• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.81-83
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• 2021

현재 국내 많은 도서관과 여러 대여점 시설이 코로나로 인하여 운영에 제한이 있거나 중지되었다. 이에 기존 시설 이용자는 도서 대여에 불편함을 겪고 있으며, 민간 도서 대여점과 도서 대여업 산업 전반의 매출이 감소한 것을 확인하였다. 본 논문에서는 시설 사용자의 불편함과 민간 업체의 매출을 개선하기 위해 대여 서적 배달 서비스인 O2O(Offline to online) 플랫폼을 클라우드 서버에 구축하고자 한다. 플랫폼은 하이브리드 애플리케이션으로 구현하여 스마트 폰에 익숙한 신세대와 컴퓨터의 친숙한 기성세대 모두 쉽게 이용할 수 있게 구현하였으며, 이를 통해 대여점 이용자는 편리하고 안전하게 집에서 대여하고 대여점은 이용자 증가와 더불어 또 다른 홍보 수단으로 이용하여 대여점의 매출 개선을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.01a
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• pp.255-256
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• 2020

생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.122-124
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• 2021

최근 4차 산업혁명의 기술이 발전하며 인공지능과 클라우드 컴퓨팅의 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 클라우드 컴퓨팅에 컨테이너 기술을 접목한 새로운 컴퓨팅 환경이 주목받고 있다. 그러나 현재 사용되고 있는 컨테이너 기반의 가상화 기술은 컨테이너 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지를 통해 배포하는 방식을 사용하고 다수의 컨테이너가 하나의 커널을 공유하기 때문에 취약한 패키지를 사용하는 컨테이너 이미지가 다수의 사용자와 공유 되어 시스템 보안이 매우 취약하다 이에 본 논문에서는 자연어처리 기법을 활용한 취약점 분석 시스템을 통해 컨테이너를 실행에 필요한 파일과 설정 값을 포함하고 있는 컨테이너 이미지에서 취약점을 분석하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.67-69
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• 2022

현재 유제품 시장의 규모는 꾸준히 증가 하고 있다. 그리고 4차 산업혁명 시대 도래에 따라 유제품 관련 업계는 신기술 개발 및 고도화에 많은 관심을 갖고 있다. 그렇기 때문에 현재 사용중인 온프레미스 방식의 유통 시스템에도 클라우드 도입을 위한 논의가 진행중이다. 하지만 레거시 시스템은 이미 약 20년 넘는 기간동안 사용되고 있기 때문에, 고도화 작업은 보다 정확하게 계획되어야 한다. 온 프레미스 방식의 클라우드 도입은 단순히 기술적인 부분만 문제 되는 것이 아니다. 유제품 유통 체계의 생태계를 파악하고 이때 발생될 수 있는 문제를 파악해야 된다. 이후 파악할 수 있는 문제점에 대한 현실적인 대안을 고려하여 보다 효율적인 결론을 도출해야 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.257-259
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• 2022

디지털트윈 기술은 실제의 공간과 사물을 디지털상에 복제함으로써 사용자의 최적 운영을 위한 시뮬레이션과 최적화, 모니터링을 제공한다. 4차 산업혁명이 진행됨에 따라 해상물류 분야에서도 자율주행 선박과 관련한 사물인터넷, 빅데이터, 혼합현실(MR) 등 여러 첨단기술의 적용이 검토되고 있다. 또한 자율운항선박이 도입됨에 따라 선원의 업무가 자동화되며 육상 지원의 비중이 늘어나며, 완전 자율운항선박의 경우 선박의 모든 제어가 육상에서 이루어지게 된다. 따라서 육상지원자가 선박을 모니터링하고 최적 운영하기 위해 선박의 디지털트윈 모델의 개발이 필요하다. 따라서 선박에 적용가능한 디지털트윈 아키텍처를 구성하고 이를 기반으로 클라우드 기반의 혼합현실 프로토타입 애플리케이션을 개발했다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 디지털 트윈 아키텍처를 활용하여 선박의 디지털 트윈 시스템을 구현할 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.101-104
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• 2024

최근 클라우드가 전 산업에 도입되면서 클라우드 네이티브 환경에 관한 관심이 증가하고 있다. 클라우드 서비스 개발자는 도커 (Docker) 이미지를 활용하여 개발 환경을 구축하고 배포한다. 그러나 종래의 이미지 스캐닝 도구들은 해시값 기반의 시그니처 탐지 방법론을 사용하기 때문에 제로데이 취약점을 탐지하지 못하거나, 이미 저장된 CVE DB에 있는 취약점만 탐지할 수 있었다. 본 논문은 도커 이미지의 계층성을 활용하여 다형성 도커 이미지 공격을 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 실험결과에 따르면 제안한 방법은 종래 방법 대비 다형성 도커 이미지 공격 탐지율을 28.6% 개선할 수 있었다.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.21 no.4
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• pp.347-357
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• 2019

The usefulness of processing and analysis systems of GIS-based agricultural climate data is affected by the reliability and availability of computing infrastructures such as cloud, on-premises, and hybrid. Cloud technology has grown in popularity. However, various reference cases accumulated over the years of operational experiences point out important features that make on-premises technology compatible with cloud technology. Both cloud and on-premises technologies have their advantages and disadvantages in terms of operational time and cost, reliability, and security depending on cases of applications. In this study, we have described characteristics of four general computing platforms including cloud, on-premises with hardware-level virtualization, on-premises with operating system-level virtualization and hybrid environments, and compared them in terms of advantages and disadvantages when a huge amount of GIS-based agricultural climate data were stored and processed to provide public services of agro-meteorological and climate information at high spatial and temporal resolutions. It was found that migrating high-resolution agricultural climate data to public cloud would not be reasonable due to high cost for storing a large amount data that may be of no use in the future. Therefore, we recommended hybrid systems that the on-premises and the cloud environments are combined for data storage and backup systems that incur a major cost, and data analysis, processing and presentation that need operational flexibility, respectively.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.8
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• pp.1102-1108
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• 2020

Mobile edge computing is a technology that can prepare for a new era of cloud computing and compensate for shortcomings by processing data near the edge of the network where data is generated rather than centralized data processing. It is possible to realize a low-latency/high-speed computing service by locating computing power to the edge and analyzing data, rather than in a data center far from computing and processing data. In this article, we develop a virtual mobile edge computing testbed environment where the cloud and edge nodes divide computing tasks from mobile terminals using the EdgeCloudSim simulator. Performance of offloading techniques for distribution of computing tasks from mobile terminals between the central cloud and mobile edge computing nodes is evaluated and analyzed under the virtual mobile edge computing environment. By providing a virtual mobile edge computing environment and offloading capabilities, we intend to provide prior knowledge to industry engineers for building mobile edge computing nodes that collaborate with the cloud.

• The Journal of Bigdata
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• v.4 no.1
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• pp.119-127
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• 2019

This study explains how to solve engineering problems easily and efficiently by using cloud based big data platform. To do this, we propose a cloud based big data analysis platform. The application helps users easily create models for data analysis using cloud based big data analysis platform. Analytical models modeled using components are analyzed through an analysis engine. Our platform include pre-processing, analysis, and visualization algorithms required for data analysis. Finally, we show an application of effluent concentration in a sewage treatment process.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.123-125
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• 2014

기존의 건설현장은 오프라인에 의한 의사 전달 또는 유.무선 전화 등을 통한 일괄적인 보고를 통해 즉각적인 상황 파악 및 의사결정이 불가능한 제약조건을 갖는다. 이로 인해서 공사기간의 연장, 공사비용 증가, 투입 인력 증대 등으로 인한 부작용이 발생하고 있다. 그러므로 건설 산업 현장에서 발생하는 다양한 예외 상황들에 대해 즉각적인 처리를 하지 못하는 현실적인 문제들을 클라우드 컴퓨팅 환경과 서비스를 이용하여 건설 현장에서 발생 가능한 예외상황에 대한 빠른 보고가 가능하도록 하고, 이를 바탕으로 의사 결정권자가 정확한 상황 판단을 통해 빠르고 경제적인 의사결정을 지원할 수 있는 처리 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안시스템은 클라우드 서비스를 이용해 건설현장에서 빠른 의사결정이 가능하도록 함으로써 건설 현장의 정확한 상황 파악 및 효과적인 의사전달이 가능하며, 공사비 절감 및 공사 중에 발생할 수 있는 사소한 견해 차이로 인한 공사기간 낭비도 막을 수 있다.