• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.272-275
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• 2022

현재 다양한 교육 컨텐츠를 제공하는 MOOCs-Massive Open Online Courses와 같은 대규모 온라인 플랫폼을 통해 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 자유롭게 접속해 학습할 수 있는 학습 환경이 갖추어졌다. 이를 기반으로 온라인 강의, 재택 학습의 비중이 더욱 커지고 있으며 교육적 성과를 위해 포트폴리오나 경험·체험 기반의 학습, 현장 활동, 팀 프로젝트 기반의 집단학습도 활발히 이루어지는 중이다. 현재 이수시간 혹은 학점 단위로 핵심기술에 집중된 나노(Nano) 혹은 마이크로디그리(microdegree)에 대한 관심도가 많이 증가하고 있는데 이러한 전략적 집중교육은 교육의 지속성과 효율성 측면에서 효과적인 학습을 가능하게 하기 때문으로 해석된다. 따라서 신기술에 의한 산업구조의 재편에 따른 직업·직무의 변화가 큰 시대에 스마트 모빌리티, 빅데이터, 인공지능과 같은 전문적인 신기술 분야의 집중교육은 취업에 훨씬 도움이 되고 있어 평생학습 방식의 대안으로 주목받고 있다. 이러한 배경 속에서 본 논문은 온라인 학습시대에 개인 맞춤형 마이크로디그리 방식의 목적 학습을 효율적, 효과적으로 지원할 수 있는 교육플랫폼 설계를 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.30-39
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• 2013

웹 크롤러는 서버의 부담을 최소화하면서도 최신의 데이터를 웹사이트로부터 수집하고 유지해야 한다. 빅데이터 시대와 같이 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대에 데이터 소스로부터 자주 모든 데이터를 추출하는 것은 서버에 심각한 부담을 주게 된다. 무선통신 기술과 다양한 스마트 기기들의 확산으로 정보가 급속도로 생성되고 있으며, 어디에서나 어느 시간이나 지속적으로 생성 및 변경되고 있다. 웹크롤러는 이러한 상황을 감안하여 최신의 정보를 적은 오버헤드로 유지해 나가는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹사이트의 변경사항을 체크할 수 있는 효과적인 방안과 웹사이트의 수집 주기를 동적으로 변경함으로써 적은 비용으로 최신성을 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 핵심 아이디어는 과거 히스토리로부터 웹사이트 변경이 집중되는 시간을 파악하여 웹수집 주기를 결정하는데 반영한다는 점이다. 논문에서는 특정 웹사이트의 데이터를 추출하는 Java 크롤러를 개발하고, 제안된 방식과 기존 방식의 유용성을 비교하였다. 제안된 기법을 사용하면 정적인 방식보다 서버 오버헤드를 절반정도(46.2%)로 줄이면서도 최신성을 더욱 높게 보장할 수 있게 된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.248-256
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• 2021

Now that we're in the big data era, data has taken on a new significance as the storage capacity has exploded from trillion bytes to petabytes at breakneck pace. As the use of cloud computing expands and becomes more commonly accepted, several businesses and institutions are opting to store their requests and data there. Cloud storage's concept of a nearly infinite storage resource pool makes data storage and access scalable and readily available. The majority of them, on the other hand, favour a single cloud because of the simplicity and inexpensive storage costs it offers in the near run. Cloud-based data storage, on the other hand, has concerns such as vendor lock-in, privacy leakage and unavailability. With geographically dispersed cloud storage providers, multicloud storage can alleviate these dangers. One of the key challenges in this storage system is to arrange user data in a cost-effective and high-availability manner. A multicloud storage architecture is given in this study. Next, a multi-objective optimization problem is defined to minimise total costs and maximise data availability at the same time, which can be solved using a technique based on the non-dominated sorting genetic algorithm II (NSGA-II) and obtain a set of non-dominated solutions known as the Pareto-optimal set.. When consumers can't pick from the Pareto-optimal set directly, a method based on Principal Component Analysis (PCA) is presented to find the best answer. To sum it all up, thorough tests based on a variety of real-world cloud storage scenarios have proven that the proposed method performs as expected.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.801-806
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• 2022

현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.

• 법제연구
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• 제53호
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• pp.177-211
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• 2017

빅데이터(Big Data), 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence)과 같은 새로운 ICT 기술과 서비스가 등장하고 발전해가는 과정에서 이와 같은 새로운 혁신이 가져올 미래의 변화상을 4차 산업혁명(Fourth Industrial Revolution)이라고 부르고 있다. 이러한 4차 산업혁명이발전하여 변화하게 될 우리의 미래는 데이터 기반 사회 혹은 경제라고할 수 있고, 그 중심에 개인정보가 있기 때문에 개인정보보호법제를 어떻게 정비할 것인가에 따라서 개인정보의 보호라는 측면과 개인정보의 활용을 통한 경제의 발전에 서로 다른 영향을 줄 수 있다. 4차 산업혁명을주도하고자 하는 우리나라의 입장에서 개인정보의 활용도 포기할 수 없는 법익임과 동시에 개인정보로부터 보호하고자 하는 개인의 법익 또한포기할 수 없는 중요한 법익이다. 따라서 양자를 조화시키기 위하여 합리적인 방향으로의 개인정보보호법제의 전환이 필요하다. 이러한 관점에서이 글에서는 개인정보보호법제의 중복과 부조화라는 문제, 개인정보보호법의 적용범위 및 판단기준의 불명확, 합리적 개인정보 활용 수요에 대한유연성 부족, 동의기반의 형식적 규제 중심의 법제, 개인정보의 국가간이동에 대한 규제 사각지대와 역차별이라는 문제점을 지적하였다. 이러한문제점들을 해결하고 4차 산업혁명 시대에 적합한 개인정보보호법제를만들기 위한 개선방향으로서 개인정보보호법제의 목적과 규제방향을 개선하여 개인정보보호와 안전한 활용의 양 측면을 모두 고려할 것을 제안하였고, 개인정보보호법제의 체계 정비 및 법령 사이의 균형과 조화도 중요한 방향으로 설정하였다. 지속적인 논란이 되는 개인정보 정의 규정에대하여도 합리적 판단 기준의 설정과 그것을 명확화하기 위한 입법론적인 검토가 필요함을 지적하고, 개인정보 활용 영역의 확대 방안으로서 중간 영역으로서의 익명화 정보를 허용하는 방안에 대하여도 검토가 필요함을 지적하였다. 또한 개인정보의 합법적이고 비침해적인 이용을 위한입법론적 검토와 함께 개인정보 수집 동의 제도를 개선하여 대상별 차등화하는 방안과 함께 개인정보의 국가간 이동에 대한 규제 실효성을 확보하기 위한 법제개선의 필요성도 제안하였다. 이 글에서 논의한 사항 외에도 여러 과제가 존재할 수 있지만, 전반적으로 위에서 지적한 방향성을유지하면서 개인정보의 보호와 활용이 조화가 되어 안전한 개인정보의활용체계가 구축될 수 있는 방향으로 법제의 개선을 이뤄가야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.270-278
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• 2014

빅데이터 시대를 맞아 정보보호위협이 급증하고 있어 데이터의 안정성 확보와 보안 관리가 더욱 중요해지고 있다. 데이터 백업은 데이터의 손상과 유실을 방지하기 위한 궁극적인 방법이므로 정보보호위협을 고려한 데이터백업 운영방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정보보호위협으로 인한 정보자산의 손실 비용과 데이터 백업에 소요되는 비용을 고려한 경제성분석 모형을 개발한다. 주기적인 차분백업과 한번의 일괄백업으로 구성된 백업정책을 운영하는 정보시스템에서 정보보호위협의 발생 및 이에 따른 경제적 피해를 확률모형으로 모델링하고 경제성분석에 필요한 비용관련 성능지표를 유도한다. 백업비용, 데이터 복구비용, 유실비용을 고려한 비용구조 하에서 시스템 평균 비용을 분석하고 수치 예를 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.595-601
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• 2014

스마트 정보통신시대에 데이터의 수는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 데이터 발생지역과 발생상황을 실시간으로 파악하고 분석하는 것이 신속한 조치를 취하는 중요한 요소로 떠오르고 있다. 본논문에서는 분석자가 원하는 특성 데이터 발생지역의 국소적 판단을 하기 위하여 데이터 발생에 대한 값을 최하위 모듈에서부터 최상위 모듈까지 이어지는 루트를 역순으로 진행하면 데이터 발생과 동시에 분석이 가능하다. 먼저 군집분석에 대해 알아보고 군집원들의 합에 의한 분석법을 트리 구조에 병합하여 최하위 모듈부터 최상위 모듈까지 발생 특성값에 대해 수치로 치환하고 그 합을 도출하도록 설계하였다. 또한 특성값에 대한 가중치를 부여하여 원하는 값의 발생상황을 실시간으로 도출되도록 설계하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.35-43
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• 2023

운전 중 감정 인식은 사고를 예방하기 위해 꼭 필요한 과제이다. 더 나아가 자율 주행 시대에서 자동차는 모빌리티의 주체로 운전자와의 감정적인 소통이 더욱 요구되고 있으며 감정 인식 시장은 점점 확산되고 있다. 이에 따라 본 연구 방안에서는 수집하기 비교적 용이한 데이터인 심리데이터와 행동 데이터를 이용해 운전자의 감정을 분류하는 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 오토인코더 모델을 통해 잠재 변수를 추출하고, 이를 본 분류 모델의 변수로 사용하였으며, 이는 성능 향상에 영향을 미침을 확인하였다. 또한 기존 뇌파 데이터를 포함했을 때 보다 본 논문이 제시하는 프레임워크를 사용하였을 때 성능이 향상됨도 확인하였다. 최종적으로 심리 및 개인정보데이터, 행동 데이터만을 통해 운전자의 감정 분류 정확도 81%와 F1-Score 80%를 달성하였다.

• 대한물리의학회지
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• 제19권2호
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• pp.99-106
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• 2024

PURPOSE: This study is a data analysis study to determine the physical health problems and reasons for disabilities and activity limitation rates that limit daily life and social activities among the elderly population aged 75 or older in Korea. METHODS: This study data was extracted from the raw data of the 7th National Health and Welfare Survey (2016-2018). The subjects of this study were 1,995 elderly people (823 men, 1,172 women) aged 75 years or older. The collected data were analyzed using frequency analysis and logistic regression analysis. RESULTS: From 2016 to 2018, the activity limitation rate among the elderly population aged 75 or older in Korea was 20.6% for men, 24.6% for women, and 23.1% overall. The three major diseases with the highest frequency of activity limitations were back and neck problems (36.5%), arthritis and rheumatism (28.7%), and knee and leg pain (14.7%). Activity limitation due to old age was found to be 13.1%, making it the fourth most frequent reason. The rate of activity limitations due to mental retardation and obesity was found to be 0%. The three major activity limitation rates were significantly related to gender. CONCLUSION: The main diseases causing activity limitations among the elderly population aged 75 or older in Korea were back and neck problems, arthritis and rheumatism, and musculoskeletal diseases such as knee and leg pain. Therefore, it is believed that it can be used as basis data for reducing the activity limitation rate of the elderly population in the aging era.