Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
Korea Information Processing Society
- Semi Annual
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
Domain
- Information/Communication > Information Processing Theory
2019.10a
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PCI Express(PCIe) 버스는 시스템 내·외부의 다양한 디바이스들을 연결하는데 여전히 중요한 역할을 하고 있다. 이 PCIe 버스를 확장하기 위해서 PCIe 스위치가 사용되며 호스트(서버)와 외부 디바이스를 연결할 때 다양한 케이블 미디어가 사용된다. 본 연구에서는 광 타입과 구리선 타입의 2종류 케이블이 장착 가능한 자체 제작된 PCIe 어댑터 카드를 사용하여 응용 프로그램 레벨에서 성능을 확인하였다. 서로 다른 2종류의 디바이스들을 대상으로 실험한 결과, 성능상의 큰 차이는 발견되지 않아서 케이블의 종류와는 무관하게 상호 운영에 크게 문제가 없을 것으로 예상된다.
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Cha, Jeong-Woo;Han, Joon-Hwan;Park, Chan;Kim, Yong-Jin 5
열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군사 분야는 물론 현재 민수 분야(자동차, Security 시스템)에 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 상용 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템이 구축이 되면 뛰어난 접근성으로 인하여 시스템 추가/변경 시 기존의 시스템에 비해 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있으며 그로 인하여 다양한 고객 요구사항 만족, 개발 비용 및 시간 단축, 제품 출시일 등 다양한 이점을 얻을 것으로 예상한다. -
Han, Joon-Hwan;Cha, Jeong-Woo;Kim, Bo-Mee;Lim, Jae-Sung 8
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 따라서 기존 방식인 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈은 민수 시장의 다양한 요구사항과 환경을 반영하기에는 힘들 실정이다. 그에 따라 FPGA 기반 시스템의 단점을 보완하고 추가적인 요구사항을 만족하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 상용 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 처리 방식이 아닌 상용 이미지 프로세서 기반 구조 설계로 함으로써 다양한 영상 입·출력 인터페이스 수신 및 표준 영상 출력 포멧을 지원한다. 따라서 상용 프로세서 기반 열상 처리 모듈을 통한 시스템 개발 시 뛰어난 접근성으로 시스템 구축이 용이하고 다양한 요구사항 적용이 가능함에 따라 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용에 사용이 가능할 것으로 예상한다. -
Kim, Ha-Neul;Park, Jung-Hoon;Lee, Ye-Ji;Jin, So-Rin;Choi, Yong-Seok 11
대규모 트래픽을 처리할 수 있는 원격 화상회의 시스템 아키텍처 설계로서 다량의 메시지 송수신을 감당 할 수 있으며 사용자에게는 원활한 응답성을 보장 할 수 있는 시스템을 설계한다. -
Hong, Seong-Mun;Lee, Yoon-jae;Ko, Se-Young;Jung, Seung-Woo 13
웹 서비스의 트래픽은 변화의 폭이 크다. 또한 서비스는 실시간으로 변화하는 트래픽에 대비하기 위하여 트래픽의 최대치를 가정하여 서버를 구성해야한다. 하지만 트래픽의 최대치와 평균적인 트래픽은 큰 차이가 있어 위와 같은 서버 구성은 많은 자원의 낭비로 이어진다. 이렇듯 실시간으로 변화하는 트래픽에 대응하기 위하여 분산 시스템 구조와 InMemory Cache, Messaging Queue 등을 활용하여 대응하도록 설계했다. 또한 InMemory Cache 와 NoSQL 을 활용하여 효과적으로 메세지를 저장하고 검색할 수 있도록 설계하였다. -
A Study on the Application of Macro Model in the Housing Market with Integrated Information Platform오픈플랫폼 기반 주택시장 분석 플랫폼은 Linux(CentOS) 서버를 운영체제로 주택 분야 빅데이터 수집/가공/분석/예측을 위하여 Hadoop 기반으로 구축한 플랫폼이다. 오픈소스 플랫폼을 기반으로 다양한 대규모 데이터를 분석하고, 미시/거시 모델을 적용하여 그 예측력을 검증하고자 한다. 본 연구에서는 기존 방식으로 분석하던 Windows 기반의 E-Views 거시 분석 모형을 오픈소스 분석 플랫폼을 구축하고 이와 연계하여 결과를 도출하는 방안을 제시하고자 한다.
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Hwang, Dong-Hyun;Kim, Dongmin;Choi, Young-Yoon;Han, Seung-Ho;Jeon, Gi-Man;Son, Jae-Gi 19
서버리스 프레임워크(Serverless Framework)는 마이크로서비스 아키텍처의 이론을 클라우드와 컨테이너를 기반으로 구현한 것으로 아마존의 AWS(Amazon Web Service)와 같은 퍼블릭 클라우드 플랫폼이 서비스됨에 따라 활용도 높아지고 있다. 하지만 현재까지의 플랫폼들은 GPU 와 같은 하드웨어의 의존성을 가진 인공지능 모델의 서비스에는 지원이 부족하다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 기반의 오픈소스 서버리스 플랫폼을 대상으로 엔비디어-도커와 k8s-device-plugin 을 적용하여 GPU 활용이 가능한 서버리스 플랫폼을 구현하였다. 또한 인공지능 모델이 컨테이너에서 구동될 때 반복되는 가중치 로드를 줄이기 위한 구조를 제안한다. 본 논문에서 구현된 서버리스 플랫폼은 객체 검출 모델인 SSD(Single Shot Multibox Detector) 모델을 이용하여 성능 비교 실험을 진행하였으며, 그 결과 인공지능 모델이 적용된 서버리스 플랫폼의 함수 응답 시간이 개선되었음을 확인하였다. -
5G 기반의 스마트시티 서비스 데이터 수집 및 공유 시스템은 5G 융합서비스 플랫폼의 시스템컴포넌트로 설계 및 개발된 시스템이다. 본 시스템은 크게 데이터 수집 서브시스템, 데이터베이스 서브시스템, 및 데이터 공유 서브시스템 세 서브시스템으로 이루어져 있으며, 범용성, 확장성, 유연성 및 개방성에 중점을 두고 설계 및 개발되었다.
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Meltdown, Spectre 등 하드웨어의 취약점을 이용하는 side-channel 공격이 주목을 받으면서 주요 microarchitecture 구조에 대한 철저한 이해의 필요성이 커지고 있다. 현대 마이크로프로세서에서 branch prediction이 갖는 중요성에도 불구하고 세부적인 사항은 거의 알려지지 않았으며 잠재적 공격에 대비하기 위해서는 반드시 현재 드러난 정보 이상의 detail을 탐구하기 위한 시도가 필요하다. 본 연구에서는 Performance Monitor Counter를 이용해 branch 명령어를 포함한 프로그램이 실행되는 동안 Branch Prediction Unit에 의한 misprediction 이벤트가 발생하는 횟수를 체크하여 인텔 하스웰, 스카이레이크에서 사용되는 branch target buffer의 구조를 파악하기 위한 실험을 수행하였다. 연구를 통해 해당 프로세서의 BTB의 size, number of way를 추정할 수 있었다.
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Kim, Myeong-kyun;Kim, Yura;Lee, Seungho;Kim, Sungjei;Kim, Je woo 28
본 논문은 3차원으로 복원된 데이터를 원격지에 있는 홀로렌즈에 실시간으로 전달하기 위해 개발된 중계서버 시스템을 제안한다. 원격지에 있는 홀로렌즈를 위한 실시간 전송 시스템 구축을 위해서는 복원된 3차원 데이터의 압축 스트림을 복호화 해주는 중계서버 시스템이 필요하다. 이와 같은 3차원 데이터의 구조와 원격지에서 데이터를 전달 받는 홀로렌즈 환경을 고려하여 중계서버 시스템을 설계하고 구축 했다. -
시스템을 안정적으로 운용하기 위해서는 신뢰성 기반의 로그관리시스템이 필요하다. 모든 이력이 기록되는 로그의 위·변조를 방지하기 위해 로그 정보를 블록체인 기술로 관리하여 어떠한 상황에서도 시스템 이력을 신뢰할 수 있는 서비스를 제안한다. Hyplerledger Fabric을 사용하여 인증 관리 시스템에 의해 허가된 사용자만이 접근할 수 있다. 또한 분산원장에 한 번 기록된 로그 파일은 더 이상 수정하거나 삭제될 수 없다. 이 시스템을 활용하면 로그 파일의 위·변조 여부를 판단하는데 발생하는 시간, 비용, 불확실성을 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
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Lee, Seul;Kim, Jun-tae;Cho, Soon-jae;Cho, Beom-yeon;Jeong, Seo-hoon;Kim, Hyung-Hoon;Shim, Hyeon-min 34
유해조수 퇴치 드론의 시스템은 10.525GHz에서 동작하는 Microwave Doppler Radar Sensor를 이용해 경작지에 침입한 조수를 인식한다. 그리고 사용자에게 위험요소에 대한 알림 서비스를 제공한다. 이후 사용자는 드론의 카메라와 카메라 전용 애플리케이션을 이용해 경작지를 실시간으로 보며 드론을 직접 조종하고 Speaker와 Neo Pixel LED Ring를 이용해 유해조수의 시각과 청각을 자극해 도망을 유도하며 퇴치한다. -
Kim, Seung-Jin;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Lee, Chung-Sub;No, Si-Hyeong;Kim, Ji-Eon;Lee, Go-eun;Yoon, Kwon-Ha 38
본 논문은 R-CDM 의료영상정보를 기반으로 ELK Stack 기술을 적용하여 획득한 데이터의 분석 결과를 시각화하기 위한 시스템에 대해 기술한다. 제안한 시스템은 의료 빅데이터의 검색, 수집 그리고 분석 결과를 모니터링 할 수 있으며, 특히 대량의 데이터의 변화와 데이터간의 차이를 확인할 수 있다. 본 연구에서 제안한 시스템은 수집된 의료영상 빅데이터에 대해 적용하여 현황과 처리결과 그리고 실시간 분석결과에 대한 모니터링을 통해 관리의 효율성을 높여 실시간 검색 및 분석 서비스 분야에 기여할 것으로 기대된다. -
Pak, Min-Gi;Han, Seong-Min;Kim, Seung-Jin;lee, Chung-Sub;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won;Yoon, Kwon-Ha 40
본 논문은 국제표준화인 OHDSI OMOP-CDM 의 확장으로 의료영상 표준기반으로 한 관리시스템에 대해 기술한다. 이를 위해 기존 공통데이터모델과 연계에 중점을 두어 DICOM 메타태그정보 기반의 의료영상 표준 모델의 스키마를 제시한다. 이를 기반으로 머신러닝 기술개발을 위한 데이터 셋 생성과 관리를 위한 웹 기반 시스템 구조와 기능에 대해서 기술한다. 끝으로 구현된 시스템에서 제공하는 웹 서비스 수행 결과를 보인다. -
Joo, Wan-Su;Lee, Han-hyung;Ilkhomjon, Ilkhomjon;Park, Doo-Soon 44
스마트 폰과 태블릿 PC를 이용하여 실시간 영상 재생 서비스(OTT: Over The Top)를 이용하는 사람들이 폭발적으로 증가하고 있다. 그에 따라 실시간 영상 재생 서비스를 즐길 수 있는 수많은 콘텐츠들이 증가하고 있다. 이에 따라 사용자는 자신의 취향에 맞는 드라마가 어떤 드라마인지 찾기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자 스타일에 가장 적합한 미국 드라마 추천 시스템을 제안하기 위하여 선호 장르 2개, 연령대, 성별, 미국인 여부를 이용하여 유클리드 방법으로 유사도를 계산하고 협업 필터링 방법을 적용하여 드라마를 추천하는 시스템을 R을 이용하여 구현하였다. -
최근 자기관리의 필요성이 증가하면서 자신이 만족하는 신체를 갖기 위해 다이어트를 하는 사람들이 많아졌다. 다이어트를 하는 데 여러 방법이 존재하지만 건강한 다이어트를 위해서는 운동이 필수적으로 겸해져야 한다. 그러나 많은 사람들이 자신의 체형에 적합한 운동을 찾는 데 어려움을 겪는다. 따라서 개인의 체형과 성향에 맞는 운동을 추천해 줄 수 있는 추천 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 나이, 신장, 몸무게, 체지방률, 식습관과 같은 개인화 요소와 협업 필터링 방법을 R 시스템을 사용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천하는 추천 시스템을 제안한다.
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Jang, Su-Min;On, Jin-Ho;Kim, Young-Ho;Kim, Chei-Yol;Cha, Gyu-Il 52
최근에 이슈가 되고 있는 서버리스 컴퓨팅 시스템은 실행 요청이 있을 때만 동적으로 머신 자원의 할당으로 해당되는 마이크로 펑션을 실행되고 그 요청이 증가할 경우 그에 비례하는 자원을 할당하여 동시에 처리하는 방법으로 자원 사용률과 서비스 확장성이 매우 좋은 장점을 갖는다. 그러나 서버리스 컴퓨팅 시스템 관련 개발자는 여전히 마이크로 펑션에 대한 관리 측면에 대한 다양한 대응을 스스로 해결해야 하는 여러가지 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문은 서버리스 컴퓨팅 시스템의 효율적인 마이크로 펑션 관리와 마이크로 펑션의 실행환경설정에서 발생되는 불필요한 자원 낭비를 최소화하는 방안을 제안한다. -
하루 평균 동시 접속자가 1,000만 명이 넘을 정도로 많은 사람이 사용하는 플랫폼은 드물다. 이러한 플랫폼 중에 스팀은 독보적인 존재이다. 스팀 내에는 수많은 게임이 있다. 그 수많은 게임 중 각 사용자에게 맞는 게임을 찾아내는 것은 매우 어렵다. 그래서 각 개인한테 맞는 게임을 추천해주는 것이 필요하다. 본 논문에서는 각 개인에 맞는 게임을 추천해주기 위하여 현재까지 가장 좋은 방법으로 알려진 협업 필터링 방법과 장르, 사용한 시간, 사용자 수를 고려하여 추천한다.
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지능형 IoT 애플리케이션들을 효과적으로 사용하기 위해서는 추론 엔진을 Edge device로 포팅하는 것이 필수적이다. 그러나 컴퓨팅 자원이 제한적인 Edge 환경에서 computational cost가 상당히 큰 CNN 추론을 실시간으로 하는 것은 쉽지 않다. 이에, CNN 추론의 하드웨어 가속화의 필요성이 제기되어 활발한 연구가 진행되고 있으며, Xilinx, Intel 등에서도 하드웨어 가속화를 도와주는 툴을 개발하여 지속적으로 업그레이드하고 있다. 본 연구에서는 CIFAR-10 데이터베이스의 테스트 이미지 10,000개를 Xilinx 사의 CNN 추론 엔진인 DPU를 사용하여 Zynq UltraScale+ 보드에서 추론해보고, DPU 아키텍처에 따른 결과를 비교·분석했다. 병렬처리 수준을 높게 한 DPU는 그렇지 않은 DPU보다 소비전력 및 자원 사용량이 3배 이상 높았지만, 1.65배 좋은 성능을 보여 Trade-off 관계를 확인할 수 있었다.
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Jeong, Min Jin;Jeong, Dabin;Lee, Kang Eun;Kim, Sungsuk;Yang, Sun Ok 63
본 논문은 개발하고자 하는 기계학습 기반 한글 필기 인식 시스템의 첫 연구 결과를 담고 있다. 즉, 기계학습을 위해서는 학습용 및 테스트용 필기 데이터가 아주 많이 필요하므로, 이를 수집하고 전처리하는 방법을 제안하였다. 한글의 한 글자는 자음과 모음을 결합하여 생성되는데, 실제 만 개 이상의 글자가 생성될 수 있다. 따라서 각각의 글자 데이터를 수집하는 대신, 수집한 글자 데이터로부터 초성, 중성, 종성을 구분하여 최종적으로 자음, 모음 데이터로 저장하고자 한다. 아직 초기 연구이므로, 다양한 경우에 대한 분석이나 실험 결과는 없지만, 이를 활용하여 온라인 필기 인식 모델에 적용하여 인식 성능을 높이기 위한 추후 연구의 기반으로 활용하고자 한다. -
Cheon, Taehui;Chae, Minsu;Yang, Guang;Xayasouk, Thanongsak;Lee, HwaMin 66
실종자는 계속 늘어나는 추세이다. 경찰에서의 실종자 찾는 인력이 부족한 상황이다. 특히 청소년 실종과 달리 성인 실종의 경우 위치정보 파악과 같은 지원을 받기 힘들다. 또한 성인 실종의 경우 단순 가출의 경우가 많아 범죄 가능성이 없을 경우 실종자 탐색에 있어 후순위로 밀린다. 그에 따라 본 논문은 실종자 웹 탐색 시스템을 개발하여 실종자 가족은 실종자를 등록할 수 있게 제공해주며, 실종자정보를 손쉽게 공유할 수 있도록 하였다. 또한 목격자는 실종자를 목격했을 경우 제보하기를 통해서 목격된 정보를 추가할 수 있도록 하였다. 목격자가 제보를 할 경우에는 해당 실종자 가족에게 연락을 가도록 구현하였다. -
최근 ICT의 발전으로 인해 웹사이트 수가 폭발적으로 증가하고 있으며 인터넷상에는 여러 가지 다양하고 방대한 데이터들이 존재한다. 이러한 데이터를 효과적으로 검색하고 이용하기 위하여 웹 검색 기능은 주요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 웹 데이터를 자동으로 스크랩하여 파일로 저장하는 웹 크롤러를 구현하고 처리 속도 향상을 위하여 쓰레드 기능을 추가하였다. 웹 크롤러 구현을 위한 프로그래밍 언어는 파이썬을 사용하였으며 다양한 크기의 레퍼런스 사이트의 크롤링 속도 비교는 쓰레드 수를 변경함으로 측정하여 성능향상을 확인하였다.
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Lee, Ju-hyun;Yang, Hee-tae;Jeong, Ye-rim;Jeon, Dae-sik 73
현재의 채용 시스템은 이력서에 구직자가 직접 자격증 정보를 입력하고 기업 이를 검증하기 위한 절차를 별도로 수행한다. 자격증 정보 관리와 검증의 불편함을 줄이기 위해 하이퍼레저 기반 블록체인 기술을 이용하여 자격증 관리 플랫폼을 구축하고자 한다. 구직자는 한 번의 인증으로 자신의 모든 자격증을 관리하고 기업에서는 이력서에 포함된 키를 이용하여 블록체인에 자격증 정보를 조회함으로써 별도로 원본을 제출할 필요없이 자격증의 유효성을 증명할 수 있다. -
Jung, Yoon-sung;Lee, Ju-hyun;Kim, Eun-seok;Kim, Yong-sik 77
블록체인을 이용하여 리뷰의 무결성을 검증하고 리뷰 제공자에게 보상을 지급한다. 기존의 리뷰 시스템에서는 돈을 받고 광고해주거나 악의적인 목적을 가진 악성 리뷰가 많이 존재한다. 리뷰 제공자에 대한 적절한 보상이 없어 리뷰 제공자가 직접 광고 유치 등을 통해 수익을 창출해왔다. 이 리뷰 시스템을 통해 리뷰 제공자는 정당한 노력의 보상을 받을 수 있고 사용자들도 신뢰할 수 있는 정보를 제공 받을 수 있다. 이러한 시스템을 통해 선순환적인 리뷰 생태계를 구축하고자 한다. -
Kim, Ki-Sik;Lee, Jeong-Hun;Jeong, Young-Bin;Lee, Seung-Hyeon;Dong, Hong-Suk;Hwang, Kwang-il 80
지능형 로봇 기술은 더 나은 생활을 위한 현대 기술의 집약체이다. 산업, 생활, 정밀 기술 등 다양한 분야에서 응용이 가능한 확장성 넓은 분야이다. 해당 분야의 추적 기술은 LIDAR를 활용하는 방향으로 활발한 연구가 진행 중이다. LIDAR는 사방의 거리를 정확하게 측정할 수 있는 유용한 센서지만, LIDAR만으로는 로봇의 성능을 최대화할 수는 없다. 본 논문은 LIDAR 추적을 연장하여 Vision 기술의 융합에 관련하여 서술한다. Vision 기술의 융합을 통한 향상된 기능을 가지는 추적 로봇 설계 방법을 제안한다. -
4차 산업 혁명의 진행에 따라 빅 데이터를 활용한 다양한 응용 분야와 프로그램들이 생겨나고 있다. 이에 따라 기존에 성능 문제가 크게 제기되지 않았던 복사, 해쉬 계산 등의 문제에 대한 요구사항이 디지털 포렌식이나 디지털 데이터 기록물 보존 등의 분야에서 급증하고 있다. 본 논문에서는 복사, 해쉬가 동시에 진행되는 디지털 데이터 이관 분야에서 활용되는 대용량 이관 시스템을 위해 향상된 성능이 제공되는 알고리즘을 소개하며, 이를 구현한 시스템 구조를 제안한다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존에 활용되던 이관 시스템에 비해 평균 39% 향상된 성능을 보임을 증명한다.
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빅데이터 환경에서 대화형 분석 질의문을 수행하려는 요구사항이 늘어나면서 데이터 처리속도가 중요한 성능 지표가 되었다. 이에 Presto 는 많은 빅데이터 처리 엔진 중 메모리 기반으로 빠른 질의 처리가 가능하여 널리 사용되어 왔다. 하지만 메모리 처리 엔진인 Presto 도 디스크 기반의 저장소를 사용한 일부 경우에 성능 저하 현상이 보고되었다. 그래서 본 논문은 빅데이터 처리 성능 향상을 위해 Presto Memory Connector 를 사용하여 메모리 캐싱을 활용한 아키텍처를 제안한다. 그 과정에서 캐싱과 비 캐싱 환경에서 성능검증을 위한 데이터 처리 성능 실험을 수행하였고, 그 결과 향상된 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 빅데이터 분산환경에서 캐싱을 활용하여 Presto 아키텍처를 설계하는데 근거를 제공하고자 한다.
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최근 들어 빅데이터 처리 속도에 대한 관심이 높아지면서 처리 성능을 높이기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 기존의 빅데이터 전문 업체들도 전통적인 빅데이터 처리 방법이 아닌 새로운 기술에 대한 투자를 통해 경쟁을 가속화 하고 있다. 이러한 이유로 최적의 처리 엔진을 선택하는 것은 점차 중요한 부분이 되고 있다. 하지만 실제로 환경을 구성하여 운영해보기 전까지는 시행 착오를 겪을 수 밖에 없는 상황이다. 그래서 본 논문에서는 최근 발표된 빅데이터 처리 엔진 기술들이 어느 정도 성능을 보이는지에 관한 연구를 수행하여 빅데이터 처리 엔진 선택 및 판단에 도움이 될 근거를 제공하고자 한다.
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사용자가 보유하고 있는 토큰은 기존 중앙화된 암호 화폐 거래소를 통해 교환 할 수 있다. 그러나 암호 화폐 거래소를 이용한 토큰 교환은 높은 수수료, 암호 화폐 거래소 해킹 가능성, 해당 거래소 내 등록된 암호 화폐에 대해서만 교환이 가능하다는 문제점이 존재한다. 이더리움 플랫폼에 배포된 스마트 컨트랙트는 블록체인 기반으로 다양한 형태의 계약을 조건이 만족할 시 자동으로 이행한다. 본 연구는 스마트 컨트랙트를 이용하여 기존의 중앙화된 암호 화폐 거래소 기반 토큰 교환 문제점을 해결하면서 이더리움 지갑 내 토큰을 사용자가 원하는 ERC-20 토큰으로 자동 교환해 주는 분산형 토큰 교환 시스템을 제안한다.
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한국과학기술정보연구원(KISTI)은 2019년 1월 슈퍼컴퓨터 5호기 Nurion의 공식서비스를 시작하였다. Nurion은 8,432개의 계산노드를 장착한 초거대 컴퓨팅 시스템으로 안정적인 운영을 위해 많은 인력을 필요로 하는 시스템이다. 본 논문에서는 Nurion에서 사용 중인 PBS 작업 스케줄러의 Hook 기능을 이용하여 계산노드의 장애를 자동으로 점검하는 기능을 구현하여 운영 효율을 향상시키는 기법에 대해서 소개한다.
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오늘날 우리나라는 기후변화로 인하여 하절기 국지성 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있으며 이로 인해 발생하는 돌발홍수로 매년 인명피해가 발생하고 있다. 이러한 돌발홍수는 작은 지역에서 빠르게 발생하기 때문에 일반적인 홍수예보로는 대비하기 적합하지 않다. 따라서 이렇게 국지적으로 발생하는 돌발홍수를 대비하기 위해서는 최대한 빠른 시간 안에 집중호우 지역에 대한 기상정보 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 보다 신속 정확한 기상정보 분석을 위하여 고성능컴퓨터(High Performance Computer) 기반의 홍수예보모형을 운영하는 방안을 제시하였다.
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Ko, Hyug-Jun;Han, Seong-Soo;Jeon, You-Boo;Jeong, Chang-Sung 106
비트코인은 분산시스템으로 많은 노드를 가질수록 가용성 및 안정성이 유지된다. 이를 위해서는 블록 크기가 작고 많은 트랜잭션을 처리할 수 있는 구조를 가지는 것이 유리하다. 비트코인의 트랜잭션이 많아지면서 2017 년 8 월 24 일 세그윗(SegWit) 이후에 블록사이즈는 1MB 에서 2MB 로 변경되었고, 2019 년 9 월 현재 블록당 사이즈는 1MB 이상이 사용되고 있다. 이러한 추세라면 가까운 시일 내에 최대 블록사이즈에 근접하게 될 것이다. 본 논문에서는 세그윗 적용에 따른 비트코인의 변화를 조사하여 세그윗을 적용하지 않은 레거시(Legacy) 노드와의 차이점과 소프트포크(Softfork)로 알려진 호환성(Backward Compatibility)을 살펴보고, 세그윗을 통해 가단성(Malleability) 버그가 해결과 블록 사이즈 증가를 통해 TPS(Transaction Per Second)가 향상되는 것을 확인하고자 한다. -
Kwon, Minsu;Jang, Junebeom;Lee, Jaehak;Yu, Heonchang 110
블록체인은 4차 산업혁명 핵심 키워드 중 하나이다. 하지만 현재 블록체인 기술을 접목시킨 사례는 굉장히 적다. 그것은 블록체인 시스템에서 트랜잭션을 처리하는 속도가 느린 것을 이유로 볼 수 있다. 기존에 빠른 속도로 많은 트랜잭션을 처리하던 시스템에 비해 느린 블록체인 기술을 접목시키는 것은 어려움이 있다. 때문에 블록체인 연구는 합의 알고리즘, 다양한 네트워크 구성 등을 이용하여 트랜잭션 처리 속도를 늘리는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 오픈소스 프로젝트인 하이퍼레저 패브릭의 트랜잭션 처리 속도를 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 패브릭은 블록에 트랜잭션을 추가하기 위해 독립적으로 수행되는 3단계를 거쳐 수행된다. 그 중 1번째 단계인 보증 단계의 최적화를 진행한다. 패브릭에서 클라이언트로부터 피어가 반복적인 요청을 받을 때 매번 같은 네트워크에 속해 있는 노드인지 확인을 하게 되는데, 한번 보증을 완료한 노드는 일정 기간 동안 노드 확인을 거치지 않고 체인 코드를 수행하여 트랜잭션을 처리하도록 하는 방법을 제안한다. -
클라우드 환경에서는 가상머신의 고성능 연산을 지원하기 위해 Graphic Processing Unit(GPU)를 사용한다. 가상머신들은 공평성을 위해 독립적인 가상머신 스케줄러를 사용하기 때문에 컴퓨팅 자원의 초과 사용으로 인한 성능 저하가 발생해도 동일한 작업을 수행하는 가상머신들의 성능은 균등하게 측정된다. 하지만 GPU 연산의 경우 다중 작업을 수행할 때 하드웨어 기반 스케줄러를 사용하며 가상머신의 입출력 작업을 위한 하이퍼바이저의 First In First Out(FIFO) 기반 스케줄링 기법으로 인해 가상머신 사이의 공평성을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 GPU 메모리를 초과 사용하는 환경에서 가상머신들의 성능을 측정하고 성능 불균형으로 인한 문제를 분석한다.
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누리온 시스템은 Intel Xeon Phi 아키텍쳐를 기반한 8305개의 노드로 구성되었고, 이론 성능 25.7페타플롭스를 갖춘 시스템으로 2018년도에 도입되었다. 누리온 시스템은 그동안 KISTI가 지속적으로 수행해 온 국내 계산과학자를 지원하는 한편, 빅데이터를 기반으로 하는 거대 규모의 딥러닝 등의 새로운 AI 분야에서도 슈퍼컴퓨팅을 활용할 수 있도록 전략적으로 지원하고 있다. 본 논문에서는 이러한 거대 규모 딥러닝을 수행하는데 있어 발생하는 주요 이슈들과 이러한 이슈들을 누리온 시스템에서는 어떻게 해결하고 있는지에 대해 소개한다.
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Park, Guenchul;Park, Chan-Yeol;Choi, Ji Eun;Rho, Seungwoo 118
특정 어플리케이션을 주로 실행하는 소규모 고성능 컴퓨팅 시스템을 구축하는데 있어서 가장 중요한 점은 해당 어플리케이션의 효율을 최대한 끌어내기 위한 하드웨어를 선택하는 것이다. 하지만 최근 고성능 컴퓨팅을 위한 프로세서의 다양성은 점점 심화되고 있고 이는 최적의 프로세서 선택 및 시스템의 구성을 힘들게 하고 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 컴퓨팅에 주로 사용되는 주요한 프로세서를 사용한 시스템을 NAS 병렬 벤치마크를 기반으로 그 특성과 성능을 분석하여 응용프로그램의 특성에 적합한 프로세서 및 시스템의 선택을 지원하고자 한다. -
가상 화폐 분야의 핵심 기술로 소개된 블록체인(Blockcahin) 기술은 4차 산업혁명에서 중심이 되는 기술로 주목받고 있다. 다양한 산업의 서비스에서 사용하기에는 성능적인 부분에서 고려해야 할 부분이 있다. 본 논문에서는 허가형(permissioned) 블록체인에서 현재 가장 활발하게 기술 확산을 하고 있는 하이퍼레저 패프릭(Hyperledger Fabric)을 중심으로 0.6버전부터 1.2버전까지 관련된 연구들을 조사하였다. 특히 주요한 품질 속성인 성능을 향상하기 위한 Hyperledger Fabric의 기술 동향에 대하여 연구 활동 내용들을 비교 분석하였다.
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클라우드 가상화에서 최근 가장 많이 사용되는 컨테이너(container) 기술은 성능 향상과 이식성 및 확장성의 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 컨테이너 특성을 살펴보고, Docker 를 포함한 여러 컨테이너들을 비교해 본다. 본 연구의 시스템 아키텍처로, JMS(Java Message Service)기반의 분산 컨테이너 클러스터를 구성하였다. 분산 컨테이너 클러스터 상에서 메시지 처리 속도를 지표로 삼아 컨테이너 수와 Docker engine 의 메모리의 증가에 따른 성능을 비교 분석하였다.
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대학기관연구는 대학에서 이루어지는 다양한 의사결정을 체계적으로 지원하는 활동이다. 본 대학에서는 최근에 전공자와 비전공자 간의 교양과목 평가 분리에 대한 제도를 마련하였으나 이 결정을 교수자의 재량에 맡겨 놓아 근거 데이터 없이 교수자가 평가 분리 여부를 실제로 결정하기에는 어려운 실정이다. 이에 본 논문은 이전 학기의 성적 데이터를 기반으로 통계 분석한 결과와 이에 대한 시각화를 제공하여 교수자가 조금 더 쉽게 평가 분리 여부를 결정할 수 있도록 분석 시스템을 제안하고 실제 교양과목에 대한 분석 결과를 예시를 통해 보여준다.
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Moon, Junoh;Min, Chanki;Lim, Jongmin;Yoon, Young 133
차량에서 생성되는 데이터의 가치가 상승함에 따라 데이터 소스와 데이터 내용에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 데이터 소스인 차량의 경우에는 운행의 안정성을 보장하고자 블록체인을 결합하려는 시도가 있어왔지만, 무결한 차량 운행 데이터 관리 시스템에 대한 이해 부족으로 데이터 위·변조 등 차량 데이터에 대한 사이버 공격에 적절히 대응하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 수집된 차량 데이터의 무결성을 보장하고 수집된 데이터에 대한 질의가 가능한 블록체인 기반 데이터 베이스 시스템을 제안한다. 본 시스템을 통하여 분산 합의 기반 데이터 무결성 검증, 블록을 구성하는 해시트리의 복제 저장 없이 위·변조된 차량 데이터 검출, 일정 수준의 장애를 허용한 상태 하에서의 질의문 처리 등이 가능해진다. 본 시스템은 높은 공간 효율성과 확장성을 가지며, 수소전기차 공유 업체의 차량 운행 정보를 바탕으로 한 성능 평가 결과 평균적으로 데이터 블록 저장에 4.0 초, 각 블록 검증에 2.4 초, 질의 처리를 위한 합의 과정에 1.3 초가 소요됨을 확인하였다. -
Cho, Min-Kyu;Kyung, MinGi;Shin, In-soo;Min, Dug-Ki 137
교통 시뮬레이션 시스템은 현실 세계의 교통 및 차량 관련 데이터를 기반으로 미래의 차량 움직임을 예측하는 프로그램으로, 다양한 교통문제를 해결을 위한 도구가 될 수 있다. 시뮬레이션 스케일을 전국단위로 확장하기 위해서 분산/병렬 시스템을 도입해야 하는데, 이 논문에서는 병렬/분산 과정에서 핵심이 되는 Open MPI 기반의 데이터 교환에 대한 방법을 제안하고자 한다. 공통된 하나의 커뮤니케이션 모듈을 기반으로 분산된 노드의 데이터 교환에 대한 문제를 해결하여 생산성을 높이고, 시뮬레이션 과정에서 소요되는 커뮤니케이션 타임을 줄여줄 것으로 예상된다. -
KYUNG, MinGi;Shin, In-soo;Cho, Min-Kyu;Min, Dugki 141
본 연구에서는 메소스코픽 교통 시뮬레이션 모델의 하나인 LCTM(Lane Cell Transmission Model) 모델을 GPU 기반의 병렬 교통 시뮬레이션의 형태로 구현하여, 수행한 시뮬레이션 시간을 측정하였다. 본 논문에서는 LCTM 교통 시뮬레이션의 병렬화 고려사항들을 언급하고, GPU 를 사용한 병렬 교통 시뮬레이션 구현 시, 성능에 영향을 미치는 요소들을 분석한 후, 측정하였다. -
Dang, Thien-Binh;Yang, Hui-Gyu;Tran, Manh-Hung;Le, Duc-Tai;Kim, Moonseong;Choo, Hyunseung 145
Principal Component Analysis (PCA) is a powerful technique in data analysis and widely used to detect anomalies in Wireless Sensor Networks. However, the performance of conventional PCA is not high on time-series data collected by sensors. In this paper, we propose a Joint Exponential Smoothing and Trend-based Principal Component Analysis (JES-TBPCA) for Anomaly Detection which is based on conventional PCA. Experimental results on a real dataset show a remarkably higher performance of JES-TBPCA comparing to conventional PCA model in detection of stuck-at and offset anomalies. -
Hong, Seong-IL;Park, Ji Hoon;Kim, Hyun Jae;Na, Kyung Min;Keum, Myung Ki;Park, Hyun Joo 149
반려동물 기르는 1인 가구가 증가함에 따라 여건도 관리하기 쉽게 발전되어져야 하지만 아직까지는 더딘 상황이다. 1인가구의 경우 약속, 야근 등 예기치 못한 상황 발생 시 먹이 급여에 있어서 어려움을 겪는데 이를 해결하기 위해서 개발하게 되었다. 위 작품은 어플리케이션을 통하여 시간, 장소에 구애받지 않고 원격 배식이 가능하다. 뿐만 아니라, 예약 자동 배식 추가를 통해서 보다 편리함을 제공하고 여건을 개선하고가 개발하였다. -
Kimg, Ju-Hyun;Lee, Jung-Ung;Kim, Jong-Won;Yu, Suk-Dea 153
국방무기체계 분야 중 단일 센터에 대규모 분산시스템을 구성하는 경우 신속한 데이터 처리를 위해 통신 미들웨어로 사용되는 DDS의 패킷을 튜닝하여 사용하고 있다. 하지만 향후 국방무기체계는 생존성 보장을 위해 분산시스템의 장소를 주/예비 센터로 이원화하면서 센터간에도 신속한 데이터 동기화 및 비상시 OO초 내 센터 임무전환까지 함께 요구하고 있다. 따라서 단일 센터에서 적용한 DDS 패킷 전송 방식을 WAN 환경에 적용 시 데이터 송수신간 패킷의 순서가 바뀌는 현상이 발생하여 데이터 공유가 제한될 수 있다. 본 연구에서는 이와같은 제한사항을 극복하기 위해 DDS를 적용한 LAN 구간의 기존 성능을 유지하면서 WAN 구간 데이터의 신뢰성 보장을 위한 TCP/IP 기반의 WAN Sync 설계를 제시하였다. -
Tran, Manh-Hung;Yang, Hui-Gyu;Dang, Thien-Binh;Choo, Hyun-Seung 156
The damage from voice phishing reaches one trillion won in the past 5 years following report of Business Korea on August 28, 2018. Voice phishing and mobile phone scams are recognized as a top concern not only in Korea but also in over the world in recent years. In this paper, we propose an efficient system to identify the caller and alert or prevent of dangerous to users. Our system includes a mobile application and web server using client and server architecture. The main purpose of this system is to automatically display the information of unidentified callers when a user receives a call or message. A mobile application installs on a mobile phone to automatically get the caller phone number and send it to the server through web services to verify. The web server applies a machine learning to a global phone book with Blacklist and Whitelist to verify the phone number getting from the mobile application and returns the result. -
4차 산업혁명의 시대가 도래함에 따라 자율주행자동차 및 인공지능(Artificial Intelligent; AI) 로봇의 법적 지위와 민·형사법적 문제 해결을 위한 법제도 도입의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 법제도 마련과 함께 준비되어야 할 기술적 패러다임으로서 AI 법인 및 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 특정 업무를 수행하는 AI 로봇 (하드웨어 또는 소프트웨어)이 정부의 엄격한 검증 및 테스트 기준에 따라 심사 및 인증을 받고, 그것의 정보, 인증 내용 및 알고리즘 코드가 임의로 조작될 수 없도록 암호화되어 블록체인에 기록된다. AI 로봇의 하드웨어 및 소프트웨어가 AI 법인으로서 정부의 인증을 받기 위해서는, 주요 업무 수행 및 네트워크 접근이 블록체인에 기록되고, 법인 시스템의 승인 없이는 작동될 수 없도록 하드웨어 또는 소프트웨어가 프로그래밍 되어 있어야 한다. 블록체인은 불변성과 보안성이 우수한 세계적으로 공유된 분산 데이터베이스이므로, 블록체인 기반 AI 법인 시스템을 국가적 정보시스템으로 도입하면 자율주행자동차 및 각종 AI 로봇의 상용화가 가져올 국내외적 문제와 혼란들을 대비하는데 큰 도움이 될 것이다.
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차량 네트워크의 핵심 기술인 V2X 발전에 따라, V2I에서 중요한 역할을 하는 RSU에 대한 연구 또한 진행되고 있다. 그러나 기존 RSU 는 저성능 및 유지보수 고비용의 문제점이 존재하여 차량이 RSU 기능을 수행하는 mRSU가 제안되었다. 이에 mRSU를 배치하는 연구는 진행되고 있으나 mRSU 역할을 하는 차량을 선정하기 전, 해당 차량의 안전성을 판단하는 방안이 존재하지 않아 보안에 취약하다는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 차량을 mRSU 로 선정하기 전 교통 관제 센터에서 해당 차량의 안전성을 판단하고, mRSU 적합도를 수치화하여 이 데이터를 블록체인으로 저장 및 관리하는 방안에 대해 제안한다. 이를 통해 신뢰 적인 기관의 검증된 데이터의 무결성을 보장하여 보안 취약성을 보완할 수 있다는 장점이 존재한다.
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Park, Soo-Yong;Moon, Ju-Hyeon;Park, Seul-Woo;Shin, Yong-Tae 168
센서 네트워크는 스마트 시티와 같은 4차 산업혁명 분야의 핵심기술로 다양한 분야에 활용되고 있다. 기존의 센서 네트워크는 여러개의 센서 노드가 한 개의 싱크 노드를 통해 인터넷으로 데이터를 전달하였다. 그러나 과도한 트래픽 또는 외부적인 요인으로 인해 싱크 노드가 중지될 경우 그 싱크노드와 연결된 센서 노드로부터 데이터를 수집하지 못하는 단점을 가지고 있다. 제안하는 시스템은 도커를 사용하여 싱크노드를 컨테이너화 하고 쿠버네티스를 통해 중지된 컨테이너를 자동으로 재시작하여 시스템의 안정성을 높일 수 있다. -
Choi, Kang-Hyeon;Yu, Jong-Won;Yu, Kang-Hyeon;Joo, Dong-Chul;Park, Hyun Joo;Park, Dae Woo 172
South Korea's per capita alcohol consumption ranking is 14th in the world, but it ranks first in the world for binge drinking. In society, dining and dining culture is developed, which leads to drinking. He often puts his hands on the wheel in a relaxed way after drinking. To prevent this situation from happening in advance, a Bluetooth module is installed in the aduino circuit to transmit the measured alcohol level to the smartphone and measure the blood alcohol level. -
Kim, Jin-Hyeok;Lee, Tae-Hui;Kim, Hye-Ju;Lee, Ho-Rim;Lee, Hee-Jae 176
최근 세계적으로 한국에 대한 인식이 좋아짐으로써 한국으로 유학이나 여행을 오는 외국인이 많아지고 있다. 외국은 다양한 문화와 언어를 가지고 있고 그 외국의 문화와 언어에 익숙하지 않은 많은 식당에서 그들은 식사함에 어려움을 겪고 있다. 우리 학교의 경우에서도 마찬가지로 유학 와 있는 한국어가 서툰 학생들이 한국에서 가장 불편한 일 중 하나가 식당에서 음식을 시키는 것이라고 할 정도로 식사가 제한되어 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 QR 코드를 메뉴판에 부착하여 그 QR 코드를 찍기만 하면 바로 원하는 언어를 선택할 수 있고, 그들의 언어로 음식에 대한 설명이 나타나는 시스템을 제안하고 개발하였다. 제안한 시스템은 종교에 따라 먹지 못하거나, 식습관에 따라 먹지 않는 음식이 있는 외국인들 역시 전자 메뉴판을 이용함으로 어려움을 해결 할 수 있다. 제안한 시스템은 그들 주변에 어떤 식당이 있고 어떤 음식이 있는지 쉽게 알 수 있고 그 어플을 사용하는 사람들과 소통할 수 있는 어플리케이션을 제작함으로써 유학생뿐만 아닌 일반 관광객들을 대상으로도 적극적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대가 된다. -
한국과학기술정보연구원에서는 슈퍼컴퓨터 5호기 시스템인 누리온 시스템을 국내 연구자들에게 서비스를 하고 있다. 본 논문에서는 누리온 시스템의 서비스 현황과 관련된 다양한 정보를 표출하는 웹기반 데시보드를 구축함으로써, 이를 활용하여 운영자, 의사 결정자들에게 제공하고자 한다. 이를 통해서 운영자들은 시스템의 현재 서비스 상태를 실시간으로 확인 할 수 있으며, 의사 결정자들은 연구원의 대표 서비스인 슈퍼컴퓨터 서비스의 주요 활용 지표를 쉽게 확인 할수 있도록 하였다. 또한 구축된 데시보드를 홍보관에 표출함으로써 방문객들에게 국가초고성능컴퓨팅센터의 가치 전파 및 인지도 제고를 위해서 사용할 수 있을 것이다.
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군 전술정보통신체계(TICN)는 기존 음성 위주 아날로그 방식의 통신기반체계(SPIDER)를 디지털 방식의 IP 통신체계로 대체하는 사업이며, 본 논문은 해당 체계 도입 초기에 발생하였던 라우팅 루핑 문제 해결에 대한 연구 논문이다.
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Moon, Ju-Hyeon;Park, Soo-Yong;Woo, Seongju;Shin, Yong-Tae 185
환경 센서는 센서의 특징과 같은 변수에 따라 센서에서 발생하는 데이터가 일정하기 못하고, 광범위에서 실시간으로 발생하기 때문에 환경 센서 데이터 수집에 사용하는 데이터베이스 선정에 어려움이 있다. 본 논문에서는 각 데이터베이스의 특징을 실시간성과 확장성, 비용으로 비교하였다. ICT기반 환경 센서 데이터 수집에 적합한 데이터베이스는 MongoDB, OpenTSDB, MachBase DBMS이다. -
Oh, Han-min;Jeon, Chang-seok;Lee, Han-wool;Kim, Hongjun 188
최근 노인인구가 증가하고, 독거노인의 비율도 빠르게 증가하는 추세에 있다. 따라서 몸에 갑작스러운 이상 증상이 발현되거나 건강상 위험 상태에 이르는 경우 따로 돌보는 사람이 없더라도 이를 인지하고 보호받을 수 있는 기기나 장비가 필요하다. 본 논문은 사람의 생체 신호를 이용하여 응급상황을 판단하고, 이를 신속히 지인 또는 다른 사람에게 알리는 응급상황 알림 시스템 설계에 관한 내용이다. 본 시스템은 체온과 심박수를 실시간으로 측정하는 센서들과 실시간 위치추적이 가능한 GPS장치, 측정 데이터를 전송 및 저장하는 데이터 서버 및 사용자의 스마트폰에 설치될 밴드 전용 어플리케이션으로 구성된다. 이를 통해 독거노인뿐만 아니라 모든 1인 가구를 대상으로 갑작스러운 신체 이상증상 발생 시에도 신속히 대처가 가능한 기기 및 장비로서 널리 사용된다면 보건 품질의 향상이 기대된다. -
드론을 이용한 영상 촬영이 대두되고 있는 현재에 효율적으로 영상을 전송하기 위한 대역폭이나 네트워크 시스템을 연구해야할 필요성이 있으며 2대 이상의 멀티 드론을 동기화 및 군집화 시키기 위한 라우팅 프로토콜을 설계하려 한다.
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Ha, Sukjun;Kang, Shinyong;Kim, KyungSun;Park, DaHyun;Jeon, Joongnam 195
대부분의 사람들은 생활 편의 기기로 모바일 디바이스를 사용하고 있다. 모바일 어플리케이션에 NFC 기술을 접목하면 정보를 편리하게 얻거나 제공할 수 있다. 이 논문에서는 편리하게 NFC 어플리케이션을 개발할 수 있는 프로그램 플랫폼을 제안한다. 유형이 다른 NFC 어플리케이션을 분석하여, 관리자 기능, 사용자 기능, NFC 인터페이스 기능, 유저 인터페이스에 대한 공통 요소를 템플릿으로 구축한다. 관리자는 NFC 활용 시스템을 쉽게 구축할 수 있고, 사용자는 하나의 인터페이스로 공통 구조로 만들어진 여러 시스템을 사용할 수 있다. 이 플랫폼을 메모알림 어플리케이션에 적용함으로써, 제안하는 플랫폼의 효용성을 평가하였다. -
Construction of Connected Radiology Care System Environment for Cloud based Smart Healthcare ServiceNoh, Si-Hyeong;Lee, Chungsub;Jeong, Chang-Won;Kim, Tae-Hoon;Kim, KyungWon;Yoon, Kwon-Ha 199
최근 의료서비스에 ICT 기술이 도입되면서 의료서비스 패러다임이 병원중심에서 환자 중심으로 변화되고 있다. 특히, 사물인터넷 기술은 스마트헬스케어 서비스를 현실화하고 있다. 이로인하여 병원이 아닌 곳에서도 환자의 상태를 확인할 수 있고 이에 대한 적절한 조치를 취할 수 있는 다양한 서비스를 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 의료 사각지대의 환자는 여전히 신속하게 조치를 못하는 실정이며, 관리가 되고 있지 않아 사회적인 문제로 이슈화되고 있다. 본 논문은 의료사각지대의 환자에 대한 의료영상 진단 지원을 위한 클라우드환경 기반의 Connected Radiology Care System을 제안하고자 한다. -
Lim, Ji-Won;Seong, Chae-Won;Bong, You-Jeong;Jo, Ohyun 201
5G 시스템은 혁신적인 발전을 거듭하며 강력해진 기술 표준을 근간으로 초광대역 이동형 데이터 서비스, 대규모 사물통신 서비스 등을 제공하고 있다. 본 논문에서는 SW를 기반으로 한 5G의 기술 개발 방법론을 제안한다. 또, 실제 환경에서 차세대 모바일 네트워크의 성능 분석이 가능한 SW 기반의 시스템 레벨 테스트베드 및 모니터링 프로그램을 OAI(Openairinterface) 5G 연구 단체의 오픈소스를 이용하여 구현한다. 기존 하드웨어 위주의 단일 칩 시스템(SoC)을 이용한 구현은 손상되기가 쉽고 유지보수가 힘들다는 단점이 있다. 하지만 기존 하드웨어 칩을 소프트웨어 기반인 소스코드로 구현하면 유지 보수가 용이하다는 장점뿐만 아니라 하드웨어가 변경되더라도 다른 하드웨어에 호환되는 이식성 때문에 생산성이 높아지며 비용 절감의 효과도 기대할 수 있다. -
보건복지부 「2016년도 정신질환실태 역학조사」에 따르면 성인 4명 중 1명 이상이 평생 한번 이상 정신건강 문제를 경험하는 것으로 밝혀졌다. 이에 본 연구는 잦은 우울감을 느끼는 현대인들이 스스로 감정 상태를 파악하고 예방할 수 있도록 아두이노(Arduino)와 앱인벤터를 통해 사용자의 뇌파, 심전도, 온도 등 생체신호를 지속적으로 측정하는 어플리케이션을 구현하였다.
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최근 커넥티드카, 자율주행차량 등 차량에 관한 기술이 연구개발 되어 발전함에 따라 차량의 기술이 더욱더 확장되었다. 주변 차량, 인프라, 네트워크, 스마트폰 등 다양한 통신 기기들이 차량과 연결이 가능해졌다. 다만, 차량 기술의 발전과 더불어 차량 시스템 해킹 공격 방식이 다양해지고 있지만 이에 관한 연구와 대응 방안은 미흡한 편이다. 따라서 본 논문에서는 블록체인을 활용하여 차량 통신에 사용되는 CAN(Controller Area Network) 데이터 프레임 내의 차량 ID 가 해킹 공격에 의해 위·변조 되는 것을 방지함으로써 신뢰성 검증이 가능한 방안에 대해 제안하였다.
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Slicing Radio Access Network (RAN) can help in effectively utilizing the network bandwidth and to better manage the increasing traffic over interent. RAN slicing system discussed in this paper is based on an open-source slicing mechanism in which we write a JSON configuration file for slicing policy and send it to the FlexRAN controller. FlexRAN controlls the core networks (CNs) through OAI-RAN on the evolved packet core (EPC) component of this system. Each CN is responsible for handling a saperate RAN slice. The type of internet traffic is identified by the FlexRAN crontroller and is sent to the respective CN through OAI-RAN. CN handles the traffic according to the allocated bandwidth and in this way the internet traffic is sliced inside the EPC component.
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Kwon, Se-Min;Jung, Sang-Geon;Kim, Su-In;Ha, Ji-Yeong;Park, Jun-Ho;Kim, Jae-Hun;Ahn, Eun-Ji;Lee, Eun-Ser 214
사물인터넷을 기반으로 실시간으로 아동의 위치를 확인하고 고정위치를 설정하여 설정된 위치에서 벗어나는 아동을 알림으로 알려주는 등의 기능으로 아동이 실종되는 것을 방지해 주는 미아방지 목걸이를 설계하였다. 본 논문에서는 미아방지 목걸이의 설계 부분인 UML(Unified Modeling Language)을 활용한 여러 다이어그램을 볼 수 있다. -
Park, Jae-Hyeon;Nam, Gill-Woo;Lee, Hyeon-Il;Park, Ji-Hyun;Lee, Eun Ser 218
현대인들의 실내건강관리를 위해서 라즈베리파이에 DHT11센서를 이용하여 자동으로 실내 습도를 유지시키고 안드로이드 앱을 이용하여 수동으로 동작가능 하도록 구현하였다. -
Park, Ji-Hoon;Ryu, Hyeong-Oh;Kim, KyoungRul;Kim, Saehwa 221
본 논문에서는 엣지 컴퓨팅을 무인 마켓에 도입하여 엣지 컴퓨팅의 효율성을 확인하고, 로컬 네트워크의 효율적인 대역폭 할당을 위한 두 가지 방법을 제안한다. 무인 마켓과 같이 엄청난 양의 데이터를 필요로 하고 만들어내는 서비스에서는 데이터들을 클라우드로 전송하여 소비자가 불편함을 느끼지 못하도록 빠르게 처리하는 것은 불가능에 가깝다. 그래서 우리는 Amazon Go 를 벤치마킹한 무인 마켓에 엣지 컴퓨팅을 도입하여 이를 구현한다. 그리고 구현한 시스템에서 엣지 컴퓨팅 외에 클라우드 컴퓨팅, 모바일 장치를 적용하여 처리할 때의 응답 시간을 분석하여 엣지 컴퓨팅의 높은 성능을 확인한다. 또한, 구현한 무인 마켓에서 데이터 전송의 효율성을 더욱 높이기 위해 카메라 단위와 매대 단위의 대역폭 할당 기법을 제안한다. 카메라 단위로는 모션 인식기술을 활용하여 움직임이 감지될 때만 각 이미지 프로세스에서 요구되는 고해상도로 송신하는 기법을 제안한다. 매대 단위로는 네트워크에서 수용 가능한 대역폭 임계치에 도달하지 못하게 하기 위해 매대 별 우선순위에 따른 대역폭 할당 스케줄링 기법을 제안한다. 그 결과로 평균 소모대역폭과 최대 소모대역폭을 비교하여 제안한 두 가지 기법이 기존의 방법에 비해 성능을 향상시키는 것을 보인다. -
지구온난화의 영향으로 우리나라는 매년 폭염으로 인해 많은 인명피해를 입고 있다. 폭염으로 인한 온열 질환의 피해를 줄이고자, 본 논문은 주기적으로 생체정보를 수집하고 온열 질환 의심 환자를 파악하는 폭염 대응 온열질환 모니터링 시스템을 개발했다.
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일상생활에서 빈번히 사용되는 주변 생활 제품은 기술의 급속한 발전과 더불어 지능화 정도가 가속화 되고 있는 추세에 있다. 일반적으로 LED 조명이나 실내 에어컨을 자동으로 조정하거나 자동청소로봇 등은 이미 일반화된 제품들이다. 그럼에도 불구하고 우리 생활에서 가장 필요한 용품인 거울에 대한 지능적인 제품은 비교적 고가이어서 소비자가 쉽게 접근하기 어려운 생활용품이 되고 있어서 지능화 제품의 보급이 더딘편이다. 따라서 본 논문에서는 Raspberry Pi 3B+ 를 기반으로 하여 음성제어가 가능한 스마트 미러를 설계하고 구현하였다. 이를 위하여 저렴한 raspberry pi의 WiFi를 통해 네트워크에 연결하도록 하여 미러가 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 자동으로 업데이트 할 수 있도록 하였고 기상 조건, 사전 시간 또는 음악 재생과 같은 음성 제어가 가능하기 위하도록 Google Asistant 음성 인터페이스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 제품이 실용화될 경우 저가이면서 고기능 사양을 제공하고 있어서 스마트 미러 보급에 많은 기여가 예산된다.
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본 연구는 음식물 쓰레기를 효율적으로 줄일 방법에 관한 것으로 아두이노 기반 IoT 기술을 이용해 스마트 음식물 처리 시스템을 제작하였다. 대부분의 음식물 쓰레기가 75%에서 80%정도의 수분을 포함하기에 본 시스템에서는 탈수기능을 함께 구현하였다. 특히 개인별 음식물 배출 현황을 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 안드로이드 기반의 안드로이드 애플리케이션을 구현하였는데, 이는 개인이 버리는 음식물 쓰레기양의 통계를 시각화하였다. 그리고 이를 분석한 패턴을 통해 향후 쓰레기를 줄일 수 있도록 유도할 수 있는 스마트 음식물 쓰레기통을 개발하고자 하였다.
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Go, Tae-Hwa;Kwon, Young-Jae;Kim, Nam-Yeoun;Park, Mok-Eun;Lee, Eun-Ser 234
본 논문에서 구현한 자동 블라인드 제어 A.B.C는 라즈베리파이와 어플리케이션의 소켓통신을 활용한 블라인드 컨트롤 프로그램으로서 어플리케이션에서 신호를 송신하면 그에 따른 명령을 수행하여 조도값의 크기나 사용자의 목적에 따라 블라인드를 조절할 수 있도록 설계한 프로그램이다. -
Kim, Bumsu;Kim, Wookchan;Ra, Chanyeop;Moon, Jae Hyun 238
본 연구에서는 사회인들의 정해진 패턴을 IoT를 기반으로 AI 기술을 활용하여 Deep Learning 기술을 적용하여 행동패턴을 자동으로 시스템에 업로드 한다. 업로드된 데이터는 Deep Learnig 기술을 통해 유의미한 데이터를 추출하고 이를 각종 가전제품에 제공한다. 데이터의 정합도를 높이기 위해서 초기 데이터는 사용자가 입력한 정해진 생활 패턴을 바탕으로 하며 가우시안 분포를 따르는 난수를 생성하여 training data set으로 사용하여 실제 학습에 적용시켰다. 실생활에서 자동으로 데이터를 활용하기 위해서 IoT기기를 연결하여 AI 학습을 진행하였다. 사회인들은 이 시스템을 통해 집에 들어올 때와 집 밖에 외출할 때 댁내에 있는 편리한 서비스를 제공받을 수 있다. -
Kim, Beom-Joo;Kim, Dae-Hwan;Kim, Yong-Bae;Han, Jeong-Hoon 242
본 논문에서는 공장에너지관리를 위한 IoT 기반 플랫폼 개발에 대한 연구를 다루고 있다. 특히, 스마트팩토리에 대한 고사양성 서비스를 제공하는 것이 아닌, 소규모 공장에서도 적용할 수 있는 시스템을 통해 스마트팩토리로 전향하기 위한 기반을 제공하고자 한다. 본 시스템은 IoT 표준을 기반으로 하고 있으며, 클라우드 서비스와 분석시스템 등을 제공한다. -
Yoon, Seok-Jun;Koo, Dong-Ju;Kim, Min-Ji;Baek, Kyu-Yeol;Ahn, Kyo-Min 245
2018년 한국의 합계출산율은 0.98명으로 OECD 회원국 중 출산율 1명이 되지 않는 유일한 국가가 되었다. 이에 대한 원인으로 경제적 문제, 맞벌이 부부의 증가로 인한 육아스트레스를 들 수 있다. 때문에 육아스트레스를 줄이기 위해 아이를 보다 편하게 보살필 수 있는 사물인터넷(IoT: Internet of Things) 기술이 접목된 육아용품이 필요하다. 이에 따라 본 논문은 기존의 아기침대에 사물인터넷 플랫폼을 추가하고 각 센서 들의 정보를 수집해 아기의 수면패턴분석 및 수면유도, 시트 온도조절, 시트 등받이 조절, 침대 자동 스윙 및 스윙 세기 조절, 침대 높낮이 조절 등의 기능을 수행하는 사물인터넷 기반의 새로운 육아용품을 개발해서, 부모들의 효율적인 육아 활동을 가능하게 하여 육아스트레스에 대한 부담을 크게 감소시키는 것을 목표로 한다. -
본 논문은 파충류 시장의 활성화와 파충류 사육 부담감을 해소하고자 사육자들에게 편리하고 접근성이 높은 서비스를 제공하는 파충류 사육을 위한 스마트 환경제어시스템을 제공한다. 본 논문이 제시하는 주요한 기능은 다음과 같다. 첫째, 사육장 내 습도를 미스팅 시스템과 팬을 통해 제어를 한다. 둘째, 사육장 내 온도를 조광기를 활용한 스팟 램프의 밝기 조절을 통해 제어한다. 셋째, 파충류 먹이 공급 및 물 공급을 자동화하여 체계적인 식단을 관리한다. 넷째, 적외선 감지 센서를 통한 데이터를 활용해 파충류의 활동량과 탈피 및 질병의 가능성을 예상한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 현대 사회에서 추구하는 편리함과 기존 파충류 사육의 번거로움을 해소하는 것을 목표로 한다.
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Jeon, Sooji;Kim, Dongyeong;Yang, Jinhong;Jung, Sungkwan 253
디지털 사이니지는 생활 속에서 소비자들과 소통할 수 있는 디지털 매체로서 사용자와의 양방향 커뮤니케이션이 가능하고, 활용범위가 다양하기 때문에 효과적인 광고 매체로서 활용되고 있다. 최근에는 고화질의 디스플레이가 스마트폰과 센서를 이용한 사용자 맞춤형 기술로 개발되면서 스마트한 형태의 디지털 사이니지로 변화하고 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 관심과 선호 정보에 기반한 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 소비자에게 맞는 콘텐츠 및 광고를 제공하기 위한 기술을 개발함으로서 향후 점점 확대되고 있는 디지털 사이니지 시장에 필요한 고객 참여형 정보제공 기술 개발에 기여하고자 한다. -
IoT 환경에서 디지털 도어락에 대한 관심과 사용이 증대되고 있다. 이러한 디지털 도어락의 사용 증가와 해킹 공격으로 인한 정보 유출이 지속적으로 발생하고 있는 현실 상황에서 보안 문제도 중요하게 대두되고 있다. 본 논문에서는 보안 문제를 해결하기 위한 디지털 도어락을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 보안 취약점을 보완하고 편의성을 제공 가능할 것으로 기대된다.
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스마트시티 플랫폼은 도시내의 다양한 센서로부터 수집되는 데이터를 기반으로 도시 공간의 상황을 보여주는 시스템이다. 기존의 스마트시티 시스템들은 IoT 센서들의 정보를 모아서 보여주고 고정형 CCTV 의 영상을 관제 시스템에서 보여줌으로써, 관제사에 의한 상황 파악을 주 목적으로 개발되고 운용되어 왔다. 최근 5G 무선 통신망이 구축되면서 5G 의 edge computing 기술과 영상 정보, 센싱 정보 등 다양한 형태의 정보 분석 및 대응이 요구되고 있으며 단위 기능으로 제공되는 데이터들을 사용자의 필요에 따라 조합하여 새로운 서비스를 제공할 수 있는 플랫폼의 구조를 제시하고자 한다.
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Lee, Sang-Jeong;Hong, Seok-Jun;Jung, Taek-Sung;Han, Geon-Uk;Lee, In-Hye;Jeong, Min-Kyo;Min, Hong 262
최근 사물인터넷 분야에서 스마트 팩토리 부분은 많은 주목을 받고 있으며 관련된 연구도 많이 진행되고 있다. 기존의 스마트 팩토리 플랫폼은 제품 생산 효율성을 높여 비용을 줄이는 것을 목표로 센서로부터의 데이터 수집과 클라우드로의 전송, 대규모 데이터 분석을 통한 의사결정 등 자동화 부분에 집중되어 있다. 본 논문에서는 웹 GUI를 활용하여 응용 개발의 편의성을 높여 개발자가 아닌 공정관리자가 직접 공정을 제어할 수 있도록 했으며 유사 환경이 구축된 다른 공장에서 기존에 만들어진 공정 프로그램을 공유하고 재수정할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한, 프로토타입을 구현하여 제안된 웹 GUI기반 스마트 팩토리 공정 관리 및 공유 시스템의 운용 가능성을 검증하였다. -
Ahn, Hyohoon;kim, Do-Hyung;Jung, Hyun-Jin;Lee, Jong-Kyeong;Ka, Chung-Hee 265
본 논문에서는 기존의 실시간 드론 영상 전송 방식의 전송 거리 한계 및 장애물 간섭 문제를 극복하기 위한 LTE 기반 실시간 영상 전송 드론 시스템을 제안하고 구현한다. 원격 LTE 드론 연결 및 영상 전송을 위한 Companion Computer (CC) 구축 및 개발과 유동 IP 를 가진 LTE 모듈의 원활한 연결을 위한 중계서버 구축과 취득한 영상을 통한 객체 탐지 및 추적 기능 개발을 목표로 한다. 개발 및 실험 결과에서는 구현한 LTE 영상전송 시스템을 통해 실시간 영상을 전달받고 GCS 를 통한 드론 조작이 원활하게 동작하는 것을 보여준다. -
최근 인공지능과 빅데이터 등 최첨단 기술이 빠른 속도로 의료 정보시스템에 도입됨에 따라 환자정보를 포함한 민감한 개인정보에 대한 사이버 공격이 급증하고 있다. 다양한 개인정보 비식별화에 대한 표준이 제안되었지만, 데이터의 범주에 따른 기법 적용에 대한 연구가 미비하다. 본 논문에서는 EHR 데이터를 위한 심근경색을 대상으로 하는 원격 의료 시스템을 위한 개인정보들에 대한 민감도를 4단계로 분류하고 이에 따른 비식별화 기법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안한 EHR 데이터에 대한 분류 및 비식별화 기법은 다양한 의료 정보 서비스를 위한 프라이버시 보호에 활용될 수 있다.
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랜섬웨어는 더욱 지능화되고 표적화된 공격이 예상되고 클라우드와 사물인터넷 기기의 확산으로 공격의 범위 또한 지속적으로 확대될 것으로 보인다. 특히, 이러한 사물인터넷 기기들은 스마트 시티를 위한 기본 구성요소로 인식되므로 다양한 보안을 위한 연구가 진행되어야 한다. 본 논문에서는 데이터 중심의 스마트 시티를 위한 보안 요구사항 분석을 통해 다양한 스마트 시티 관련 공격을 살펴본다. 또한, 이러한 공격을 보안 서비스에 초점을 맞춰 분류한다. 이렇게 제시된 분류는 다양한 데이터 중심의 스마트 시티를 위한 보안 시스템 구축에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
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Lee, Nam-Cheol;Lim, Jeong-Min;Song, Ji-Hyun;Lee, Da-Young;Choi, Kwang-Min;Kim, Joong-Jae 276
본 논문은 실내 온도, 습도, 조도, 그리고 토양의 습도까지 탐지하여 자동으로 습도와 빛을 조절해주는 스마트 화분을 다룬다. 화분은 일상생활에서 구할 수 있는 화분을 사용했고 다양한 꽃의 생육 정보를 모은 DB를 기반으로 아두이노를 통해서 다양한 센서 값들을 측정하고 모인 센서 값들은 라즈베리파이로 보내진다. 화분에 부착된 다수의 아두이노로부터 온 데이터를 라즈베리파이가 분석하고 판단해서 사용자에게 전달해주고 조치가 필요한 부분은 아두이노에 전송되어 알맞은 처리가 이뤄진다. 이때 다수의 아두이노와 라즈베리파이의 통신은 지그비 통신이며 라즈베리파이와 사용자 간의 통신은 블루투스와 클라우드 서버를 통해 이루어진다. -
Kang, Jisu;Kim, Hyunjin;Park, Dawon;Bae, Soyoung;Lee, Sihyeon 280
통신기술이 1 세에서 5 세대로 발전하는 동안 해상물류의 핵심인 컨테이너는 기능상의 큰 발전없이 과거에 머물러 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너의 위치 및 상태 정보를 수기로 관리하던 기존의 방식에서 벗어나 IoT 장비를 활용해 실시간 위치 파악, 상태 모니터링 및 자동화 등을 통해 물류의 가시성을 확보하고 컨테이너를 효율적으로 재배치함으로써 비용 절감 및 새로운 서비스 창출하기 위한 스마트 컨테이너를 제안한다. 부가적으로, 태양열판을 이용한 전원공급, 펠티어 소자를 이용한 냉방기능을 제공함으로써 신선 식품 배송의 핵심인 풀 코드 체인(Full Cold Chain) 플랫폼으로 활용범위를 넓히고자 한다. -
이 시스템은 사용자에게 층간소음 데이터를 측정하여 기록하고, 그 정보를 바탕으로 차트와 LED 를 이용해 소음의 정도를 시각화 하여 스스로 심각성을 인지할 수 있는 환경을 제공한다. 또한, 이웃과의 소통을 위한 어플리케이션 기능을 제공하는 시스템이며 층간소음으로 인한 세대 간의 갈등을 줄이고, 사회문제 중 하나로 자리잡은 층간소음 문제를 해결될 거라고 사료된다.
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해가 갈수록 스마트홈을 구성하는 다양한 IoT 상품들이 출시되고 있고 이것들을 통합 관제하기 위한 IoT 허브(gateway) 등의 제어 장치들이 필요해 지고 있다. 구글의 'Google home', 아마존의 'Echo' 등이 대표적이다. 그러나 이러한 제어 장치들은 클라우드 기반으로 동작되기 때문에 비용이 발생하고 개인으로부터 생성되는 민감한 개인 데이터들의 보관방법에 대한 다양한 문제들을 내포하고 있다. 본 연구팀은 독립형 스마트 IoT 허브 개발을 통해 개인정보를 보호하고 다양한 IoT 단말기들을 손쉽고 간편하게 제어하고자 하였다. 그리고 IoT 단말기와 연결된 센서의 실시간 모니터링 및 분석을 인공지능 기술인 강화 학습 기술을 이용해 구현할 수 있었다. 네트워크 끊김, 고장 등 IoT 단말기 들의 다양한 통신값을 분석하고 이를 기반으로 안정적이고 효율적인 제어를 가능할 수 있게 되었다. IoT 단말기는 아두이노를 이용했으며 스마트 IoT 허브는 라즈베리 파이로 구현해 개인정보를 보다 안전하게 보호하고 다양한 IoT 단말기를 모니터링 하고 제어할 수 있는 독립형 IoT 허브를 설계하고 구현할 수 있었다.
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Ko, Hyun-Gyeong;Kim, Taek-Sun;Hwang, Dong-Hyun;Kim, Hyung-Hoon;Shim, Hyeon-Min 291
로봇청소기를 사용한 고객들은 로봇청소기에 대한 만족도가 매우 높은 편이다. 이러한 이유는 인간이 신경 쓰지 못하는 지역까지 꼼꼼하게 청소하고, 단시간에 끝나는 인간에 비해 느리더라도 꾸준히 한, 두 시간 동안 지속적으로 움직이기 때문이다. 욕조에 물때를 제거할 수 있는 로봇을 생각해냈고, 사용자 없이 스스로 청소하는 자율 동작 기능과 모터를 이용한 솔질, 사용자가 청소가 깨끗하게 되었는지를 사진으로 모니터링 할 수 있다. 본 기술은 욕조 이외에 세면대, 싱크대 등에서도 활용될 수 있어, 개인 여가시간 확보 및 가사에 대한 스트레스 감소에 기여할 수 있을 것으로 예상된다. -
Song, Gil-Ho;Na, Hyun-Ju;Park, Jung Hyun;Oh, Jae-Gon;Kim, Do-Hee 295
본 논문은 기존의 수동으로 높이 조절만 가능한 단순 의자를 탈피하여 자라나는 아이의 신장과 체형에 맞게 의자 높이를 자동으로 조절해주는 스마트 의자를 제안한다. 본 논문의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 초음파센서와 무게센서를 사용하여 아이의 신장과 체중을 측정함으로써 신체에 맞게 자동으로 의자의 각도와 높낮이를 조절해준다. 둘째, 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집하여 App 화면에 건강 상태를 보여주고 아이 등급표와 비교하여 아이의 성장률을 가시적으로 보여준다. 셋째, 압력 센서를 이용하여 아이의 자세 상태를 보여주고 App 알림과 데이터 분석으로 아이의 자세 교정에 도움을 준다. 넷째, 신호를 전달하면 지정된 자리로 의자가 자동으로 이동하는 기능을 제공한다. 제안된 시스템은 IoT 기술을 접목함으로써 성장이 빠른 영유아를 키우는 가정을 대상으로 의자 교체에 필요한 비용 절감 효과와 바쁜 현대인들을 위해 아이의 건강관리를 보다 효율적으로 돕는 것을 목표로 한다. -
Kim, YuJeong;Kim, Hyun;Oh, SooKyeong;Youn, Yeumin;Choi, SeoYoung 299
스마트홈 구축을 위한 다양한 IoT 기술 발전과 더불어 IoT 장비들의 저전력, 고효율, 편리성에 대한 사용자 니즈에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 사용자 니즈를 반영하듯이 최근 아두이노 및 라즈베리 파이등 저비용으로 IoT 장비를 구축할 수 있는 다양한 연구들이 진행되고 있다. 우리는 본 연구를 통해 뉴로-퍼지기술을 이용해 저전력, 고효율, 편리성을 겸비한 저렴한 IoT 장비 및 솔루션을 제안하고자 한다. 뉴로-퍼지를 이용하게 되면 기존의 단순한 센싱에 대한 제어와 다르게 다양한 환경변수를 분석하고 고려해 효율적인 제어가 가능할 수 있다. 본 논문에서는 욕실 환경에서의 발생할 수 있는 다양한 환경변수를 추출하고 사용자가 편리하게 사용할 수 있도록 실시간 발생하는 상황과 온도, 습도 등을 뉴로-퍼지를 통해 제어할 수 있는 알고리즘을 설계한다. 그리하여 뉴로-퍼지를 이용하여 설계된 욕실환경 제어 시스템은 사용자의 욕실 이용에 효과적인 영향을 줄 수 있을 것이다. 우리는 본 연구에서 저비용 고효율의 효율적 시스템을 구성할 수 있는 IoT 센서와 아두이노 및 라즈베리 파이를 활용해 다양한 IoT 장비들을 모니터링하고 분석하여 쾌적한 스마트 홈을 구축할 수 있는 방향을 제시하였다. 또한 그러한 IoT 장비들을 제어할 수 있는 IoT gateway system을 설계하고 구현하였다. -
Yoo, Hyeon-Min;Kim, Hyun;Kim, Young-Hyeong;Lee, Jung-Wook 303
다양한 IoT 장비를 모니터링 하고 제어할 수 있는 gateway system을 설계하고 구현할 수 있었다. 본 연구는 효율적으로 스마트홈을 구축하기 위한 방안 및 방향을 제시하고자 한다. 현재의 스마트 홈 케어솔루션은 공기질 측정, 온/습도 측정, 동작 감지, 음성제어 장치 등 다양한 IoT 장치들을 사용하지만 사용자에 따라 필요성이 떨어지는 기능들이 존재한다는 단점이 존재한다. 이러한 이슈를 해결하면서 편리한 스마트홈을 구축할 수 있도록 plug and play 기술을 이용해 집안에서 사용하는 다양한 IoT 기능들을 사용자가 직접 선택할 수 있는 gateway system으르 제시하고자 한다. 저비용 고효율의 효율적 시스템을 구성할 수 있는 IoT 센서와 아두이노 및 라떼판다를 활용해 다양한 IoT 장비들을 모니터링하고 분석하여 쾌적하고 경제적인 스마트홈을 구축할 수 있는 방향을 제시할 수 있었다. -
Lee, Seong-Woo;Kang, Min-Soo;Oh, Sung-Rok;Kim, Chan-Young;Kim, Woo-Jung;Park, Su-Hyun 306
현대사회에서 거울은 어디서든 볼 수 있는 필수품이 되었다. 이렇게 현대인들에게 가장 친숙한 오브젝트 중 하나인 거울을 IoT와 접목하여 내재되어 있는기능을 통해 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있는 범용성 SmartMirror를 제작하고자 한다. -
Lee, Byeong-gyu;Seo, Hyun-Bin;Chi, Seong-Hwan;Han, So-Jeong;Kim, Joong-Jae 308
사람들이 도서관에 비치된 컴퓨터를 통해 원하는 도서가 있는지 검색하는 데에는 시간이 얼마 걸리지 않지만, 그 도서의 위치를 찾는 데에는 많은 시간이 소요되는데 그 이유 중 하나는 바로청구 기호이다. 각종 숫자와 문자로 이루어진 청구기호는 이에 익숙하지 않은 사람들에게는 암호로 보일 뿐이다. 이에 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 사용자가 간단한 어플리케이션을 통해 원하는 도서를 쉽게 검색하고 그 위치를 어플리케이션 상에서 확인할 수 있으며 서가에 부착된 LED 를 통해 도서의 정확한 위치를 확인할 수 있는 스마트 북 파인더를 구현하였다. -
본 연구는 아두이노 보드와 다중 센서들을 사용하여 학교 급식실 대기 공간에서의 대기 상황을 분석한다. 실험에 사용한 초음파 및 소음 감지 센서들로부터 초음파 및 소음 데이터를 입력 받아 송신하는 아두이노 보드 기반 프로그램을 작성하고, 데이터를 수집, 저장, 관리하기 위하여 CoolTerm 프로그램을 사용한다. 또한, C 언어를 기반으로 정규화 프로그램과 필터링 프로그램을 구현하여 대기 인원 감지라고 인정할 수 있는 조건(일정 소음 이상 발생, 초당 5회 이상 감지 및 3미터 미만 거리에서 감지)에 맞지 않는 데이터를 걸러낸다. 예비 실험 이후 실시한 본 실험 범위는 8월 27일(화)부터 30일(금)까지 4일간, 점심 식사 시간 중 중간 시간대인 12시 20분부터 12시 39분까지이다. 분석 결과 식단 선호도에 따라 대기 시간에 확연한 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 배식 시간 역시 대기 시간에 미치는 영향이 있는 것을 알 수 있었다. 또한 초음파 센서로부터 분석한 결과와 소음 감지 센서로부터 분석한 결과, 상당한 유사성이 관찰되었다. 본 연구는 대기 시간만의 측정에 그치는 것이 아니라, 식단과 대기 시간과의 관계 분석을 통해 학생 식사 행태가 대기 시간에도 영향을 미친다는 추가적인 사실을 증명하였는데, 이는 대기 시간 문제 해결이 단순히 급식 대기 상황 개선에만 있는 것이 아니라 식단 및 배식 방식 등의 개선과 같이 이루어져야 함을 보여준다. 이는 기존 연구들이 확인하지 못했던 사실로, 본 연구의 주요한 기여로 볼 수 있다. 향후 본 연구를 확대하여 무선 인터넷 및 알림 시설을 갖춘다면, 현재의 학교 급식 환경을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
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본 논문은 5G 기반의 스마트 시티를 위한 지능형 도로 안전 지원 서비스의 설계에 관한 것이다. 초저지연, 대용량, 초연결의 특성을 가지는 5G 무선 통신망은 스마트시티를 구현하기 위한 최적의 네트워크 인프라를 제공한다. 본 논문에서는 5G 기반의 스마트 시티 서비스를 제공하기 위한 에지 클라우드 컴퓨팅 인프라를 설계하고, 5G 무선 통신 기반의 지능형 CCTV 로부터 생산되는 대용량의 영상 데이터를 전송, 저장하기 위한 계층형 분산 VMS(Video Management System)의 모델을 제시하고 이를 이용하여 5G 기반의 무선 CCTV 와 디지털 투사, 재현 장치를 포함하는 스마트 가로등을 이용하여 지능형 도로 안전 지원 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.
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Lee, Jae-Hyeok;Kim, SeokJin;Jeong, Young Ju;Han, Yunsung;Seo, Dongmahn 319
최근 여성 1인 가구를 대상으로 주거침입 관련 범죄가 꾸준히 발생하고 있다. 이러한 범죄를 예방하기 위한 한 방법으로는 특정 구역, 위치를 감시하기 위한 목적으로 CCTV(Closed-circuit television)를 설치하는 방법이 있다. 하지만 일반적인 가정용 CCTV의 경우 사용자 커스터마이징이 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 저비용의 커스터마이징이 가능한 양방향 통신 기반 침입자탐지 시스템을 제안한다. -
Son, Gwangho;Shin, Kyungju;Park, Chanyong;Jeon, Joongnam 322
하천과 호소수에서 상당 부분의 수자원을 얻는 국내 상황을 고려할 때 하천 수질사고는 심각한 상황을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이동할 수 있는 수질 측정 장치와 측정한 수질 정보를 웹 페이지를 통해 사용자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 수질 측정 장치는 모형 배 형태이다. 관리자는 블루투스 통신으로 수질 측정 장치를 조종할 수 있다. 측정한 수질 정보를 와이파이 모듈을 통해 외부 서버의 데이터베이스에 저장한다. 사용자는 웹 페이지를 통해 실시간으로 측정되는 수질 정보를 확인할 수 있다. 구현 결과, 가벼운 무게와 조종 가능한 특성으로 이동성의 개선과 웹페이지를 통한 실시간 시각화를 확인하였다. -
Kim, Hyun-Sik;Jang, Jae-Young;Kim, Chan-Su;Jeon, Joongnam 325
자율주행 자동차는 운전자가 개입하지 않고 차량에 부착된 다양한 센서를 통해 얻은 데이터를 기반으로 차량을 스스로 제어하며 설정한 목적지까지 주행한다. 본 논문에서는 단일 카메라와 영상을 사용한 차선 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 영상의 하단 부분만 분리하여 차선을 검출하기 위하여 외곽선 검출 과정을 거친 후 허프 변환을 통해 양 차선의 중심을 구한다. 이 값을 바탕으로 PID 제어로 차량의 차선을 유지한다. 모형 차량과 모형 트랙에서 차선 인식 후 차선을 추적하여 주행하는 동작을 시험하였다. PID 제어를 위헌 적정 각 항의 값을 구하였다. 시험 결과 차선 검출 알고리즘은 성공적으로 동작함을 확인할 수 있었다. -
Cheong, Seok Hyun;Kang, Minjae;Go, Jung Hyun;Noh, Dong Kun 329
무선 센서 네트워크(WSN)는 배터리 자원의 제약으로 인해 수명이 짧다는 문제와 많은 이웃 노드와 통신하는 노드의 에너지 소비가 증가하는 에너지 불균형 문제를 가지고 있다. 이를 해결하고자, 최근에는 태양 에너지 수집형 노드를 사용하여 에너지를 지속적으로 수집함으로써 배터리 자원 제약 문제를 해결하려는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 기존의 배터리 기반의 WSN을 위하여 제안된 유명한 데이터 수집 기법인 CTP(Collection Tree Protocol)도 이와 같은 에너지 제약 및 에너지 사용 불균형 문제는 고려하지 않고 설계되었다. 따라서 정전 노드 발생 및 루프 발생과 같은 네트워크의 안정성이 심각하게 저하되는 문제를 내포하고 있었다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 태양 에너지 수집형 노드로 구성된 WSN을 위한 향상된 CTP 기법(Solar-CTP)을 제안한다. 제안된 Solar-CTP기법에서는 수집 에너지 및 사용 에너지양 예측을 통해 노드 동작 모드를 결정한다. 성능 검증을 통해 기존 CTP에 비해 Solar-CTP의 정전 노드의 수가 매우 적고, 싱크의 데이터 수집량이 많아진 것을 확인하였다. -
Kim, La-Hee;Kim, Hee-Joo;Lee, Sang-Rok;Jo, Ohyun 331
본 논문에서 소개하는 LoRa 기반 IoT 네트워크를 이용한 수위측정기는 저전력/저비용 오픈 하드웨어를 이용하여 구현하였다. 이 수위 측정기는 LoRa 네트워크를 통해 넓은 커버리지를 저전력으로 지원가능하며 기존 수위측정기보다 저렴하다는 장점이 있다. 또한, 상황에 따라 전력 소모를 최적화하기 위해 데이터베이스 업데이트 주기를 조정할 수 있다. 이를 기반으로 사용자는 웹페이지를 통해 실시간 수위현황과 주간별 수위현황을 알 수 있고, 범람 단계별 행동 요령을 파악할 수 있다. -
Son, Su-Jin;Oh, Na-Yeon;Lee, SungWon;Seo, Dongmahn 335
본 연구에서는 키넥트와 아두이노 초음파센서를 이용하여 야구 경기 시 발생하는 센서 데이터를 획득하여 스트라이크 판단이 가능한 알고리즘 및 디바이스를 개발하였다. 개발된 디바이스는 야구 경기장 홈플레이트로 사용하며 스트라이크, 볼의 경우에 대해 판단하도록 하였다. 판단에는 스트라이크 존을 측정하기 위해 키넥트의 skeleton tracking 예제로 관절을 측정해 좌표를 알아내고 아두이노 초음파센서를 사용하여 스트라이크를 판단하도록 했다. -
Byeon, Hye-Sung;Oh, Tae-Jin;Jung, Min-Gyu;Jung, Yeong-Jin;Kim, Woongsup 338
본 설계는 청각장애인을 위한 기술이다. 청각장애인은 일상생활에서 음성을 통한 의사소통이 어렵기 때문에, 비장애인과의 정보 격차를 줄이기 위한 '안경 부착형 커뮤니케이션 디바이스'를 개발하였다. Speech-To-Text 기술을 적용하여 음성이 인식되면 텍스트로 변환하여 출력한다. 따라서 음성에 대한 정보를 텍스트로 볼 수 있게끔 구현하였다. 또한 청각장애인은 소리로 파악할 수 있는 위험 요소에 노출되어 있다. 혹시 모를 안전사고에 빠르게 대처하고자 현재 위치 정보를 보호자에게 전송하는 기능을 구현하였다. -
Sin, Ju-Seok;Yoon, Tae-Hyun;Han, Dong-Hoon;Lee, Ji-Won;Kim, Woongsup 342
본 연구는 사전에 수집한 공공 CCTV 및 비상벨 설치 현황 좌표를 지도/로컬 API에 추가하여 구현함으로써 경유지 설정을 통한 안전한 길안내 서비스를 사용자에게 제공하도록 하였다. 또한 사용자의 심박과 주변 소리센서 값을 실시간으로 수집하여 분석한다. 센서 측정을 통한 데이터는 실시간으로 애플리케이션에 전송되며, 이상 값이 발생할 경우 위기감지 모드에 진입한다. 위기감지 모드에 진입하면 애플리케이션을 통하여 강력한 경보음을 발동시키며 미리 지정한 지인들에게 긴급 SMS를 자동으로 전송함으로써 사용자의 안전을 보장한다. -
Kim, Jung-Hwan;Kim, Jin-Hyoung;Jung, Yun-Ho;Cho, Hyung-Joon;Kim, Woongsup 346
본 연구를 통해 당구를 처음 접하는 사람들이 혼자서도 올바른 스트로크 자세를 연습할 수 있도록 하기 위한 시스템을 설계하였다. 6 축 자이로 센서를 활용하여 가속도, 각속도 센서 값을 안드로이드와 BLE 통신으로 수집하고 그 값으로 스트로크의 속도와 각도, 방향을 계산하여 유사율을 나타낸다. 또한 터치센서에 스트로크 시에 타격감을 주기 위하여 모바일의 진동을 울려주며, 센서에 터치 된 값을 이용하여 사용자가 실제 타격한 당구공의 타점을 모바일에서 실시간으로 보여준다. 동시에 앞서 계산된 유사율을 그래프와 수치상으로 확인할 수 있다. 모범 자세와 비교한 피드백을 통하여 올바른 스트로크 자세를 익힐 수 있도록 도와준다. -
Go, Seok-bin;Kim, Jae-Hoon;Myung, Jae-Seok;Yoo, Kwan-Hee 350
4차 산업혁명 시대에 접어들면서 제조업은 공장 내 설비와 기계에 Arduino 센서를 설치하여 데이터를 실시간으로 수집, 분석하는 스마트 팩토리로 전환되었다. 이에 Digital Twin이라는 개념이 생겨난다. Digital Twin이란 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 예측하는 기술을 말한다. 본 논문에서는 제조환경에서 발생할 수 있는 물리적인 동작 환경을 시뮬레이션하고, PLC 데이터와 수집된 센서 데이터를 이용하여 실시간으로 공정과정을 모니터링할 수 있는 Virtual Digital Twin System을 제안한다. 본 시스템은 PLC Hardware와 Arduino 센서, 사용자가 접근할 수 있는 PC 및 Web Page로 이루어진다. 제조환경에서의 PLC Hardware를 3D 모델링하여 제공한다. 또한 기기에 부착되어있는 Arduino 센서에서 발생하는 데이터를 수집하고, 분석하여 후에 발생할 수 있는 결함에 대하여 대처할 수 있도록 한다. -
Kim, Yong-Min;Nam, Ji-Seong;Moon, Dae-Hee;Choi, Won-Tae;Kim, Woongsup 354
최근 맞벌이 가정이 많아지면서 베이비 시터를 고용해 영아를 양육하는 경우가 많아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 영유아 상태분석에 따른 인공지능 베이비시터 시스템에 대하여 기술하였다. 보다 상세하게는 얼굴인식을 위한 Opencv 영상처리 기법, MS(azure)API 를 이용한 머신러닝 기반의 감정분석과 악취 센서(MQ-135 Sensor)를 이용하여 영유아의 상태를 파악한다. 파악한 영유아의 상태를 바탕으로 스스로 학습하여 요람을 제어하고 어플리케이션을 통해 원격제어를 할 수 있도록 제작한 스마트 베이비시터 시스템에 관한 것이다. 이에 따라 양육에 대한 부담감이 줄어들 것으로 기대하고 양육에 대한 부담감을 조금이나마 경감 시켜 주어 저출산과 양육 지출 비용 절약으로 사회적 측면, 경제적 측면 모두에 기여할 것을 기대한다. -
Yu, Jun-Sang;Rho, Min;Choi, Du-Ri;Kim, Yoon-Jeong;Pyo, Byung-Keun;Park, Chol-Hoon 358
IoT(Internet of Thing) 기술이 현대인들의 생활 속 깊숙이 자리함에 따라, 삶을 보다 편리하게 해 줄 IoT 기술이 각광받고 있다. 본 시스템은 이러한 IoT 기술을 이용하여 관상어마다 적합한 환경 관리를 도와주고 더 나아가 모바일 어플리케이션을 통해 어항의 환경을 원격으로 제어할 수 있도록 하는 스마트 어항 서비스를 구축하였다. 보편적으로 많이 사용되는 Android 기반 운영체제 어플리케이션 및 아두이노와 라즈베리파이와 같은 마이크로컨트롤러(MCU)를 이용하여 시스템을 구현하였으며, 이들은 AWS 서버를 통해 값을 주고받는다. 데이터베이스에서는 자동으로 어항을 관리하는데 필요한 정보들이 저장되어 있으며, 저장된 정보를 사용하여 전체적인 자동 먹이 지급 및 수질 관리 알고리즘이 작성되었다. -
Lim, Cheon-Gang;Lee, Jeong-Hun;Kim, Ju-Chan;Kang, Seok-Hun 361
공용냉장고에서 도난 및 방치는 꾸준히 발생하고 있지만, 이에 대한 대처는 개인의 양심에 맡기거나 냉장고에 열쇠를 달아 사용자가 번거롭게 열쇠를 가지고 다녀야 하는 불편함이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 냉장고에 Raspberry Pi, Push-Pull Solenoid, Touchscreen Display 및 Camera 를 장착하고, 웹사이트를 통해 비밀번호를 설정하여 냉장고를 허가된 특정 사용자만 사용하게 하고, 어떤 사용자가 어떤 물품을 보관하는지를 확인한다. 보관 기능만을 제공하는 기존의 냉장고와의 차별성과 바코드와 카메라를 통한 방치 및 보관의 효율성을 높이는 냉장고를 제안한다. -
Ham, Seoung-Hoon;Han, Dong-Ho;Park, Yu-Hwan;Choi, Sang-Ik;Kang, Woo-Chul 364
영유아에 대한 안전사고는 꾸준히 발생하는 추세지만, 부모의 지속적인 관심만큼 효과적인 해결방안은 발표되지 않고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 유아용 모빌에 카메라를 장착하여 아기가 촬영되고 있는 영상을 임베디드 보드에 전송하고, 딥러닝과 영상처리를 통해 영유아의 안전 상황에 대한 판단을 진행한다. 실시간 영상 스트리밍 서비스만을 제공하는 기존의 스마트 모빌에 대한 차별성과 모빌의 동작 오류에 따른 영유아 무방비 상황 노출을 방지하기 위한 이중화 시스템이 적용된 영유아 사고 방지 스마트 모빌을 구현한 후, 성능 평가를 통해 본 시스템의 우수성을 입증했다. -
Gil, Gun Wook;Kang, Minjae;Go, Jung Hyun;Noh, Dong Kun 368
태양 에너지 기반 무선 센서 네트워크(SP-WSN) 환경에서는 주기적으로 배터리가 충전되므로 에너지 소모를 최소화하기 보다는 수집된 에너지의 효율적인 사용이 중요하다. 한편, 잘 알려진 것처럼 SP-WSN을 포함하여 모든 센서 네트워크들은 사용되는 센서 노드의 특성상 성능이 제한적이므로 노드 간의 통신 신뢰도가 낮을 수밖에 없다. 본 논문에서는 위의 특성들을 고려하여 SP-WSN에서 신뢰성있는 통신을 할 수 있는 향상된 순방향 에러정정 기법(FEC) 기법을 제안한다. 싱크에서 수집되는 데이터양과 정전되는 노드 수를 다른 기법들과 비교함으로써 제안 기법의 성능 검증을 수행하였다. -
Son, Youngjae;Kang, Minjae;Go, Junghyun;Noh, Dong Kun 370
태양 에너지 수집형 무선 센서 네트워크는 지속해서 에너지를 수집할 수 있어 배터리 기반 센서 네트워크의 에너지 제약 문제를 완화할 수 있지만, 고정된 싱크의 사용으로 싱크 주변에 존재하는 노드들이 상대적으로 에너지 소비가 증가하는 문제, 즉 에너지 사용 불균형 문제는 해결하지 못한다. 최근의 연구에서는 클러스터링을 기반으로 한 모바일 싱크를 도입하여 이를 해결하고자 했지만, 클러스터 헤드 및 그 주변 노드들의 에너지 부담은 여전히 존재한다. 한편, 무선 전력 전송 기술 발전에 따라 무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크를 이용한 무선 전력 전송의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 전력 전송이 가능한 모바일 싱크와 효율적인 클러스터링 기법(클러스터 헤드 선출 포함)을 이용하여 에너지 불균형 문제를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 클러스터 헤드 및 헤드 주변 노드의 에너지 핫 스팟이 완화됨으로, 전체 네트워크의 정전 노드들이 감소하고 수집된 데이터양이 증가한 것을 성능평가를 통해 확인할 수 있다. -
Park, Min-Ju;Choi, Hyo-Rim;Jang, You-Won;Kang, Seok-Hoon 372
기계를 잘 다루지 못하는 사람들은 스마트폰을 활용할 때 어려움을 겪는다. 따라서 기계에 서툰 사람뿐 아니라 날씨를 확인하기 힘든 바쁜 현대인들이 날씨를 시각적으로 좀 더 쉽게 확인하고, 필요한 용품을 미리 챙겨서 날씨에 대비할 수 있도록 한다. 그뿐만 아니라 사계절이 없는 나라의 사람들에게 다양한 계절을 경험할 수 있게 해준다. 터치스크린을 이용해서 사용자가 원하는 나라를 선택하면 날씨 정보가 화면에 나타나고, 날씨 박스에도 시각적으로 표현이 된다. 날씨 박스로는 인형 소품을 이용해 계절을 알려주고, 조명을 이용해서 황사, 미세먼지 그리고 낮과 밤을 나타내고, 효과음을 이용해서 비 또는 천둥을 표현한다. -
ThingsBoard에서 사용되는 엑세스 토큰 인증 방식에 블록체인 메커니즘을 적용하여 디바이스의 무결성을 강화한다. 인증에 사용되는 데이터는 보호되어야 하고, 빠르게 제공되어야하기 때문에 제안 인증 방식에 퍼미션드 블록체인을 사용한다. 본 논문은 실험을 통해 블록체인 기반의 제안 인증 방식이 디바이스의 무결성을 강화하면서도 큰 성능저하를 발생시키지 않는 것을 검증한다.
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인터넷의 급속한 발전은 네트워크를 통해 많은 정보를 흘러가도록 만들었다. 그 정보들 중에는 다른 시스템이나 사용자에게 루머나 바이러스와 같은 좋지 않은 정보를 포함하는 경우도 있는데, 이에 대비해서 이런 악성정보가 더 많이 퍼져나가지 않도록 다양한 보안방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 이를 위해 정보를 처음 퍼뜨린 근원을 추정해 나가는 문제를 고려한다. 특히, 기존의 이 문제를 다룬 많은 연구에서와는 다르게 본 연구에서는 정보가 시간이 지남에 따라, 혹은 근원으로부터 멀어짐에 따라 그 전파력이 감쇠되는 여러 가지 정보확산 모델을 고려한 후, 각각의 모델에서 트리기반 추정법을 사용하여 정보의 근원을 얼마나 잘 탐지해 내는지에 대해 살펴본다.
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2018년 Meltdown 공격이 발표된 이후 Foreshadow, ZombieLoad 등 다양한 종류의 마이크로아키텍처 기반 부 채널 공격과 방어 기법들이 발표되었다. 그중 Meltdown 공격을 원천 차단할 수 있는 KPTI (Kernel Page Table Isolation)는 커널 영역을 사용자 메모리 영역과 분리하여 커널 정보의 유출을 방어할 수 있으나, 최대 46%의 시스템 성능 저하를 가져온다. 본 연구는 런타임에 시스템콜 발생빈도를 분석하여 낮은 오버헤드로 Meltdown-type 공격을 탐지하고, 방어하는 프로그램을 개발하고 실험하였다. 개발한 Fault Monitoring Tool은 기존 시스템 대비 적은 오버헤드(최대 7%)로 악의적인 사용자를 구분해 내고 방어할 수 있었다.
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Park, Dohyeon;Jang, Seongmin;Jang, Raeseung;Kim, Mintae;Jang, Wonyoung;Lee, Sun-Young 388
운영체제는 해당 시스템이 운영되면서 생기는 흔적을 남길 수 있게 설계되었다. 디지털 포렌식에서 아티팩트는 보관증거 또는 데이터의 정보를 확증하는데 사용된다. 디지털 정보는 사용자의 생활방식에 따라 사용자의 습관, 사상, 감정에 영향을 받아 저장될 수 있다. 디지털 증거의 경우, 한 저장매체에 많은 데이터가 함께 저장되어 있을 뿐만 아니라 대형 서버 시스템의 경우에는 수많은 사람들의 정보도 저장되어 특정의 데이터만을 찾아내기가 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리와 머신러닝 기술이 활용될 수 있다. 자연어 처리기술은 인간과 컴퓨터 간 인터페이스를 쉽고 편하게 하고, 자연어로 기록되어 있는 아티팩트를 머신러닝을 이용하여 빠른 분석을 가능하게 한다. 본 논문은 자연어처리와 머신러닝을 이용한 디지털 아티팩트 분석 방안을 제안한다. 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여 아티팩트에서 사용자의 의도를 파악할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다. -
한국과학기술정보연구원은 대용량 데이터를 초고속으로 생산·처리·활용할 수 있는 국가슈퍼컴퓨팅 시스템(누리온)을 구축·운영하여 사용자(대학, 연구소, 정부산하기관, 기업체 등)에게 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 누리온 시스템과 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크 구성에 대하여 간략히 소개하고 서비스를 시작한 2019년도 상반기 슈퍼컴퓨팅서비스 네트워크의 인바운드/아웃바운드 트래픽과 비정상행위(공격) 탐지 IP에 대한 시계열 및 상관도 분석을 수행한다.
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기존의 컴퓨터 잠금에서는 비밀번호만 알게 되면 누구나 쉽게 컴퓨터를 사용할 수 있다는 보안 취약점이 있었다. 본 연구는 이를 보완하기 위해 OTP(One Time Password)를 이용한 컴퓨터 이중 잠금을 구현하였다. 어플리케이션과 클라이언트, 서버를 각각 개발한 후 서버와 어플리케이션 간 30초마다 생성되는 OTP의 생성 알고리즘을 연동시켜 놓았다. 클라이언트에서 잠금 화면이 출력되면 설정되어있던 비밀번호를 치고, 이후 OTP 입력창이 출력되면 OTP 어플리케이션을 확인하여 OTP 코드를 입력한다. 이러한 이중 잠금 방식은 해킹의 위험을 막을 수 있으며 안전성을 보장받을 수 있다.
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Chun, Se-In;Joo, Soyoung;Kim, Min-Ju;Baek, Ji-Yeon;Shin, Jaeun 397
주요기반시설 산업제어시스템의 운영환경 변화에 따라 보안 위협의 양상이 다양해지고 있다. 따라서 이를 반영한 보안 관리체계가 새로이 요구된다. 이에 본 논문은 미국과 을 참조한 산업제어시스템의 정보보안 관리체계 프로그램을 제안한다. 프로그램의 기능은 다음과 같다. 첫째, 산업제어시스템 자산 관리 기능, 둘째, 보안상태 평가 기능, 셋째, 보안조치 관리 기능이다. 해당 프로그램을 통해 국내 산업제어시스템의 보안 수준 향상을 기대한다. -
Kim, Eun-Ji;Kim, Ju-Yeon;Yun, Seon-Woo;Yoon, Joo-Hye 401
최근 국가기반시설 산업제어시스템은 시나리오를 기반으로 시뮬레이션 훈련을 진행한다. 그러나 국내 ICS 보안 기술은 외부 경계 보호에 중점을 둔 시나리오가 대다수였기 때문에 내부에서 발생할 수 있는 시나리오 가이드라인이 상대적으로 부족하고 이를 평가하는 기준 또한 제대로 정의되어 있지 않다. 내부 공격이 증가함에 따라 국내에서도 사회공학적 기법에 초점을 둔 시뮬레이션 훈련을 진행할 필요가 있다. 이에 본 논문은 NEI 08-09 의 운영·관리항목 중 가장 빈번하게 발생하는 위협을 바탕으로 한 시나리오 및 구성요소를 개발하고, 이를 평가할 수 있는 명확한 기준을 제시하여 효과적인 비상대응 훈련을 수행할 수 있도록 한다. -
ICS 해커들의 주요 목적은 재정적 이득, 기업간첩, 테러리스트 활동, 국가간의 사이버전쟁, 잘못된 윤리적 해킹 등의 이유들이 있다. 이에 따른 해킹 경로로는 산업제어 시스템이 공용 인터넷에 노출되는 경우, 기기 초기 설정을 방치, 장기간의 비밀번호 미 변경, 포트스캐닝, 구글 해킹 등이 있다. 이에 따른 대표적인 해킹방식 5 가지가 있는데 첫째, Shodan 을 이용한 일종의 검색해킹, 둘째, ZAP 툴을 이용하여 전수공격을 하는 패스워드 퍼징, 셋째, 목표 사이트의 취약점을 이용하여 인증을 우회하는 공격인 SQL Injection, 넷째, Modbus 툴을 이용한 해당 시설의 전압을 변경하는 네트워크 공격, 다섯째, zbgoodfind 툴을 통한 원격장치공격이 있다.
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산업제어시스템에서 사용되는 소프트웨어의 보안취약점을 테스트하기 위한 방법으로 퍼징(Fuzzing)이 사용되고 있다. 퍼징 시스템은 크게 퍼징 대상을 테스트하는 퍼저(fuzzer)와 퍼징 대상을 모니터링하는 모니터링 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 VxWorks 환경에서 효과적인 퍼징을 제공하기 위해 요구되는 퍼징 대상 모니터링 기능을 정의하고 모니터링 모듈을 설계한다.
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Yoon, Se-Young;Lim, Ju-Hee;Kim, Sung-Hyun;Lee, Won-Gyung;Joo, Jong Wha J. 409
최근 ICO(Initial Coin Offering)를 악용한 투자 피해 사례가 계속해서 보고되고 있다. 이처럼 ICO 의 문제점이 드러나면서 ICO 의 장점을 그대로 가지면서도 법의 규제 하에서 투자자를 보호할 수 있는 STO(Security Token Offering)에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 STO 에 대해 연구하고 국내 시장에서의 STO 의 확산 및 법제화를 촉구한다. -
산업제어 시스템의 네트워크 인프라는 시대가 흐름에 따라 파생되는 많은 공격방법에 대해 보호절차를 지니기 위해 개발되어 왔다. 따라서 산업 제어 시스템은 외부에 사용되는 시스템을 비슷하게 사용하지만 보다 더 독립적인 절차와 장비들을 지니는 경우가 많다. 따라서 실제 이용되는 프로토콜과 보안정책에 대해 연구해보려고 한다.
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스마트 스피커는 기존 서비스와 달리 음성으로 데이터를 수집할 뿐 아니라 수집한 데이터를 기반으로 처리한 정보를 스피커를 통해 발화하는, 즉 소리로 전달하는 특징을 가진다. 이러한 서비스 응답 구조는 스피커에서 음성을 통해 전달되는 정보에 사용자의 개인정보가 포함되어 발화될 수 있는 위험이 존재한다. 구글, 아마존의 스마트 스피커 초기 설정 시 동의 과정 분석을 통해 개인정보 발화 위험을 사용자가 명확히 인지하기 어렵다는 문제를 발견하였다. 이에 본 연구는 스마트 스피커 서비스의 사용자 동의 과정에서 사용자의 개인정보 발화 위험 인식 재고를 위한 UI/UX 개선방안으로 1) 개인정보 발화 위험성 약관 명시 및 별도 화면 제시, 2) 사용자의 자유로운 서비스 동의 허용, 3) 컨트롤러에게 전달되는 개인정보와 스피커를 통해 발화될 수 있는 개인정보를 구분하여 제시, 4) 개인정보 발화 위험에 대한 음성 고지 및 동의 과정 추가를 제안하였다.
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산업 제어 시스템(ICS, Industrial Control System)은 전력 생산, 물 관리, 석유 및 가스 생산, 원자력 발전 같은 국가 주요 인프라에 수많은 장비들이 제어시스템을 통해 관리 및 운영되고 있다.ICS 거버너스는 이러한 산업 현장에 적용되는 규제 및 정책으로써 사건사고 예방 및 사고 발생시 효과적인 대처방안에 대해서 설명한다.
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Kim, Byung-Ik;Lee, Seul-Gi;Kim, Kyeong-Han;Park, Soon-Tai 420
최근 국내에서 발생되고 있는 사이버 공격들의 대부분은 기존 보안장비로 탐지가 어려운 지능형 공격으로 2017년 한 해 동안 발생한 사이버 공격의 경제적 피해액은 약 77조원에 달하고 있다. 또한 이러한 공격을 탐지하는데 평균 145일 정도가 소요되고 있으며 국내 기업 중 약 70% 가량은 사이버 공격을 적극적으로 대응하고 있지 않다. 이러한 공격들은 대부분 과거에 발생한 공격의 변형이거나, 특정 공격 집단이 수행하는 유사/변종 공격들이다. 이러한 사이버 공격을 사전에 탐지하거나 이미 발생된 공격의 변형된 공격을 신속하게 탐지하기 위해서 본 논문에서는 기존 사이버 공격에 사용된 다양한 정보들을 능동적으로 수집하여, 이들 간의 연관성을 분석하고, 실시간으로 유입되는 공격 의심정보와 비교분석하는 기술을 제시한다. -
사용자의 PC에 대한 보안 중, PC를 사용하는 자가 본인이 맞는지에 대한 인증에 주목한다. 기존에 패스워드로만 이뤄졌던 사용자 계정 보안에 OTP(One-Time Password)를 접목 하는 프로젝트 설계 및 구현을 제안하고자 한다. 최근 인터넷과 같은 통신 기술 능력이 급속도로 발전함에 따라 많은 비즈니스들이 온라인을 통해서 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 사용자 인증은 안전한 인터넷 사용을 위한 필수적인 요소이다. 따라서 일회용 패스워드의 기술과 필요성을 소개함으로 사용자 컴퓨터 환경에서 OTP를 활용한 컴퓨터 이중 잠금을 소개하고자 한다.
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Kim, Suhri;Yoon, Kisoon;Park, Young-Ho;Hong, Seokhie 427
본 논문에서는 Edwards 곡선의 w-coordinate를 이용한 isogeny로 SIDH를 구현하는 방법에 대해 처음으로 제안한다. 이를 위해, 먼저 division polynomial을 이용하여 기존 제안된 w-coordinate 3-isogeny를 4M+6S에서 2M+3S로 연산량을 감소시켜 50%의 속도 향상을 달성하였다. 또한, w-coordinate isogney공식을 사용하기 위해 새로 유한체를 제안하였으며 안전성을 분석하였다. 본 논문의 결과 Edwards 곡선을 이용한 SIDH는 Montgomery 곡선과 비해 2.29% 이상의 속도 향상을 예상할 수 있다. -
인터넷 이용률이 증가하고 정보통신 기술이 발달하면서 다양한 해킹 기법과 보안 기술이 등장하고 있다. 그러나 네트워크상의 보안이 잘 이뤄지더라도 PC의 보안이 잘 이뤄지지 않는다면 그것을 이용해 전달되는 데이터는 결코 안전하다고 할 수 없다. 이 논문에서는 PC의 사용자가 본인이 맞는지에 대한 인증에 주목하여 OTP를 이용한 PC 인증 시스템을 제안한다. OTP를 이용해 사용자를 인증하는 시스템을 설계 및 구현하고, 분석하여 최종적으로 시스템의 보안성을 확인한다.
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Jo, Eunji;Kim, Seonggyeom;Hong, Deukjo;Sung, Jaechul;Hong, Seokhie 436
본 논문은 차분 확률의 분포 분석에 대한 실험적 검증을 위한 효율적인 데이터 수집 방법에 관하여 연구한다. 효율적인 데이터 수집을 위해 병렬 프로그래밍 기술을 이용하고, SPECK64/128에 적용하여 결과를 얻는다. 첫 번째로 효율적인 데이터 수집 방법을 제시한다. 두 번째로 차분 확률의 분포를 분석하기 위해 평균과 분산에 대하여 실험적으로 검증한다. 마지막으로 SPECK의 경우에는 키의 영향이 상쇄되어 라운드 간의 독립성이 만족하지 않음을 Biryukov 등에 의해 알려졌다. 하지만 이를 실험적으로 보이지 않았으므로 라운드 간의 독립성을 차분 확률의 분포와 통계량 통해 검정한다. -
오늘날, 우리는 운영체제에 사용할 수 있는 기술과 보안 방어에 초점을 맞추고 있다. 사람이 현장에서 찾아야 하는 가장 일반적인 서버 빛 워크스테이션 운영체제에 대한 기본적인 지식을 제공하며 OS 의 주요 특징, 약점, 그리고 기본적인 보안 방어에 대해 이야기 한다.
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차량 애드혹 네트워크에서 효율적인 인증을 위한 다양한 연구들이 진행되었다. 최근에 Ying과 Nayak은 이러한 문제를 해결하기 위해서 익명성을 제공하는 새로운 인증 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에서는 Ying과 Nayak의 인증 프로토콜에 대한 리뷰를 통해서 이 프로토콜이 식별자 검증을 위한 서비스 거부 공격에 취약함을 보인다. 또한, 검증자 테이블 사용으로 인하여 Ying과 Nayak의 인증 프로토콜이 익명성을 제공하지 못함을 보인다. 즉, Ying과 Nayak의 인증 프로토콜은 보안과 프라이버시가 중요한 차량 애드혹 네트워크에 적절하지 못함을 보인다.
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Kim, Do-won;Choe, Eun-Yeong;Park, Hae-ryong;Lee, Juhyun;Hong, Deukjo 446
암호 기술은 보안에 있어 필수적인 요소이며, 암호 키는 암호기술의 안전성에 있어 가장 핵심적인 요소이다. 시스템의 보안을 위해서는, 암호 키를 안전하게 생성하고 관리하는 것이 중요하다. 생체정보 같은 민감한 데이터를 주고받는 다양한 경량 디바이스나 센서들로 구성된 IoT 환경에서도, 암호 키는 중요한 보안 요소이다. IoT 기술이 발전하면서, 일반 PC나 스마트폰이 아닌 경량 디바이스에서도 일반적인 인터넷 환경에서 활용되는 통신프로토콜 및 보안기술들이 활용된다. 특히, 가장 많이 이용되는 TLS 프로토콜은 IoT 환경에서도 활발히 이용되고 있다. 본 논문에서는 보안프로토콜 TLS의 키 생성 과정을 분석하고 IoT 환경에서 자주 활용되는 라이브러리를 조사하였다. -
Kim, Hyun-Jun;Kwon, Hyeok-Dong;Kim, Kyung-Ho;Seo, Hwa-Jeong 449
초 경량암호 CHAM은 자원이 제한된 장치 상에서 효율성이 뛰어난 덧셈, 회전연산, 그리고 XOR 연산으로 이루어진 알고리즘이다. CHAM은 특히 사물인터넷 플랫폼에서 높은 연산 성능을 보인다. 하지만 사물 인터넷 상에서 사용되는 경량 블록 암호화 알고리즘은 부채널 분석에 취약할 수 있다. 본 논문에서는 CHAM에 대한 1차 전력 분석 공격을 시도하여 부채널 공격에 대한 취약성을 증명한다. 이와 더불어 해당 공격을 안전하게 방어할 수 있도록 마스킹 기법을 적용하여 안전한 알고리즘을 제안한다. -
과거 대비 국내 기부 문화의 성장 속도는 해가 거듭될수록 침체 되고 있다. 기부가 저조한 가장 큰 이유는 기부 단체에 대한 불신이다. 본 논문은 블록체인 기술을 이용한 이더리움 스마트 컨트랙트를 구현하여 거래의 투명성을 확보하고 기부에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기부 시스템을 연구 및 설계하였다. 향후 이 시스템은 암호화폐의 사용이 활발해질 수록 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
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정보보안을 달성하기 위해서 컴퓨터가 보급된 이래로 많은 노력이 이루어졌다. 그중 메모리 보호 기법에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌지만, 컴퓨터의 성능 향상으로 이전의 메모리 보호 기법들의 문제들이 발견되고, 부채널 공격의 등장으로 새로운 방어책이 필요 되었다. 본 논문에서는 프로그램에 정적 바이너리 재작성(Static Binary Rewriting) 기법을 통해 페이지(Page)마다 4~8byte 의 난수를 삽입하여 메모리 공유 기반 부채널 공격을 방어할 수 있는 2 가지 방법을 제시한다. 최근 아키텍처는 분기 예측(Branch Prediction)을 통해 jmp 명령어에 대한 분기처리가 매우 빠르고 정확하게 처리되기 때문에 난수를 삽입할 때 사용하는 jmp+rand 방식은 오버헤드가 매우 낮다. 또한 특정 프로그램에만 난수 삽입이 가능하므로 특히 클라우드 환경에서 중복제거 기능과 함께 사용하면 높은 효율성을 보일 수 있다고 예상한다.
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Jang, Hyunseo;Kim, Jun-yeop;Kim, Tae-hwan;Kim, Tae-wan;Kim, Dong-ho;Kim, Jae-hun;Kim, Jinsu;Jung, Yujin;Park, Namje 459
최근 블록체인의 안정성이 화제가 됨에 따라 블록체인을 응용한 시스템 적용을 통한 기록의 무결성을 보장하는 기법이 대두되고 있다. 특히, 사용자간의 현금을 거래하는 거래 시스템은 타 시스템과 비교하여 거래 기록의 무결성이 더욱 강조된다. 본 논문에서는 거래 시스템의 무결성을 보장하기 위하여 블록체인을 적용한 여러 거래 시스템을 소개한다. -
Kim, Kyung-Ho;Kwon, Hyeok-Dong;Kim, Hyun-Jun;Seo, Hwa-Jeong 461
2017년에 대표적인 프로세서 취약점인 Meltdown과 Spectre가 발표됨에 따라 Intel의 CPU에서 다양한 취약점이 노출되었다. 이 취약점은 하드웨어 기반으로 신뢰 할 수 있는 환경을 보장해주는 TEE(Trusted Execution Environment) 기술을 사용하는 Intel의 SGX(Software Guard Extensions)에서도 유효하다. 따라서 이러한 취약점을 이용하여 신뢰 할 수 있는 환경에서 데이터의 무결성 및 기밀성을 훼손하는 다양한 공격 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Intel SGX의 다양한 공격 연구에 대한 최신 동향을 살펴보며, 이에 따른 향후 연구 전망을 제시하고자 한다. -
Jeon, Min-Hyuk;Temuujin, Odsuren;Ahn, Jinhyun;Im, Dong-Hyuk 465
최근 많은 단체나 기업에서 다양하고 방대한 데이터를 요구로 하고, 그에 따라서 국가 공공데이터나 데이터 브로커등 데이터를 통해 직접 수집 하거나 구매해야 하는 경우가 많아지고 있다. 하지만 개인정보의 경우 개인의 동의 없이는 타인에게 양도가 불가능하여 이러한 데이터에 대한 연구에 어려움이 있다. 그래서 특정 개인을 추론할 수 없도록 하는 비식별 처리 기술이 연구되고 있다. 이러한 비식별화의 정도는 모델로 나타낼 수가 있는데, 현재 k-anonymity 와 l-diversity 모델 등이 많이 사용된다. 이 중에서 l-diversity 는 k-anonymity 의 만족 조건을 포함하고 있어 비식별화의 정도가 더욱 강하다. 이러한 l-diversity 모델을 만족하는 알고리즘은 The Hardness and Approximation, Anatomy 등이 있는데 본 논문에서는 일반화 과정을 거치지 않아 유용성이 높은 Anatomy 의 구현에 대해 연구하였다. 또한 비식별화 과정은 전체 데이터에 대한 특성을 고려해야 하기 때문에 데이터의 크기가 커짐에 따라 실질적인 처리량이 방대해지는데, 이러한 문제를 Spark 를 통해 데이터가 커짐에 따라서 최대한 안정적으로 대응하여 처리할 수 있는 시스템을 구현하였다. -
Han, In Gook;Yeon, Jae Hwan;Lee, Hae Young;Kim, Hyung-Jong 468
본 논문에서는 스마트폰에서 사물인터넷 기기로부터 수집한 데이터를 사물인터넷 서버로 전송할 때 프라이버시 보호를 지원할 수 있는 상류 프라이버시 보호 레이어를 제안한다. 제안 레이어는 프라이버시 정책에 따라 서버와 직접 연결, 프록시를 통한 연결, 가상사설망을 통한 연결, 그리고 익명 네트워크를 통한 연결을 동적으로 변경할 수 있고, 이를 통해 데이터 전송 효율의 저하를 최소화하면서도 프라이버시를 보호할 수 있다. -
Cha, Jeonghun;Jo, Jeong Hoon;Kang, Jungho;Park, Jong Hyuk 470
Cyber Threat Intelligence (CTI)는 성장하는 사이버 공격에 대응하는 새로운 보안체계 개념으로써 최근 많은 조직에서 보안성을 향상시키기 위해 도입하고 있다. 조직에서 CTI의 도입은 보안 조직간의 위협 정보와 그에 대응할 수 있는 방어 전략을 공유하여 다양한 선제공격을 방어하기 위해 필수적이다. 이에 따라 CTI 위협 정보를 공유하는 조직이 점차 늘어나고 있으며 정보의 양은 점차 많아지고 있다. 하지만 정보를 공유받는 대부분의 조직이 공격자가 악의적으로 잘못된 위협 정보를 수집한 경우 또 다른 사이버 공격으로 이어질 수 있다. 본 논문에서는 CTI 정보 공유에서 사이버 위협 대응 조치 전략을 조직에 적용하기 전에 가상의 네트워크 아키텍처에서 적용시킨 후 평가 및 검증을 통해 공격을 목적으로 한 악의적인 정보가 적용되지 않도록 사전에 방어한다. -
Zhang, Linchao;Hang, Lei;Ahn, Khi-Jung;Kim, Do-Hyeun 473
Recently, data security and convenience are critical requirements to the interaction and collaboration of tourism service systems for the tourism industry. However, there are still many challenges for current tourism service systems to fulfill these requirements since they have inconsistent structures with different access control models and security policies. Blockchain has the potential to evolve the conventional tourism industry benefiting by its unique features such as data privacy and transparency. This paper mainly aims the interworking mechanism of heterogenous blockchain platforms for secure tourism service. We propose interworking scheme to connect multi-blockchain platforms for enhancing data integrity in the tourism industry. A proof of concept design and implement based on Hyperledger Fabric and Winding Tree. -
Kim, Hee Yeon;Oh, Ho Kyun;Kim, Ji Hoon;You, Jaewook;Shin, Jeong Hoon;Kim, Kyounggon 475
웹어플리케이션의 발전에 따라 자바스크립트 런타임 플랫폼인 Node.js 의 사용도 증가하고 있다. 개발자들은 Node.js 의 다양한 모듈을 활용하여 프로그래밍을 하게 되는데, Node.js 모듈 보안의 중요성에 비하여 모듈 취약점 분석은 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 소스코드의 구조를 트리 형태로 표현하는 Abstract Syntax Tree 와 소스코드의 실행 흐름 및 변수의 흐름을 그래프로 나타내는 Control Flow Graph/Data Flow Graph 가 Node.js 모듈 취약점 분석에 효율적으로 활용될 수 있음을 서술하고자 한다. Node.js 모듈은 여러 스크립트 파일로 나누어져 있다는 점과 사용자의 입력이 분명하다는 특징이 있다. 또한 자바스크립트 언어를 사용하므로 선언된 변수들의 타입에 따라 적용되는 범위인 scope 가 다르게 적용된다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 Node.js 모듈의 특징을 고려하여 Abstract Syntax Tree 및 Control Flow Graph/Data Flow Graph 을 어떻게 생성하고 취약점 분석에 활용할 것인지에 대한 방법론을 제안하고, 실제 분석에 활용할 수 있는 코드 구현을 통하여 구체화시키고자 한다. -
Lee, Beomjin;Mun, Siwoo;You, Jaewook;Shin, Jeonghoon;Kim, Kyounggon 479
Node.js 는 자바스크립트 런타임으로 확장성 있는 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 플랫폼이다. 자바스크립트는 수 년에 걸쳐 많은 발전을 이뤘으며 현재는 Node.js 로 서버 사이드까지 자리 잡아 웹이라는 생태계에서 빼놓을 수 없는 요소가 되었다. 본 논문은 Node.js 에 관한 전반적인 이론을 포함하여 자바스크립트 특성으로 인하여 Node.js 에서 자주 발견되는 취약점의 탐색 방법을 모듈 관점에서 다뤄보고자 한다. 또한 취약점이 발생하는 다양한 패턴과 해당 패턴을 막기 위하여 적용된 Mitigation 을 실제 모듈을 예시로 살펴보며 분석해보고자 한다. -
Yeon, Seonghwa;Yu, Sunghyun;Kem, Heum;Lei, Zhu;Yeon, Cheolmin;Won, Yoojae 483
빅데이터와 AI 의 인기에 힘입어 데이터 확보가 중요해지면서 대량의 개인정보가 무차별적으로 수집되고 있다. 그로 인하여 마이 데이터(Mydata)에 대한 관심 또한 대두되고 있다. 오늘날 데이터 수집의 주체들은 정보 수집시에 불필요하거나 대량의 웹 트래픽을 발생시켜 웹 자원을 소모하고 있다. 또한 그들은 정보의 소유자가 아닌 데도 불구하고 그를 이용하여 이득을 취하고 있지만 정보 소유자는 보상을 받지 못하고 있다. 정보의 활용에 대한 정확한 기록과 보상을 제공하고 웹에서의 불필요한 자동화 프로그램의 사용을 지양하기 위해 본 연구에서는, 블록체인(Blockchain)을 활용하여 사용자의 정보를 제어하는 시스템을 구축하고 기록된 정보를 바탕으로 구축된 웹 사이트 검색엔진을 제안한다. -
Seo, Chang-Bae;Lee, Jae-Hong;Cho, Seong-Min;Seo, Seugn-Hyun 487
최근까지도 양자 하드웨어의 개발은 꾸준히 이루어졌지만, 개발 수준이 양자 소프트웨어의 연구에 사용하기에 부족한 정도이다. 따라서 양자 하드웨어 없이도 양자 소프트웨어의 연구를 진행하기 위해서는 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 필요해졌다. 이에 다양한 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 제공되었으며 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 하나의 소프트웨어 프레임워크를 이루고 있는 풀-스택 라이브러리 역시 다양하게 제공되고 있다. ProjectQ는 풀-스택 라이브러리 중 하나로써 Python을 기반으로 하여 무료로 사용 가능할 뿐만 아니라 문법이 쉬워 접근성이 높다는 장점이 있고, 컴파일러에 시뮬레이터와 에뮬레이터의 효율적인 적용이 가능하여 새로운 양자 알고리즘 개발의 가속화나 양자 회로의 시각화 등이 가능하다. 따라서 본 논문은 ProjectQ의 내부 구성과 기능을 구체적으로 설명한 후, 기존의 Carry-Sum adder를 응용한 새로운 양자 회로를 직접 구현해보았다. -
The results from the analysis of recent security breach cases of industrial control systems revealed that most of them were caused by the employees of a partner company who had been managing the control system. For this reason, the majority of the current company security management systems have been developed focusing on their performances. Despite such effort, many hacking attempts against a major company, public institution or financial institution are still attempted by the partner company or outsourced employees. Thus, the institutions or organizations that manage Industrial Control Systems (ICSs) associated with major national infrastructures involving traffic, water resources, energy, etc. are putting emphasis on their security management as the role of those partners is increasingly becoming important as outsourcing security task has become a common practice. However, in reality, it is also a fact that this is the point where security is most vulnerable and various security management plans have been continuously studied and proposed. A system that enhances the security level of a partner company with a Virtual Desktop Infrastructure (VDI) has been developed in this study through research on the past performances of partner companies stationed at various types of industrial control infrastructures and its performance outcomes were statistically compiled to propose an appropriate model for the current ICSs by comparing vulnerabilities, measures taken and their results before and after adopting the VDI.
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우리나라의 고등학교 로봇 교육은 그 장점과 중요성에 비해 실제 교육현장에서 활발히 적용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 로봇 경연을 준비하는 동아리 활동을 통한 로봇 교육 방안을 소개하고 이를 정착시키기 위한 방법으로 전문 멘토 그룹의 형성과 사회적 인식 변화의 필요성을 제안한다.
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스도쿠는 다양한 연령대의 사람들에게 인기있는 논리 기반 조합 퍼즐 게임입니다. 이러한 인기로 인해 다양한 수준의 난이도로 스도쿠 퍼즐을 생성하고 해결하기 위해 컴퓨터 소프트웨어가 개발되고 있습니다. 본 논문은 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용하여 스도쿠 퍼즐의 해결 및 스도쿠 퍼즐의 난이도를 평가하는 문제를 연구한다. 유전자 알고리즘이 수행되는 동안 적합도 함수가 수렴되는 시간이 길수록 퍼즐의 난이도가 높을 것이라는 가정한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 스도쿠 퍼즐을 해결하는 알고리즘을 개발하고, 스도쿠 퍼즐 제작자들에 의해 난이도가 정해진 실제 스도쿠 퍼즐을 개발된 알고리즘으로 해결하는데 시간을 측정한다. 측정된 시간과 퍼즐 문제의 상관 관계를 분석하여 가정을 검증한다. 실험결과에서 알고리즘의 실행시간과 퍼즐의 난이도에는 유의미한 상관관계가 있음을 보였다.
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Kim, Hyeon-Ju;Lee, Seung-Min;Ham, So-Jeong;Kim, Gi-Dong;Kim, Joong-Jae;Kim, Hye-Yun 502
노인들이 많이 이용하는 이동 보조 기구인 기존 보행기에 다양한 기능이 부족하여 안전 서비스, 알림 서비스, 스마트폰 애플리케이션 서비스로 분류하여 기능을 추가하였다. 안전 서비스 부문의 기능으로는 경사로 사고 방지 시스템, 장애물 알림 시스템, 밝기에 따른 전조등 시스템, 손잡이에서 손이 떨어지면 자동으로 동작되는 브레이크 시스템, 겨울철 손을 따뜻하게 유지하기 위한 난방 시스템이 있다. 알림 서비스로는 현재의 온·습도 및 미세먼지 농도를 알려준 후 외출하기에 부적합할 시 경고등으로 알려주는 시스템이 있다. 스마트폰 애플리케이션 서비스는 심박 및 체온을 알려주고, 노인의 위치와 SOS신호, 운동량을 알 수 있고, 도난 방지 시스템이 있는 스마트 안전 노인 보행기를 설계하였다. -
Park, Hyunjoon;Choi, JaeHyuk;Kim, Minchul;Jo, Yohan;Moon, Jaehyun 506
1인 가구의 비율은 계속하여 증가하고 있으며 요리정보를 얻기 위한 쿡(Cook)방, 먹방, 요리추천 애플리케이션 등의 인기도 계속되고 있다. 요리에 대한 관심이 높아지면서 1인 가구 또한 요리에 많은 시간을 투자하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 기존 요리추천 애플리케이션에서는 사용자의 기호만 고려하기 때문에 사용자가 가지고 있는 재료를 고려하지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 요리정보의 수요를 충족시킴과 동시에 인공지능 이미지 인식 기술을 활용하여 현재 가진 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 서비스를 제공하여 1인 가구에 최적화된 솔루션을 제공한다. -
Kim, JiMin;Lee, EunChang;Kim, JaeHeon;Kim, DongHyun;Park, Eunju;Lim, Hankyu 509
최근 유용한 버스 어플리케이션이 많이 등장하였지만 사용자의 시각으로 보았을 때 버스를 이용하는 탑승객들은 아직까지도 많은 불편을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 버스기사가 승객을 보지 못하고 지나쳐 버리거나 승객들이 불필요한 대기시간을 낭비하지 않고, 탑승 후에도 번거롭게 하차 벨을 누르지 않게 되어 탑승객들로 하여금 보다 편리한 대중교통 이용을 할 수 있기를 기대한다. -
Yun, In-Ho;Gang, Gi-Myeong;Park, Dae-Yi;Lee, Yang-Min;Lee, Jae-Kee 513
교육 및 의학 분야를 중심으로 다양한 산업 분야에 VR 기술이 적용되고 있다. 적용 분야의 확대와 기술의 발달은 이루어지고 있으나 VR 전용 콘텐츠가 부족하고 콘텐츠를 생성하고 편집하는 방법에 관한 기술도 부족한 편이다. 본 논문에서는 VR 콘텐츠를 생성하고 편집하는 에디터가 필수적으로 가져야 할 기능과 그 개발 방법을 제안한다. 일반적인 그래픽 에디터와는 달리 VR 콘텐츠는 3차원 좌표계에서 작성되어야 하고, 특히 각 객체는 움직임을 가지며 각 움직임에는 시간적인 요소도 포함된다. 이들 요소를 고려한 에디터 기능을 구현하였고 그 결과를 제시하였다. 이와 같은 기능을 포함한 본 논문의 에디터는 다양한 VR 콘텐츠를 유연하고 자유롭게 생성하고 편집하는데 사용될 수 있다. -
Kim, Chorong;Shin, Jinseop;Choi, Gyuho;Park, Eunju;Lim, Hankyu 517
교육의 질이 향상됨과 동시에 학습 콘텐츠의 질 역시 향상되고 있고 어플리케이션, AI, AR 등 다양한 기술들과 접목된 다양한 교육 방식들이 존재하게 되었다. 이와 함께 스마트폰의 기술 발달과 보급률 증가에 따라 다양한 기술들과 접목된 교육용 어플리케이션들에 대한 접근 또한 쉬워지고 있다. 이에 본 논문에서는 유아의 학습 능력을 조사하여, 단어 학습에 있어 의미파악, 단어 인지, 바른 발음 지도 등을 길러 줄 수 있도록 AR 기술을 접목한 교육용 AR 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문에서 개발한 어플리케이션은 유아의 인지와 학습 방법을 토대로 하여 바른 발음과 철자를 지도하고, 단어 학습에 있어 낱말이 가진 의미파악을 도와주며, 반복학 습을 통하여 단어를 인지하고 사용할 수 있도록 도와준다. 본 논문의 어플리케이션은 AR 기술을 융합하여 이미지만을 사용한 교육보다 쉽게 의미를 파악하는데 도움을 줄 수 있고 이에 따라 인지 능력도 상승시켜 줄 것이라 기대한다. -
Bae, Hogon;Park, Sehui;Shin, Jinseop;Moon, Bongkwan;Park, Eunju;Lim, Hankyu 521
온라인상의 사진 저작물들은 쉬운 복제와 수정으로 인하여 지적재산권에 많은 침해를 입히고 있다. 본 논문에서는 사진가들의 저작권을 보호하고 사용자의 편리성을 제공하는 스톡사진 어플리케이션을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 설계하고 개발한 어플리케이션은 사진을 업로드/다운로드 할 수 있으며, 사진의 저작권을 인정할 수 있도록 사진의 정보를 담아 사용자의 거래 간에 사진의 정보도 같이 전송한다. -
본 논문에서는 고객추천지수(NPS : Net Promoter Score)를 이용하여 2019년도 이용 고객의 서비스 만족 및 품질에 대하여 모니터링하고 기관의 고객만족 개선 활동에 대한 고객의 의견을 분석하기 위함이다. 한국과학기술정보연구원의 국가과학기술정보통합서비스(NDSL : National Digital Science Library)는 산학연 연구자들에게 고품질 정보를 제공하여 국가 과학기술 혁신에 기여하고자 개발된 과학기술정보 서비스 플랫폼으로, 논문·특허·보고서·동향·저널/프로시딩·연구자·연구기관 등 약 1억건 이상의 콘텐츠에 대한 검색 및 콘텐츠 유형별 전문검색 서비스를 제공합니다. NDSL은 과학기술 연구자를 위한 고품질 정보서비스를 지향합니다. 또한, 쉽게보는 검색결과, 오픈서비스 등을 제공함으로써 과학지식의 발견과 확장을 지원하고 있습니다. 이를 위해 서비스를 경험한 500여 명의 의사결정자를 대상으로 국가과학기술정보통합서비스에 대한 고객충성도를 분석하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 핵심고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
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현대 사회에 1인 가구 수가 증가함에 따라 소비 패턴에도 변화가 생기고 있다. 1인 가구의 빈곤율은 2인 이상 가구에 비해 상대적으로 높아 자산관리 서비스의 필요성이 높아지는데 좀 더 접근성이 좋고 편리하게 소비 습관에 대한 조언을 해 줄 수 있는 서비스가 도움이 될 것으로 분석되었다. 또한, 최근 금융 회사들의 챗봇 도입률이 증가하는 중인 것을 참고 해 본 논문에서는 챗봇을 활용한 소비 패턴 분석을 위한 클라우드 기반의 챗봇 가계부 시스템을 제안한다.
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제안하는 서비스는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)과 딥러닝 패턴분석 알고리즘을 활용하여 문서를 효율적으로 관리하는 서비스로 필기를 많이 하는 사용자를 위한 기능을 제공한다. 최근 다양한 분야에서의 머신러닝 기반의 OCR의 활용이 증가했지만 기존의 애플리케이션은 패턴 분석 알고리즘과 통계 기반의 OCR을 혼합하여 사용하기 때문에 필기체에 대한 인식률이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 OCR과 패턴분석 알고리즘을 활용하여 필기체에 대한 높은 인식률을 제공하는 서비스를 제안한다.
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Kim, Han-Kyeol;Kim, Do-Woo;Lim, Sae-Myung;Hong, Du-Pyo 533
최근 청년 실업률의 증가에 따른 취업 경쟁이 날이 갈수록 심해지고 있다. 채용과정에서 면접의 비중을 높이는 기업도 갈수록 증가하고 있다. 또한 대기업에서는 면접의 객관성을 확보하기 위해 AI 면접을 도입했다. 이러한 면접의 도입으로 인해 취업 준비생들의 면접 준비에 드는 비용 부담이 증가하였다. 최근 AI분야에서 음성 인식과 자연어 처리에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문은 녹음된 면접 음성을 음성 인식 기술 중 STT(Speech To Text) 와 TTS(Text To Speech)를 활용하여 면접의 음성을 문자로, 면접 질문의 문장을 음성으로 변환한다. 또한 자연어 처리 및 감성어 사전(KNU)을 활용하여 면접 문장의 형태소 분석하고 긍정 및 부정 단어별 정보를 시각화 하여 나타낼 수 있게 구현하였다. -
Cho, Hyun-wook;Lee, Myeong-bae;Ban, Kyeong-jin;Lim, Jong-hyun;Shin, Chang-sun 536
작물의 생육에 따라 적기에 필요한 양만큼의 양분을 공급해 최고의 생산성을 올릴 수 있는 수경재배는 정보통신기술(ICT)을 융·복합한 스마트 농업 형태로 전환되고 있으나, 기술 발전에도 불구하고 여전히 환경 및 경제성 문제 등 많은 개선점을 가지고 있다. 본 논문에서는 딸기 수경재배지의 환경 데이터 및 생육 데이터를 수집하고, 터치스크린과 스마트폰을 통하여 배양액의 배액량, pH, EC, 온도, 습도를 실시간 및 정한 기간에 따라 모니터링이 가능한 수경재배 소규모 온실을 위한 SBC기반의 모니터링 시스템을 제안한다. -
타워크레인은 조선, 건설 등 산업 현장에서 중량물 운반 운전을 위한 도구로 사람이 수동 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 타워크레인 운전 훈련 과정은 훈련 실습자에게 장시간 교육하기에 비효율적 뿐 아니라 위험한 작업이므로 최근에는 가상 훈련 시뮬레이션을 통해 이루어 지고 있다. 이러한 가상 타워크레인 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 기후환경, 중량물, 줄걸이와 같은 외부적 요인도 중요하지만 타워크레인의 운반 중량물과 직접적으로 연결이되는 로프를 정밀하게 표현하는 것이 중요하다. 하지만, 현재 개발된 대다수의 로프는 단면이 원통형을 띄고 있어 물리적인 요인이 작용하였을 때, 회전축이나 물리적인 형태를 가늠하기가 어렵다. 그러므로, 가상의 타워크레인 시뮬레이션 로프를 실제 타워크레인 슬링벨트와 유사한 면의 형태를 가지고 구축하여 실 환경과 유사한 환경에서 숙련된 타워크레인 시뮬레이션을 훈련하기 위한 로프 시뮬레이션이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 로프 시뮬레이션이 실제와 동일한 형태의 슬링벨트를 제공할 뿐만 아니라 로프의 면 형태 구현하고, 물리시뮬레이션을 통해 로프의 사실적인 움직임을 나타낼 수 있는 가상현실(VR) 기반 훈련 로프 시뮬레이션을 제시한다.
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Won, JinSub;an, jaeyong;Oh, Junhyeok;Kim, Dong-Yeon;Lim, Tae Yoon;Hwang, Jun Ho;Woo, Deok Ha;Lee, Seok 540
본 논문에서는 스마트블록 모듈을 활용한 스마트 모듈형 로봇 및 관련 콘텐츠인 자율주행로봇, 탐지 로봇 콘텐츠를 개발하였다. 스마트 모듈형 로봇의 H/W, S/W개발 및 스마트블록 모듈의 콘텐츠 활용방법 제안한다. -
Kim, Dong-Yeon;An, Jae-Yong;Oh, Junhyeok;Lim, Tae Yoon;Won, JinSub;Hwang, Jun Ho;Woo, Deok Ha;Lee, Seok 543
4차산업혁명 시대가 도래함에 따라서 기존의 단순 지식 습득 위주의 교육에서 코딩을 통한 창의적 사고와 문제 해결능력을 키워주는 교육이 주목받기 시작하였다. 이러한 시대에 흐름에 발맞추어 교육부는 2019년부터 모든 초중고등학교에서 소프트웨어 교육을 정규 교육과정에 포함 시킨다고 밝혔다. 따라서 본 논문에서는 이미 수년 전부터 소프트웨어 중점 교육을 실시하고 있던 해외의 사례를 토대로 피지컬 컴퓨팅(Physical Computing) 기반의 소프트웨어 교육을 위한 초음파센서 블록을 개발하였다. 초음파센서블록은 학생들에게 익숙한 레고 안에 초음파센서와 아두이노를 내장하여 블록코딩을 활용한 콘텐츠 설계가 가능하다. 초음파센서블록을 입력장치로 사용하여 사전 연구를 통해 개발된 스위치, LED, 스피커 블록 등과 연동하여 학생들은 상상한 작품들을 블록코딩을 통해 실제로 구현해 볼 수 있다. 이 과정을 통해 학생들은 재미와 성취감을 느끼고 자발적인 학습 참여가 이루어질 것으로 예상된다. -
Yun, Su Bin;Hong, Seon Su;Park, Yeon-U;Lee, Ki Young 546
본 논문은 증강현실 기술과 GPS 기능을 합친 여행 어플리케이션으로 사용자가 어플리케이션 내에 지정된 장소로 가서 화면을 비췄을 때 화면 내에서 관광지에 대한 정보를 얻을 수 있고, 그 장소에 실제로 다녀간 사용자들이 남긴 다양한 주변 정보들 까지 한눈에 볼 수 있도록 개발하였다. 증강현실을 통해 여행정보와 현장에서 작성한 후기를 제공하고 여행지에서의 증강현실 퀘스트 수행에 따라 경험치와 훈장 등의 보상으로 RPG(Role-Playing Game)성장 방식의 몰입감과 재미요소를 제공함으로써 사용자가 실용적인 정보를 실시간 현장 화면과 함께 몰입할 수 있는 서비스를 제공한다. -
Yu, Ji-eun;Yu, Hee-kyung;Jeon, So-hyeon;Lee, Ki Young 548
위급상황 시 SOS 호출을 할 수 있는 스마트 매트로써 압력센서와 온도센서 등을 이용하여 독거노인의 움직임, 온도를 측정해 움직임이 오랫동안 변화가 없거나 온도가 지정해 놓은 범위에 벗어나면 위급상황으로 판단하여 SOS 문자 전송 Application을 통해 119나 직계가족에게 자동적으로 연락을 하여 독거노인의 고독사를 방지한다. 또한 자신이 위급상황임을 느꼈을 때에 매트를 반복적으로 두들김으로써 응급상황을 알려 즉시 위험을 대처한다. -
농아는 청각장애인과 언어장애인을 말하며 청각장애인과 언어장애인은 음성으로 의사소통하는 것에 어려움이 있기 때문에 수화나 구화 등을 이용하여 의사소통을 한다. 그러나 수화는 모든 사람들이 사용하는 통신 수단이 아니기 때문에 수화를 알지 못하는 사람과의 의사소통하는 데 있어 한계가 생길 수밖에 없다. 본 논문에서는 장애인과 비장애인이 어려움 없이 의사소통할 수 있는 수단으로 지화 번역 시스템을 제안하고 설계 및 구현하였다. 립 모션으로 지화를 인식하였고 인식률을 높이기 위해 머신 러닝 기술을 이용하여 지화 데이터를 스스로 학습시켰다. 구현 및 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘 적용으로 인식률 개선이 이뤄졌음을 확인하였다.
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Kook, Young Han;Kang, So Yeon;Park, Jae Hyung;An, Sang June;Oh, Se Chan;Park, Chol Hoon 555
고령화 및 1 인가구의 증가와 함께 반려동물을 키우는 인구수는 증가하여 반려동물 산업이 증가하는 반면 반려동물 산업이 개와 고양이에 국한되어있다. 본 프로젝트 에서는 소 동물 특히, 고슴도치에 집중하여 온/습도 정보확인, 이미지 영상 실시간 확인, 자동 먹이배급 등의 기능을 갖는 반려동물 스마트 케이지 시스템을 개발하였다. 센서 노이즈를 줄이기 위하여 평균화 하여 사용하였고, 시리얼통신, mqtt, http 통신을 사용하여 센서, MCU, 마이컴, 스마트폰 Application 을 연동하여 사용자가 모든 기능을 쉽게 사용 가능하도록 하였다. -
Kang, Won-Yun;Yun, Won-Tae;Lee, Kyung-Yong;Kim, Seong-Hyun 559
본 시스템은 4 차 산업 혁명이 발발한 이점을 살려 가상현실(Augmented Reality)을 활용, 극대화된 시각적인 요소들을 추가하여 사용자들의 흥미를 유발한다. 또한 더욱 정확한 평가 기준을 세우기 위해 사용자의 흉부 압박 빠르기와 깊이를 측정할 수 있는 각종 센서를 활용하였다. 관리자는 신뢰성 있는 데이터를 바탕으로 사용자들을 평가한다. 기존의 평가는 평가자의 눈대중, 직감으로만 평가가 이루어지기에 신빙성 및 신뢰를 하기 어렵다. 따라서 사용자들은 현실감 있고 정량화된 데이터를 바탕으로 정확한 평가 및 피드백을 받을 수 있는 교육, 평가가 절실히 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가상현실을 활용한 심폐소생술(CPR) 및 자동 제세동기(AED) 교육 평가 시스템을 제안한다. -
Song, Ki-Young;Kaug, Gu;Kim, Da-Seul;Kim, Hong-jun 563
4차 산업혁명 시대에 우리나라의 인구비율은 점점 고령화되어 가고 있고 전자기기 사용률도 같이 증가함에 따라 사회적 약자들을 위한 접근성 도구들도 많이 개발되고 있다. 하지만 이들을 위한 접근성 도구들의 존재 유무를 대부분의 사용자는 모르기 때문에 사용하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사회적 약자에 속하는 노인이나 신체적 장애 등을 가진 사람들이 컴퓨터를 사용할 때 가장 필요한 접근성 도구들을 추려 이들을 하나의 UI로 통합하고, 사용자의 시선을 추적하는 Tobii사의 시선추적장치를 이와 융합한다. 즉, 신체적 제약이 따르더라도 컴퓨터 사용을 도와줄 수 있는 도구들의 접근성을 개선하여 시선추적 돋보기를 포함한 통합 UI 시스템을 설계 및 구현한다. -
Jang, Chan-hee;Kim, Duk-Woen;Jang, Jun-Ki;Jo, Jun-Hee;Park, Hyun Joo;Kim, Joong Jae 566
본 시스템은 시각 장애인들이 일반 책을 점자책처럼 읽을 수 있도록 페이지를 스캔해서 점자(점각)를 표현하는 기기이다. 카메라 모듈로 페이지를 스캔하면 프로그램은 페이지 위의 글자를 인식해 해석하고 이를 점자로 번역한다. 번역된 점자는 솔레노이드 모터를 통해 실제 시각 장애인이 읽을 수 있도록 점자를 표현한다. -
스마트폰의 대중화로 인터넷 이용률이 증가함에 따라 온라인 쇼핑 시장의 규모가 커지는 반면 대부분의 온라인 쇼핑몰은 시각장애인의 접근성이 미흡하여 온라인 쇼핑의 어려움을 겪고 있다. 그 불편함은 '정보화 사회에서의 소외감' 이라는 정신적 피해로 이어지고 있는 심각한 상황이다. 따라서 이 불편함을 해소하고 정보 접근의 격차를 줄이고자 <쇼움이>를 설계, 구현하게 되었다. <쇼움이>는 챗봇을 활용하여 일문일답으로 입력 받아 시각장애인들이 쉽고 편리하게 상품을 검색/파악할 수 있도록 설계, 구현되었으며, 시각장애인들이 파악하지 못했던 이미지 내의 상품 정보를 분석하여 텍스트와 음성으로 안내한다. 또 관심 상품 등록, 상품 링크 공유 기능을 구현하였다. 또한 사용자의 편리성 확보를 위해 버튼을 포함한 모든 항목이 안드로이드의 voice-assistant 로 읽히도록 설계, 구현하였다.
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Kim, Shin;Oh, Ga In;Jung, Kyung Lyang;Kim, Hyo Na;Park, Seong Hye;Park, Cheol-Hun 574
국내 에너지 생산량의 고갈과 더불어 태양열, 풍력 등이 지속적 가능한 신재생 대체 에너지로 떠오르는 것과 더불어 가정에서 직접 전력을 생산하는 전력생산시스템이 주목을 받고 있다. 이를 위한 정부의 정책으로 태양광 패널을 이용하여 전력을 생산하고 이를 이웃 간의 전력 거래를 할 수 있는 실증사업을 실시하였다. 본 논문에서는 이 실증 사업에서 보안성과 안정성을 높이고 빠른 거래가 가능한 블록체인 기반 P2P 전자거래 시스템을 설계하고, 이를 통해 신재생 에너지 거래 시스템 개발 기술의 기술 사업화 과정에서 발생할 수 있는 경제적 리스크를 최소화할 수 있는 기틀을 마련한다. -
Lim, Jong-Hyun;Lee, Myeong-Bae;Cho, Hyun-Wook;Shin, Chang-Sun;Park, Chang-Woo;Cho, Yong-Yun 578
우리 나라의 딸기 수경재배 면적은 2002년 5ha로 시작해서, 2007년에는 84ha, 2012년에는 317ha, 2017년에 1,575ha로 매년 30% 이상 급속하게 성장하고 있다. 이런 경향은 수경재배가 토양재배보다 작업이 용이하여 노동시간이 절약되며, 수량을 더 많이 생산할 수 있기 때문이다. 하지만, 공급양액을 배액으로 흘려버리는 비순환식 수경재배 방식이 증가 하면서 환경오염을 유발시킬 뿐만 아니라 수경재배 운영비용의 증가를 가져오고 있다. 본 논문은 작물 생장에 최적화된 양액공급을 위해 상관관계 분석 및 다중 선형 회귀 모델 기반의 딸기 수경재배 환경에서의 최적 양액 흡수량을 분석하고 추정해 보았다. 분석 결과, 수경재배 환경정보(일사량, 온도, 습도, CO2 등)를 대상으로 일사량 및 온도가 습도 및 CO2에 비해 딸기재배를 위한 양액 흡수량에 더 큰 영향을 주는 것으로 분석되었고, 다중 선형 회귀 모델을 통한 회귀식의 R-Square값은 0.358으로 나타났다. -
Sathishkumar, VE;Lee, Myeong-Bae;Lim, Jong-Hyun;Shin, Chang-Sun;Park, Chang-Woo;Cho, Yong Yun 581
Food consumption is growing worldwide every year owing to a growing population. Hence, the increasing population needs the production of sufficient and good quality food products. Strawberry is one of the world's most famous fruit. To obtain the highest strawberry output, we worked with three strawberry varieties supplied with three kinds of nutrient water in a greenhouse and with the outcome of the strawberry production, the highest yielding strawberry variety is detected. This Study uses the nutrient water consumed every day by the highest yielding strawberry variety. The atmospheric temperature, humidity and CO2 levels within the greenhouse are identified and used for the prediction, since the water consumption by any plant depends primarily on weather conditions. Machine learning techniques show successful outcomes in a multitude of issues including time series and regression issues. In this study, daily nutrient water consumption of strawberry plants is predicted using machine learning algorithms is proposed. Four Machine learning algorithms are used such as Linear Regression (LR), K nearest neighbour (KNN), Support Vector Machine with Radial Kernel (SVM) and Gradient Boosting Machine (GBM). Gradient Boosting System produces the best results. -
Sathishkumar, VE;Lee, Myeong-Bae;Lim, Jong-Hyun;Shin, Chang-Sun;Park, Chang-Woo;Cho, Yong Yun 585
Predictions of Energy Consumption for Industries gain an important place in energy management and control system, as there are dynamic and seasonal changes in the demand and supply of energy. This paper presents and discusses the predictive models for energy consumption of the steel industry. Data used includes lagging and leading current reactive power, lagging and leading current power factor, carbon dioxide (tCO2) emission and load type. In the test set, four statistical models are trained and evaluated: (a) Linear regression (LR), (b) Support Vector Machine with radial kernel (SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) random forest (RF). Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are used to measure the prediction efficiency of regression designs. When using all the predictors, the best model RF can provide RMSE value 7.33 in the test set. -
Jin, Sang-Hyeon;Hwang, Sang-Ho;Kang, Won-Seok;Son, Chang-Sik 589
본 논문에서는 고도장비의 운용 및 정비를 위한 교육훈련 시스템 개발을 위해 자연어 처리와 딥러닝 기술을 이용하여 항공정비와 관련된 전문분야의 문서 분류가 가능한 방법을 제안하고자 한다. 문서 분류 모델의 개발을 위해 항공정비 교범을 텍스트 파일로 변환하여 총 4917개의 문서를 생성하였으며, 정비사 개인별 정비능력 관리(IMQC)를 기준으로 12개의 범주로 구분하였다. 수집된 문서는 전문분야의 문서인 점을 고려하여 전문용어 사전을 추가하였으며, KoNLPy를 이용하여 전처리를 수행하였다. 전문분야의 문서는 범주에 상관없이 문서 내용의 유사도가 매우 높은 특징을 가지고 있어, 특정 범주내에서 중요한 정도를 잘 표현 할 수 있는 TF-ICF를 이용하여 특징 추출을 하였다. 이후 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 특징 맵을 생성한 후 완전 결합 계층을 통하여 분류하였으며, 테스트 문서 983건을 분류한 결과 평균 73.6%의 분류성능을 보여주었다. -
본 연구는 서울숲 일대의 인구유동을 스마트폰으로 바로 확인할 수 있는 유비쿼터스 지도에 구성원리에 대해 다루었다. 버스를 보지 않아도 정류장에서 도착예정시관과 내부혼잡도를 파악할 수 있는 것처럼, 서울숲 인근에 방문한 개개인의 스마트폰에서 전송된 GSP정보, 인근 지역의 가게 WIFI, 서울시 공용 WIFI를 수신하여 인구분포현황을 표시, 쾌적한 환경에서 서울숲 일대를 돌아볼 수 있는 환경을 조성하고자 한다.
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Lee, Jin Su;Choi, Jun Hyuk;Hwang, Se Hyun;Lim, Chae Hyun;Gil, Joon-Min 595
DCU챗봇은 카카오 i 오픈빌더 API를 활용하여 24시간 어디서든 카카오톡이 설치된 스마트폰만 있다면 대구가톨릭대학교의 모든 정보를 얻을 수 있는 챗봇이다. 이 챗봇은, 카카오톡 채널을 통해 친구추가 후 이용 가능하며, Node.js와 카카오 i 오픈빌더 API를 통하여 대구가톨릭대학교의 학식, 스쿨버스, 학교 주변 버스정류장의 실시간 버스 도착 정보, 날씨 & 미세먼지, 학사일정, 교내 전화번호, 공지사항, 지도 등의 기능을 네이버와 기상청, 대구 시내버스 정보를 크롤링 후 가공하여 서비스를 제공한다. -
Ku, Bon Cheol;Nam, Young Woo;Kim, Seung Soo;Lee, Keon Myung 598
최근 딥러닝과 신경망 기술을 바탕으로 한 다양한 번역 시스템이 상용화되고 있다. 그러나 문맥을 고려해야하는 경우나 의료, 법학 등 전문적인 지식을 요구하는 경우, 기존의 번역 시스템으로는 원문 작성자가 의도한 대로 자연스러운 번역 결과물을 얻기 어려운 문제점이 있다. 이로 인해 전문적인 지식을 요구하는 문서는 전문 번역 기관에 의뢰하여 번역이 이루어지고 있으며 소비자의 입장에서는 업체로부터 받은 번역물을 평가 과정 없이 사용할 수밖에 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 사람이 직접 번역한 결과물을 사용자가 가진 번역 신뢰 점수를 반영하여 평가함으로써 양질의 결과물을 도출하고 번역 활동 기여도에 따라 암호화폐로 보상금을 지급하는 블록체인 기반 보상형 공동 번역 모델을 제안한다. 다수의 번역 평가자들로부터 높은 점수를 받은 우수한 번역 결과물을 도출하고, 번역글 평가에 사용되는 사용자별 신뢰도 점수를 블록체인에 저장하여 조작을 방지함으로써 믿을 수 있는 번역 생태계를 조성할 것으로 기대한다. -
Lee, Eun-Ji;Lee, Hye-Jin;Ihm, Sun-Young;Park, Young-Ho 602
최근, 데이터가 새로운 기회이자 도전의 기반으로 인식됨에 따라 공공정책 및 정부의사결정에도 데이터를 기반으로 하는 체계적인 접근의 필요성이 증대되고 있다. 다양한 나라에서는 위기에 대응하기 위한 체계적인 정책과 근거 있는 미래전략을 수립하는데 빅데이터를 수집 및 분석하여 이를 적극 활용 하고있다. 본 논문에서는 대표적인 선진국인 싱가포르, 영국, 네덜란드 3국을 중심으로 수집된 데이터를 기반으로 미래 정책 예측하기 위한 호라이즌 스캐닝을 설명하고 이를 정책 수립에 활용한 사례를 비교하고자 한다. -
Kang, JeongHoon;Chae, Chulseoung;Kim, HyeongGoo;Gwon, DaeGil;Choi, HyoSeob;Lee, KeonHee;Park, Eun Ae 605
기계학습 기술을 이용하여 자동화된 데이터 수집 시스템을 적용하면, 기존 아날로그 측정기의 수치를 자동으로 인식 및 저장할 수 있으며, 재실 여부 등의 건물에서 발생하는 에너지 관련 현상을 데이터베이스로 구축하고, 이 데이터를 기반으로 효과적인 건물의 에너지 운전 방안을 제시할 수 있다. 본 내용은 기계 학습을 이용한 소프트웨어 기술이 건물 에너지 모니터링 시스템에 적용되는 장점에 대해 소개하고 적용에 따른 예상 효과를 기술한다. -
Hwang, Sang-Ho;Son, Chang-Sik;Jin, Sang-Hyun;Kang, Won-Seok 609
본 논문에서는 교육 훈련생의 교육 상태에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 교육 콘텐츠 추천시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 데이터베이스에 저장되어 있는 콘텐츠의 텍스트를 활용하여 콘텐츠를 등급별로 분류하는 콘텐츠 분류 기능부분과 교육 훈련생의 등급 및 교관 등에 의해 설정되는 필터링 정보를 활용하여 교육 훈련생에 맞는 콘텐츠 추천리스트를 생성하는 콘텐츠 추천 기능으로 구성되어있다. 실험에서는 콘텐츠 분류기능에 대한 정확도 평가를 수행하였고, ANN 평가모델로 평균 65%의 정확도를 보였다. -
Kang, JeongHoon;Chae, Chulseoung;Kim, HyeongGoo;Min, Su-Yeong;Lee, Myeong-Su;Park, Bu-Sik;Lee, Sang-Yeop 612
본 논문은 손실이 큰 IoT 빅데이터 처리 고속화 SW의 Queue를 In-memory DataBase로 이용하여 전처리 프레임워크 기술에 대하여 제안하였다. -
Kwon, Hyeok-Ho;Park, Sung-Hyun;Im, Jun-Ho;Jang, Sung-Won;Kwak, Tae-Won 615
이 모듈은 오픈소스인 Tesseract OCR 및 Open CV 라이브러리와 Raspberry Pi를 사용하여 저렴한 비용으로 구현합니다. 컴팩트한 사이즈로 사람이 직접 들고 움직이면서도 사용이 가능하며 사용자의 니즈에 따라서 한 곳에 위치하여도 사용 가능합니다. Open CV 라이브러리를 사용하여 이미지 이진화, 노이즈 필터링 후에 흑백 이미지를 만들고 윤곽선 검출 알고리즘을 통해서 번호판 영역을 추출하여 Tesseract OCR 엔진을 사용해서 차량 번호판이 추출된 이미지에서 차량 번호를 인식 합니다. 인식된 번호는 Tkinter 와 Python, 데이터베이스를 활용하여 구현된 GUI프로그램을 통해서 유료주차장(선불, 후불) 또는 아파트에서 사용할 수 있는 주차장 관리 서비스를 함께 제공합니다. -
도서관에서 사용자들이 책을 빌리거나 반납하기 위해서는 'ㄱ'부터 시작하여 'ㅎ'까지 순서대로 진열이 되어 있는 책의 위치를 찾아가야 한다. 책을 반납할 때, 책을 다시 제자리에 놓는다면 문제가 없지만 사람들이 책을 읽고 진열대에 다시 넣는 과정에서 착오가 생겨, 다른 진열대 넣는 경우, 도선관 사서가 이를 찾아내, 올바른 위치에 놓아야 한다. 또한, 사용자들이 반납한 책들을 도서관 사서가 실수로 다른 곳에 진열할 수도 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 줄이기 위해, 지능형 모바일 증강현실에 기반한 도서 위치 관리 방법을 제시한다. 제시된 방법에서는 책의 위치 정보, 각도 등 다양한 센싱 정보를 활용하여 진열된 책들이 제자리에 있는지를 실시간으로 점검하고 책의 위치가 잘못 되었을 경우, 도서관 사서에게 이를 알려 책의 위치를 바로 잡도록 하였다.
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Han, Sungjoon;Kim, Seongjae;Jang, Ho Hyeok;Moon, Beomseok;Park, Seonghyeon;Lee, Young-Sup 621
본 논문은 도심 환경하에서 운행 가능한 자율주행차량 시스템의 구현 방안에 대해 다루고 있다. 현대자동차가 주최한 2019 대학생 자율주행 경진대회는 도심 환경을 재현한 K-City 에서 열렸고, 도심 환경에서 발생할 수 있는 돌발 장애물 인지, 공사 구간 우회, 교차로 신호등 인지, 사고 차량 회피, 응급 차량에게 차선 양보 및 톨게이트 통과 등의 6 개의 미션을 자율주행차량이 무인운전으로 수행하는 것이었다. 이 대회를 위해 본 연구팀에서 개발한 자율주행 시스템은 리웍된 실제 차량에 탑재되어 대회장의 모든 주행 미션을 성공적으로 수행하였다. -
인공지능과 소프트웨어가 중요한 역할을 하는 시대가 되었고, 이를 학생들에게 교육하여 미래의 AI/SW 인재를 양성하는 것에 많은 관심이 집중되고 있다. 해외 주요국에서는 이러한 시대적 흐름에 맞추어 AI/SW 분야의 인재 양성을 위해 노력하고 있으며, 국내에서도 여러 부처에서 관련된 다양한 정책을 시행하고 있다. 본 논문에서는 SW교육 관련 소셜미디어와 언론 데이터를 수집하고 이를 분석하여 국내 AI/SW교육에 대한 시사점을 제시하려고 한다. 이를 위해 2014년부터 2018년까지 총 5개년도의 데이터를 수집하고, 네트워크 분석 방법을 활용하여 연도별 SW교육의 흐름, 주요 등장 키워드, 연관 검색어들을 파악하였다. 이를 활용하여 미래의 AI/SW 교육 정책 수립 및 개선을 위한 시사점을 모색해보고자 한다.
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운전 중 운전자의 눈부심은 도로 상황 인식에 대해 악영향을 미치고, 운전자가 운전 중 필요로 하는 도로의 요소들을 적절히 고려할 수 있는 시간의 부재로 이어져 결국 교통사고로까지 이어질 수 있다. 본 논문에서는 자동차 운전자를 위한 단일 RGB 카메라와 스마트 필름 기반 눈부심 측정 및 완화 기법으로, RGB 카메라를 이용한 눈부심 검출 및 스마트 필름과의 연동으로 눈부심을 완화할 수 있는 기법에 대해 제안한다. 추후 본 기법으로 운전 중 다양한 원인으로 인해 발생할 수 있는 눈부심과 그에 따른 교통사고의 위험을 경감시키기 위한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
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정부는 IT기술을 활용하여 국민의 건강증진을 목적으로 체력 상태 측정 및 평가를 제공하는 체육복지 서비스가 수행하고 있다. 특히, 모든 성장발육발달이 이루어지는 유소년기는 성인의 생활체육과는 그 중요성이나 효과의 측면에서 다르게 다루어야 한다. 따라서, 본 연구는 골연령에 따른 발육단계별 체력을 분석하여 유소년들에게 적합한 신체활동 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 피지컬 피트니스 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해, 골연령 평가를 위한 영상처리기술은 한국형 골연령 측정의 정확도를 높여주고, 유소년들에게 적합한 피트니스 프로그램을 효율적으로 제공할 수 있다.
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최근 글로벌화를 지향하는 국내 스타트업 중에 사업기획 단계에서부터, 법인설립, 현지마케팅 등을 해외에서 시작하는 해외창업 스타트업이 늘고 있다. 또한 4차 산업혁명의 진전에 따라 각종 IoT·센서 등에서 발생하는 대량의 데이터가 데이터 기반 산업·경제활성화를 견인하는 원동력으로 작용할 전망이다. 해외창업은 언어 장벽, 이질적 문화와 제도 등으로 성공하기 어려움에도 불구하고, 성공사례들이 종종 파악되고 있다. 따라서, 이런 사례가 파악되고 있는 미국, 인도, 일본, 싱가포르 등 4개국에서의 해외창업 성공사례들을 질적 분석을 통해 성공요인을 도출하고 해외창업 활성화 전략을 제시하였다.
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Kim, Tae-Wook;Gwon, Ui-Jun;Kim, Gyeong-Ryeong;O, Jong-Won;Lee, Jeong-U;Kim, Hye-Seon;Kim, Min-Su;Lee, Byeong-Gwon 637
최근 관광산업은 AI, 빅데이터, IoT, 증강현실 등 4 차 산업혁명 관련 기술이 활용을 활용하여 관광산업 활성화를 도모하고 있다. 모바일 애플리케이션을 통한 개인 맞춤형 서비스가 다수 개발되고 있으나, 낙후된 지역사회 관광지에는 아직까지 테마로드 같은 콘텐츠 개발이 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 QR 코드, 블루투스, 비콘 등의 기술을 기반으로 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 위치 기반 서비스 알고리즘을 개발하고자 하며 이를 통해 침체된 구도시의 관광객 유치와 관람객들이 재미있게 활용할 수 있는 테마로드 콘텐츠를 제공하고자 한다. -
Jung, Pilsu;Chun, Woojik;Oh, Hyeongseok;Yune, Daeil;Kang, Sungwon 641
블록체인은 탈중앙화된 신뢰 기반 분산 데이터베이스로 높은 신뢰성과 보안성을 제공하지만 기존의 블록체인들은 확장성이 떨어진다는 문제를 지닌다. 이 문제를 해결하기 위해 기존의 방법들은 소수의 대표노드들을 선출하여 합의 과정을 간소화 하려 하였다. 그러나 이러한 시도는 대표 노드를 선출하기 위해 지분 기반 투표 방식을 사용하기 때문에 많은 지분을 가진 노드들에게 권한이 집중될 수 있다는 한계를 갖는다. 본 연구는 이러한 한계점을 해결한 대표노드 선출/해임 모델을 소개한다. 제안 방법은 Raft 의 투표 알고리즘을 확장하여 대표노드의 공정한 선출과 대표노드의 부적절한 행위를 예방한다. 제안 방법은 모델 검증을 통해 도달 가능성, 안전성, 활동성이 확인되었다. -
Shin, Dong-Ho;Park, Jae-Min;Kim, Hyeon-Sub;Kim, Hyung-Hoon;Kim, Sang-Hoon 645
본 논문은 벽면 이동 로봇의 진공흡착 방법 개선에 관한 연구로서, 로봇의 무게에 따른 중력을 견딜고 벽면에 흡착 및 이동할 수 있는 동작 환경을 시뮬레이션을 통해 효율적으로 설계한다. 이동로봇에 미치는 다양한 힘의 조건들을 판단하며 특히 벽의 수직방향으로 미는 힘과 챔버 내의 저압조건 등과의 상관관계를 고려하여 흡착 능력을 개선하기 위한 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 검증하였다 또 한 본 연구에서는 압력센서를 이용하여 실시간으로 압력을 체크 하면서 모터의 속도인 PWM의 한계치를 설정하여 압력에 따라 필요한 임펠러의 속도를 PWM으로 적절히 조절해줌으로써 흡착에 관련된 제어 능력을 개선하고 흡착에 필요한 일정 압력 값에 도달하지 못할 때 작업이 종료되는 기술을 개발하였다. -
Serverless 플랫폼은 작업이 요청되었을 때 인스턴스를 생성하였다가 작업이 끝난 후 제거되기 때문에 실제 작업을 처리할 때만 요금이 부과되어 경제적이다. 하지만 작업이 요청될 경우 인스턴스가 생성되고 작업에 필요한 리소스를 가져오는 지연시간 즉, Cold Start 가 발생한다. 특히 워크플로 실행에서 각 작업이 개별적으로 처리되기 때문에 워크플로의 각 단계마다 Cold Start 가 발생하는데, 워크플로는 사전에 정의되기 때문에 이러한 Cold Start 의 누적은 회피 될 수 있다. 본 논문은 Serverless 환경에서 워크플로를 실행할 때 누적되는 Cold Start 를 완화하기 위해 앞의 단계에서 다음 단계를 미리 준비시키는 런타임 인터페이스들에 대하여 제안한다. 이미지 프로세싱 워크플로에 제안한 런타임 인터페이스를 적용시켜 Cold Start 를 제외한 워크플로의 실행시간을 최대 21%까지 줄였다.
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소프트웨어의 유지보수 단계에서 소프트웨어의 버그 리포트는 개발자에게 유용한 정보를 제공한다. 개발자들은 버그 수정이나 변경 내역 열람 등 다양한 작업을 위해 버그 리포트를 열람한다. 하지만, 대화 형식으로 작성되는 버그 리포트의 특징 때문에 버그 리포트는 종종 매우 길거나 장황하여 이를 읽고 이해하기 어려운 경우가 많다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 버그 리포트의 요약문을 자동으로 생성하는 기법을 제안하였고, 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나, 기존에 제안된 버그 리포트 요약 기법들은 버그 리포트만의 고유한 특성들을 활용하지 않는 경우가 많다. 본 연구에서는 버그 리포트들 사이의 중복(duplicates), 의존(depends-on), 역의존(blocks) 관계들을 이용한 PageRank 알고리즘 기반 버그 리포트 요약 기법을 제안한다. 실험 결과 제안 기법이 기존 버그 리포트 요약 기법보다 요약 품질과 적용 범위 측면에서 뛰어남을 확인하였다.
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Yoo, Hyun-Jong;Lee, Ji-Won;Moon, Cho-I;Kim, Eun-Bin;Baek, Yoo-Sang;Jang, Sang-Hoon;Lee, OnSeok 657
본 논문에서는 피부 이미지에서 건선 병변만을 가장 효과적으로 분할 할 수 있는 분할기법 선별을 목표로 한다. Interactive graph cuts (IGC)와 Level set method (LSM)를 사용하여 건선 영역을 분할한 후 Jaccard Index (JI)와 Dice Similarity Coefficient (DSC)을 사용하여 건선 영역에 효과적인 분할 방법을 제안한다. -
Kim, Hyun-Seop;Park, Jae-Min;Shin, Dong-Ho;Kim, Hyung-Hoon;Kim, Sang-Hun 660
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면이동로봇의 균열 위치 추정에 관한 연구로써, 로봇의 Yaw값에 대해 PID제어를 통해 로봇의 방향을 제어 하고 이를 바탕으로 엔코더 모터의 홀센서와 IMU를 기반으로 하여 균열 위치를 추정 한다. 위치 추정 성능을 검증하기 위해 실제 위치와 추정된 위치를 비교하고 결과를 제시하였다. -
Wone, Yein;Lee, Janghaeng;Kim, Jiwoon;Kwon, Ohseung;Son, Yunsik 664
소프트웨어 개발 주기의 마지막 단계인 테스팅 단계의 가치 및 중요도가 높아짐에 따라, 소프트웨어 테스팅 자동화 도구에 대한 수요 역시 비례하여 증가하는 추세이다. 이에 테스트 자동화 도구를 개발하여 테스트 기간 및 소요 인력, 비용을 감소시킴과 동시에 테스트 성능은 유지 혹은 개선시켜 소프트웨어 품질을 향상시키고자 한다. 본 연구에서는 Rule-based random testing 을 위한 테스트케이스 자동 생성 프로그램을 개발하고 이를 위한 테스트케이스 자동 생성 알고리즘을 제안한다. -
본 논문은 로봇의 위치추정에 관한 연구로서, 기존의 실내 자율주행은 탐색되지 않은 영역에서의 위치추정이 어렵다는 것을 보완하기 위해 Graph based SLAM 알고리즘을 이용하는 자율주행 로봇에 Beacon을 적용함으로써 보다 정확한 위치추정 능력을 향상하는 방법을 제시한다.
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복지사각지대 발굴은 복지 서비스가 필요하지만 수혜를 받지 못하고 있는 국민을 찾아내서 지원해주는 정부 시스템이다. 본 연구는 이 복지사각지대 발굴 관리 시스템의 효용성을 높이기 위해, 발굴 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 방법으로, 발굴 과정에서 사용하는 속성을 선택하고 평가하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 속성의 유효성을 검증하고, 검증된 속성 집합을 선택한 뒤, 예측 기준을 결정하는 세 단계로 구성되며, 이 방법을 통해 기존 복지사각지대 예측 모델의 개선에 적용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
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예측 모델은 어떤 상황이 주어졌을 때, 다음 상황에 대한 예측을 수행하는 시스템으로, 현재 상황을 올바르게 인지하고, 그 인지된 상황을 토대로 미래를 예측할 수 있는 지능을 갖고 있어야 한다. 이러한 예측 모델이 올바르게 동작하기 위해서는 상황을 올바르게 인지하는 기능이 우선되어야 하지만, 원시 데이터로부터 상황을 인지하기 위해서는 원시 데이터를 올바르게 해석하기 위한 데이터 정제 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 다양한 형태의 원시 데이터를 예측 모델의 유효한 입력 값으로 변환시키기 위한 데이터 정제 방법을 제안한다. 본 방법은 윈시 데이터의 형태 정의, 데이터 정규화, 속성 관계 검증, 결측치 보정, 그리고 신뢰도 적용의 5단계로 구성되어 있다.
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Kodirov, Khasanboy;Kodirov, Khusanboy;Lee, Young-Hee 678
In this paper, we developed a medical computer application for both disable children and adults in order to provide the chance to communicate easily with others. Although there are many mobile healthcare apps available nowadays, we believe that users should also have many options for choosing different types of healthcare programs developed for computers. That's why we have developed ConWis. This application helps a person with hearing loss, voice, speech, or language disorder to communicate easily with others. Through this software, hearing and understanding what is being said more clearly or to express thoughts become easier. To use this software, patient should input a sentence and it will be converted to audio speech using built-in voices for man or woman. In addition to that, it can convert voice that is received by microphone into text and display it on the screen. -
개발자의 부담을 줄이고 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 APR (Automated Program Repair) 기술을 개선해야 할 필요가 있다. 현재 사용되는 대부분의 APR 기술은 개발자가 수작업으로 작성한 테스트 케이스를 통과하는 유효 패치(Valid Patch)를 만드는 방식을 사용하기 때문에 QoP(Quality of Patch)는 많이 뒤떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 테스트 범위가 충분히 높은 테스트 케이스를 자동으로 생성하는 기술을 이용하여 기존의 유효 패치를 강화하는 기술을 제안한다. 제안하는 내용을 Defects4J 의 일부 프로젝트에 적용하여 기존 기법 대비 FL 의 성능은 유지하면서 기존에 찾지 못했던 유효 패치를 추가적으로 찾을 수 있음을 확인하였다.
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Lee, Dong-Wook;Lee, Sung-Won;Jeon, Soobin;Seo, Dongmahn 684
증강현실은 3D 도형과 그림 등을 통해 사용자에게 편의를 제공하여 교육, 디자인, 항법, 의학 등의 분야에서 사용되고 있다. 증강현실은 마커기반 증강현실과 비가시적 마커기반 증강현실로 나눌 수 있다. 증강현실 반려동물 어플리케이션은 비가시적 마커기반 증강현실을 기반 하여 가상의 반려동물을 제공함으로써, 실제 교감과 유사한 경험을 제공한다. -
웹 사이트 사용자들은 자신의 취향에 맞춘 웹 사이트 개인화 서비스를 원한다. 이에 따라 관련 기업들은 웹 사이트의 회원가입을 통해 사용자들의 개인 정보를 관리하여 개인화 서비스를 지원하고 있다. 하지만 기업들의 개인 정보 유출 사고와 잘못된 기업 간 공유로 개인 정보보호 관리에 어려움이 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 클라이언트 기반 딥러닝(Client-based Deep Learning)과 웹 브라우저 표준 데이터베이스 IndexedDB를 사용하여 검색 카테고리 추천 시스템을 구현한다.
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현실적으로 요구사항의 불명료성은 테스트 케이스 추출에 어려움을 초래한다. 명료한 요구사항 기반의 사용자 승인 테스트는 소프트웨어의 올바른 품질을 증가시키고, 유지보수 비용을 감소시킨다. 하지만 중소기업에서는 촉박한 개발 기간, 테스트 도구 구매 비용의 부담, 낮은 테스트 기술 레벨 등의 이유로 좋은 품질의 테스트를 수행하기가 힘들다. 이러한 문제점의 해결을 위해 말뭉치 정규화를 이용한 의미 규칙으로 불명료한 요구사항을 간결하고 명료한 요구사항으로 변경하기 위한 메커니즘을 제안한다. 또한 이를 원인-결과 그래프 자동 생성하는 방법을 제안한다. 이는 원인-결과 그래프를 통해 테스트케이스를 최대한 생성하는 기초가 될 수 있다.
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An, Hyun-sik;Park, Jihoon;Park, Bokyung;Kim, R. Young-chul 694
현재 4차 산업 혁명과 가상화폐에 대한 전 세계적인 관심으로 블록체인 시스템이 급부상하고 있다. 현재 구현중심인 국내외 블록체인 시장에서 무수히 많은 블록체인 기반 플랫폼들이 등장과 함께 오류가 발생하고 있다. 하지만 블록체인 시스템의 신뢰성, 확장성, 안정성 등에 대한 검증은 누구도 하고 있지 않다. 이런 문제 해결을 위해 Go language로 구성된 블록체인 코드를 분석할 수 있는 정적분석기를 통한 품질 가시화 방법을 제안한다. 이를 통하여 Blockchain Code의 내부 복잡도를 식별하고자한다. 즉, 코드 내부를 가시화하고 개발자가 보다 쉽게 코드를 유지보수 할 수 있으며 블록체인 시스템의 소프트웨어 공학적인 고품질화가 가능하다. -
Kim, Sung-Tae;Shim, Jun-Young;Lee, Won-Sik;Wi, Soung-Hyouk;Kim, Ki-Bum 697
무장데이터링크 시뮬레이션은 네트워크 기반 유도무기 모델링을 위하여 M&S 기술을 바탕으로 무장데이터링크의 운용성 및 정밀타격 성능을 검증하기 위한 시뮬레이션 소프트웨어다. 네트워크 기반 유도무기 모델은 원격임무통제를 위한 무장데이터링크망과 가상전장을 위한 시뮬레이션망이 연동하는 분산네트워크 환경에서 동작한다. 이때 유도탄모델 인터페이스는 다수의 프로토콜과 종속관계를 갖게 된다. 따라서 프로토콜이 수정될 때마다 유도탄모델 뿐만 아니라, 해당 인터페이스를 사용하는 다른 프로토콜도 수정되어야 한다. 또한 시뮬레이션 특성상 다양한 운용개념이 유도탄모델에 적용될 수 있다. 기존 고정표적 유도탄모델에 임무통제기능을 적용할 경우, 기존 모델이 훼손될 뿐만 아니라 기능 추가 및 삭제가 쉽지 않다는 문제가 있다. 본 논문은 서로 다른 프로토콜을 유도탄모델에 쉽게 적용하고 변경할 수 있는 프로토콜 변경용이성과 기 개발된 고정표적 유도탄모델을 변경하지 않고 무장데이터링크 운용 개념을 적용할 수 있는 유도탄모델 확장성을 위한 구조를 제안한다. -
Park, Bo Kyung;Park, Young Sik;Kim, R. Young Chul 701
현재의 소프트웨어는 매우 크고 복잡하다. 고품질 소프트웨어는 요구사항 단계부터 정확하게 분석해야 한다. 그러나 자연어 요구사항은 부정확하기 때문에 유스케이스 식별이 어렵다. 게다가, 기존 요구 사항 분석 방법은 객체와 용어 식별에 대한 정확한 기준이 없다. 따라서 분석 결과는 분석가마다 다르다. 본 논문에서는 자연어 요구사항으로부터 유스케이스 추출 및 소프트웨어 공수 산정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Goal Modeling과 Fillmore의 Case 메커니즘을 개선했다. 이 방법은 자연어 요구 사항을 단계별로 분석하여 유스케이스를 모델링한다. 또한 유스케이스 점수(Use Case Point)를 이용하여 소프트웨어의 공수를 산정(Effort Estimation)한다. 제안한 방법은 고품질 소프트웨어 개발을 위해 자연어 요구사항의 변경 없이 유스케이스 추출이 가능하다. 또한 추출된 유스케이스를 통해 UCP 기반의 공수 산정을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 우체국 시스템의 사례에 적용하였다. -
Lee, Won Young;Moon, So Young;Kim, R. Young Chul 704
오늘날 객체지향 코드 내부 복잡도가 지속적으로 증가하는 데에 반해 IT 벤처/중소기업에서는 요구사항 및 설계문서 미비의 코드 개발과 테스트 중심의 경우가 빈번하다. 이는 시스템의 코드를 이해하고 수정, 유지보수를 하는데 많은 시간과 비용이 투자되고 있다. 본 연구는 객체지향 코드의 내부 구조 시각화를 위해 Tool-Chain방법을 이용한 정적 분석기 구축 및 가시화를 제안 한다. 이를 통해, 역공학 도구, 테스트 프로세스 등을 도입이 어려운 중소기업의 소프트웨어 품질 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. -
최근 국방 분야는 모델링 및 시뮬레이션 기술을 활용한 시뮬레이터 개발 사업을 늘리고 있으며, 특히 실 환경에서 시험하기 어려운 다양한 기능과 성능을 시험하기 위해 무기체계 시뮬레이터와 실 장비를 상호 운용할 수 있는 방안을 마련하고 있다. 본 논문은 함정에 탑재되는 대공유도무기체계 개발에 필요한 시뮬레이션 환경을 구축하는데 있어 시뮬레이션과 실환경을 상호 운용할 수 있는 시뮬레이터 설계 방법을 다루며, 특히 소프트웨어로 구현된 다양한 센서 모델과 실 환경에서 운용되는 레이더 및 표적기의 통합 운용이 용이한 센서 시뮬레이터의 구조를 보여준다.
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Jang, Min-Woo;Lee, Min-Yong;Gu, Do-Jin;Shin, Dong-Ho;Kang, Woo-chul 710
오늘 날 산업현장에서는 현장에서의 생산성 향상과 안전을 강화하기 위한 방법으로 IT기술을 접목한 현장 안전관리 분야가 비약적으로 성장하고 있다. 특히 제조업, 건설업 분야의 산업현장에서 발생하는 안전사고에 대응하기 위해 현장 관리자를 보조하는 IT 기술은 지속적인 분석과 개선이 요구된다. 본 논문에서는 산업현장에 투입되는 근로자의 안전을 위하여 인물 Tracking과 광학문자인식 기법을 활용하여 스마트 현장 안전관리 시스템의 구조와 개선방안을 제시한다. -
Kim, Ji-Eon;Kim, Seung-Jin;No, Si-Hyeong;Lee, Chung Sub;Ryu, Jong-Hyun;Kim, Tae-Hoon;Jeong, Chang-Won 713
간 질환은 다양한 원인에 의해서 이환되며 초기에는 이상증세가 나타나지 않아 조기 진단이 어려운 질병이다. 특히, 간 질환이 진행될수록 이상증세가 빈번히 나타날 뿐만 아니라 다양한 합병증을 동반할 수 있어 조기진단이 반드시 필요하다. 간 질환이 진행이 될수록 중증도가 높아지며 간조직 내에서는 결절(nodule) 생성 빈도가 높아진다. 간 질환을 비침습적으로 진단하기 위한 검사 방법 중 하나인 의료영상 진단에서도 간 결절과 간질환 중증도에 따라 판별이 어려운 경우가 빈번하게 발생하고 있다. 본 연구에서는 간 결절에 대한 점수를 산출하여 간 질환에 대한 중증도를 판단할 수 있는 정량분석 소프트웨어를 개발하였으며 임상 간 질환 환자의 의료 영상을 분석하여 임상적 의의를 찾고자 한다. -
Collaborative filtering has been used frequently as a recommendation system. To reduce the errors on predicting the ratings that may be given by the user, we propose a new aggregation method to do so. We used a real-world dataset MovieLens to compare our proposed method from previously existing methods, and accordingly to the results, ours was more accurate.
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Seo, Jin-Ho;Yang, Hee-June;Jang, Seok-Hyeon;Lee, Won-Cheol 720
학령인구의 감소에 따른 대학 구조개혁에 대한 경쟁력 강화 방안의 일환으로 각 대학에서는 다양한 설문조사 및 만족도 조사를 시행하고 있다. 그러나, 대부분의 대학은 설문조사의 통합 관리체계 및 운영 방법의 효율성 그리고 활용 방법에 대한 고려 없이 업무별, 시스템별, 다양한 인터넷 무료 설문조사 시스템을 사용하고 있어 체계적이고 효율적인 설문 관리가 어렵다. 본 논문에서는 대학 내에서 운영되는 모든 설문조사 업무를 통합 관리할 수 있는 권한 모델을 설계하고, 자료를 체계적으로 저장할 수 있는 구조를 만들어, 축적된 데이터에 대한 시계열분석, 상관분석, 회귀분석이 가능한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학교의 설문조사 업무를 효율화하고, 대학에 필요한 다양한 분석 방법을 제공하여 대학의 발전에 기여 할 수 있을 것으로 사료된다. -
이 시스템은 미래 혁신 기술로 각광받고 있는 블록체인 기술의 특징을 이용하여 사용자들의 거래 내역을 블록화 하여 보안성을 강화하고 결재정보나 개인정보를 보호해서 안정성을 추구하며 블록체인에서 구현하기 어려운 결제의 불완전성을 극복하려는 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 시스템을 설계한 과정 중에 일부분인 블록체인의 유효성검사, 블록 저장한 화면들을 보여주고 설명하고 있다.
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주택시장 통계와 관련된 국가 정보시스템들의 현황조사와 업무 프로세스 정립을 기반으로 실제 적용 가능한 시스템들의 매뉴얼 및 데이터 통합 가이드라인을 제시한다면 주택시장 구조 변화에 신속하고 정확한 대응이 가능할 것이다. 본 연구에서는 국가정보시스템인 건축행정시스템(세움터)과 주택공급통계정보시스템(HIS)을 대상으로 주택시장 통계고도화에 따른 데이터 통합 가이드라인 및 관련정보시스템의 업무 개선 매뉴얼을 제시했다. 각 기관들의 체계적인 자료 생성은 주택시장분야의 합리적이고 효율적인 의사결정을 도울 수 있을 것이라 기대한다.
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Lee, Yukyoung;Kim, Hyeonji;Hong, Ki-Jae;Kang, Hyuk Kyu;Han, Wook-Shin 729
데이터로그는 논리형 선언형 프로그래밍 언어로, 특히 재귀적인(recursion) 알고리즘을 표현하기 편리한 언어이다. 대표적인 데이터로그 시스템으로는 CORAL, LogicBlox, XSB, Soufflé가 있다. 본논문에서는 이 네 가지 시스템의 특징을 설명하고, 세 가지 벤치마크, 이행적 폐쇄(Transitive closure), 동세대(same generation), 포인터 분석(pointer analysis)으로 데이터로그 시스템들의 재귀 질의(recursive query) 처리 성능을 비교하였다. -
Lee, Wonseok;Ko, Seoungyun;Seo, Myeongwon;Lee, Jeong-Hoon;Han, Wook-Shin 734
그래프 분할 기법은 분산 환경에서 그래프 질의 수행에 있어 통신 비용을 줄이고 부하 균형을 맞추고자 그래프의 정점과 간선들을 여러 머신들에 나누어 저장하는 방법이다. 본 논문에서는 그래프 질의 수행에 관한 지식을 정리하고, 간선 절단 기법(edge-cut), 정점 절단 기법(vertex-cut), 하이브리드 절단 기법(hybrid-cut)으로 알려진 대표적인 그래프 분할 기법과 최신 그래프 시스템들의 그래프 분할 기법을 소개하고 비교한다. -
Kwon, Hyeokdong;Kim, Hyunjun;Kim, Kyungho;Seo, Hwajeong 737
최초의 암호화폐인 비트코인과 동시에 등장한 블록체인 기술은 시대를 지나며 발전을 거듭하여 현재는 많은 사람들의 관심을 이끄는 기술이 되었다. 블록체인은 내용을 손쉽게 변경할 수 없는 특징을 지니며 그에 따라 강한 신뢰도를 지니게 된다. 이러한 특징으로 인해 블록체인은 암호화폐 뿐만 아니라 다양한 분야에서 사용되기 시작했다. 우리는 본 특징을 활용하여 블록체인 기반의 애완동물 등록제를 제안한다. 현재 애완동물 산업은 규모가 상당히 거대하며 애완동물은 주인에게 강한 책임이 주어진다. 국내에서는 동물등록제를 통해 동물을 관리하지만 다른 법령과 상충되는 부분 때문에 의미가 퇴색하며 실효성에 이의가 제기되고 있다. 블록체인을 활용한 동물등록제는 부분적으로 공개된 환경에서 정보를 공유하며 분양 등의 사유로 주인이 변경되었을 경우 이를 손쉽게 추적할 수 있는 기반을 제공한다. 따라서 현재 동물등록제의 단점을 크게 해소할 수 있을 것으로 예상되며 다양한 장점을 지니기에 제안하는 바이다. -
Lim, YoungSeo;Lee, SoYoung;Lee, JiNa;Ryu, BoKyoung;Kim, HyonHee 742
SNS 의 발달로 이를 활용한 제품의 광고가 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 제품군 중에서도 사용자의 피부 및 건강의 개선 효과가 나타나는 화장품, 건강보조제 등은 후기 글을 보고 실제 효과를 판단하기에 어려움이 있다. 이는 많은 양의 광고에 가려진 실질적 후기를 찾는 것이 어렵고, 포스팅의 전문을 읽는 것은 비효율적이라는 점에서 기인한다고 할 수 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 바탕으로 아토피 치료법의 효과를 분석할 수 있는 효과 분석 모델을 개발하고 그 결과를 제시하였다. 먼저 많은 후기가 존재하는 키워드를 기반으로 최대 1000 개의 블로그 포스팅을 수집하였고, 광고성 글을 제외하는 자동 처리 알고리즘을 실시하였다. 다음으로 각각의 후기 글에 나타난 효과를 한눈에 알아볼 수 있도록 점수화하는 효과 분석 알고리즘을 제안하고 실험하였다. 실험결과 감마리놀렌산, 플라즈마, 락토바실러스 등이 긍정적 효과가 있는 치료법으로 나타났다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 제품의 효과를 점수화할 수 있으므로 아토피 치료법에 한정되지 않고, 해당 제품군인 화장품 및 건강보조제 등에 다양하게 적용될 수 있을 것으로 보인다. -
자유 단조는 고온에 가열한 강괴에 높은 압력을 가하여 원하는 형상의 제품을 만드는 공정으로 에너지 소모가 매우 크다. 여러 개의 강괴를 가열로에 장입하여 고온에 가열한 후 소재를 하나씩 꺼내어 프레스 공정을 수행한다. 가열로에 함께 장입되는 소재들의 조합에 따라 가열 시 소요 시간 및 에너지 사용량이 달라진다. 소재 조합에 따른 가열 비용 예측을 통해 최적의 소재 조합을 결정하여 에너지 효율을 높일 수 있다. 비용 예측 모형을 학습하기 위해서는 가열 소요 시간 및 에너지 사용량 데이터가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 가열로의 온도 및 가스 사용량 데이터를 이용하여 가열로의 가동 상태 변경 지점을 감지하는 방안을 제안한다. 가열로의 온도 및 가스 사용량은 IoT 인프라를 기반으로 손 쉽게 획득할 수 있다. 가열로의 상태 별로 온도 및 가스 사용량에 나타나는 패턴을 이용하여 상태 변경 지점을 감지한다. 이를 통해 가열 공정 데이터를 획득할 수 있을 뿐만 아니라 가열로의 상태를 실시간에 모니터링이 가능함으로써 불필요하게 가열하는 것을 예방하여 에너지 효율을 높일 수 있다.
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최근 4차 산업 혁명시대에 이르러 다양한 기술이 급속도로 발전함에 따라 지적 재산권 확보가 중요하게 되었다. 따라서 대표적인 지식재산권의 하나인 특허의 발명 또한 급증하고 있다. 본 논문에서는 특허 데이터에 포함된 기술명 식별을 위해 딥러닝 기반 기술명 분류 방법을 제안한다. 그 결과 특정 분야에서 사용되는 전문 용어에 대한 개체명 식별이 가능함을 보인다.
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Jang, Hanna;Yoon, Yisak;Jeon, Yeeun;Gim, Jangwon 752
최근 인터넷·정보 통신 기술이 크게 발달하면서 기술 발명의 권리 보장을 위한 특허 발명 수 또한 급격히 증가하고 있다. 또한, 특허 문헌에는 최신 기술 및 요소 기술들이 포함되어 있기 때문에 발명된 기술들의 분석을 통해 기술 가치 평가, 기술 분야의 동향 파악 및 기술 발전의 추이를 예측할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 분석 도구를 이용하여 최근 20년 동안의 특허 발명 추이를 분석하여 특정 기술 도메인에 대한 추이 분석 사례를 보인다. -
Lee, Chae-Eun;Bae, Eun-Ji;Yoon, Sook-Young;Lim, Su-Yeon;Kim, Yong-Min;Kim, Woong-Sup 754
대한민국 인구의 고령화는 점점 더 심화되며 노인 환자의 수도 증가하는 추세이다. 노인환자들은 의약품 부작용 위험도가 높기 때문에 노인에게 부적절한 약물과 처방 이후의 부작용 발생 현황에 대한 통계적인 분석이 필요하다고 판단하였다. 의약품 부작용관련 문헌 정보와 실제 병원의 전자 의무 기록을 이용해 데이터 베이스를 구축하고 Python 을 사용해 부작용 탐지 알고리즘을 설계했다. 노인 환자가 특정 약품을 투약한 이후에 그 약품에 부작용에 해당하는 진단을 받는다면 부작용이 발생한 것으로 판단한다. 알고리즘을 기반으로 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 웹을 구축했다. d3.js 를 통해 직관적으로 부작용 확률을 확인할 수 있도록 구현했고 새로운 진단 또는 처방을 입력하여 실시간으로 확률에 반영하였다. 실시간으로 데이터를 확인할 수 있기 때문에 부작용 이슈에 신속하게 예방 및 대응이 가능할 것으로 기대된다. -
4차산업혁명 시대의 도래로 빅데이터, AI 기술 등을 이용하여 데이터 수집, 분석, 가공, 활용에 관심이 높아졌다. 정부도 공공부문 정보시스템의 보유데이터를 개방하여 산업 전반에 데이터 연계·활용을제고하고 있다. 본 연구는 도로건설사업의 업무처리를 지원하는 건설사업정보시스템(CALS)에 보유중인 건설데이터를 개방하기 위한 방안을 마련하였다. 이를 위해 건설데이터 중 개방 가능한 데이터를 선정하고 키워드를 통한 데이터 및 파일의 정보검색 환경과 데이터 공개서비스 구축방법을 제시하였다.
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Kim, Jeong-Hun;Chuluunsaikhan, Tserenpurev;Nasridinov, Aziz 760
Smart manufacturing is a process of integrating computer-related technologies in production and by doing so, achieving more efficient production management. The recent development of supercomputers has led to the broad utilization of artificial intelligence (AI) and machine learning techniques useful in predicting specific patterns. Despite the usefulness of AI and machine learning techniques in smart manufacturing processes, there are many fundamental issues with the direct deployment of these technologies related to data management. In this paper, we focus on solving the outlier detection issue in smart manufacturing applications. More specifically, we apply a state-of-the-art outlier detection technique, called Elliptic Envelope, to detect anomalies in simulation-based collected data. -
최근 사람들의 삶의 질이 향상됨에 따라 기호품인 와인의 수요가 늘어나고 있다. 그러나 와인은 생산하는데 길게는 수십 년이 걸리는 고가의 제품이므로 소비자가 와인과 잘못 구매했을 때의 기회비용이 크다. 본 논문에서는 전문 와인 테이스터 들의 후기 빅 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 추천시스템을 개발을 다룬다. 테이스터 들의 후기 빅 데이터에 대해 Apache Pig와 자연어 처리를 통한 전 처리 과정을 수행해 리뷰 별로 특징 벡터를 구성하고, 하이퍼 매개변수 최적화와 조기 종료 기법을 사용해 데이터에 대하여 최적의 딥러닝 분류기를 구성하였다. 마지막으로, 구성된 시스템의 신뢰도를 검증하기 위해서 딥러닝의 정확도와 오차율을 확인하였고 시스템이 추천한 와인을 시각화 이미지와 비교하여 성능을 검증하였다.
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Min, Jae-Ok;Park, Jin-Woo;Jo, Yu-Jeong;Lee, Bong-Gun;Hwang, Kwang-Su;Park, So-Hee 767
기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의에 대한 답변이 될 수 있는 내용을 기계가 문서를 이해하여 추론하는 것을 말하며 기계독해를 이용해서 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용할 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT모델을 기계독해 분야에 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 특허상담 분야에서 기계독해 task 성능 향상을 위해 특허상담 코퍼스를 사용하여 사전학습(Pre-training)한 BERT모델과 특허상담 기계학습에 적합한 언어처리 기법을 추가하여 성능을 올릴 수 있는 방안을 제안하였고, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 답변 결정에서 성능이 향상됨을 보였다. -
본 논문에서는 매년 성장하는 웹툰 시장 속에서 신인 작가들이 성공할 수 있는 성공 요인을 밝히고자 하였다. 국내 1위 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰 중 데뷔작을 기준으로 완결 웹툰 212개, 연재 중인 웹툰 112개, 총 324개의 웹툰을 수집하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구와의 차별화를 두기 위해 독자의 직접적인 반응 중 하나인 댓글을 성공 요인에 포함하였다. 댓글에 담긴 긍정, 부정을 나타내는 주관을 탐지하기 위해 딥러닝을 이용하여 감성 분석을 실시하였다. 각 웹툰에 대한 댓글 반응을 포함하여 평균, '좋아요' 수, 장르 그리고 첫 화 댓글 수와 5화까지 평균 댓글 수를 흥행에 영향을 미치는 독립변수로 사용했다. 댓글 반응이 중요 요인인지를 확인하기 위해 각 모델 생성 시 댓글 반응을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 생성하여 성능 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석, 아다 부스트, 그리고 서포트 벡터 머신 모델을 정확도와 ROC 그래프를 이용해 효율성을 비교하고, 이를 통해 댓글 반응을 활용한 로지스틱 회귀 모델이 가장 적합하다고 판단하였다. 모델 생성 결과 '좋아요' 수, 1화 댓글 수, 댓글 반응 순으로 성공 요인에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
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Kim, Eun-Ji;Yu, In-sik;Kim, Chang-Su;Park, Sung-Kee 774
지능형 서비스 로봇의 불확실한 작업 환경과 작업에 대한 요구사항의 증가는 작업 계획(task planning)의 어려움을 증가시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 PRS (Procedural Reasoning System)를 이용한 작업 계획이 제안되어 작업 환경의 동적 변화에는 효율적으로 대응할 수 있게 되었으나, 작업의 요구사항의 증가에 따른 하위 계획의 복잡성은 아직도 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 요구된 작업의 하위 목표(sub-goals)와 속성을 고려하여 계획 후보들의 예상 유용성을 계산할 수 있는 유틸리티 함수를 기반으로, 보다 간결한 방식의 작업 계획을 수립하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 작업 계획의 적용 가능성을 확인하기 위하여 로봇 서비스 시나리오를 구성하고 실험을 통하여 그 유용성을 검증한다. -
Ko, Tae-Jin;Yang, Hui-Gyu;Raza, Syed Muhammad;Kim, Moon-Seong;Choo, Hyun-Seung 778
본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다. -
최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.
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Kang, Mingyu;Kim, Ji-su;Kwon, Hoon;Lee, Jeongcheol 785
최근 계산과학 분야에서 시뮬레이션을 활발하게 이용하고 있다. 그리고 IT 기술의 발전에 힘입어 이제는 시뮬레이션을 별도의 복잡한 절차 없이 온라인으로 할 수 있게 되었다. LCAODFTLab은 EDISON 플랫폼에서 제공하는 나노물리 분야의 시뮬레이션 프로그램이다. LCAODFTLab은 온라인 환경에서 사용자에 의해 주어진 원자구조에 대한 전자구조 시뮬레이션을 제공한다. 이처럼 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 시뮬레이션은 얼마나 정밀하고 복잡한가에 따라 비용이 발생한다. 이러한 비용은 대체로 사용자에게 부담이 되고, 따라서 시뮬레이션의 수행비용을 줄이는 것은 아주 중요한 요소이다. 따라서 본 논문에서는 EDISON 플랫폼 사용자의 데이터와 머신러닝을 활용하여 시뮬레이션 비용을 줄이는 방법을 소개한다. 이를 통해 사용자는 큰 비용을 지불하지 않고 결과를 예측할 수 있고, 대략적인 수행시간을 알 수 있다. -
Kim, JiSu;Kang, MinKyu;Kwon, Hoon;Lee, JeongCheol 789
최근 IT 기술의 발전으로 웹 기반 시뮬레이션이 많은 연구에 도움을 주고 있다. EDISON은 그러한 시뮬레이션 환경을 제공해주는 플랫폼으로 전산열유체, 나노물리, 계산화학, 등 다양한 전문분야의 앱(이하 솔버)을 제공해준다. 이러한 솔버는 사용자가 그 솔버에 맞는 간단한 파라미터들만 입력하면 다양한 결과를 알아서 계산해 주는 편의를 제공해 주지만 입력 데이터에 따라 작업 시간이 상당히 혹은 무한히 걸릴 수 있기 때문에 언제 끝날지 모르는 작업의 완료 여부를 수시로 확인해야만 하는 불편함이 있다. 때문에 그 시간을 예측할 수 있다면 수시로 확인하는 불편함을 줄일 수 있다. 또한 오랜 시간이 걸리는 작업의 결과를 미리 알 수 있으면 사용자들에게 큰 도움이 될 것이다. 이런 점에서 본 논문에서는 시뮬레이션의 작업 결과와 수행 시간의 예측 모델을 적용해 보았다. 본 논문에서는 계산화학분야의 uChem 솔버의 결과 예측을 진행하였는데 uChem 솔버는 1주기 및 2주기 원자들로 이루어진 화합물의 최적화된 상태의 에너지 값과 구조를 보여주는 프로그램이다. 예측을 진행한 결과 에너지는 99%이상의 상당히 높은 정확도를 얻을 수 있었고 수행 시간의 경우 약 90%의 정확도를 얻었다. 이를 통해서 사용자로 하여금 더욱 편리한 서비스를 제공할 수 있을 것이다. -
In, Sanggyu;Ko, Taejin;Kil, Cheolhwi;Beom, Junghyun;Choo, Hyunseung 793
본 시스템은 기존 안저사진의 높은 해상도와 광각 안저사진의 촬영의 편의성과 넓은 시야 각의 장점을 둘 다 취하기 위해, 광각 안저사진을 원본으로 하여 기존 안저사진을 생성하는 작업을 제안한다. 안저사진의 생성 알고리즘은 이미지 생성에 특화된 생산적 적대 신경망(GANs)을 채택하였다. 신경망의 성능을 평가하기 위해, 생성된 안저사진과 직접 촬영한 기존 안저사진으로부터 특성을 추출을 하여 특이점 간의 거리를 측정하고, 이를 바탕으로 두 사진의 유사도를 판단한다. -
In this paper, we propose a method to generate adversarial examples for toxicity detection neural networks. Our dataset is represented by a one-hot vector and we constrain that only one character is allowed to be modified. The location to be changed is founded by the maximum area of input gradient, which represents the most affecting character the model to make decisions. Despite the fact that we have strong constraint compared to the image-based adversarial attack, we have achieved about 49% successful rate.
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역사적으로 생명 보험은 상호부조의 형태로 갑작스럽게 어려운 상황이 발생하여도 경제적 어려움으로부터 가정을 지키는 역할을 해 왔다. 이는 평상 시에 만약의 경우를 대비하여 일정 비용을 지불함으로써 한 가정의 보장을 잘 준비하였기 때문이다. 하지만 한 가정의 경제적 상황은 지속적으로 변하기 때문에 시간이 지남에 따라 청약 당시의 보장 상태가 적절히 유지되고 있음을 확신할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 가처분 소득 추정 모델 개발을 통해 기존에 생명보험에 가입한 고객의 가처분 소득을 추정함으로써 고객에게 적절한 보장 강화의 기회를 제공하도록 한다.
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본 논문은 이동로봇의 H/W에 관한 연구로서, 기존의 비평탄 지형의 자율주행 로봇이 수행하기 힘든 영역을 보완하기 위해 캐터필러 바퀴 기반의 플리퍼를 장착해 사물의 습득과 운반 기능을 적용함으로써 보다 정확한 주행 능력을 향상하는 방법을 제시한다.
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인터넷 기술의 발전에 힘입은 전자상거래의 급격한 발전에 따라 소비자들의 소비습관은 오프라인에서 온라인으로 빠르게 바뀌었다. 이에 따라, 구매한 상품에 대한 평가를 작성하는 것 또한 만연해지면서 소비자들에게 구매 결정의 중요한 요인으로 작용하기 시작하였고 실제 판매량에도 직접적인 영항을 끼치기 시작하였다. 그러나, 현재 전자상거래 시스템에서는 상품에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있는 기능이 부재하고 있어 소비자의 소비 전략과 판매 전략측면에서의 비효율을 야기하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 LSTM 을 기반으로 한 딥러닝 모델을 이용해 감정분석을 하여 온라인 상품평을 긍정/부정에 따라 자동으로 분류하고자 한다. 이를 통해, 효율적인 반응 분석을 위한 기술 개발의 기반을 마련하여 소비자와 판매자 모두에게 더 나아진 전략 수립의 기회를 제공할 것으로 기대한다.
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소프트웨어 크래시 분류를 개선하기 위해 호출 스택 정보를 기반한 많은 연구들이 있다. 본 연구에서는 크래시 직전 이미지를 수집하여, 기존 호출 스택 기반의 분류에서 발생하는 문제를 개선하고자 한다. 또한 이미지 자체의 직관성으로 개발자뿐만 아니라 개발 지식이 없는 실무자도 크래시 정보를 활용할 수 있고, 문제 해결을 위한 재현 루트 파악, 위변조 여부와 같은 추가 정보를 확인할 수 있을 것으로 기대한다. 비지도 학습 기반인 딥러닝 클러스터링 N2D 알고리즘을 통하여 이미지를 자동 분류하고 순위화하는 시스템을 구축하여, 특정 소프트웨어에 특화되지 않고 다양한 소프트웨어의 크래시 이미지 자동 분류에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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최근 에너지 부족 문제 및 환경 문제의 해결수단으로 스마트 그리드가 많은 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 기술은 에너지를 효율적으로 사용하는 데 도움을 주며, 이를 위해서는 더욱 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 다양한 기계학습 기법 기반의 전력수요 예측 모델은 좋은 예측 성능을 보이지만 입력 변수의 개수가 증가할수록 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 또한, 불필요한 데이터를 입력 변수로 선정할 경우에는 모델의 정확도가 저하될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 특징 선택 기법들이 제안되었지만, 기존의 특징 선택 기법은 모델의 성능을 고려하지 않았기 때문에 실제 적용 시 오히려 모델의 성능이 저하될 수도 있다. 이에 본 논문은 유전 알고리즘을 기반으로 한 특징 선택 기법을 제안한다. 유전 알고리즘을 통해 각 모델에 맞는 최적의 입력 변수를 선택함으로써 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 기대할 수 있다.
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다양한 학습 모델이 발전하고 있는 지금, 학습을 통한 다양한 시도가 진행되고 있다. 이중 에너지 분야에서 많은 연구가 진행 중에 있으며, 대표적으로 BEMS(Building energy Management System)를 볼 수 있다. BEMS의 경우 건물을 기준으로 건물에서 생성되는 다양한 DATA를 이용하여, 에너지 예측 및 제어하는 다양한 기술이 발전해가고 있다. 하지만 FEMS(Factory Energy Management System)에 관련된 연구는 많이 발전하지 못했으며, 이는 BEMS와 FEAMS의 차이에서 비롯된다. 본 연구에서는 실제 공장에서 수집한 DATA를 기반으로 하여, 전력량 예측을 하였으며 예측을 위한 기술로 시계열 DATA 분석 방법인 LSTM 알고리즘을 이용하여 진행하였다.
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Hwang, Seokhyun;Shin, Seokhwan;Choi, Donggeun;Kim, Seonghyun;Kim, Jaieun 820
개체명이란, 문서에서 특정한 의미를 가지고 있는 단어나 어구를 뜻하는 말로 사람, 기관명, 지역명, 날짜, 시간 등이 있으며 이 개체명을 찾아서 해당하는 의미의 범주를 결정하는 것을 개체명 인식이라고 한다. 본 논문에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 활용한 한국어 개체명 인식기를 제안한다. 제안하는 모델은 기 학습된 BERT 모델을 활용함으로써 성능을 극대화하여, 최종 F1-Score 는 90.62 를 달성하였고, Bi-LSTM-Attention-CRF 모델에 비해 매우 뛰어난 결과를 보였다. -
소비자 개개인의 취향에 부합하는 맞춤형 서비스가 기업들에게 중요한 과제로 대두되고 있다. 이 같은 기대에 부응하기 위해 기업은 막대한 양의 데이터를 수집하고 그를 기반으로 서비스를 제공하려 노력하고 있다. 하지만, 데이터 수집 과정에서 어떤 정보가 어떻게 수집되는지를 명확히 아는 소비자는 극히 드물다. 소비자가 원하는 정보는 이용 약관에 명시되어 있지만, 정작 약관을 꼼꼼히 읽어보고 그에 동의하는 경우는 그리 많지 않기 때문이다. 이 때문에 소비자들이 원치 않는 정보가 수집되어도 이의를 제기하기 힘든 사태가 발생하기도 한다. 본 논문에서는 몇 가지 자연어 처리 기술을 이용하여 키워드를 추출해 약관의 핵심적인 내용을 요약 정리하는 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 약관의 핵심 요악을 제공하여 이러한 소비자의 불이익을 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
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Han, Kwang-Hwan;Lee, Chang-Suk;Kim, Do-Yun;Yoon, Pil-Sang;Ka, Chung-Hee;Jung, Yong-Bum;Jeong, Gu-Min 827
본 논문에서는 최근 소개된 구글 TPU 보드를 사용하여 AI 알고리듬을 적용하고 성능 분석을 통하여 TPU 를 통한 AI 에 기반한 영상처리 시스템의 구현 가능성을 검증 하고자 하였다. 구글 TPU 보드는 기계 학습에 특화된 Coral Dev 보드를 사용하였고. 수행하는 인공지능 알고리즘은 객체 인식 알고리즘인 SSD 알고리즘을 사용하였다. 이 후 동일한 알고리즘을 GPU 가 장착되어 있는 고성능 데스크탑과 처리속도를 비교하여, TPU 에 기반한 임베디드 AI 시스템의 활용 가능성을 검증 하였다. -
Ji, Hyo-Sang;Jang, Ki-Young;Auh, Joon-Sun;Yang, Sung-Bong 830
IoT 기술의 도래로 인하여 실생활에 사용되는 사물들에 Sensor가 부착되어 시간마다 Sensor data가 발생하는 세상이 열리게 되었다. 이러한 IoT Device들에 부착되어 있는 sensor를 통하여 수집이 된 data는 방대한 양을 가지기 때문에 Deep Learning에 적용하는데 충분하며 아주 중요한 역할을 한다. 이러한 IoT Device들은 우리의 실제 생활에 아주 가까이 다양한 환경으로 접할 수 있다. 예를 들어 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트홈 등이 있다. 이러한 것들은 우리의 일상생활에 편리함과 직결되어 있다. 본 논문에서는 Smart home 환경에서의 Multi Resident Activity Recognition이다. Smart home의 가구에 부착되어 있는 센서에서 발생된 센서데이터를 활용하여 1) Training Similarity Network, 2) Embedding, 3) Clustering, 4) Recognizing 네 단계 프로세스를 거쳐 문제를 해결한다. 그 결과, 우리가 제안한 프로세스를 통하여 차원 축소 효과와 Un-seen data를 효과적으로 처리할수 있게 된다. -
교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.
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Won, Tae-Yeon;Yang, Seung-Yun;Kim, Jung-Myoung;Weon, Ill-Young;Kim, Hyun-Jung 836
여러 분야에서 각광받는 딥러닝은 학습시간이 오래 걸리고, 고가의 장비들이 요구된다. 이러한 이유로 저사양 머신들을 이용한 분산 러닝 시스템들이 연구되기 시작했다. 본 논문은 " PSO 알고리즘을 이용한 분산 딥러닝 시스템" 을 개선했고, 그 결과 개선한 시스템의 머신 개수가 1 대 일 때 정확도가 92.8%까지 향상되었고, 머신 개수가 10 대 일 때 정확도가 93.4%까지 향상되었다. 이를 기반으로 저사양의 머신들을 결합한 분산 러닝 시스템이 고가의 장비를 사용하지 않고도 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. -
Lim, Tae Yoon;An, Jae-Yong;Oh, Junhyeok;Kim, Dong-Yeon;Won, JinSub;Hwang, Jun Ho;Do, Youngchae;Woo, Deok Ha;Lee, Seok 840
IoT 산업이 발전하면서 기존 토이와 IoT 기술을 결합한 스마트토이가 각광 받고 있다. 스마트토이는 수동적인 방식의 기존토이와는 다르게 토이 간 인터렉션이 가능하며 전자 센서들을 사용하여 토이를 사용하는 어린아이들에 코딩을 활용한 콘텐츠를 제공가능하다. 기존 스마트토이는 처음에는 호기심을 자극하지만, 익숙해지면 흥미가 떨어지는 현상을 보인다. 이에 본 논문에서는 기존 스마트토이가 갖는 재미요소 증가와 다양한 콘텐츠의 개발을 위해서 스마트 토이에 Artificial Intelligence(AI) 기능을 접목한 AI 카메라블록을 사용하여 새로운 콘텐츠를 개발하였다. -
Yu, Yeonguk;Cheon, Yongsang;Cho, Min-Hee;Kim, Yoon-Joong 844
주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. -
Lee, Jin-woo;Kim, Hong-ki;Lee, Ha-young;Ko, Bong-soo;Lee, Bong-gun 848
이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다. -
Kang, Jong-Reul;Nam, Ji-Seong;Park, Gi-na;Kim, Woongsup 852
본 논문은 정확한 연관검색어를 보여주지 못하는 기존의 검색에서 벗어나기 위해 이미지와 PDF에서 텍스트를 추출하고 키워드 요약하는 방법을 사용하였다. 텍스트를 키워드로 요약하는 알고리즘으로는 TextRank, LSA, MMR을 사용하였고, 세 가지 방법으로 키워드를 요약하고 키워드 요약 결과와 Query의 코사인 유사도를 이용하여 추출한 문서와 Query와의 연관성을 확인하여 세 가지 알고리즘을 비교하였다. -
개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.
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Cho, Wanhyun;Na, Myeong Hwan;Kim, Junki;Kim, Deoghyun 858
본 논문에서 우리는 범함수 회귀모형을 이용한 양파의 성장단계별 무게를 예측할 수 있는 새로운 통계적 추정방법을 제안한다. 여기서 우리는 풍속, 평균온도, 강우량, 일조량 그리고 습도 등 나타내는 환경요인들을 설명변수들로 사용하고, 양파의 성장단계별 무게를 반응변수로 사용하여 범함수 회귀모형을 적용하였다. 먼저 그래프분석과 상관분석을 통하여 우리는 일일 평균온도는 양파의 무게 증진에 가장 큰 양의상관이 있고, 풍속이나 습도 그리고 일조량들은 양파의 성장에 약간의 영향력이 있으며 강우량은 양파의 성장에 전혀 도움이 안됨을 알 수 있었다. 두 번째로 범함수 회귀 분석을 통하여 얻어진 각 환경요인들에 대한 회귀계수들의 그림을 통하여 우리는 양파의 성장 기간 동안에 이들의 무게를 향상시키기 위해서는 어떻게 환경요인들을 관리해야 되는 가를 알 수 있는 재배방법을 유도하였다. -
사람 얼굴 생성을 목적으로 하는 Generative Adversarial Network(GAN)에서 판별자(discriminator)의 각 레이어에 대한 스펙트럴 정규화(spectral normalization) 적용에 따른 출력 이미지의 결과를 비교하였다. 또한 생성자(generator)에 적응 인스턴스 정규화(Adaptive Instance Normalization) 모듈의 삽입에 따른 출력 이미지의 결과를 기존 모델과 비교하고 분석하였다.
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Son, Chang-Sik;Kang, Won-Seok;Lee, Jong-Ha;Moon, Kyoung-Ja 864
본 연구에서는 러프 근사화 개념을 활용하여 섬망 환자를 사전에 구별할 수 있는 임상적 지식을 유도할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험 결과에서는 평균 섬망기간이 13일 이상 유지되는 6가지 임상적 분류기준을 유도하였고, 통계적 5겹 교차검정 실험을 통해 73%의 분류 성능을 제공함을 확인하였다. -
Choe, Hyeong Rak;Jo, Sung un;Kim, Dong Ha;Moon, Jae Hyun 868
본연구는 커플들의 이미지 빅 데이터를 분석하여 각각 얼굴과 패션에 따라 유사한 유형 끼리 클러스터링 하여 새로운 사람 이미지가 주어졌을 때 해당 사람이 어느 유형에 속하는지 찾아내고 해당 유형의 사람들은 어떤 유형의 이성과 잘 맞는지 찾아 추천해주는 플랫폼이다. 빅 데이터를 수집하기 위하여 SNS상에서 커플들의 이미지를 크롤링하여 저장한다. 수집된 커플들의 이미지를 AI 머신 러닝으로 나이, 성별을 분석하여 미리 설정한 나이대의 이성 커플들의 이미지 만을 추려내서 각각 남, 여의 이미지를 분리하여 저장한다. 해당 이미지들로 비슷한 얼굴, 패션 유형의 사람들을 같은 클러스터로 모으고 CNN 으로 학습 시켜서 새로운 이미지가 들어올 경우 효율적으로 해당 이미지가 어느 클러스터에 속하는지 찾아낼 수 있도록 한다. 특정 이미지가 속하는 클러스터를 찾아내면 해당 클러스터에 속하는 사람들의 연인들이 어느 클러스터에 가장 많이 포함되어 있는지 찾아서 해당 클러스터 유형의 이성을 추천해준다. 웹과 어플리케이션으로 이루어진 플랫폼 서비스이며, 커플 매칭 기능 뿐만 아니라 매칭된 회원 간 연락 기능, 실제 커플의 이미지로 두 사람의 매칭도 확인 등의 부가적 기능 또한 인공 지능 서비스로 제공된다. -
우리나라의 수출입 화물 물량의 대부분은 항만을 통해 처리되고 있으며, 취급화물의 다양성과 선박의 대형화로 주변 국가들의 항만간 경쟁으로 심화되면서 항만 비용의 증가로 발생되고 있다. 이는 항만업무의 효율화와 생산성의 증가로 비용 감소효과를 바라볼 수 있는데, 4차 산업혁명의 주요 기술인 인공지능(OCR, AI알고리즘, 머신러닝, RPA등)의 기술 적용으로 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이와 관련된 실질적 항만업무와 관련된 기술을 적용하여 업무의 효율화와 생산성 증가의 기술적 검증을 통해 항만의 경쟁력 강화와 국가 물류발전의 기술적 향상을 도모하고자 한다.
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Kwon, Ji Yeon;Choi, Dae Won;Kim, Eui Song;Moon, Jae Hyun 876
본 연구에서는 금융 분야에서 AI 기술을 이용하여 챗봇 기반의 예측 시스템을 구축하는데 목적이 있다. 사용자가 이해하기 쉽게 챗봇 기반으로 실시간 서비스를 제공하며 투자 경험이 없는 사용자를 타겟으로 투자 추천을 하는 것을 목표로 개발하였다. 챗봇 기반의 금융 어플리케이션에서는 종목 주가조회, 코스피 상위 조회, 예측결과 조회, ELS상품추천 등으로 크게 네 가지의 의도파악을 하며 자연어 처리와 단어 매칭 처리를 통해서 사용자에게 최적화된 정보를 제공한다. 정보의 질을 높이기 위해서 인공지능 학습은 10년 치의 데이터를 학습시켰으며 비슷한 패턴을 예측해서 제공한다. 상장기업의 주식과 은행에서 판매하는 ELS를 추천하고 있으며, 챗봇 서비스를 통해 사용자와 실시간적으로 소통할 수 있는 AI기반의 금융 시스템을 제공한다. -
전자의무기록 (EMR)과 같은 의료 현장에서 수집되는 대용량의 데이터는 임상 해석적으로 잠재가치가 크고 활용도가 다양하나 결측값이 많아 희소성이 크다는 한계점이 있어 분석이 어렵다. 특히 EMR의 정보수집과정에서 발생하는 결측값은 무작위적이고 임의적이어서 분석 정확도를 낮추고 예측 모델의 성능을 저하시키는 주된 요인으로 작용하기 때문에, 결측치 대체는 필수불가결하다. 최근 통상적으로 활용되어지던 통계기반 알고리즘기반의 결측치 대체 알고리즘보다는 딥러닝 기술을 활용한 알고리즘들이 새로이 등장하고 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Network를 기반한 최신 결측값 대치 알고리즘인 Generative Adversarial Imputation Nets을 적용하여 EMR에서의 성능을 분석해보고자 하였다.
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오늘날 정보화 시대에서는 온라인 쇼핑의 상품리뷰 등 대용량의 텍스트 문서가 존재하며 제품에 대한 정서적인 의견뿐만 아니라 제품 선호도 및 상품 비교와 같은 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 상품 리뷰로부터 제품의 특성을 비교하는 비교의견을 추출하기 위해 적용한 다양한 텍스트 마이닝 기법의 비교 결과를 제시한다.
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다양한 요소에 의해 영향을 받는 주식 시장에서 정확한 분석과 예측은 막대한 수익과 최소 손실을 보장한다. 본 논문은 주가 움직임 예측을 위하여 다양한 기술적 지표로부터 적합한 특징을 선택하고 세 가지 분류 알고리즘 LSTM, SVM, MLP 을 통해 향후 1, 3, 5, 7, 10, 15, 20, 25, 30 일 후의 주가 움직임을 예측하는 실험을 진행하였다. LSTM 에서 30 일 후를 예측할 때 74.4%의 가장 높은 분류 정확도를 보였으며 전반적으로 LSTM 을 통한 분류가 우수한 결과를 나타냈다.
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전화 상담 과정에서, 상담원은 고객의 요청에 적절히 대응해야 하는 의무를 갖고 있지만, 고객의 요청은 상담원의 수보 범위를 자주 벗어난다. 그런 범위 이외의 질문과 요청에 대해서도 일단은 성실히 응대하는 것이 상담원의 역할이고, 이 부분에서 상담 업무의 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서, 상담원에게 고객의 요청을 응대하기 위해 필요한 정보를 실시간으로 제공해줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는, 이상의 기능을 수행하기 위한 시스템 구조를 설계하고, 그 프로토타입을 구현하는 것으로 이루어졌다.
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빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.
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모바일의 기술 발전과 소셜미디어 사용의 증가로 수없이 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 생성되고 있다. 이러한 많은 양의 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 이미지를 효율적으로 찾기 위해 의미 기반 이미지 검색을 이용한다. 이 검색 기법은 이미지에 의미 있는 정보들을 이용하여 사용자가 찾고 자하는 이미지를 정확하게 찾을 수 있다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 이미지가 가질 수 있는 의미적 정보를 어노테이션 하고 이와 더불어 모바일에 있는 이미지에 풍성한 어노테이션을 위해 딥러닝 기술을 이용하여 다양한 태그들을 자동 생성하도록 구현하였다. 이렇게 생성된 어노테이션 정보들은 의미적 기반 태그를 통해 RDF 트리플로 확장된다. SPARQL 질의어를 이용하여 의미 기반 이미지 검색을 할 수 있다.
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SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)은 지식 베이스를 위한 표준 시맨틱 질의 언어이다. 최근 인공지능 분야에서 지식 베이스는 질의 응답 시스템, 시맨틱 검색 등 그 활용성이 커지고 있다. 그러나 SPARQL 과 같은 질의 언어를 사용하기 위해서는 질의 언어의 문법을 이해하기 때문에, 일반 사용자의 경우에는 그 활용성이 제한될 수밖에 없다. 이에 본 논문은 신경망 기반 기계 번역 기술을 활용하여 자연어 질의로부터 SPARQL 을 생성하는 방법을 제안한다. 우리는 제안하는 방법을 대규모 공개 지식 베이스인 Wikidata 를 사용해 검증하였다. 우리는 실험에서 사용할 Wikidata 에 존재하는 영화 지식을 묻는 자연어 질의-SPARQL 질의 쌍 20,000 건을 생성하였고, 여러 sequence-to-sequence 모델을 비교한 실험에서 합성곱 신경망 기반의 모델이 BLEU 96.8%의 가장 좋은 결과를 얻음을 보였다.
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인공지능 기술의 발전에 따라 산업, 교육, 게임, 의료, 국방, 교통 등에서 여러 가지 방면으로 활용되어가고 있다. 하지만 인공지능을 게임에 접목해 게임 내에서 사람보다 월등한 성적을 낼 수 있다는 것이다. 과거에는 메모리 변조, 패킷 변조 등의 공정한 플레이 규정을 파괴하는 프로그램을 사용하였다면 현재에는 딥러닝을 통해 학습된 게임 알고리즘은 이제까지의 프로그램과는 다르므로 게임 인공지능 산업의 개선방안을 제안하고자 한다.
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Kim, Wan-Soo;Lee, Jung-Hwan;Shin, Beom-Yong;Kang, Su-Me;Hwang, Kwang-il 904
해외에서는 드론을 이용한 배달 서비스가 상용화되는 추세이지만, 한국에서는 여러 가지 한계점에 의해 서비스 개발이 침체하여 있는 상황이다. 이 문제를 해결하기 위해 창문에 카메라를 장착하여 드론이 촬영되고 있는 영상을 리눅스 서버에 전송하고, 딥러닝과 이미지 프로세싱을 통해 드론을 검출하고 택배를 받을 수 있는 위치로 조정한다. 조정이 완료되면 창문 개방 후 택배를 받는다. -
Kim, Hyewon;Kim, Kyongwoo;Kim, Hyunggyu;Jung, Joongeun;Park, Joonhyuk;Kim, Donghyun;Kim, Hojoon 907
본 연구에서는 X-ray 영상에서 비산란 그리드 장치의 영향으로 인한 아티팩트를 제거하기 위하여 이산코사인변환(DCT: discrete cosine transform) 기반의 주파수 분석 기법과 딥러닝 네트워크의 학습 기법을 상호 보완적으로 결합하는 방법론을 제안한다. 피사체의 특성에 따라 다양하게 나타나는 그리드 라인의 억제 기능을 학습하기 위하여 서로 다른 특성을 반영하는 3 종류의 학습데이터를 생성한다. 학습에 사용되는 그리드 라인 영상의 타겟 데이터를 산출하기 위하여 DCT 기반의 밴드스톱 필터링 기법을 사용하였으며 학습데이터의 양적인 부족을 해결하기 위하여 패치 기반의 학습 방법을 적용하였다. 제안된 방법에 대해 기존의 방법과 비교하여 피사체 경계선 영역에서 발생하는 성능저하 현상, 분할의 가장자리에서 발생하는 블로킹 현상, 배경 영상에서의 성능저하 현상 등을 상대적으로 개선할 수 있음을 실험적으로 평가하였다. -
최근 자율주행을 위해서는 객체를 인식하고 검출할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 최근 활발하게 개발되고 있는 딥러닝에 기반한 알고리즘에 대해 기술하고 그 알고리즘을 활용하여 영상처리에 활용하여 자율주행 중에도 이전 기술보다 정확하게 객체 인식 및 검출하는 것이 목표이다.
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Yang, Jin-Sol;Yoon, Kyoung-Il;Jo, Yeong-Hoon;Chung, Kwang Sik 914
SNS 의 발전으로 기업이나 공공단체는 소셜 데이터가 가지고 있는 감성이나 의견, 여론 등을 분석해서 신흥 가치를 창출하려 한다. 소셜 데이터를 기반으로 하는 감성 분석은 사람들의 소비 측면 및 제품 평가 파악은 물론 기업 매출 및 정책 수립 등에서 도움이 된다. 하지만 소셜 데이터는 각종 신조어 및 이모티콘이 다수 포함되어 있어 기존 감성 분석 방법으로는 정확한 분석을 하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 구축하고, 분석 과정에서 기존 감성 사전과 본 논문에서 구축된 신조어 및 이모티콘 감성 사전을 사용하여 감성 분석 정확도를 비교한다. -
Yoon, Kyoung-Il;Yang, Jin-Sol;Jo, Yeong-Hoon;Chung, Kwang Sik 918
최근 4차 산업혁명으로 인해 인공지능 기술의 발달로 인해 사람의 감정을 모델링하는 연구와 챗봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 챗봇과의 대화 중에서 감정 모델은 중요한 요소이지만, 서로 별개로 연구되었으며, 그 수 또한 부족하다. 보다 개인적이고 전문적인 서비스를 제공하기 위해선 챗봇 사용자의 감정을 분류할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 모바일 플랫폼에서의 특징을 고려한 신조어를 포함한 사용자가 입력한 문장의 감정을 파악하고 감정에 따른 응답을 구현하는 챗봇을 구현하는 방안에 대하여 제안한다. -
기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.
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본 논문은 개방형 얼굴 인식 문제를 다룬다. 이 문제는 학습되지 않는 대상에 의해 발생하는 거짓 양성 오류문제를 포함하며, 이로 인해 얼굴인식 기술을 보안 시스템에 적용하는 것을 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이러한 개방형 얼굴 인식 문제를 효과적으로 해결하기 위해 먼저 얼굴 검증 방법으로 식별력이 강한 특징 벡터를 생성하고, 이를 바탕으로 일반적인 분류기가 아닌 추가학습과 실시간 처리가 가능한 군집화 방식의 알고리즘을 제안한다. 이 방법을 적용한 실험 결과 80 명의 얼굴이 포함된 FaceScrub 데이터 세트에서 4 명을 제외하고 학습시켰을 때 98%의 정확도와 0%의 특이도를 얻을 수 있었다.
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Park, Seong-Hyeon;Ku, Chang-Mo;Park, Gun-Woo;Park, Nam-Seok;Cho, Jung-hwi 928
방송에서는 당사자의 동의 없이 얼굴을 노출 시키거나, 유해물질로 판단되는 물체의 노출을 금지하고 있다. 기존의 처리방식으로 편집자가 촬영된 영상을 직접 편집하거나, 촬영 시 가리개를 이용하는 방법을 사용한다. 이러한 방법은 번거롭고, 실수로 인해 얼굴이나 유해물질이 방송에 그대로 노출될 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 객체탐지 모델과 동일인 판단 모델을 사용하여 편집 과정을 자동으로 처리하고 후처리뿐만 아니라 실시간 방송에서의 적용을 위해 추가적으로 객체추적 알고리즘을 도입하여 처리속도를 높이는 방안을 제시한다. -
Min, Kyungbok;Dang, L. Minh;Lee, Sujin;Moon, Hyeonjoon 931
Research using artificial intelligence to generate captions for an image has been studied extensively. However, these systems are unable to create creative stories that include more than one sentence based on image content. A story is a better way that humans use to foster social cooperation and develop social norms. This paper proposes a framework that can generate a relatively short story to describe based on the context of an image. The main contributions of this paper are (1) An unsupervised framework which uses recurrent neural network structure and encoder-decoder model to construct a short story for an image. (2) A huge English novel dataset, including horror and romantic themes that are manually collected and validated. By investigating the short stories, the proposed model proves that it can generate more creative contents compared to existing intelligent systems which can produce only one concise sentence. Therefore, the framework demonstrated in this work will trigger the research of a more robust AI story writer and encourages the application of the proposed model in helping story writer find a new idea. -
Lee, Hye-Jin;Lee, Eun-Ji;Park, So-Hyun;Ihm, Sun-Young;Park, Young-Ho 935
본 논문에서는 YOLOv3 기반의 차량 인식 및 계수 방안 연구를 진행한다. 이를 위해, 단일 단계 방식의 구조를 가진 YOLOv3 를 활용하여 영상 속 차량 인식 및 계수 하는 실험을 수행한다. 위의 실험을 통해 영상 속 차량의 수와 밝기에 인식률 정도와 차량 계수 평균 값 추출을 하였다. 실험 결과, 영상 속의 차량의 수와 밝기에 상관없이 90%이상의 차량에 대한 높은 인식률을 보였으며 1초 당 약 20 번씩 인식되는 차량의 수에 대한 계수의 평균 값을 추출하여 텍스트 파일 형태로 저장하여 시간에 따른 차량 계수를 확인하였다. 본 기술은 현대 사회의 교통 체증을 해결하기 위한 교통 흐름 예측에 활용될 수 있다. -
단조는 강괴를 고온으로 가열하고 원하는 형상으로 만드는 공정이다. 가열로에 강괴를 장입하여 가열하고, 고온의 강괴에 프레스, 절단 공정을 적절히 반복하여 원하는 형상으로 만든다. 형상이 완성된 강괴의 경도 및 강도를 조절하기 위해 열처리 공정을 진행한다. 열처리로에 여러 개의 강괴를 장입하여 가열하기 때문에 에너지 비용이 많이 소모된다. 열처리 공정 비용은 열처리 공정의 종류와 장입되는 강괴들의 특성 및 수량 등에 따라서 결정된다. 열처리로에 장입할 강괴 조합을 최적화함으로써 비용을 최소화시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 비용 예측 모형을 이용하여 열처리로 작업 계획을 최적화하는 방안을 제안한다. 비용 예측 모형은 IoT 인프라를 기반으로 수집한 공정 데이터를 이용하여 학습한다. 다양한 열처리로 작업 계획은 학습한 모형 기반의 시뮬레이션을 통해 평가하여 유전 알고리즘을 기반으로 최적화한다. 최적의 열처리로 작업 계획을 수립함으로써 공정 비용을 최소화하고 에너지 효율을 극대화할 수 있다.
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현재 딥러닝은 컴퓨터 분야에서 이미지 처리 방법으로 활용도가 높아지면서 딥러닝 모델 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 모델 중에서 이미지 생성모델은 대표적으로 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망) 모델을 활용하고 있다. GAN은 생성기 네트워크와 판별기 네트워크를 이용하여 진짜 같은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지는 실제 이미지와의 오차를 최소화해야 하며 이때 사용하는 함수를 손실함수라고 한다. GAN에서 손실함수는 이미지를 생성하는 학습이 불안정하여 이미지 품질이 떨어지는 문제가 있다. 개선된 GAN 관련 연구가 진행되고 있지만 완전한 문제 해결에는 부족하다. 본 논문은 7개의 GAN 모델에서 사용하는 손실함수를 분류하고 특징을 분석한다.
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Kim, Ye-Jin;Lee, Soo-Yeon;Sim, Kyu-Min;Jun, Kyung-Koo 946
한 벌의 한글 글자체를 만드는데 일반적으로 많은 제작 비용과 시간이 소요된다. 따라서 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자들을 입력하면 그 글자들의 디자인 특성을 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 모델이 나머지 글자들을 자동 생성해주는 시스템 구축한다면 폰트 제작이 훨씬 용이해질 뿐만 아니라 저작권 문제로부터 자유로워질 것이다. 이와 관련된 선행연구를 실행하고 분석해 본 결과 데이터 전처리 과정에서 글자가 잘리거나 크기가 맞지 않아 제대로 된 데이터셋이 구축되지 않는 문제가 있음을 발견하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 자동적으로 글자영역을 추출하고 이미지를 보정하는 전처리 과정과 함께 기존 모델에서 새로운 필터를 추가하여 학습 성능을 높이는 방법을 제안한다. 이를 통해 기존 연구에서 측정된 손실값을 낮춘 결과를 확인했으며 결과적으로 실제 글자체와 더욱 유사한 사용자 맞춤형 글자체를 제공할 수 있을 것이다. -
Kim, Jinah;Lee, Ji-Hoon;Choi, Dong-Wook;Moon, Nammee 950
시계열 데이터에 대한 군집화 관련 연구는 주로 통계 분석을 통해 이뤄지기 때문에 데이터가 갖는 특성을 완전히 반영하는 데 한계를 갖는다. 본 논문에서는 다변량 데이터에서의 군집화를 위하여 변수별로 시간에 따른 변화와 특징을 추출하기 위한 CNN-GRU(Convolutional Neural Network - Gated Recurrent Unit) 기반의 신경망 모델을 제안한다. CNN을 활용하여 변수별로 갖는 특성을 파악하고자 하였으며, GRU을 통해 전체 시간에 따른 소비 추세를 도출하고자 하였다. 지역별로 업종에 따라 사용된 2년 치의 실제 카드 데이터를 활용하였으며, 유사한 소비 추세를 보이는 지역을 군집화하는데 이를 적용하였다. 결과적으로, 다변량 시계열 데이터를 통해 전체적인 흐름을 반영하여 패턴화했다는 점에서 의의를 갖는다. -
최근 딥러닝으로 진행되는 광학 문자 인식 분야는 대부분 단어 단위로 인식하는 것으로 글자 단위의 영역을 검출하는 데에는 적합하지 못하다. 본 연구는 각 글자의 영역을 검출하기 위해 기존의 딥러닝을 이용한 광학 문자 인식 절차인 단어 분리 과정과 단어 인식 과정을 유지하면서 어텐션 중심을 이용하여 각 글자의 영역을 보다 정확하게 검출하는 것을 목표로 한다. 제안하는 모델은 CRAFT 와 Attention Network 를 사용한 OCR 과정을 확장한 모델로 각 단어 문자열 결과물에 각 글자의 영역을 추가로 나타내게 되며 각 글자와 라벨 간의 IOU 평균은 0.671 로 나타났다.
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한국어 맞춤법 검사기는 현재 여러 곳에서 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 이들은 맞춤법이나 띄어쓰기를 검사할 뿐, 존댓말과 같은 높임표현이 잘못 사용되었는지는 검사할 수 없다. 최근에는 맞춤법 검사를 위해 통계적 방식과 딥러닝을 사용하고 있지만, 본 연구에서는 규칙 기반을 활용하여 사용자가 텍스트를 입력하면 잘못된 높임표현을 탐지하여 그에 대한 오류 정보를 제공하고, 올바른 표현으로 교정하는 프로그램을 개발하였다. 구문 분석기를 사용하여 주어-서술어 구조를 파악하고, 형태소 분석기를 활용하여 높임표현을 탐지한 후 격틀사전의 정보를 이용하여 존댓말 오류를 탐지한다. 본 연구는 격식이 있는 문서를 검사할 때나, 한국어 높임말에 익숙하지 않은 외국인들에게 도움이 될 수 있을 것이다.
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Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.
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Lee, Yun Jik;Hwnag, Young Joon;Lee, Tae Ho;Kang, Han Byoul;Lee, Ki Young 962
본 논문에서는 시각적 정보를 인지 할 수 없는 시각장애인들의 기본적인 의생활을 도와 줄 수 있게 의류의 시각적 정보를 영상처리 및 딥러닝을 활용하여 청각적 정보로 변환하고 음성으로 사용자에게 알려 줄 수 있는 스마트 옷장 시스템을 개발하였다. -
Hong, Je Seong;Park, Bo Kyung;Kwak, Jeil;Son, Hyun Seung;Kim, R. Young Chul 965
현재에는 다양한 교육 서비스, 자료, 기구가 개발되어 산재되어 있다. 그래서 학생에 맞는 맞춤형 교육으로 학생들의 적성, 진로에 관한 안목을 높이고, 교육의 질을 높이는 것이 중요하다. 기존의 교육 플랫폼은 교육 프로그램 및 교구 자료들이 여러 곳에 분산되어 있어 자료 선택이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 맞춤형 교육 서비스 자료, 기구 등을 선생님(사용자)들에게 추천하는 메커니즘을 제안한다. 본 새로운 플랫폼에서 CNN 알고리즘을 통해 학급, 학생들에게 맞는 추천 컨텐츠를 제공한다. 이 메커니즘을 통해 자료 선택에 도움을 주어 교육의 질을 높이고자 한다. -
Lee, Hyun-Jong;Euh, Seong-Yul;Kim, Jeong-Mi;Kim, Jun-Ho;Kim, Young-Ho 968
본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다. -
Choi, Ji-Su;Jung, Dongju;Min, Kyeongsic;Lee, Byungjeong 972
건강 보조 식품, 의약품, 화장품 등 현대 제품에는 성분에 대한 제품의 구성정보가 라벨 형태로 상세히 기재 되어있다. 이러한 제품들은 실생활에서 접하기 쉽지만, 비전공자인 일반 사용자들이 이러한 성분들을 모두 기억하고 구분하여 사용하기에는 물질의 종류가 너무 많으며, 각 성분의 역할에 대해 면밀히 조사하기란 사실상 불가능하다. 하지만 제품에 대한 정확한 이해 없이는 제품을 사용 및 섭취함으로써 특정 부작용이 생길 수 있으며, 오용 및 남용할 가능성 또한 다분하다. 따라서, 제품 소비자가 사용하고 있는 제품이 어떠한 성분을 가지고 있는지를 정확히 파악할 필요가 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 기계 학습을 통한 객체 인식에 사용되는 실시간 객체 추적 기법을 활용하여 제품의 라벨을 1 차적으로 인식하고, 2 차적으로 라벨에 기재되어 있는 제품의 구성성분을 객체 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 추가적으로, 해당 기법을 모바일 어플리케이션에 적용하여 건강 보조 식품 관리에 활용할 수 있는 방법에 대해 소개한다. -
Park, Sang-Hee;Ro, Joo-Young;Song, Sang-Yeon;Shin, Seung-Hwa;Kim, Keecheon 976
사회가 발전함에 따라 사람들의 의류 소비 패턴 매장 매출보다 모바일 쇼핑몰 매출이 늘고 있다. 스마트 뱅킹, 쇼핑몰 애플리케이션 등 모바일 서비스가 일상생활로 스며들면서 모바일로 의류를 구매하는 것은 쉬워졌다. 하지만, 온라인이라는 특성상 옷을 택배로 받고, 입어야 옷이 어울리는 지 아닌 지를 판단할 수 있다는 고질적인 문제점이 있다. 이러한 문제점은 반품 또는 교환으로 이루어지고 이는 쇼핑몰과 소비자 모두에게 굉장히 낭비되는 비용이다. 본 논문에서는 사람의 사진에 옷을 입힌 사진을 제공함으로써, 사람이 옷을 실제로 입지 않더라도 그 때의 fit 을 제공하고자 한다. 이때, 단순한 합성이 아니라, 딥러닝 중 GAN(Generative Adversarial Network)를 사용해 기존 기술의 문제점을 해결하고자 한다. -
최근 지능형 기술(Intelligence Technology)의 발전과 더불어 공공서비스에 지능형 기술을 적용하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 2017년 11월 보도자료를 통해 행정안전부에서도 4차 산업혁명 시대, 지능형 서비스 등 기록관리체계 재편의 필요성을 강조하였지만 여전히 공공기록관이 제공하는 지능형 서비스는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 사용자 중심의 지능형 기록정보서비스방안으로 인공지능 기술을 활용한 챗봇 서비스를 구현하였다. 이를 위해 카카오톡 플랫폼을 채택하였으며 국가기록원을 API를 이용하여 기록물 검색 챗봇을 구현하였다.
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건강검진 데이터 공유로 일반인의 다양한 상태 분석 연구가 가능해졌다. 규칙추론 알고리즘으로 다양한 건강 데이터의 패턴을 파악할 수 있으나, 산출된 규칙이 많아지면 쉽게 해석하기가 힘들다. 본 연구에서는 스타차트를 활용하여 다수의 규칙을 보다 편하게 표현 할 수 있는 방법을 제안했다.
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Kim, Young-Hoon;Yoon, Sung-Yeol;Kim, Byung-Woo;Shin, Hyun-Woo;Hwang, Gyu-Young;Han, Youn-Hee 986
인공지능에 대한 연구가 계속되고 있지만 음악, 미술, 문학 등 창의력과 예술성을 요구하는 부문에서는 인공지능을 적용하기 어렵다. 하지만 그중 음악 부문에 인공지능을 접목시켜 기존에 없던 곡을 작곡해보고자 한다. LSTM 기반의 모델을 ABC Notation 악보 데이터를 활용하여 학습시켜 사용자들이 음악적 지식 없이도 새로운 음악을 작곡할 수 있도록 딥러닝을 기반으로 한 BGM 음원 작곡 서비스를 제안한다. -
Choi, Ho-Bin;Lim, Hyun-Kyo;Kim, Ju-Bong;Hwang, Gyu-Young;Han, Youn-Hee 990
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다. -
영상 기반 상식 추론(VCR) 문제는 기존의 영상 기반 질문-응답(VQA) 문제들과는 달리, 영상에 포함된 사물들 간의 관계 파악과 답변 근거 제시 등 별도의 상식 추론이 요구되는 새로운 지능 문제이다. 본 논문에서는 입력 데이터(영상, 자연어 질문, 응답 리스트)에서 사물들 간의 관계와 맥락 정보를 추출해내는 모듈들 외에, 별도로 ConceptNet과 같은 외부 지식 베이스로부터 관련 상식들을 직접 가져다 GCN 기반의 지식 그래프 임베딩 과정을 거쳐 추가적으로 활용할 수 있는 모듈들을 포함한 새로운 심층 신경망 모델인 KG_VCR을 제안한다. 제안 모델인 KG_VCR의 세부 설계사항들을 소개하고, VCR 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해 제안 모델의 성능을 입증한다.
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Lee, Geon-Hwan;Park, Joo-Chan;Choi, Dong-won;Lee, Yeon-Gyeong;Choi, Ho-Bin;Han, Youn-Hee 998
최근에 게임이나 채팅 프로그램 내에서의 비속어 필터링은 금칙어 기반으로 운영되고 있다. 하지만 금칙어 기반의 프로그램은 여러 한계점을 보이며, 따라서, 본 논문에서는 'Text-CNN'을 활용한 딥러닝 기법에 기반하여 비속어 필터링 프로그램을 제안한다. 데이터의 자질을 '자모' 단위로 전처리하여 학습시키고 어느 부분이 비속어인지 검출하여 마스킹 처리하는 'LIME 알고리즘'을 사용하여 우리의 프로그램을 이용하는 사용자들에게 바른 언어습관을 지향하며 더 나아가 올바른 인터넷 문화를 조성할 수 있도록 필터링 채팅 프로그램을 제안한다. -
Face recognition is an extensively researched area of computer vision. Visible, infrared, thermal, and 3D modalities have been used against various challenges of face recognition such as illumination, pose, expression, partial information, and disguise. In this paper we present a multi-modal approach to face recognition using convolutional neural networks. We use visible and thermal face images as two separate inputs to a multi-input deep learning network for face recognition. The experiments are performed on IRIS visible and thermal face database and high face verification rates are achieved.
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Understanding the Effect of Different Scale Information Fusion in Deep Convolutional Neural NetworksDifferent scale of information is an important component in computer vision systems. Recently, there are considerable researches on utilizing multi-scale information to solve the scale-invariant problems, such as GoogLeNet and FPN. In this paper, we introduce the notion of different scale information fusion (DSIF) and show that it has a significant effect on the performance of object recognition systems. We analyze the DSIF in several architecture designs, and the effect of nonlinear activations, dropout, sub-sampling and skip connections on it. This leads to clear suggestions for ways of the DSIF to choose.
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Moon, Beomseok;Yu, Jihun;Yoo, Hyeonju;Jeong, Surim;Lee, Young-Sup 1007
주행 중인 자율주행차의 탑승자는 차량의 거동을 예측할 수 없기 때문에 불안함을 느낄 수 있으므로 차량의 거동 정보를 사전에 탑승자에게 전달하여 심리적 안정을 제공하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 완전 자율주행 상황을 가정하여 자율주행 시스템이 발생시키는 주행 의도를 탑승자에게 전달하는 하드웨어 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 자율주행차량이 사전에 생성된 경로를 따라 주행하면서 출발, 정지, 방향 전환 등과 같은 총 5 가지 상황에 대한 시각, 청각 및 촉각 알림을 통한 자율주행 의도 전달하는 것을 고려한다. 차량용 시트에 모터를 부착하여 촉각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달 하였으며, 모니터를 통해 시각 및 청각 알림을 통해 자율주행 의도를 전달하였다. PC 에서 개발에 필요한 시뮬레이션 데이터를 처리하였으며, 시뮬레이션 환경에서 개발, 실험 및 평가가 진행되었다. -
Roh, Jae-Hee;Baek, Jee-Yoon;Hong, Ji-Hyeon;Lee, Young-Seop 1011
4차 산업 혁명에 따라 최근 스마트홈 연구가 활발히 이루어지고 있으며 기술이 발전함에 따라 스마트홈의 개념은 변해왔다. '음성' 인터페이스를 기반으로 Google에서 제공하는 지능형 가상 비서인 Google Assistant API[1]를 이용하여 AI를 기반으로 한 음성인식 제어 수전을 제안한다. 나아가 OECD가 발표한 '심각한 물 스트레스 국가'에 속하는 대한민국 국민들에게 물 사용량의 실태를 확인하고 과다한 물 사용량에 대한 경각심을 일깨워준다. -
수도, 전기, 가스와 같은 공공서비스의 과금을 위하여 전통으로 행해진 방문 검침 방법은 오류 및 과금 방식의 한계가 있다. 수동적인 검침 방법을 극복하기 위하여 계량기를 디지털화하여 원격 검침이 가능한 시대로 발전되고 있다. 원격 검침으로 쌓여진 데이터를 분석하여 누수, 누전과 같은 비정상적 상황에 대한 감지가 가능하면 공공서비스 수요 관리 및 대책 정책 수립에 도움이 될 수 있다. 따라서 제안하고자 하는 방법은 세대별 공공서비스 사용량에 대하여 각 세대별 분석을 위하여 각 세대나 업소의 사용에 영향을 미치는 요인을 파악하고 비정상적 사용 감지에 대한 예측 모델을 구축하고자 한다.
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Kim, Do-Hyoung;Song, Kwan-Dong;Wi, Seung-Ok;Kim, Ji-Hee;Jeon, Gwang-Gil 1016
흑백 1채널 이미지를 3 채널 이미지로 색상화하고 Super-Resolution하여 의미 있는 정보 얻도록 한다. CCTV, 군사용 카메라, 차량용 블랙박스 등 많은 분야에서 주간에 촬영된 영상은 컬러 이미지로 많은 정보를 얻을 수 있다. 하지만 야간에 촬영된 영상은 빛이 없어서 영상에서 정보를 얻기가 원활하지 않다. 따라서 DCGAN을 통해 단일 채널의 흑백 이미지를 3채널의 색상화 이미지로 만들고, Super-Resolution 기술을 적용해서 해상도를 높여 가시광선이 없는 야간이나 어두운 공간에서도 의미있는 영상을 얻을 수 있도록 한다. -
Jang, Hyeon-Woong;Lim, Chang-Nam;Park, Ye-Seul;Lee, Kwang-Jae;Lee, Jung-Won 1019
최근의 영상 처리 분야는 딥러닝 기법들의 성능이 입증됨에 따라 다양한 분야에서 이와 같은 기법들을 활용해 영상에 대한 분류, 분석, 검출 등을 수행하려는 시도가 활발하다. 그중에서도 의료 진단 보조 역할을 할 수 있는 의료 영상 분석 소프트웨어에 대한 기대가 증가하고 있는데, 본 연구에서는 캡슐내시경 영상에 주목하였다. 캡슐내시경은 주로 소장 촬영을 목표로 하며 식도부터 대장까지 약 8~10시간 동안 촬영된다. 이로 인해 CT, MR, X-ray와 같은 다른 의료 영상과 다르게 하나의 데이터 셋이 10~15만 장의 이미지를 갖는다. 일반적으로 캡슐내시경 영상을 판독하는 순서는 위장관 교차점(Z-Line, 유문판, 회맹판)을 기준으로 위장관 랜드마크(식도, 위, 소장, 대장)를 구분한 뒤, 각 랜드마크 별로 병변 정보를 찾아내는 방식이다. 그러나 워낙 방대한 영상 데이터를 가지기 때문에 의사 혹은 의료 전문가가 영상을 판독하는데 많은 시간과 노력이 소모되고 있다. 본 논문의 목적은 캡슐내시경 영상의 판독에서 모든 환자에 대해 공통으로 수행되고, 판독하는 데 많은 시간을 차지하는 위장관 랜드마크를 찾는 것에 있다. 이를 위해, 위장관 랜드마크를 식별할 수 있는 CNN 학습 모델을 설계하였으며, 더욱 효과적인 학습을 위해 전처리 과정으로 학습에 방해가 되는 학습 노이즈 영상들을 제거하고 위장관 랜드마크 별 특징 분석을 진행하였다. 총 8명의 환자 데이터를 가지고 학습된 모델에 대해 평가 및 검증을 진행하였는데, 무작위로 환자 데이터를 샘플링하여 학습한 모델을 평가한 결과, 평균 정확도가 95% 가 확인되었으며 개별 환자별로 교차 검증 방식을 진행한 결과 평균 정확도 67% 가 확인되었다. -
Coal and Natural gas are two biggest contributors to a generation of energy throughout the world. Most of these resources create environmental pollution while making energy affecting the natural habitat. Many approaches have been proposed as alternatives to these sources. One of the leading alternatives is Solar Energy which is usually harnessed using solar farms. In artificial intelligence, the most researched area in recent times is machine learning. With machine learning, many tasks which were previously thought to be only humanly doable are done by machine. Neural networks have two major subtypes i.e. Convolutional neural networks (CNN) which are used primarily for classification and Recurrent neural networks which are utilized for time-series predictions. In this paper, we predict energy generated by solar fields and optimal angles for solar panels in these farms for the upcoming seven days using environmental and historical data. We experiment with multiple configurations of RNN using Vanilla and LSTM (Long Short-Term Memory) RNN. We are able to achieve RSME of 0.20739 using LSTMs.
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Choi, Woosung;Hyun, Kyungseok;Chung, Jaehwa;Jung, Soon Young 1026
최근 제안되고 있는 Bert 등의 딥러닝 언어 모델 기반 pre-training 기법은 다양한 NLP 분야에서 활용되고 있다. 텍스트로 작성된 데이터 셋을 딥러닝 언어 모델이 학습하기 위해서는 토크나이징(tokenizing) 기술이 필요하다. 그러나 기존 토크나이징 방식은 한국어 및 한글이 가지는 고유한 특성(교착어적 특성과 모아쓰기 반영)을 반영하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 한국어와 한글이 가지는 고유한 특성을 고려하기 위하여 음소 단위의 임베딩 기법을 제안하며, 이를 기반으로 언어 모델을 설계 및 구현한다. 또한 음소 단위 임베딩 기반 한국어 모델이 실제 데이터 집합(구약성서)에서 나타나는 언어적 패턴을 학습할 수 있다는 것을 실험을 통하여 밝힌다. -
Hyun, Kyeongseok;Choi, Woosung;Jung, Soon-young;Chung, Jaehwa 1030
형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다. -
Park, Jae-Min;Shin, Dong-Ho;Kim, Hyun-Seop;Kim, Hyung-Hoon;Kim, Sang-Hoon 1034
본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 로봇 내부에서의 균열검출 및 처리 프로세스에 관한 연구이다. 임베디드 시스템에서 기계학습을 이용한 균열검출을 구현하기 위해 YOLO v3를 수정하여 구동하였으며, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하였다. 또한, 균열 정보를 수집하기 위해 고정 IP를 갖는 서버를 구축하고 각 기기 간의 효율적인 통신 네트워크를 구성하였다. 본 기술은 균열검출 작업뿐만 아니라 보수작업에도 활용될 수 있어, 대형 구조물과 건축물 등의 안전진단뿐만 아니라 안전성 향상에 이바지할 수 있을 것으로 예상한다. -
Kim, Su-Bok;Jang, Sang-Hoon;Ahn, Ji-Hyeon;Lee, OnSeok 1038
본 연구는 방사광을 이용하여 새로운 골다공증 진단 평가법을 구축하고자 하였다. 방사광 기반 흰 쥐 넙다리뼈의 해부학적 구조와 내부미세구조를 시각화하였다. 그 후, 시각화에 기초하여 방사광에서 얻은 이미지를 통해 정상과 골다공증 모델에 대해 정량적인 분석을 수행하였다. 또한, 본 연구를 통해 기존 전임상단계의 미세단층촬영 (Micro-CT) 방법으로는 볼 수 없었던 내부미세구조 분석이 가능하다는 것을 증명하였다. 따라서, 방사광 기반 비파괴적인 방법으로 기존 골다공증 진단의 한계점을 보완하여 객관적인 분석이 가능하게 하여 신뢰도가 높은 진단 방법을 제시하고자 한다. -
자동통번역의 성능을 평가하는데 가장 잘 알려진 자동평가 기술은 BLEU이다. 그러나 BLEU로는 자동통번역 결과의 어느 부분이 강점이고 약점인지를 파악할 수 없다. 본 논문에서는 자동통번역 시스템의 언어 현상별 자동평가 방법을 소개하고자 한다. 언어 현상별 자동평가 방법은 BLEU가 제시하지 못하는 언어 현상별 자동평가가 가능하며 개발자로 하여금 해당 자동통번역 시스템의 언어 현상별 강점과 약점을 직관적으로 파악할 수 있도록 한다. 언어 현상별 정확도 측정은 Google 과 Naver Papago 를 대상으로 실시하였다. 정확률이 40%이하를 약점이라고 간주할 때, Google 영한 자동번역기의 약점은 스타일(32.50%)번역이었으며, Google 영한 자동통역기의 약점은 음성(30.00%)인식, 담화(30.00%)처리였다. Google 한영 자동번역기 약점은 구문(34.00%)분석, 모호성(27.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(30.00%)처리였다. Papago 영한 자동번역기는 대부분 정확률이 55% 이상이었으며 Papago 영한 자동통역기의 약점은 담화(30.00%)처리였다. 또한 Papago 한영 자동번역기의 약점은 구문(38.00%)분석, 모호성(32.50%)해소, 스타일(20.00%)번역이었으며, Google 한영 자동통역기 약점은 담화(20.00%)처리였다. 언어 현상별 자동평가의 궁극적인 목표는 자동통번역기의 다양한 약점을 찾아내어 약점과 관련된 targeted corpus 를 반자동 수집 및 구축하고 재학습을 하여 자동통번역기의 성능을 점증적으로 향상시키는 것이다.
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Kim, Hyeonwoo;Kim, Hyungjoon;Im, Dong-Hyuck;Hwang, Eenjun 1045
최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다. -
최근 딥러닝을 이용해 정지 영상에 대한 연구 뿐만 아니라 동영상에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 동영상 딥러닝 기술에서 가장 주가 되고 있는 video action classification 에 대한 최신 기술들을 조사했다.
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최근 사용자에게 단순히 체험을 제공하는 것을 넘어서 같은 내용의 체험을 제공하더라도 더욱 실감있는 체험을 제공하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 사용자에게 시각적으로 현존감 있는 체험을 제공하기 위한 유사 홀로그램(hologram-like)시스템은 고전적인 디스플레이 방식에 빛의 간섭현상을 더해 투영되는 물체가 실제 현장에 존재하는 것과 같은 효과를 준다. 이러한 유사홀로그램 시스템은 공연, 전시, 교육 등 다양한 서비스 분야에 널리 확대가 가능한 차세대 디스플레이 시스템이다. 유사홀로그램 시스템을 구성하는 방법은 피라미드, 반투명 대형 단일 스크린 등 다양한 형태의 H/W 구성 특성에 따라 다양한 형태로 제작이 가능하지만 시스템 내부에 콘텐츠를 표현할 때 마다 H/W 구성 특성에 맞춰 콘텐츠를 매번 재구성해야 하는 번거로움이 존재한다. 본 논문에서는 다양한 형태의 H/W 구성을 가질 수 있는 유사홀로그램 시스템에 표현되는 콘텐츠 구성을 자동적으로 보정하여 다양한 종류의 유사홀로그램 시스템 H/W 를 사용하여도 콘텐츠를 변형없이 적용할 수 있는 저작도구 설계를 제안한다.
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Jang, Woo-Hee;Kim, Ye-Eun;Kim, Hee-Jeong;Lee, Eun-Jin;Geun, Yoon Taek;Lee, Hong-Chang;Lee, Kwangjae 1056
본 논문은 SLAM 기술로 3D 매핑하고 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역을 파악하여 청소하는 자율비행 드론에 대한 연구이다. 본 프로젝트에서 구현된 드론은 SLAM 기술을 활용하여 3D 매핑과 ROS Topic 통신으로 자율비행을 하면서 카메라로 촬영한 영상에서 태양광 발전기 패널을 파악하고 패널에 있는 얇은 먼지막을 프로펠러에 의하여 발생하는 바람으로 제거한다. 그리고 열화상 카메라로 확인된 고오염 또는 고장으로 인한 발열 부분에 페인트 볼을 떨어트려 시각적으로 표시하고 관리자에게 능동적으로 알린다. 이로 인해 제안된 방법에 따라 넓은 영역에 분포된 다수의 태양광 발전기 패널의 오염정도를 쉽게 파악하고 저오염 영역의 즉각적인 청소 및 고오염 영역의 빠른 보고로 인하여 전반적인 태양광 발전 효율을 제고할 수 있으며, 수동으로 이루어지는 인력 관리에 비하여 오염지역 파악 및 제거 시간이 보다 빠르고 정확하게 이루어질 수 있다. -
Kang, Eun-Su;Lee, Jo-Sun;Go, Byeong-Guk;Choe, Ha-Jin;Kim, Gwang-Hyeon;Lee, Byeong-Gwon 1060
블록체인은 2009년 이후 여러 산업군(금융, 유통, 암호화폐등)에서 만들어졌으며 특정 사업에서 utility기능을 수행하는 것을 목표로 개발되고 유통되고 있다. 하지만 블록체인은 실생활에 사용하기에 아직 많은 제약이 존재하기 때문에 활성화가 안 되고 있다. 본 연구는 블록체인의 운용 시 존재하는 여러 제약들을 블록체인 승인시스템을 통하여 해결하고자 한다. -
Ko, Byeong-Guk;Gang, Eun-Su;Lee, Jo-Sun;Choe, Ha-Jin;Yang, Seong-Yeol;Lee, Byeong-Gwon 1062
개인 동호회 및 선수 사람들이 라켓스포츠를 하고 있지만 실력 향상에는 어려움을 가지고 있다. 현재 라켓스포츠에서 단지 스윙 연습정도만 지원하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 저비용 3~9축 다축센서와 개인 스마트폰의 블루투스 연동을 이용한 가상운동 훈련 솔루션을 개발하기 위한 스윙 정확도 측정 방법을 연구한다. -
Choi, Ha-Jin;Go, Byeong-Guk;Gang, Eun-Su;Lee, Jo-Sun;Yang, Seong-Yeol;Lee, Byeong-Gwon 1065
자동차 주행 시 룸미러는 필요하다. 그러나 해외 Gentex사가 스마트 룸미러의 특허를 독점했다. 최근 국내의 LCD 관련 법규가 개정됨에 따라 룸-미러 독점시장에 진출할 수 있는 새로운 룸미러 제품 개발의 필요성을 느꼈다. 본 연구에서는 차량의 주행 및 주차 편의성과 안전성 향상을 위한 LCD Display 복합 룸미러 개발을 제안한다. -
Lee, Jo-Sun;Go, Byeong-Guk;Choe, Ha-Jin;Gang, Eun-Su;Kim, Gwang-Hyeon;Lee, Byeong-Gwon 1067
블록체인 기술의 발전으로 가상 화페에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 블록체인의 원리와 가상 화폐의 위험성을 인지하지 못하여 수많은 피해자들이 발생하고 있다. 이를 예방하기 위하여 블록체인 문제점을 정리하고 블록체인의 원리를 역 추적하여 사용자들이 쉽게 블록체인의 원리를 이해하고 가상화폐에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 연구에서는 블록체인으로 인한 문제점과 그에 대한 솔루션을 제안한다. -
Park, Young-Jun;Kim, Se-Jin;Lee, Ho-Chan;Song, Jin-Ho;Kim, Su-Bin 1069
현재 온라인 회의는 몰입도와 집중력이 부족한 상태이고 본 연구에서 AR 스크린에 회의 자료를 시각화하여 온라인 회의를 개선하고 웹 통합 플랫폼을 구축함으로써 편리한 회의 관리를 제공하는 시스템 - ACS(AR Conference System)을 통해 온라인 회의의 몰입도와 집중력을 향상시키며 회의록 및 회의 이력 정리 자동화 플랫폼으로 사용자의 편의를 증대시킨다. -
최근 VR/AR, 자율주행차 등 다양한 응용분야가 주목 받으며 Time of Flight (ToF) 카메라와 같은 사물과 카메라 간의 거리를 측정할 수 있는 3D 카메라를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 정확한 영상 정보를 획득하기 위해, ToF 카메라 센서에 의해 발생할 수 있는 노이즈를 모델링하는 것은 필수적이다. 본 논문에서 우리는 ToF 카메라 센서에 의해 발생하는 노이즈를 모델링하기 위해 Skellam 분포를 도입한다. 연속하는 거리 영상의 픽셀 차에 대한 분포를 분석함으로써 Skellam 분포 적용의 타당성을 제시한다. ToF 카메라의 노이즈 모델링을 통해 ToF 카메라 센서에 발생하는 노이즈를 제거하고 출력 영상의 품질을 향상시킬 것으로 기대한다.
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Park, Hyunkook;Ji, Hyunseo;Choi, Heesu;Lee, Chul 1077
일반적으로 줄어든 동적 범위를 확장하는 기법은 사진의 동적 범위를 충분히 포함하는 노출이 다른 여러 사진을 합성한다. 본 논문에서는 하나의 사진만으로 동적 범위가 확장하는 방법을 제안하였다. 하나의 사진을 딥러닝을 이용하여 구현한 네트워크가 입력 이미지의 동적 범위를 확장하도록 학습시켰다. 구현된 네트워크를 평가하기 위해 HDRNet의 결과물과 비교를 하였다. 그 결과 제안한 방법으로 얻은 이미지는 HDRNet과 비교하여 영상의 대조비가 향상되는 것을 확인하였다. -
Kim, Tae-Hoon;Kim, Ji-Eon;Pak, Min-Gi;Jang, Mi Yeon;Kim, NaRi;Jeong, Chang-Won;Yoo, Kwon-Ha 1080
만성간질환의 조기 발견과 적절한 관리는 중증 질환으로 진행을 차단하거나 완치하는데 큰 역할을 할 수 있다. 만성간질환을 진단하는 Gold Standard는 조직검사이지만 시간적·비용적인 측면에서 제한점이 있다. 현재 만성간질환 진단을 위해 최우선 시행하고 있는 검사는 혈액검사이며 진단정확도가 낮은 것으로 보고된다. 영상진단검사는 검사비용 측면에서 혈액검사보다 비싸며 진단정확도 측면에서 조직검사를 대체하기에는 정확도 향상이 요구된다. 본 연구에서는 획득된 의료영상을 활용하여 간세포 이질성과 결정성을 신속하게 정량 분석할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 만성간질환 환자를 대상으로 정량 평가함으로서 임상활용 가능성을 확인하고자 한다. -
Park, June-Hong;Kim, Seok-Jin;Jung, Yeon-Uk;Lee, Dong-Uk;Jeong, YoungJu;Seo, Dong-Mahn 1082
인공지능 학습에 대한 관심이 증가하면서 학습에 필요한 데이터셋 구축에 필요한 많은 양의 데이터가 필요하다. 데이터셋 구축에 필요한 데이터들을 효과적으로 수집하기 위한 키워드 기반 웹크롤러를 제안한다. 구글 검색 API 를 기반으로 웹 크롤러를 설계하였으며 사용자가 입력한 키워드를 바탕으로 이미지의 URI 와 메타데이터를 지속적으로 수집하는 크롤러이다. 수집한 URI 와 메타데이터는 데이터베이스를 통해 관리한다. 향후 다른 검색 API 에서도 동작하고 다중 쓰레드를 활용하여 크롤링하는 속도를 높일 예정이다. -
Jeong, Hyeon-Woo;Hwang, Tae-June;Jeon, So-Hyeon;Choi, Kang-Sun 1085
최근 생활 전반의 콘텐츠들은 언제 어디서든 접근하기 쉬워지고 있지만, 춤 학습 분야에서만큼은 전통적인 오프라인 교육방식을 따르고 있다. 이 프로그램은 스테레오 카메라로 촬영된 학습 영상의 자세와 자신을 비교하여 틀린 부분을 확인하는 과정을 통해 학습자가 시간과 공간의 제약 없이 혼자 춤 동작을 학습할 수 있도록 하는 새로운 방식의 교육 콘텐츠를 제시한다. -
최근 몰입도 및 현실감 높은 가상/증강현실 콘텐츠를 만들기 위한 새로운 장비와 소프트웨어 플랫폼들이 끊임없이 출시되고 업데이트 되고 있다. 더욱이 증강현실 관련 최신 디스플레이 및 인터랙션 장치, 그리고 소프트웨어 플랫폼들이 2019 년에 들어 다수 소개되었다. 본 논문에서는 증강현실 콘텐츠를 구현하기 위해 어떠한 종류의 장비와 소프트웨어 플랫폼이 발표되었는지 살펴보고 각 제품들의 특징을 분석해 보고자 한다. 또한 여러 조사기관이 발표하고 있는 증강현실 시장의 현재와 발전 전망의 내용을 소개하고, 이를 바탕으로 증강현실의 기술 발전 방향을 예측해보고자 한다.
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Baek, J.H.;Jeong, M.S.;Jang, M.W.;Hong, S.H.;Seo, K.H.;Suh, J.H.;Lee, G.S.;Lee, J.Y. 1090
유리섬유강화복합재료로 제작된 배관/덕트 조인트의 오버레이 자동접합을 할 수 있는 로봇이 개발되고 있으며 로봇의 구성 중 하나인 자동적층장치의 작업 시작 위치와 제자리 회전 오차를 극복할 수 있는 기준선에 대한 실시간 영상처리가 필요하다. 기존의 선 검출 알고리즘들은 연산량이 많아 실시간 처리가 어렵거나 전체 영상에서 잡음에 취약한 단점이 있다. 본 논문은 이러한 FRP 배관 및 덕트 내 색상 실선 인식 알고리즘의 효율적인 실시간 영상처리 방법에 관하여 소개하고 배관 내 라인 제어를 위한 선의 실제 거리를 계산하고 출력하는 방법을 나타내었다. -
디지털화된 현실 환경을 증강현실속에서 투영시키기 위해선 증강현실 디바이스의 측위가 필수적이다. 하지만 대부분의 측위 방식이 측위 대상 디바이스에 대해 별도의 하드웨어나 센서를 요구하는데 이를 스마트폰 환경에서 충족시키기란 매우 힘든 일이다. 이에 본 논문은 스마트폰 환경에서 별도의 하드웨어를 요구하지 않는 딥러닝 영상기반 실내 측위 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 측위를 위하여 설계된 피라미드형의 비콘을 활용하며 실시간에 가까운 피드백을 구현하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 탐지를 진행한다. 본 논문에서는 상기한 두 개의 요소를 포함한 제안 시스템의 구성요소들을 설명하고 학습 방법과 비콘의 자세 측정 방법, 최종 측위 프로세스 등 전반적인 측위 프로세스를 설명한다.
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영상 처리를 기반으로 하는 발굴 유물(고배) 도면 자동 생성 모델의 성능향상을 위한 투창 영역 자동 검출과 투창 영역의 영상 정보의 특성을 반영한 윤곽선 검출을 통한 고배 유물 도면화 성능 향상 모델을 제안하고 실험결과를 통해 투창 영역의 윤곽선 정확도가 향상되었음을 보인다. 투창 영역은 형태적 특성상 고배 유물의 도면 자동 생성 과정에서 왜곡된 윤곽선 검출의 가능성이 높은 부분이어서 투창 영역 윤곽선의 정확도를 높이는 것이 중요한 요소이다.
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키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.
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Kim, SeokJin;Lee, SungWon;Jeon, Mingeon;Kim, Sujong;Seo, Dongmahn 1105
고도성장 당시 건축되었던 사회기반시설들은 노후화로 인한 안전사고의 위험성이 부각되고 있다. 사회기반시설 중 교량의 경우 건축방식, 기후에 따른 안전점검 간 제약사항이 생긴다. 본 논문에서는 드론을 통해 점검이 필요한 교량을 촬영한다. 교량의 촬영 데이터를 정합 이미지로 생성하여 교량 내 유지보수를 위한 교량 모니터링 시스템을 제안한다. -
차세대 게놈 시퀀싱(NGS) 기술이 발전하면서 방대하게 축적된 유전체 데이터를 분석하기 위해 다양한 시퀀스 정렬 연구가 진행되고 있다. 시퀀스 정렬 중 잘 알려진 BLAST에서는 휴리스틱 기반의 시퀀스 정렬을 수행하여 긴 리드 시퀀스에 대해 속도와 안정성이 보장되지만 짧은 리드 시퀀스에 대해서는 성능이 저하되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스와 쿼리 시퀀스를 Seed 기반으로 분리하여 정렬을 수행한다. 최종적으로는 contig를 추출하고 레퍼런스-쿼리간 유효한 contig만 선별하여 빠르게 짧은 리드 시퀀스들의 정렬을 수행할 수 있는 정렬기를 구현하고자 한다.
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비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
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Lee, Jeong-Hun;Lee, Seung-Su;Jeong, Yeong-Bin;Hwang, Kwang-il 1112
최근 딥러닝의 급격한 발전에 따라, 다양한 영상처리에 기반한 새로운 어플리케이션과 서비스가 개발되어지고 있다. 이러한 다양한 서비스들이 동작되는 플랫폼이 다양하고, 리소스에 제약이 많은 경우가 있어 일반적으로 이러한 딥러닝 기반 영상처리 서비스에서는 클라우드를 이용한 백엔드 서비스를 이용하는 경우가 많다. 그러나, 알고리즘 개발단계에서는 클라우드 백엔드 서비스가 적절하지만, 실제로 제품 및 서비스의 필드 적용에 있어서는 클라우드 사용에 따른 제약이 상당한 걸림돌로 작용한다. 그리하여 본 논문에서는 다양한 디바이스의 영상 데이터를 로컬 또는 기관에 있는 충분한 자원 활용이 가능한 서버로 전송하여 프로세싱 후 실시간 결과를 feedback받을 수 있는 효율적인 back-end 딥러닝 영상분석 서비스 프레임워크를 제안한다. -
로봇 프로세스 자동화는 반복적이고 평범한 작업을 로봇이 하게 해 조직의 시간을 절약해 주는 기술이다. 복잡한 전산 및 수기로 작성하는 항만 관련 단순 방법적 수작업을 RPA를 활용하여 AI기반의 자동구성을 하고자 하는 프로젝트이다.
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Oh, Junhyeok;an, jaeyong;Kim, Dong-Yeon;Lim, Tae Yoon;Won, JinSub;Hwang, Jun Ho;Kim, You Sik;Woo, Deok Ha;Lee, Seok 1120
본 논문에서는 웹 애플리케이션에서 하드웨어를 엑세스 하기 위한 중계시스템을 개발하는데 목적이 있다. 웹 애플리케이션의 일종인 Scratch에서 스마트 블록과 같은 하드웨어를 엑세스 하기위해 웹 서버 기반의 중계시스템을 개발하였다. 중계시스템 개발을 통해 Scratch와 스마트 블록을 활용하여 피지컬 컴퓨팅 교육을 통해 학습자의 컴퓨팅적 사고 함양에 기여 한다. -
본 논문에서는 영어 신문 사이트를 크롤링하여 뉴스 기사를 수집하여 영어 말뭉치를 구축하는 도구를 제안한다. 클라우드 서비스를 이용함으로써 장소와 시간에 구애받지 않고 말뭉치를 지속적으로 확장시킬 수 있을 뿐만 아니라 쉽게 구축된 말뭉치를 활용할 수 있다. 제안한 도구는 수집된 영어 신문 기사에 대한 통계 정보 즉, 문장 수, 단어 수 등을 제공한다. 웹 플랫폼에서 동작하므로 여러 명이 동시에 많은 데이터를 수집할 수 있다 수집된 데이터는 자연어 처리 및 기계학습 연구에 활용될 수 있다.
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사용자가 인터넷을 사용할 때 화면에 표시되는 텍스트나 그래픽 등을 웹 문서라고 하며 HTML5는 웹 문서를 제작하는 표준 언어의 일종이다. HTML5 중에서 web storage는 사용자가 인터넷을 통한 서비스를 받을 때 데이터를 저장하기 위한 기능으로 키와 값의 형태로 저장한다. web storage는 서버 측에서 사용되는 session storage와 클라이언트에서 사용되는 local storage가 있다. local storage 사용 시 데이터를 클라이언트에 평문 형태로 저장하며 만료 기간 없이 영구적인 특징을 갖고 있다. 이러한 특징은 공격자로부터 XSS 등의 공격에서 저장된 데이터의 접근 및 수정 그리고 탈취할 수 있어 공격자의 의도에 따라 데이터 가공 및 재사용이 가능하다는 문제가 있다. 보안 취약점 문제를 해결하기 위한 최근 연구들은 local storage에 저장된 데이터들을 암호화하여 기밀성을 높였다. 그러나 데이터 암호화를 사용하려면 잦은 암호 입력이나 온라인에서만 사용할 수 있다는 또 다른 문제점을 가지고 있다. 기존 보안 취약점 문제와 기존 연구의 문제점을 동시에 해결하기 위해 운영체제 사용자 정보와 기기의 정보를 활용하여 암호화에 필요한 사용자 인증을 자동화하였으며 검증을 위해 코드를 구현하고 테스트 하였다.
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Jang, Soe-Un;Kim, Moon-Hyun;Na, Ji-Hyun;Hong, Jang-Eui 1129
최근 현대인들은 식습관이 불규칙하고 서구화되면서, 건강상의 많은 문제를 겪고 있다. 이와 더불어 1인 가구의 증가와 간단한 구매 방법 등으로 인해 온라인 몰 사용자가 늘어나고 있다. 본 프로젝트는 이러한 추세를 바탕으로, 사용자가 자주 사용하는 온라인 몰에 축적된 데이터를 기반으로 사용자의 식습관을 분석한다. 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 구매 패턴을 분석하여 사용자의 영양 상태를 개선시킬 수 있는 상품 추천 서비스를 제공한다. 사용자는 자주 사용하는 온라인 쇼핑몰에서 상품 구매를 함과 동시에 구매한 상품에 대해 시각화된 영양소 분석 결과와 구매 패턴 분석 결과를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 개발한 API를 통해 사용자는 부족한 영양소를 쉽게 파악하여 효율적으로 건강관리를 할 수 있게 된다. 더 나아가, 자신의 구매 패턴을 파악할 수 있게 되어 현명한 소비 습관을 만드는 데에 기여할 수 있다. -
기업이나 정부 등의 정책 결정에 활용하기 위해, SNS에서 사용하는 키워드를 추출하여 소비자나 유권자의 관심과 선호도를 분석하는 방법이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 다수의 SNS 사이트에 올린 글과 그에 대한 공감(좋아요) 댓글, 해시태그를 분석하여 관심 키워드의 트렌드를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 각각의 SNS 글을 형태소 분석하여 키워드 빈도를 측정하고 그에 대한 공감 및 해시태그의 갯수를 계산하여 일정기간 동안의 변화를 그래프로 표시하였다. 이를 통해, 여러 사이트에서의 키워드 트렌드를 한눈에 확인할 수 있도록 했다.
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Park, Hye Min;Park, Na Hyeon;Oh, Ji Heon;Lee, Cheol Woo;Choi, Hyoung Woo;Kim, Tae-Seong 1137
가상현실(Virtual Reality, VR), 증강현실(Augmented Reality, AR), 혼합현실(Mixed Reality, MR) 분야에 유용한 인간 컴퓨터 인터페이스 기술은 필수적이다. 특히 휴먼 손동작 인식 기술은 직관적인 상호작용을 가능하게 하여, 다양한 분야에서 편리한 컨트롤러로 사용할 수 있다. 본 연구에서는 뎁스 영상 기반의 1 인칭 시점 손동작 인식을 위하여 손동작 데이터베이스 생성 시스템을 구축하여, 손동작 인식기 학습에 필요한 1 인칭(Egocentric View Point) 데이터베이스를 촬영하여 제작한다. 그리고 모바일 Head Mounted Device(HMD) VR 을 위한 뎁스 영상 기반 1 인칭 시점 손동작 인식(Hand Pose Recognition, HPR) 딥러닝 Deep Residual Network 를 구현한다. 최종적으로, 안드로이드 모바일 디바이스에 학습된 Residual Network Regressor 를 이식하고 모바일 VR 에 실시간 손동작 인식 시스템을 구동하여, 모바일 VR 상 실시간 3D 손동작 인식을 가상 물체와의 상호작용을 통하여 확인 한다. -
Jeong, Yeon-Seo;Choi, Seung-Yeob;Lee, Chae-Lyn;Kim, Ah-Young;Park, Hyun-Joo;Lee, Jin-Young 1141
바쁜 일상생활에서 개인의 외출 준비 시간을 줄이고 더불어 취미, 여가 생활을 즐길 수 있도록 다양한 스마트 기능을 탑재하여 편리함과 IT 기술을 내재한 스마트 미러를 개발하였다. 스마트 미러 개발 플랫폼인 MagicMirror의 모듈을 활용하여 음성인식 및 오픈 API 정보를 통해 상호작용 및 개인화 기반의 스마트 미러 서비스를 제공하고자 한다. -
최근 자동차 인스트루먼트 패널은 디지털 콕핏으로써 차량 상태 외에도 다양한 정보와 기능을 제공한다. 그러나 무분별하게 표시되는 정보는 오히려 운전자의 주행 집중을 방해하기에, 운전자에게 필요한 정보만을 효율적으로 제공하기 위한 디자인 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 양산 차량과 콘셉트카의 디지털 콕핏을 분석해 도출한 개인화, 연결성, 사용성이라는 주요 키워드를 토대로 글로벌 자동차의 UX/UI 동향과 기술개발 현황을 분석하였고, 이를 기반으로 미래 자동차 디지털 콕핏의 발전 방향을 키워드별로 제시하였다.
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눈은 일상생활을 하기 위한 필수적인 부위로 지속적으로 눈 건강을 관리할 필요가 있다. 최근 눈 건강에 대한 관심이 높아지면서 암순응 이상 탐지의 중요성 또한 부각되고 있지만 암순응을 측정하는 기존 방법들은 시간이 오래 걸리거나 주관적인 가능성이 있다. 이에 본 연구는 사람의 정신적인 활동에 즉각적으로 반응하는 뇌파 변화를 통해 암순응 이상을 탐지하는 시스템을 개발하고자 하였다. 제안한 시스템은 개발한 암순응 측정 환경을 VR기기를 통해 응시하면서 실시간으로 뇌파를 탐지하며 눈이 어두운 환경에 적응하였을 때 나타나는 뇌파의 변화를 감지하여 암순응 이상을 탐지한다. 본 연구를 통해 향후 뇌파측정기와 암순응에 관한 연구에서 다양한 활용 가능성을 보여준다.
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Wee, YeJin;Kye, SeulA;Bae, SeoYeon;Choi, SeoungPyo;Lee, OnSeok 1151
발달 장애는 신체 및 정신이 해당하는 나이에 맞게 발달하지 않은 상태로, 다른 아동에 비해 신경정신과적 질환 발생 확률이 높기 때문에 발달장애 아동의 치료는 매우 중요하다. 그러나 주관적 판단에 의해 이루어지는 기존 작업치료의 경우, 정량적 성과 지표를 확인하기 힘들고 대상자 스스로 지속적으로 진행하기에 한계가 있다. 본 연구에서는 치료 모델을 가상 공간상에 구현하여 공간에 구애받지 않고 치료를 진행할 수 있으며, 수행 결과에 대한 자료를 정확하고 지속적으로 기록하며 확인할 수 있도록 하였다. 또한, AI 스피커를 통해 치료에 대한 피드백을 줌으로써, 대상자 스스로 실시하여 치료자의 개입을 줄여 심리적 부담을 덜어 더욱 정확한 수행이 이루어지도록 하였다. -
Ko, Eun-Gi;Yoo, Hye-Bin;Cho, Mi-Ri;Cho, Jin-Young;Kim, Tae-Young;Lee, Kwangjae 1153
본 논문에서 제안하는 음주로 인한 사회 연결망 와해 방지를 위한 스마트 애플리케이션 '나 취했니?'는 과도한 음주 후 스마트폰 사용시 발생할 수 있는 사용자의 의도치 않은 실수를 예방하는 것을 목표로 한다. 가속도 변화, 터치 속도 및 오타 수 확인, 심박수 변화 등을 통하여 사용자의 데이터를 얻고 기계학습을 통해 사용자의 음주 여부를 판단한다. 이때, 음주를 한 것으로 판단되면 사용자가 설정해 두었던 애플리케이션들의 사용을 제한하게 된다. 또한 애플리케이션에 사용자가 음주를 한 날짜를 체크하는 자가진단 서비스 및 음주를 한 것으로 확인된 직후 GPS 를 이용해 사용자의 위치 및 이동 경로를 기록하여 스마트폰 내의 사고 뿐만 아니라 외부적인 사고에도 도움을 줄 수 있도록 구현하였다. -
an, jaeyong;Oh, Junhyeok;Kim, Dong-Yeon;Lim, Tae Yoon;Won, JinSub;Hwang, Jun Ho;Woo, Deok Ha;Lee, Seok 1157
치매환자는 인지기능 중 기억력이 가장 먼저 저하된 후 동시다발적으로 인지기능 저하를 보인다. 인지기능의 재활을 위해 다양한 방법들이 연구되고 있으며 콘텐츠도 개발되고 있다. 치매환자의 인지기능은 지속적인 재활이 중요하며 누구든 쉽게 접근할 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제해결을 제안하기 위해 스마트블록을 활용한 치매환자의 인지재활 콘텐츠를 개발하였다. -
Augmented Reality(AR) 기반의 스마트 글라스가 제공하는 일반적인 사용자 인터페이스는 카페 혹은 도서관 등과 같은 공공장소에서 사용이 꺼려지는 경향이 있다. 콘텐츠 조작 시 주변 사람들에게 관심을 받거나 프라이버시를 지키기 어렵기 때문이다. 이런 문제는 사회적으로 수용 가능한 범위 내에서의 사용자 인터페이스를 수행함으로써 해결할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 글라스에서 사회적 수용성을 고려한 사용자 인터페이스의 기존 연구들을 분석하고자 한다.
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Hwang, Hye-Jin;Park, Jong-Min;Lim, Kyu-Hyeon;Choi, Kang-Sun 1162
최근 사람들이 쉽고 편하게 컴퓨터 시스템과 상호작용할 수 있는지에 관한 HCI(Human-Computer Interaction)의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이러한 변화에 맞추어, 사각 평면 창을 대체할 차세대 기재 가운데 하나로 떠오른 홀로그램과 사람의 손의 동작을 인식하는 3D 모션 입력장치 립모션(Leap-Motion)을 결합하여 새로운 인터랙션을 제시한다. -
최근 북한은 단거리탄도탄을 포함한 미사일 발사 시험을 수차례 수행했다. 사거리 증가 뿐만 아니라 발사지점 예측 교란을 위한 발사방법의 다변화 및 요격 난이도 상승을 위한 미사일 회피 기동 등 다양한 시도로 점점 탄도탄 요격이 어렵도록 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 클라이언트-서버와 REST 아키텍처를 이용하여 확장성이 높고 신뢰성 있는 요격체계 콘솔을 제안한다. 이를 통해 제한된 탄도탄 요격 가능 시간 내 효과적인 전상상황 가시화를 통해 운용자의 작전결심을 도와 실패없는 탄도탄 요격이 가능하도록 할 수 있고, 확장 가능성을 바탕으로 다수의 타격 체계의 중앙제어를 위한 원격제어 및 무인화를 위한 초석으로 삼을 수도 있을 것이다.
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본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.
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Ban, Yeong-Tae;Han, Sang-Wook;Lee, Doou-Kyung;Yun, Geon-Il;Lee, Hwa-Min 1169
최근 많은 이용자들이 음성채팅을 이용하여 게임을 즐긴다. 하지만 많은 사람들이 게임 내에서 지원하는 음성 채팅을 사용하지 않고 별도의 음성 프로그램을 사용하고 있다. 현재 게임 내 음성채팅과 외부 음성채팅 모두 편의 기능이 많이 부족하며, 가장 큰 문제점으로는 사용자 본인이 직접 음성 채팅에 참여하는 유저를 구해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 불편한 상황을 없애기 위하여 자동으로 음성 채팅이 가능한 사람을 모집하여 좀 더 편안한 게임 환경을 제공할 수 있는 음성 채팅 웹 서비스를 개발 하였다. 웹 크롤링 기술을 이용하여 외부 커뮤니티등의 구인 글을 크롤링 하여 설정한 조건과 구인 조건이 일치하면 사이트 사용자 뿐 만 아니라 미사용자 간의 매칭도 빠르게 지원 하도록 개발하였다. -
소음이 심하거나 긴급한 상황 등에서 서로 다른 핸드제스처에 대한 인식을 컴퓨터의 입력으로 받고 이를 특정 명령으로 인식하는 등의 연구가 로봇 분야에서 연구되고 있다. 그러나 핸드제스처에 대한 전처리 과정에서 RGB데이터를 활용하거나 또는 스켈레톤을 활용하는 연구들이 다양하게 연구되었지만, 실생활에서의 노이즈가 많아 분류 정확도가 높지 않거나 컴퓨팅 파워의 사용이 과다한 문제가 발생했다. 본 논문에서는 RGBD 이미지를 사용하여 Hand Gesture를 트레이닝 받은 Keras 모델을 통해 입력받은 Hand Gesture을 분류하는 연구를 진행하였다. Depth Camera를 통하여 입력받은 Hand Gesture Raw-Data를 Image로 재구성하여 딥러닝을 진행하였다.
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최근 스마트폰의 꾸준한 발전으로 성능이 높아졌고, 디스플레이의 대형화가 되고 있다. 디스플레이가 대형화로 스마트폰을 보기 편해지긴 하였으나, 한 손 사용이 불편해졌다. 각 제조사는 사용의 편의성를 위해 한 손 조작모드를 제공하고 있으나, 기존의 방법은 화면의 크기를 축소시키거나, 여러 단계의 메뉴를 설정해야 하고, 물리적 지원방법으로 범용성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 화면의 크기를 그대로 유지하고, 기존의 마우스 커서방식을 차용한 소프트웨어 지원방식의 가상 마우스패드를 설계 및 구현하였다.