• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.109-112
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• 2004

지식정보화 사회에서는 정부기관 간 정보연계가 정보의 원활한 운영을 위해서는 필수적인 요소가 되었다. 하지만, 효율적이고 체계적인 정보연계를 위해서는 서비스 제공 측면뿐만이 아니라 DB관리, 연계대상, 확장성 등을 종합적으로 고려한 정보 레파지터리가 필요하고, 이를 위해서는 보다 효과적인 정보연계 모델이 필요하다. 특히 산재되어 있는 장애인 정보는 기관간의 독립적인 정보시스템에 의해 정보연계가 물리적인 기법과 서비스적 측면에 한정되어 있다. 이에 따라 본 논문에서는 연계의 용이성 및 효율성을 고려한 EAI 기반의 장애인정보 레파지터리 정보연계 모델을 제시한다. EAI 구조는 데이터 라우팅 등으로 이기종간의 정보연계를 용이하게 해주며, 장애인정보 레파지터리는 기존 서비스측면의 정보연계의 한계점을 극복할 수 있는 형태이다. 이로써 본 논문에서 제시한 연계모델을 이용하여 저비용고효율의 정보연계가 가능하게 되어 정부/공공기관 간 정보교류가 활발히 이루어질 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.412-420
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• 2007

기존의 물리 공간과 제품은 RFID태그를 통해 원래의 사용 용도 이외의 매체로서의 기능을 갖게 되고, 이러한 매체 기능의 추가는 제휴 마케팅의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 누구나 쉽게 RFID 태그부착 공간 제공자로 참여하여 물리적 공간의 트래픽을 전자적 트래픽으로 전환시켜 수익을 창출하는 경제활동을 가능케 하는 방법을 제안하며, 이러한 방법을 응용한 쿠폰 네트워크 비즈니스 모델을 제시하고 실제 작동할 조건을 분석하였다. 제안하는 비즈니스 모델과 방법을 통해 공간을 이용하여 비즈니스를 하고자 하는 기업과 공간제공자 간의 연결을 쉽게 하여 기업의 물리적 접점 확대와 공간제공자의 참여를 상대적으로 낮은 비용으로 실현시킬 수 있고, 공간소유자가 자신의 이익을 위해 하는 제휴 활동이 유비쿼터스 사회 인프라 확산을 촉진시키게 되도록 설계함으로써 불특정다수에 의한 빠른 RFID 태그 확산과 비용부담의 광범위한 분산을 이룰 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.221-226
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• 2006

원격 3차원 디자인 협업 환경이란 원거리에 있는 디자이너들이 3차원 모델을 함께 동시적으로 다루는 협업 환경으로서, 제품 개발 프로세스의 비용과 시간을 단축하는데 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 이에 대한 연구는 아직 미비한 실정이며 기존의 연구들도 2차원 데스크탑 환경에 제한된 문제점이 있다. 따라서 본 연구는 새로운 협업 환경의 제안을 통해 지리적으로 떨어진 디자이너들간의 3D 모델에 관한 원활한 협업을 촉진하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안한 증강현실 기반의 원격 3차원 디자인 협업 환경은 3D 모델의 공유를 위한 회전 원반(turntable)과 상대의 위치 및 제스처 정보를 제공하는 가상 그림자(virtual shadows)로 구성된다. 동시적으로 회전하는 회전원반은 물리적인 매개체로서 가상물체와 실제 세계를 자연스럽게 연결하는 동시에 상대의 실재감을 높인다. 가상그림자는 가상물체 주위로 보여지는 사람들의 손과 팔의 움직임을 시각화하여 공유하는 것으로, 상대의 위치뿐 아니라 지시, 제스처 등 행동에 대한 인식이 지속적으로 이루어지게 한다. 프로토타입을 제작하고 사용자 평가 실험을 실시하여 3차원 모델을 검토하는 단계에 그 유용성이 있음을 확인하였다. 데스크탑 환경의 모델링 툴에 익숙한 사용자들은 실제 공간에서 가상물체를 조작할 수 있음에 긍정적인 반응을 보였고 회전원반과 가상그림자의 제공은 태스크 수행의 정확도를 높이며 협업을 촉진하는 결과를 보였다. 본 연구는 환경적 제약으로 원활하게 이루어지지 못했던 3D 모델에 관한 원격 협업에 의사소통의 장을 마련하고 이를 촉진시킨다는 점에서 그 의의가 있다. 본 환경에서 제시한 상대방과 협업대상물에 대한 심리적, 물리적 공유 감을 증대시키는 방법들은 3D 모델에 관한 디자인 협업에서 확장되어 다른 원격 협업을 지원하는 데도 적용될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제16권6호
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• pp.19-32
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• 2006

기존의 단순한 형태의 장치들이 연결된 물리적 공간을 보다 지능적, 적응적 컴퓨팅 환경으로 변화하는 중심에 홈네트워크가 자리잡고 있으며, 이러한 환경에서는 다양한 종류의 각종 디바이스들이 네트워크로 연결되어 서로 통신하기 때문에, 다양한 상황에서의 보안 문제점들이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홈네트워크 보안 기술 및 환경 분석을 기반으로 보안 요구사항을 도출한다. 그리고 안전한 홈네트워크의 구축을 위해 홈네트워크 환경을 파악하여, 기존 홈네트워크 관련 요소 기술에 대해서 알아보고, 보안 문제점을 검증한다. 이러한 문제점을 기반으로 홈네트워크 환경에 따른 보안 적용 모델 방안을 제시하여, 홈네트워크의 보안 취약성 분석을 기반으로 홈네트워크 환경에 따른 보안 적용 모델 방안을 마련하고자 한다. 또한 홈네트워크 보안 및 인증 메커니즘의 실용적이고 확장적으로 구성이 가능한 다양한 기술 요소를 검증하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.99-99
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• 2018

기상이변으로 인해 국지성 호우의 발생 증가와 그로 인한 수재해 피해가 증가하고 있다. 따라서 수재해를 사전에 예측하고 저감하기 위해 비구조물적 대책인 실시간 홍수예보시스템 개발 및 운영에 관한 연구들이 수행되고 있다. 일반적으로 홍수예보시스템은 대피선행시간 확보를 위해서 초단시간 혹은 단기 수치예보모델을 수문해석모형이나 예보기법의 입력으로 활용하고 있다. 초단시간 예측은 기상레이더를 기반으로 외삽, 이류, 셀 추적 등의 기법을 활용하여 0~3시간 이내의 강수예측을 수행한다. 그러나 역학이나 물리적 과정이 동반되지 못하여 0~ 2시간 이내에서의 예측성은 높은 반면, 예측시간이 길어질수록 예측력이 낮아진다. 단기수치예보모델은 종관관측에 의존하면서 역학이나 물리과정을 동반하므로 0~6시간 혹은 12시간 이상의 예측을 수행하지만, 수치모델의 고유특성인 스핀업 등의 예측 불확실성이 내재되어 있어 예측 초기시간에서의 예측력이 낮은 한계가 있다. 따라서 강수예측의 정확도 향상을 위해 레이더와 수치예보모델의 병합기법이 필요하다. 본 연구에서는 통계분석을 통해 경험적으로 산출된 시간적 가중치를 이용한 기존 병합기법의 한계를 극복하면서 호우에 따른 가변성을 반영하는 실시간 병합기법을 개발하고, 수문학적인 활용성을 평가하고자 하였다. 사용된 예측강우 자료는 레이더 기반인 MAPLE, KONOS, 공간규모분할 예측강우와 수치예보모델 기반인 UM와 ASAPS의 예측강우이며, 제시한 가중치 산정기법은 직전 예측강우의 오차가 현 시점의 예측강우의 오차와 유사하다는 가정하에 오차항을 포함한 과거 1시간 예측강우들간의 가중치 조합이 과거 지상관측강우와의 평균제곱근오차가 최소가 되도록 화음 탐색법을 이용하여 찾는 것이다. 가중치 조합은 예측강우의 생산 시간 간격을 고려하여 매 10분마다 산정하며, 미래 3시간 예측까지 산정된 가중치를 적용한다. 수도권 영역을 대상으로 병합된 예측강우와 레이더 관측강우를 비교한 결과, 정량적 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 예측강우의 수문학적 활용성은 도시유출해석모의를 통해 평가하였다. 그 결과, 병합된 예측강우로 모의된 수심이 관측수심과 유사하여 수문학적 활용성 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.147-150
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• 2001

비디오 데이터의 내용기반 검색을 위해서는 비디오가 가지는 많은 객체와 이들간의 관계성에 관한 정보를 표현할 수 있는 데이터모델이 요구된다. 이 논문에서는 이러한 비디오 데이터의 내용정보를 표현할 수 있는 메타데이터 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 응용분야에 국한하지 않도록 물리적 정보와 논리적 정보 모두를 포함하기 위하여 OMT기법을 이용하여 설계하였다. 이 논문에서는 제안한 모델을 이용하여 VOD 시스템에 적용할 수 있는 영화 비디오 표현을 제시하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권6호
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• pp.443-450
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• 2011

모델 중심 컴포넌트 기반 개발 방법은 개발 대상 시스템을 하나의 추상컴포넌트로 보고, 재귀적인 컴포넌트의 분화(decomposition)와 정제(refinement) 과정을 통하여 물리적인 컴포넌트를 도출해내는 하향식 개발방식이다. 본 연구에서는 모델 기반 컴포넌트 개발기법을 근간으로 한 컴포넌트 정제 과정에서 정제 전 후의 추상컴포넌트들 간의 행위 일관성을 정형분석하기 위한 모델 변환기를 개발하였다. 이 모델변환기는 컴포넌트의 분화와 정제 전 과정에 걸쳐 사용되어 정제 전 후 컴포넌트 간의 상호작용 오류로 인한 잠재적인 결함을 조기에 발견하고 해결하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 추상컴포넌트의 각 구성요소들을 정형검증기 SPIN의 구성요소로 변환하기 위해 사용된 변환방법들과 변환기의 구성요소들을 소개한다. 개발된 변환기는 자동차 거울조종시스템, 무선센서네트워크를 위한 운영체제 등의 사례연구에 적용되어 그 효용성을 입증하였다.