• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.24-38
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 요소 기술과 응용 모델에 대한 관심과 수요가 증가하고 있고, 많은 정보시스템과 웹 서비스 분야에서 이를 적용하고 있다. 정보통신기술 발전은 공간정보 분야와 직접적인 관계가 있다. 공간정보 응용 서비스를 개발하는 경우 PaaS가 실질적인 클라우드 생태계 구축의 중요한 전제 조건이기 때문에 PaaS 기술에 대한 분석이나 적용 가능성을 먼저 분석할 필요가 있다. PaaS 클라우드는 데이터베이스 운영 및 관리, 애플리케이션 개발과 배포뿐만 아니라, 관련 확장 프로그램을 공유할 수 있게 한다. 그러나 국내외에서 PaaS를 기반으로 하는 공간정보 서비스 시스템 개발은 응용 및 연구 초기 단계이다. 이 연구에서는 현재의 클라우드 컴퓨팅 관련 내용을 개관하고 오픈소스 기반으로 PaaS 클라우드 기술의 핵심 요소인 컨테이너 방식을 공간정보에 적용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이 기술 요소들은 경제적인 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하고자 하는 국내 공간정보 산업계를 위한 적용성 및 확장성이 클 것이다. 이 연구 결과는 공간정보 응용을 위한 서비스 개발과 실험을 위한 기초 자료가 될 것으로 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권4호
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• pp.270-278
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• 2023

We propose a container orchestration system for process workloads that combines the potential of big data and machine learning technologies to integrate enterprise process-centric workloads. This proposed system analyzes big data generated from industrial automation to identify hidden patterns and build a machine learning prediction model. For each machine learning case, training data is loaded into a data store and preprocessed for model training. In the next step, you can use the training data to select and apply an appropriate model. Then evaluate the model using the following test data: This step is called model construction and can be performed in a deployment framework. Additionally, a visual hierarchy is constructed to display prediction results and facilitate big data analysis. In order to implement parallel computing of PCA in the proposed system, several virtual systems were implemented to build the cluster required for the big data cluster. The implementation for evaluation and analysis built the necessary clusters by creating multiple virtual machines in a big data cluster to implement parallel computation of PCA. The proposed system is modeled as layers of individual components that can be connected together. The advantage of a system is that components can be added, replaced, or reused without affecting the rest of the system.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.774-776
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• 2024

The effective implementation of advanced speech recognition (ASR) systems necessitates the deployment of sophisticated keyword spotting models that are both responsive and resource-efficient. The initial local detection of user interactions is crucial as it allows for the selective transmission of audio data to cloud services, thereby reducing operational costs and mitigating privacy risks associated with continuous data streaming. In this paper, we address these needs and propose utilizing the Whisper-Tiny model with fine-tuning process to specifically recognize keywords from google speech dataset which includes 65000 audio clips of keyword commands. By adapting the model's encoder and appending a lightweight classification head, we ensure that it operates within the limited resource constraints of local devices. The proposed model achieves the notable test accuracy of 92.94%. This architecture demonstrates the efficiency as on-device model with stringent resources leading to enhanced accessibility in everyday speech recognition applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.536-551
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• 2017

With the advancement and deployment of leading-edge telecommunication technologies for sensing and collecting, computing related information, Cloud of Things (CoTs) has emerged as a typical application platform that is envisioned to revolutionize the daily activities of human society, such as intelligent transportation, modern logistics, food safety, environmental monitoring, etc. To avoid any possible malicious attack and resource abuse, employing hash functions is widely recognized as one of the most effective approaches for CoTs to achieve message integrity and data authentication. The Whirlpool hash function has served as part of the joint ISO/IEC 10118-3 International Standard by the International Organization for Standardization (ISO) and the International Electrotechnical Commission (IEC). In this paper, we propose an effective differential fault analysis on Whirlpool in the byte-oriented random fault model. The mathematical analysis and experimental results show that 8 random faults on average are required to obtain the current 512-bit message input of whirlpool and the secret key of HMAC-Whirlpool. Our work demonstrates that Whirlpool and HMAC-Whirlpool are both vulnerable to the single byte differential fault analysis. It provides a new reference for the security analysis of the same structure of the hash functions in the CoTs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1215-1227
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• 2021

저궤도 위성영상 정보의 절대 대기 보정 처리에 의하여 산출되는 지표 반사도는 정확한 식생 분석에 필요한 기본 자료이다. Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)는 사용자가 바로 활용할 수 있도록 하는 지표 반사도의 분석 대기 자료(Analysis Ready Data: ARD) 구축과 관련한 연구와 지침 개발이 수행되고 있다. 그러나 이러한 동향은 중저해상도 위성영상을 대상으로 하고 있어서 KOMPSAT-3A나 CAS-500과 같은 고해상도 분광 영상의 ARD를 다루는 연구는 아직 초기 단계이다. 이 연구는 우선 기존 사례를 바탕으로 하여 ARD 자료의 배포 방식을 정리하였다. 그리고 클라우드 환경에서 운영되는 위성 정보 응용 플랫폼 중의 하나인 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)와 ARD 자료와의 연계성을 설명하였다. 연구의 결과로 고해상도 위성영상의 실무적인 ARD 구축 단계와 ODC와 클라우드 환경에서 배포되는 고해상도 위성영상의 ARD 구축 모델과 몇 가지 유형의 개념적 수준의 응용 모델을 제시하였다. 한편 제시한 구축과 응용 모델에 대하여 데이터 가격 정책, 정확도 품질 문제, 플랫폼 적용성 문제, 클라우드 환경 문제, 국제 교류 이슈 등을 토의 사항에서 정리하였다. 지구관측 위성과 관계된 주요 국제기구인 Group on Earth Observations (GEO)와 CEOS등에서 ARD와 ODC의 확산을 위한 시스템 기술과 표준 개발을 지속하고 있으며 이러한 성과는 민간부문으로 확대되고 있다. 따라서 우리나라도 이러한 국제 추세에 대한 대응 전략을 마련할 필요가 있다.