• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1108-1111
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• 2017

최근 감정인식 기술은 다양한 IoT 센서 디바이스의 등장으로 단일 소스기반의 감정인식 기술 연구에서 멀티모달 센서기반 감정인식 연구로 변화하고 있으며, 특히 오디오와 영상을 이용한 감정인식 기술의 연구가 활발하게 진행되는 있다. 기존의 오디오 및 영상기반 감정신 연구는 두 개의 센서 테이터를 동시에 입력 저장한 오픈 데이터베이스를 활용하여 다른 이벤트 처리 없이 각각의 데이터에서 특징을 추출하고 하나의 분류기를 통해 감정을 인식한다. 이러한 기법은 사람이 말하지 않는 구간, 얼굴이 보이지 않는 구간의 이벤트 정보처리에 대한 대처가 떨어지고 두 개의 정보를 종합하여 하나의 감정도 도출하는 디시전 레벨의 퓨저닝 연구가 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오디오 및 영상에 내포되어 있는 이벤트 정보를 추출하고 오디오 및 영상 기반의 분리된 인지모듈을 통해 감정들을 인식하며, 도출된 감정들을 시간단위로 통합하여 디시전 퓨전하는 실시간 오디오 및 영상기반의 감정인식 프레임워크를 제안한다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제11권2호
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• pp.41-49
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• 2015

Industrial safety is one of the crucial agenda for Government as well as Manufacturing Industry. To cope with the needs, a great deal of policies and technical implementation have been proposed and implemented. With a great increasing attention on the Industry 4.0 and Smart Factory, industrial safety has received as a crucial agenda by the manufacturing industry in particular. Up until now, almost all of them have been made from the environmental aspects, rather than operator or workers. In this paper, we present our research results how to increase the workers' safety via smart factory technology, such as IoT and CPS. Our approach has been to see the problem from SE perspectives, to draw the real issues from the various stakeholders, and define how to solve the problem based on the emerging technologies. The developed systems can give conceptual framework for the 'smart' industrial safety system by providing solution architecture for how to monitor the location of workers, and moving equipments, and generate solutions how to avoid safety problems between them if detected.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제2권3호
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• pp.17-24
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• 2016

본 논문에서는 편리하고 효율적인 프로젝트를 관리하기 위한 웹 응용 시스템인 Plossom을 개발하였다. Plossom의 개발은 HTML과 Bootstrap 프레임 워크를 이용하여 웹페이지를 구성하였으며, JQuery를 이용하여 웹페이지에 맞는 알고리즘을 사용해 로직을 구축하였고, Spring의 Thymeleaf와 MySQL을 활용하여 프로젝트 정보를 외부 시스템과 연동하여 체계적인 관리를 할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 Plossom 통합 프로젝트 관리 시스템을 이용할 경우 IoT 및 ICT 관련 프로젝트에 대한 개발 과정에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.710-716
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• 2016

현재 사물인터넷 기술의 발전으로 언제 어디서나 지속적으로 고객과 상거래 기업이 연결되는 옴니채널 방식으로 비즈니스가 변화하고 있다. 본 연구에서는 옴니채널을 제공할 수 있도록 기업이 온라인 서비스를 통해 오프라인 매장으로 고객을 유도하여 O2O 비즈니스를 활성하기 위한 모바일 서비스 아키텍쳐를 제안한다. 제안하는 모바일 서비스 아키텍쳐는 고객에게 서비스를 제공할 때 커스터마이제이션 서비스를 이용하여 특화된 서비스가 가능한 동적 아키텍쳐를 제안한다. 제안하는 동적 모바일 서비스 아키텍쳐는 비콘 센서와 커스터마이제이션 프레임워크으로 구성된다. 사례연구에서는 동적 쿠폰서비스와 동적 광고 서비스를 제공하여 동적 모바일 서비스 아키텍쳐의 적합성을 검증한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.1-9
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• 2021

In the Internet of Thing (IoT) framework, massive machine-type communications (MMTC) have required large spectral efficiency. For this, non-orthogonal multiple access (NOMA) has emerged as an efficient solution. Recently, a non-successive interference cancellation (SIC) NOMA scheme has been implemented without loss. This lossless NOMA without SIC is achieved via correlated superposition coding (SC), in contrast to conventional independent SC. However, conventional minimum high-correlated SC for only 2-user NOMA schemes was investigated in the lossless 2-user non-SIC NOMA implementation. Thus, this paper investigates a 3-user low-correlated SC scheme, especially for an inflated achievable sum rate, with a design of 3-user low-correlated SC. First, we design the 3-user low-correlated SC scheme by taking the minimum sum rate between 3-user SIC NOMA and 3-user non-SIC NOMA, both with correlated SC. Then, simulations demonstrate that the low correlation in the direction of the first user's power allocation inflates the sum rate in the same direction, compared to that of conventional minimum high-correlated SC NOMA, and such inflation due to low correlation is also observed similarly, in the direction of the second user's power allocation. Moreover, we also show that the two low correlations of the first and second users inflates doubly in the both directions of the first and second users' power allocations. As a result, the proposed 3-user low-correlated SC could be considered as a promising scheme, with the inflated sum rate in the future fifth-generation (5G) NOMA networks.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.17-24
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• 2018

Today, we are living in the era of data and information. With the advent of Internet of Things (IoT), the popularity of social networking sites, and the development of mobile devices, a large amount of data is being produced in diverse areas. The collection of such data generated in various area is called big data. As the importance of big data grows, there has been a growing need to share big data containing information regarding an individual entity. As big data contains sensitive information about individuals, directly releasing it for public use may violate existing privacy requirements. Thus, privacy-preserving data publishing (PPDP) has been actively studied to share big data containing personal information for public use, while preserving the privacy of the individual. K-anonymity, which is the most popular method in the area of PPDP, transforms each record in a table such that at least k records have the same values for the given quasi-identifier attributes, and thus each record is indistinguishable from other records in the same class. As the size of big data continuously getting larger, there is a growing demand for the method which can efficiently anonymize vast amount of dta. Thus, in this paper, we develop an efficient k-anonymity method by using Spark distributed framework. Experimental results show that, through the developed method, significant gains in processing time can be achieved.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.91-112
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• 2019

The IoT environment has led to explosive growth of existing enterprise data, and how to utilize such big data is becoming an important issue in the management field. In this paper, major factors affecting the decisions of companies to utilize big data have been studied. And also, the effect of big data utilization on the management quality is studied empirically. During this process, we have studied the difference according to the award of Korean national quality award. As a result of the study, we confirmed that the five factors such as cost from technology, organization and environment perspective, compatibility, company size, chief officer support, and competitor pressure are key factors influencing big data utilization. Also, it was confirmed that the use of big data for management activities has an important influence on the six management quality factors based on MBNQA, and that the management quality level of Korean national quality award companies is relatively high. This paper provides practical implications for companies' use of big data because it demonstrates for the first time that big data utilization has an impact on management quality improvement.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.333-339
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• 2022

The purpose of the article is to identify priority trends of technological innovations and strategic opportunities for using the smart potential to the benefit of the Russian industrial production development in the context of digital transformation. The article substantiates the demand for technological process automation at industrial enterprises in Russia and considers the possibilities of using artificial intelligence and the implementation of smart manufacturing in the industry. The article reveals the priorities of the leading Russian industrial companies in the field of digitalization, namely, an expansion of the use of cloud technologies, predictive analysis, IaaS services (virtual data storage and processing centers), supervisory control, and data acquisition (SCADA), etc. The authors give the characteristics of the monitoring of the smart manufacturing systems development indicators in the Russian Federation, conducted by Rosstat since 2020; presents projected data on the assessment of the required resources in relation to the instruments of state support for the development of smart manufacturing technologies for the period until 2024. The article determines targets for the development of smart technologies within the framework of the Federal Project "Digital Technologies".

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.219-221
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• 2022

현재 사물인터넷 플랫폼이 활발히 개발됨에 따라, 이를 기반으로 사용자에게 많은 서비스가 제공되고 있다. 그러나 플랫폼들이 독자적으로 개발되고 있어 상호운용이 보장되지 못하고 있는 상황이다. 특히, 플랫폼마다 리소스를 표현하는 방식이 서로 불일치하여 리소스가 공유되더라도 이기종 플랫폼의 사용자는 리소스를 사용할 수 없는 문제가 있다. 더욱이 각각의 플랫폼들이 다양한 접근제어 모델을 사용함에 따라, 이기종 플랫폼의 사용자가 리소스 접근을 요청하더라도 인증/인가를 수행할 수 없는 상황이다. 결과적으로, 이러한 상호운용성 문제는 사물인터넷의 주요 목적인 초연결성을 달성하는 데 한계를 가져오고 있다. 이에, 본 논문에서는 이기종 사물인터넷 플랫폼 간의 상호운용이 가능한 속성기반 접근제어 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 프레임워크는 MDR(Metadata Registry)를 기반으로 속성기반 접근제어를 위한 속성 불일치 문제를 해결하고 허가형 블록체인을 이용하여 속성기반 접근제어를 사용하지 않는 플랫폼이라도 접근제어에 대한 상호운용을 달성할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.451-452
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• 2023

최근 CNN 이 다양한 산업에 확산되고 있으며, IoT 기기 및 엣지 컴퓨팅에 적합한 경량 모델에 대한 연구가 급증하고 있다. 본 논문에서는 CNN 모델의 파라미터 비트 연산을 위한 자동화 프레임워크를 제안하고, 파라미터 비트와 모델 정확도 사이의 관계를 실험 및 연구한다. 제안된 프레임워크는 하위 n- bit 를 0 으로 설정하여 정보 손실 발생시킴으로써 ImageNet 데이터셋으로 사전 학습된 CNN 모델의 파라미터와 정확도의 강인성을 비트 단위로 체계적으로 실험할 수 있다. 우리는 비트 연산을 수행한 파라미터로 InceptionV3, InceptionResnetV2, ResNet50, Xception, DenseNet121, MobileNetV1, MobileNetV2 모델의 정확도를 평가한다. 실험 결과는 성능이 낮은 모델일수록 파라미터와 정확도 간의 강인성이 높아 성능이 좋은 모델보다 정확도를 유지하는 비트 수가 적다는 것을 보여준다.