• Spatial Information Research
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• 제11권3호
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• pp.261-274
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• 2003

기존의 웹 지리정보시스템에서는 타일링 개념을 도입하여 타일 단위로 전송하는 타일 기반의 데이터 구조를 가진다. 이는 지도의 초기 로딩 시간을 줄이는 효과는 있으나, 웹 지리정보시스템에서 사용자의 질의에 대한 전체 응답시간을 줄이지는 못하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘이다. 프리페칭 알고리즘은 확률기반모델로 표현된 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 앞으로 사용될 타일을 정확하게 예측하여 클라이언트에 미리 데이터를 전송하는 방법이고, 캐쉬대체 알고리즘은 클라이언트의 제한된 캐쉬공간에 서버로부터 가져온 타일을 캐쉬하기 위해서 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 제거해야할 타일을 선정하는 정책이다. 웹 지리정보시스템은 확대 질의나 축소 질의 처리 시에 빠른 응답시간으로 서비스하기 위해 레벨링 기법이 사용된 다단계 추상화 데이터로 구성되어 있다. 그러나, 기존에 제안된 프리페칭 알고리즘은 다수 개의 레벨에서도 프리페칭이 적용되어야 하는 점은 고려하지 않고, 2차원적 공간에서만 프리페칭을 수행하였다. 본 논문에서는 다단계 추상화 데이터로 구성된 웹 지리정보시스템에서 확대 질의와 축소 질의 시, 다른 레벨로의 이동을 고려하여 프리페칭이 적용되는 알고리즘을 제안하였다. 프리페칭 공간을 다단계로 확장시킨 알고리즘의 성능을 평가한 결과, 사용자의 응답시간이 1.8％∼21.6％ 빨라지는 성능 향상이 있었다. 따라서, 웹 지리정보시스템에 제안된 프리페칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체 알고리즘을 적용함으로써 사용자들에게 보다 빠른 응답시간으로 서비스할 수 있다. 관능검사에서 전반적인 기호도는 점성, 향미, 입안에서의 질감 등이 기여도가 높고 색상의 영향은 적었다.프, 샐러드의 비율이 높은 반면, 남자는 육류, 어패류의 비율이 높았으며, 음식 선택시 기준은 '내가 좋아하는 음식'이 70.7%로 가장 높게 나타나 부페식당 이용자들이 바람직한 식사순서 및 음식선택에 대한 인식이 낮음을 알 수 있었다. 부페식당에서 가장 좋아하는 음식의 국적은 54.4%가 한국음식으로 나타났다. 부페식사에서 '약간' 또는 ‘대단히 과식했다'고 응답한 경우가 64.0%로 많은 대상자들이 과식하는 것으로 나타났는데 이로 인한 건강 및 영양문제에 대한 교육이 필요하고 운영면에서는 이러한 일종의 음식의 낭비를 줄일 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다고 사료되었다. 5) 향후 부페식당의 발전방향에 대한 의견 부페식당의 발전방향에 대해 '가지수를 줄여서라도 가격을 짜게 하자'는 의견이 82.9%로 대부분 조사 대상자들이 현재 부페가격에 대해 부정적인 반응을 보였다. '한국음식을 더 많이 해서 전통음식과 친밀한 장소로 발전시키자', '계절식품을 이용하고 비슷한 종류의 음식은 빼서 가격을 낮추자', '연령에 따라서, 또, 성인에서는 성별에 따라 가격 차이를 두자'는 의견 등이 있었다.이용한 배반포의 체외생산에 있어서 배양액내 항산화제의 첨가는 체외성숙단계에서만 효과적이었다. 이것은 아마도 항산화제가 체외성숙 시 난포란 내에서 일어나는 여러 가지 생화학 반응의 처리시간과 관련하여 활성화시킴으로써 난포란의 생존력을 높인 것이라고 사료되기 때문에 앞으로는 돼지 난포란의 효율적인 체외성숙에 대해서 배양액내 첨가물질은

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.596-606
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• 2015

최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급 및 확대 정책으로 스마트그리드의 핵심인 ESS에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있는 반면, 우리나라의 경우, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않다. 또한, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 한국의 전기요금 체계를 기반으로 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 분석기법을 비교하여 최적의 경제성 분석방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.159-168
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• 2009

본 논문에서는 데스크탑과 같이 OpenGL 기능이 전용 하드웨어로 제공되는 환경을 대상으로, OpenGL ES 1.1 표준을 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다. OpenGL ES는 기존의 OpenGL 표준을 바탕으로 하였지만, 고정소수점 연산, 이를 수용하는 버퍼 기능, 완전히 새로운 텍스처 처리 등의 도입으로, 임베디드 시스템에 특화된 3차원 그래픽스 라이브러리로 새롭게 제정되어, 구글 안드로이드, 애플 아이폰, 플레이스테이션3 등에서 공식 3차원 그래픽스 API로 채택되었다. 본 논문에서는 OpenGL ES의 특징적 자료형인 고정소수점 표현에 대한 산술 연산들을 개선하였고, 특히 고정소수점 자료형들을 부동소수점 형태로 변환하여 하위의 OpenGL API로 넘기는 과정에서 표준을 준수하면서도 효율적인 처리가 가능하도록 하였다. 새로 도입된 고정소수점 자료형을 허용하는 버퍼 기능에 대해서는 변환된 자료들을 별도의 메모리 공간에서 관리하는 방식으로 속도 향상에 중점을 두었으며, 요구 사항이 완전히 달라진 텍스처 처리 부분은 전체 기능을 별도의 소프트웨어로 완전히 새롭게 구현하였다. 최종 구현 결과인 OpenGL ES 라이브러리는 OpenGL ES 1.1 표준에 규정된 총 200여 함수를 제공하며, 표준인증 테스트를 완전히 통과하여 1.1 표준을 완벽히 만족시켰음을 보였다. 수행 속도 면에서는 OpenGL ES에 특화된 응용 프로그램들에 대한 처리 속도 측정에서 기존의 구현 사례들에 비해 최대 33.147배의 속도 향상을 가져왔으며, 동일한 범주의 구현 사례들 중에서 가장 빠른 구현 결과이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.67-75
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• 2022

장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.327-351
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• 2023

본 논문은 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는 주요 요인을 도출하고 중요도의우선순위를 두는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 기존 유관 연구들을 검토하여 성공요인을 선정하고, 전문가 인터뷰를 통해 17개 요인을 최종 도출하였다. 이어 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 개발하였다. 이후, AI 활용 기업 소속 전문가와 AI 자문 및 기술, 플랫폼, 어플리케이션을 지원하는 공급기업 소속 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하고, AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 환경적 요인보다 조직적 요인과 기술적 요인이 모두 중요한데, 이 중 조직적 요인이 조금 더 중요한 것으로 나타났다. 조직적 요인 중에서는 전략/명확한 비즈니스 니즈와 AI 구현/활용 역량, 그리고 부서 간 협업/커뮤니케이션이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 충분한 데이터 양과 데이터 품질이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 IT 인프라/호환성이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 고객의 준비와 지지가 중요한 요인으로 나타났다. 각 17개 개별요인의 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 이어 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076), 고객준비/지지(0.0763) 순으로 중요한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있다. 또한 AI 프로젝트의 성공 모델을 연구하고자 하는 연구자들에게도 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권6호
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• pp.731-738
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• 2004

디지털 콘텐츠의 이용 증가와 함께 디지털 콘텐츠의 저작권 보호 및 유통이 점점 부각되고 있으며 이를 위한 디지털 저작권 관리(DRM, digital rights management) 기술은 다양한 종류의 디지털 콘텐츠 뿐만 아니라 저작권 권리를 보호하기 위해 적용 가능하다. 뿐만 아니라, 디지털 방송 기술 도입과 개인용 비디오 녹화기와 같은 저장 장치의 등장으로 저장되는 디지털 방송 콘텐츠에 대한 보호 기술도 요구되어 지고 있다. 현재 방송 콘텐cm에 대한 보호 방법은 특정 채널에 대한 시청자의 접근을 제어하는 제한 수신 시스템(CAS, conditional access system)으로, 이것은 디지털 방송 콘텐츠의 자유로운 콘텐츠 2차배포를 제한시킨다. 본 논문에서는 불특정 다수를 대상으로 방송되는 방송 콘텐츠에 대한 저장과 사용을 제어하고 자유로운 2차배포(superdistribution)를 허용하기 위해 암호화와 라이센스를 이용하는 DRM의 개념을 적용하고 각 부분들의 기능 검증을 위한 구현 결과를 보인다. 본 논문의 구현 시스템은 시청자의 STB(Set-top box)에 방송콘텐츠의 녹화를 허용하고, 사용자에 의한 2차배포가 가능하다는 장점이 있다. 따라서, 콘텐츠 제공자와 소비자 모두에게 신뢰성 있는 콘텐츠 보호 및 유통환경을 제공가능하다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.108-121
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• 2004

본 논문에서는 대용량 스토리지를 공유하는 스토리지 클러스터 시스템에서 스냅샷 생성 이후 발생하는 쓰기 연산의 성능 저하를 해결하는 매핑 테이블 기반의 스냅샷 기법을 제안한다. 대용량 공유 스토리지 클러스터 시스템의 스냅샷 기법은 몇 가지 심각한 성능상의 문제점을 갖는다. 첫째 스냅샷 생성 시 스냅샷 매핑 테이블을 복사하는 기간동안 대상 저장 장치에 대해 모든 호스트의 접근 및 서비스가 중지된다. 둘째 스냅샷 시점의 데이타의 유지를 위해 수행되는 Copy-on-Write(COW) 이후에 발생하는 데이타 블록의 변경은 COW의 수행 여부의 판단을 위해 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 디스크 I/O의 요구로 쓰기 연산의 성능이 저하된다. 셋째 스냅샷 삭제 수행 시에도 COW가 수행되었는지 판단하기 위한 매핑 블럭에 대한 추가적인 디스크 I/O가 요구되어 동시 수행되는 I/O 연산의 성능 저하를 가져온다. 제안한 스냅샷 기법에서는 최초 할당 비트(FAB: First Allocation Bit)와 스냅샷 상태 비트(SSB: Snapshot Stautus Bit)를 매핑 엔트리에 도입하여 기존 스냅샷 기법이 갖는 문제점들을 해결하였다. 스냅 샷 생성시 대상 저장 장치에 대한 I/O의 중단 없이 데이타의 일관성을 보장한다. 또한 쓰기 연산 수행 시 COW의 수행 여부 판단을 원본 매핑 엔트리의 FAB와 SSB를 이용하여 스냅샷 매핑 블록에 대한 추가적인 I/O를 없앤다. 동일한 방법으로 삭제 시의 COW 수행 여부 판단을 처리하여 성능을 향상시킨다. 원본 매핑 엔트리의 SSB를 통해 할당을 해제하는 방식으로 성능을 향상시키는 스냅샷 수행 기법에 대해 설계하고 구현한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.251-275
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• 2011

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.