• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.44-57
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• 2022

팹랩(Fablab)은 디지털 제작 시설을 갖춘 글로벌 네트워크이다. 개방형 혁신 공간인 팹랩은 개인의 자유로운 제조 가능성을 확대하기 위한 실험적 디지털 공방이며, 교육·훈련, 연구개발, 제작을 연결하는 차세대 디지털 인프라로 주목받고 있다. 팹랩은 단순히 자신이 원하는 제품을 만드는 시설로서의 랩(Lab)을 넘어서, 사용자 주도로 커뮤니티에 필요한 제품이나 서비스를 발굴하는 공간으로 발돋움하고 있다. 더 나아가 다양한 시민 주도형 프로젝트를 통해, 지역과 사회를 변화시켜 나가는 혁신의 전진기지 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서는 한국과 일본의 팹랩(팹랩 서울, 팹랩 부산, 팹랩 가마쿠라, 팹랩 키타카가야)의 운영 실태를 살펴보고, 각 팹랩이 어떤 목적을 중심으로 팹 시설을 운영하고 있는지, 비즈니스 모델과 지속 가능한 발전 가능성을 탐색한다. 이를 위해, 첫째, 양국의 팹랩 설치 및 이용 실태에 대해 비교·분석한다. 둘째, 양국의 팹랩이 각각 어떤 목적에 중점을 두고 운영되고 있는지 분석한다. 셋째, 양국의 팹랩이 지속가능한 발전을 위해 취하고 있는 비즈니스 모델의 유용성을 린 캔버스를 통해 살펴본다. 양국의 사례 분석을 통해 얻은 성과물을 바탕으로 한국의 팹랩 발전을 위한 제언을 제시하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2257-2285
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• 2022

Cyber-physical systems (CPS) have been growing exponentially due to improved cloud-datacenter infrastructure-as-a-service (CDIaaS). Incremental expandability (scalability), Quality of Service (QoS) performance, and reliability are currently the automation focus on healthy Tier 4 CDIaaS. However, stable QoS is yet to be fully addressed in Cyber-physical data centers (CP-DCS). Also, balanced agility and flexibility for the application workloads need urgent attention. There is a need for a resilient and fault-tolerance scheme in terms of CPS routing service including Pod cluster reliability analytics that meets QoS requirements. Motivated by these concerns, our contributions are fourfold. First, a Distributed Non-Recursive Cloud Model (DNRCM) is proposed to support cyber-physical workloads for remote lab activities. Second, an efficient QoS stability model with Routh-Hurwitz criteria is established. Third, an evaluation of the CDIaaS DCN topology is validated for handling large-scale, traffic workloads. Network Function Virtualization (NFV) with Floodlight SDN controllers was adopted for the implementation of DNRCM with embedded rule-base in Open vSwitch engines. Fourth, QoS evaluation is carried out experimentally. Considering the non-recursive queuing delays with SDN isolation (logical), a lower queuing delay (19.65%) is observed. Without logical isolation, the average queuing delay is 80.34%. Without logical resource isolation, the fault tolerance yields 33.55%, while with logical isolation, it yields 66.44%. In terms of throughput, DNRCM, recursive BCube, and DCell offered 38.30%, 36.37%, and 25.53% respectively. Similarly, the DNRCM had an improved incremental scalability profile of 40.00%, while BCube and Recursive DCell had 33.33%, and 26.67% respectively. In terms of service availability, the DNRCM offered 52.10% compared with recursive BCube and DCell which yielded 34.72% and 13.18% respectively. The average delays obtained for DNRCM, recursive BCube, and DCell are 32.81%, 33.44%, and 33.75% respectively. Finally, workload utilization for DNRCM, recursive BCube, and DCell yielded 50.28%, 27.93%, and 21.79% respectively.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.365-381
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• 2023

The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.1-8
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• 2009

이종의 분산환경에서 다양한 보안시스템에 대한 효율적인 보안 관리를 위해서 관리자는 보안 시스템들이 설치된 네트워크 환경에 대한 사전에 전문적인 보안 지식을 갖고 있어야하며, 개방형 네트워크 환경의 경우 새로운 보안시스템이 추가되면 새로운 보안 정책과 기술을 적용해야 한다. 이는 전산망 운영 기관의 보안 관리 비용을 가중시키며 체계적이고 일괄적인 보안 정책 및 기술 구현을 불가능하게 하여 오히려 보안 문제를 야기시키는 역기능을 초래할 수 있다. 그리고, 보안 제품의 개발과 공급이 다수의 공급자에 의해서 공급되므로 서로 상이한 특성을 갖는 보안 시스템들로 구성된 보안 관리 구조의 효율적인 운용과 유지에 상당한 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이종의 보안시스템을 관리하는 통합보안시스템의 보안정책을 Z-Notation을 통해서 정의하고 통합관리에서 발생되는 정책 충돌 문제를 대표적인 보안시스템인 침입차단시스템(Firewall : 방화벽)을 대상으로 모델링하고 이를 해결하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.563-570
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• 2023

안전전송장치는 열차와 철도 시설 간에 통신을 제공하여 안전하고 효율적인 운영을 보장해야 하는 철도 시스템에서 사용되는 중요한 장치이다. 본 논문에서는 무선통신기반 차세대 열차제어시스템의 안전전송장치를 설계하고 시험하였다. 유럽규격과 국내규격을 분석하고 요구사항을 검토하여 국제적 수준의 안전전송장치의 HW 설계와 SW를 설계하여 제작하였다. 안전전송장치의 기능을 검증하기 위하여 시뮬레이터를 제작하여 설계된 기능이 구현되고 있는 것을 확인하였다.

• 한국항만학회지
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• 제7권2호
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• pp.37-60
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• 1993

Because of the rapid growing traffic volumes of cargo, especially between Seoul and Inchon, and lack of investment into transport infrastructure in the past, in Kyong-in area have suffered from the serious traffic congestion in the public-road and the express-way network, But the further expansion of the traffic volume in near future is difficult due to burden of the higher expansion of the traffic volume in near future is difficult due to burden of the higher construction cost. Although the traffic congestion on the Kyung-in railway, is not very serious comparing with the road sector, the shortage of capacity on some main lines becomes emerged as a problem as railway traffic has increased. Unlike these two modes, the water transport, which has been paid relatively less attention for commodity transport in Kyong-in area, has not any constaint in this respect. Han river has been used as a water transport route in Chosun Dynasty which is called Cho-wun. This paper therefore aims to propose the availability of Han river as the alternative water transportation mode, in order to decrease the congestion between Seoul-Inchon by considering the construction of Kyong-in artificial water channel in near future. In this paper, we investigate the availability of Nanji-do as the physical distribution depot connecting with the circulation express way in the national capital distribution depot connecting with the circulation express way in the national capital. We also estimate the traffic volume by using the push-barge carrier (300DWT) in the same channel through the simulation under some assumptions such as ship's turnaround time, speed, etc.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.274-283
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• 2022

Korea is facing a number difficulties arising from rising housing prices. As 'housing' takes the lion's share in personal assets, many difficulties are expected to arise from fluctuating housing prices. The purpose of this study is creating housing price prediction model to prevent such risks and induce reasonable real estate purchases. This study made many attempts for understanding real estate instability and creating appropriate housing price prediction model. This study predicted and validated housing prices by using the LSTM technique - a type of Artificial Intelligence deep learning technology. LSTM is a network in which cell state and hidden state are recursively calculated in a structure which added cell state, which is conveyor belt role, to the existing RNN's hidden state. The real sale prices of apartments in autonomous districts ranging from January 2006 to December 2019 were collected through the Ministry of Land, Infrastructure, and Transport's real sale price open system and basic apartment and commercial district information were collected through the Public Data Portal and the Seoul Metropolitan City Data. The collected real sale price data were scaled based on monthly average sale price and a total of 168 data were organized by preprocessing respective data based on address. In order to predict prices, the LSTM implementation process was conducted by setting training period as 29 months (April 2015 to August 2017), validation period as 13 months (September 2017 to September 2018), and test period as 13 months (December 2018 to December 2019) according to time series data set. As a result of this study for predicting 'prices', there have been the following results. Firstly, this study obtained 76 percent of prediction similarity. We tried to design a prediction model of real estate transaction price with the LSTM Model based on AI and Bigdata. The final prediction model was created by collecting time series data, which identified the fact that 76 percent model can be made. This validated that predicting rate of return through the LSTM method can gain reliability.

• 문화기술의 융합
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• 제9권5호
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• pp.875-883
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• 2023

한국은 현재 문화유산의 전통을 후대에 연결해 주기 위한 보존과 관리 주체가 빠른 속도로 감소되고 있다. 이에 따라, 전통 문화유산을 후대에 이어주기 위한 인프라의 구축과 후대들의 보존·관리에 대한 관심이 무엇보다 중요하다. 특히 UNESCO에 등재된 세계문화유산인 '한국의 서원' 또한 후속세대들에게 온전히 그 가치를 이어가게 하는 것이 무엇보다 중요한 과제가 되었다. 본 연구는 전통 문화유산을 후대에게 온전히 그 가치를 이어가기 위해 빅데이터 분석기법을 통해서 UNESCO에 등재된 세계문화유산인 '한국의 서원'을 중심으로 전통문화재의 보존과 지원 등을 규정하고 있는 법률을 분석하였다. 각 법률에서 도출된 주요 키워드를 추출, 도식화 및 상호 워드네트워크를 구성하였다. 이렇게 함으로써 상호 연관성이 있는 네트워크워드들을 중심으로 정책적인 조언을 도출하였다. 정책적 조언으로는 서원의 보존과 활용, 서원의 보존과 관리 및 서원의 보존과 지원을 위해 해당 지역에 특화된 사업을 육성하고 지원하는 정책을 수립 및 실시해야 하며, 서원 인근 지역에서 서원과 연관된 사업을 추진하고 지원하기 위하여 관련된 행정적인 절차를 혁신적으로 개선을 해야 하는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.111-119
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• 2024

본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.

• 한국안전학회지
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• 제38권6호
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• pp.50-59
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• 2023

As the diversity of disasters continues to increase, the concept of "complex disasters" has gained prominence in various policies and studies related to disaster management. However, there has been a certain limitation in the availability of the systematic statistics or data in advancing policies and research initiatives related to complex disasters. This study aims to analyze the macro-level characteristics of the complex disasters that have occurred domestically utilizing a 30-year span of a news data. Initially, we categorize the complex disasters into the three types: "Natural disaster-Natural disaster", "Natural disaster-Social disaster", and "Social disaster-Social disaster". As a result, the "natural diaster-social disaster" type is the most prevalent. It is noted that "natual disaster-natural disaster" type has increased significantly in recent 10 years (2011-2020). In terms of specific disaster types, "Storm and Flood", "Collapse", "Traffic Accident", "National Infrastructure Paralysis", and "Fire⋅Explosion" occur the most in conjunction with other disasters in a complex manner. It has been observed that the types of disasters co-ocuuring with others have become more diverse over time. Parcicularly, in recent 10 years (2011-2020), in addition to the aforementioned five types, "Heat Wave", "Heavy Snowfall⋅Cold Wave", "Earthquake", "Chemical Accident", "Infectious Disease", "Forest Fire", "Air Pollution", "Drought", and "Landslide" have been notable for their frequent co-occurrence with other disasters. These findings through the statistical analysis of the complex disasters using long-term news data are expected to serve as crucial data for future policy development and research on complex disaster management.