• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1449-1454
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• 2015

자동차 진단 데이터의 양이 증가함에 따라 자동차 에코시스템의 액터는 스마트 자동차에서 수집된 데이터에 따라 새로운 서비스를 시뮬레이션 하거나 설계하기 위하여 실시간으로 분석을 해야 하는 어려움에 직면하게 된다. 본 논문에서는 자동차에서 생성된 막대한 양의 자동차 내장 진단 데이터를 처리하고 분석하는데 필수적이고 심오한 해석학을 제시하는 빅 데이터 솔루션에 관한 연구를 하였다. Hadoop 및 그 에코시스템은 자동차 소유자에 대한 새로운 서비스 제공을 위해 자동차 에코시스템의 액터에 의해 사용될 수 있는 막대한 데이터 및 전달된 유용한 결과를 처리하기 위해 개발된 것이다. 지능형 교통시스템이 안전성 보장, 속도로 인한 사고로 입는 상해 및 충돌의 비율 감소 등에 관여함에 따라, 자동차 진단 데이터 기반의 빅 데이터 솔루션 개발을 통해 향후 실시간 결과 감시, 여러 스마트 자동차에서의 데이터 수집, 수집된 데이터에 대한 신뢰성 있는 처리 및 용이한 저장을 실현화하게 된다.

• 전자통신동향분석
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• 제27권5호
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• pp.134-149
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• 2012

본고에서는 차세대 스마트 인프라 준거틀로서 '만물지능통신 기반 초연결 인프라' 개념을 제시한다. 동 개념이 대두하게 된 근거 기반으로 기술적 관점에서 스마트 기술혁신과 인프라 혁신 간의 상호관계성, 문명사적 관점에서 정보 교통 에너지 인프라 간의 공진화 과정을 거시적으로 개관한다. 그리고 초연결 클라우드 컴퓨팅, 만물지능통신망과의 선순환 관계에서 기존 인프라의 고도화와 동시에 정전교(情電交) 초연결 인프라의 탄생과 발전 방향을 모색한다. 또한 EU의 중장기 R&D 전략의 공통성과 도출을 위한 분산화된 협업시스템으로 부상하고 있는 SoS(System of Systems) 모델을 초연결 인프라의 프로토타입으로 검토한다. 이러한 작업을 기반으로 '물리적 인프라의 추상화' 그리고 '추상화한 인프라의 현실 세계로의 실체화'라는 관점에서 초연결 인프라로의 재편 메커니즘을 분석하고, 초연결 인프라를 지향한 공통 플랫폼과 그 실현을 위한 기술적 정책적 함의를 도출한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권1호
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• pp.17-23
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• 2018

승강장 진입을 위한 택시 대기열은 택시 승강장 주변에 교통 정체를 일으켜 주변을 혼잡하게 만든다. 이러한 정체와 혼잡은 택시 승강장 주변이 아닌 다른 곳에 택시들이 대기하도록 하고 승강장에 진입이 가능한 택시만 택시 승강장에 접근하도록 함으로써 감소시킬 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 택시 승강장 진입 순서 제어를 위한 승강장 진입 순번 운영 시스템을 제안한다. 이 시스템은 택시 기사가 선택한 승강장 진입 순번 신청을 수신하면 그 승강장의 상태에 따라 적절한 순번을 할당하며, 그 승강장에 진입할 순서가 되면 택시 단말기를 통해 승강장 진입 순서가 되었음을 공지할 수 있다. 이 서비스를 이용하는 택시는 택시 승강장 진입을 위한 대기열에 있지 않고 다른 곳에서 대기를 하며, 승강장 진입 알림을 받은 후 택시 승강장에 접근하면 된다. 따라서, 이 시스템은 택시 승강장 주변에 택시 대기열을 감소시키거나 제거할 수 있어 승강 주변의 교통 정체 및 혼잡을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 승강장 진입 순번 운용 시스템은 충청북도 충주시에 설치되어 있는 택시 승강장을 대상으로 하여 구글의 클라우드 서비스와 안드로이드 플랫폼을 이용하여 구현하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.32-39
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• 2020

In recent years, the construction industry is getting bigger and more complex, so it is becoming difficult to acquire point cloud data for construction equipments and workers. Point cloud data is measured using a drone and MMS(Mobile Mapping System), and the collected point cloud data is used to create a 3D digital map. In particular, the construction site is located at outdoors and there are many irregular terrains, making it difficult to collect point cloud data. For these reasons, adopting a noise reduction algorithm suitable for the characteristics of the construction industry can affect the improvement of the analysis accuracy of digital maps. This is related to various environments and variables of the construction site. Therefore, this study reviewed and analyzed the existing research and techniques on the noise reduction algorithm. And based on the results of literature review, performance evaluation of major noise reduction algorithms was conducted for digital maps of construction sites. As a result of the performance evaluation in this study, the voxel grid algorithm showed relatively less execution time than the statistical outlier removal algorithm. In addition, analysis results in slope, space, and earth walls of the construction site digital map showed that the voxel grid algorithm was relatively superior to the statistical outlier removal algorithm and that the noise removal performance of voxel grid algorithm was superior and the object preservation ability was also superior. In the future, based on the results reviewed through the performance evaluation of the noise reduction algorithm of this study, we will develop a noise reduction algorithm for 3D point cloud data that reflects the characteristics of the construction site.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.893-901
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• 2023

국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현한 결과를 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.12-26
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• 2017

본 연구의 목적은 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)과 마이크로소프트 Azure(Microsoft cloud computing service)를 이용하여 낙동강 유역의 유출해석시스템을 개발하고, Azure의 가상머신(VM, Virtual Machine) 설정에 따른 시스템 실행시간을 평가하는 것이다. 이를 위해서 낙동강 유역을 20개의 소유역으로 구분하고, 각 소유역에 대해서 GRM 모형을 구축하였다. 각 유역의 유출해석은 상하류 위상관계를 유지하면서 독립된 프로세스로 실행된다. 실시간 유출해석을 위해 국토교통부의 실시간 강우레이더 자료와 댐방류량 자료를 이용한다. 유출해석시스템은 Azure에서 실행되며, 유출해석 결과는 웹을 통해서 가시화 된다. 연구결과 실시간 수문자료 수신서버와 유출해석 계산서버(Azure) 및 사용자 PC가 연계된 낙동강 실시간 유출해석시스템을 개발할 수 있었다. 유출해석을 위한 전산장비는 하드디스크와 메모리 보다는 CPU의 성능에 크게 의존하는 것으로 평가되었다. 유출해석시의 디스크 입출력(I/O)과 계산 프로세스를 분산함으로써 입출력과 계산 병목을 각각 감소시킬 수 있었고, 실행시간을 단축시킬 수 있었다. 본 연구의 결과는 고해상도의 공간 및 수문 자료를 활용하는 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템을 구축하기 위한 기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.613-621
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• 2019

최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.71-77
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• 2019

최근 5G 표준화가 본격화되고 실내위치관련 서비스에 대한 수요가 증가하면서, 실내 측위 기술에 대한 연구가 다양한 산업분야에서 연구되고 있으며, WLAN(Wireless Local Area Network)을 이용한 핑거프린팅 기법 기반의 연구가 대표적이다. 본 논문은 UDN(Ultra Dense Network) 환경에서 C-RAN(Cloud Radio Access Network) 구조와 상향링크 CSI(Channel State Information)를 측위 기반정보로 사용하는 실내 측위 기술을 제안한다. 기존의 핑거프린팅 방식에 머신러닝 기술 중 하나인 KNN(K Nearest Neighbor) 기술을 결합하여 측위 정확도를 개선하였으며, 성능 분석을 위해 구축된 테스트베드에서 수행된 기존 실내 측위 기술과 제안 기술의 성능 비교 실험을 통해, 제안하는 기술이 측위 정확도를 개선함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.221-228
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• 2018

빅데이터(Big data)는 제4차 산업혁명 시대를 맞이하여 과학, 기술, 산업, 사회분야에서 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)와 더불어 공공분야와 민간분야를 아우르는 곳에서 중요한 키워드가 되고 있다. 빅데이터 기반의 서비스는 교통, 기상, 의료, 마케팅 등의 다양한 분야에서 제공되고 있다. 특히 스포츠 분야에서는 병원이나 재활센터가 아닌 훈련이나 일상 생활에서 생체 신호(Vital sign)를 측정할 수 있는 웨어러블 장치(Wearable device)의 등장으로 여러 형태의 생체 신호를 수집, 관리할 수 있게 되었다. 하지만 아직까지 스포츠분야, 즉 야구선수의 훈련(training)과 재활(rehabilitation)을 위한 웨어러블 장치에서 추출된 생체 신호를 가지는 빅데이터에 대한 연구가 활성화되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 야구선수에 대한 훈련, 특히 내야와 외야 수비선수에 대한 운동량 측정 생체신호를 빅데이터 기반으로 저장하고 분석할 수 있는 시스템에 대한 연구를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.