• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.42-50
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• 2021

최근 고령화로 인한 농촌인구의 감소, 생산량 감소, 해외 농산물 유입 등 경쟁 심화문제를 해결하기 위해 스마트팜 도입의 필요성이 점점 커지고 있으며 이에 따라 교육에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 농장의 스마트팜 시스템을 축소하여 실제 환경에서도 사용이 가능하도록 안드로이드 기반 교육용 IoT 스마트팜 구현에 관한 연구이다. 교육용 IoT 스마트팜을 이용하여 안드로이드 기반 교육이 실제 환경에서 적용이 가능함을 확인하기 위해 블루투스, 와이파이, 서버/클라이언트 통신 방식을 사용하여 자동모드와 수동모드로 실험을 수행하였다. 자동모드는 모든 데이터를 수신하여 실시간으로 현재 상태를 확인할 수 있었으며, 수동모드는 수신된 센서데이터를 이용하여 실시간으로 명령을 전송하여 원격제어하였다. 실험 결과, 각 통신 방식의 특성을 파악할 수 있었고 안드로이드 앱을 이용한 스마트팜 원격 모니터링 및 원격 제어가 가능함을 확인하였으며, 안드로이드 기반 스마트팜 교육이 실제 환경에서 적용이 가능하리라 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.13-18
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• 2022

본 논문에서는 학습에 참여하는 각 디바이스의 모델들로부터 성능검증에 따라 가중치를 두어 글로벌 모델을 업데이트하는 VW-FedAVG(Validation based Weighted FedAVG)를 두 가지 방식으로 제안 한다. 첫 번째 방식은 서버 검증(Server side Validation) 구조로 글로벌 모델을 업데이트 하기 전에 각 로컬 클라이언트 모델을 하나의 전체 검증 데이터셋을 통해 검증하도록 설계 했다. 두 번째는 클라이언트 검증(Client side Validation) 구조로 검증 데이터셋을 각 클라이언트에 고르게 분배하여 검증을 한 후 글로벌 모델을 업데이트 하는 방식으로 설계 했다. 전체 실험에 적용한 데이터셋은 MNIST, CIFAR-10으로 이미지 분류에 대해 IID, Non-IID 분포에서 기존 연구 대비 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.229-232
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• 2022

최근 우리나라 연근해어업 생산이 줄어들고 있다. 2016년도 연근해어업 생산량이 44년 만에 100만톤 이하로 내려간 이후 회복이 되지 않고 줄어들고 있다. 이와 같은 수산자원 감소에 대응하기 위해 국제적으로 수산자원관리를 위하여 TAC(총허용어획량) 제도를 시행하고 있다. 우리나라는 1999년부터 TAC 제도를 도입하여 자원관리를 수행하고 있다. 본 논문에서는 TAC 제도 시행을 위해서 필수적인 육상 옵서버의 수산자원 조사에 활용이 가능한 인공지능 기반 어류 분류 및 무게 추정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 라이다 센서가 탑재된 단말기를 이용하여 어류의 체장, 체고를 자동 측정 및 사진 촬영을 수행하는 앱과 클라우드 서버로 구성된다. 클라우드 서버에는 CNN 기반의 efficientnet 모델을 이용하여 어류 분류를 수행하고 자동 측정된 체장, 체고 정보를 이용하여 어류의 무게를 예측한다. 본 시스템을 이용하면 기존에 육상 옵서버가 위판장에서 줄자와 무게 측정 후 수기로 작성하는 기존 방식을 개선할 수 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.76-90
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• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.55-61
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• 2019

외국어 교육을 실현하기 위하여 기존의 다양한 교육 매체들이 제공되고 있지만, 교구 및 매체프로그램에 대한 비용이 많이 들고 실시간 대응력이 떨어지는 단점이 존재한다. 이 논문에서는 VR과 음성인식을 기반으로 한 인공지능 유형의 영어회화 시스템을 제안한다. 시스템 구축을 위해 Google CardBoard VR과 Google Speech API를 이용하며 가상현실 환경 제공 및 대화를 위한 인공지능 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 음성인식 서버시스템에서는 사용자가 발화한 문장을 단어 단위로 분리해 데이터베이스에 저장된 데이터 단어들과 비교하여 확률적으로 가장 높은 것을 답으로 제공할 수 있으며 사용자들이 가상현실의 인물과 적절한 대화 및 응답이 가능하다. 대화가 제공되는 기능은 상황별 대화와 주제에 독립적이며, AI 비서와 나눈 대화 내용을 사용자 시스템에서 실시간 확인이 가능하도록 구현하였고 실험을 통하여 음성인식에 대한 응답비율을 확인하였다. 이 논문에서 제안하는 가상현실과 음성인식 기능을 접목한 시스템을 통하여 4차 산업혁명에 관련한 가상교육 콘텐츠 서비스 확장에 이바지할 것을 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.641-651
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• 2021

슈퍼컴퓨터는 과학, 산업, 국가안보 및 사회현안 해결 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔으며, 빅데이터, AI 등을 활용한 영역에서의 활용이 강화되면서 그 수요는 크게 증가하고 있다. 최근에는 다양한 아키텍처 기반으로 글로벌 엑사스케일 시스템 개발 경쟁이 가속화되고 있어, 머지않은 미래에 엑사스케일 컴퓨팅 시대가 도래할 예정이다. 그러나, 국내 슈퍼컴퓨팅 생태계는 과거 서버산업 쇠퇴로 기반이 유실되었으며, 이를 보완 및 육성하고자 관련 법이 제정되었음에도 그 기능을 원활히 수행하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 유관 법제도 분석 및 슈퍼컴퓨팅 생태계 현황 분석을 통해 현행 법제도에서의 문제점을 살펴보고, 정부·국가센터·전문센터의 역할 강화, 산업체 지원, 연구결과의 실용화 촉진, 정부 육성시책의 유연성을 수용하고 연관 법제도에서 슈퍼컴퓨팅 연구개발사업의 추진 근거를 마련할 수 있도록 개선사항을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.125-130
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• 2021

축산 스마트팜의 구현이 사물인터넷 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다. IoT 기술을 이용한 소의 질병 및 발정을 판단하여 자동적으로 소의 관리자 스마트폰으로 그 판단 결과를 푸시메지시로 알려주면 유용한 축산관리 시스템 구축이 가능해진다. 소의 질병 및 발정시기를 판단하는 방식은 온도센서 및 3축가속도 센서를 이용하여 가축의 생체데이터를 수집하여 IoT 통신과 인터넷을 이용해서 서버로 데이터를 전송하고 이 데이터는 인공지능 머신러닝 학습에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소관리 시스템을 구축하기 위한 전체 시스템 구조를 보여준다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석과 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로써 이 시스템 소프트웨어를 개발하기 위한 효율적인 분석 및 설계 방법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.405-416
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• 2022

AI기술은 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 삶의 질을 높여주고 있다. 기계학습을 이용시, 분산된 데이터를 전송해 한곳에 모으는 작업은 프라이버시 침해가 발생할 위험성이 있어 비식별화 과정을 거친다. 비식별화 데이터는 정보의 손상, 누락이 있어 기계학 습과정의 성능을 저하시키며 전처리과정을 복잡하게한다. 이에 구글이 2017년에 데이터의 비식별화와 데이터를 한 서버로 모으는 과정없이 학습하는 방법인 연합학습을 발표했다. 본 논문은 실제 금융데이터를 이용하여, K익명성, 차분프라이버시 재현데이터의 비식별과정을 거친 데이터의 학습성능과 연합학습의 성능간의 차이를 비교하여 효용성을 분석하였으며, 이를 통해 연합학습의 우수성을 보여주고자 한다. 실험결과 원본데이터 학습의 정확도는 91% K-익명성을 거친 데이터학습은 k=2일 때 정확도 79%, k=5일 때76%, k=7일 때 62%, 차분프라이버시를 사용한 데이터학습은 𝜖=2일 때 정확도 52%, 𝜖=1일 때 50%, 𝜖=0.1일 때 36% 재현데이터는 정확도 82%가 나왔으며 연합학습의 정확도는 86%로 두번째로 높은 성능을 보여 주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.478-480
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• 2022

차세대 철도 기술로서 스마트 철도는 정보통신기술의 발전과 함께 급격하게 진화할 것으로 예상된다. 특히 5G의 상용화와 더불어 이를 기반으로 한 스마트 철도는 철도 운영뿐 아니라 승객 서비스 등에서 한층 진화된 교통수단으로 발전할 것으로 예상된다. 따라서 스마트 철도를 지원할 이동통신 구조로서 5G 및 이를 기반으로 한 AI, 빅데이터, 딥러닝을 비롯한 서버 기술, 정보보호 기술, 센서 및 IoT 기술 등에서 스마트 철도와 연관된 기술 동향을 조사, 분석하는 하는 것은 매우 중요한 일이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 스마트 철도와 관련된 5G 기반 통신 기술 및 응용기술 들을 분석하고 신기술 동향을 고찰하여 본다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 연구 및 구축, 스마트 철도 통신 기술의 연구 및 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.216-221
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• 2022

4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.