• 한국지리정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.62-77
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• 2019

지구관측위성 위원회(Committee on Earth Observation Satellites: CEOS)에서 주관하는 오픈 데이터 큐브(Open Data Cube: ODC)는 지구관측그룹(Group on Earth Observations: GEO)에서 구축하는 전 지구 관측시스템(Global Earth Observation System of Systems: GEOSS)의 기반 플랫폼으로 적용되고 발전하고 있다. ODC는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 무상으로 공개되는 대용량의 위성영상정보를 이용하여 국가 규모, 지역 단위에서 사용자가 원하는 다양한 수준의 과학적 정보처리와 분석을 목적으로 하는 응용 서비스 구축에 적용할 수 있는 오픈소스 플랫폼이다. 이 연구에서는 ODC의 주요 특징에 대하여 유사한 목적을 갖는 구글 어스 엔진과 비교하여 설명하였다. 그리고 ODC에 대하여 소개하고 우리나라의 다목적실용위성(KOMPSAT) 영상정보를 이 플랫폼에 적용하는 데 필요한 기본 개념과 고려 사항을 제시하고자 한다. 또한, KOMPSAT 위성영상을 이 플랫폼에서 사용하기 위한 단계를 구분하여 설명하였고 실제 데이터를 이용하여 데이터의 입력과 등록에 적용되는 중간 과정을 예시하였다. 한편 오픈 데이터 사용권 관점에서 KOMPSAT 위성영상을 ODC 응용 서비스에서 적용할 수 있는 실제 방안을 제시하였다. KOMPSAT 위성영상정보의 ODC 적용을 위한 정책과 기술 사항들은 향후 GEO의 GEOSS에 다른 유상 위성정보를 사용하는 데 중요한 근거가 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.187-193
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• 2019

키-값 스토리지 엔진은 소셜 네트워크, 온라인 전자 상거래 환경 및 클라우드 서비스를 포함한 많은 컴퓨팅 환경에서 점점 더 수요가 증가하고 있는 필수적인 구성 요소다. 최근 키-값 스토리지 엔진은 트랜잭션, 버전관리 및 복제를 비롯한 많은 기능을 제공한다. 키-값 스토리지 엔진에서 트랜잭션 처리는 로그 선행 기입을 사용하여 원자성을 제공하며, 동기식 커밋 방식에서는 트랜잭션이 완료되기 전에 로그 데이터를 플러시한다. 그러나 로그 선행 기입에서 로그 데이터를 저장 장치로 플러시하는 것은 다양한 최적화 기법이 제안되었음에도 불구하고 여전히 fsync() 호출에 큰 오버헤드가 존재하고 있기 때문에 키-값 스토리지 엔진의 성능 병목이다. 이 논문에서는 기존 플러싱 체계를 최적화하기 위해 그룹 동기화 기법을 제안하여 키-값 스토리지 엔진의 성능을 개선한다. 또한, fsync()를 수행하는 동안에 다른 트랜잭션을 수행하는 트랜잭션 스케줄링 기법을 제안한다. 이 체계는 기존 시스템이 제공하는 동일한 트랜잭션 수준을 지원하면서 fsync() 호출의 수를 줄이는 효율적인 방법이다. 우리는 WiredTiger 스토리지 엔진에 제안하는 방법을 구현하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 기존 시스템에 비해 키-값 워크로드의 성능을 향상시킨다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.381-394
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• 2022

최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제43권2호
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• pp.226-245
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• 2019

To understand the dynamics of radial growth of trees and micro-climate at a site of Korean fir (Abies koreana Wilson) forest on high-altitude area of Mt. Hallasan National Park, Jeju Island, Korea, high precision dendrometers were installed on the stems of Korean fir trees, and the sensors for measuring micro-climate of the forest at 10 minutes interval were also installed at the forest. Data from the sensors were sent to nodes, collected to a gateway wireless, and transmitted to a data server using mobile phone communication system. By analyzing the radial growth data for the trees during the growing season in 2016, we can estimate that the radial growth of Korean fir trees initiated in late April to early May and ceased in late August to early September, which indicates that period for the radial growth was about 4 months in 2016. It is interesting to observe that the daily ambient temperature and the daily soil temperature at the depth of 20 cm coincided with the values of about 10 ℃ when the radial growth of the trees initiated in 2016. When the radial growth ceased, the values of the ambient temperature went down below about 15 ℃ and 16 ℃, respectively. While the ambient temperature and the soil temperature are evaluated to be the good indicators for the initiation and the cessation of radial growth, it becomes clear that radii of tree stems showed diurnal growth patterns affected by diurnal change of ambient temperature. In addition, the wetting and drying of the surface of the tree stems affected by precipitation became the additional factors that affect the expansion and shrinkage of the tree stems at the forest site. While it is interesting to note that the interrelationships among the micro-climatic factors at the forest site were well explained through this study, it should be recognized that the precision monitoring made possible with the application of high resolution sensors in the measurement of the radial increment combined with the observation of 10 minutes interval with aids of information and communication technology in the ecosystem observation.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2014

본 논문은 기존 연구되어졌던 파트너십이 공급 사슬 관리의 성과에 미치는 영향에 대한 연구에서 한 단계 더 나아가, 파트너십과 SCM 성과의 관계에서 소셜 비즈니스 매개효과에 대해 파악한다. 최근 공급 사슬 관리에도 전자태그, 모바일, 클라우드 컴퓨팅 등 IT 기술 접목이 활성화되면서 업무가 더 빠르고 스마트해지고 있다. 여기에 소셜 비즈니스가 더해진다면 거래 파트너, 혹은 고객과 직접 소통이 가능해져 파트너십의 관계를 한층 높일 수 있을 것이다. 연구 대상으로는 공급 사슬 관리을 도입하여 운용중인 기업을 대상으로 하였으며 설문지 150부 중 결측치를 제외한 127부를 최종 분석하였다. 자료 분석은 SPSS 21.0과 AMOS 18.0 Version 프로그램을 사용하여 빈도 분석, 신뢰도 분석, t-test, ANOVA, 경로분석, 매개효과 분석을 위한 Sobel test를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 파트너십에서 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속이 높을수록 소셜 비즈니스에 미치는 영향이 높을 것으로 분석되었으나, 상호의존성은 영향력이 크지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 파트너십이 SCM 성과에 대한 영향에 대해서는 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속은 유의한 영향을 보였으나 상호의존성은 영향 요인이 나타나지 않았다. 셋째, 소셜 비즈니스가 파트너십과 SCM 성과 관계의 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 법제연구
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• 제53호
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• pp.269-310
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• 2017

'2016 DAVOS 세계경제포럼에서 Klaus Schwab이 "4차 산업혁명"을 처음으로 언급한 이래, 기존 산업이 ICT와 접목하여 새로운 신산업을 창출해내는 현상들이 국내외에서 뜨겁게 논의되고 있다. 4차 산업혁명은 다른말로 'Indutsrie 4.0'으로 표현되기도 한다. 자동차 산업도 마찬가지의 방향으로 진화하고 있다. 자동차가 세상에 나타난 이래 자동차 관련 기술은끊임없이 진화해오고 있는데, 독일 정부가 표방하듯 Industry 4.0 시대의자동차는 운전보조기능의 단계를 넘어 인공지능(AI)을 탑재하여 동적 주행성능의 대부분을 사람 운전자가 아닌 시스템이 관장하는 완전자율주행의 단계로 발전할 것으로 예상된다. 각국은 나름대로의 방식과 체계로 주행자동화(driving automation) 기술을 발전시켜나가고 있다. 현행 자동차관리법령상 '자율주행자동차' 개념은 다양한 단계의 자동화 자동차를 모두담아낼 수 없는 문제점이 있으므로 '자동화 자동차'로 개념설정을 변경하는 것이 타당하다. 아울러 자동화 자동차의 임시운행허가권의 소재도 국토교통부장관이 독점하는 것 보다는 시 도지사에게도 개방하여 지방화시대에 부합한 본래의 자동차 규제제도로 회귀하는 것이 필요하다고 생각한다. 또한 향후 자동화 자동차가 레벨3 이상의 단계로 진화하여 상용화하는 단계에서는 자동차안전기준도 독자적으로 마련되어야 할 것인바, 현행 임시운행허가시의 안전운행요건을 참조하여 레벨3 이상의 자동화자동차를 등록할 때 갖추어야 하는 안전기준을 정립하여 운용하여야 할것이다. 그밖에 레벨3 이상의 단계에서 시스템우선모드에서 운행되는 자동화 자동차라고 하더라도 그 운전자나 승객은 유사시에 운전개입을 하여 운행지배를 하여야 하기 때문에 기본적으로 운전면허의 소지자일 것을 요한다고 본다. 기타 자동화 자동차가 원활하게 운행되기 위해 필요한정보보호체계의 마련과 인공지능법제의 완비 및 자동화기술의 표준화 등은 향후 지속적으로 자동화 자동차 관련 기술이 발전함에 있어서 병행하여 정비하여야 할 중요한 법제영역이다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.7-18
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• 2021

최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.73-82
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• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.