• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.146-149
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• 2010

IT를 비롯한 여러 분야의 기술과 산업이 발전하면서 단일화된 플랫폼의 기술은 융합화된 다양한 서비스들을 지원할 수 있는 융합 서비스 플랫폼으로 발전하였다. 융합 서비스 플랫폼에서는 수 많은 사업자들이 다양한 콘텐츠 및 네트워크 자원을 제공하면서 수익을 얻게 되는데, 이 때 과금을 처리하기 위한 시스템이 이슈가 되었다. 융합 서비스 플랫폼에서의 서비스는 다양한 서비스들이 융합된 형태를 가지고 있으며, 시간 및 콘텐츠, 사용자에 따른 요금 감면 등 다양한 과금 요소들로 인하여 상당히 복잡하고 다양한 형태를 띄고 있다. 본 논문에서는 융합 서비스 플랫폼에서 과금을 하기 위해서 고려되어야 할 사항에 대해서 정의하고, 융합 서비스와 여러 과금 요소들을 포함하여 과금을 측정할 수 있는 과금 관리 모델을 제안한다. 제안된 과금 모델은 실제 융합 서비스 플랫폼에서 지원하기 위한 아키텍처를 구성하는데, 기본 자료로써 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.80-81
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• 2021

딥 러닝 모델 사용에 있어서, 일반적인 사용자가 이용할 수 있는 하드웨어 리소스는 제한적이기 때문에 기존 모델을 경량화 할 수 있는 프루닝 방법을 통해 제한적인 리소스를 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. 그 방법으로, 여러 딥 러닝 모델들 중 비교적 파라미터 수가 많은 것으로 알려진 GAN 아키텍처에 네트워크 프루닝을 적용함으로써 비교적 무거운 모델을 적은 파라미터를 통해 학습할 수 있는 방법을 제시한다. 또한, 본 논문을 통해 기존의 SRGAN 논문에서 가장 효과적인 결과로 제시했던 16 개의 residual block 의 개수를 실제로 줄여 봄으로써 기존 논문에서 제시했던 결과와의 차이에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.418-421
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• 2021

모바일 디바이스 화면에 대하여 클릭 가능한 객체를 인식하기 위한 Object detection network architecture 를 제안한다. DSSD 를 Baseline 으로 SE block 이 추가된 Backbone network 와 SSD layer, FPN 구조를 사용한다. 기존의 1:1 비율의 네트워크의 Input resolution 을 모바일 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하여 효율적으로 피처를 추출한다. 또한 해당 모델을 학습하기 위한 효율적인 데이터셋을 구축한다. 모바일 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 데이터를 수집하여 총 24,937 개의 Annotation data 를 Text, Image, Button, Region 등 8 개의 카테고리로 세분화하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.132-135
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• 2021

최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.373-375
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• 2023

본 논문에서는 멀티 레이블을 이용한 CNN 구조 활용과 NLP 학습을 이용하여 한국 영화의 장르를 예측하는 방법을 제안한다. 포스터는 영화의 전반적인 내용을 한눈에 알아볼 수 있게 하는 매체이기 때문에 다양한 요소들로 구성되어 있다. 합성곱 신경망(Convolutional neural network)을 활용해, 한국 영화 포스터가 가지는 특징들을 추출하여 영화 장르 분류를 진행하였다. 하지만, 영화의 경우 감독이 생각하는 장르와 관객이 영화를 봤을 때, 느끼는 장르가 다를 수 있다. 그렇기 때문에 장르 예측에 있어서 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 활용뿐만 아니라, 자연어 처리(Natural Language Processing)를 같이 활용한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.962-965
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• 2008

유비쿼터스 환경에 산재하는 서비스 발견 미들웨어는 프로토콜, 표준, 서비스 검색 방법 및 프로그래밍 언어 등의 이질적인 특성을 가진다. 본 연구에서는 이질적인 서비스 발견 미들웨어의 상호운용을 지원하기 위해 유니버설 네트워크를 위한 웹서비스 프레임워크를 제안했다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 미들웨어인 DPWS 와 웹서비스의 상호운용을 지원하기 위해 양방향 DPWS 어댑터에 대한 설계 및 구현을 서술한다. 또한 양방향 DPWS 어댑터의 구조, 구성 요소와 동작 과정을 설계하고, 간단한 시나리오를 구현함으로써 양방향 DPWS 어댑터가 제공하는 서비스 지향 아키텍처, 상호운용성 제공, 일반적인 웹서비스 호출, 자가 구성, 동적 서비스 검색 등의 이점을 논한다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.6
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• pp.65-77
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• 2023

산업용 사물 인터넷(IIoT)은 자원 관리 및 최적화, 신속성, 지속가능한 생산, 자동화 등의 특징으로 인해 다양한 산업분 야에서 활발하게 사용되고 있다. 수많은 IIoT 기기에서 발생된 데이터를 처리하는 것은 기존 중앙 처리 시스템에 큰 부담을 주게 된다. 이러한 데이터들의 효과적인 관리를 위해 데이터가 발생한 엣지 기기, 엣지 서버 등 로컬위치에서 실시간으로 프로세스를 실행하여 네트워크 대역폭 절약, 낮은 지연 시간 등 특징을 가진 엣지 컴퓨팅 기술을 사용한다. 하지만, 엣지 컴퓨팅 적용 시, 인터넷과 연결된 IIoT 기기 수 증가, 취약한 IIoT 기기, 분산된 환경으로 인해 공격 표면 확장되어 엣지 컴퓨팅 환경에서의 새로운 보안 위협이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 IIoT 및 엣지 컴퓨팅 정의, 아키텍처, 각 산업분야별 적용한 사례에 대해 살펴보고, 엣지 컴퓨팅에서 발생 가능한 보안 위협을 분석하였다. 또한, 엣지 컴퓨팅 기반 IIoT에 대한 각 산업 분야별 보안 연구 동향에 대해서 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.99-100
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• 2024

최근 마이크로서비스 아키텍처가 널리 활용되면서, 분산 시스템의 규모가 점차 확장되고 시스템의 복잡성 역시 빠르게 증가하고 있다. 그리고, 이는 전체 시스템에 대한 가시성 저하시킬 뿐만 아니라 트러블 슈팅 역시 어렵게 만들었다. 결국, 이러한 시스템의 가시성을 확보하기 위한 관측 가능성의 중요성이 높아지고 있으며, OpenTelemetry와 Jaeger와 같은 도구들이 등장하게 되었다. 하지만, 이러한 도구들의 경우 수집 데이터의 형식이 고정 되어 있으며, 수집 범위 역시 제한적이다. 또한, 모니터링 과정에서 네트워크 트래픽과 디스크 I/O 등에서 추가적인 오버헤드를 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 대표적인 서비스 메시 환경인 Istio 환경을 기준으로 사용자가 원하는 형식과 범위로 마이크로서비스들과 관련된 로그 및 매트릭을 수집할 수 있는 경량화된 사이드카 기반 API 관측 가능성 및 원격 측정 시스템을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.592-595
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• 2024

엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.3
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• pp.18-23
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• 2016

Internet of things (IoT) is revolutionizing in the patient-Centered medical monitoring and management by authorizing the Smartphone application and data analysis with medical centers. The network connectivity is basic requirement to collect the observed human beings' health information from Smartphone to monitor the health from IoT medical devices in personal healthcare. The IoT environment built in Smartphone is very effective and does not demand infrastructure. This paper presents the smart phone deployed personal IoT architecture for Non-Invasive ECG Capturing. The adaptable IoT medical device cum Gateway is used for personal healthcare with big data storage on cloud configuration. In this approach, the Smartphone camera based imaging technique used to extract the personal ECG waveform and forward it to the cloud based big data storage connectivity using IoT architecture. Elaborated algorithm allows for efficient ECG registration directly from face image captured from Smartphone or Tablet camera. The profound technique may have an exceptional value in monitoring personal healthcare after adequate enhancements are introduced.