• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.87-97
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• 2023

컨테이너는 최근 주목받고 있는 서버 가상화 기술로, 기존 가상머신과 달리 더 가볍고 빠르게 독립 환경의 구축을 가능하게 한다. 이러한 장점으로 많은 기업들이 컨테이너를 활용하여 다양한 서비스들을 구축 및 배포하기 시작하였다. 하지만, 컨테이너가 도입 될수록 새로운 문제점 또한 노출하고 있는데, 특히 컨테이너 간 같은 커널을 공유하는 구조 때문에 발생하는 보안 취약점들이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공격자가 컨테이너 환경의 구조적 취약점을 악용하여 할 수 있는 위협 중 호스트의 자원을 고갈시키는 공격, 이른바 호스트 자원 고갈 공격의 영향을 분석해 보고자 한다. 특히, 가장 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼인 도커를 이용해 구축한 컨테이너 환경에서 공격자가 CPU, 메모리, 디스크 공간, 프로세스 ID, 소켓 등의 주요 호스트 자원을 고갈 시켰을 때 발생하는 영향에 대해 분석하였다. 총 5가지 종류의 자원 고갈 공격 시나리오를 서로 다른 호스트 환경과 컨테이너 이미지에서 재현하였으며, 결과적으로 그 중 3가지의 공격이 효과적으로 다른 컨테이너를 서비스 불능을 만드는 것을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권11호
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• pp.319-328
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• 2023

에지 컴퓨팅 기술은 클라우드 컴퓨팅과 달리 기기와 사용자와 가까운 곳에서 데이터를 분석하고 판단하여 실시간 서비스, 민감한 데이터 보호, 네트워크 트래픽 감소와 같은 장점을 제공한다. 에지 컴퓨팅 플랫폼의 대표적인 오픈소스인 EdgeX Foundry는 현실 세계의 다양한 장치와 IT 시스템 사이에서 서비스를 제공하는 오픈소스 기반 엣지 미들웨어 플랫폼이다. EdgeX Foundry는 기존의 센싱된 데이터를 다루기 위한 서비스와 함께 카메라 장치를 다루기 위한 서비스를 제공하는데, 이 서비스는 단순 스트리밍 및 카메라 장치 관리만 지원할 뿐 EdgeX 내부에 장치에서 얻은 이미지 데이터를 저장하거나 처리하지 않는다. 본 논문에서는 EdgeX Foundry에서 제공하는 서비스 일부를 응용하여 EdgeX 내부에 이미지 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 기법을 제시한다. 제시한 기법을 기반으로 실험 및 성능 평가를 위해 자율주행 분야에서 핵심적으로 사용되는 객체탐지 서비스를 위한 서비스 파이프라인을 만든 후 기존 방법과 비교 분석하였다. 이 실험을 통해 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 이미지/동영상 데이터를 저장하고 처리하는 과정 등이 추가되었음에도 기존 방법에 비해 지연시간이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.104-110
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• 2023

In the user-centered design paradigm, information systems are created entirely tailored to the users who will use them. When the functions of a complex system meet a simple user interface, users can use the system conveniently. While web personalization services are emerging as a major trend in portal services, portal companies are competing for a second service, such as introducing 'integrated communication platforms'. Until now, the role of the portal has been content and search, but this time, the goal is to create and provide the personalized services that users want through a single platform. Personalization service is a login-based cloud computing service. It has the characteristic of being able to enjoy the same experience at any time in any space with internet access. Personalized web services like this have the advantage of attracting highly loyal users, making them a new service trend that portal companies are paying attention to. Researchers spend a lot of time collecting research-related information by accessing multiple information sources. There is a need to automatically build interest information profiles for each researcher based on personal presentation materials (papers, research projects, patents). There is a need to provide an advanced customized information service that regularly provides the latest information matched with various information sources. Continuous modification and supplementation of each researcher's information profile of interest is the most important factor in increasing suitability when searching for information. As researchers' interest in unstructured information such as technology markets and research trends is gradually increasing from standardized academic information such as patents, it is necessary to expand information sources such as cutting-edge technology markets and research trends. Through this, it is possible to shorten the time required to search and obtain the latest information for research purposes. The interest information profile for each researcher that has already been established can be used in the future to determine the degree of relationship between researchers and to build a database. If this customized information service continues to be provided, it will be useful for research activities.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.143-174
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• 2023

인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

• 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.

• 지적과 국토정보
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• 제46권2호
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• pp.183-196
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• 2016

위성영상의 정밀한 기하보정을 위해서는 지상기준점이 필요하며, GPS 측량은 양질의 지상기준점 좌표 취득을 위해 필수적이다. 하지만 GPS 측량을 하는 과정에서 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 대체할 다른 대안을 연구할 필요가 있다. 이에, 본 연구에서는 지상기준점의 좌표를 취득하기 위한 기존의 GPS 측량을 웹 사이트 지도에서 제공하는 좌표로 대체하는 가능성에 대해 연구하였다. 이를 위해 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표들 간의 오차량을 확인하였으며, 위성영상의 기하보정에 사용되는 3가지 좌표 변환식의 정확도를 비교하였다. 또한 가장 정확도가 높게 나온 변환식을 이용하여 GPS 측량을 통해 취득한 지상기준점의 좌표와 Daum Map API를 통해 취득한 지상기준점의 좌표를 이용하여 위성영상을 기하보정하고 그 정확도를 비교하여 그 효용성을 평가하고자 하였다. 그 결과, 3가지 좌표 변환식 중 polynomial 3차 변환식이 가장 높은 정확도를 나타내었으며, Landsat-8과 같은 중해상도 위성영상을 사용하는 경우에는 Daum Map API를 통해 지상기준 점의 좌표를 취득하고 이를 영상의 기하보정에 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1341-1349
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• 2011

본 연구에서는 다양한 기종의 DSLR 카메라에서 생성되는 RAW 이미지 파일들의 구조를 분석하고 이를 기반으로 임베디드 플랫폼용 RAW 이미지 뷰어를 개발하였다. DSLR 카메라로 촬영되는 정지 이미지는 JPEG 포맷 혹은 제조사별로 상이한 RAW 이미지 파일 포맷으로 저장매체에 저장된다. RAW 이미지 파일 포맷은 DSLR 카메라 제조사별로 다르고, 해당 포맷에 대한 구체적인 정보가 공개되지 않는 이유로 휴대용 멀티미디어 기기에서 RAW 이미지 재생 기능을 충분히 지원하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 RAW 이미지 파일 포맷인 CRW, CR2, PEF, NEF, MRW에 대한 구조를 분석하였고, 이를 기반으로 PC용 RAW 이미지 파일 분석툴과 WinCE 기반의 임베디드 플랫폼에서 구동되는 RAW 이미지 뷰어를 개발하였다. 개발된 뷰어는 WinCE 기반하에서 5가지 종류의 RAW 이미지를 지원하며, 실험 결과 S3C6410 임베디드 플랫폼에서 RAW 이미지를 로딩하는데 약 10초가 소요되었다. 본 연구에서 개발된 솔루션은 향후 휴대용 멀티미디어기기에서 RAW 이미지를 포함한 다양한 이미지를 활용하는데 적용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.97-106
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• 2020

5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.