• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.92-99
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• 2013

최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.591-596
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• 2019

본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권2호
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• pp.3-8
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• 2011

최근 지도제공 서비스 업체 및 각 포털 사이트가 일반 사용자를 위한 3차원 가상도시 모델 서비스에 참여하면서 그 수요가 확대되고 있다. 또한 웹이나 모바일 장비로 이러한 3차원 정보를 제공하게 되면서 자료의 정확도 및 전송속도, 시간의 흐름에 따른 갱신이 더욱 중요한 요소로 부각되고 있다. 웹으로 3차원 자료를 제공하는 다양한 기술중에서 VRML은 간단한 플러그인 설치를 통하여 별도의 비용이 없이 웹상에 제공할 수 있기 때문에 가장 많이 사용되고 있다. LiDAR 시스템은 공간자료를 손쉽고 정밀하게 취득할 수 있는 이점이 있어 다방면으로 연구와 활용이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 LiDAR 자료는 객체의 3차원 정보를 불규칙한 점군 형태로 취득하므로, 자료를 변환없이 3차원 형태로 화면에 나타내기 위해서는 많은 연산 처리를 필요로 하게 되므로 높은 사양의 처리 프로세서와 많은 양의 저장공간이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도심지역 LiDAR 자료를 압축하고 네트워크를 통하여 3차원으로 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이때 LiDAR 자료의 저장공간 및 처리속도 문제를 위하여, 압축 알고리즘을 적용한 2차원 격자 형태의 자료로 압축하는 알고리즘을 활용하였다. 또한 3차원 표현을 위하여 압축된 LiDAR 자료를 VRML에 적합한 코드로 변환하는 알고리즘을 개발하여 도심지역을 3차원 형식으로 표현하는 기법을 제시하였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.33-38
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• 2016

병원을 방문하는 환자의 질병은 환경과 생활 습관에 따라 같은 질병도 서로 다른 증상이 발생할 수 있다. 최근 환자를 대상으로 제공되는 의료 서비스는 질병에 따라 환자 증상을 분석하여 치료 방법을 선택할 수 있는 환경으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 같은 질병을 앓고 있는 환자들의 건강상태를 파악하여 질병 정도에 따라 치료 방법이 달라질 수 있기 때문에 환자 질병 정보에 따른 치료 방법을 그룹핑하여 효율적으로 관리할 수 있는 질병 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자 질병 정보를 빅 데이터화하여 의료진의 진료 효율성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 환자의 치료 만족도를 향상시킬 수 있는 특징이 있다. 제안 기법은 환자 동의하에 같은 질병을 앓고 있는 환자들의 질병 정보를 소그룹으로 클러스터링하여 빅 데이터 처리가 가능하다. 또한, 제안 기법은 환자 질병 정보에 따른 치료 방법을 특정 키워드를 통해 손쉽게 검색할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과, 제안 기법은 기존 기법에 비해 업무 효율성 측면에서 23% 향상되었으며, 질병 관리 시간도 11.3% 향상된 결과를 얻었다. 설문 조사를 통해 살펴본 의료 서비스에 대한 환자 만족도는 31.5% 높은 결과를 얻었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.607-619
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• 2019

2015개정 교육과정을 통해 소프트웨어 교육이 도입되면서 기존의 ICT 소양 및 응용 소프트웨어 활용 교육에서 벗어나 학습자의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 다양한 연구 활동이 이루어져 왔다. 이와 같은 변화에 따라 본 연구에서는 소프트웨어 교육에서 강조되고 있는 컴퓨팅 사고력과 관련된 다양한 연구 활동에 대한 연구 동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2014년 1월부터 2019년 9월까지 출판된 컴퓨팅 사고력과 관련된 190편의 논문을 대상으로 주제어를 추출하여 그 단어들을 대상으로 빈도분석, 워드 클라우드, 연결 중심성, 토픽 모델링분석을 실시하였다. 토픽 모델링 분석 결과 지금까지의 주된 연구에는 '컴퓨터 사고력 교육 프로그램', '컴퓨팅 사고력 예비교사 교육', '컴퓨팅 사고력 로봇 활용 교육', '컴퓨팅 사고력 평가', '컴퓨팅 사고력 교과 연계 교육'에 관한 연구들이 진행되고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구 방법을 통해 현재까지 주로 진행되고 있는 컴퓨팅 사고력 관련 연구 동향을 파악할 수 있었고, 이는 컴퓨팅 사고력 교육의 어떤 부분이 연구자들에게 더 중요하게 인식되고 있는지를 알 수 있게 해 준다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권3호
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• pp.45-58
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• 2020

클라우드 서비스와 모바일 기기의 대중화로 네트워크 트래픽이 계속 증가하고 있는 현재 추세에 LAN 대역폭에 비해 WAN 대역폭이 아주 낮다. WAN 환경에서는 전송 프로토콜, 패킷 손실, 네트워크 대역폭 한계 때문에 생기는 성능 문제를 극복하는 WAN 최적화기가 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 WAN 최적화기인 WANProxy의 데이터 중복제거 알고리즘을 분석하고 성능을 네트워크 대기시간 및 WAN 대역폭 관점에서 평가한다. 또한, WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 2단계 압축을 적용할 경우의 성능을 평가한다. 또한, WANProxy의 데이터 중복 제거 방법을 개선한 새로운 방법을 제안하고 성능 개선 효과를 평가한다. 데이터 세그먼트 크기를 2048바이트로 하고 Silesia의 12개 데이터 파일을 이용한 성능 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, WANProxy에 의한 평균 압축률이 150.6이고 네트워크 대기시간 평균 감소율은 10 Mbps WAN 환경에서는 95.2%, 100 Mbps WAN 환경에서는 60.7%가 된다. WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 방법은 WANProxy를 적용하는 경우와 비교할 때 압축률이 평균 33% 증가하지만 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 2.1%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 5.2% 각각 증가한다. 본 논문에서 제안한 개선 방법을 WANProxy에 적용한 경우는 기존의 WANProxy와 비교할 때 압축률이 평균 34.8% 증가하고 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 13.8%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 12.9% 각각 감소한다. 성능 분석 결과에 의하면, WAN 대역폭이 10 Mbps 이하인 환경에서 WANProxy를 적용할 경우 네트워크 대기시간과 WAN 대역폭 관점에서 성능 개선 효과가 아주 우수하고 WAN 대역폭이 100 Mbps 환경에서도 우수하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.31-40
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• 2018

최근 IT 기술의 발전과 함께 클라우드 서비스, IoT 기술 및 모바일 애플리케이션을 통해 통합적인 u-헬스케어 환경기반의 의료정보시스템이 구축되고 있다. 이러한 의료정보시스템에서는 응급 처치나 치료를 목적으로 의료진에게 환자의 의료정보를 접근할 권한이 제공되어야 한다. 따라서 의료정보시스템에서 의료진이 담당하는 환자의 생체정보 및 개인 의료정보에 접근하기 위해서는 신뢰적이고 신속한 인증과정이 필요하다. 그러나 현재 시스템 환경에서는 의료진의 ID/PWD만을 이용하는 단순하고 정적인 사용자 인증기법으로 의료정보시스템을 접근하고 있다. 이러한 이유에서 본 논문에서는 환자가 응급상태조건을 고려한 다양한 인증 요소를 포함한 의료정보접근의 투명성을 제공하는 동적상황인증기법과 이를 지원하는 동적상황인증시스템을 제안하였다. 본 동적상황인증은 사용자 인증과 이동 단말기 인증을 결합한 인증으로, 기존의 사용자 인증 뿐 아니라 의료진이 사용하는 이동 단말기의 인증을 위해 환자의 응급상태, 의료진의 역할, 근무시간, 근무위치 등과 같은 다양한 인증요소 속성들을 사용하였다. 우리는 응급상태판별, 동적상황인증, 인증지원 DB 구축을 포함한 동적상황인증시스템을 설계 및 구현하였다. 마지막으로 제안한 동적상황인증시스템의 서비스 수행성 검증을 위해, 의료진으로 하여금 동적상황인증과정과 그 이후 담당환자에 대한 의료정보접근 허가와 함께 의료정보서버로부터 의료진 자신의 이동 단말기에 모바일 애플리케이션을 내려 받아 실행함으로써 의료정보의 인증 및 접근과정을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.29-35
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• 2022

자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.539-549
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• 2024

본 연구는 텍스트 마이닝 기법 중 빈도분석, 워드 클라우드와 LDA 토픽 모델링 등을 사용하여, 중국 시장에서 현대자동차를 중심으로 토요타, 폭스바겐, 뷰익, 지리 등의 자동차 브랜드와 비교하며 소비자 만족와 불만족의 키워드 및 토픽을 분석하였다. 연구 대상은 2021년식-2023년식의 다섯 브랜드의 준중형 차량으로, 이 차량들에 대한 소비자 만족과 불만족 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 결과, 현대자동차 아반떼는 긴 축거를 포함한 다양한 만족 요인을 보여주었다. 그러나 아반떼에 대한 불만족 요인으로는 조종, 엔진 성능, 트렁크 공간, 샤시 및 서스펜션, 안전 구성, 음향 스피커의 수량 및 브랜드, 음악 회원, 격리대, 스크린반사, CarLife 및 지도 등이 지적되었다. 이러한 문제점들을 개선하면 현대자동차의 중국 시장에서의 경쟁력이 크게 향상될 것으로 보인다. 한편, 기존 연구들은 주로 문헌 연구와 설문조사에 초점을 맞추었으나, 이 방법들은 연구자가 설정한 변수에 한정된 소비자 인식만을 밝혀내는 데 그쳤다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 통한 다양한 자동차 브랜드 간의 비교를 통해 시장 동향과 소비자 선호에 대한 더 깊은 이해를 도모할 수 있다. 또한, 현대자동차를 포함한 다른 브랜드들이 중국 시장에서의 마케팅 전략을 개선하는 데 유용한 정보를 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.221-238
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• 2019

최근, 기업 및 공공기관에서는 고객 상담과 응대 분야에 챗봇(Chatbot)서비스를 적극적으로 도입하고 있다. 챗봇 서비스의 도입은 기업이나 기관에게 있어서 인건비 절감 효과를 가져올 뿐만 아니라 고객과의 빠른 커뮤니케이션 효과를 기대할 수 있다. 데이터 분석 기술의 발전과 인공지능 기술의 고도화는 이런 챗봇 서비스의 성장을 견인하고 있다. 하지만 기술중심으로 개발된 챗봇은 사용자가 내재적으로 원하는 바와 괴리가 있을 수 있으므로, 챗봇이 단순히 기술의 영역이 아닌 사용자 경험의 영역에서 다루어질 필요가 있다. 본 연구는 사용자 경험 분야의 대표적 방법론인 디자인 사고 접근법을 챗봇 개발에 적용하여, 사용자 니즈 기반의 챗봇 개발 프로세스를 제안하고자 한다. 사용자 관찰을 통해 팩트(Fact) 수집을 시작으로, 인사이트(Insight)를 도출하고 기회영역(Opportunity)을 발굴하는 추상화의 과정을 수행한다. 이어서 사용자의 멘탈모델에 맞는 기능을 제공하고 원하는 정보를 구조화하는 구체화의 과정을 통해, 사용자의 니즈에 부합하는 챗봇을 개발할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 제안한 프로세스의 실효성을 확인하기 위하여 국내 화장품 시장을 대상으로 실제 구축 사례를 함께 제시한다. 본 연구는 챗봇 개발 프로세스에 사용자 경험을 접목한 점에서 이론적 시사점을 가지며, 기업이나 기관이 바로 적용 가능한 현실적인 방법을 제안한다는 면에서 실무적 시사점을 가진다.