• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권5호
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• pp.448-464
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• 2007

위치 기반 서비스는 질의하는 클라이언트의 위치에 따라 질의에 대한 결과를 제공한다. 위치 기반 서비스에서, 전통적인 캐싱과 프리페칭 같은 기법은 서버로부터의 데이타 전송과 질의 응답 시간을 감소시키기에 효과적인 접근 방법이다. 그러나 클라이언트의 다양한 이동성과 질의 패턴으로 이들 기법은 캐시의 비효율성과 네트워크 부하를 초래할 수 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위해, 사용자가 요구한 질의와 질의 결과를 표현하는 세그먼트들의 집합으로 정의된, 서술을 이용하여 프리페칭 세그먼트 개념과 개선된 캐시 교체 전략을 함께 사용하는 시멘틱 프리페칭 기법을 제안한다. 이동 클라이언트는 시멘틱 프리페칭 영역이라고 불리는 서비스 영역에 진입할 때 서버로부터 미리 필요한 시멘틱 정보를 가져온다. 이동 컴퓨팅 환경에서 클라이언트는 위치 종속 데이타의 질의 처리를 위해 캐시에 미리 그 정보를 유지한다. 제안 기법의 성능은 사용자 이동성과 질의 패턴, 위치 종속 데이타의 분포, 적용 캐시 교체 전략과 같은 다양한 환경 변수와 관련 지어 조사된다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 영역 질의와 최 근접 질의에 대해 기존 기법보다 효율적임을 보여준다. 추가로, 질의 처리에 두 질의를 동적으로 반영하여 적용하면 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.107-116
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• 2011

본 논문에서는 무선 센서 망을 위한 트래픽 적응적 수면시간 기반 매체 접근 제어 (Traffic Adaptive Sleep based Medium Access Control; TAS-MAC) 프로토콜을 제안한다. 제안 된 프로토콜은 클러스터를 구성하는 센서노드에 적용되며 TDMA를 기본 방식으로 사용한다. 기존에 제시된 LEACH와 BMA-MAC과 같은 전형적인 스케줄링 방식을 사용하지만 입력 데이터가 없거나 주변으로부터 발생되는 이벤트 발생이 없는 긴 침묵시간을 고려한다. 이를 위하여 간단한 트래픽 측정기법을 사용하며 기존 중앙집중식 MAC에서 수행하는 불필요한 스케줄링 시간을 줄임으로서 에너지 소모를 적게 한다. 제안된 프로토콜의 프레임은 조사(I), 전송(T), 그리고 수면기간(S)로 구성되며 I-기간 동안 필요한 정보를 수집하여 긴 침묵 시간에 대응한 적당한 수면시간을 동적으로 결정한다. 또한 한 노드에서 클러스터 헤드로 전송할 데이터가 하나 이상일 때, T-기간 동안 다중의 데이터 전송이 가능하도록 TAS-MAC 프로토콜을 개선하여 데이터의 평균 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 에너지 소비와 전송 지연을 분석하고 기존 방식에 비해 에너지 효율이 향상됨을 보인다. 제안된 방식은 에너지 효율이 증가되면서 지연이 상대적으로 증가하는데 에너지 감소 요구를 만족시키는 방안도 논의한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.23-34
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• 2023

군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.

• 지질공학
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• 제23권1호
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• pp.57-65
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• 2013

본 연구에서는 자연사면에서 토석류 산사태 대응공법의 설계 프로그램(CDFlow ver 1.0)을 개발하였다. 이 프로그램은 자연사면에서 발생되는 산사태의 발생 가능성을 평가할 수 있으며, 토석류 산사태로 인하여 발생되는 피해범위를 산정할 수 있다. 또한 이 프로그램은 토석류 산사태의 대응공법 위치와 규모를 설계할 수 있다. 이 프로그램은 가장 잘 알려진 지리정보시스템(GIS) 개발도구중의 하나인 ArcGIS 엔진에서 구동되도록 개발되었다. 그리고 유사동역학적인 습윤지수와 무한사면의 안정해석기법을 적용하여 산사태 발생가능성을 예측하였다. 계산된 사면안전율은 기준안전율과 비교하여 산사태 잠재발생 구간을 선정하고 이를 도면상에 표시하였다. 토석류량은 산사태 잠재발생 구간과 토층심도에 의해 산정된다. 그리고 누적 토석류량은 이동경로를 따라서 계산할 수 있다. 개발된 프로그램의 적용성을 평가하기 위하여 실제 산사태 발생현장을 대상으로 적용하였다. 산사태 발생현장은 강원도 인제군 덕산리에 위치하고 있으며, 대상수계에 4개의 사방댐이 설치되어 있다. 토질실험 및 현장조사결과를 토대로 산사태 발생가능성이 높은 구간과 토석류의 이동경로를 산정하였다. 해석결과 기존에 설치된 사방댐의 규모는 계산된 토석류량을 저장하기에 부족한 것으로 나타났다. 따라서 본 프로그램을 이용하여 토석류 산사태 대응공법의 설치위치와 규모를 합리적으로 산정할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.457-464
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• 2008

실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.

• 한국대기환경학회지
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• 제34권3호
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• pp.393-405
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• 2018

Volatile organic compounds (VOCs) are representative air pollutants due to their detrimental effects on human health and their role in formation of secondary organic aerosols. Assessments and monitoring programs of VOCs using periodic grab sampling like Tedlar bags, canisters, and sorbent traps provide limited information, often with delay times of days or weeks. Selected ion flow tube mass spectrometry (SIFT-MS) is an emerging analytical technique for the real-time quantification of VOCs in air. It relies on chemical ionization of the VOCs molecules in air introduced into helium carrier gas using $H_3O^+$, $NO^+$, and $O_2{^+}$ precursor ions. Real-time monitoring method of 60 VOCs in the ambient air was developed using TO-15 standard gas mixture. Calibration curves, method detection limit, and quantitation reproducibility of the target compounds were tested. Dynamic dilution system was used to dilute standard gas from 0.174 ppbv to 100 ppbv, where calibration curves showed good linearity with $r^2$> 0.95 in all target analytes. Limit of detection (LOD) all compounds were sub ppbv, and some halogenated compounds showed pptv levels. Seven consecutive analyses of target compounds showed good repeatability with relative standard deviation of less than 10%. One day monitoring of VOCs in ambient air was conducted in Geoje. Average concentration of target VOCs in Geoje were relatively lower than other regions, among which formaldehyde showed the highest concentration ($15.4{\pm}5.78ppbv$). SIFT-MS provided good temporal resolution data (1 data per 3.2 minute), which can be used for identifying ephemeral short-term event. It is expected that SIFT-MS will be a versatile monitoring platform for VOCs in ambient air.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권3호
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• pp.179-188
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• 2008

멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권1_2호
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• pp.27-40
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• 2004

OSGi 서비스 프레임워크는 다음과 같은 몇 가지 특성을 갖는다. 첫째, 서비스가 번들이라는 자체 설치 가능한 컴포넌트 형태로 제공되어 동적으로 배치된다. 둘째, 서비스가 생명주기에 따라 동적이며 다른 서비스와의 상호 작용이 자주 일어난다. 셋째, 홈 게이트웨이의 시스템 자원이 충분하지 않다. 이러한 특성들로 인하여 네트워크 상에서 인증되지 않은 오퍼레이터에 의해 악의적인 서비스가 배치될 수 있거나 서비스가 변질 될 수 있다. 이러한 변경된 서비스 번들은 서비스 게이트웨이는 물론 사용자에게 보안상의 악영향을 준다. 더불어 현재 OSGi 프레임워크 표준안에는 위의 특성을 고려한 서비스 번들 인증 메커니즘이 제시되어 있지 않다. 따라서 본 논문은 서비스 플랫폼 상에서의 특성을 고려한 서비스 번들 인증 메커니즘을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 서비스 번들의 안전한 전송을 위해서 장치를 인식하고 초기설정을 하는 초기화 작업인 부트스트래핑 단계에서 키 공유를 위한 메커니즘을 설계하였고, 이 단계에서 생성된 공유 비밀키를 이용한 MAC 기반 서비스 번들 인증 메커니즘을 제시하였다. 또한 BAN Logic을 이용해 키 공유 메커니즘과 서비스 번들 인증 메커니즘의 안전성을 검증하였다. 이와 같은 서비스 번들 인증 메커니즘은 기존의 PKI 기반의 서비스 번들 인증이나 OSGi에서 권고하고 있는 RSH 프로토콜과 비교해 볼 때 저장 공간이나 연산의 제약된 자원을 가지고 있는 서비스 플랫폼 상에서 더 효율적이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권3호
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• pp.157-166
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• 2008

유비쿼터스 서비스 환경에서는 연결의 신뢰성이 낮고 서비스를 제공하는 시스템에 대한 침입이나 서비스 실패가 발생할 확률이 높다. 따라서 정당한 사용자가 보안상 신뢰할 수 있는 서비스를 중단이나 방해 없이 이용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 표준 Jini 서비스 환경의 문제점을 지적하고 결함감내 Jini 서비스 개발을 돕는 Jgroup/ARM 프레임워크를 분석한다. 분석을 토대로 보안성과 가용성, 서비스 품질을 만족하는 안전한 Jini 서비스 구조를 제시한다. 본 논문에서 제시한 Jini 서비스 구조는 네트워크 분할이나 서버 붕괴와 같은 결함뿐만 아니라 취약점을 악용한 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있으며 Jini 서비스 개체 간에 동적 신뢰를 확립할 수 있는 보안 메커니즘을 제공한다. 또한 사용자 세션별로 서비스 복제를 할당할 수 있어 사용자의 서비스 상태정보 일치를 위한 높은 연산비용을 유발하지 않는다. 테스트베드를 통해 실험한 결과, 서비스 품질 저하를 무시할 수 있는 수준에서 사용자의 서비스 상태지속을 보장하고 높은 보안성과 가용성을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권4호
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• pp.412-418
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• 2020

선박 축계를 구성하는 프로펠러축은 엔진출력, 프로펠러 하중 및 편심추력의 영향으로 인해 거동의 양상이 달라져 선미관 후부베어링의 국부하중 변화를 일으킴으로써 선미관 베어링 손상의 위험을 증가시킨다. 이를 방지하기 위해 수행된 추진축계 정렬연구는 선급강선규칙을 중심으로 주로 축과 지지베어링간의 상대적 경사각과 유막유지를 최적화 하는데 중점을 두어 진행 되어왔다. 그러나 보다 상세한 평가를 통한 추진축계의 안정성 확보를 위해서는 전타와 같은 급격한 선미유동장 변화에 기인한 과도상태를 포함한 동적상태의 고려가 필요하다. 이러한 관점에서, 본 연구는 50,000 DWT 선박을 대상으로 스트레인 게이지법을 이용하여 밸러스트 흘수 상태에서 정격회전수로 운전 중 대표적 동적 과도상태인 우현 전타상태에서의 프로펠러 축 거동이 추진축계에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 변동된 프로펠러 편심추력은 프로펠러축을 일시적으로 강하게 내려 누르는 힘으로 작용하여 선미관 베어링의 국부하중을 증가시켜 축계 안정성에 부정적 영향을 미침을 증명하였다.