• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.47-52
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• 2017

본 연구는 한국전력 eIoT(: energy Internet of Thing) 플랫폼을 활용한 BIT(: Bus Information Terminal) 기능이고, 망구성은 터미널 디스플레이 디바이스, 게이트웨이, 플랫폼, 그리고 서비스서버로 구성 한다. 핵심기능들은 게이트웨이와 디바이스간 LoRa(: Long Range) 기술을 활용하여 프로토콜 데이터 전달하는 부분, 지능화된 애플리케이션 처리 부분 그리고 택시 예약 시스템에 연동되는 SIP(Session Initiation Protocol)데이터처리 부분이다. 그리고 BIT에서 서비스될 수 있는 리소스트리가 제시되며, 이것은 애플리케이션 서버와 디바이스에서 공통적으로 사용된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.73-79
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• 2013

최근 스마트 TV는 빠른 속도로 확산되고 있으나 스마트 폰이나 스마트 패드에 비하여 입력장치의 사용이 매우 불편하며 많은 양의 콘텐츠 중 자신에게 적합한 콘텐츠를 빠르게 찾기 어렵다는 한계로 인하여 스마트 기기 중 그 기능의 사용빈도가 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고 스마트 TV 상에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 보다 쉽게 찾을 수 있는 개인화된 지능형 추천 시스템을 제안하고 구축하고자 한다. 사용자 선호정보를 이용한 프로파일 분석, TV 시청에 대한 패턴 분석, 애플리케이션에 대한 사용통계 분석 등 사용자에 대한 여러 가지 정보를 다차원적으로 고려하여 사용자에게 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있는 개인화된 지능형 시스템을 설계 및 구축하였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.79-89
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• 2022

최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4193-4199
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• 2012

본 연구에서는 안드로이드 기반 스마트폰을 장착하여 지능형 로봇의 성능 구현이 가능하도록 스마트폰 애플리케이션과 로봇 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 터치스크린, 사운드 입출력, 네트워크 그리고 각종 센서 기능을 갖고 있는 스마트폰을 전원부와 모터 등의 단순 기능을 갖는 로봇플랫폼에 접목시켜 원격제어, 홈오토메이션, 게임기, R-러닝 등의 기능을 수행할 수 있도록 구현하였다. 연구에 사용된 스마트폰은 블루투스 통신을 이용하여 로봇과 데이터를 송수신하며 원격지의 컴퓨터와는 WI-FI를 통해 인터넷으로 통신을 수행하도록 설계 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.388-393
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• 2008

유비쿼터스 지능 공간 환경에서 중요한 이슈는 사용자에게 현재 상황에 최적의 서비스를 제공하는 것이며, 이를 위해서 상황 인식(Context Aware) 기법에 대한 연구가 널리 진행되고 있다. 유비쿼터스 지능 공간은 분산 배치된 수많은 애플리케이션 및 장치와 같은 스마트 객체들이 존재하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공하는 환경이다. 유비쿼터스 지능 공간에서는 각 스마트 객체가 수집하는 데이터는 무수히 많다. 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해선 데이터들을 빠르게 처리하여 서비스를 제공하여야 한다. 현재 연구된 스케줄링 방법은 데이터 처리에만 중점을 두었기 때문에 스스로 상황을 인지하여 예측하여야 하는 유비쿼터스 지능 공간을 위한 미들웨어에는 적합하지 않다. 본 논문은 수집한 데이터를 바탕으로 상황을 인식하고 태스크의 우선순위를 재조정하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 상황 인지형 실시간 스케줄링 기법인 U-RM, U-EDF와 기존의 RM, EDF 알고리즘을 비교하여 성능평가를 한 결과 U-RM은 기존의 RM보다 최대 20.7%의 성능 향상을 보였으며, U-EDF의 경우 기존의 EDF 보다 최대 26.8%의 성능 향상을 보였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.233-241
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• 2004

본 논문에서는 분산된 관리대상의 시스템자원과 사용자정보, 사용패턴을 Context로 수집하여, 구성(Configuration)을 수행하는 적응형 자가관리시스템을 제안한다. 본 시스템은 기존에 수동으로 이루어지던 Configuration 작업들 (Install, Reconfiguration, Update)을 자율적으로 수행하여, 사용자의 시스템관리에 대한 부담을 줄여주게 되며, 많은 비용과 오류를 감소시켜준다. 본 시스템은 수집된 Context 정보를 기반으로 사용자의 환경에 맞는 구성요소를 선택하여 설치하게 되며, 사용자의 기존 애플리케이션의 환경설정과 사용패턴을 기반으로, 보다 개인화된 설정을 해준다. 설정 이후에는 사용자의 행동을 암시적 피드백으로 받아, 이를 학습하고 유사한 상황이 다시 발생할 경우, 이를 다음 행동에 반영한다. 그리고 기존에 중앙서버로부터 일률적으로 관련파일을 전송하고 관리하는 중앙집중배포방식의 여러 문제점에 대응하기 위해 Peer-to-Peer 방식으로 파일을 카피하고, 이를 통해 중앙서버의 과부하를 줄이는 동시에 빠른 파일의 배포가 가능하도록 하였다. 본 시스템의 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 기존 수동 Configuration작업, MS-IBM과 같은 관련시스템과의 비교를 수행하였으며, 기능적 측면과 작업에 소요되는 시간에 대한 비교결과를 통해 본 시스템의 유효성을 증명하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.329-334
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• 2013

위치기반서비스는 이라는 것은 GPS(Global Positioning System)를 통해 자신의 위치정보를 이용한다. 이 애플리케이션은 위치기반특성을 이용하여 스마트폰을 등록된 장소에서는 초록 부분에서도 진동모드로 변환시킨다. 스마트폰 사용자가 진동모드가 필요한 장소를 저장하게 되면, 저장된 장소의 위치와 현재의 스마트폰의 GPS 위치를 비교해서 일치되면 자동으로 매너모드로 전환된다. 그리고 지정된 위치에서 일정영역을 벗어나게 되면 진동이 풀리게 되도록 하였다. 따라서 본 논문은 지능형 스마트폰을 지향하기 위해 제안하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권6호
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• pp.139-153
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• 2011

1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.180-191
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• 2005

무선 통신 기술의 급속한 발전으로 세계적으로 무선 인터넷 서비스가 점차 확대되고 있고 그중 모바일 전자상거래가 큰 비중을 차지하고 있다. 현재의 모바일 전자 상거래 서비스는 제한적인 컨텐츠와 고가의 과금 시스템, 무선 디바이스 기기의 하드웨어적 제약 등 그것의 활성화를 저해하는 여러 가지문제점을 지니고 있음에도 불구하고 차세대 인터넷 사업으로 기대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 모바일 전자상거래 서비스의 문제점을 정리하고, 이를 개선하기 위한 방안으로 유선 인터넷상의 상품정보를 자동으로 수집하여 모바일 전자상거래용으로 자동 변환하는 기능, 무선 디바이스상에서 오프라인으로 상품 검색 및 주문 등을 가능하게 하는 미들릿 애플리케이션, 개인적응형 상품 추천 기능을 가진 종합적인 해결책을 제안한다. 제안 시스템은 실제로 설계, 구현되어 그 기능과 유효성을 확인하였다