• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.671-678
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• 2019

시맨틱 기반 IoT 시스템을 통하여 제공되는 시맨틱 정보는 우리가 지금까지 알고 경험해 왔던 것과는 전혀 다른 새로운 고부가가치 결과물을 만들 수 있을 것이다. 이러한 관점에서 현재 IoT 기술 및 응용에 대한 핵심이슈는 지능적 IoT 플랫폼 아키텍쳐의 개발이다. 본 논문에서 제안된 시스템은 클라우드 컴퓨터에서 센서들의 IoT 데이터를 취합하고, 이들을 RDF로 변환한 후 시맨틱 주석 처리한다. 변환된 시맨틱 데이터는 온톨로지 레포지토리를 통해 공유되고 활용된다. 클라우드 컴퓨팅 환경으로써 KT의 IoTMakers를 이용하고, 온톨로지 레포지토리는 Jena의 Fuseki 서버를 사용하여 SPARQL 질의 결과를 Daum Map API와 Highcharts API를 사용하여 웹으로 표현하였다. 이를 통해 사람들이 시맨틱 IoT 매쉬업 서비스를 쉽게 접근할 기회를 제공하여 다양한 응용 가능성을 가진다.

• 기록학연구
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• 제54호
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• pp.211-248
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• 2017

이 연구에서는 제4차 산업혁명의 신기술을 활용하여 기록관리를 더 잘 할 수 있는 방안을 살펴보았다. 이를 위해 기록의 생산 및 관리에 큰 영향을 미치는 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 사물인터넷 등 네 가지 기술들을 선정하고 이 기술들의 개념과 특징, 적용분야를 정리하고 대표적 기술들을 테스트하였다. 이후 각 기술로 인해 변화된 생산기록의 특징을 분석하였다. 신기술로 인해 기록의 생산량은 급증했고 유형은 다양해졌다. 또한 데이터의 품질 확보와 생산 맥락을 설명하기 위한 조치가 필요함을 알 수 있었다. 각 기술을 기록관리에 효과적으로 도입하기 위해서는 기술의 성숙도별로 당장 적용할 기술과 나중에 적용해야 할 기술을 구분하여 로드맵을 설계해야 한다. 생산기록의 특징 변화에 대응하기 위해서는 유연한 데이터 구조를 갖추고 표준화된 형식으로 생산해야 한다. 또한 공공기관이 SaaS 제품을 조달할 수 있도록 하고 디지털 기술을 이용하여 공공서비스의 품질을 높여야 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-58
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• 2021

최근 주목받고 있는 마이크로서비스는 독립적으로 개발될 뿐만 아니라 독립적으로 실행 및 배포가 가능하다는 장점 때문에, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 보다 유연한 확장과 효율적인 협력을 보장할 수 있다. 이러한 영향으로 최근 마이크로서비스지향 애플리케이션 환경으로의 전환이 급격히 증가하고 있다. 마이크로서비스의 도입을 위해서는 무엇보다 모노리식 아키텍처로 구축된 단일 애플리케이션의 구성요소를 마이크로서비스 단위로 식별하는 문제가 선결되어야 한다. 본 논문에서는 레거시 시스템으로부터 마이크로서비스 식별의 문제를 알고리즘 기반으로 해결하기 이한 접근방법을 제안한다. 코드의 메타정보를 이용하여 그래프를 생성하고 클러스터링 알고리즘을 적용하여 마이크로서비스 후보를 추출한다. 추출된 마이크로서비스 후보에 대해 메트릭을 이용하여, 모듈화 품질을 평가한다. 또한 제안된 식별 방법의 효과를 검증하기 위해 벤치마크를 위해 많이 사용되는 공개 소프트웨어의 코드를 이용하여 후보 서비스를 도출하고, 메트릭을 이용하여 모듈화 수준을 평가한다. 결과적으로 좀더 작은 단위의 마이크로서비스로 식별해 내면서 모듈품질을 향상시키는 결과를 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.259-268
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• 2022

데이터 양의 폭발적 증가에 따른 관리 효율성 제고를 위한 클라우드 서비스 활용이 일상으로 자리잡고 있는 현재, 데이터 프라이버시 보존을 위한 다양한 암호화 기법이 적용되고 있다. 클라우드 시스템의 방대한 컴퓨팅 자원에도 불구하고 다수 사용자로부터 아웃소싱된 데이터의 중복으로 인한 저장 효율성의 저하는 서비스 효율을 현저히 감소시키는 요인으로 작용하면서, 프라이버시가 보장된 암호문에 대한 데이터 중복제거에서의 효율성 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 최신 USENIX ATC에 발표된 Ren et al.의 신뢰실행환경을 활용한 암호문에 대한 중복제거의 효율성 개선을 위한 연구결과를 분석하고 서비스에 참여하는 키 관리 서버를 사용자에 통합함으로써 제3의 독립적인 키 관리 서버의 필요성을 제거하면서도 키 관리의 안정성 개선 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안 기법에서 약 30%의 통신 효율 개선 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4_spc호
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• pp.431-447
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• 2014

Demand of spectrum resource is tremendously increasing and this trend will continue as more IT services such as cloud computing, smart devices, Internet of Things are provided through wireless network. Recent development of spectrum sharing technology has drawn attention to spectrum policy makers as a promising way to overcome the expected spectrum shortage problem. However, technology-based solution to spectrum shortage problem may not be sustainable since the solution affect only one aspect of spectrum sharing ecosystem. To understand the whole picture of spectrum shortage problem, policies to vitalize spectrum sharing ecosystem were proposed based on the analysis of System Dynamics causal map in the previous study. This study compares and analyzes the effect of those proposed vitalization policies by using System Dynamics simulation. Among seven alternative policies, combined application of demand acceleration policy and technology development policy was found to be more effective for better utilization of spectrum. The effect of demand acceleration policy was offset when other policies are applied together except supply acceleration policy which shows better spectrum sharing.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.981-987
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 개인 및 기업의 로컬 저장소에서 관리되던 데이터가 클라우드 스토리지 등 제 3의 공간에 아웃소싱 되면서 유지, 관리 비용의 절감 효과를 얻을 수 있게 됨과 동시에, 다수의 원격저장 서비스 제공자는 공간 자원의 효율화를 위하여 아웃소싱된 데이터의 중복제거 기법을 도입하고 있다. 동일 데이터의 중복성 판단에 해시 트리가 사용되는 경우에는 검증 데이터의 크기 및 트리의 일부 정보에 대한 부채널이 존재하게 되는데, 이로부터 특정 데이터에 대한 정보 수집 및 검증의 우회 가능성이 증가하게 된다. 이러한 부채널로 인한 검증의 유효성 문제를 개선하기 위하여, 본 논문에서는 멀티 셋 해시함수를 이용한 동일성 검증 기법을 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3028-3039
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• 2015

Recently, the web index of Korea peaked at the top 10 among the eighty six countries, and Korea became the only Asian country ranked at the top level. Korea also has been on the top in the field of Internet penetration rate, in terms of both high-speed broadband and wireless Internet. However, such achievements did not guarantee the national level for the effective use of information utilizing Internet. According to OECD, the national informatization index of Korea has not been free from the middle of the OECD countries. Despite of the heightened pressure in practically enhancing effective information use utilizing Internet, the previous research interests and efforts to develop the Internet-related framework or to identify Internet capabilities rarely existed. The study aims to propose the framework, named "Internet Information Orientation" that illustrates the relationship between Internet capabilities and national competitiveness on Internet. The research identified the specific Internet capabilities, reclassified the capabilities based on the research issues provided at the 6^th international conference on Internet held in December 2014, and finally described the rigorous research endeavors on the issues. As a result, 16 papers presented and selected as the outstanding papers at the conference handle issues to be brought together, which include: Wireless Network, Internet of Things, Green Computing, Multimedia Processing, Big Data and Text Mining, Database in Cloud Environment, Business Intelligence, Software Engineering, IT Strategy & Policy, and Social Network Services.

• STI Policy Review
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• 제9권1호
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• pp.133-157
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• 2018

The divide between the "digital" economy and the traditional "physical" economy is outdated. In fact, we are in a transition to a singular economy. This paper classifies economic objects (including actors) as either physical or virtual and argues that due to emerging technologies, these objects are interacting with each other in both physical and increasingly digital spheres in tandem. This paper recognizes the elemental difference between atoms and bytes but argues that physical and digital economic activities are becoming inseparably intertwined. Furthermore, arbitrarily dividing the economy into two categories - one "physical" and the other "digital" - distorts the overall view of the actual execution of economic activity. A wide range of innovations emerging concurrently is fueling the transition to a singular economy. Often referred to as the elements of the Fourth Industrial Revolution (4IR), four emerging technological areas are reviewed here: distributed ledger technology, artificial intelligence/machine learning/data sciences, biometrics and remote sensor technologies, and access infrastructure (universal internet access/electricity/cloud computing). The financial services sector is presented as a case study for the potential impact of these 4IR technologies and the blurring physical/digital line. To reach the potential of these innovations and a truly singular economy, it requires the concurrent development of social, organizational, and regulatory innovations, though they lag in terms of technological progress thus far.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권1호
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• pp.11-20
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• 2022

In this paper, we have recently created self-driving cars and self-parking systems in human-friendly cars that can provide high safety and high convenience functions by recognizing the internal and external situations of automobiles in real time by incorporating next-generation electronics, information communication, and function control technologies. And with the development of connected cars, the ITS (Intelligent Transportation Systems) market is expected to grow rapidly. Intelligent Transportation System (ITS) is an intelligent transportation system that incorporates technologies such as electronics, information, communication, and control into the transportation system, and aims to implement a next-generation transportation system suitable for the information society. By combining the technologies of connected cars and Internet of Things with software features and operating systems, future cars will serve as a service platform to connect the surrounding infrastructure on their own. This study creates a research methodology based on the Enhanced Security Model in Self-Driving Cars model. As for the types of attacks, Availability Attack, Man in the Middle Attack, Imperial Password Use, and Use Inclusive Access Control attack defense methodology are used. Along with the commercialization of 5G, various service models using advanced technologies such as autonomous vehicles, traffic information sharing systems using IoT, and AI-based mobility services are also appearing, and the growth of smart transportation is accelerating. Therefore, research was conducted to defend against hacking based on vulnerabilities of smart cars based on artificial intelligence blockchain.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1-11
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• 2023

Federated learning (FL) is a ground breaking machine learning paradigm that allow smultiple participants to collaboratively train models in a cloud environment, all while maintaining the privacy of their raw data. This approach is in valuable in applications involving sensitive or geographically distributed data. However, one of the challenges in FL is dealing with heterogeneous and non-independent and identically distributed (non-IID) data across participants, which can result in suboptimal model performance compared to traditionalmachine learning methods. To tackle this, we introduce FedGCD, a novel FL algorithm that employs Graph Neural Network (GNN)-based community detection to enhance model convergence in federated settings. In our experiments, FedGCD consistently outperformed existing FL algorithms in various scenarios: for instance, in a non-IID environment, it achieved an accuracy of 0.9113, a precision of 0.8798,and an F1-Score of 0.8972. In a semi-IID setting, it demonstrated the highest accuracy at 0.9315 and an impressive F1-Score of 0.9312. We also introduce a new metric, nonIIDness, to quantitatively measure the degree of data heterogeneity. Our results indicate that FedGCD not only addresses the challenges of data heterogeneity and non-IIDness but also sets new benchmarks for FL algorithms. The community detection approach adopted in FedGCD has broader implications, suggesting that it could be adapted for other distributed machine learning scenarios, thereby improving model performance and convergence across a range of applications.