코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
휴대용 멀티미디어 재생기는 기존의 멀티미디어 파일 서버와는 다른 성질들을 가지고 있다. 개인 사용자 전용, 비교적 낮은 하드웨어 성능, 사용자 기능으로 인한 순간적인 높은 부하, 그리고 짧은 개발주기 등이 이러한 성질들이다. 다양한 멀티미디어 파일 시스템은 여러 사용자의 요구는 처리하기에는 적합하지만 단일 사용자의 특수 기능을 지원하기에는 적합하지 않다. 팁과 같은 추가 정의를 응용프로그램과 과일시스템이 주고받는 방식들도 제안되었지만 프로그램의 개발주기를 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 파일블록배치, 버퍼-캐시, 그리고 미리 읽기를 사용하여 휴대용 재생기에서 사용자 기능을 효과적으로 지원하는 파일 시스템을 디자인하고 그 성능을 평가하였다. 힌트를 사용하는 기존의 미리읽기들과는 달리 제안된 미리읽기인 SPRA (Speed-based PRefetch Algorithm)는 힌트를 사용하지 않고 입출력 요구의 패턴을 통해서 미리 읽을 블록을 예측한다. 이는 응용프로그램이 수정되고 재컴파일 되는 과정을 제거함으로써 프로그램 개발기간을 단축시킨다. 실험결과 SPRA의 평균 반환시간은 리눅스의 추가읽기와 비교해서 $4.29%{\sim}52.63%$이며, 고속 재생 시 리눅스 추가읽기의 $1.01{\sim}3.09$배의 대역폭을 가진다.
패킷 기반의 TCP/IP 프로토콜 기반으로 구축된 인터넷 환경은 30년 넘게 사용되어 왔으나, 향후 통신환경의 급격한 변화와 다양한 사용자 요구사항의 증대로 인해 프로토콜 확장의 제약으로 인한 근본적인 문제점을 나타나게 될 것이다. 이를 해결하기 위해 Clean Slate 설계 방법에 기반을 둔 미래인터넷 연구가 진행되고 있고, 이를 실험하고 검증하기 위한 대규모 테스트베드 구축이 이루어질 것이다. 이를 위한 오픈 플로우 스위치 기술은 기존에 포설된 네트워크 장비를 활용하면서, 인터넷 트래픽에 영향을 주지 않고 독립적인 프로토콜을 시험할 수 있도록 하는 새로운 기술로 제안되었다. 국내에서도 테스트베드 구축의 한 방법으로 NetFPGA기반 오픈 플로우 스위치를 활용한 망구성이 연구되고 있으며 이러한 구조에서 인터넷망을 통한 오픈플로우 스위치 간 연결이 이루어지기 위해서는 오픈 플로우 스위치 간 논리적인 터널링이 제공되어야 한다. 이에 대한 해결책으로 본 논문에서는 NetFPGA 기반의 캡슐레이터를 구현하여 국내연구망인 KOREN에 구현된 여러 오픈 플로우 사이트 간에 MAC in IP 터널링이 이루어 질 수 있도록 하였고 이의 성능을 측정하였다. 측정 결과 기존 소프트웨어 기반의 캡슐레이터에 비해 성능이 향상되었음을 확인하였고, 미래인터넷 기술을 실험할 수 있는 테스트 베드로 활용할 수 있음을 보였다.
디지털방송(Digital Broadcasting)에서는 최대 100여개 정도의 오디오 또는 음악방송을 다중화하여 전송에 적합한 MPEG-2 TS(Transport Stream) 형태로 만들어서 1개 채널로 전송하는 것이 가능하다. 이렇게 다중화 된 많은 음악방송이 정상적으로 전송되고 있는지 확인하기 위해서는 실시간 모니터 링이 가능한 다중 오디오 모니터링 시스템이 필요하다. 아날로그방송에서는 모니터링 할 음악 방송수가 많지 않기 때문에 하드웨어 기반의 오디오 모니터링 시스템을 구현하여 사용하였다. 그러나 하드웨어 기반의 모니터링 시스템을 디지털 음악방송 환경에 적용하는 것은 비용 및 기능 효율성에서 떨어지기 때문에 디지털 방송 환경에 맞는 새로운 시스템이 요구되었다. 본 논문에서는 이 요구사항을 만족시키기 위해서 소프트웨어 기반의 디지털 오디오 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 시스템 구현에 있어서 다수의 하드웨어 장비의 도움 없이 소프트웨어를 기반으로 하는 1대의 컴퓨터만을 이용하여 1개 채널로 수신되는 다중화 된 디지털 음악방송을 효율적으로 모니터링 한다. 전송된 디지털 방송신호를 역다중화하여 각각의 방송에 대한 오디오 레벨 및 패킷 에러 정보를 추출하여 화면으로 실시간 상태를 표시하면서 정상적으로 방송이 되고 있지 않는 방송을 자동으로 검출하여 알려준다. 실험 결과 디지털 음악방송 채널에 대한 효율적인 실시간 다중 오디오 모니터링이 가능함을 보였다.
지능형 네트워크 로봇은 다양한 환경에서 네트워크 시스템과 연계하여 인간과 상호작용을 하며, 상황에 따라 주어진 역할을 수행한다. 유비쿼터스 환경에서 동작하는 네트워크 기반의 URC 로봇은 분산 컴퓨팅 환경에서 클라이언트 로봇의 기능을 서버로 분산시킴으로써 클라이언트 로봇을 경량화하는 장점을 갖는다. URC 로봇 환경 중에서 SOMAR는 서버-클라이언트 환경에서 서비스 지향기법으로 로봇 소프트웨어를 개발하기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 URC 로봇 환경에서 사용 가능한 SOMAR 로봇 클라이언트를 소개하고 그 구현을 보인다. SOMAR 로봇 클라이언트는 디바이스 서비스 계층과 로봇 서비스 계층을 갖는다. 이 중 디바이스 서비스는 디바이스를 제어하는 서비스이고, 로봇 서비스는 다수의 디바이스 서비스를 결합하여 생성된 로봇이 제공하는 서비스를 추상화시킨 것이다. 또한 본 논문에서는 디바이스와 로봇 서비스의 결합 관계를 표현하기 위해 RSEL (Robot Service Executing Language)을 이용하였다. 서비스 결합을 기술한 RSEL 문서는 변환기를 통해 클라이언트 시스템 언어로 변환하고 컴파일링하여 로봇 클라이언트 시스템에 업로드한다. SOMAR 클라이언트 시스템은 호스트/타겟 구조를 갖는 내장형 시스템에 적용하기가 용이하며, RSEL 처리 엔진에 대한 부담을 줄여서 로봇 클라이언트를 경량화시켰다.
최근 휴대용 기기들이 대중화되어 한 사람이 하나 이상의 휴대용 기기를 소지하고 있고 스마트폰 활용도 또한 늘어나는 추세이다. 스마트폰이 많이 보급됨에 따라 폭발적으로 스마트폰의 애플리케이션 활용이 늘어나고 있다. 현재의 애플리케이션 스토어는 플랫폼별로 애플리케이션을 개발해줘야 하는 종속적인 면이 있다. 앱스토어는 크게 애플의 앱스토어와 구글의 안드로이드 마켓으로 양분되어 있고 각 플랫폼에 맞춰 애플리케이션이 개발되어야 한다. 각각의 플랫폼에 맞춰서 애플리케이션을 개발하면 개발 비용은 2배에 근접하고 다른 소규모 플랫폼(Ex 바다)들은 애플리케이션 개발자들을 모아야만 자신들의 플랫폼에 맞는 애플리케이션이 나오는 단점이 있다. 이러한 플랫폼에 맞춰서 개발된 네이티브 애플리케이션의 범용성에 대한 해결책과 모바일에서의 다양한 요구사항을 수용하기 위해 웹 애플리케이션이 각광받고 있다. 웹 애플리케이션은 플랫폼에 종속되지 않고 어느 휴대용 기기에서도 동작하기 때문에 각 플랫폼별로 개발하지 않아도 된다는 장점이 있다. 따라서 웹 애플리케이션 스토어끼리의 연동 프로토콜을 통해 애플리케이션을 연동하여 어느 웹 애플리케이션 스토어에서도 볼 수 있고 특정 플랫폼에 구애받지 않는 거대한 시장이 생겨날 수 있다. 하지만 아직 웹 애플리케이션 스토어라는 표준이 없고 존재하는 웹 애플리케이션 스토어가 없다. 이를 위해 본 논문에서는 연동에 관한 프로토콜을 제안하고 구현을 통해 기존의 애플리케이션 스토어의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제시한다.
지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능형 공간 제어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 일종의 홈/사무실 자동 제어 시스템으로 기존의 시스템에 비해 다음의 4가지 특징을 갖는다. 첫째, 사용자는 언제 어디서나 이 시스템을 사용할 수 있다. 구체적으로 제안된 시스템은 웹 서버의 기능을 제공하고 있으며 따라서 사용자는 인터넷에 유무선으로 연결된 어떠한 컴퓨터의 브라우저로도 접근할 수 있으며, 또한 휴대폰으로 접근할 수도 있다. 둘째, 이 시스템은 음성 인식 기능을 지원한다. 따라서 기존의 컴퓨터 인터페이스에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 인간 중심적인 음성 인터페이스를 통해 시스템을 제어할 수 있다. 셋째, 시스템은 사용자의 요청에 반응하는 수동적인 서비스뿐만 아니라, 사용자 행동의 규칙성을 기반으로 미래를 예측하고 이에 따라 적극적인 서비스도 제공한다. 넷째, 이 시스템은 최근 내장형 기술을 적용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 하드웨어는 206MHz로 동작하는 StrongARM CPU, 32MB SDRAM, 16MB 플래시 메모리, 그리고 가전제품의 전원 공급을 제어하는 릴레이 박스(Relay box) 등으로 구성된다. 이러한 하드웨어 플랫폼 상에 내장형 리눅스가 동작하고 있으며, 음성 인식 도구, 내장형 시스템을 위한 웹 서버, 릴레이 박스를 구동하는 GPIO driver 등의 소프트웨어 컴포넌트들이 유기적으로 협력하여 지능형 공간을 제공한다.
21세기 지식기반 사회로의 정착화와 글로벌 인터넷화 추진으로 소프트웨어는 대형화 및 복잡화 되어가고 있으며, 그 수요는 폭주하는 실정이다. 이에, 표준화된 컴포넌트의 개발 및 유통을 통한 재사용의 활성화가 최근 산업계와 학계에서 중요한 이슈로 부각되는 실정이다. 현재, 컴포넌트의 재사용을 위하여 해외 컴포넌트 판매 마켓에서는 자사별 판매하는 제품의 특성에 따라 정보를 제공하고 있으나, 상이하게 정보를 정의하고 있으며, 그 정보의 수준이 미약하며, 표준화되지 않은 메타정보를 제공하고 있다. 즉, 국제표준 ISO 11179에 기반한 컴포넌트 데이타 레지스트리의 구축이 이루어지고 있지 않다. 국내에서는 2001년도에 공용 컴포넌트의 출시를 추진하고 있다. 따라서, 개발된 컴포넌트의 정보 공유와 유통을 위한 지원도구로서 표준화된 컴포넌트의 메타정보를 서비스 해주는 시스템이 필요하다. 본 논문은 컴포넌트 재사용 활성화의 일환으로 체계적인 정보공유와 정보유통을 위하여, 제품화된 공용 컴포넌트에 대한 표준화된 메타정보의 등록 및 관리를 제공해주는 ISO 11179 표준에 근거한 컴포넌트 유통환경의 도구로서, 컴포넌트 메타데이타 레지스트리(C_MDR) 시스템을 제시한다. 이를 위해, 컴포넌트에 대한 메타정보의 명세 플랫폼을 제시하고, 이 플랫폼에 따라 메타정보를 정의하고, 또한 타 시스템과의 정보의 호환성 증진을 위해 XML을 이용해 표현한다. 그리고 시스템 디자인을 위해 3계층 아키텍쳐 표현방식을 적용하여 단순하고 이해성 있는 시각화 모델링을 제공한다. 시스템 구현은 웹 상의 인터넷을 통해 컴포넌트 메타정보를 서비스를 할 수 있도록 시스템을 구축하며, ASP 개발언어와 PC용 RDMS 오라클을 사용한다. 이로서, 제품화된 컴포넌트j에 대한 유통 메타정보의 표준화를 기할 수 있고, 재사용을 위한 유통지원도구로서 지원이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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