• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1052-1059
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• 2016

클라우드 컴퓨팅 시스템의 주요 역할은 신뢰받지 않은 클라우드 서버의 데이터베이스 실행이 키 관리의 복잡성을 요구하기 때문에 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 키 실행을 최소화하는 셀프 프락시 서버를 사용한 키 관리 시스템을 제안하고, 사용자가 암호화된 데이터베이스에 질의할 때 데이터 소유자가 관련키에 직접적으로 관여하지 않는 셀프 생성 알고리즘을 생성하여 클라우드 서비스 성능을 개선한다. 셀프 프락시 서버는 클라우드 키 서버에 문제가 발생했을 때와 효율적인 클라우드 키 관리를 위하여, 이를 대신한 분산 서버로서 능동적이고 자율적인 키 관리를 지원한다. 따라서 제안한 키 관리 시스템은 클라우드 서버 데이터베이스의 기밀성 지원으로 안전한 클라우드 서비스를 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.67-72
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• 2004

본 논문에서는 네트워크기반의 클라이언트-서버모델에서 병렬유전자알고리즘의 최적해 수렴속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 전역 최적해를 지역 엘리트의 평가만으로 구하는 기존의 방법과는 달리 제안한 방법은 서버에서 지역 엘리트의 평가를 통해 전역 최적해를 구하고 유휴시간에 유전자알고리즘을 적용하여 전역 최적해의 적합도를 개선한다. 서버에서 개선된 전역 최적해를 클라이언트의 유전자알고리즘에서 사용하므로 전체 알고리즘의 최적해 수렴속도가 향상된다 Fmax(g)는 g번째 세대의 최대 적합도, G는 서버에서 개선되는 세대수일 때, 지역 최적해의 이주 시 서버에서 개선되는 적합도는 (equation omitted)(F/sub max/(g)-F/sub max/(g-1)) 이다. 여기서 클라이언트의 수가 증가하면 G가 작아져서 적합도 개선치는 줄어드나 기존의 방법보다 적합도가 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1550-1552
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• 2005

In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of the fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.204-206
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• 2005

In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of t10he fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.127-137
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• 2005

본 논문은 멀티캐스트 전송을 이용한 사용자 기반의 VOD 서비스를 구현하였다. 기존의 서버 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공하였지만 구현된 시스템은 사용자 요구 기반의 멀티캐스트 시스템을 제공한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러(Multicast Agent Scheduler: MAS)는 사용자의 요구를 수집하고 요구된 비디오 아이템과 서비스 시간에 따라서 멀티캐스트 그룹과 포트 번호를 발생한다. 그러면 그것은 VOD서버와 서비스를 요구한 사용자에게 즉시 멀티캐스트 주소와 포트 번호를 전송한다. 그리고 VOD서버는 멀티캐스트 그룹 주소로 요구한 스트림을 전송하고, 사용자는 자동으로 그룹 주소에 가입한다. 멀티캐스트 에이전트 스케줄러는 같은 스케줄링 시간 안에 있는 다른 사용자들이 동일한 비디오를 요구하였을 때 같은 멀티캐스트 그룹 주소를 할당한다. 제안된 VOD 시스템은 동시에 많은 사용자에게 서비스할 뿐 아니라 서버의 부하를 크게 줄일 수 있음을 확인하였고, 이것을 마이크로 소프트의 WMT(Windows Media Technology)에 적용하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.1243-1244
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• 2022

In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권1호
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• pp.56-60
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• 2010

IT의 폭넓은 개발, Web 2.0 애플리케이션의 의 발전, 인터넷이 가능한 개인용 단말장치의 증가, 무선 네트워크의 유용성 등은 클라우드 컴퓨팅 모델을 만드는데 매우 중요한 역할을 수행하였다. 클라우드 컴퓨팅은 하나의 비즈니스 모델이며, 웹 애플리케이션의 새로운 트렌드다. 또한 형식은 그리드 컴퓨팅이나 유틸리티 컴퓨팅과 같은 형태를 사용한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 서버의 같은 하드웨어 자원을 사용할 수 있으며 정보를 공유하기 쉽다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 이러닝 분야를 적용하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위하여 클라우드 컴퓨팅환경에서 LMS와 LCMS 기반의 이러닝을 제시하고자 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅의 데이터센터에 LCMS를 포함한 LMS를 접속하도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.115-123
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• 2004

인터넷의 등장으로 많은 사람들의 다양한 정보를 함께 공유할 수 있도록 되었으며, 사용자들의 요구가 점점 증가되어 어디서든지 인터넷에 접속하여 필요한 정보를 수집하길 원하고 있다. 현재 웹 서비스는 XML에 기반을 둔 플랫폼과 구현언어에 독립적인 컴포넌트 기반의 분산 컴퓨팅 기술로 인터넷 상 분산 애플리케이션 통합 방법의 대표주자로 자리를 잡아가고 있다. 또한, 웹사이트에서 유지, 관리해야 할 컨텐츠의 양은 방대해지고 있고, 컨텐츠의 갱신 주기도 점점 짧아지고 있으며. 웹사이트의 컨텐츠를 보다 효율적이고 편리하게 생성, 유지, 관리하기 위한 시스템 개발이 요구된다. 이에 본 논문은 XML로 작성된 컴포넌트와 JWSDP, 무선인터넷 Server Side Script, WML editor를 활용하여 유$.$무선을 통합한 웹서비스 기능을 제공하는 유무선 통합 서버 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.293-298
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• 2004

콘텐츠 스트림서비스를 이용하는 사용자들의 서비스 수락률 및 서비스 품질의 안정에 대한 요구를 만족시키기 위해 사용자 등급 기반의 자원 배분 및 서비스 수락률 제어 방안이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이동에이전트 개념을 적용한 CIMA와 사용자 등급 기반의 서비스 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 에이전트 기술을 접목한 알고리즘의 성능 평가를 위해 사용자들의 요금 실적과 서비스 이용 실적 등을 고려하여 사용자 등급(우수등급, 기본등급)을 나누고 등급별 서버의 수락률을 제어하면서 클라이언트/서버 환경과 이동에이전트 환경 하에서의 네트워크 자원 이용률, 수락률 및 수행시간의 비교 평가 실험을 하였다. 실험 결과로부터 에이전트 기술을 적용할 경우 더 높은 네트워크 사용 효율, 우승 등급사용자들의 수락률 상승 및 수행시간 단축의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.5-16
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• 2000

OGC(Open GIS Consortium)의 'OpenGIS Simple Feature Specification for CORBA'는 CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 분산되고 상호 이질적인 GIS 자원의 공유와 상호운용을 위한 표준 인터페이스를 정의하는 OpenGIS CORBA 구현사양이다. 이를 지원하는 OpenGIS 서버는 구현사양에 정의된 모즌 표준 인터페이스들에 대한 정확한 구현이 필요하고, 기반을 두고 있는 GIS와의 효율적인 연동이 필요하다. 본 논문에서는 UniSQL을 기초로 한 DBMS 엔진 레벨에서 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 기본적으로 제공하는 객체 관리형 GIS인 GEUS를 기반으로 OpenGIS 서버를 개발하였다. CORBA 분산 컴퓨팅 환경하에서 클라이언트는 OpenGIS 표준 인터페이스를 통하여 OpenGIS 서버가 기초하고 있는 GIS에 저장되어 있는 지리정보를 접근할 수 있고, GIS가 제공하는 지형공간 연산기능을 이용할 수 있고, 또한 다른 GIS와 상호 운용할 수 있다.