• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.132-140
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• 2019

최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.81-90
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• 1999

본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.84-91
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• 2011

최근 IEEE 802.15.6 을 중심으로 표준화가 진행중인 WBAN (Wireless Body Area Network) 은 인체 내부 혹은 인체로부터 3 미터 이내의 주변에서 일어나는 근거리 무선통신을 목적으로 하는 네트워크이다. 근거리 무선네트워크에서 효과적인 QoS 조절기법과 오디오 및 비디오 데이터를 한정된 대역폭에서의 효율적인 관리는 사용자 뿐 아니라, 통신네트워크의 부하측면에서도 중요한 요소이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.6 고속 WBAN 표준에서, 한정된 데이터에 대해 수퍼프레임의 조정을 통해 효율적인 대역관리를 해주는 동적 할당 알고리즘과 가중치 공평 큐잉(WFQ:Weighted Fair Queueing) 알고리즘을 제안한다. 이것은 Quality of Service (QoS)를 기준으로 한 큐잉 알고리즘을 바탕으로 QoS의 질적인 요소에 대해 robust한 성능을 나타내며 공평성을 유지하고 시스템 성능을 최대화하는 효율적인 알고리즘이다. 제안한 알고리즘에 대한 성능평가 결과, 동적 할당을 적용한 경우 전송대역폭은 최대 5배가 확장되었으며, 가중치 공평큐잉을 적용한 경우 throughput은 최대 24.3%가 개선되고, delay bound 문제가 해결됨을 확인할 수 있었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권1호
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• pp.29-33
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• 2020

Advanced Metering Infrastructure (AMI)와 Internet of Things (IoT)는 동일한 구성방식과 동작원리에도 불구하고, 현장 단말인 스마트미터와 센서에서 사용하는 객체 모델링과 통신 프로토콜 차이로 인하여 이질적인 시스템으로 인식되고 있다. 그러나 향후에는 IoT 기술 확장과 시장지배력 강화에 따른 상호 간 연계 및 연동은 불가피할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 Device Language Message Specification(DLMS) 및 Lightweight Machine to Machine (LwM2M) 표준의 객체 모델링 방식과 자원관리 특징을 분석하여 상호 간 연동 모델을 제안한다. 제안하는 연동 모델은 DLMS와 LwM2M 간 1 대 1 변환 방식을 제공하며, LwM2M의 캡슐화(Encapsulation) 전송방식 대비 최대 46.5%로 패킷 크기를 감소시킬 수 있는 장점이 있다.

• 한국추진공학회지
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• 제21권3호
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• pp.91-100
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• 2017

복합화력 발전소의 가스터빈 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 대상 엔진은 군산 복합화력 발전소에서 사용하고 있는 MHI 501G 가스터빈이다. 개발된 솔루션은 다음과 같은 모듈들을 통해 최적의 정비주기 계산 결과를 제공해주며, 각 모듈에는 실시간 성능 감시, 모델기반 성능진단, 성능 경향분석, 최적 오버홀 정비주기 예측, 압축기 최적 세정주기 관리, BPT (Blade Path Temperature) 분석 기능이 포함되어 있다. 모델 기반 성능진단은 실시간으로 계측되는 성능 파라미터 데이터와 가스터빈 시뮬레이션 결과를 비교하여 그 차이를 분석하여 진단을 수행한다. 압축기 세정주기 분석은 압축기 성능과 정비비용 사이의 최적 점을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.157-167
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• 2009

최근 인터넷 상에서 빈번하게 발생하는 내부 정보와 개인 정보 유출과 같은 보안 사고들은 보안을 고려하지 않고 개발된 웹 애플리케이션의 취약점을 이용하는 방법으로 빈번하게 발생한다. 웹 애플리케이션의 공격들에 대한 탐지는 기존의 방화벽과 침입 탐지 시스템들의 공격 탐지 방법으로는 탐지가 불가능하며 서명기반의 침입 탐지 방법으로는 새로운 위협과 공격에 대한 탐지에 한계가 있다. 따라서 웹 애플리케이션 공격 탐지 방법에 대한 많은 연구들이 웹 트래픽 분석을 이동하는 비정상행위 기반 탐지 방법을 이용하고 있다. 비정상행위 탐지 방법을 사용하는 최근의 웹 방화벽에 관한 연구들은 웹 트래픽의 정확한 분석 방법, 패킷의 애플리케이션 페이로드 검사로 인한 성능 문제 개선, 그리고 다양한 네트워크 보안장비들의 도입으로 발생하는 통합관리 방법과 비용 문제 해결에 중점을 두고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 통합 위협 관리 시스템이 등장 하였으나 부족한 웹 보안 기능과 높은 도입 비용으로 최근의 애플리케이션 공격들에 대해 정확한 대응을 하지 못하고 있는 현실이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 웹 클라이언트의 요청에 포함된 파라미터 값의 길이에 대한 실시간 분석을 이용하여 공격 가능성을 탐지하는 비정상행위 탐지방법을 제안하고, 애플리케이션 데이터 검사로 발생하는 성능 저하 문제를 해결할 수 있는 다중 계층 웹 필터를 적용한 웹 애플리케이션 방화벽 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 저가의 시스템이나 레거시 시스템에 적용 가능하도록 설계하여 추가적인 보안장비 도입으로 야기되는 비용 문제를 해결할 수 있도록 하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9A호
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• pp.702-709
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• 2003

본 논문에서는 블루투스(Bluetooth) 시스템에서의 각 마스터-슬레이브 쌍(Master-Slave pair)에 대한 수율 (throughput)과 지연(delay), 즉 형평성(fairness) 측면 모두를 고려한 효율적인 QoS (Quality of Service) 기반 MAC (Medium Access Control) 스케쥴링(scheduling) 알고리즘을 제안한다. 특히 기존에 제안한 T-D PP (Throughput-Delay Priority Policy) 방식[6]의 단점을 보완하여 이에 대한 성능 개선이 이루어진 수정된 T-D PP 방식, 즉 MTDPP (Modified T-D PP) 알고리즘을 제안한다. 블루투스가 마스터 중심의 TDD (Time Division Duplex) 방식으로 동작하며 기본적으로 라운드로빈(Round Robin) 방식의 스케쥴링을 수행하므로 전송할 큐(queue)에 데이터가 없는 경우에도 POLL 및 NULL 패킷(packet)으로 인한 슬롯(slot) 낭비가 발생한다. 이러한 링크 낭비 문제를 해결하기 위해 많은 알고리즘들이 제안되어 왔고, 그 중 큐 상태 기반 우선순위(priority)방식과 저전력 모드(low power mode) 기반의 알고리즘이 비교적 좋은 성능을 보인다. 하지만 이들은 트래픽(traffic) 특성에 따라 일정하지 않은 성능을 나타내며, 추가적인 계산과정과 시그널링(signaling) 오버헤드(overhead)가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 놀은 수율과 낮은 지연을 보장하는 새로운 알고리즘을 제안하며, 시뮬레이션 결과를 통해 적절한 파라미터(parameter)의 선택이 기존의 방식에 비해 전반적인 성능의 향상을 가져옴을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.975-983
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• 1998

최근의 정보통신 환경은 다양한 시스템 및 응용서비스를 지원하는 개방형 분산처리 환경으로 변모하고 있으며, 또한 상속 및 캡슐화, 재사용 등의 다양한 장점을 제공하는 객체지향 기법을 이용한 응용의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 이용의 증대는 외부의 보안 위협에 최약한 네트워크 환경에 안전한 정보 교환을 위한 대책을 필요로 한다. 본 논문에서는 분산 객체환경에서 응용의 안전성을 위하여 CORBA의 보안서비스 규격에 기반하여 인증, 보안설정, 접근제어, 보안정보관리의 기능을 갖는 투명한 보안 기반구조를 설계 및 구현하였다. 보안 기반구조는 사용자 인증정보, 데이터 암호화 및 무결성을 위한 키 분배 등을 지원하기 위한 외부 보안서비스로서 SESAME V4를 이용하였다. 또한 응용의 요청에 대한 투명한 보안 서비스를 지원하기 위하여 객체요청중개자(Object Request Broker: ORB)와 인터페이스를 지원하는 필터(filter)와 트랜스포머(transformer)의 기능을 이용하였다. 필터는 메시지의 전송 및 수신 전후에 파라미터 및 메소드를 삽입 또는 제거 할 수 있으며, 트랜스포머는 메시지의 전송전 및 수신후에 암호화 및 복호화를 위해 바이트 스트림에 직접 접근할 수 이것은 CORBA에서 정의한 안전한 객체요청중개자(secure ORB)의 접근제어 및 안전한 호출 인터셉터를 필터와 트랜스포머를 이용하여 구현한 것이다.