• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권8호
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• pp.181-188
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• 2016

최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권1호
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• pp.54-67
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• 2015

최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-18
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• 2019

최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1038-1048
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• 2019

최근, 선박의 항해 안전을 지원하기 위한 다양한 시스템이 개발되고 있다. 이러한 시스템의 유용성을 검증하기 위해서는 실제 선박에 탑재하여 운용해보는 것이 가장 이상적이나 현실적으로는 많은 어려움이 존재한다. 그 대안으로 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 기법을 적용한 유용성 검증 방법이 요구된다. 현실과 가장 가까운 선박 조종 시뮬레이터(FMSS)는 구축비용이 수억에서 수십억에 달하는 등 매우 고가이고, 운용을 위한 전문 인력이 필요하다는 한계가 존재한다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 이산사건 시스템 명세(DEVS) 형식론 기반의 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션을 통한 항해 안전 지원 시스템을 검증하기 위한 방법을 제안한다. 그 첫 단계로 SES/MB 프레임워크를 기반으로 항해 시뮬레이션 아키텍처를 설계하고, DEVS 형식론을 기반으로 선박 핵심 장비 및 항해사 에이전트를 모델링하는 것에 관한 내용을 기술한다. 이러한 내용을 바탕으로 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 다양한 시나리오를 통해 충돌회피 시뮬레이션 등과 같은 항해 안전 지원 요소의 효과도 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• 산업진흥연구
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• 제4권1호
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• pp.57-66
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• 2019

현존하는 연구 문헌은 조직이 실제로 평생 학습 관행과 정책을 어떻게 구현하는지 알려주지 않는다. 그러므로, 본 논문의 목적은 평생 학습이 실제로 어떻게 이루어졌는지를 설명하는 데에 있다. 우리는 캐나다, 미국, 인도, 그리고 한국에서 온 많은 일류 기업들과의 인터뷰를 기초로 개발된 새로운 개념적 프레임워크를 소개함으로써 이를 수행한다. 우리의 모형의 핵심과 효과적인 평생학습 시스템은 성과관리 시스템이다. 성과관리 시스템은 도전적인 성과와 학습 목표를 설정함으로써 관리자와 직원 간의 지속적인 상호작용을 가능하게 하며, 이를 달성하기 위한 구체적인 계획을 수립한다. 그 계획들은 세 가지 유형의 학습 활동을 포함한다. 첫째, 직원들은 공식적인 학습에 참여하도록 장려될 수 있다. 이것은 사내에서 제공할 수도 있고, 직원이 휴직을 하고 학교로 돌아갈 수도 있다. 둘째, 관리자는 새로운 업무 기반 학습 기회에 참여할 수 있도록 부하 직원을 다른 부서나 팀에 배치할 수 있다. 마지막으로, 직원들은 스스로 배우도록 권장받을 수 있다. 이는 e-러닝 과정과 같은 다섯가지의 확고한 지원을 받는 프로그램을 통해 조직 시간 후에 학습하는 것을 의미한다. 성과 관리 시스템에 의해, 우리는 이 세가지의 학습 출구가 조직에서 효과적인 평생 학습으로 이어진다고 가정한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.479-488
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• 2019

비행시험 운용절차는 유도무기 비행시험 시스템 설계 및 구현을 위한 중요 산출물의 하나로서 비행시험 진행 단계별 임무계획, 수행방법, 안전대책 등을 포함한다. 유도무기체계 개발이 첨단화, 전략화 됨에 따라서 유도무기 비행시험은 점차 복잡화, 광역화 되고 있다. 이에 따라 시험안전을 확보하기 위해서는 비행시험 운용절차의 신뢰성 증대가 요구되었다. 특히, 새로운 개념의 비행시험 수행을 위해서 시험 전 불확실성을 예측하고 대비할 수 있도록 비행시험 운용절차 설계에서 M&S 기법의 적용을 통한 검증이 필요하게 되었다. 관련 연구로서 비행시험의 최적 프레임워크 개발 연구와 비행시험 프로세스 모델기반 개선 연구들이 발표되었지만, 상위 개념의 프로세스를 중심으로 한 결과로서 하위 수준의 비행시험 자원과 연동하는 비행시험 운용절차에 직접 적용하기에는 구체성이 부족하였다. 또한, 기존의 문서기반으로 구성된 비행시험 운용절차는 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 한계로 시험자원의 중복과 누락, 직관적이지 않는 표현으로 운용자 간의 의사소통 저하, 그리고 다수의 비행시험에 적용하기 위한 확장성 부족 등의 문제가 발생하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 모델기반 시스템공학(MBSE) 기법의 적용을 통한 유도무기 비행시험 운용절차의 설계 방법을 제안하였다. 구체적으로 이전의 비행시험 정보를 기반으로 비행시험 진행 단계와 수행방안을 정의한 후, 요구사항으로부터 시험자원의 임무수행을 SysML 모델 기반으로 구성한 템플릿으로 제공하였다. 또한 시뮬레이션 분석을 통해서 정상상황과 비상상황에 대한 최적의 수행절차를 도출하였으며, 사례 적용을 통해서 검증하였다. 본 연구를 통해서 시험자원의 거동과 성능에 대한 분석능력의 증대로 신뢰성이 향상되었고, 다수의 비행시험에 적용할 수 있는 확장성으로 효율성이 증대되었으며, 향후 개발 예정인 유도 무기 비행시험에도 지속적으로 활용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.29-35
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• 2022

본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.