• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권5호
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• pp.417-424
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• 2007

무선 LAN(WLAN) 기반 mesh 망은 유선 엑세스 망의 단점을 보완하기 위한 대안으로 많은 주목을 받고 있으나 성공적인 상업화를 위해서는 성능, 보안, 관리 등 기술적인 이슈들을 해결해야 한다. 특히 단말과 유선망 사이의 데이터 교환을 위한 효율적인 경로 선정 문제는 WLAN mesh 망의 신뢰성과 안전성에 많은 영향을 미치므로 효과적인 라우팅 기법의 개발은 선결해야 될 중요한 문제이다. WLAN mesh 망은 포설되는 환경과 단말의 이동성 등에 의해 다양한 특징을 가지므로 reactive 라우팅 기법 혹은 proactive 라우팅 기법 하나만을 이용하는 것은 모든 mesh 망 환경에 적합하지 않다. 따라서 망 환경 변화에 따른 동적인 라우팅 기법 개발이 필요하며 이론 위해서는 망과 단말의 특성이 각 라우팅 기법의 성능에 미치는 영향이 종합적으로 파악되어야 한다. 그러나 현재까지 제안된 라우팅 기법들의 성능 평가에 관한 연구는 제한된 환경에서 모의 실험을 통한 정량적 평가에 머물고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 망의 크기, 송신 단말의 밀도, 단말의 이동성, 망 형상 변화 주기론 모두 고려하여 reactive 기법인 AODV와 proactive 기법인 DSDV의 수학적 성능 분석 모델을 제시한다. 제안된 분석 모델은 변화하는 mesh 망 환경에 적응성 있는 라우팅 기법 개발에 이용될 것으로 기대된다.

• 한국식품영양학회지
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• 제34권5호
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• pp.449-457
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• 2021

This study analyzed the nutritional composition (proximate composition, total dietary fiber, calories, minerals, fatty acids, and amino acids) of 10 noodle products (tteok ramyun, jjamppong ramyun, kimchi ramyun, instant udon, cup ramyun, jajangmyun, bibimmyun, cream spaghetti, ssalguksu, and milmyun), which account for 85% of the cumulative intake of one or more key nutrients, using data from the 7^th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The moisture contents of bibimmyun, jajangmyun, and cream spaghetti were lower than those of the other noodle products, whereas the crude fat, crude protein, carbohydrate, and calorie contents were the highest. Cream spaghetti had the highest mineral, fatty acid, and amino acid contents, followed by bibimmyun and jajangmyun. Ssalguksu had the lowest contents of most nutrients. These data could be used to populate a food composition database, which can provide consumers with the nutritional information about frequently consumed noodle products.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_2호
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• pp.1317-1328
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• 2021

본 연구는 천리안 해양위성 2호(GOCI-II)를 활용하여 개발된 해무 탐지 알고리즘의 초기 결과에 대한 분석을 수행하였다. GOCI-II 해무 탐지 성능을 확인하기 위해 1호와 2호가 중복으로 관측한 2020년 10월-2021년 3월 사이에 발생한 해무 사례에 대해 광학적 특성 분석을 실시하였다. 해무 탐지 알고리즘에 입력자료로 사용되는 412 nm 밴드 레일리 산란 보정 반사도(Rayleigh-corrected reflectance; R_rc)와 정규화된 국소 표준 편차(Normalized Local Standard Deviation; NLSD)를 GOCI, GOCI-II 자료를 시공간 일치시킨 뒤 분석한 결과 412 nm 밴드 레일리 R_rc의 경우 0.01의 평균 제곱근 오차 (Root Mean Squared Error; RMSE)와 0.998의 상관계수(correlation coefficient)을 나타내고, NLSD의 경우 0.007의 RMSE, 0.798의 correlation을 나타낸다. 해무와 구름이 갖는 광학적 특성을 분석하기 위해 천리안 해양위성 2호의 밴드 별 R_rc 값을 확인하였다. 구름의 경우 넓은 영역에서 높은 반사도를 보인 반면, 해무의 경우 모든 밴드에서 구름에 비해 상대적으로 반사도가 낮고 좁은 영역에 분포한다. 실제 해무 사례에 대해 GOCI와 GOCI-II 해무 탐지 알고리즘을 비교한 결과 전반적인 해무 탐지 성능은 크게 차이가 없으나 높아진 공간 해상도의 영향으로 해무 경계면에서 공간적으로 더 세밀한 탐지가 가능했다. 종관기상관측소 시정계 자료와 비교 분석하여 초기 자료에 대한 신뢰도를 조사하였다. 추후 충분한 샘플 확보로 인한 안정적인 성능 검증, 실시간 구름 정보 교체를 통한 후처리 과정 개선, 에어로졸 자료 추가로 해무 오탐지 감소를 통해 해무 탐지 알고리즘의 성능 향상이 기대된다.

• 생태와환경
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• 제54권3호
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• pp.151-155
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• 2021

국내 생태계의 환경유전자 적용도 가속화되고 있으나 생산된 데이터를 처리하고 분석하는 데 한계를 느끼고 있으며, 분석 생산된 생물데이터의 신뢰성에 대한 의구심이 제기되기도 하고 시료 매체(대상 시료, 물, 공기, 퇴적물, 위내용물, 분변 등) 간의 방법에 따른 차이와 분석 방법의 정량화와 개선 등이 필요한 상태이기도 하다. 따라서 국내 생태계의 환경유전자를 활용한 생물다양성 연구의 신뢰성과 정확성을 확보하기 위해서는 생태분류학으로 축적된 데이터베이스를 적극적으로 활용하여 검증 절차를 거치고, 유전자 서열 분석으로 높아진 데이터의 해상력을 전문가들이 검증하는 과정이 반드시 필요하다. 환경유전자 연구는 분자생물학적인 기술 적용으로만 해결될 수 없으며, 생산된 데이터의 신뢰성을 확보하기 위한 생태-분류-유전학-인포메틱스 등 학제 간의 연구 협력이 중요하며, 다양한 매체를 다루는 연구자들이 함께 접근할 수 있는 정보 공유 플랫폼이 절실한 분야이며, 발전의 속도도 급격하게 진행될 것이고 축적되는 데이터는 수년 내에 빅테이터로서 성장할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_3호
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• pp.1415-1425
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• 2018

다목적실용위성 5호는 국내 최초로 영상레이더(SAR)가 탑재된 지구관측위성이다. SAR 영상은 위성에 부착된 안테나로부터 방사된 마이크로파가 물체로부터 반사된 신호를 수신하여 생성된다. SAR는 대기 중의 입자의 크기에 비해 파장이 긴 마이크로파를 사용하기 때문에 구름이나 안개 등을 투과할 수 있으며, 주야간 구분 없이 고해상도의 영상을 얻을 수 있다. 하지만, SAR 영상에는 색상 정보가 부재하는 제한점이 존재한다. 이러한 SAR 영상의 제한점을 극복하기 위해, 도메인 변환을 위해 개발된 딥러닝 모델인 Cycle GAN을 활용하여 SAR 영상에 색상을 대입하는 연구를 수행하였다. Cycle GAN은 unpaired 데이터셋 기반의 무감독 학습으로 인해 학습이 불안정하다. 따라서 Cycle GAN의 학습 불안정성을 해소하고, 색상 구현의 성능을 향상하기 위해 다중 크기 식별자를 적용한 MS Cycle GAN을 제안하였다. MS Cycle GAN과 Cycle GAN의 색상 구현 성능을 비교하기 위하여 두 모델이 Florida 데이터셋을 학습하여 생성한 영상을 정성적 및 정량적으로 비교하였다. 다양한 크기의 식별자가 도입된 MS Cycle GAN은 기존의 Cycle GAN과 비교하여 학습 결과에서 생성자 및 식별자 손실이 대폭 감소되었고, 나뭇잎, 강, 토지 등의 영역 특성에 부합하는 색상이 구현되는 것을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.349-359
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• 2022

이 연구의 목적은 전문대학생용 학습전략 척도(K-Learning Strategy Scale for College)의 온라인 활용을 위해 학습인지와 학습정서 요인의 문항을 추가하고 재타당화하는 것이다. 전문대학생의 학습전략에 영향을 미칠 수 있는 학습인지, 학습행동, 학습정서의 하위요인을 각각의 항목별로 구체적으로 탐색하고 분석하는 것은 자기성찰과 학업성취도 향상을 위해 중요하다. 추가된 문항은 학습인지 요인의 학습정보처리 과정에서의 주의집중을 진단하는 2개 문항과 학습정서 요인의 타인에 대한 불안수준을 진단하는 대인불안 요인 2개 문항이다. 연구대상 지역은 전국 5개 지역으로 실시하였으며, 연구대상자는 불성실 응답 327명을 제외한 923명의 전문대학생이다. 수정된 K-LSS_r 척도는 학습인지(18문항), 학습정서(15문항), 학습행동(19문항)의 3개 영역 하위요소로 구성된 총 52문항의 전문대학생용 학습전략 진단 척도이며, 본 연구에서 일반화를 위한 신뢰도 검증 결과 척도 전체 Cronbach의 α 계수는 .896이었고, 3개 요인의 Cronbach의 α 계수는 .876에서 .910이었다. 척도의 반분신뢰도 계수는 전체가 .858이었고 3개 요인의 반분신뢰도계수는 .792에서 .843이었다. 5개 지역 소재 대학생 350명을 대상으로 3주간의 검사-재검사 신뢰도 검증 결과는 전체가 .884이었으며, 일반화를 위한 타당도 검증 결과에서 구인타당도가 통계적으로 유의한 정적상관을 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권11호
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• pp.297-304
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• 2021

상용 난독화 도구(프로텍터)들은 소프트웨어 역공학 과정에서 프로그램의 분석을 지연시키고 방해하는 난독화 기술 및 역공학 방해(안티리버싱) 기법을 적용시킴으로써 소프트웨어의 동작 과정을 분석하는데 어려움을 발생시키는데 목적이 있다. 특히, 가상화 탐지와 안티디버깅 기능 같은 경우 분석 도구가 발견되면 정상적인 실행 흐름을 벗어나 프로그램을 종료시킨다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구(프로텍터) 중 하나인 VMProtect 3.5.0을 통해 Debugger Detection, Virualization Tools Detection 옵션을 적용시킨 실행 파일의 안티리버싱 기법을 분석하고 Pin을 이용한 우회 방안을 제안한다. 또한, 적용된 안티리버싱 기법을 분석하는 과정에서 Amti-VM 기술과 Anti-DBI 기술에 의해 프로그램이 종료되는 문제가 발생하기 때문에 API 분석을 통해 특정 프로그램 종료 루틴을 알아내어 적용된 안티리버싱 기법의 위치를 예상하고 위치를 바탕으로 안티리버싱 기법 우회 방안 알고리즘 순서도를 작성하였다. 실험에 사용된 소프트웨어들의 버전의 차이로부터 발생하는 호환성 문제, 기법의 변화 등을 고려하여 최신 버전의 소프트웨어(VMProtect, Windows, Pin)에서 Pin 자동화 우회 코드를 작성하고 실험을 진행하여 성공적으로 우회됨을 확인하였다. 제안된 분석 방안을 개선하여 기법이 제시되지 않은 난독화 도구의 안티리버싱 기법을 분석하고 우회 방안을 찾아낼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.