• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.913-916
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• 2008

다중 센서 데이터 융합(Multi-Sensor Data Fusion)에 기반하여 자율관리 기능을 갖는 상황인식시스템에 대해 연구하였다. 다양한 형태의 센서들이 대규모의 네트워크로 연결된 환경에서 센서로부터 실시간으로 입력되는 데이터들을 융합하여 상황인식처리를 수행하는 시스템으로 노드에 설치된 소프트웨어 콤포넌트의 이상 유무를 자동 감지하고 치료하는 자율관리(Autonomic management) 기능을 갖는다. 제안한 시스템은 유비쿼터스 및 국방 무기체계의 감시·정찰, 지능형 자율 로봇, 지능형 자동차 등 다양한 상황인식 시스템에 적용가능하다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.5
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• pp.33-38
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• 2015

In a V2X convergence service environment, the principal service among infotainment services and driver management services must be supported centering on critical information of the driver, maintenance manager, customer, and anonymous user. Many software applications have considered solutions to be satisfied the specific requirements of driving care programs, and plans. This paper describes data flow diagram of a secure clinic system for driving car diagnosis, which is included in clinic configuration, clinic, clinic page, membership, clinic request processing, driver profile data, clinic membership data, and clinic authentication in the V2X convergence service environment. It is reviewed focusing on security threat issue of ITS diagnostic system such as spoofing, tampering, repudiation, disclosure, denial of service, and privilege out of STRIDE model.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.883-888
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• 2023

Since data centers are places that provide IT services 24 hours a day, 365 days a year, data center power consumption is expected to increase to approximately 10% by 2030, and the introduction of high-density IT equipment will gradually increase. In order to ensure the stable operation of IT equipment, various types of research are required to conserve energy in cooling and improve energy management. This study proposes the following process for energy saving in data centers. We conducted CFD modeling of the data center, proposed an artificial intelligence-based thermal environment prediction model, compared actual measured data, the predicted model, and the CFD results, and finally evaluated the data center's thermal management performance. It can be seen that the predicted values of RCI, RTI, and PUE are also similar according to the normalization used in the normalization method. Therefore, it is judged that the algorithm proposed in this study can be applied and provided as a thermal environment prediction model applied to data centers.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1336-1338
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• 2022

폐기물 관리는 전 세계적으로 환경, 사회, 경제 문제를 일으키고 있다. 이러한 문제를 예방하고자 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해, 인공지능을 통한 연구를 제안하고 있다. 따라서 본 논문에서는 GAN 기반 데이터 증강을 통한 폐기물 객체 인식모델을 제안한다. Open Images Dataset V6와 AI Hub의 공공 데이터 셋을 융합하여 폐기물 품목에 해당하는 이미지들을 정제하고 라벨링한다. 이때, 실제 배출환경에서 발생할 수 있는 장애물로 인한 일부분만 노출된 폐기물, 부분 파손, 눕혀져 배출, 다양한 색상 등의 인식저해요소를 모델 학습에 반영할 수 있도록 일반적인 데이터 증강과 GAN을 통한 데이터 증강을 병합 사용한다. 이후 YOLOv4 기반 폐기물 이미지 인식 모델 학습을 진행하고, 학습된 이미지 인식 모델에 대한 검증 및 평가를 mAP, F1-Score로 진행한다. 이를 통해 향후 스마트폰 애플리케이션과 융합하여 효율적인 폐기물 관리 체계를 구축할 수 있을 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.5
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• pp.44-54
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• 2012

지속적으로 증가하고 있는 만성질환은 치유가 어려운 질환으로 의사가 권고한 치료법에 따라 환자의 지속적인 자가관리가 필수적이므로 IT-융합 기술이 효과적으로 적용될 수 있다. 따라서 본고에서는 만성질환 관리를 위한 기존 유헬스 기술을 소개하고 최근 각광을 받고 있는 모바일 헬스, 빅데이터 기술, 기능성 게임, 인지 기술에 대한 발전 동향을 살펴보았다. 또한 이러한 기술들이 융합되어 만성질환의 자가관리에 어떻게 효과적으로 활용될 수 있는지 보이기 위한 미래 서비스 시나리오를 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.113-116
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• 2021

우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.7
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• pp.217-222
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• 2020

This study is about the data quality management evaluation model. As the information and communication technology is advanced and the importance of storage and management begins to increase, the guam feeling for data is increasing. In particular, interest in the fourth industrial revolution and artificial intelligence has been increasing recently. Data is important in the fourth industrial revolution and the era of artificial intelligence. In the 21st century, data will likely play a role as a new crude oil. It can be said that the management of the quality of this data is very important. However, research is being conducted at a practical level, but research at an academic level is insufficient. Therefore, this study examined factors affecting data quality management for experts and suggested implications. As a result of the analysis, there was a difference in the importance of data quality management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.193-194
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• 2020

블록체인의 활용이 다양해지며 블록체인을 통한 산업, 정부의 기술적용이 확산되고 있다. 특히 사물인터넷 등 빅데이터 관리를 위한 방법으로 블록체인과의 융합도 적지 않게 거론되고 있다. 사물인터넷과 같은 빅데이터를 효과적으로 관리하기 위해서는 수집 및 저장과정과 더불어 투명하고 정확한 신뢰기반의 데이터 관리가 필요하다. 현재 블록체인의 프라이빗 블록체인 플랫폼에서 가장 많이 제시되고 활용되는 합의알고리즘은 PBFT이다. PBFT의 경우 노드 증가에 따른 연산알고리즘의 과중으로 인한 속도저하가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 PBFT의 합의과정에 대한 알고리즘을 수정하여 노드 증가 시에도 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 노드 개수를 변형하며 기존 PBFT알고리즘 대비 제안 알고리즘의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.158-161
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• 2023

스마트팩토리는 기존 제조산업과 ICT(Information & Communication Technology)가 융합된 지능형 공장이다. 이는 직접적인 제조공정 과정이 수행되는 OT(Operational Technology) 영역(0~3계층)과 전사업무 관리를 수행하는 IT(Information Technology) 영역(4~5계층)으로 구분되며, 각 영역과 계층이 연결되어 제조·물류·유통 과정의 자동화 및 지능화를 제공한다. 그러나 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 보안위협 벡터가 증가하고 있으며, 다영역·다계층 환경인 스마트팩토리에 적합한 대응체계 연구를 위해 영역별 보안위협 관련 데이터를 통합하여 처리 및 관리하는 아키텍처 연구가 필요한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트팩토리 환경 내 IT 및 OT 영역 장치를 식별하고 보안위협 관련 데이터 통합 처리 및 관리를 위한 아키텍처를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.493-494
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• 2023

본 논문은 벚꽃나무 영상 데이터를 활용하여 벚꽃의 상태(개화, 만개, 낙화)를 실시간으로 분류하는 연구를 소개한다. 이 연구의 목적은, 실시간으로 취득되는 벚꽃나무의 영상 데이터를 사전에 학습된 CNN 기반 이미지 분류 모델을 통해 벚꽃의 상태에 따라 분류하는 것이다. 약 1,000장의 벚꽃나무 이미지를 활용하여 CNN 모델을 학습시키고, 모델이 새로운 이미지에 대해 얼마나 정확하게 벚꽃의 상태를 분류하는지를 평가하였다. 학습데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누었으며, 개화, 만개, 낙화 등의 상태별로 폴더를 구분하여 관리하였다. 또한, ImageNet 데이터셋에서 사전 학습된 ResNet50 가중치를 사용하는 전이학습 방법을 적용하여 학습 과정을 더 효율적으로 수행하고, 모델의 성능을 향상시켰다.