• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.664-671
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• 2020

스마트 빌딩 (Smart Building)은 사물 인터넷 (IoT; Internet of Things) 장치와 클라우드 서비스에서 모두 사용될 수 있는 응응 프로그램을 의미한다. 최근 Amazon, Google 및 Microsoft와 같은 클라우드 서비스 제공 업체는 IoT 장치에서 클라우드 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있는 IoT 클라우드 플랫폼을 제공하고 있다. Postscapes에 따르면 최근에 152 개의 IoT 클라우드 플랫폼이 존재하고 있으며 스마트 빌딩 구현을 위해 하나를 선택하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 마이크로소프트 Azure IoT 허브와 아마존의 AWS(Amazon Web Services) IoT를 선택하였다. 두 개의 IoT 클라우드 플랫폼을 선택하고 스마트 빌딩 관점에서 평가하였다. IoT 클라우드 플랫폼을 평가하기 위해 두 가지 다른 IoT 클라우드 플랫폼을 활용하였고, 일반적인 스마트 빌딩 시나리오를 가정하여 프로토타입을 구현하였다. 실험은 IoT 클라우드 플랫폼을 사용하여 시스템을 개발하는 과정에서 얻은 정보와 경험을 기반으로 수행하였다. 이 평가 결과는 스마트 빌딩을 위해 IoT 클라우드 플랫폼을 선택할 때 활용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.66-73
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• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.170-173
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• 2009

In this paper, we propose a fast intra prediction mode selection method in Scalable Video Coding(SVC) which is an emerging video coding standard as an extension of H.264/Advanced Video Coding(H.264/AVC). The proposed method decides a candidate intra prediction mode based on the characteristic of macroblock smoothness. Statistical analysis is applied to computing that smoothness in spatial enhancement layer. We also propose an early termination scheme for Intra_BL mode decision where the RD cost value of Intra_BL is utilized. Compared with JSVM software, our scheme can reduce about 55% of the computation complexity of intra prediction on average, while the performance degradation is negligible; For low QP values, the average PSNR loss is very negligible, equivalently the bit rate increases by 0.01%. For high QP values, the average PSNR loss is less than 0.01dB, which equals to 0.25% increase in bitrate on average.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.255-277
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• 2011

PSS(Product Service System) 시스템은 제품과 서비스가 하나로 통합되어 고객에게 차별화된 가치를 제공하고, 기업이 경쟁력을 가지고 지속적인 성장을 할 수 있게 지원하는 시스템이다. 본 논문에서는 PSS 시스템으로 성공한 Amazon의 Kindle과 Apple의 iPod, 실패한 Microsoft의 Zune과 Sony의 e-book reader를 채택하여 중다 사례연구 방법론을 통해 성공요인과 실패요인을 도출하고자 한다. 이를 위하여, 사례 분석을 통해 가설을 도출하고, 연관 문헌연구와의 비교 및 분석을 통하여 PSS 시스템에서 상업적으로 성공하기 위한 전략적 시사점을 제시하였다.

• Animal Bioscience
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• 제35권9호
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• pp.1303-1313
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• 2022

Objective: The current study aimed to perform whole-genome resequencing of Chinese indigenous Mongolian sheep breeds including Ujimqin, Sunit, and Wu Ranke sheep breeds (UJMQ, SNT, WRK) and deeply analyze genetic variation, population structure, domestication, and selection for domestication traits among these Mongolian sheep breeds. Methods: Blood samples were collected from a total of 60 individuals comprising 20 WRK, 20 UJMQ, and 20 SNT. For genome sequencing, about 1.5 ㎍ of genomic DNA was used for library construction with an insert size of about 350 bp. Pair-end sequencing were performed on Illumina NovaSeq platform, with the read length of 150 bp at each end. We then investigated the domestication and signatures of selection in these sheep breeds. Results: According to the population and demographic analyses, WRK and SNT populations were very similar, which were different from UJMQ populations. Genome wide association study identified 468 and 779 significant loci from SNT vs UJMQ, and UJMQ vs WRK, respectively. However, only 3 loci were identified from SNT vs WRK. Genomic comparison and selective sweep analysis among these sheep breeds suggested that genes associated with regulation of secretion, metabolic pathways including estrogen metabolism and amino acid metabolism, and neuron development have undergone strong selection during domestication. Conclusion: Our findings will facilitate the understanding of Chinese indigenous Mongolian sheep breeds domestication and selection for complex traits and provide a valuable genomic resource for future studies of sheep and other domestic animal breeding.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권6호
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• pp.491-498
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• 2010

Wi-Fi 기반의 차량과 기지국간 (vehicle-to-infrastructure, V2I) 통신은 차량과 승객의 안전과 편의 및 교통 효율성을 향상시킬 수 있는 방법으로 관심을 받고 있다. 그러나 노변에 위치한 엑세스 포인터 (access point, AP)는 이동차량에게 비용적인 측면에서 효과적인 인터넷 연결을 지원할 수 있지만, 차량의 빠른 이동과 AP의 제한된 전송거리는 빈번한 핸드오프를 유발한다. 그러한 문제점은 모바일 AP (mobile AP, MAP) 플랫폼을 사용하여 해결할 수 있다. MAP는 노변에 위치한 AP보다 적은 양의 대역폭을 제공하지만, 차량과 함께 이동함에 따라 더 오랜 시간 서비스를 제공할 수 있다. 이 논문은 이동차량이 노변의 고정된 AP 혹은 MAP 중에서 효과적으로 AP를 선택할 수 있는 하나의 새로운 AP 선택 기법을 제안한다. AP 선택기준을 위하여 AP의 접속 가용시간과 제공 가능 대역폭을 함께 고려하고, 그러한 기준을 바탕으로 AP 선택 기법을 제안한다. 실제 버스 트레이스 기반의 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 좋은 성능을 제공하는 것을 보여준다.

• Molecules and Cells
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• 제39권12호
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• pp.862-868
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• 2016

Goats (Capra hircus) are one of the oldest species of domesticated animals. Native Korean goats are a particularly interesting group, as they are indigenous to the area and were raised in the Korean peninsula almost 2,000 years ago. Although they have a small body size and produce low volumes of milk and meat, they are quite resistant to lumbar paralysis. Our study aimed to reveal the distinct genetic features and patterns of selection in native Korean goats by comparing the genomes of native Korean goat and crossbred goat populations. We sequenced the whole genome of 15 native Korean goats and 11 crossbred goats using next-generation sequencing (Illumina platform) to compare the genomes of the two populations. We found decreased nucleotide diversity in the native Korean goats compared to the crossbred goats. Genetic structural analysis demonstrated that the native Korean goat and cross-bred goat populations shared a common ancestry, but were clearly distinct. Finally, to reveal the native Korean goat's selective sweep region, selective sweep signals were identified in the native Korean goat genome using cross-population extended haplotype homozygosity (XP-EHH) and a cross-population composite likelihood ratio test (XP-CLR). As a result, we were able to identify candidate genes for recent selection, such as the CCR3 gene, which is related to lumbar paralysis resistance. Combined with future studies and recent goat genome information, this study will contribute to a thorough understanding of the native Korean goat genome.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1306-1325
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• 2019

As the world is moving towards digitization, data is generated from various sources at a faster rate. It is getting humungous and is termed as big data. The financial sector is one domain which needs to leverage the big data being generated to identify financial risks, fraudulent activities, and so on. The design of predictive models for such financial big data is imperative for maintaining the health of the country's economics. Financial data has many features such as transaction history, repayment data, purchase data, investment data, and so on. The main problem in predictive algorithm is finding the right subset of representative features from which the predictive model can be constructed for a particular task. This paper proposes a correlation-based method using submodular optimization for selecting the optimum number of features and thereby, reducing the dimensions of the data for faster and better prediction. The important proposition is that the optimal feature subset should contain features having high correlation with the class label, but should not correlate with each other in the subset. Experiments are conducted to understand the effect of the various subsets on different classification algorithms for loan data. The IBM Bluemix BigData platform is used for experimentation along with the Spark notebook. The results indicate that the proposed approach achieves considerable accuracy with optimal subsets in significantly less execution time. The algorithm is also compared with the existing feature selection and extraction algorithms.

• 자원환경지질
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• 제52권3호
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• pp.243-250
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• 2019

본 연구는 정부의 R&D 정책 변화에 선제적으로 대응하고 한국지질자원연구원에서 수립된 KIGAM R&D 기획 프로세스의 한계점으로 지적된 부분을 보완하기 위해 시작하였다. 기존 연구 문헌을 통해서 다양한 R&D 기획 프로세스에 대해 알아보았고, 인터뷰를 통해 각 기관별 특성 및 신규 R&D 기획 방법에 대해 분석하였다. 그 결과 환경분석, 수요발굴방법, 과제 구성 및 선정방법 세 가지 측면에서 결론 및 시사점을 도출하였다. 환경분석의 경우 전체적인 Mega Trend 분석을 하면서 기술 시장 별 Trend 분석을 강화해야 하고, 수요발굴방법의 경우 도전적이고 구체적인 목표 설정을 통해 수요를 찾아내야 한다. 또한 과제 구성 및 선정의 경우 융합연구과제, 중소기업지원, 자원분석, 장기과제 선정 등 여러 가지 시사점을 도출 할 수 있었다. 도출 된 시사점은 향후 한국지질자원연구원의 신규 R&D 기획 프로세스에 사용될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.209-211
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• 2022

전세계적으로 수많은 사람들이 이용하는 동영상 플랫폼 YouTube는 인기 급상승 동영상 서비스를 제공하고 있다. 본 연구는 공개 데이터셋 중 하나인 Kaggle 데이터셋을 이용하여 국가별 특징과 문화적 차이를 이해하고 공개 데이터셋의 유용성을 보이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 11개국, 15개 카테고리, 약 110만개의 인기 급상승 동영상 데이터를 분석 대상으로 한다. 데이터 분석을 위해 파이썬을 이용하여 카테고리 별 동영상의 개수와 인기 급상승 동영상 선정 기간, Unique 동영상 비율 등을 구하였으며, 이를 통해 국가별, 카테고리별 특징을 파악하고, 그 현상에 대한 배경을 추가 자료 조사를 통해 확인하였다. 향후 머신 러닝에 기반을 둔 인기 급상승 동영상 선정 가능성 및 선정 기간 예측을 통해 개별 동영상 진단 및 채널 운영 방안과 전략 수립에 도움을 주는 연구를 수행할 예정이다.