• 한국지리정보학회지
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• 제18권4호
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• pp.119-130
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• 2015

최근 정보기술 기반의 물 관련 분야에서 국가 또는 국제 표준에 대한 실무 적용 연구가 증가하고 있는 추세이다. 특히 공간정보 기반의 콘텐츠 개발과 수신, 처리, 배포 등에 대한 관심과 수요가 증가하고 있으며, 기본 핵심이 되는 표준의 중요성 또한 강조되고 있다. 그러나 공간정보 분야의 필요성에 비하여 표준에 대한 관심과 개발 및 적용을 위한 연구가 미흡한 실정이다. 본 논문은 주요 국제 표준 기구인 International Organization for Standardization(ISO)와 Open Geospatial Consortium(OGC)에서 개발, 제정된 정보제공 국제표준 및 관련 표준 동향을 분석하고, 향후 수재해 정보 플랫폼 구축을 위해 적용 가능한 통합관리 표준 방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 관측자료 제공을 위한 빅데이터, NoSQL, 클라우드 기술, 공간정보웹서비스를 위한 OGC WxS 표준기술들, 공간정보 표준포맷에 관한 ISO 기술 등 표준화된 정보제공 기술들의 특징을 조사하고, 해당 기술의 도입 전략 및 적용방안을 검토하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.29-35
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• 2007

통신해양기상위성은 다목적 정지궤도위성으로서 Ka대역 통신탑재체, 기상센서 및 해양센서를 하나의 위성플랫폼에 탑재한 복합위성이다. 본 논문에서는 한국정부의 자금으로 개발되는 첫번째 혁신적인 정지궤도 통신해양기상위성 프로그램에 대해서 소개하고자 한다. 위성플랫폼은 아스트리움의 EUROSTAR 3000 통신위성을 기반으로 하고 있으며, 세 개의 다른 탑재체를 효과적으로 수용하기 위하여 화성탐사선 Express를 일부 활용하였다. 세개의 탑재체 중 통신탑재체는 스위칭 다중빔 기술을 검증하고 광대역 멀티미디어 통신서비스를 시험하는데 목적이 있다. 기상센서임무는 고해상도 멀티분광 센서로 지속적으로 한반도 기상데이타를 산출하는데 있으며, 세계 최초의 정지궤도 해양센서는 한반도의 어류자원정보 및 장단기 해양정보의 모니터링을 목적으로 하고 있다. 통신임무와 원격탐사임무를 동시에 수행해야 하므로 위성체의 요구사항은 매우 복잡하여 이를 만족시키기 위한 설계 및 조립/시험의 난이도는 매 우 높다고 할 수 있겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.379-385
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• 2014

언제 어디서든 끊어짐이 없이 콘텐츠를 이용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)기술로 인해 본격적인 N스크린 시대가 열렸다. 이에 따라 방송업계에서는 방송 콘텐츠를 PC, 스마트폰, 태블릿, App, IPTV 등 다양한 미디어 기기로 서비스할 수 있는 환경이 마련됐다. 방송사 관점에서는 플랫폼의 유용성과 사용성을 높여주기 위해 디바이스별로 동일한 브랜드 아이덴티티가 유지될 필요가 있고, 이를 뉴미디어 구축에 적용할 수 있는 통합 스타일가이드의 필요성이 커졌다. 본 연구에서는 기존의 웹페이지에 국한되었던 웹 스타일 가이드를 넘어서, 이제 다양한 뉴미디어에서 브랜드 아이덴티티를 유지하기 위한 뉴미디어 스타일가이드의 필요성과 제작요소에 대해 연구한다. 세계 최고 수준의 공영 방송사이며 통합적인 미디어가이드가 제시되어 있는 BBC의 통합가이드(GEL)와 우리나라 대표 공영방송 KBS에서 제공되는 웹 스타일 가이드를 분석하고, 현재 웹 스타일 가이드의 한계점을 찾아 개선방향을 도출하고자 했다. 이를 위해 방송미디어업계 디자인분야의 전문가 심층인터뷰를 통해, 어떤 디자인 요소들을 중심으로 뉴미디어 스타일 가이드를 제작해야 하는가를 분석하고, 종합적인 뉴미디어 스타일 가이드 제작 블루프린트를 제안했다. 이 연구를 통해 우리나라 뉴미디어 방송채널 KBS의 통합적인 브랜드 아이덴티티의 현주소를 파악하고, 미래지향적인 뉴미디어 플랫폼 발전방향을 모색한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1013-1025
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• 2020

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) 플랫폼은 소규모 지역의 영상을 저비용으로 신속하게 취득이 가능하다는 장점이 있어 재난모니터링과 스마트시티 분야에 널리 활용되고 있다. UAV 기반 정사영상 및 DSM (Digital Surface Model) 제작 시 cm 급 정확도를 확보하기 위하여 UAV 영상의 위치보정을 위한 지상기준점(Ground Control Points, GCP)이 필수적이다. 하지만, 현장 GCP 취득을 위한 현장방문, 대공표지 설치에는 상당한 인력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 GCP 현장 취득을 대체하기 위한 방법으로 사전에 구축되어 활용가능한 세 가지 공간정보를 GCP로 이용하는 방법을 제시하였다. 연구에 사용한 세 가지 공간정보는 첫째, 25 cm 급 정사영상과 1:1000 수치지형도 기반 DEM (Digital Elevation Model), 둘째, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)으로 취득한 점군 데이터, 셋째, MMS 데이터와 UAV 데이터를 융합하여 만든 하이브리드 점군 데이터이다. 세 가지 공간정보로부터 취득한 GCP를 이용하여 각각에 대하여 UAV 정사영상과 DSM (Digital Surface Model, DSM)을 생성하였다. 생성된 3가지 결과를 현장 RTK-GNSS 측량으로 취득한 검사점과 비교하여 3차원 위치 정확도평가를 진행하였다. 실험결과, 세 번째 경우인 MMS와 UAV를 융합한 하이브리드 점군 데이터를 GCP로 사용하였을 때, UAV 정사영상과 DSM의 최종 정확도가 수평방향의 RMSE는 8.9 cm, 수직방향의 RMSE는 24.5 cm로 가장 높게 나타났다. 또한, 현장 측량을 대체하기 위해 활용한 공간정보로부터 취득한 GCP의 분포는 수평 위치 정확도 보다 수직 위치 정확도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.13-18
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• 2015

최근 시뮬레이션이 다양한 계산과학 및 산업 분야에서 널리 활용되면서, 컴퓨팅 자원에 대한 그 요구사항 또한 점점 다양해지고 있다. 특히 이러한 요구는 기존 슈퍼컴퓨터와 같은 CPU 중심의 자원에서 벗어나, 사용자 별 설정 및 활용이 쉬운 유연하고 효율적인 고성능 클라우드 컴퓨팅의 필요성이 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅을 이용해 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 다수의 가상머신으로 이루어진 대규모의 가상 클러스터의 실시간 구축이 필연적이다. 이러한 대규모의 가상 클러스터 생성은 동시 다발적인 가상머신 요청을 야기시키고, 이 요청들에 의해 대기 시간이 매우 길어지는 문제가 발생할 수 있다. 이런 문제의 주요 원인은 각각의 가상머신에서 사용되는 가상 이미지를 생성, 복사하는 작업들간에 병목 현상 때문이다. 본 논문에서는 가상머신 이미지들의 생성 시간을 최소화하고, 가상 클러스터의 I/O 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 또한 다양한 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 검증한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2014

최근 IT기술이 발전하면서 다양한 정보시스템이 구축되고 있다. 하지만 정보시스템을 구축할 때 H/W가 적정한 규모인지 판단하기 어려워 SI업체 및 전문가에 상당히 의존하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정보화진흥원 등에서는 시스템 유형 별 로 H/W 용량 산정식을 개발하여 기준으로 삼고자 하였으나, 공급업체 전문가그룹의 토의에 의한 용량 산정식을 제시한 것과 비교적 오래되었다는 문제가 있어 지금의 실정에서는 더 이상 적용하기 힘들다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 투자되는 예산 대비 최적의 성능을 보장할 수 있는 적정용량 산정 기법을 제안한다. 이를 위해 클라우드 가상 환경에서의 시뮬레이션을 통해 다양한 경우의 비용 대비 성능 측정치를 수집하여 회귀분석함으로써 적정 용량을 추정할 수 있는 산식을 도출하였다. 본 연구를 통해 H/W 용량 산정 시 객관적으로 수치화된 자료를 바탕으로 정보시스템을 구축할 수 있기 때문에 과대 과소 책정되는 비용을 절감할 수 있으며, SI업체나 전문가에 의존하지 않는 환경에서 정보시스템 구축이 가능하다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.223-245
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• 2019

4차 산업혁명의 기반으로서 블록체인은 다양한 산업에서 신성장 동력을 만들어내는 중요한 핵심 인프라이면서 기술로 자리를 잡아가고 있다. 세계적으로 블록체인에 대한 관심이 기업과 기관의 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술의 특성 및 동향을 조사 및 정리하고 공공기관 기록관리부분에 블록체인 기술의 적용이 필요한지 알아보았으며 공공기관의 기록관리분야의 구축절차 및 구축방법을 문헌으로 연구하였다. 최종적으로 기록물관리분야에 블록체인 기술을 적용하여 아카이브체인(Archivechain)모델을 제안하고 어떠한 기대가 예상되는지 기술하고자 하였다. 전자문서의 기록관리 과정을 기록한 트랜잭션이 블록체인에 탑재되게 되면 단편적으로 비연계되었던 기록관리 표준업무처리 과정에 모든 단계 정보를 한 번에 확인 할 수 있다. 전자기록관리시스템에 블록체인기능이 탑재된다면 문서를 획득 등록하여 문서를 생산한 자가 메타데이터 및 정보를 입력한 후 모든 내용을 저장하고 분류한다. 그렇게 되면 생산현황보고의 절차가 간결하게 될 것이고 원문정보공개서비스를 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 아카이브체인(Archivechain)은 전자문서생산시스템과 기록관리시스템이 일체되었다는 가정하에 하이퍼레저 플랫폼을 적용하여 BaaS형 클라우드 인프라를 적용한 모델이다. 스마트하고 전자 정부로 진보하는 기록관리 체계를 만들기 위해 공공 기록물관리의 모든 생애주기에 블록체인에 배치함으로써 흩어져 있는 정보를 하나로 모을 수 있는 문제를 해결 할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.527-535
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• 2021

전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권9호
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• pp.615-626
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• 2024

본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 정확하고 시간 및 비용 효율적으로 토양수분 모니터링을 수행하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 Google Earth Engine (GEE)와 자동화기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 결합한 토양수분 산정모형을 개발하였다. Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), 전구 강수 관측 위성 GPM (Global Precipitation Measurement)을 기반으로 다양한 공간정보를 활용해 최적의 입력 자료 조합을 테스트하였다. 그 결과, GPM 기반의 무강우누적일수 및 5일 평균강수량, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 밤 및 낮시간에 촬영된 LST (Land Surface Temperature)의 합계, 토양특성(사토 및 점토 함량, 용적밀도), 지형자료(고도 및 경사도), 계절 구분이 변수중요도(Feature importance)가 높은 것으로 나타났다. 상기 자료의 조합을 AutoML 통해 목적함수 (Determination of coefficient, R² ; Root Mean Square Error, RMSE; Mean Absolute Percent Error, MAPE)를 설정 후 기계학습 기법별 비교평가를 수행한 결과, Tree 계열의 모형이 높은 성능을 보였으며, 그 중, Random Forest의 성능이 가장 우수하였다(R² : 0.72, RMSE: 2.70 vol%, MAPE: 0.14).