• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.462-465
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• 2011

맥박산소측정기는 비침습적으로 사용자의 혈중 산소포화도(percentage oxygen saturation of haemoglobin: SpO2)를 측정 및 모니터링 하는 기기이다. 맥박산소측정기를 포함한 대부분의 개인건강기기 (Personal Health Device: PHD) 들은 데스크톱 컴퓨터에 비해 제한된 리소스를 가지므로, 측정한 데이터를 근거리의 매니저 (스마트폰, PC)에 전송하고, 매니저를 통해 원격의 모니터링 서버로 전송하는 방식을 사용한다. 따라서 개인건강기기와 매니저 간의 통신 프로토콜은 상호호환성의 관점에서 중요한 연구 분야이다. 이에 본 논문에서는 개인건강기기에 관한 국제 표준인 ISO/IEEE 11073 (X73) 프로토콜 기반 산소포화도 전송 에이전트의 설계 결과를 제시한다. 본 논문의 에이전트는 맥박산소측정기가 측정한 사용자의 산소포화도 및 맥박 수를 X73 메시지로 생성하여 매니저에게 전송하는 임베디드 프로그램으로 세션핸들러, 메시지 핸들러, 그리고 메모리 핸들러로 구성된다. 세션 핸들러는 원격 모니터링 서버와의 통신 세션 연결, 해제를 담당하고, 메시지 핸들러는 X73 메시지의 생성 및 해석을 담당한다. 메모리 핸들러는 맥박산소측정기 메모리에 저장된 맥박 및 산소포화도를 추출한다. 본 논문의 산소포화도 전송 에이전트를 사용함으로써, 맥박산소측정기는 x73 표준을 따르는 여러 매니저들과의 통신이 가능하게 되며, 이를 통해 맥박산소측정기와 매니저 간 상호호환성을 보장할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.263-279
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• 2024

클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.648-653
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• 2008

이동 통신 단말기의 발달과 모바일 인터넷의 확산으로 많은 사용자들은 언제 어디서나 모바일 웹 콘텐츠를 이용 할 수 있게 되었으며 나아가 더 많은 콘텐츠의 서비스를 요구하게 될 것이다. 이러한 요구로 인하여 유선 웹 콘텐츠를 모바일 웹에 사용할 수 있도록 콘텐츠를 변환하는 연구들이 많이 진행되고 있으나, 통신사 및 모바일 단말기들의 지원사양이 표준화되지 않아 모바일 웹 콘텐츠의 변환 및 생성에 많은 어려움이 따르고 있다. 특히나 유선 웹 페이지의 내용 중에 시간이나 사용자에 따라 그 내용이 동적으로 변화하는 다이나믹 오브젝트를 모바일 웹에 서비스 하기 위해서는 각각의 단말기에 맞도록 스크립트를 프로그래밍 해야 할 뿐 아니라 사용되는 리소스의 선 변환이 요구되어진다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 유선 웹 페이지의 구조적 특성을 나타내는 DOM(Document Object Model)의 계층구조를 이용한다. 즉 유선 웹페이지를 분석하여 이를 자료구조화 하고 이 가운데에서 다이나믹 오브젝트를 추출하여 그 영역을 인덱싱 하였다가, 모바일 웹 페이지를 서비스 할 때 인덱싱 된 위치에서 정보를 추출하여 실시간으로 모바일 웹 콘텐츠로 변환하는 기법을 제시한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.118-128
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• 2015

BIM 기술은 현재 빠르게 건설 산업 전반에 적용 및 확산되고 있다. 그러나 고비용의 BIM 인프라, 법령의 부재, 운영 프로세스 등의 문제로 도입 초기의 기대와 달리 그 활용도면에서 만족할 만한 기대치를 채우지 못하고 있다. 설계 단계에서 수행되는 BIM 기술 기반의 협업 설계 인프라 구축은 성공적인 건설 프로젝트를 위한 필수 요소로 볼 수 있다. 현재 BIM은 클라우드 컴퓨팅기술과 결합하여 드로잉, 3D 모델링, 객체 데이터, 속성 정보 등을 생성할 수 있는 서비스 들이 파생되고 있으며 설계 인프라를 위한 핵심으로 떠오르고 있다. 본 논문은 VDI 시스템 환경 설정 및 구축을 통해 BIM 모델링, Viewing, 모델 체크, 마크업 등 BIM을 수행할 수 있는 서버 인프라 서비스 구축 방안을 제시한다. VDI 성능 시스템 테스트를 통하여 BIM 설계 환경에 필요한 가상 머신 리소스를 산정하고 배분하는 방식을 제안하여 클라우드 컴퓨팅 기반 BIM 설계 및 BIM 설계정보를 활용 프로젝트 운영 방향을 제시하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.758-770
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• 2013

브로드캐스트 암호시스템은 송신자가 수신자 집합을 지정하여 생성한 암호문을 공개된 채널을 통해 전송하면, 수신자 집합에 속하는 정당한 사용자만이 메시지를 복호화 할 수 있는 암호 기법이다. 2005년도에는 공모공격에 안전하며 상수크기의 암호문과 비밀키를 가지는 페어링 기반의 기법이 Boneh 등에 의해 제안되었다. 일반적으로 페어링 기반의 기법은 사용자로부터 많은 연산량을 요구하기 때문에 리소스에 제한이 있는 기기에 적용하기에는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 Boneh 등의 기법을 기반으로 브로드캐스트 암호시스템에서 암호문을 효율적으로 복호화 하는 기법(BEWD)을 제안한다. 제안하는 기법에서는 복호화 시에 요구되는 페어링연산과 다른 사용자들의 공개키가 쓰이는 연산을 제 3자인 프록시 서버에 위임함으로써 사용자에게 요구되는 연산량을 줄인다. 또한 사용자는 서버의 올바른 계산을 확인을 할 수 있다. 제안하는 기법은 n-BDHE가정 하에 선택적인 IND-RCCA에 안전한 기법이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.427-432
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• 2012

본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.410-426
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• 2003

MPEG-21은 디지털 객체를 디지털 아이템으로 정의하고 이를 네트워크 깡에서 생성, 변형, 전달, 소비를 위한 통합적 멀티미디어 프레임워크 제공을 위한 국제 표준화 작업을 진행하고 있다. 이러한 통합적 멀티미디어 프레임워크는 네트워크 상에서의 사용자로 하여금 사용자가 원하는 디지털 아이템에 범용적 접근을 가능하게 하고 사용자가 원하는 형태로 소비 할 수 있는 환경을 제공할 것으로 기대된다. 이러한 통합 멀티미디어 프레임워크를 위한 요소 기술 표준으로서 MPEG-21에서는 디지털 아이템의 선언, 식별, 권리 표현 언어, 권리 서술 사전 및 적응 방법 등에 대한 표준화 작업을 진행하였으며, 안전하고 투명한 디지털 아이템의 전달 및 거래를 가능하게 하기 위한 표준으로서 디지털 아이템 처리, 리소스에 대한 영속 관계 기술 및 지적 자산 관리 및 보호 등에 대한 표준화 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-21의 디지털 아이템 선언, 적응 및 처리에 기반한 MPEG-21 터미널(단말) 아키텍쳐를 설계하고 MPEG-21 터미널을 구현한다. 또한 구현된 MPEG-21 터미널을 검증하기 위해 비디오 요약 서비스에 대한 응용 시나리오를 구성하였다. PC 및 PDA 플랫폼을 기반으로 하는 각각의 MPEG-21 터미널 특성에 맞게 디지털 아이템을 가공한 후 특정 형태로 디지털 아이템을 처리하고 이를 상호 호환적 형태로 터미널에서 처리하여 소비되는 일련의 실험 결과를 제시한다. 본 논문은 MPEG-21 디지털 아이템의 적응 및 처리를 위해 디지털 아이템이 표준화 된 형태로 제안된 MPEG-21 터미널에 상호 호환적 형태로 소비될 수 있는 터미널 구조 및 구현, 그리고 실험 결과를 처음으로 제시 하였다는데 의미가 있다고 할 수 있겠다.