• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.79-85
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• 2022

사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.542-558
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• 2023

A digital focus index (DFI) is a value used to determine image focus in scientific apparatus and smart devices. Automatic focus (AF) is an iterative and time-consuming procedure; however, its processing time can be reduced using a general processing unit (GPU) and a multi-core processor (MCP). In this study, parallel architectures of a minimax search algorithm (MSA) are applied to two DFIs: range algorithm (RA) and image contrast (CT). The DFIs are based on a histogram; however, the parallel computation of the histogram is conventionally inefficient because of the bank conflict in shared memory. The parallel architectures of RA and CT are constructed using parallel reduction for MSA, which is performed through parallel relative rating of the image pixel pairs and halved the rating in every step. The array size is then decreased to one, and the minimax is determined at the final reduction. Kernels for the architectures are constructed using open source software to make it relatively platform independent. The kernels are tested in a hexa-core PC and an embedded device using Lenna images of various sizes based on the resolutions of industrial cameras. The performance of the kernels for the DFIs was investigated in terms of processing speed and computational acceleration; the maximum acceleration was 32.6× in the best case and the MCP exhibited a higher performance.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 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.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.35-45
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• 2023

본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.9-21
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• 2024

최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-13
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• 2017

본 연구는 식중독 세균 등 유해미생물에 의한 농산물 오염을 예측하여 대응방안을 마련할 수 있도록 하는데 필요한 모의실험 computing platform을 개발하고자 수행되었다. 농산물 오염은 그 빈도가 매우 낮고, 발생패턴도 극히 불규칙하여 계량적 요소가 많지 않기 때문에 기존의 광범위하게 활용되는 수리모형(Mathematical Modeling)이나 확률통계모형(Probability Statistical Modeling)을 기반으로 한 예측모형은 개발이 어렵다. 이와는 달리 개체기반모형(Agent-based Model)은 목적지향적인 각 개체들이 내재된 특성에 따라 변화하는 환경에서 상황 의존적 또는 자율적 행동을 하였을 때 나타나는 결과를 바탕으로 앞으로의 변화를 예측하는 모형으로 각 개체들에 대한 간단한 행동규칙과 몇 개의 변수를 활용하여 직관적 분석 가능하기 때문에 농산물의 안전성에 영향을 미치는 여러 개체 (농작물, 오염원, 오염매개자)가 상호작용하는 메커니즘을 모의실험하는 경우에 유용하다. 본 연구에서는 Scala와 Java 프로그래밍 언어에 기반을 둔 개체기반모형 개발환경을 지원하는 전용 소프트웨어인 NetLogo를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 개발된 모형은 가상의 엽채류 재배지역을 대상으로 가축 또는 야생동물이 출입할 수 있도록 하였고, 이들 동물이 배설하는 분변에 있는 장관유래 식중독 세균에 의해 토양 오염 또는 농작물 오염이 발생될 수 있도록 하였다. 이 오염은 시간이 지남에 따라 점차 소멸되지만 건전한 동물이 오염된 농작물을 섭취하는 경우 다시 동물의 장내로 들어가게 되어 보균 동물이 될 수 있도록 하였고, 역시 이 보균 동물이 배설하는 분변에 식중독 세균이 있도록 설정하였다. 가상 엽채류 재배환경에서 생존하는 식중독 세균은 파리와 같은 위생해충에 의해 다른 곳의 토양이나 농작물에 옮겨질 수 있게 하였다. 작물체는 60일 동안 생장하고, 동물은 개체군의 밀도 증감이 없으며, 파리는 시간이 지남에 따라 개체군 밀도가 변동될 수 있도록 하였다. 동물 개체수, 파리 개체수, 그리고 초기 오염 작물 개체수를 달리하면서 작물체의 미생물 오염을 시뮬레이션한 결과, 다른 요인들 보다는 동물 개체수가 작물체 오염에 가장 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.59-75
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• 2019

본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권3호
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• pp.1-20
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• 2008

오늘날 컴퓨팅 환경은 과거에 비해 매우 분산되어 있으며 다양한 시스템과 연결되고 통합되는 동적인 구성을 필요로 한다. 대부분의 기업들은 이를 위해 객체지향적인 메시지 송수신 체계인 MOM(Message Oriented Middleware) 시스템을 사용하여 원격의 시스템과의 통신채널을 구성하고 송수신 정보를 XML 메시지로 주고받고 있다. 그러나 대부분의 MOM 시스템들은 송수신 메시지로 사용되는 XML을 처리함에 있어 XML 메시지의 동적 변환 및 라우팅을 지원하지 않아 기업 시스템의 효율성과 유지보수성을 저하 시키고 있다. 이에 본 논문에서는 가장 널리 사용되고 있는 MOM 시스템인 JMS를 기반으로 동적 XML 메시지 변환 및 라우팅을 지원하기 위한 룰 기반의 라우팅 시스템인 RMRS(Rule-based Message Routing System)를 제안한다. RMRS는 룰 기반 이벤트 처리를 위해 사용되는 ECA(Event- Condition-Action)룰을 확장하여 분산 시스템 구현 시에 빈번하게 발생하는 라우팅 처리를 XML 변환과 함께 동적으로 처리할 수 있도록 한다. 이것은 내부적으로 메시지가 라우팅 되기 전에 수신한 메시지의 성격에 따라 XML 메시지의 변환을 수행할 수 있도록 설계되어 있어, 이를 바탕으로 MOM 시스템을 구축할 경우, XML 메시지의 동적 변환 및 라우팅을 효과적으로 구현할 수 있다.