• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.295-304
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• 2006

자바 언어는 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 본 논문에서는 임베디드용 자바 가상 머신에서 구현된 메모리 관리기 및 가비지 컬렉터에 대해서 제안한다. 메모리 관리기는 힘을 다양한 크기의 셀로 분할한 후 통일한 셀의 집단인 블록 단위로 관리하여 빠른 메모리 할당과 해제가 가능하다. 가비지 컬렉션 방법으로는 3-색상 기반 표기-쓸어담기 가비지 컬렉터를 기반 알고리즘으로 채택하였으며 멀티쓰레드를 지원하기 위해 새로운 4-색상 기반 표기-쓸어 담기 가비지 컬렉터를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리 단편화가 발생하지만 객체 생성수가 많아짐에 따라 단편화율이 거의 일정함을 실험을 통해 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.245-252
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• 2008

본 연구에서는 개미 군락 시스템을 이용하여 디지털 영상의 영역을 분류하는 방법을 제안하였다. 개미 군락 시스템(Ant Colony System, ACS)은 조합 최적화 문제뿐 아니라 최근에는 영상처리 분야의 패턴 인식, 영상 추출, 에지 검색 등에 응용되고 있다. 디지털 영상처리에서 영역 분류는 영상 정보를 처리하는 분석 및 인식 분야에서 가장 중요한 단계중의 하나로 알려져 있으며, 잘 분류된 영역은 디지털 영상 부호화나 영상 분석 혹은 영상 인식과 같은 응용분야에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있도록 해준다. 기존의 영상 처리에서의 영역 분류는 고정된 변수에 의하여 처리되어서 후처리 작업들이 필요하였으며 그 결과 또한 영상의 특성에 따라 변하였다. 그러나 본 연구에서는 개미의 무작위성을 이용함으로써 영상에 어느 정도의 변화가 발생하더라도 여전히 안정적인 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 안정성과 유연성은 영상을 촬영하는 동안 발생할 수 있는 여러 종류의 잡음에 대하여 안정적인 상태를 유지할 수 있을 것이며 동영상내에서 급한 움직임에 의한 흐려짐에 대한 보상도 이루어 질 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.83-90
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• 2012

본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1954-1960
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• 2008

근래의 Robot은 모든 산업체에서 사용되고 있다. 이 전의 로봇은 단순 작업용으로 쓰여 왔으나, 근래에 로봇은 사람과 같은 동작 및 행동을 할 수 있는 형태로 발전되고 있다. Robot의 동작은 입력된 명령을 반복 수행하거나 혹은 매 순간마다 센서의 출력 값에 따라 다른 동작을 수행한다. 본 논문에서는 자율적으로 목적물을 뒤따르는 자율이동로봇에 대해 연구하였다. 이 로봇은 무거운 짐을 인간 대신에 운반하는 목적으로 사용될 수 있다. 로봇의 구성은 목적물의 위치 인식 센서, 동작을 제어하는 프로세스 그리고 모터를 구동하는 구동부이다. 또한 로봇이 통신망과 연동하여 원격제어 또는 동작 상태를 모니터링을 하도록 하였다. 구동 오차를 줄이기 위한 방법으로 외부 환경에 대한 동작 알고리즘 개발하였다. 실험으로 자율로봇을 제작하였고, 초음파 센서의 지향성과 지향성에 대한 오차 그리고 구동시의 유연성을 보였다. 또한 로봇과 감지 시스템과의 통신 결과를 그림으로 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.643-650
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• 2008

기존의 시스템들이 보안적인 요소를 포함하려 한다면 많은 비용 문제와 함께 복잡한 설치 과정을 거쳐야 했으며 폐쇄적인 구조로 많이 구성되어 사용자 측면에서는 많은 불편을 감수해야만 보안이 확립되는 단점을 갖는 구조를 취하고 있었다. 본 논문에서는 이런 단점들을 공개 보안 도구 사용과 보안 서버를 프락시 서버, 인증 서버 등을 모두 포함하는 베이스천 호스트(bastion host) 형태의 방화벽 시스템으로 구성함으로써 집중적인 구성이 가능하여 비용 및 관리 면에서도 편리함과 독립적인 보안을 동시에 제공된다. 또한, 각각의 보안 대상 호스트에도 별도의 보안 소프트웨어를 설치하여 다양한 보안 레벨을 적용할 수 있도록 구성하였다. 더욱이 암호화 정책에 따라 암호화 알고리즘을 적용하여 보안의 수준을 한 차원 높였으며 자주 사용하는 서비스에 대해서는 프락시 서버를 제공하여 사용자들에게는 투명성을 제공했다. 본 논문에서는 시스템 보안과 네트워크 보안의 유기적인 연동을 통해 개방적이면서도 유연하고 독립적인 보안을 확립할 수 있는 형태의 보안 시스템을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.45-51
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• 2018

데이터의 활용도와 중요성이 점차 높아짐에 따라 데이터와 관련된 사고와 피해는 점점 증가 하고 있으며, 특히 내부자에 의한 사고는 그 위험성이 더 높다. 이런 내부자의 공격은 전통적인 보안 시스템으로 방어하기 힘들어, 규칙 기반의 이상 행동 탐지 방법이 널리 활용되어오고 있다. 하지만, 새로운 공격 방식 및 새로운 환경과 같이 변화에 유연하게 적응하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로서 통계적 마르코프 모델 기반의 적응형 이상 이동 탐지 프레임워크를 제안하고자 한다. 이 프레임워크는 사람의 이동에 초점을 맞추어 내부자에 의한 위험을 사전에 탐지한다. 이동에 직접적으로 영향을 주는 환경 요소와 지속적인 통계 학습을 통해 변화하는 환경에 적응함으로써 오탐지와 미탐지를 최소화하도록 설계되었다. 프레임워크를 활용한 실험에서는 0.92의 높은 F2-점수를 얻을 수 있었으며, 나아가 정상으로 보여지지만, 의심해볼 이동까지 발견할 수 있었다. 통계 학습과 환경 요소를 바탕으로 행동과 관련된 데이터와 모델링 알고리즘을 다양화 시켜 적용한다면 보다 더 범위 넓은 비정상 행위에 대해 탐지할 수 있는 확장성을 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.187-194
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• 2019

시장의 급속한 변화와 개별 수요자 요구의 다양화로 인하여 전통적인 예측 방식은 기업의 요구사항을 충족시키기 어렵다. 다변화하는 생산 환경에서의 올바른 수요예측은 원활한 수율관리를 위한 중요한 요소이다. 현재 산업에서 보편적으로 사용되는 기존의 많은 예측 모델은 조금씩 기능에 제한이 있다. 제안된 모델은 각 모델이 개별적으로 더 잘 수행하는 부분을 고려하여 이러한 한계를 극복하도록 설계 되었다. 본 논문에서는 동적 프로세스 분석에 적합한 Grey Relational 분석을 통한 변수 추출을 하고, ARIMA 예측값을 통하여 산출되는 과거 수요 데이터의 특징을 포함하는 통계적으로 예측된 데이터를 생성한다. 이후, LSTM 모델과 결합하여 신경망모델이 가지는 특성인 유연성, 장기적인 의존성 문제를 피하도록 구성되어진 구조를 통하여 수요예측에 영향을 주는 많은 요인들을 특징을 반영하여 수요예측을 산출할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.97-105
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• 2019

전술 에드혹 환경은 개별 지상 노드 간 분산적인 형태의 자율망으로 구성되므로 네트워크의 생존 가능성 및 유연성 측면에서 효과적이나 기동 간 통신 시 제한된 출력, 지형특성, 이동성 등의 제약으로 인하여 잦은 링크 단절 및 음영지역이 발생할 수 있다. 반면 위성 통신망은 지상 기동 망에 비해 지형특성과 이동성을 극복한 광역 무선 링크를 제공할 수 있는 장점이 있으나 상대적으로 한정된 대역폭 및 고지연 특성의 망이다. 미래 전장 환경에서 기존의 단독망 형태의 제약사항을 극복하고 지휘 통제 통신의 신뢰성 및 효율성을 높이기 위해서는 이종망 게이트웨이(Heterogeneous network gateway, HNG)를 중심으로 위성 통신망을 포함한 다계층 통합 네트워크 구조가 요구된다. 본 논문에서는 전술 에드혹 환경에서 위성-전술 에드혹 망을 통합적으로 고려하고 유통되는 임무 트래픽의 플로우 특성에 기반하여 신뢰성 있는 데이터 전달이 가능한 이종망 게이트웨이 구조 및 세부 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션은 네트워크 수준의 시뮬레이터인 Riverbed Modeler를 활용하여 제시하는 구조의 유효성을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.35-49
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• 2018

대한민국에서 치킨집은 전 세계 맥도날드 매장 수보다 많을 정도로 자영업의 큰 비중을 차지하는 창업 업종이다. 치킨집은 꾸준히 생겨나고 있지만, 소상공인의 창업 후 폐업률은 3년 62%, 5년 71%에 육박하는 것으로 나타났다. 특히, 숙박 및 음식점의 경우 70%가 3년을, 82%가 5년을 버티지 못하는 것으로 집계되었다. 이에 본 연구는 '서울 치킨집 폐업 예측 모형'을 개발하여, 예비창업자가 개업 후보지를 선정하는 의사결정 과정에 도움을 주고자 하였다. 먼저 행정자치부 지방행정 인허가 데이터의 업소별 개 폐업 신고 일자를 중심으로 다양한 변수를 수집하였다. 이후 다양한 분류 알고리즘을 적용하고, 예측 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과, 인공신경망(Neural Networks)이 가장 높은 정확도를 보였지만 특이도와 민감도가 불균형적이었다. 이에 비해 유연판별분석(FDA)은 인공신경망보다 정확도는 낮지만, 상대적으로 균형적인 예측 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.605-610
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• 2020

소프트웨어 정의 네트워크가 확장성, 유연성, 네트워크상 프로그래밍이 가능한 특징으로 네트워크 관리에서 표준으로 자리잡아 가고 있지만 많은 장점에도 불구하고 하나의 컨트롤러에 대한 사이버 공격이 전체 네트워크를 영향을 주는 문제점을 가지고 있다. 특히, 컨트롤러에 대한 DDoS 공격이 대표적인 사례로서 다양한 공격 탐지 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 최초로 84개 DDoS 공격 Feature 데이터셋을 Kaggle에서 획득한 후 Permutation Feature Importance 알고리즘을 이용하여 상위 20의 중요도를 갖는 Feature를 선택하여 딥 러닝 기반의 CNN 모델에서 학습과 검증을 수행하였다. 이를 통해, 최적의 공격 탐지율을 갖는 상위 13개의 DDoS Feature 선택이 DDoS 공격 탐지율 96%을 유지하면서 적정한 공격 탐지 시간, 정확성 등에서 매우 우수한 결과를 제시하였다.