• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.151-152
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• 2019

본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에 적용되어 사용될 수 있는 다중 게이트웨이 환경에서 각 게이트웨이의 상황에 따라 종단 노드를 분산 트레이드 해줌으로서 게이트웨이의 자원 소모 효율성 증대 및 수명 연장을 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법을 두 단계에 걸쳐 제안하고 해당 기법의 효율성 입증을 위하여 클라우드 컴퓨팅이라는 대규모 환경을 가정하여 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 전체 게이트웨이의 자원 소모량이 평준화됨과 동시에 효율성이 증대되었음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.139-140
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• 2021

IT 기술의 발전은 다양한 산업에서 PLC를 기반으로 하는 스마트 팩토리의 도입이 확산되고 있는 실정이나 이를 운영하는 운영 인력의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있기에, PLC를 사용할 수 있는 인력 양성 교육 플랫폼이 필요한 실정이다. 최근 PLC와 같은 실습 기자재를 대체할 시뮬레이션 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 기존 PC 환경에서의 시뮬레이션 프로그램들을 원격 수업에 적용할 경우 모니터 상에 많은 요소가 디스플레이 되어 화면 전환이 불편한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 프로그램을 모바일 환경에서 실행하여 PC 화면에 모니터링할 프로그램의 수를 감소시킬 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 원격 교육에 적용할 경우 화면 전환의 수를 감소시켜 더욱 정확한 이해를 통하여 학습의 효과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.390-392
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• 2022

기계학습 분야에서 모델을 학습시키려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 최근에는 컴퓨터 비전 분야에서 데이터가 적은 환경에서 모델을 학습하는 다양한 방법들이 소개되고 있다. 하지만 대부분의 방법을 사용하기 위해서는 어느 정도 최소한의 학습 데이터가 필요하기 때문에 극심하게 데이터가 부족한 환경에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 분야에서 기계학습을 사용할 때 극심하게 데이터가 부족한 환경에서 시뮬레이션 도구를 활용한 인조 데이터 생성 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 시뮬레이션 도구를 활용하여 생성한 인조 데이터로 학습한 모델이 실제 데이터만을 학습한 모델을 대체할 수 있음을 확인하였고, F-1 점수와 정확도가 향상함을 실험적으로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.814-817
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• 2004

그리드는 컴퓨터류만 연결된 기존의 인터넷에 모든 종류의 비컴퓨터류의 기계장치들을 인터넷상에 연결시켜 컴퓨터와 더불어 활용하는 기술을 지칭한다. 즉, 지역적으로 분산되어 있는 컴퓨팅 파워를 공유하여 마치 한 대의 고성능 컴퓨터처럼 사용할 수 있게 해 주는 것을 말한다. 이러한 그리드환경에서 client가 요구하는 작업을 명시하는 표준 RSL(Resource Specification Language)을 이용해 GRAM (Globus Resource Allocation and Management)에 작업을 제출한다. 하지만 기존의 GRAM에서는 특별한 수행 환경을 요구하는 작업을 수행시키는 방법을 알지 못한다. 이에 본 논문에서는 브로커와 상호작용가능한 실행환경정보(Excution Environment Information)를 제안함으로써, GRAM의 특수 수행 환경을 지원 할 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1642-1644
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• 2012

기존의 모바일 기반 RSS 리더는 사용자의 이용 환경을 고려하지 않기 때문에 많은 불편함과 불필요한 비용을 초래하고 있다. 특히 TTS와 같은 기능이 내장된 어플리케이션은 디바이스의 이용 환경에 맞는 실행 제어가 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 환경을 자동으로 인식할 수 있도록 설계된 RSS 리더를 제시한다. 제안하는 RSS 리더는 사용자가 어플리케이션의 환경에 대해서 직접적인 설정뿐만 아니라, 상황 인지 기능을 함께 제공한다. 이것은 어플리케이션이 사용자가 콘텐츠를 이용하기 적합한 환경인지 자동으로 인식하여 선별적으로 TTS 기능을 제공함으로써, 기존 RSS 리더의 단점을 보완 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.1339-1342
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• 2004

본 논문에서는 실내 환경에서 UWB 시스템 적용시 발생하는 다중경로에 의한 시간 지연과 위상왜곡 및 전력 감쇄 성분으로 인한 왜곡 정도를 분석하였고, 실내의 구조와 건물내부 재질에 따라 왜곡 성분들의 영향을 연구하였다. 이와 같은 왜곡성분을 토대로 실제 환경과 유사한 채널 모델을 수학적으로 전계하였고, 임의의 환경에 UWB 시스템을 적용하였을 때 발생하는 다중경로와 신호 왜곡 정도를 시뮬레이션을 통해 채널 모델을 모의 실험함으로써 다양한 실내 환경에서 UWB 시스템이 고려해야 할 왜곡 성분을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1366-1369
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• 2009

GPSR은 차량간 ad hoc 네트워크에서 위치기반 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다. GPSR에서의 라우팅은 Greedy Forwarding을 사용하지만 차량 밀도가 높은 VANET환경에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에 제시된 기법은 밀도가 높은 환경과 밀도가 낮은 환경에서의 가중치를 설정하여 current node, next-hop node 그리고 destination node 간의 관계를 반영한 값들을 구하고 그 중에서 최소치 값을 가지는 next-hop을 선택한다. 특히 가중치를 기반으로 하면 차량이 밀집되거나 희박한 환경하에서 GPSR 보다 더 최적화된 경로를 찾아낸다. 성능평가는 수학적 모델과 네트워크 시뮬레이터인 NS를 이용하여 본 모델에 기반한 고속도로 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 볼 때, 본 논문에 제시된 기법은 시간 지연 측면에서 GPSR보다 나은 결과를 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.541-542
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• 2021

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 고성능 컴퓨팅을 지원하기 위해 사용자에게 GPU(Graphic Processing Unit)가 할당된 가상머신을 제공하여 사용자가 고성능 응용을 실행할 수 있도록 지원한다. 일반적인 컴퓨팅 환경에서 한 명의 사용자가 GPU를 독점해서 사용하기 때문에 자원 경쟁으로 인한 문제가 상대적으로 적게 발생하지만 독립적인 여러 사용자가 컴퓨팅 자원을 공유하는 클라우드 환경에서는 자원 경쟁으로 인해 서로 성능 영향을 미치는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 여러 개의 가상머신이 단일 GPU를 공유하는 RPC(Remote Procedure Call) 기반 GPU 가상화 환경에서 다수의 가상머신이 GPGPU(General Purpose computing on Graphics Processing Units) 작업을 수행할 때 GPU 메모리 입력 경쟁으로 인해 발생하는 커널 함수의 실행 지연 문제를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.7-8
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• 2023

자율주행 자동차에 관한 연구에서 상황을 인지하기 위한 교통 표지판을 다양한 환경에서 인식하도록 하는 과정은 필수적인 요소이다. 이러한 교통 표지판은 객체 검출 방법을 통해 인지할 수 있지만, 환경에 따라 성능 차이가 크다. 본 논문에서는 Yolov4 모델을 기반으로 공개된 데이터 세트를 이용해 학습하고, 테스트 배드 환경에서 교통 표지판을 검출한다. 테스트 배드에서 조건, 거리, 강수량에 따른 다양한 환경에 대한 교통 표지판 검출의 성능을 비교 및 분석한 결과를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.1027-1030
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 네트워크를 기반으로 한 장치 간의 연결을 기본으로 하고 있다. 특히 무선중심의 근거리 통신기술이 발달함에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 이루는 무수히 많은 개체들은 유기적으로 연결되어, 서로 데이터를 주고받고, 이를 통해 서비스를 제공하게 된다. 이러한 개체간의 연결은 보안 취약점을 발생시키고 있으며, 이에 따른 정보보호 관점의 보안 요구사항이 도출될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내에서 발생할 수 있는 보안 취약점과 보안 요구사항을 도출하여 제시하고, RFID(무선주파수 식별자)를 이용한 인증기술을 중심으로 보안 서비스 방향을 제안함으로써, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 현실화될 수 있는 기반기술인 보안 및 인증기술에 대해 연구하고자 한다.