• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.275-283
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• 2017

A green technology for reducing energy consumption has become a critical factor in ICT industries. However, for the telecommunications sector in particular, most network elements are not usually optimized for power efficiency. Here, we propose a novel energy-efficient packet switching method for use in an IP network for reducing unnecessary energy consumption. As a green networking approach, we first classify the network nodes into either header or member nodes. The member nodes then put the routing-related module at layer 3 to sleep under the assumption that the layer in the OSI model can operate independently. The entire set of network nodes is then partitioned into clusters consisting of one header node and multiple member nodes. Then, only the header node in a cluster conducts IP routing and its member nodes conduct packet switching using a specially designed identifier, a tag. To investigate the impact of the proposed scheme, we conducted a number of simulations using well-known real network topologies and achieved a more energy- efficient performance than that achieved in previous studies.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1623-1631
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• 2016

전투 시스템의 취약성을 분석하고 그 결과를 설계 단계에서 활용 및 반영하여 생존성의 향상을 목표로 하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 모듈 단위로 독립적으로 진행되었던 여러 연구들을 통합하기 위한 방법의 연구에 대한 요구가 생겨나게 되었다. 이를 위해 본 논문에서는 선행 연구를 분석하고, 분석한 내용을 토대로 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능을 고려한 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법을 제안한다. 또한 제안한 내용을 적용하여 기존의 피격 확률 분석 프로그램을 개선하고, 이를 통해 취약성 분석 결과를 고속정의 생존성 향상을 위해 활용할 수 있음을 시나리오 기반으로 검증하였다. 이를 통해 위협의 특성 및 장갑의 방호 성능까지도 고려하는 것으로 취약성 분석의 신뢰도를 향상시키는 것은 물론 동시에 통합 요구도 만족시킬 수 있다. 나아가 전투 시스템의 통합 취약성 분석 방법과 이를 적용한 시스템의 개발을 위한 연계 연구가 될 것으로 판단된다.

• 한국언론정보학보
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• 제68권
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• pp.7-33
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• 2014

본 연구는 확장된 UTAUT2 모델을 이용하여 웨어러블 디바이스의 주요 잠재적 수용자인 대학생들의 웨어러블 디바이스 사용의도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 고찰하였다. 구체적으로 인포테인먼트 기능으로서의 웨어러블 디바이스에 대한 사용자의 사용의도에 대한 분석을 위해 기존의 UTAUT 모형에서 상정하고 있는 핵심변수 네 가지 즉, 성과기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 외에 쾌락적 동기, 가격 효용성, 인지된 위험을 추가한 확장된 UTAUT2 모델을 설계하고, 이를 적용하여 실증적으로 검증해 보았다. 그 결과, 기존의 UTAUT 모델의 주요 변인인 성과기대, 사회적 영향 및 촉진조건이 웨어러블 디바이스 사용의도에 유의미한 영향을 주는 것을 발견하였다. 또한 UTAUT2 모델에서 추가된 변인인 쾌락적 동기와 가격 효용성이 웨어러블 디바이스의 사용의도에 영향을 미쳤음을 발견하였다. 한편, 본 연구의 주요 목적 중 하나는 UTAUT2 모델의 이론적인 검증이었는데, UTAUT1 모델의 주요 변인들뿐만 아니라 UTAUT2 모델에 새롭게 추가된 변인인 쾌락적 동기 변인과 가격 효용성 변인이 모두 웨어러블 디바이스의 사용의도를 잘 설명하는 변인임을 확인함으로써 UTAUT2 모델이 새로운 ICT 기술의 수용을 타당하게 설명할 수 있는 모델임을 밝혔다. 따라서 UTAUT2 모델에 관한 이론적인 검증은 새로운 ICT 기술 수용 및 다른 다양한 연구주제에 관한 연구를 통해서 계속 진행될 필요가 있음을 보여 준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.7364-7371
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• 2014

건설공사 사후평가는 공공건설사업 수행성과를 평가하고 차후 유사사업 추진 시 이를 활용하여 공공건설사업 효율화에 기여하기 위한 제도이다. 건설공사를 계획하는 과정과 공사완료 후의 공사비, 공사기간, 수요, 효과 등에 대한 예측치와 실제치를 종합적으로 분석, 평가하여 시행의 효율성을 도모하는데 목적이 있다. 이를 통해 방만한 사업추진을 방지하고, 유사 건설공사의 품질 및 효율성 향상을 위한 자료로 활용하고 있다. 하지만, 건설공사 사후평가 자료를 유사 건설사업에 참조 및 활용하기 위해서는 건설공사 사후평가 결과정보에 대한 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 발주청별로 실시하고 있는 건설공사 사후평가의 결과정보를 체계적으로 통합 관리하고, 활용할 수 있도록 국토교통부에서 고시한 건설공사 사후평가 시행지침을 기초로 하여 건설공사 사후평가시스템을 구축하였다. 이를 통해 공공 건설사업의 수행 시 유사 건설사업의 수요 증감, B/C 비율 등 결과정보의 참조 활용을 통해 품질 향상 및 효율적인 사업 추진이 가능한 기반을 마련하였으며, 향후 사후평가 결과정보의 체계적인 관리를 통해 종합적인 분석 및 평가 등 유용한 도구로 활용될 수 있으리라 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.221-228
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• 2018

최근 ICT 기반 고부가가치 조선해양 산업 요구의 증가로 조선해양 분야의 소프트웨어 비중과 중요성에 대한 기대가 높아지고 있다. 본 논문에서는 재사용 소프트웨어 컴포넌트 개발을 통해 조선해양 분야 소프트웨어 경쟁력을 향상시키는 것을 목적으로 수행한, 설문조사 기반의 조선해양 소프트웨어 개발 환경 분석 결과를 제시한다. 설문조사는 서로 다른 업체에 종사하는 34명의 조선해양 소프트웨어 개발자들을 대상으로 수행 하였으며, 설문 항목은 소프트웨어 개발 업체의 규모나 개발 제품의 기술 분류와 같이 조사 대상 SW 개발 업체 정보를 파악하기 위한 항목과 소프트웨어 개발이 수행되는 플랫폼, 언어, 배포 형태, 컴포넌트 개발 방해 요인, 개발 프로세스 및 품질관리 도구 사용 여부 등의 소프트웨어 개발과 직접적인 관련이 있는 항목들로 구성하였다. 설문조사 분석 결과에 따르면 개발자들이 개발환경을 선택할 때 가장 큰 영향을 미치는 요소는 이용 가능한 도구의 다양성과 기술지원 여부였으며, 성능, 제품의 가격, 보안이 그 다음 고려사항이었다. 또한 소프트웨어 경쟁력 향상을 위한 한 가지 방법인 재사용 컴포넌트의 개발을 가로막고 있는 주요한 원인은 다양한 플랫폼 지원과 신뢰성 보장의 어려움, 개발 비용과 인력 부족으로 조사되었다. 마지막으로, 개발 프로세스와 품질관리 도구를 전면적으로 사용하여 체계적으로 소프트웨어를 개발하고 있는 개발자의 비율은 전체 조사대상 개발자의 15% 정도에 불과한 것으로 조사되었다. 이러한 사실로부터 현재 조선해양 업체들의 고품질 소프트웨어 개발 능력을 향상시키기 위해서는 해당 업체들에 대한 기술적 제도적 지원이 필요한 상황임을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.241-248
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• 2014

정보기술의 발달과 기반하드웨어 기술의 비약적인 발전은 데이터 사용의 폭을 넓혀주었고 이로 인해서 빅데이터 시대라는 새로운 패러다임을 제시하였다. 빅데이터 기술과 그 활용성과는 점차 늘어나는 추세이며 이에 기업들은 데이터의 중요성을 깨닫고 이를 활용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 본 연구는 기업에서 빅데이터를 활용함에 있어 빅데이터 기술의 적극적 도입 및 활용을 위한 요인들을 선별해내고 이를 통한 중요도를 검증하고자 수행되었다. 연구모형에 포함된 빅데이터의 특성 요인으로는 예측성, 관리성, 지원성, 경쟁성을 선정하였다. 빅데이터에 대한 경험을 보유한 기업의 실무자를 대상으로 한 설문과 통계를 바탕으로 검증한 결과 관리성 측면이 가장 중요한 성공요인으로 채택되었으며, 본 연구의 결과는 기업에서의 빅데이터 도입 시에 빅데이터의 특성에 대한 좀더 객관적인 이해와 이를 통한 고려사항을 통해 좀더 효율성 있는 사용을 가능하게 정보를 제공하는 것이 가능할 것이다.

• 정보학연구
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• 제3권4호
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• pp.13-21
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• 2000

본 논문은 PCB를 설계할 때 내부회로환경에서 테스트 정보교환을 위한 방법이 채택되는 최근의 동향을 분석해 본 것이다. PCB의 공정전체에서 설계단계가 테스트성을 개선할 수 있는 잠재력이 가장 크다. PCB는 수많은 노드가 갈수록 복잡해지므로 테스트하기가 점점 어려워지고 있다. 더 짧은 기간에 보다 신뢰성 있는 제품을 내어놓기 위해서는 PCB 테스트 성능을 개선하기 위한 정보교환이 쉬어야한다. 오늘날 가장 낮은 비용으로 결함들을 정확히 발견, 진단 및 수리하기 위하여 두세 가지 종류의 PCB 테스터들을 결합시키고 있다. 가장 효과적인 방법의 하나로 AXI는 ICT와의 결합하여 테스트의 정보를 주고받는 시스템을 많이 사용한다. 테스트를 고려한 설계(DFT)기술은 PCB와 부품들을 철저하고 신속하게 테스트하도록 해주어 PCB의 품질을 효과적으로 개선하고 테스트 개발 시간과 비용을 크게 줄이는 방법이다. 또 실질적이고 정량화가 가능하도록 하며 테스트의 반복, 진단 및 처리 속도를 개선하여 개발 주기를 단축시킬 수 있고 잠재적인 제조 결함들을 효과적으로 발견해내 고신뢰성의 PCB를 생산해 낼 수 있다.

• 농업과학연구
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• 제46권2호
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• pp.381-393
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• 2019

A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• Biomedical Engineering Letters
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• 제8권4호
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• pp.383-392
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• 2018

For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.