 이질성 문제가 대두되어 이를 해결하는 미들웨어 기반의 가상 어댑터들이 나왔다. 하지만 이러한 가상 어댑터들은 통신 프로토콜 간의 이질성 문제는 해결하지만 인터넷 같은 외부 망과는 상호 호환이 안 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 MQTT(Message Queuing Telemetry)를 활용하여 기존 가상 어댑터들과 외부 망 간 양방향 연동을 가능케 하는 MQTT 어댑터를 제안한다. 본 연구를 통하여 어댑터는 내부 센서 데이터 활용뿐만 아니라 외부 망의 데이터도 활용할 수 있어 폭넓은 상호 운용성을 확보할 수 있다.

정보통신 기술의 발달로 사물인터넷에 대한 관심이 증가하였다. 사물인터넷의 한 요소인 무선 큰거리 통신 기술에는 WIFi, 블루투스, ZigBee 등이 있다. 이러한 기술들 중 저전력 블루투스는 낮은 전력 소비와 범용성 덕분에 많은 각광을 밭고 있다. BLE(Bluetooth LE)의 한 형태인 비콘은 더욱 저전력이며, 패킷을 전달하는 방식 또한 기존의 블루투스와 차이가 있다. 본 논문에서논 컨텐츠 보안이 필요한 비콘 서비스의 예시로 비콘을 통한 새로운 형태의 음악 음반을 제시하였다. 또한, 그 보안 특성에 맞춰 패킷 이중화, RSSI, Serial Number Binding 등의 기술들을 사용한 보안 방법을 설계 및 구현한 보안 사레에 대하여 서술한다.

IoT가 다양한 형태로 IT 기술을 이용하는 사물의 서비스를 제공하고 있다. 보다 스마트한 IoT 환경을 만들기 위하여 센서 데이터를 효율적으로 컨트롤하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 계속적으로 생성되는 IoT 센서 데이터 를 효율적으로 처리하는 시스템을 Loosely Coupled 하고 확장 가능한 Sensor Reaction System의 아키텍처로 구성하고 있다. 본 논문에서는 Node.js, MQTT, MongoDB 기술을 사용함으로써 이벤트 기반한 stream 및 batch 처리를 할 수 있도록 센서 데이터를 메시지 큐에서 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 아두이노 보드에 온도 및 빛 센서를 부착한 센서 디바이스로부터 센서 테이터를 받아서 PC 기반의 MQTT Broker / Sensor Reactor / MongoDB 서버 시스템을 구축하고 성능을 분석하였다.

반도체 공정에서는 제조 장비의 운영을 위한 장비 제어 및 점검에서 데이터 처리가 높은 해상도의 데이터 수집을 필요로 하고 있다. 이 논문에서는 반도체 스마트 팩토리의 환경 적용을 위해 필요한 EDA(Equipment Data Acquisition) 시스템의 구성을 기술한다. 이를 위해 반도체 세정장비 AutoFOUP의 장비 구성 정보를 수집하는 EDA 시스템의 프로토타입을 SEMI 표준을 기반으로 설계한다. 구성된 EDA 시스템은 분산 시스템 환경에서 높은 상호 운영성 및 확장성을 지원하기 위해 WCF 프로그래밍 모델로 작성된 웹서비스로 구성한다. 개발된 EDA 시스템은 반도체 제조 공정에서 웹서비스 기술을 활용함으로서 이기종 운영 플랫폼에서 유용성을 제시한다.

빅데이터 분야에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행됨에 따라 표준화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구를 충족하기 위해 최근 ISO/IEC JTC 1 산하 표준화 위원회를 중심으로 빅데이터 표준화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 아직까지 구체적인 기술 측면에서의 표준화는 미비한 상황이다. 이 논문에서는 기존 표준화 연구 내용을 간략하게 조망하고 빅데이터 센싱 객체 관리 측면에서의 표준화 방안에 대하여 논의한다. 이 논문은 향후 빅데이터 분야, 특히 빅데이터를 생성하는 센싱 객체의 규범적인 관리를 위한 표준 개발에 기여할 것으로 기대된다.

무선통신을 이용하여 분산전원 인버터 동작에 관한 제어를 하였다. 분산전원을 효율적으로 관리하기 위하여 시스템 전체를 관리하는 부분에서 제어 명령을 통한 분산전원의 제어를 수행하였으며, 전체 시스템과 인버터와의 통신은 무선통신을 이용하였다. 현재 연구단계로 무선통신을 이용하여 제어 시험을 완료하였으며, 성능 향상을 위한 연구 개발을 진행하고 있다.

기존 IoT 스마트 가로등은 모션 감지 센서를 이용하여 보행자를 감지하고, 가로등의 밝기를 조정하는 형태로 구성된다. 하지만 이러한 방법은 보행자가 나아갈 길을 미리 예측하여 밝혀주지 않는다. 특히 기존 방법은 보행자 현재 위치만 밝힐 뿐, 나아갈 길은 어두운 상태이기 때문에 통행에 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 보행자 경로를 미리 파악하여 가로등 밝기를 조절하는 방식을 소개한다. 보행자의 현재 위치를 파악하기 위해 모션 감지 센서를 이용하며, 보행자 경로 예측은 모션 벡터를 사용하여 가로등 밝기를 조절한다. 이러한 개선을 통하여 보행자의 편의 증대와 범죄 예방 등 긍정적인 효과를 기대 할 수 있다.

IoT 환경 구축을 위한 스마트 디바이스는 점차 증가할 것으로 예상되며 이에 이기종 연동을 위한 저전력 경량화 프로토콜의 중요성이 높아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 표준 프로토콜에 대한 장 단점을 분석하여 향후 IoT 환경 구축에 적합한 표준 프로토콜의 발전 방안을 제시하였다.

LPWA 기술은 IoT 환경이 가지는 낮은 전송거리와 배터리 제약을 해결할 수 있는 통신규약이다. LPWA에서 주목 받는 LoRa 기술은 디바이스에서 전송방식을 선택할 수 있는 클래스 A, B, C를 제공한다. 이 논문은 클래스 B 옵션에서 동기는 맞으나 전송 중 Beacon메시지를 분실하였을 경우, 바로 실행되던 Beacon-less동작을 억제하도록 최대 실패 횟수를 설정한다. 기존방법보다 Beacon-less동작이 기존 방법에 비해 30배 이상 적게 동작하여 디바이스의 에너지 소모를 줄였다.

처음 아기를 낳는 부모님들은 아이에 대해 모든 것이 낯설 것이다. 특히 아기의 분유를 타는 방법을 몰라서 방황하는 부모님을 여럿 존재한다. 넣어야 하는 분유의 양과 물의 양을 잘못 넣는 경우가 많다. 또한 아이의 개월 마다 아이가 먹는 분유의 양과 물의 양, 적당한 온도를 맞춰야 하지만 맞추는 것은 많은 어려움이 발생한다. 또한 첫 아이를 가진 부모님들은 특히나 외출을 하는 경우에 아기에게 맞는 적당한 온도를 맞추지 못해서 어려움을 겪게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 아두이노(Arduino)와 소프트웨어를 결합하여 아이들에게 분유를 타주는 부모님들에게 편리함을 제공할 수 있는 스마트 젖병을 설계하고 구현한다.

최근 미아 발생 건수는 줄어드는 추세이지만 미아 미 발견 건수는 증가 하고 있는 추세이다. 이러한 문제가 생기는 원인으로 보호자와 아동의 부주의가 원인이 되어 지고 있어 실질적인 예방책이 필요한 시점이다. 따라서 미아 발생을 예방하기 위한 디바이스 개발이 시급하다. 이에 따라 아두이노와 연동되는 어플리케이션을 개발하여 활용한다면 미아 발생을 사전에 예방할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아두이노를 기반으로 디바이스에 블루투스 센서, GPS 센서, 등 다양한 센서들을 장착하여 미아발생을 예방하고, 미아가 발생하더라도 발견에 도움을 줄 것이다.

우리나라의 중환자실 면회 시스템은 대부분 대학병원 기준 하루 2번 20분~30분의 짧은 면회시간을 가지고 있다. 중환자실의 보호자들은 매번 시간을 맞추어 면회를 해야 하며 면회 인원수에도 제약을 받고 있어 제한적인 면회 시스템을 가지고 있다. 이처럼 중환자실의 면회 시스템이 많은 제한을 가지고 있는 것은 중환자실 환자들과 병문객간의 감염 위험 요인을 최소화하기 위함이 있다. 따라서 '중환자실 면회 시스템'을 제작하여 매번 면회를 오지 못하는 상황에서도 원거리 면회를 가능하게 하며 환자와 병문객 간의 감염 위험 요인을 최소화 하여 보호자들에게 심리적인 안정감을 제공하는 것이 목적이다.

토양 습도 센서를 이용하여 화분의 습도를 측정하며 아두이노 상의 모터를 이용하여 화분에 물을 주어 화분의 알맞은 수분정도를 맞춰줄 수 있으며 온도 센서를 이용하여 화분이 자라는 환경의 온도를 측정하여 너무 더워 말라죽지 않게 조절할 수 있다. 본 논문에서는 아두이노(Arduino)를 기반으로 사용자가 키우는 화분에 여러 센서를 장착하여 수집한 수치값에 따라 습도와 온도를 조절하여 화분의 상태를 조절할 수 있다. 그 결과 사용자가 화분에 크게 관심을 기울이지 않아도 성공적으로 화분을 키워낼 수 있을 것이다.

본 연구에서 개발하고자 하는 기술은 신뢰성 있는 대기오염정보와 기상정보를 사용자에게 제공하는 것이다. 보드와 기상 및 대기오염정보를 측정할 수 있는 센서들을 이용하여 사용자가 활동하는 지역에 대해 데이터를 수집한다. 센서를 통해 수집된 데이터는 데이터 처리단계를 거쳐 본 연구를 통해 개발한 스마트폰 어플리케이션을 통해 사용자에게 서비스를 제공하게 된다.

경로 예측 기반의 센서 레지스트리 시스템(Path Prediction-based Sensor Registry System, PP-SRS)는 이기종 환경에서 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 즉각적인 활용과 끊김 없는 해석을 위해 사용자에게 센서 정보를 제공한다. PP-SRS는 사용자의 위치를 경로 단편으로 사상하여 표현한다. 그리고 경로 단편기반으로 사용자의 경로를 예측한다. 그러나 도로 정보에 대한 경로 단편을 미리 구성해야 사용할 수 있으며 구성된 도로 정보를 무시한 경로가 발생하는 문제점을 가지고있다. 이 논문에서는 이 문제점을 해결하기 위하여 PP-SRS를 위한 격자를 이용한 개선방안을 제안한다. 이 논문은 기존의 경로 단편 표현방법과 제안하는 격자 기반 경로 표현방법에 대하여 비교한 후 PP-SRS에 개선 방법에 대하여 서술한다.

최근 에너지 시장의 흐름은 공급위주에서 효율위주로 이동함에 따라 가정 내에서 스마트 그리드와 연동하고 태양광 및 에너지저장시스템을 활용한 에너지 관리 시스템 기술에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 하지만 시중에서 판매되는 제품은 인터페이스를 갖추고 있지 않거나 제조사별 독자 프로토콜 사용으로 인한 기존 홍 네트워크와 호환성 문제를 가지고 있다 본 논문에서는 호환성 향상을 위한 SEP2.0 기반의 흉 에너지 관리 시스템 개발과 에너지 관리 스케줄링에 대해 기술하고자 한다.

네트워크를 이용하여 정보를 주고받을 수 있는 사물 인터넷과 메시지 전송 기능(GCM)을 기반으로 하는 화재 방지 프로그램을 설계하였다. 본 논문에서는 창고 관리자가 화재를 방지할 수 있는 해결 방안을 제시하였고, 해결방안인 화재 방지 프로그램의 설계 결과물과 구현 과정들을 볼 수 있다.

최근 IoT 기술의 발전과 함께 스마트홈 기술의 발달과 Drone을 사용하는 사용자가 꾸준히 늘어나고 있는 추세이다. 스마트홈 시스템의 보안카메라는 정해진 구역을 모니터링 할 수 밖에 없다는 단점을 가지고 있다. 이러한 한계를 극복하고자, 본 논문에서는 사용자가 입력한 목적지로 실내에 미리 배치된 Drone이 이동하여 해당 목적지를 비춰줄 수 있도록 실내 보안카메라 기술을 Drone으로 대체할 수 있는 방법을 제안한다. 목적지를 인식하기 위해 실내에 위치한 Drone과 목적지의 위치값을 알아야 한다. 실내에선 GPS 좌표값을 알 수 없기 때문에 BLE Beacon이 발생시키는 신호를 이용하여 상호간의 통신을 통해 위치, 거리를 계산하도록 한다. 이러한 방식을 적용시킨다면 매번 모니터링이 필요한 구역에 새로 보안카메라를 설치하거나 배선공사하는 불편함 없이 하나의 Drone 하드웨어를 이용한 전방위 모니터링이 가능해 질 것으로 기대한다.

최근 사물인터넷에 대한 관심과 투자가 크게 증가하고 있으나 보안 측면에서 문제가 지속적으로 제기되고 있다. 그 해결책으로서 기업에서는 기업 내에서 구현한 클라이언트와 서버들로만 구성되어진 자체 IoT 생태계를 구축하고 있다. 그러나 이러한 방식의 단점으로는 다양한 서드파티 어플리케이션이 해당 IoT 서버들의 자원을 활용할 수 없다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 이를 보안한 OAuth 2.0 기반 CoAP 인증 프레임워크의 설계를 제안한다.

시장으로부터 요구는 야간에도 고화질 영상을 획득하기 위한 기술개발이 필요하다. 우리는 방범용 야간 고화질 영상 확보를 위한 시스템과 감성적인 실내외 조명 관리 시스템을 위한 IADP(IoT Auto Dimming Platform)를 설계한다. 공원이나 학교 등 외부 환경에 따른 LED 오토 디밍 제어 및 접근감지에 따른 밝기 제어, 가정에서 거실등, 침실등, 공부방 등의 환경을 고려한 밝기 제어를 통한 시력 보호 및 감정 제어, 및 테마 프로그램에 의한 주기적 LED 경관 제어를 제공하도록 외부환경에 따른 테마형 IoT 오토디밍 플랫폼 IADP를 설계한다.

본 연구는 고층으로 이루어진 카페 고객의 전기 남용 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다. 현재 각 카페는 콘센트를 고객에게 제공함으로써 고객의 편의를 돕고 있다. 하지만 고객이 이를 악용하여 장시간 전기를 이용하여 카페 회전율을 낮추고, 이에 따른 전기요금 과다 현상이 나타나고 있다. 따라서 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 카페의 각 콘센트에 멀티 랩을 고정하고 소켓을 PC 응용 프로그램을 통하여 제어하고자 한다. 본 연구를 수행함으로써 장시간 전기를 이용하는 고객과 무단으로 침입하여 전기를 사용하는 고객을 배제 할 수 있다. 또한 전기 사용 기본 제공시간을 정하여 직원의 번거로움을 줄일 수 있다.

본 논문은 버스 탑승 인원을 혼잡 정도로 제공하는 버스 정보 시스템의 구현을 목적으로 한다. 최근 버스 정보 시스템의 도입을 통하여 버스 이용자에게 다양한 위치 기반 정보를 제공함으로써 편의성을 제공하고 있다. 그러나 쾌적한 버스를 이용하기 위하여 버스 선택을 위한 의사결정에 필요한 정보의 제공이 요구된다. 이를 위하여 승차인원 정보 제공의 필요성을 분석하고 라즈베리파이에 GPS모듈과 적외선 센서를 이용하여 통신함으로써, 탑승인원 정보를 수집하고 더불어 가공하여 버스 내에 탑승 인원 혼잡 정도를 스마트폰을 통하여 정보를 제공할 수 있도록 구현하였다. 제안한 시스템은 버스 위치 기반 관련 정보와 버스 이용객의 의사 결정 을 위한 주요한 요소인 승차인원 정보를 제공함으로써 쾌적한 버스이용과 효율적인 버스 관리의 장점을 제공한다.

oneM2M 표준은 다양한 플랫폼을 지원하기 위해 다양한 통신 프로토콜과의 바인딩을 지원한다. 이 통신 프로토콜들은 HTTP, MQTT, COAP, WebSocket 등 경량화 혹은 단일 대상에 적합한 통신 프로토콜이며, 데이터 형식이 고정되어 있다. 본 논문에서는 자유로운 데이터 형식을 지원하며, 대규모/실시간 통신에 적합한 DDS를 oneM2M 표준에 따르는 OCEAN 플랫폼에 적용하는 방법을 제안한다.

환자의 긍정적인 예후에 있어 골든 타임을 최대한 확보하는 것은 중요한 요소로 손꼽힌다. 현재 응급의료 체계에서는 사고가 일어난 직후부터 응급 차량이 도착하기 전까지 응급구조요원이 환자의 상태를 파악 할 수 있는 방법은 제보자가 전달한 정보로 한정된다. 따라서 환자 상태의 수치적 측정의 부재 및 부족한 환자 정보는 골든 타임 확보에 있어 중요한 응급 처치를 결정하는데 큰 어려움을 야기한다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문은 사고 직후부터 응급 차량이 도착하기 전까지 응급 구조 요원이 도착하기 전까지 환자의 생체 정후를 파악할 수 있도록 하여 적절한 응급 처치를 예측할 수 있도록 돕는다 또한 환자 주변에 전문지식을 보유한 사람이 없는 경우에도 환자의 상태에 따른 최소한의 조치를 취할 수 있도록 도움을 줌으로써 응급 차량이 도착하기 전까지 환자가 최상의 상태를 유지할 수 있도록 한다.

이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.

이 논문에서는 스마트기기를 활용하여 농작물 재배가 체계적으로 이루어질 수 있도록 하이브리드 앱을 구현하여 사물인터넷 기반의 농작물 관리 시스템 서비스를 제안한다. 사물인터넷 기반 농장 관리 시스템에 관한 다양한 연구가 있었으나 농작물 생장 환경 모니터링을 통한 에너지 절감, 데이터 수집을 통한 활용방안에 대한 연구에 그쳤다. 그 결과 주말농장을 이용하는 도시 농부와 농장주들이 가지고 있는 주말농장의 문제점은 해결되지 않았다. 제안 서비스는 도시 농부와 농장주가 가지고 있는 문제점을 파악하여 체계적인 농작물 재배와 원활한 농장관리 서비스를 모바일 기기에서 제공한다. 특히, 농작물 재배에 필수적인 정보와 위치기반 주말농장 검색기능을 제공함으로써 관리의 정확성과 편의성을 제공한다.

이 논문에서는 기존의 유동인구 조사 방법 중 사람이 직접 계수하는 관찰계수의 문제점을 보완하는 방법을 제안하고 구현 및 평가한다. 유동인구 조사 방법에서 자료 수집하는 방법으로는 크게 두 가지가 있다. 사람이 직접 계수하여 수집하는 관찰계수 방법과 각종 센서들을 활용하여 수집하는 방법이 있다. 관찰계수 방법은 자료 수집 후에 유동인구 조사 규모에 따라 절차와 분석 시간이 많이 걸린다는 문제점을 가지고 있고 각종 센서를 활용한 방법은 인체감지의 중첩, 공간의 종속성, 비용의 문제점을 가지고 있어 실효성의 문제로 인하여 여전히 관철계수를 사용한 방법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 현재 실질적으로 많이 사용되고 있는 관찰계수의 문제점을 보완하여 개선하는데 목적이 있다. 기존의 관찰계수 방법보다 제안 방법의 관찰계수로 유동인구를 조사한 결과, 기존 방법보다 제안 방법이 절차와 분석에 시간이 향상됨을 확인했다.

인류에게 가스는 주된 에너지원이며 현재에도 우리는 편리하게 가스를 사용하고 있다. 가스 감지에 대한 연구들이 많지만 대부분은 가정에서 사용하기엔 너무 비용이 많이들거나, 기능이 너무 부실하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법들보다 비용이 절감되고 가스 누출 상황에 대해 좀 더 빠르고 정확하게 대응할 수 있는 아두이노와 가스센서를 통해 가스를 감지하고 안드로이드 어플리케이션을 통해 사용자에게 경고하며, 소방서에 문자메시지를 보낼 수 있는 시스템을 제안한다.

최근 IoT 보급이 가속화되면서, 글로벌기업들의 IoT 시장의 주도권 선점을 위한 혁신적 기술력 확보 경쟁이 치열해지고 있다. 사물 인터넷 기술을 지원하는 플랫폼 표준화 작업 외에도, 글로벌 대기업 중심으로 다수의 플랫폼 기술이 난립하고 있으며, 스마트 디바이스 통신에는 MQTT, CoAP, XMPP, HTTP 등 다양한 프로토콜이 사용되고 있다. 이렇게 다양한 플랫폼과 프로토콜을 사용하는 환경에서 디바이스간의 상호 연동 서비스가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 MQTT, CoAP 등 서로 다른 프로토콜을 사용하는 디바이스 간의 상호 통신을 용이하게 하고 향후 플랫폼 설계에 적용될 브로커 서버의 설계를 제안하고 구현한다.

This paper proposes the architecture and major functionalities of IT converged smart outdoor exercise equipment and health cashback system. It provides basic information such as date, time, weather information, and display the amount of exercise, thermal images for monitoring the change of user's body temperature and health cashback point. The amount of exercise is transferred to a health cashback server via mobile communication network and the server provides the exercise history and health cashback point. Also, as additional public services, a fine dust alarm light and an emergency alarm function are embedded. The proposed IT converged smart outdoor exercise equipment will be a reference model for studying and commercializing the next generation product.

최근 사물에 각종 센서와 통신을 내장하여 연결한 IoT기술과 노령인구의 증가로 인한 헬스케어 시스템이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 헬스케어와 IoT의 융합으로써, 건강관리를 위해서 많은이들이 활용하는 헬스클럽 운동기구의 관리를 위한 IoT 시스템의 설계를 해본다. 헬스클럽 관리 시스템은 헬스클럽 운동기구에 각종 측정 센서를 부착하여 중앙에서 관리하고, 헬스클럽 사용자는 모바일 시스템을 통해서 운동기구의 상태, 운동량, 사용량등을 통계화하여 본인의 건강을 효율적으로 관리할 수 있다.

본 논문에서는 기존의 고비용-고정형 거짓말탐지기의 단점을 극복하기 위하여 거짓말 시 발생되는 인체의 생리적 변화를 측정하기 위한 GSR (Galvanic Skin Response) 센서와 스트레스수치 알고리즘을 활용하여 스마트폰 기반 어플리케이션을 개발 및 그 활용방안을 제안한다. 사용자에게 부착하여 사용자의 생체 피부를 통해 외적자극 또는 심적 흥분/동요 상태에 의한 활동전위 발생 정도를 측정하고 이를 스트레스 지수로 변환할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 사용성 및 저비용성을 보장하기 위하여, 제안하는 거짓말 탐기기능을 스마트폰 어플리케이션화 하였다.

디지털액자가 고전적 액자의 향취를 주며 또한 사진을 바꿀 수 있는 기능도 제공하지만 아직 새 흐름이 되는 못했다. 그 이유는 비싼 가격과 사진을 전송하기가 불편하기 때문이다. 우리는 디지털 액자로 사진 전송을 쉽게 하고, 거기에 더하여 위젯과 보안 기능을 추가하는 연구를 하였다. 사진 전송을 위하여 AWS(Amazon Web Service) 서버를 사용하는데 AWS 서버는 언제 어디서나 원할 때면 사진을 WiFi로 전송할 수 있게 한다. 이는 현재 사용하는 USB나 SD 카드를 이용하여 디지털 사진을 전송하는 것보다 훨씬 편리하다. 우리의 디지털 액자를 사용하면 다른 사람과 사진 교환이 쉽고 따라서 가족, 친구, 동료 사이의 친밀감도 쉽게 높일 수 있다.

본 논문에서는 사물인터넷 제품들 중 환경센서를 이용한 서비스로, 사용자가 케어가 필요한 거동 불편자 및 인지능력 저하 노약자의 기저귀상태를 매번 체크하지 않아도 스마트폰 알림을 통해 용변 유무 상태를 확인 할 수 있는 서비스이다. 본 방법은 아두이노에 부착된 환경센서를 통해 기저귀의 습도, 온도 데이터를 실시간으로 서버에 받아온다. 서버에서는 이 값들을 알고리즘을 통해 일정한 범위를 두어 각각의 상태를 알 수 있도록 만든다. 이렇게 서버에서 가공된 값은 안드로이드로 전송해준다. 안드로이드에서는 가공된 값을 통해 상황별 이미지(activity)을 통해 보여준다. 또한 알림기능을 사용해 실시간 체크를 가능하게 하므로 써 사용자에게 편리한 서비스를 제공한다.

화재 경보 시스템은 안드로이드, MEAN 스택을 이용한 서버와 데이터베이스, 아두이노를 이용한 장치를 통해 사용자에게 온도, 가스농도 정보와 화재 발생 유무를 알려준다. 화재 시 빠르게 대처, 대피 할 수 있고, 또한 경보를 울리도록 만들었다. 또 애플리케이션을 통해 데이터베이스 서버에 적재된 최신의 데이터 값들을 받아와 표와 그래프로 보여준다.

최근 우리사회는 다양한 형태의 여가활동 및 생활체육에 대한 국민적 욕구와 열망과 더불어서, IoT기술발전 및 시장확대에 힘입어 다양한 스마트 자전거 제품이 등장하고 있다. 그러나 기존 제품의 경우 속도계 장치에 의한 주행기록을 분석할 수 없고, 스마트폰 앱의 경우에는 정확한 데이터 측정이 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서 개발한 스마트 자전거는 마그네틱 센서를 이용하여 거리, 속도, 시간 등을 측정/분석하고, 라이딩 정보를 어플리케이션에 저장하여 사용자가 라이딩 정보를 언제든 살펴볼 수 있다. 또한, 라이딩 속도에 따라서 LED의 색상이 변경되어 익스트림 라이딩 모드 및 LED제어, 스마트 자물쇠 기능 등을 제공한다.

대학생들은 지속적으로 증가하고 있는 등록금과 매 학기 마다 새로 구입해야 되는 비싼 대학교재 가격에 대하여 부담감을 가지고 있는데, 본 논문에서는 대학교재 가격에 대한 부담감을 줄여주기 위하여 직접 온라인 거래를 통한 대학 교재 거래 시스템을 개발하였다.

최근 사물인터넷 기술이 널리 사용되고 있으며, 사물인터넷을 기반으로 다양한 시스템이나 서비스가 개발되어 운영되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 기술을 기반으로 하는 교수-학생을 위한 실시간 부재 알림 시스템을 설계하고 구현하였다. 개발된 실시간 알림 시스템 프로토타입을 통해 학생은 교수의 재실 및 부재 상태를 실시간 방식으로 확인 할 수 있다. 이를 통해 교수-학생간의 학생 상담 등의 진행에 좀 더 효율적인 의사소통이 가능하다.

최근 효과적인 정보 전달을 위해 다양한 매체가 사용되고 있다. 이중 LED 기반의 전광판은 상업적 광고를 효율적으로 보여주는 대표적인 정보 전달 및 광고 매체 중 하나이다. 이와 같은 LED기반의 전광판은 옥외에 부착되는 경우가 많아 표시할 문구를 수정하거나 갱신하는데 어려움이 있을 수 있다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 LED 기반 전광판의 보다 손쉬운 사용을 위해 스마트 폰 애플리케이션을 이용하여 간편하게 문구를 편집하고, LED에 표출되는 효과를 설정할 수 있는 스마트 전광판을 설계하고 구현하였다. 구현된 프로토타입을 통해 제안된 스마트 전광판의 효율성과 실효성을 검증하였다.

가원격에서 조정할 수 있도록 해 주는 원격 PC조정리모콘 등의 제품들이 개발되고 있고 이를 편리성의 측면으로 이용한 제품들이 생겨나고 있다. 본 논문은 PC를 하드웨어 없이 원격에서 조작하기 위하여 앱에서의 간단한 조작으로 PC를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 즐겨찾기라는 독특한 기능을 추가하여 스마트폰에서 즐겨찾기 항목을 선택하여 PC에서 프로그램을 실행시킬 수 있도록 하였다.