• 정보화정책
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• 제23권2호
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• pp.73-97
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• 2016

빅데이터, IoT, 클라우드, 모바일 등 ICT에 의한 사회변화가 급속히 진행됨에 따라, PC도입, 인터넷 속도, 인터넷 가입자수 등을 통해 정보사회 수준을 측정하던 프레임에서 벗어나 새로운 정보사회 진단 프레임워크가 요구되고 있다. 본 연구는 후기정보사회를 진단하고 측정할 수 있는 프레임워크 수립을 위한 연구이다. 이를 위해 기술사회 공진화 이론에 따라서 프레임워크를 구성하고 프레임워크를 구성하는 지표는 공신력있는 국제기구에서 제시하는 정보사회관련 지표로 선정하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 후기정보사회를 구성하는 3개 부문, 6개 클러스터(항목), 25개의 노드(지표)는 모두 연관성이 있는 것으로 나타났다. 첫째, 네트워크 분석법(ANP)를 통해 정보사회의 수준 진단을 위한 중요도는 정보사회 발전(50.34%), 기술기반확충(25.03%) 그리고 정보화 효과(24.63%)로 나타났다. 둘째, 클러스터와 노드에 대한 상대적 중요도를 산출한 결과, 클러스터는 (1)사회의 발전 잠재력(26.04%), (2)경쟁력(15.9%), (3)ICT 활용능력(15.5%), (4)(사회적)자본의 증대(24.3%), (5)ICT 도입(9.54%), (6)삶의 질(8.7%)에 대한 순으로 나타났다. 결론적으로 후기정보사회의 수준 진단과 측정은 ICT에 의한 경제산업적 효과와 삶의 질에 대한 부분을 함께 고려해야 한다. 또한 가중치를 적용하여 국가간 비교를 통해 후기 정보사회를 준비하는 한국의 수준을 진단하고 후기정보사회를 위한 정책적 시사점을 제시할 수 있도록 해야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.73-82
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• 2019

스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권1호
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• pp.111-122
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• 2018

In this review, several new technologies considered when providing an open service environment in a mobile communication network are described. Recently, 3GPP developed some standards related to IoT services for opening a service platform in an SCS environment based on the OSA concept in a 3GPP LTE system. Similarly, the development of a new framework is underway to allow a plurality of services to commonly use an API environment in which a service provider or client accesses a 5G mobile communication system. Extending the existing LTE SCEF concept, the standardization of the northbound API is applied in the 5G CAPIF environment. Therefore, it is possible to construct a framework that facilitates access from outside, and takes advantage of the common management of various open service environments. An open service platform environment is expected to play an important role in transforming a network with simple connectivity services into a variety of new service markets, or into a service environment that can create added value.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.77-83
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• 2015

The storage and retrieval of multimedia data is becoming increasingly important in many application areas including record management, video(CCTV) management and Internet of Things (IoT). In these applications, the files containing multimedia that need to be stored and managed is tremendous and constantly scaling. In this paper, we propose a technique to retrieve a very large number of files, in multimedia format, using the Hadoop Framework. Our strategy is based on the management of metadata that describes the characteristic of files that are stored in Hadoop Distributed File System (HDFS). The metadata schema is represented in Hbase and looked up using SQL On Hadoop (Hive, Tajo). Both the Hbase, Hive and Tajo are part of the Hadoop Ecosystem. Preliminary experiment on multimedia data files stored in HDFS shows the viability of the proposed strategy.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권3호
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• pp.179-193
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• 2023

This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권2호
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• pp.41-56
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• 2019

제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4122-4143
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• 2018

Because of the increment in network scale and test expenditure, simulators gradually become main tools for research on key problems of wireless networking, such as radio resource management (RRM) techniques. However, existing simulators are generally event-driven, causing unacceptably large simulation time owing to the tremendous number of events handled during a simulation. In this article, a mass-processing framework for RRM simulations is proposed for the scenarios with a massive amount of terminals of Internet of Things accessing 5G communication systems, which divides the time axis into RRM periods and each period into a number of mini-slots. Transmissions within the coverage of each access point are arranged into mini-slots based on the simulated RRM schemes, and mini-slots are almost fully occupied in dense scenarios. Because the sizes of matrices during this process are only decided by the fixed number of mini-slots in a period, the time expended for performance calculation is not affected by the number of terminals or packets. Therefore, by avoiding the event-driven process, the proposal can simulate dense scenarios in a quite limited time. By comparing with a classical event-driven simulator, NS2, we show the significant merits of our proposal on low time and memory costs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권4호
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• pp.881-902
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• 2024

Fast decision support systems and accurate diagnosis have become significant in the rapidly growing healthcare sector. As the number of disparate medical IoT devices connected to the human body rises, fast and interrelated healthcare data retrieval gets harder and harder. One of the most important requirements for the Healthcare Internet of Things (HIoT) is semantic interoperability. The state-of-the-art HIoT systems have problems with bandwidth and latency. An extension of cloud computing called fog computing not only solves the latency problem but also provides other benefits including resource mobility and on-demand scalability. The recommended approach helps to lower latency and network bandwidth consumption in a system that provides semantic interoperability in healthcare organizations. To evaluate the system's language processing performance, we simulated it in three different contexts. 1. Polysemy resolution system 2. System for hyponymy-hypernymy resolution with polysemy 3. System for resolving polysemy, hypernymy, hyponymy, meronymy, and holonymy. In comparison to the other two systems, the third system has lower latency and network usage. The proposed framework can reduce the computation overhead of heterogeneous healthcare data. The simulation results show that fog computing can reduce delay, network usage, and energy consumption.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.749-759
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• 2020

Over the years, numerous Micro, Small, and Medium Enterprises (MSMEs) have been vigorously established across many countries. Even though the Internet of Things (IoT) has enabled companies to anchorage business returns, most Indonesian MSMEs are highly susceptible to failure and one of the main issues is the inability to manage their financials effectively. The literature on accounting points out that the success of MSMEs owing to the usage of cloud-based Accounting Information Systems (AIS) or Cloud Accounting (CA) could reduce the rate of failure by managing multiple accounting information at a low cost. Although many benefits exist, Indonesian MSMEs are not adopting these platforms in their daily business activities. This study investigates the factors that influence Indonesian MSMEs' intention to adopt CA. The study is directed by unstructured in-depth interviews with seven bestseller MSMEs where a thematic analysis technique was employed to identify them. The interview findings and prevailing literature on the influencing factors based on the TOE (technological, organizational, and environmental) framework to adopt CA in Indonesian MSMEs context are perceived benefits outweighing the cost, perceived compatibility, perceived complexity, owner-manager knowledge on accounting, organization size, competitive pressure, and informal network. The conceptual model further includes government intervention as a moderator in the model.