• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.240-247
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• 2001

자바는 플랫폼 독립성, 높은 보안성, 멀티쓰레드 지원 등의 다양한 장점을 가지고 있어서 내장형 시스템을 위한 실행 환경으로 기대를 모으고 있다. 널리 쓰이고 있는 자바 수행 환경 중 하나인 Sun사의 퍼스널자바 ($PersonalJave^{TM}$)는 다양한 GUI를 쉽게 생성할 수 있도록 Truffle이라는 AWT 구조를 제공하고 있어서 셋톱박스나 PDA 등의 다양한 내장형 시스템에 활발히 이식되고 있다. 기본적으로 Truffle은 기존의 마이크로소프트 Win32 API나 X 윈도우 API를 기반으로 하고 있다. 그러나, 이러한 윈도우 관리기들은 많은 양의 디스크나 메모리 공간을 요구하므로 시스템 자원이 한정된 내장형 시스템에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 내장형 시스템의 요구조건을 만족시킬 수 있도록 내장형 리눅스 상에서 경량 윈도우 관리기인 마이크로윈도우즈(Microwindows)를 플랫폼 그래픽 시스템으로 채택하고 퍼스널자바 AWT API를 구현하였다. 마이크로윈도우즈(Microwindows)는 경량이면서도 기존의 윈도우 관리기들과 유사한 기능을 제공하며, 별도의 그래픽 시스템 지원을 필요로 하지 않아서 다양한 플랫폼 상에 쉽게 이식될 수 있다. 또한, 소스 코드가 공개되어 있어서 응용에 따라 수정 및 확장이 용이하다. 본 연구에서는 내장형 리눅스 상에서 동작하는 마이크로윈도우즈를 이용하여 퍼스널자바 AWT를 구현하였으며 다양한 응용프로그램을 이용하여 그 효용성을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.33-41
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• 2018

본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-63
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• 2019

최근 교육, 제조, 건설 등 다양한 응용 분야에서 사실적인 가상환경을 표현하기 위하여 실세계 영상데이터를 활용하는 사례가 증가하고 있다. 특히, 스마트 시티 등 디지털 트윈에 대한 관심이 높아지면서, 항공 영상 등 실제 촬영한 영상을 이용하여 현실감 있는 3D 도시 모델을 구축하고 있다. 그러나, 촬영된 항공 영상에는 태양에 의한 그림자가 포함되어 있으며, 그림자가 포함된 3D 도시 모델은 사용자에게 정보를 왜곡시켜 표현하는 문제를 안고 있다. 그림자를 제거하기 위하여 그동안 많은 연구가 진행되었지만, 아직까지 해결하기 어려운 도전적인 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 VWorld에서 제공하는 3차원 공간정보를 이용하여 건물의 높이 맵을 포함한 가상환경 데이터 셋을 구축하고, 높이맵과 딥러닝을 이용한 새로운 그림자 탐지 방법을 제안한다. 실험 결과에 의하면, 높이맵을 사용했을 때 기존 방법보다 그림자 탐지 에러율이 감소한 것을 확인할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.2641-2654
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• 2014

스마트 디바이스 환경에서 잡지산업은 높은 복잡도와 극심한 불확실성을 지닌 가치 네트워크 생태계로 변화하였다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하여 디지털 컨버전스와 스마트 디바이스 환경에서 잡지 생태계 모델과 외국 잡지사들의 적응 전략을 연구하였다. 분석 결과, 외국 잡지들의 콘텐츠 생산은 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자, 미디어/콘텐츠 기업들이 잡지사 또는 잡지 플랫폼과 협업하는 체계로 작동되고 있었다. 잡지사 주도형 플랫폼인지, 플랫폼의 플랫폼인지, 사용자 주도형 플랫폼인지에 따라 이 체계는 다른 특징과 패턴을 보여주고 있었다. 미디어/콘텐츠 기업과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 지니오, 잡지사들과의 협업 사례로서는 아마존 매거진, 북스브이, 그리고 전문가 사회집단/조직과의 협업 사례로서는 허핑턴 포스트, 와이어드, 창조적 사용자 커뮤니티와의 협업 사례로서는 플립보드를 들 수 있다. 외국의 사례잡지 콘텐츠는 잡지 플랫폼을 통한 거래를 본격화하면서 종이책 잡지, 전자책 잡지, 웹진, 앱진, 기사별 상품군으로서 분기되고 있다. 콘텐츠 사용 영역에서 사용자/독자들은 잡지 플랫폼과 관련된 스마트 디바이스를 통해 클라우드 컴퓨팅과 인공 지능 그리고 모듈식 개인화라는 기술 환경을 활용하여 커뮤니티, 전문가 집단, 창조적 사용자로서 잡지사와 관계를 가지고 상호작용하는 선순환 구조를 작동시키고 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.59-68
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• 2021

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 먼저 해상 부유물 검출에 적합한 영상 전처리를 진행하여 효율적으로 CNN 기반 신경망 모델 입력에 영상 데이터가 전달될 수 있도록 하였다. 또한, 신경망 모델의 알고리즘 경량화 기법 중 하나인 학습 후 파라미터 양자화 기법을 적용하여 모델의 메모리 용량을 줄이면서 추론 부분의 처리 속도를 증가시켰다. 양자화 기법이 적용된 모델을 저전력 임베디드 보드에 적용시켜 정확도와 처리 속도를 사용하는 임베디드 성능을 고려하여 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 중 정확도 손실이 제일 최소화되는 모델을 활용해 저전력 임베디드 보드에 비교하여 기존보다 최대 4~5배 처리 속도를 개선할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.119-128
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• 2019

본 연구의 목표는 스마트시티에 대한 연구 동향을 파악하고 이를 바탕으로 스마트시티에 대한 정책적 산업적 학술적 방향성을 제시하는 데 있다. 산업화와 더불어 급격하게 진행된 도시화 및 도시인구 증가로 세계 주요 도시들은 대부분 교통, 환경, 주거 등 다양한 도시문제에 직면하고 있다. 세계 각 도시는 이러한 도시문제를 해결하여 시민 삶의 질을 향상시킨다는 공통된 목표를 추구하기 위해 스마트시티의 도입을 서두르고 있다. 하지만 스마트시티에 대한 다양한 개념적 접근은 정책 목표 설정 및 추진전략 수립을 위한 방향성 도출에 불확실성을 야기하고 있다. 본 연구는 이러한 문제 인식하에 스마트시티 정책에 대한 방향성을 제시하고자 Scopus DB 및 Springer DB에서 스마트시티와 관련된 학술논문 11,527건의 제목과 초록, 발행연도 등의 정보를 수집하여 연구현황, 연구주제, 연구분야 추이 등을 LDA기반 토픽모델링 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 스마트시티 관련 연구주제는 크게 서비스 및 애플리케이션 분야, 기술 분야, 시민 사용자 관점의 8가지 세부주제로 유형화되었으며, 이중 '시민중심 스마트시티 추진을 통한 지속가능성의 확보'와 관련된 주제가 가장 많이 언급된 주제로 분석되었다. 또한 주제 간 연관관계를 분석한 결과, 데이터와 프라이버시 관련 연구의 중심성이 가장 높게 나타났다. 이는 데이터가 전반적인 스마트시티의 공동기반으로서 역할을 하며 기술, 서비스, 정책과 관련된 다양한 의사결정에 영향을 미치는 한편, 위치정보 등 개인 정보가 수집되는 과정에서 프라이버시 침해 등이 잠재적인 위협요인이 될 수 있음을 암시한다. 스마트시티 연구현황에 대한 객관적 분석을 통해 스마트시티 개념의 발전 방향을 이해하고 향후 대응방안을 모색함으로써, 스마트시티 추진 및 연구에 정책적, 산업적, 학술적 근거자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-31
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• 2018

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.27-37
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• 2022

디지털 통신 환경 기술이 다양화되고 네트워크 이용 접근성이 높아지고 있으며 보안이 중요한 방산업체, 국방 관련 기관 등 국가의 안보에 관련된 다양한 환경에서 가상 사설망 서비스를 사용한다. 하지만 기술에 발전에 따라 매년 가상 사설망의 취약점을 통한 공격이 증가하고 있다. 본 논문은 가상 사설망에서 발생 가능한 잠재적 취약점 및 신규 취약점에 대해 대비하기 위해 STRIDE 위협 모델링을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. STRIDE 위협 모델링은 위협을 총 6가지 범주로 그룹화 위협을 체계적으로 식별한다. 이를 적용하기 위해 가상 사설망의 기능을 분석하고 가상 사설망 서비스가 이루어지는 동안의 자료 흐름도를 생성하였다. 그 후, 가상 사설망에서 발생 가능한 위협을 수집하고 이를 기반으로 STRIDE 위협 모델링을 분석했다. 생성한 가상 사설망의 자료 흐름도는 총 96개의 STRIDE 위협으로 분류되며, 실제 취약점 리스트와 비교 분석하여 분류 결과를 구체화했다. 그 후 위협들의 공격 루트를 파악하기 위해 위협 시나리오를 작성했다. 본 논문은 작성된 시나리오를 기반으로 가상 사설망의 구성요소에 따른 총 30개의 보안 요구사항을 도출했다. 본 논문을 통해 국방부와 같이 보안이 중요한 시설에서 사용하는 가상 사설망의 보안 안정성을 높일 수 있는 보안요구사항을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.25-32
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• 2021

미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.975-976
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• 1993

This talk presents the overview of the author's research and development activities on fuzzy inference hardware. We involved it with two distinct approaches. The first approach is to use application specific integrated circuits (ASIC) technology. The fuzzy inference method is directly implemented in silicon. The second approach, which is in its preliminary stage, is to use more conventional microprocessor architecture. Here, we use a quantitative technique used by designer of reduced instruction set computer (RISC) to modify an architecture of a microprocessor. In the ASIC approach, we implemented the most widely used fuzzy inference mechanism directly on silicon. The mechanism is beaded on a max-min compositional rule of inference, and Mandami's method of fuzzy implication. The two VLSI fuzzy inference chips are designed, fabricated, and fully tested. Both used a full-custom CMOS technology. The second and more claborate chip was designed at the University of North Carolina(U C) in cooperation with MCNC. Both VLSI chips had muliple datapaths for rule digital fuzzy inference chips had multiple datapaths for rule evaluation, and they executed multiple fuzzy if-then rules in parallel. The AT & T chip is the first digital fuzzy inference chip in the world. It ran with a 20 MHz clock cycle and achieved an approximately 80.000 Fuzzy Logical inferences Per Second (FLIPS). It stored and executed 16 fuzzy if-then rules. Since it was designed as a proof of concept prototype chip, it had minimal amount of peripheral logic for system integration. UNC/MCNC chip consists of 688,131 transistors of which 476,160 are used for RAM memory. It ran with a 10 MHz clock cycle. The chip has a 3-staged pipeline and initiates a computation of new inference every 64 cycle. This chip achieved an approximately 160,000 FLIPS. The new architecture have the following important improvements from the AT & T chip: Programmable rule set memory (RAM). On-chip fuzzification operation by a table lookup method. On-chip defuzzification operation by a centroid method. Reconfigurable architecture for processing two rule formats. RAM/datapath redundancy for higher yield It can store and execute 51 if-then rule of the following format: IF A and B and C and D Then Do E, and Then Do F. With this format, the chip takes four inputs and produces two outputs. By software reconfiguration, it can store and execute 102 if-then rules of the following simpler format using the same datapath: IF A and B Then Do E. With this format the chip takes two inputs and produces one outputs. We have built two VME-bus board systems based on this chip for Oak Ridge National Laboratory (ORNL). The board is now installed in a robot at ORNL. Researchers uses this board for experiment in autonomous robot navigation. The Fuzzy Logic system board places the Fuzzy chip into a VMEbus environment. High level C language functions hide the operational details of the board from the applications programme . The programmer treats rule memories and fuzzification function memories as local structures passed as parameters to the C functions. ASIC fuzzy inference hardware is extremely fast, but they are limited in generality. Many aspects of the design are limited or fixed. We have proposed to designing a are limited or fixed. We have proposed to designing a fuzzy information processor as an application specific processor using a quantitative approach. The quantitative approach was developed by RISC designers. In effect, we are interested in evaluating the effectiveness of a specialized RISC processor for fuzzy information processing. As the first step, we measured the possible speed-up of a fuzzy inference program based on if-then rules by an introduction of specialized instructions, i.e., min and max instructions. The minimum and maximum operations are heavily used in fuzzy logic applications as fuzzy intersection and union. We performed measurements using a MIPS R3000 as a base micropro essor. The initial result is encouraging. We can achieve as high as a 2.5 increase in inference speed if the R3000 had min and max instructions. Also, they are useful for speeding up other fuzzy operations such as bounded product and bounded sum. The embedded processor's main task is to control some device or process. It usually runs a single or a embedded processer to create an embedded processor for fuzzy control is very effective. Table I shows the measured speed of the inference by a MIPS R3000 microprocessor, a fictitious MIPS R3000 microprocessor with min and max instructions, and a UNC/MCNC ASIC fuzzy inference chip. The software that used on microprocessors is a simulator of the ASIC chip. The first row is the computation time in seconds of 6000 inferences using 51 rules where each fuzzy set is represented by an array of 64 elements. The second row is the time required to perform a single inference. The last row is the fuzzy logical inferences per second (FLIPS) measured for ach device. There is a large gap in run time between the ASIC and software approaches even if we resort to a specialized fuzzy microprocessor. As for design time and cost, these two approaches represent two extremes. An ASIC approach is extremely expensive. It is, therefore, an important research topic to design a specialized computing architecture for fuzzy applications that falls between these two extremes both in run time and design time/cost. TABLEI INFERENCE TIME BY 51 RULES {{{{Time }}{{MIPS R3000 }}{{ASIC }}{{Regular }}{{With min/mix }}{{6000 inference 1 inference FLIPS }}{{125s 20.8ms 48 }}{{49s 8.2ms 122 }}{{0.0038s 6.4㎲ 156,250 }} }}