• Genomics & Informatics
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• 제14권2호
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• pp.62-68
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• 2016

Osteoporosis is a medical condition of global concern, with increasing incidence in both sexes. Bone mineral density (BMD), a highly heritable trait, has been proven a useful diagnostic factor in predicting fracture. Because medical information is lacking about male osteoporotic genetics, we conducted a genome-wide association study of BMD in Korean men. With 1,176 participants, we analyzed 4,414,664 single nucleotide polymorphisms (SNPs) after genomic imputation, and identified five SNPs and three loci correlated with bone density and strength. Multivariate linear regression models were applied to adjust for age and body mass index interference. Rs17124500 ($p=6.42{\times}10^{-7}$), rs34594869 ($p=6.53{\times}10^{-7}$) and rs17124504 ($p=6.53{\times}10^{-7}$) in 14q31.3 and rs140155614 ($p=8.64{\times}10^{-7}$) in 15q25.1 were significantly associated with lumbar spine BMD (LS-BMD), while rs111822233 ($p=6.35{\times}10^{-7}$) was linked with the femur total BMD (FT-BMD). Additionally, we analyzed the relationship between BMD and five genes previously identified in Korean men. Rs61382873 (p = 0.0009) in LRP5, rs9567003 (p = 0.0033) in TNFSF11 and rs9935828 (p = 0.0248) in FOXL1 were observed for LS-BMD. Furthermore, rs33997547 (p = 0.0057) in ZBTB and rs1664496 (p = 0.0012) in MEF2C were found to influence FT-BMD and rs61769193 (p = 0.0114) in ZBTB to influence femur neck BMD. We identified five SNPs and three genomic regions, associated with BMD. The significance of our results lies in the discovery of new loci, while also affirming a previously significant locus, as potential osteoporotic factors in the Korean male population.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제27권3호
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• pp.301-314
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• 2000

World Wide Web(이하 웹)은 저렴한 가격과 다양하고 흥미 있는 정보를 쉽고 간편하게 찾아볼 수 있다는 장점으로 웹의 사용자는 하루가 다르게 증가되고 있으며 웹의 사용자의 증가와 함께 웹을 통해 전달되는 데이터 즉, 웹 문서, 그림, 멀티미디어 데이터 등의 크기 또한 빠르게 증가되고 있다. 웹 트래픽을 위한 네트워크 대역폭의 사용량을 살펴보면 사용자들의 요청이 많은 peak periods에는 대부분의 대역폭을 사용하고 있고, off-peak periods에는 사용하지 않는 대역폭이 존재한다. 지금까지 네트워크의 대역폭 소비량을 감소시키고, 검색 지연시간을 줄이기 위해 많은 연구가 이루어졌고 그 해결방안 중 하나가 웹 캐싱이다. 그러나, 웹 캐싱을 사용하더라도 peak periods 동안에는 네트워크 대역폭의 사용량을 감소시키기에는 한계가 있으며 off-peak periods에 여유 있는 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 업사. 본 논문에서는 네트워크 대역폭을 균형 있게 사용하기 위해 캐싱 서버(SQUID)를 기반으로 하는 웹 프리페칭(Web prefetching)기법을 제안한다. 24시간 동안의 웹 사용 상황을 분석하여, 가장 많이 사용되면서 다음 24시간 내에 유효기간을 초과하는 웹 객체를 프리페칭하는 방법을 사용한다. 제안된 웹 프리페칭 기법은 peak periods 동안 요청되리라 예상되는 웹 객체를 off-peak periods 동안 남는 대역폭을 이용하여 미리 캐싱 서버에 가져다 놓은 방법으로써 많은 디스크 용량을 요구하지 않으면서도 캐시 객체 히트율을 높일 수 있다. 또한 사용자들의 웹 접근 패턴을 기반으로 하기 때문에 프리페칭된 웹 객체에 대하여 높은 객체 히트율을 보인다. 본 논문에서 소개한 기법의 유효성 시뮬레이션을 통해서 증명하였다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-59
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• 2019

오늘날 스마트폰의 보급과 SNS의 발달로 정형/비정형 빅데이터는 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 빅데이터를 잘 분석한다면 미래 예측도 가능할 만큼 훌륭한 정보를 얻을 수 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 먼저 대용량의 데이터 수집이 필요하다. 이러한 데이터가 가장 많이 저장되어 있는 곳은 바로 웹 페이지다. 하지만 데이터의 양이 방대하기 때문에 유용한 정보를 가진 데이터가 많은 만큼 필요하지 않은 정보를 가진 데이터도 많이 존재한다. 그렇기 때문에 필요하지 않은 정보를 가진 데이터는 거르고 유용한 정보를 가진 데이터만을 수집하는 효율적인 데이터 수집의 중요성이 대두되었다. 웹 크롤러는 네트워크 대역폭, 시간적인 문제, 하드웨어적인 저장소 등의 제약으로 인해 모든 페이지를 다운로드 할 수 없다. 그렇기 때문에 원하는 내용과 관련 없는 많은 페이지들의 방문은 피하며 가능한 빠른 시간 내에 중요한 페이지만을 다운로드해야한다. 이 논문은 위와 같은 이슈의 해결을 돕고자한다. 먼저 기본적인 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 각 알고리즘마다 시간복잡도와 장단점을 설명하며 비교 및 분석한다. 다음으로 기본적인 웹 크롤링 알고리즘의 단점을 개선한 최신 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 더불어 최근 연구 흐름을 보면 감성어휘 수집과 같은 특수한 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘의 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특수 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘에 대한 연구로써 선제적인 웹 크롤링 기법으로 감성 반응 웹 크롤링(Sentiment-aware Web Crawling) 기법을 소개한다. 실험결과 데이터의 크기가 커질수록 기존방안보다 높은 성능을 보였고 데이터베이스의 저장 공간도 절약되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.1-18
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• 2019

최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2377-2398
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• 2021

In the recent modernized world, utilization of natural resources (renewable & non-renewable) is increasing drastically due to the sophisticated life style of the people. The over-consumption of non-renewable resources causes pollution which leads to global warming. Consequently, government agencies have been taking several initiatives to control the over-consumption of non-renewable natural resources and encourage the production of renewable energy resources. In this regard, we introduce an IoT powered integrated framework called as green home architecture (GHA) for green score calculation based on the usage of natural resources for household purpose. Green score is a credit point (i.e.,10 pts) of a family which can be calculated once in a month based on the utilization of energy, production of renewable energy and pollution caused. The green score can be improved by reducing the consumption of energy, generation of renewable energy and preventing the pollution. The main objective of GHA is to monitor the day-to-day usage of resources and calculate the green score using the proposed green score algorithm. This algorithm gives positive credits for economic consumption of resources and production of renewable energy and also it gives negative credits for pollution caused. Here, we recommend a green score based tax calculation system which gives tax exemption based on the green score value. This direct beneficiary model will appreciate and encourage the citizens to consume fewer natural resources and prevent pollution. Rather than simply giving subsidy, this proposed system allows monitoring the subsidy scheme periodically and encourages the proper working system with tax exemption rewards. Also, our GHA will be used to monitor all the household appliances, vehicles, wind mills, electricity meter, water re-treatment plant, pollution level to read the consumption/production in appropriate units by using the suitable sensors. These values will be stored in mass storage platform like cloud for the calculation of green score and also employed for billing purpose by the government agencies. This integrated platform can replace the manual billing and directly benefits the government.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.69-78
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• 2022

IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.403-410
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• 2022

블록체인 기반으로 생성된 NFT는 자신만의 고유한 값을 지녀 위변조가 불가하며 다른 토큰이나 코인과 교환될 수 없다. 이러한 특성을 이용해 이미지나 비디오, 예술작품, 게임 캐릭터 및 아이템 등과 같은 디지털 자산에 NFT를 발행하여 사이버상에 존재하는 수많은 사용자와 객체들 사이에서 디지털 자산의 소유권을 주장할 수 있으며, 동시에 원본 증명도 가능하다. 하지만, 2020년 초기부터 NFT에 관한 관심이 폭발하여 블록체인 네트워크에 많은 부하를 일으켰고, 이에 따라 사용자들은 연산 처리가 늦어지거나 채굴 과정에 매우 큰 수수료가 발생하는 문제점을 겪고 있다. 또한, 사용자들의 모든 행위가 블록체인 장부에 저장되고 디지털 자산은 블록체인 기반 분산 파일 저장 시스템에 저장되어 자신의 신분을 밝히고 싶지 않은 사용자의 개인정보가 불필요하게 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 접근 게이트, 변환 테이블, 클라우드 아이디 등을 활용한 NFT 플랫폼을 제안하여 기존 시스템에서 발생하는 사용성 문제와 프라이버시 문제를 개선할 수 있도록 한다. 로컬시스템과 클라우드 시스템의 성능 비교를 위해 스마트 계약 배포 및 NFT 발행 트랜잭션 연산 처리에 사용된 가스를 측정했다. 그 결과, 클라우드 시스템이 같은 실험 환경 및 파라미터를 사용했음에도 스마트 계약 배포에는 약 3.75%, NFT 생성 트랜잭션 처리에는 약 4.6%의 가스를 절약하는 결과를 도출했고, 이를 통해 클라우드 시스템이 로컬시스템보다 효율적으로 연산을 처리할 수 있음을 확인했다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.903-911
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• 2022

물을 공급하기 위한 자원 중 하나인 지하수는 다양한 자연적 요인에 의해 수위의 변동이 발생한다. 최근, 인공신경망을 이용하여 지하수위의 변동을 예측하는 연구가 진행되었다. 기존에는 인공신경망 연산자 중 학습에 영향을 미치는 Optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반 Optimizer를 사용하였다. GD 기반 Optimizer는 초기 상관관계 의존성과 해의 비교 및 저장 구조 부재의 단점이 존재한다. 본 연구는 GD 기반 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 GD와 화음탐색법(Harmony Search, HS)를 결합한 새로운 Optimizer인 Gradient Descent combined with Harmony Search(GDHS)를 개발하였다. GDHS의 성능을 평가하기 위해 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용하여 이천율현 관측소의 지하수위를 학습 및 예측하였다. GD 및 GDHS를 사용한 MLP의 성능을 비교하기 위해 Mean Squared Error(MSE) 및 Mean Absolute Error(MAE)를 사용하였다. 학습결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 MSE의 최대값, 최소값, 평균값 및 표준편차가 작았다. 예측결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 모든 평가지표에서 오차가 작은 것으로 평가되었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권1호
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• pp.371-401
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• 2022

블록체인이 위·변조가 불가능한 분산 환경에 정보를 저장하는 것을 의미한다면, 이는 사서들이 권위 있는 정보를 수집하고 보존하며 공유하는 일과 유사하다고 언급된다. 과잉정보 속 도서관이 신뢰할 수 있는 정보를 수집·제공하고, 나아가 도서관 내외부의 업무효율성 증대, 협력 네트워크 강화 등을 모색하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 블록체인 기술을 살펴보았다. 본 연구에서는 문헌조사와 타 분야의 사례연구를 바탕으로 도서관계에서 블록체인 기술을 활용할 수 있는 다양한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 첫째, 블록체인 활용분야와 사례를 분석하여 도서관 분야의 블록체인 활용 가능성 및 가치를 확인하고, 이를 토대로 12가지 활용방안을 제안하였다. 도서관 업무 분야에서는 디지털 신원 기반의 도서관 통합 인증 서비스, 도서관 유·무형 자산 이동의 모니터링 기능, 도서관 이용자 의견수렴 기능, 블록체인 기반 도서관 채용·인사시스템, 블록체인 거버넌스 기반 도서관 운영 체계 및 네트워크 구축, 도서관 내 IoT 디바이스 및 센서 데이터 관리 기능을 제안하였다. 정보서비스 측면에서는 블록체인 기반의 출판·거래 플랫폼 참여, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능, 이용자 행동 분석 기반 맞춤형 서비스, 도서관의 통합 온라인 교육 플랫폼, 공유플랫폼 기능, P2P 기반의 정보플랫폼 등을 제안하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.73-85
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• 2024

하천과 저수지의 수질을 예측하는 것은 수자원관리를 위해 필요하다. 높은 정확도의 수질 예측을 위해 많은 연구들에서 인공신경망이 활용되었다. 기존 연구들은 매개변수를 탐색하는 인공신경망의 연산자인 옵티마이저로 경사하강법 기반 옵티마이저를 사용하였다. 그러나 경사하강법 기반 옵티마이저는 지역 최적값으로의 수렴 가능성과 해의 저장 및 비교구조가 없다는 단점이 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 수질 예측성능을 향상시키기 위해 개량형 옵티마이저를 개발하여 경사하강법 기반 옵티마이저의 단점을 개선하였다. 본 연구에서 제안한 옵티마이저는 경사하강법 기반 옵티마이저 중 학습오차가 낮은 Adaptive moments (Adam)과 Nesterov-accelerated adaptive moments (Nadam)를 Harmony Search(HS) 또는 Novel Self-adaptive Harmony Search (NSHS)와 결합한 옵티마이저이다. 개량형 옵티마이저의 학습 및 예측성능 평가를 위해 개량형 옵티마이저를 Long Short-Term Memory (LSTM)에 적용하여 국내의 다산 수질관측소의 수질인자인 수온, 용존산소량, 수소이온농도 및 엽록소-a를 학습 및 예측하였다. 학습결과를 비교하면, Nadam combined with NSHS (NadamNSHS)를 사용한 LSTM의 Mean Squared Error (MSE)가 0.002921로 가장 낮았다. 또한, 각 옵티마이저별 4개 수질인자에 대한 MSE 및 R²에 따른 예측순위를 비교하였다. 각 옵티마이저의 평균 순위를 비교하면, NadamNSHS를 사용한 LSTM이 2.25로 가장 높은 것을 확인하였다.