• JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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• 제17권4호
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• pp.505-513
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• 2017

As mobile systems are performing various functionality in the IoT (Internet of Things) era, network-on-chip (NoC) plays a pivotal role to support communication between the tens and in the future potentially hundreds of interacting modules in system-on-chips (SoCs). Owing to intensive research efforts more than a decade, NoCs are now widely adopted in various SoC designs. Especially, studies on application-specific NoCs (ASNoCs) that consider the heterogeneous nature of modern SoCs contribute a significant share to use of NoCs in actual SoCs, i.e., ASNoC connects non-uniform processing units, memory, and other intellectual properties (IPs) using flexible router positions and communication paths. Although it is not difficult to find the prior works on ASNoC synthesis and optimization, little research has addressed the issues how to convert different protocols and data widths to make a NoC compatible with various IPs. Thus, in this paper, we address important issues on ASNoC implementation to support and convert multiple interfaces. Based on the in-depth discussions, we finally introduce our FPGA-proven full-custom ASNoC.

• 상하수도학회지
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• 제31권3호
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• pp.249-256
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• 2017

Recently, application areas based on M2M (Machine-to-Machine communications) and IoT (Internet of Things) technologies are expanding rapidly. Accordingly, water flow and water quality management improvements are being pursued by applying this technology to water and sewage facilities. Especially, water management will collect and store accurate data based on various ICT technologies, and then will expand its service range to remote meter-reading service using smart metering system. For this, the error in flow rate data transmitting should be minimized to obtain credibility on related additional service system such as real time water flow rate analysis and billing. In this study, we have identified the structural problems in transmitting process and protocol to minimize errors in flow rate data transmission and its handling process which is essential to water supply pipeline management. The result confirmed that data acquisition via communication system is better than via analogue current values and pulse, and for communication method case, applying the industrial standard protocol is better for minimizing errors during data acquisition versus applying user assigned method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.268-270
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• 2019

본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였으며, 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들이 활용되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.133-139
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• 2022

최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.

• 벤처혁신연구
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• 제2권1호
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• pp.1-11
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• 2019

다양한 연구기관에서 4차 산업혁명을 이끌 핵심기술로 AI, IoT, Blockchain 등의 기술과 더불어 3D 프린팅 기술을 들고 있다. 3D 프린팅은 전통적인 생산방식인 subtractive manufacturing(SM)과는 대조적으로 additive manufacturing(AM)으로 그 영향력이 매우 커 혁명이라는 용어를 사용하기도 한다. 이에 본 연구에서는 3D 프린팅 산업의 특성을 경제 관점, 생산 관점, 마케팅 관점에서 전통적인 방식과 비교하여 분석하였다. 이후 비즈니스 생태계 구축 측면에서 쟁점을 분석하였다. 끝으로 향후 연구를 위한 아젠더를 제시하였다. 본 연구는 실무적으로는 3D 프린팅을 둘러싼 핵심적인 이슈 파악 및 향후 적용을 위한 단초를 제공하였다. 학문적으로는 기존의 연구 이슈에 대해 쟁점을 정리함으로써 향후 연구를 위한 틀을 제시하였다. 향후 연구에서는 이러한 논의를 토대로 실제 사례를 중심으로 실증적인 분석이 뒷받침될 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.909-911
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• 2015

최근 사회적으로 IoT(Internet of Things, 사물인터넷)가 떠오르며 LBS(위치기반서비스) 시장에 대한 이슈로 인해 근거리 위치 인식 기술을 적용한 Beacon(비콘)이 많은 관심을 받고 있다. 이러한 관심에도 불구하고 아직 현재까지는 실질적으로 제공되는 서비스가 다양하지 않다는 문제가 있다. 우리는 본 논문에서 사용자의 라이프 스타일에 따라 다양하게 이용할 수 있는 비콘 활용 애플리케이션을 기획하였다. 이 방법은 비콘을 통해 모든 사람들에게 일괄적으로 같은 서비스를 제공하는 것이 아니라 사용자마다 자신이 지정한 다른 서비스를 제공하여 기존에 문제가 되었던 상기 문제를 해결할 수 있다. 제안하는 방법은 지정한 곳 근처에 가면 자신이 저장한 메모 알림을 주는 기능, 위치를 찾아 주는 기능, 일정 거리 내로 접근한 사용자의 정보를 기록하는 기능 등이 있어 이를 통해 유기견 방지, 아이의 하교 확인 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 효과적일 것으로 사료된다. 본 연구에서는 제안하는 방법의 기획의도 및 동기, 관련 연구 및 응용, 제안하는 방법, 예상 콘텐츠 시나리오, 기대효과, 결론을 소개하고자 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.265-281
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• 2019

경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.943-949
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• 2017

경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 하지만 공격자가 해당 경량 디바이스 상에서 수행되는 연산 특징을 분석하여 비밀정보를 추출해 낼 경우 사용자의 비밀번호가 공격자에게 쉽게 노출될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 특히 최신 ARM Cortex-M3의 경우 곱셈연산이 입력의 크기에 따라 수행 속도가 달라지는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 안전한 곱셈 구현기법의 장단점을 분석하고 더 나아가 최신 곱셈기법을 최적화하는 방안에 대해 확인해 본다. 제안된 기법은 기존 방식의 속도를 최대 28.4% 향상시킨다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.45-51
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• 2018

이제는 1969년 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산의 3차 산업혁명에 이어 인공지능(AI)을 통한 4차 산업혁명이 일어나고 있다. 이로 인하여 세계 경제포럼의 발표에 따르면 2020년까지 510만개의 일자리가 사라질 것으로 전망하고 있다. 그중에 회계사와 세무사 또한 포함되어 있다. 회계사는 경영컨설팅, 회계감사, IPO경영자문 등의 업무를 수행하며, 세무사는 세법신고, 세법자문 등의 업무를 수행하는 전문직업이다. 따라서 이 연구에서는 4차 산업혁명의 시대에 적합한 회계 및 세무 정보를 블록체인화하여 세무와 회계 업무의 효율성을 높여 투명하고 안전한 세무와 회계 정보 구축 방안을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제34권6호
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• pp.133-144
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• 2019

Although deep learning-based visual image recognition technology has evolved rapidly, most of the commonly used methods focus solely on recognition accuracy. However, the demand for low latency and low power consuming image recognition with an acceptable accuracy is rising for practical applications in edge devices. For example, most Internet of Things (IoT) devices have a low computing power requiring more pragmatic use of these technologies; in addition, drones or smartphones have limited battery capacity again requiring practical applications that take this into consideration. Furthermore, some people do not prefer that central servers process their private images, as is required by high performance serverbased recognition technologies. To address these demands, the object and scene recognition technologies for mobile/embedded devices that enable optimized neural networks to operate in mobile and embedded environments are gaining attention. In this report, we briefly summarize the recent trends and issues of object and scene recognition technologies for mobile and embedded devices.