• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1294-1297
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• 2012

기존의 이러닝에서는 교수자가 강의동영상을 통하여 주로 단방향으로 지식을 전달하였다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서논 실시간 상호작용이 가능한 이러닝시스템인 ECube을 제안하고 구현하였다. 교수자에게는 학습자와 실시간 소통을 위한 실시간 강의기능, 전문가의 도움없이 미디어 제작과 편집이 가능한 동영상삼 저작도구인 EMC(Effective Media Contents) 솔루션을 제공한다. ECube 시스템 안의 EMC 솔루션만으로도 자막, 이미지, 퀴즈, 비디오를 합쳐 통합된 콘텐츠의 제작이 가능하다. 학습자에게는 실시간 강의를 수강하는 동안에 발표수업에 참여할 수 있는 기능을 지원하고 자신의 학습에 관한 학습계획부터 학습성과까지의 내용을 문서화할 수 있는 기능을 제공한다. 이 기능을 활용하여 학습자는 과목별 포트폴리오 작성이 가능하여 자기주도적 학습을 수행할 수 있는 학습환경을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.177-180
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• 2010

RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터 스트림을 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 요구하는 결과를 획득하여 전달해야 한다. 이와 같은 요구사항을 만족하기 위해 데이터 스트림 관리 시스템(DSMS)이 제안되었으며 다양한 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 대량의 이벤트가 입력되는 환경에서 우선순위가 높은 질의를 실시간으로 처리하기 위한 DSMS를 제안하고 있다. 본 연구는 스탠포드의 STREAM 프로젝트를 활용하여 설계 및 구현하였으며, 각 쿼리를 State Thread로 동작시키는 방법을 이용하였다. 쓰레드 라이브러리의 스케줄러 부분을 실시간 스케줄러로 개선하는 작업을 진행하였으며, 실험을 통하여 쓰레드 스케줄러가 질의에 대해서 실시간으로 스케줄링을 할 수 있음을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.471-472
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• 2021

본 논문에서는 안드로이드 스튜디오를 활용하여 스마트폰에서 실시간으로 식당 좌석을 확인하여 예약할 수 있도록 앱 개발을 수행하였다. 개발한 앱에서 제공하는 사용자 전용 APP 기능으로는 회원가입 및 로그인, 가게 정보 확인, 예약 설정이 있다. 또한, 실시간 좌석 정보를 제공하여 사람들이 가게가 만석일 경우 되돌아가는 불편함을 최소화하고, 원하는 시간에 예약을 손쉽게 예약할 수 있도록 하였다. 앱 사용자는 직관적인 인터페이스를 통하여 실시간으로 본인이 원하는 좌석을 예약할 수 있고, 내부적으로 데이터베이스로 회원가입 및 로그인과 식당 정보 저장 과정을 수행하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.247-249
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• 2007

데이터 마이닝은 데이터 속에 숨겨져 있는 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이다. 이러한 패턴들을 찾아내는 것은 데이터 마이닝에서 중요한 부분을 차지한다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 방법들에 사용되는 데이터는 시간의 흐름에 데이터가 변하지 않는다는 특징을 가지고 있다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 특성을 고려해볼 때 변하지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것은 의미가 없는 일이다. 따라서 실시간으로 변하는 데이터의 특성을 고려하고 더불어 적합한 실시간 침입 탐지 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 규칙을 발견하여 규칙 Set 을 생성하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 대한 침입을 감시하기 위해 실시간 침입 탐지 시스템에 적용함으로써 보다 효율적으로 침입을 탐지하기 위한 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.3-5
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• 2012

현대의 레이더는 복잡성 증가 및 다기능으로의 변화가 불가피하며 이에 따라 보다 정교하고 실시간성이 보장되는 구성품의 제어가 필요하여 고속의 실시간 통제기가 필수적으로 사용되어야 한다. 고속의 실시간 통제기를 구현하기 위해서는 신뢰성이 높은 실시간 운영체제를 기반으로 개발하여야 하며 오류가 없는 통제 소프트웨어의 구현이 필요하다.

• The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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• v.28 no.1
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• pp.1-9
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• 1999

인간의 생활이 날로 윤택해지고 다양화되며 과학기술이 발달됨에 따라 쾌적하고 거대한 공간에 대한 요구가 커져 가고 있다. 이러한 대공간의 종류에는 종교건축 집회장, 공항 터미널, 역사, 스포츠 시설(실내 체육관, 수영장 등), 공연장, 호텔 등의 대 연회장, 사무소건물 등의 아트리움, 공장 등이 있으며, 우리나라에서도 이미 여러 곳에 대공간의 건물이 건립되었고 앞으로도 보다 많은 대공간의 건립이 예상되고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.576-578
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• 2007

본 논문에서는 Ingo Molnar 의 realtime-preempt 패치가 적용된 리눅스를 활용한 실시간 시스템에서 다른 프로세스와 동시에 수행하지 않고도 다른 프로세스에 의한 실시간 프로세스의 최악 응답시간의 변화를 예측할 수 있도록 최악 응답 시간에 영향을 주는 커널 모드에서 선점 금지 시간을 프로세스 별로 분석을 하기 위한 도구를 커널 모듈로 구현하여 실시간 프로세스의 최악 응답 시간을 예측할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1000-1003
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• 2010

VANET은 차량 이동 간 안전성 증가와 관련 응용정보를 처리하기 위해 고안된 ad-hoc 통신기반의 무선 네트워크 기술이다. VANET 환경을 이용하면 도로 교통 통제, 날씨 정보, 인터넷 등 다양한 서비스가 가능하다. VANET 환경을 위해서는 효과적인 노드간의 라우팅 프로토콜 기법이 필요하다. 본 논문에서는 VANET상에서 각 차량의 정보를 이용하여 차량 간 안정적인 통신을 위한 그룹화 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 기법을 통해 그룹화를 통한 라우팅 기법이 VANET 환경에 더 효과적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.91-92
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• 2023

근로자의 수를 최소화한 자동화 공장의 경우 전체 공장의 상태를 실시간으로 정확하게 확인하기 어려운 문제가 있다. 또한, 장비나 센서의 배치가 복잡하고 명칭만으로 이해하기 어려워 현장에 있지 않은 사람들은 해당 데이터의 의미나 문제 발생 여부를 판단하기 어렵다. 이 논문은 시·공간적 한계를 극복하고 공장의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 실시간 공장 상태 정보 시각화 도구를 구현하여 상시적인 모니터링과 함께 이상 상태 발생 시 빠른 대처가 가능하도록 하였다. 이 도구는 반응형 웹 기반으로 개발하여 모바일 환경에서도 동일하게 작동하기 때문에 범용성 있는 스마트 팩토리 구축 시스템의 일부로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.286-286
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• 2023

물의 전체 순환 구조에서 토양수분이 차지하는 정량적 비중은 상대적으로 작지만, 강우-유출 과정의 비선형에 영향을 미치는 지배적 요인 중 하나이고, 토양 침식과 산사태, 농업생산량, 기후 변화 대응 등 광범위한 주제와 연관되어 있어, 토양수분의 물리과정에 대한 이해 증진과 예측 기술의 지속적인 개선이 필요하다. 본 연구에서는 금오공과대학교 유역 내에서 토양수분과 기상 요소를 실시간 관측하고, 기계학습 기법을 이용하여 토양수분을 단기 예측하는 기술을 개발하고 평가한다. 구체적으로는, 토양 관측 장비인 TEROS를 사용하여 표층 지점의 10cm, 심층 지점의 40cm에서의 토양수분, 토양장력과 토양온도를, 기상 관측 장비인 ATMOS를 사용하여 태양복사, 강수량, 기온, 풍속, 대기압 등 다양한 기상 요소를, 실시간 클라우드 방식으로 1여 년간 수집한 데이터를 활용한다. 또한, 과거 및 실시간 데이터를 기반으로 LSTM(Long-Short Term Memory) 기법을 사용하여 토양수분 예측 모형을 구축하고, 선행 예측 시간에 따른 모의 정확도를 평가한다. 기상 요소의 누적 등 자료 분석 방법이 표층 및 심층 토양수분 예측에 미치는 영향, 그리고 예측 모형 개선 방향에 대해 토의한다. 실시간 현장 관측 자료 및 인공지능 기반 단기 토양수분 예측 모의 기술은 소규모 유역의 수문순환 분석 및 물리기반 모형의 개선 등 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것으로 기대된다.