• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.207-212
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• 2020

The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.97-110
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• 2022

연합학습은 학습데이터의 전송없이 모델의 학습을 수행할 수 있는 학습방법이다. IoT 혹은 헬스케어 분야는 사용자의 개인정보를 다루는 만큼 정보유출에 민감하여 시스템 디자인에 많은 주의를 기울여야 하지만 연합학습을 사용하는 경우 데이터가 수집되는 디바이스에서 데이터가 이동하지 않기 때문에 개인정보 유출에 자유로운 학습방법으로 각광받고 있다. 이에 따라 많은 연합학습 구현체가 개발되었으나 연합학습을 사용하는 시스템의 개발과 운영을 위한 시스템 설계에 관한 구체적인 연구가 부족하다. 본 연구에서는 연합학습을 실제 프로젝트에 적용하여 IoT 디바이스에 배포하고자 할 때 연합학습의 수명주기, 코드 버전 관리, model serving, 디바이스 모니터링에 대한 대책이 필요함을 보이고 이러한 점을 보완해주는 개발환경에 대한 설계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 중단 없는 model-serving을 고려하였고 소스코드 및 모델 버전 관리와 디바이스 상태 모니터링, 서버-클라이언트 학습 스케쥴 관리기능을 포함한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.1-17
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• 2017

딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.93-102
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• 2020

자동차, 항공기, 선박과 같은 대형 복합 기계시스템 설계는 다분야 설계최적화의 영역이다. 다양한 영역의 전문지식과 경험을 동시에 요구하기 때문이다. 최근 급격한 기술발전과 더불어 인간의 편의 증진을 위한 요구로 이들 시스템의 복합도와 복잡도가 점증되고 있다. 이런 복합 시스템의 설계를 위해서는 도메인별 지식뿐만 아니라 다양한 분야의 지식, 경험 그리고 관점을 융합할 수 있는 통합 시스템 설계, 즉 다분야 설계최적화가 필요하다. 과거 다분야 설계최적화는 주로 설계자의 직관과 경험에 의존함으로써 해의 정확도나 시간 효율면에서 효용성이 크게 높지 않았다. 최근 다분야 설계최적화는 정보통신기술(IT)의 발전에 힘입어 프로세스통합 및 설계최적화(PIDO) 프레임워크에 의해 주로 구현된다. 본 논문은 오픈소스 PIDO 프레임워크인 RCE를 이용하여 합리적 수준의 노력과 시간 투입으로 효율적인 다분야 설계최적화를 구현하는 프로세스와 방법론을 찾고자 한다. 벤치마킹 예제로 벌크선 개념설계 모델에 본 논문이 제안한 다분야설계최적화 프로세스와 방법론을 적용해 보았다. 최적설계 결과에 대한 시각적 분석을 통해 제안된 방법론의 타당성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2018

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.751-762
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• 2017

작황 정보 시스템은 작물 분포, 작황 정보 및 생산량에 대한 모니터링, 예측, 추정 또는 분석과 같은 다양한 형태를 통해 정보를 제공하며 본 논문은 한국, 미국 및 중국 데이터를 기반으로 구축한 웹기반 작황 정보 시스템을 제안한다. 온도, 강수량 및 일사량의 기후 데이터는 작물 성장에 미치는 영향을 분석하는데 사용되었으며, NDVI 데이터와 작물구분도 데이터는 각각 작물 모니터링과 작물 분포 관리를 목적으로 사용되었다. 본 시스템은 3가지의 주요 장점을 갖고 있으며 이는 다음과 같다: 1) 높은 시간 해상도의 데이터를 통한 정보 제공, 2) 보유 데이터 분석을 통한 보고서 작성의 자동화, 3) 사용자의 편리성을 위한 기능 제공.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1167-1174
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• 2015

모바일 시장에서 스마트폰의 점유율이 기하급수적으로 높아짐에 따라 많은 제조사들은 자체적으로 모바일용 운영체제를 개발해왔다. Firefox OS는 Mozilla 재단이 개발한 스마트폰 및 태블릿용 오픈소스 운영체제이며 자바 스크립트를 사용하고 HTML5를 기반으로 동작한다. Firefox OS를 탑재한 스마트폰을 출시하는 제조사는 지속적으로 늘고 있는 추세이다. 하지만 기존의 Firefox OS 포렌식에 관한 연구는 단순히 추상적인 포렌식 프로세스 및 블록 크기에 따른 이미징 속도에 관한 연구만 진행되었기 때문에 조사관점에서 스마트폰에 존재하는 아티팩트들을 분석하기 힘들었다. 본 논문에서는 Firefox OS에서 사용자 데이터 훼손을 최소화하여 데이터를 수집하는 방법과 스마트폰에 남는 시스템 및 사용자 데이터를 분석한 결과를 바탕으로 포렌식 분석 프레임워크를 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.488-496
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• 2016

이 논문에서는 대용량 해석 데이터 가시화 시스템을 위한 가상현실(VR) 인터페이스의 세부적인 개발내용에 대해 설명한다. 여기서 소개하는 VR 인터페이스는 오픈소스 VR 프레임워크인 VR Juggler에 기반을 두고 있다. VR Juggler는 여러 장점에도 불구하고, 이벤트 드리븐 방식을 지원하지 않으며 클러스터 환경에서 실행될 때 노드 사이의 동기화가 제한적으로 지원되는 등 한계를 보여주기도 한다. 이 논문에서는 이벤트 처리, 애니메이션 재생이나 외부 서버와의 통신 시 클러스터 노드 간 동기화 및 데이터 공유와 같이 VR Juggler를 이용해서 어플리케이션을 개발할 때 발생하는 문제의 해결방안을 실제 개발사례와 함께 제시한다. 그리고 가상현실 입력장치의 단점을 보완한 스마트 디바이스 기반 인터페이스에 대해서도 소개하며, 외부 사용자를 대상으로 진행한 사용성 평가결과를 통해 VR 인터페이스와 스마트 디바이스 인터페이스의 유용성을 검증한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.625-631
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• 2017

과거부터 현재까지 주식시장에 대한 주가 변동 예측은 풀리지 않는 난제이다. 주가를 과학적으로 예측하기 위해 다양한 시도 및 연구들이 있어왔지만, 아직까지 정확한 미래를 예측하는 것은 불가능하다. 하지만, 주가 예측은 경제, 수학, 물리 그리고 전산학 등 여러 관련 분야에서 오랜 관심의 대상이 되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광 받고 있는 딥러닝(Deep-Learning)을 이용하여 주가의 변동패턴을 학습하고 미래를 예측하고자한다. 본 연구에서는 오픈소스 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우를 이용하여 총 3가지 학습 모델을 제시하였으며, 각 학습모델은 각기 다른 입력 피쳐들을 받아들여 학습을 진행한다. 입력 피쳐는 이전 연구에서 사용한 단순 가격 데이터를 확장해 입력 피쳐 개수를 증가시켜가며 실험을 하였다. 세 가지 예측 모델의 학습 성능을 측정했으며, 이를 통해 가격-기반 입력 피쳐에 따라 달라지는 예측 모델의 성능 변화 비교 분석하여 가격-기반 입력 피쳐가 주가예측에 미치는 영향을 평가하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.63-69
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• 2020

The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.