• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.212-219
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• 2023

해상교통 관제구역은 항만 시설을 사용하기 위한 입·출항 선박, 연안 해역을 이동하는 선박 등이 서로 복잡하게 운항하는 교통 패턴을 가지고 있다. 이를 안전하고 효과적으로 관리하기 위해 해상교통관제센터(VTS)에서는 선박을 실시간 모니터링하며 관제 업무를 수행하고 있지만, 교통 혼잡 상황에서는 업무 로드의 증가로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이에 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측할 수 있다면 보다 효율적인 관제가 가능하지만 현재는 관제사의 경험에 전적으로 의존하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 해상교통관제 관점에서 선박 교통 혼잡을 정의하였으며, 항적 데이터를 이용하여 교통 네트워크를 생성하고, 선박 교통 혼잡도 및 혼잡 구역을 예측하는 방법을 제안한다. 실험에서는 실해역 데이터(대산항 VTS)와 예측 결과를 비교 분석하였으며, 이를 통해 제안하는 방법이 관제 지원 도구로서 활용될 수 있는지 검토하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권6호
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• pp.219-227
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• 2019

본 연구는 계량정보학 네트워크 분석을 중심으로 블록체인 분야의 한국 연구자의 학술연구 동향을 계량학적 시각으로 살펴보고자 하였다. 데이터는 2009년부터 2018년까지 KCI와 NTIS, WoS 및 Scopus에 등재된 블록체인 논문으로 선정하였다. 계량정보학 연구방법으로 논문 발행, 연구의 분야, 공저자, 단어분석을 수행했다. 분석결과, 2017년부터 논문 수가 급증하였으며 공저자 네트워크 형성의 초기단계를 보였다. 논문제목에 많이 사용된 단어는 응용발전과 쟁점 및 기술개발과 관련된 단어들이 주로 나타났다. 또한 국내논문연구 분야는 사회과학 주제가 가장 많은 반면에 국제논문연구는 공학 주제가 가장 많았다. 시기별 분석결과는 한국학자들의 블록체인 3.0 연구는 2017년 시작되었고 2018년 빠르게 늘고 있다. 논문 피인용 수는 발행연도와 관련이 있었지만, 공저자 수와는 무관하였다. 이러한 계량정보학적 동향을 살펴봄으로써 블록체인 분야의 발전에 유용한 기초자료가 될 수 있을 것으로 기대한다. 향후연구는 블록체인 분야의 세계범위 지적 구조와 특징이 더욱 명확하게 드러날 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.157-166
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• 2024

미래형 전투체계를 구현하기 위해 전력화가 진행중인 육군 Army TIGER체계는 기동화, 네트워크화, 지능화 등 육군의 전투방식과 전투수행능력에 혁신적인 변화가 예상된다. 이를 위해 육군은 드론, 로봇, 무인차량, 인공지능 등이 적용된 다양한 무기체계를 도입하여 전투에 활용할 것이며, 다양한 무인체와 인공지능의 활용은 신기술이 적용된 장비의 육군 내 도입과 다양한 종류의 전송정보, 즉 데이터 증가가 예상된다. 하지만 현재 육군에서는 기능별 Army TIGER 전력화체계를 활용한 전투수행방안 중심의 연구 및 전투실험에 집중하고 있는 반면, Army TIGER 부대별로 증가되는 무인체와 무인체에서 생산, 전송되는 데이터에 따른 사이버위협 및 신규체계 전력화에 따라 구축되는 클라우드 센터, AI지휘통제실 등에 대한 정보체계를 대상으로한 사이버보안 대응방안 연구는 추진하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 육군 Army TIGER 전력화체계의 구조 및 특성을 분석하여 장차 사이버위협에 대응 가능한 『Army TIGER 사이버 방호체계』구축 필요성 및 적용 가능한 사이버보안 기술에 대한 제언을 하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.19-26
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• 2014

최근 ICT 환경이 급격하게 발전하면서 전쟁의 양상도 네트워크중심전(NCW)으로 바뀌어가고 있다. 우리나라도 그 중요성을 인식하고 C4I체계, 전술데이터링크 등 정보통신분야의 발전은 비약적인 발전을 거듭했다. 그러나 네트워크 체계의 기본바탕이고, 임무수행체계의 기반이 되는 것은 지리공간정보이며, 그 동안 지리공간정보에 대한 관심 및 발전은 상대적으로 미흡했다. 이 논문은 미국 정보공동체에 대한 연구와 미 육군 범지구격자체계인 랜드워넷에 대한 연구를 통해 미국이 공유하고 있는 정보와 지리공간정보에 대한 중요성을 인식하고, 우리나라에서 지리공간정보의 역할과 위상을 재조명하여, 향후 국방지리공간정보 거버넌스를 발전시키는데 그 목적이 있다. 미국 정보공동체는 정책결정자들의 정보요구를 충족시키기 위해 다양한 정보출처에 대해 독립된 정보과정을 통해 정보를 생산해왔으며, NCW 전장환경에 부합한 범지구격자체계를 발전시키기 위해 미 육군은 랜드워넷 체계를 도입하였다. 랜드워넷 체계의 기반인 지리공간정보 데이터 구축을 위해 설립한 기구가 공병사령부 예하의 육군지리정보센터(AGC)이며, AGC는 육군 지리공간정보 사업(AGE)을 추진하고 있다. 우리나라도 NCW구현을 위해 지리공간정보에 대한 중요성을 인식하고 국방지리공간정보의 중심점을 확립해야 한다. 현재 지리공간정보의 생산에 중점을 두고 있는 국방지형정보단의 임무 및 위상을 격상시키고, 육군에는 이에 걸맞는 공병지리공간연구소 설립이 요구되며, 지리정보 생산을 전담할 수 있는 한 개의 지리공간정보대대를 창설하는 것이 바람직할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권9호
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• pp.429-436
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• 2017

무인기는 조종사가 탑승하지 않고 주파수를 통해 컨트롤 센터에서 원격으로 명령을 하달 받거나 미리 입력된 임무를 수행하며, 지금까지는 주로 군용으로 이용되었지만 ICT 기술 발전으로 인해 이제는 민간분야에서도 다양하게 이용되고 있다. Teal Group의 2014년 World UAV Forecast는 향후 10년간 무인기 시장은 매년 10%씩 성장하여 2023년에는 125억 달러에 이른다고 전망하였다. 그러나 무인기는 원격으로 조종되기 때문에 만약 악의적인 사용자가 원격으로 조종되는 무인기에 접근한다면 프라이버시를 크게 침해 하거나 재정적 손실이나 인명피해를 입힐 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결 위해서는 반드시 무인기와 조종매체가 상호인증을 통해 보안채널을 구축해야 하지만, 기존 보안기법은 많은 컴퓨팅 자원과 파워를 요구하며, 통신 거리, 인프라, 데이터 흐름 등이 무인기 네트워크와 다르기 때문에 무인기 환경에 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 현재 기술 표준화가 활발히 진행 중인 지상 Control and Non-Payload Communication (CNPC) 환경에서 적은 컴퓨팅 자원을 요구하는 PUF를 기반으로 경량화된 무인기 인증 기법을 제시한다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.61-72
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• 2020

경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.161-168
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• 2009

유비쿼터스 교통환경에서는 개별차량의 위치, 속도 등 미세한 데이터 수집이 가능하며, V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I(Vehicle-to-Infra) 양방통신이 가능해 짐에 따라 개별차량 혹은 차량군 단위의 미세 제어가 가능해 진다. 이와 같이 기존 ITS 환경과 차별화되는 유비쿼터스 교통환경에 합당한 새로운 교통관리 개념을 정립하는 것과 이러한 개념을 실현할 알고리즘 개발도 필요하다. 이에 본 논문에서는, 교통류 안정성 유지를 통하여 사고발생 잠재력을 최소화시키고 생산성 저하를 방지하는 예방차원의 u-연속류 정체예방관리 서비스를 정의하고 알고리즘을 개발하였다. 이러한 u-연속류 정체예방관리 알고리즘에는 다음과 같은 요소기술 개발이 포함된다. 첫째, 유비쿼터스 교통센터 네트워크에서 수집된 개별차량 데이터를 처리하여, 3차원의 속도/교통량/밀도 프로파일을 구성하는 기술. 둘째, 차량군과 충격파 프로파일을 추출하는 기술. 셋째, 위의 데이터 처리를 통하여 교통류 안정성을 판단하고 교통상황을 구분하는 기술. 넷째, 교통 상황별 적정속도 산정 기술. 다섯째, V2V, V2I 통신환경을 이용한 개별차량 혹은 차량군 단위 적정속도 제공 기술. 기존의 ITS 환경의 사후관리와 비교할 때, 본 연구에서 제안하는 정체예방관리는, 예방적 차원의 사전관리라는 점에서 진일보한 교통류 관리이다. 향후 유비쿼터스 교통 환경을 모사할 수 있는 시뮬레이션 모형 개발이 필요하며, 테스트 베드를 구축하여 현장실험을 시행하고 알고리즘에서 요구되는 문턱치를 결정하는 것도 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.91-100
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• 2015

최근 전 세계적인 경기불황의 여파로 인하여 많은 기업들이 비용절감의 압박을 느끼게 되면서, 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심 또한 덩달아 증대하고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 단말기에서 인터넷 즉, 네트워크를 이용하여 중앙에 있는 메인 서버의 소프트웨어를 활용하거나 데이터를 저장하는 컴퓨터의 이용 형태를 말한다. 사용자들은 소프트웨어나 하드웨어를 구입해서 사용하는 것이 아니라 원격지에서 빌려서 사용하는 형식이 되며 데이터센터를 이용하는 이용료를 지불하는 형식이 된다. 그런데, 비용절감 효과와 각종 효율성 증대로 인해 폭발적 성장세가 예측되었지만, 실제 클라우드 컴퓨팅 도입은 제한된 범주 내에서 확산되고 있다. 특히 국내 공공부문은 민감한 보안 문제나 보수적인 성향 등 여건으로 인해 도입을 더욱 주저하고 있는 현실이며, 관계자들의 인식이나 이해 또한 아직도 기초적인 수준에만 머물러 있어 현황 파악과 대책 마련이 필요한 실정이다. 그럼에도 불구하고 공공기관의 클라우드 컴퓨팅 도입에 관한 학술연구는 대부분이 기술 연구에만 치중되어 왔고 서비스 도입을 위한 현실적인 참고로 삼을 만한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 정부부처의 기획된 업무를 실행하는 위탁형 준정부 기관 근무자들의 클라우드 컴퓨팅에 대한 인식과 이해를 파악하며, BCR모형을 적용해 그들이 실제 중요하게 여기고 우려하는 요인들이 우선순위를 분석하고 현실에 맞는 시사점을 제공하는데 목적을 두었다. 연구 결과로서 공공기관의 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입현황과 혜택과 비용, 위험요인에 대해 민감도 분석하여 그 결과에 따른 전략적 대처방안을 제시하였다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입을 하고자 하는 공공기관, 관련된 상위의 유관기관, 클라우드 서비스 제공업체의 입장에서 어떠한 점을 고려하여 향후 대응을 지속해나가야 하는지 가이드라인을 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-145
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• 2022

국내에서 지속적으로 증가하는 반려견 인구 및 산업 규모에 비해 이와 관련한 데이터의 체계적인 분석이나 품종 분류 방법 연구 등은 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 국내에서 양육되는 반려견의 주요 14개 품종에 대해 딥러닝 기술을 이용한 자동 품종 분류 방법을 수행하였다. 이를 위해 먼저 딥러닝 학습을 위한 반려견 이미지를 수집하고 데이터셋을 구축하였으며, VGG-16 및 Resnet-34를 백본 네트워크로 사용하는 전이학습을 각각 수행하여 품종 분류 알고리즘을 만들었다. 반려견 이미지에 대한 두 모델의 전이학습 효과를 확인하기 위해, Pre-trained 가중치를 사용한 것과 가중치를 업데이트하는 실험을 수행하여 비교하였으며, VGG-16 기반으로 fine tuning을 수행했을 때, 최종 모델에서 Top 1 정확도는 약 89%, Top 3 정확도는 약 94%의 정확도 성능을 각각 얻을수 있었다. 본 논문에서 제안하는 국내의 주요 반려견 품종 분류 방법 및 데이터 구축은 동물보호센터에서의 유기·유실견 품종 구분이나 사료 산업체에서의 활용 등 여러가지 응용 목적으로도 활용될 수 있는 가능성을 가지고 있다.