• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권3호
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• pp.473-483
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• 2020

본 논문은 지각된 가치가 적용된 관광 행동의도 정보를 이용한 지능형 클라우드 환경에서의 관광추천시스템을 제안한다. 이 제안 시스템은 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용하여 관광추천시스템에 적용하였다. 본 제안 시스템은 다양하게 수집할 수 있는 관광 정보와 관광객이 평소에 지각하고 있던 가치와 사람의 행동에서 나타나는 의도를 수집 분석하여 관광 추천시스템에 적용하였다. 이는 기존에 활용되던 다양한 분야의 관광플랫폼에 관광 정보, 지각된 가치 및 행동의도에 대한 연관성을 분석하고 매핑하여, 실증적 정보를 제공한다. 그리고 관광정보와 관광객의 지각적 가치가 행동의도에 반영되는 실증적 분석 정보를 선형 모형 구성요소와 신경만 구성요소를 합께 학습하여 한 모형에서 암기 및 일반화 모두를 달성할 수 있는 와이드 앤 딥러닝 기술을 이용한 관광추천 시스템을 제시하였고, 파이프라인 동작 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 추천시스템은 와이드 앤 딥러닝 모형을 적용한 결과 관광관련 앱 스토어 방문 페이지 상의 앱 가입률이 대조군 대비 3.9% 향상했고, 다른 1% 그룹에 변수는 동일하고 신경망 구조의 깊은 쪽만 사용한 모형을 적용하여 결과 와이드 앤 딥러닝 모형은 깊은 쪽만 사용한 모형 대비해서 가입률을 1% 증가하였다. 또한, 데이터셋에 대해 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 측정하여, 오프라인 AUC 또한 와이드 앤 딥러닝 모형이 다소 높지만 온라인 트래픽에서 영향력이 더 강하다는 것을 도출하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권1호
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• pp.151-200
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• 2018

2016년 다보스포럼에서 클라우드 슈밥이 언급한 '제4차 산업혁명'은 우리의 삶을 획기적으로 바꾸고 있으며, 그 정점에 자율주행자동차가 이 시대의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 우리나라에서 자율주행자동차가 성공적으로 도입 및 정착되기까지는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 있다. 특히 '인간' 중심의 법제도를 '인공지능'이 포함된 법제도로 패러다임을 변화해야 할 것이다. 자율주행자동차 시대의 안정적 운용을 위해서는 사람중심의 입법체계에 대한 획기적인 변화가 필요하다. 즉, 자율주행자동차를 운행하는 운행주체가 누구인지(무엇인지)와 일반도로에서 일반 자동차와 운행이 가능한지 여부, 교통사고 발생 시 민형사상 책임 문제, 자율주행자동차 관련 보험 문제, 개인정보수집과 이용에 관한 문제, 제3자에 의한 오남용 문제 등을 종합적이고 포괄적으로 검토해야 한다. 본 연구에서는 도로교통 관련 국내 법률, 해외 법제현황, 자율주행자동차 관련 법적 쟁점 등을 검토하여 입법론적 관점에서 자율주행자동차 운행 시 발생하는 제반 법적 문제 해결을 위한 별도의 법안 신설을 제안하며 그 법안에 대한 내용을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제32권3호
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• pp.239-247
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• 2014

현대 사회의 교통은 체증, 안전, 에너지, 환경 문제로 인해 어려움을 겪고 있다. 이에 대한 해결방안 마련이 시급하다. 최근 해외 선진국은 차량의 증가로 인한 문제 해결을 위한 하나의 대안으로 카쉐어링 시스템에 주목하고 있다. 카쉐어링 시스템은 개인 차량의 운행 억제뿐만 아니라 교통의 혼잡을 줄이고 차량의 효율성을 증대시키는 교통시스템이다. 본 논문은 카쉐어링 시스템 중 단방향 서비스 방식의 문제점 중의 하나인 차량 간 동적 불균형 문제를 개선하기 위한 대여소간 차량 재배치 알고리즘의 개발과 검증에 초점을 맞추었다. 차량 대여소간 차량 재배치 알고리즘은 카쉐어링 기관 운영자 편익을 최대화하기 위해 고안되었다. 대여소간 차량 재배치 알고리즘 적용을 위한 공간적 범위는 부산시 해운대구로 선정하였다. TransCAD를 사용하여 각 존별 Centroid를 대여소로 가정하였으며, 대여소간 최단 시간을 산출하였다. 차량 재배치 알고리즘 구현을 위한 시뮬레이션은 MATLAB을 사용하였다. 시뮬레이션은 운영 중 차량 재배치와 운영 후 차량 재배치로 각각 수행하였다. 그 결과 운영 후 총 차량 재배치 소요 시간은 59.9분으로 산출되었다. 차량 재배치 알고리즘은 Decision Tree 기법과의 비교를 통해 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.67-78
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• 2016

최근 세계 각국은 교통난, 주택난, 에너지 부족 등 많은 도시 문제를 해결하고 삶의 질을 높이기 위해 스마트시티 프로젝트를 적극적으로 추진하고 있다. 이는 사물인터넷의 발달로 인해 도시 자원의 효율적 통제 및 재사용을 통한 지속가능성, 편리성 및 친환경성을 갖춘 스마트시티의 구축이 가능해졌기 때문이다. 본 연구의 목적은 사물인터넷 기술 동향을 분석하고 사물인터넷 활용분야 가운데 하나인 스마트시티 구축을 위한 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 비정형 데이터 분석의 하나인 텍스트마이닝 기법을 활용하여 2013년부터 2015년까지 전자신문 기사를 분석하였고 외국의 스마트시티 구축 사례를 조사하였다. 분석결과 빅데이터, 클라우드, 플랫폼, 센서 등이 스마트시티와 밀접한 관계가 있었다. 스마트시티의 성공적 구축을 위해서는 첫째, 도시내 이해관계자들이 모두 협력하여 가치사슬 전 과정에서 새로운 가치를 창출해내야 한다. 둘째, 빅데이터를 적극 활용하여야 하고 공공분야 데이터를 지금보다 더 적극적으로 개방하여야 한다. 본 연구는 빅데이터 분석 방법을 제시하여 후속 연구를 유발하였다는 학문적 기여도가 있다. 또한 실제 지방정부 및 행정기관에서 스마트시티 구축을 위한 정책 수립의 자료로 활용될 수 있는 실무적인 기여도가 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 기술 동향을 분석하기 위해 '전자신문' 기사만을 선정하여 분석하였기 때문에 전체 동향을 반영하는 데 제한이 있을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권3호
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• pp.45-58
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• 2020

클라우드 서비스와 모바일 기기의 대중화로 네트워크 트래픽이 계속 증가하고 있는 현재 추세에 LAN 대역폭에 비해 WAN 대역폭이 아주 낮다. WAN 환경에서는 전송 프로토콜, 패킷 손실, 네트워크 대역폭 한계 때문에 생기는 성능 문제를 극복하는 WAN 최적화기가 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 WAN 최적화기인 WANProxy의 데이터 중복제거 알고리즘을 분석하고 성능을 네트워크 대기시간 및 WAN 대역폭 관점에서 평가한다. 또한, WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 2단계 압축을 적용할 경우의 성능을 평가한다. 또한, WANProxy의 데이터 중복 제거 방법을 개선한 새로운 방법을 제안하고 성능 개선 효과를 평가한다. 데이터 세그먼트 크기를 2048바이트로 하고 Silesia의 12개 데이터 파일을 이용한 성능 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, WANProxy에 의한 평균 압축률이 150.6이고 네트워크 대기시간 평균 감소율은 10 Mbps WAN 환경에서는 95.2%, 100 Mbps WAN 환경에서는 60.7%가 된다. WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 방법은 WANProxy를 적용하는 경우와 비교할 때 압축률이 평균 33% 증가하지만 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 2.1%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 5.2% 각각 증가한다. 본 논문에서 제안한 개선 방법을 WANProxy에 적용한 경우는 기존의 WANProxy와 비교할 때 압축률이 평균 34.8% 증가하고 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 13.8%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 12.9% 각각 감소한다. 성능 분석 결과에 의하면, WAN 대역폭이 10 Mbps 이하인 환경에서 WANProxy를 적용할 경우 네트워크 대기시간과 WAN 대역폭 관점에서 성능 개선 효과가 아주 우수하고 WAN 대역폭이 100 Mbps 환경에서도 우수하다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.229-235
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• 2019

인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.174-192
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• 2021

카메라나 레이더에 비해 높은 인지 성능을 제공하는 라이다 센서는 높은 가격으로 의해 ADAS나 자율주행에 적용되기 어려웠으나, 최근 가격이 빠르게 낮아지고 있어 라이다를 활용한 기존 자율주행 기능 개선에 관한 기대가 높아지고 있다. 레벨3 자율주행자동차의 경우, 센서의 결함 또는 한계 등 인지시스템에 위험한 상황이 발생했을 때 운전자에게 수동모드로의 제어권 전환을 요청하며, 만약 이러한 요청에도 운전자가 반응하지 않을 경우 MRM 즉 최소위험기동을 구현하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 인지 시스템에서 생기는 위험으로 인해 LKS의 정상작동이 힘든 경우에 대한, 라이다 기반의 MRM 알고리즘을 개발하였다. 본 논문의 LKS MRM 기술은 라이다에서 수집된 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 객체 군집화를 통해 전방에 있는 차량의 이동 경로를 생성하고, 이를 자차량의 목표 경로점으로 변환하여, 카메라 기반의 LKS가 정상 작동을 할 수 없는 경우 라이다 기반의 경로 추종제어를 통해 최소위험기동을 수행한다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 HAZOP 기법을 사용하여 위험원을 식별하였고 이를 바탕으로 검증용 시나리오 3가지를 도출하여, 뵨 연구에서 구축한 시뮬레이션 환경에서 알고리즘 검증을 수행하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 라이다 기반 LKS MRM 알고리즘이 여러 가능한 인지시스템의 위험 상황에 대해 차선이탈을 방지하고 이를 통해 교통사고를 방지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.7-20
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• 2017

클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.