• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권2호
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• pp.203-209
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• 2023

The paper brings across data that is utilized in the Bring Your Own Device (BYOD) status collected between February and April of 2021 across Saudi Arabia. The data set was collected using questionnaires established through online mechanisms for the respondents. In the questionnaire, personal details included five questions while seven questions addressed the working model of personal mobile devices. Six questions addressed the awareness of employees bring your own device awareness for employees comprised seven questions and two questions addressed the benefits of business achievements. In the identification of suitable respondents for the research, two approaches were applied. The research demanded that the respondents be Saudi Arabian nationals and have attained 18 years. Snowball and purposive techniques were applied in the collection of information from a wide area of Saudi Arabia while employing social media approaches that include the use of WhatsApp and emails in the collection of data. The approach ensured the collection of data from 857 respondents used in the identification of the status as well as issues across the BYOD environment and accompanying solutions. The data was also used in the provision of awareness in the community through short-term courses, cyber security training and awareness programs. The results of the research are therefore applicable to the context of the Saudi Arabian country that is currently facing issues in dealing with the application of personal devices in the work environment.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.91-96
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• 2009

이 논문에서는 이기종 무선 메쉬 네트워크망에서 상호 연동성 및 메쉬 노드의 효율적인 IP 이동성을 제공하기 위한 다중홉 ARP 기법을 제안한다. 이기종 무선 메쉬 네트워크는 무선 메쉬 네트워크를 기본으로 하는 백본 무선 메쉬 네트워크와 non-무선 메쉬 네트워크 구조를 기반으로 하는 클라이언트 무선 메쉬 네트워크. 이 두 개의 네트워크가 이동성을 가지고 결합된 하이브리드 무선 메쉬 네트워크로 구분된다. 하이브리드 무선 메쉬 네트워크에서 두 네트워크 연결 시 서로 다른 라우팅 프로토콜을 사용할 경우 두 프로토콜의 접점인 게이트웨이에서 프로토콜 변환처리를 병행해야 하는 과부하 문제가 심각하게 발생한다. 이 논문에서는 서로 다른 라우팅 프로토콜을 병행하여 사용할 경우 발생하는 과부하 문제를 해결하기 위해서 다중홉 ARP 기법을 제안한다. 제안된 기법은 효율적인 연동을 위해 L3 라우팅 프로토콜로 다중홉 ARP 기법을 설계 구축하여 실험을 통해 이동 메쉬 노드의 수가 증가하는 경우와 홉수가 증가 시 패킷전달 비율을 통해 노드의 신뢰성과 안정성을 보장하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.7-21
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• 2017

4세대 이동통신 시스템에 적용되는 다중 안테나 기술은 전송 환경과 안테나 설정에 따라 성능이 영향을 받는다. 본 논문에서는 실내 환경에서 다양한 다이버서티 전송 기법과 전파 조건을 고려하여 LTE(Long-term Evolution) MIMO(multiple-input multiple-output) 기술의 성능을 평가하였다. 특히, 다양한 실내 전파 환경에 대한 매체 접속 제어 처리률 (MAC TP)과 LTE 시스템 관련 파라미터들이 분석되었으며, 전송 다이버서티와 단일 안테나 모드에서의 MIMO 성능을 비교 분석하였다. 성능 평가 분석 결과는 다양한 실내 채널 환경에 대한 LTE 2×2 MIMO 안테나 설정에 대한 기준을 제시하고 더 나아가 안테나 제조업자 및 네트워크 운용자들을 위한 기준으로 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.169-171
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• 2021

자율주행, CCTV, 휴대폰 보안, 주차시설 등 카메라를 통한 이미지 처리는 실생활의 많은 문제를 해결하기 위해 사용되고 있다. 간단한 구분의 경우는 이미지 처리를 통해 해결하지만, 복잡하게 섞인 물체의 이미지 또는 이미지 내 특징을 찾아내기 어렵다. 이런 특징점 해결을 위해 사람에 가깝게 생각하고 판단할 수 있도록 영상데이터에 분류, 탐지, 분할에서 딥러닝 기술을 도입하고 있다. 물론 이미지 처리만 수행하는 것보다 결과가 좋지만, 딥러닝을 사용한 영상 분할의 방법에서 판단된 결과물이 실제 객체와 편차가 있는 것을 확인하였다. 본 논문에서는 영상 분할의 정밀도를 높이기 위해 딥러닝 영상 분할의 결과물을 출력하기 직전 간단한 이미지 처리를 통하여 정확도 향상을 수행하는 방법에 관해 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.609-612
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• 2021

다양한 산업영역에 대하여 정부기관, 기업들은 디지털 트랜스포메이션 전략 수립 및 추진하고 있으며 성공적인 기술 혁신을 통한 4차 산업혁명시대를 선도하고 있다. 이런 변화의 시기에 디지털 트랜스포메이션의 성공사례로 글로벌 기업 나이키, 스타벅스의 이야기를 많이 접할 수 있다. 이 두 기업은 디지털 트랜스포메이션을 통하여 성공적인 결과를 보여 주고 있다. 국내 기업들 또한 모바일, 클라우드, IoT, 인공지능, AR·VR 기술을 기반으로 디지털 혁신을 진행하고 있으며 고효율 높은 생산성을 위한 RPA (Robotic Process Automation)프로세스를 구축 하고 있다. 본 논문에서는 건설 산업의 설계, 시공, 유지관리의 시공 전주기 데이터를 활용하여 3차원 디지털 트윈 공간 구축 자동화 프로세스 기법을 소개하고 앞으로 건설 산업영역의 디지털 트랜스포메이션 전략에 대하여 알아본다.

• 분석과학
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• 제20권5호
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• pp.442-447
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• 2007

마늘(Allium sativum L.)의 특성은 organosulfur 화합물이다. 마늘에 포함된 diallyl disulfide(DADS)를 분석하기 위한, 간단하고 신속한 시료준비와 분석방법을 제시하였다. 모든 마늘시료들은 메탄올, 벤젠, 또는 테트라하이드로퓨란과 같은 용매로 추출하여 분석하였다. 실험결과에 의하면, 메탄올로 추출한 시료가 가장 우수하였다. 분석조건으로는 이동상은 메탄올과 물로 구성되고 기울기법을 적용하였다. 분말가루로 된 마늘 1 g에 0.61 mg DADS를 추출하였다. 기존 분석방법에 비해 우수하여 마늘관련 연구에 도움이 될 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.663-668
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• 2023

본 논문은 구글의 머신러닝 플랫폼인 '티처블 머신'을 이용해 대학 캠퍼스내 상주하는 고양이들을 인식하고 식별할 수 있는 모바일 애플리케이션에 대해 설명한다. 4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 머신러닝은 데이터 학습을 통해 최적의 결과값을 찾아내는 효율적인 작업을 수행한다. 따라서 머신러닝을 기반으로 동작하는 '티처블 머신' 플랫폼을 이용해 모델을 학습, 생성한 뒤 이를 스마트폰용 애플리케이션으로 구현하여, 간편하고 효율적으로 고양이들을 식별할 수 있게 하였다. 이 애플리케이션에서는 고양이의 사진을 현장에서 직접 찍거나 갤러리에서 불러오면 해당 고양이를 식별하여 그 고양이에 대한 정보를 제공한다. 본 시스템은 특정 대학 캠퍼스용으로 개발되었지만, 타 대학 캠퍼스 및 다른 종의 동물에 대해서도 확대 적용 가능할 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.289-298
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• 2024

디지털 모바일 기술이 발전함에 따라 세로 영상은 뉴미디어 환경에서 중요한 영상 포맷으로 자리 잡았으며, 이는 기존의 가로 지향적인 영상 미학에 새로운 시각적 언어로써 도전장을 내밀었다. 이 연구는 동양 족자의 고유한 공간 구성 기법인 '삼원법', '일하양안 삼단식', '여백기법'과 '시서화 합일'과 같은 전통적 요소를 현대의 세로 영상 창작에 접목하여, 두 매체 간의 시각적 및 구조적 유사성과 차이점을 탐구한다. 이를 통해, 세로형 배치가 어떻게 화면의 깊이와 계층을 강화하고, 감정 표현을 심화시키며, 창작자에게 새로운 표현의 가능성을 열어주는지를 분석한다. 본 연구에서는 전통적인 동양 족자와 현대 디지털 환경에서 널리 사용되는 세로 영상 사이의 공간 구성 방식을 비교 분석함으로써 새로운 시각적 언어와 미학적 가치를 탐색하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권11호
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• pp.281-290
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• 2020

스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.939-951
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• 2022

자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.