• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.51-58
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• 2022

블록체인 기술은 블록체인 네트워크에 참여하는 사용자의 데이터가 분산 처리되어 저장되는 시스템이다. 비트코인과 이더리움을 필두로 세계적으로 관심을 받고 있으며, 블록체인의 활용성은 무궁무진한 것으로 예측되고 있다. 하지만 블록체인의 모든 데이터를 네트워크 참여자에게 공개하는 투명성으로 인해 블록체인 데이터 프라이버시 보호에 대한 필요성이 개인정보를 처리하는 각종 금융, 의료, 부동산 분야에서 떠오르고 있다. 기존 블록체인 데이터 프라이버시 보호를 위해서 스마트 컨트랙트, 동형암호화, 암호학 키 방식을 사용하는 연구들이 주를 이루었으나, 본 논문에서는 기존의 논문들과 차별화된 매트릭스 문자 재배치 기법을 사용한 데이터 프라이버시 보호를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 접근방안은 원본 데이터를 매트릭스 문자 재배치 하는 방법, 배치된 데이터를 다시 원본으로 되돌리는 방법, 크게 두 가지로 구성이 되어있다. 정성적인 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 접근방안의 안전성을 평가하였으며, 매트릭스 문자 재배치가 적용된 데이터를 원본 데이터로 되돌릴 때 걸리는 시간을 측정하여 프라이빗 블록체인 환경에서도 충분히 적용이 가능할 것이라는 것을 증명하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.112-118
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• 2023

IoT 기술은 인터넷과 사물이 연결되고, 사물 스스로가 데이터를 분석, 판단하여 실세계와 가상세계를 실시간으로 상호 연결하는 단계로 발전하고 있다. 이러한 IoT 기술은 센서, 액추에이터, 장치, 네트워크로 구성되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, IoT 디바이스와 애플리케이션 수가 증가함에 따라 데이터 트래픽도 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 IoT 디바이스와 브로커 간 성능 분석을 위해 IoT 디바이스에서 센서 데이터를 수집하고 MQTT 프로토콜을 통해 MQTT 브로커에 전달하는 시스템을 구현하였다. MQTT 기반 RTT 측정과 IoT 디바이스와 브로커 간 메시지 전송 시간을 측정하는 실험을 수행한 결과 패킷 손실은 발생하지 않았으며, 전파 지연이 RTT에 영향을 주는 것으로 실험을 통해 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권3호
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• pp.81-90
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• 2018

IoT(Internet of Things)의 급격한 발달로 인하여 2024년까지 수백억 개의 IoT 디바이스가 만들어질 것으로 예측되고 있으며, 그러한 IoT 디바이스들에 영향을 미칠 수 있는 IoT 플랫폼의 중요성이 부각되고 있다. 현재 FIWARE, oneM2M, AllJoyn 등의 많은 IoT 플랫폼이 개발되고 있지만 이런 환경에서는 각 IoT 플랫폼의 통신 프로토콜, 보안 정책 등이 상이한 이종성(Heterogeneity)으로 인해 데이터를 연동하거나 보안 인터워킹을 수행하기가 어렵다. 보안이 고려되지 않은 인터워킹은 각종 개인, 기업 정보의 유출 등 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 IoT 플랫폼 중에서도 대표적인 IoT 플랫폼인 FIWARE와 oneM2M을 대상으로 보안 인터워킹 구조를 제안하고 구현하였다. 본 논문에서는 해당 보안 인터워킹 구조에서 사용하는 FIWARE의 보안 아키텍처를 분석하고 구현하여 시사점을 도출하고, 현재 공식적인 보안 컴포넌트가 존재하지 않는 oneM2M 플랫폼에 OAuth 2.0 기반의 보안 프레임워크를 개발하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 방법을 LED(Light-Emitting Diode) 예제로 개발하여 oneM2M 플랫폼과 FIWARE 플랫폼 간의 인증 및 인가 인터워킹을 수행하였다. 구현된 LED 예제는 인가 받은 사용자에게만 제어될 수 있도록 만들어졌으며, 향후에는 LED 이외의 스마트 홈의 CCTV, 도어 락(Door Lock)과 같이 다양한 디바이스 및 다양한 IoT 플랫폼(예를 들어, Watson IoT, IoTivity, AllJoyn 등)에 적용이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-7
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• 2023

최근 스마트 단말 및 다양한 사물인터넷(Internet of Things) 장치들이 요구하는 고품질/대용량 데이터 트래픽 양이 급격히 증가함에 따라 5G/6G 기반의 차세대 셀룰러 네트워크는 단말 간 직접 통신(Device-to-device communication, D2D) 기술에 관심을 집중하고 있다. 하지만, D2D 통신은 매크로 셀의 주파수 재사용으로 전체 시스템 성능은 향상되지만, D2D 사용자 단말(D2D user equipment, DUE)로부터 전송되는 간섭량이 증가하여 매크로 사용자 단말(Macro user equipment, MUE)의 성능은 감소된다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 하향링크 셀룰러 네트워크에서 DUE의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장할 수 있는 D2D 유동적 채널관리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매크로셀 기지국이 MUE가 수신하는 간섭과 신호 대 간섭 잡음비(Signal to interference and noise ratio) 정보를 기반으로 DUE에게 부채널을 유동적으로 할당한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 D2D 유동적 채널관리 방법이 다른 채널관리 방법들과 비교해 MUE의 SINR 기준값이 증가함에 따라 MUE의 성능이 우수함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.13-21
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• 2016

본 논문은 현재 진행 중인 대한민국 남부지역에 위치한 대학 내 스마트에너지캠퍼스 마이크로그리드에서 대학 내 빌딩에 설치될 수소전기분해 이용 연료전지 시스템 운용을 위한 선행 연구로써 고분자전해질막 전기분해(PEMWE)과 고분자전해질막 연료전지(PEMFC) 장치에서 동시에 온도변화 효과를 연구하고자 한다. 전반적으로 실험실에서 50W 고분자전해질막 연료전지(PEMFC)을 사용하여 수행하였다. 모니터링 프로세스는 무선 로라 노드와 게이트웨이 네트워크를 구성하여 실행하였다. 그리고 PEMWE와 PEMFC에 대한 수학적 모델링과 운전 알고리즘을 제안하였으며 제안한 모델에서 PEMWE는 낮은 발열 기준에서 효율이 더 높음을, 반면에 PEMFC는 높은 발열기준에서 효율이 더 높음을 을 알 수 있었다. 향후 대학 구내 빌딩에 설치될 실증시스템 성능을 높이기 위해 PEMWE와 PEMFC의 온도와 압력을 모니터링, 통신 및 제어 등 연구개발을 통하여 구현할 예정이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.725-735
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• 2022

현재 국내에서 발생하는 다수의 재난은 예측 불가능하고 복잡하다는 특징을 가지고 있으며 이로 인한 재산 및 인명피해가 증가하고 있다. 이러한 재난의 초기대응과정은 규모 및 피해확산에 직접적으로 연관 되어있어 최적의 의사결정이 필수적이며 적시에 적용가능한 센서를 통해 현장에 대한 정보 취득이 이루어져야 한다. 하지만 현재 운영되고 있는 재난안전상황실은 필요한 정보보다는 관련 부처와 링크된 정보만 수집되고 있어 적절한 의사결정을 하기에는 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 다양한 재난영상정보를 신속하게 수집하여 의사결정 지원에 요구되는 정보를 추출하고 이 결과를 활용할 수 있는 일련의 프레임워크를 제안하고자 하였다. 이를 위해 웹 기반 표출시스템과 스마트폰 애플리케이션을 제안하였으며 실시간에 가깝게 데이터를 수집하고 다양한 분석결과를 공유할 수 있도록 설계하였다. 제안한 표출시스템의 의사결정 지원에 대한 활용성을 검정하기 위하여 Closed-circuit Television (CCTV), 스마트폰, 무인기를 통해 취득한 실제 재난현장의 영상을 기반으로 검토하였다. 뿐만 아니라 재난 시 재난과 관련된 데이터의 유통 및 취득에 대한 제도적인 검토와 함께 해결된다면 효과적인 재난관리가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.21-27
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• 2023

선박이 안전한 항해를 하기 위해 도움을 주는 수단으로서 해상환경에서 운용 중인 항로표지는 주기적인 관리가 필요하며 환경 특성상 정확한 상태를 육안으로 확인하기는 어려움이 존재한다. 이에 따라 항로 안전 및 운항 효율성을 향상시키는 스마트 항로표지 시스템은 일반적인 항로표지와 다르게 센서, 통신 및 정보 기술을 포함한 전문적인 기술을 활용한다. 선박 안전과 선박을 운항하는 항해자들의 안전을 지키는 것이 목적인 스마트 항로표지 시스템의 통신 환경은 해상환경에 맞게 무선 통신 네트워크를 사용하게 된다. 선박은 육상에서 해상환경에 필요한 정보들을 수집하며 운항을 하게 되는데 이 과정에서 무선 통신 보안 지침에 대한 부분도 고려해야할 필요가 존재한다. 기본적으로 데이터 교환을 용이하게 하기 위한 표준 IHO S-100과 안전한 통신을 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 SECOM을 기반으로 본 논문에서는 해상환경에서 안전한 통신을 위한 보안체계를 연구하였다. 문서에 기반한 기본적인 보안 체계를 제시하였으며 해상환경의 무선 통신 특성상 데이터 교환에 대한 취약점도 다소 존재하였으며 비인가된 사용자가 서비스에 접근할 수 있는 취약점을 고려하여 사용자 인증에 대한 부분을 추가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.333-338
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• 2012

인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다