화석 연료의 고갈 및 환경오염의 증가로 인하여 전기 에너지를 사용하는 전기 자동차가 차세대 교통수단으로 주목받고 있으며 전 세계적으로 인기를 끌고 있다. 전기 자동차의 보급률 및 관심이 높아짐에 따라 V2G (Vehicle to Grid) 및 IT 기술을 이용한 충전 인프라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 전기 자동차의 안정적인 충전 및 부하 관리를 위하여 그리드 네트워크와의 통신은 가장 중요한 요소이다. 그러나 기존의 중앙 집중형 인프라 구조의 경우 제어 메시지 요청이 증가할 경우 느린 응답속도로 인하여 충전 인프라가 효율적으로 작동하지 못하는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 분산형 클라우드 컴퓨팅 기술을 무선 기지국에 적용하여 충전 인프라에 혼잡을 줄이고 지연시간을 줄이기 위해 MEC (Mobile Edge Computing)를 활용한 새로운 전기자동차 충전 인프라 구조를 제안한다. 성능 평가를 통해 본 논문에서 제안한 저 지연시간을 가지는 충전 인프라가 기존에 존재하는 충전 인프라보다 효율적으로 전력 피크 상황에 대처함을 확인하였다.
본 논문에서는 실내에서 이동하는 사용자를 적외선에 기반을 둔 근접방법으로 추적하는 시스템인 ubiTrack을 제안한다. 현재까지 개발된 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 성능 및 정확도 향상을 위해 중앙 집중적인 방식으로 사용자를 추적하고 있다. 그러나 이와 같은 방식은 수많은 센서들이 환경에 편재되는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 프라이버시 문제를 야기할 수 있으며 다수의 사용자로 위치 추적을 확장하는 경우 연산의 부하가 크다는 문제점이 있다. 제안된 ubiTrack은 사용자의 모바일 기기에서 위치정보를 획득하는 passive mobile 구조로 설계되어 프라이버시 문제를 완화하며, 이동하는 사용자에 적합한 영역기반의 근접방법을 사용하여 위치 추적을 위한 연산의 효율을 높인다. 이를 위해 ubiTrack은 센싱 영역을 시분할 방식 (Time-Division Multiplexing)으로 중첩시켜 사용자에게 적합한 영역을 생성하며, 시분할 방식에 따른 성능 저하를 막기 위해 짧은 발신 주기를 가지는 적외선 통신 방식을 사용한다. 아울러 ubiTrack은 위치 추적의 정확도와 정밀도를 높이기 위해 하드웨어로 구현된 수신기와 소프트웨어로 구현된 활용 모듈에서 외부로부터의 충격이나 신호 강도 약화에 의해 발생하는 노이즈를 필터링하는 방법들을 각각 사용한다. ubiTrack은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서로 다른 어플리케이션들의 통신을 지원하는 네트워크 모듈과 연계되어 있어, 단순히 위치 정보에 의존적인 어플리케이션뿐만 아니라 사용자 컨텍스트 정보를 활용하는 어플리케이션 등의 다양한 서비스들에서 쉽게 응용될 수 있다.
본 논문에서는 기존의 클라이언트-서버 응용 개발 도구에 비해서 멀티미디어 처리 기능이 강화되고, 분산 시스템 소프트웨어의 전위(Front-End) 역할을 수행하는 멀티미 디어 클라이언트-서버 응용 개발 도구(한우리/C)를 제안한다. 한우리/C는 분산 처리 환경(Distributed Computing Environment:DCE)위에서 멀티미디어 응용 개발을 지원하 는 제 4세대 언어 형태의 클라이언트-서버 도구이다. 본 논문에서는 한우리/C를 구성 하는 요소등을 중에서 미들웨어 부분에 대한 설계와 구현된 내용을 설명한다.
최근 개인정보 유출에 대한 사고가 빈번하게 발생함에 따라 개인정보보호에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한, 블록체인 기술의 등장과 함께 블록체인을 적용한 자기주권 신원 모델에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이를 실현하기 위해 DID에 대한 연구도 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 대학 내 전산시스템은 수많은 개인정보 등의 주요 정보를 저장하고 활용하지만, 중앙화된 정보시스템을 기반으로 운영 및 관리되고 있으며, 이에 따른 개인정보 유출 사고사례도 매년 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 대학 내 적용 가능한 DID 기반의 전산시스템을 제안하고 이를 구현한다. 또한, 대학 내에서의 대표적인 서비스를 설정하고 구현 시스템에서 수행한다. 제안하는 시스템은 영지식증명을 기반으로 사용자의 자기주권 신원을 보장할 수 있으며, 기존의 중앙화된 시스템에서 벗어나 안전한 대학 내 통합정보시스템을 구성할 수 있다.
Computer Resource의 대용량화 및 인터넷 속도의 발달은 원거리에서 사용자가 인터넷을 통해 서버에 접속하여 컴퓨터를 사용하는 요구를 증가시켰다. 이는 Server-based 원격 컴퓨팅을 활용한 서비스의 연구 개발을 활성화 시켰으며, 최근 들어서는 Thin Client를 기반으로하는 중앙 집중형 원격 데스크탑 시스템(Remote Desktop System)을 꾸준히 발달시켰다. 그러나 단순한 파일 데이터의 접근에 대한 보안만을 제공하는 현재의 보안 체계는 이러한 Server-based 컴퓨팅 환경에서 다수의 사용자에 대한 복잡한 형태의 정보 공유 및 미세한 수준의 접근 권한이 요구되는 경우에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 ASP(Application Service Provider) 컴퓨팅 시스템과 같은 중앙 집중형 원격 데스크탑 시스템에 적용하여 하나의 응용 프로그램에 대해 사용자별 세부적인 하위명령 사용 제한을 수행하는 사용자 명령 인증시스템을 제안한다.
The emergence of collaborative learning to the public is to tackle the user's privacy issue in centralized learning by bringing the AI models to the data source or client device for training Collaborative learning employs computing and storage resources on the client's device. Thus, it is privacy preserved by design. In harmony, blockchain is also prominent since it does not require an intermediary to process a transaction. However, these approaches are not yet fully ripe to be implemented in the real world, especially for the complex system (several challenges need to be addressed). In this work, we present the performance of collaborative learning and potential use case of blockchain. Further, we discuss privacy issues in the system.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
/
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.1243-1244
/
2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
Cloud vehicular networks are a promising paradigm to improve vehicular through distributing computation tasks between remote clouds and local vehicular terminals. Software-Defined Network(SDN) can bring advantages to Intelligent Transportation System(ITS) through its ability to provide flexibility and programmability through a logically centralized controlled cluster that has a full comprehension of view of the network. However, as the SDN paradigm is currently studied in vehicular ad hoc networks(VANETs), adapting it to work on cloud-based vehicular network requires some changes to address particular computation features such as task computation of applications of cloud-based vehicular networks. There has been initial work on briging SDN concepts to vehicular networks to reduce the latency by using the fog computing technology, but most of these studies do not directly tackle the issue of task computation. This paper proposes a Software-Defined Cloud-based vehicular Network called SDCVN framework. In this framework, we study the effectiveness of task computation of applications of cloud-based vehicular networks with vehicular cloud and roadside edge cloud. Considering the edge cloud service migration due to the vehicle mobility, we present an efficient roadside cloud based controller entity scheme where the tasks are adaptively computed through vehicular cloud mode or roadside computing predictive trajectory decision mode. Simulation results show that our proposal demonstrates a stable and low route setup time in case of installing the forwarding rules of the routing applications because the source node needs to contact the controller once to setup the route.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.