Earticle

현대사회에서 가장 중요한 에너지원 중 하나인 전력 에너지는 적절한 수요 공급 조절이 매우 중요하다. 하지만 수요예측을 위해 필요한 전력데이터는 전력 사용자의 행위에 대한 정보가 포함 될 수 있어, 이를 분석할 경우 프라이버시 침해 문제로 이어질 수 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 전력 사용 정보에 회귀 분석을 적용하여 사용자의 향후 전력 사용량을 예측하되, Intel SGX가 제공하는 안전한 실행 환경 상에서 이를 수행함으로써 사용자의 전력 사용 정보를 안전하게 보호하는 방법을 제안한다. 다양한 차수의 회귀 관계식에 대한 실험을 수행하여 오차를 최소로하는 회귀 관계식을 선정하였으며, 제안하는 방법을 이용하면 프라이버시 보호 기능을 제공하는 기존의 전력 수요예측 방법보다 낮은 평균오차율을 보임을 확인하였다.

Electrical energy is one of the most important energy sources in modern society. Therefore, it is very important to control the supply and demand of electric power. However, the power consumption data needed to predict power demand may include the information about the private behavior of an individual, the analysis of which may raise privacy issues. In this paper, we propose a secure power demand forecasting method where regression analyses on power consumption data are conducted in a trusted execution environment provided by Intel SGX, keeping the power usage pattern of users private. We performed experiments using various regression equations and selected an equation which has the least error rate. We show that the average error rate of the proposed method is lower than those of the previous forecasting methods with privacy protection functionality.

심장 또는 폐와 같은 장기의 움직임을 실시간 시각화하는 것은 최소 침습적 영상유도 수술등 분야에서 중요하다. 하지만, 많은 연산량으로 인해 실시간 가시화가 어려우며, 화질이 낮아서 실제 중요 장기의 영상을 제대로 보여주지못한다. 최근 GPU성능의 크게 향상되었지만, 아직까지 4D 볼륨데이터의 실시간 가시화는 어렵다. 일반적으로 고화질 영상을 제공하는 광선투사법을 이용할 경우 매번 갱신되는 볼륨 데이터 전체를 반복적으로 렌더링해야 하기 때문에 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 점 단위의 갱신이 가능한 포인트 프리미티브기반의볼륨 렌더링 기법을 제안한다. 이것은 볼륨 데이터의 복셀을 포인트로 매핑하고, 매 프레임에서 갱신되는 포인트만을 분류한 후 다음 프레임에서는 변경된 부분만 업데이트하는 방법이다. 이것은 그래픽스 파이프라인에 최적화된 프로젝션 방법을 사용하기 때문에 빠른 속도의 렌더링이 가능하다.

Real-time visualization of organs such as the heart or lungs is important in areas such as minimally invasive imaging procedures. However, due to the large amount of computation, real-time visualization is difficult, and the image quality is low, so that the images of the important organ can not be displayed properly. Although GPU performance has improved significantly in recent years, real-time visualization of 4D volume data is still difficult. Generally, when using a ray casting method that provides a high-quality image, it is difficult to perform real-time processing because the entire volume data to be updated must be repeatedly rendered. In this paper, we propose a point primitive - based volume rendering method that can update point - by - point to solve this problem. This is a method of mapping a voxel of volume data to a point, classifying only the points updated in each frame, and updating only the changed part in the next frame. It uses a projection method that is optimized for the graphics pipeline, allowing for high-speed rendering.

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

Various electronic warfare situations drive the need to develop an integrated electronic warfare simulator that can perform electronic warfare modeling and simulation on radar threats. In this paper, we analyze the components of a simulation system to reversely model the radar threats that emit electromagnetic signals based on the parameters of the electronic information, and propose a method to gradually maintain the reverse extrapolation model of RF threats. In the experiment, we will evaluate the effectiveness of the incremental model update and also assess the integration method of reverse extrapolation models. The individual model of RF threats are constructed by using decision tree, naive Bayesian classifier, artificial neural network, and clustering algorithms through Euclidean distance and cosine similarity measurement, respectively. Experimental results show that the accuracy of reverse extrapolation models improves, while the size of the threat sample increases. In addition, we use voting, weighted voting, and the Dempster-Shafer algorithm to integrate the results of the five different models of RF threats. As a result, the final decision of reverse extrapolation through the Dempster-Shafer algorithm shows the best performance in its accuracy.

최근 모바일 디바이스에서 수행되는 응용 프로그램이 데이터-집약적으로 변화함에 따라, 모바일 메모리에 요구되는대역폭 및 소모되는 에너지가 증가하고 있으며 이를 개선하기 위한 여러 연구 및 기술 개발이 진행되고 있다. 그러나, 최신 모바일 메모리 기술 (LPDDR 혹은 Wide I/O) 시스템 측면 연구는 많이 이루어지지 않은 실정이다. 특히, 컴퓨터 시스템적인 측면에서 이러한 기술들의 정량적인 평가는 모바일 메모리 기술 개선에 매우 중요한 척도가될 수 있다. 본 논문에서는 현재 모바일 디바이스에서 사용되는 모바일 DRAM (Wide I/O and LPDDR3)을 채용한 컴퓨터 시스템을 시뮬레이션하고 이를 통해 얻은 결과를 바탕으로 차세대 모바일 DRAM의 에너지 효율 및 성능에 직접적인 영향을 주는 세부적인 요소를 정량적으로 분석하고 어느 부분이 개선점이 될 수 있는지를 보여준다.

Recently, as mobile workloads are becoming more data-intensive, high data bandwidth is required for mobile memory which also consumes non-negligible system energy. A variety of researches and technologies are under development to improve and optimize mobile memory technologies. However, a comprehensive study on the latest mobile memory technologies (LPDDR or Wide I/O) has not been extensively performed yet. To construct high-performance and energy-efficient mobile memory systems, quantitative and detailed analysis of these technologies is crucial. In this paper, we simulate the computer system which adopts mobile DRAM technologies (Wide I/O and LPDDR3). Based on our detailed and comprehensive results, we analyze important factors that affect performance and energy-efficiency of mobile DRAM technologies and show which part can be improved to construct better systems.

영화예고편은 하나의 장편영화를 함축적인 내용으로 간결하고 짧게 단편화하는 것을 의미한다. 또한 영화예고편은다양한 관객들의 요구를 만족시키고 영화에 대한 흥미를 유발하는 동시에 많은 관객들로 하여금 영화관을 찾게 하는수단으로 사용되게 된다. 이러한 이유로 영화예고편에 대한 중요성은 점차적으로 커지고 이를 좀 더 효율적으로 활용할 수 있는 부분에서 예고편 분석이 필요로 한다. 이에 본 논문은 흥행한 한국영화를 기반으로 영화 구도와 다양한 특성들을 분석하였다. 분석된 내용들은 영화주제와 연관성이 크게 작용하는 것으로 나타났고, 관객들의 흥미유발을 높이기 위해서는 간결한 장면효과와 이야기 전개의 절정부분에서 다양한 타이포그래피들이 노출될 수 있도록 하는 것이다. 이러한 분석 결과에 대한 가치를 높이기 위해서는 향후 더욱더 많은 예고편 분석이 이루어져야 한다. 또한 많은 예고편 분석을 통해 체계화되고 효용성 있는 연구자료로 활용되길 기대한다.

Movie trailers represent a condensed version of a single feature outlining a full-length film. The movie trailers satisfy the needs of various audiences and attract their interest towards the movie. At the same time, it is used as an effective method to attract audiences to movie theaters. For this reason, the importance of movie trailer has gradually increased, and trailer analysis is becoming a necessary process for ensuring its efficient utilization. In this paper, the screen structure and various characteristics are analyzed in Korean movies. The analyzed contents were found to be highly related to the movie theme. The analysis also revealed that various types of typography exposed at the climax of the scene effect and story development can increase interest of the audience. Further analysis of trailers in required in future to increase the value of these analysis results. Also, we expect to formulate an effective strategy for systematic trailer analysis. 논문투고일자 :

본 논문에서는 동일 환자의 시간차를 두고 촬영된 3D 심장 컴퓨터단층촬영 영상을 이용하여 빠르고 정확한 심혈관의 강체 정합 기법을 제안한다. 심장 컴퓨터단층촬영 영상으로부터 추출된 3D 혈관 정보를 이용하여 혈관을 포함하는 최적 경계 볼륨 생성 및 일치를 통해 초기정합을 수행한다. 초기 정합된 결과를 바탕으로 지역적 거리전파를 통한 3차원 거리맵을 생성하고, 혈관의 위상 정보를 활용한 중요도값을 설정한다. 유사성 비교를 위해 선택적 거리측정을 수행하고, 단계적 변환함수의 최적화를 수행한다. 10명의 환자 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안 기법의정확도는 1.7964mm이고, 수행속도는 1.743초로 빠르고 정확한 정합 결과를 보여주었다.

In this paper, we propose a fast and accurate rigid registration technique of cardiac vessels for correcting the difference between two temporal 3D CTA (Cardiac CT Angiography) images obtained from the same patient to be taken at different time. The proposed method is composed of three steps. First, 3D vascular information of two follow-up cardiac CTA images are extracted, and optimal bounding volumes including a vessel are initially registered. Second, 3D distance map is generated from vascular boundaries in the initially taken volume data by local distance propagation. Then, an importance value is set based on vascular topology information. Third, two images are registered where the distance between two vessels is minimized by selective distance measure. In the experiment, we evaluate a speed and accuracy using ten patients' dataset. The average error of our method was 1.7964mm. And the average processing time was 1.743 sec. Our method showed the fast and accurate registration results.

첨단기술 유출, 중요자료 유출, 기업기밀자료 유출 등이 기업 및 국가적으로 큰 이슈가 되기 시작하면서 내부에서외부로의 정보보안 즉, 산업보안 차원의 자료유출 보안 비중이 커지고 있다. 이에 대한 기술적인 대응방안으로 유출탐지시스템, PC보안, DRM, SBC 그리고 최근에는 DLP 등 여러 가지 기술들이 발전해 왔다. 그러나 이러한 자료유출 방지 강화방안을 마련하여도 우회방법을 찾아내어 자료유출은 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 우회기법들에 대한 대응방안을 제안하고자 하며, 자료유출방지솔루션 우회를 최소화하고, 자료유출 방지를 강화할 수있는 방안을 제안하고 검증을 통하여 실효성을 입증하고자 한다.

As the leakage of the high technology, important data, data of company and etc becoming a big issue in terms of enterprise and nation, the security of data leakage from the inside to the outside, ie, industrial security, is increasing. Various techniques have been developed such as leakage detection system, PC security, DRM, SBC, and recently DLP and etc as a technical countermeasure for this. However, even if measures to prevent such leakage are prepared, data leakage continues by finding a bypassing method. Therefore, in this paper, we propose a method to minimize bypassing of data leakage prevention solution and to enhance data leakage prevention as a countermeasure against bypassing techniques, and prove the effectiveness through verification.

ICT 기술의 발전에 따라 다양한 형태의 웨어러블 디바이스는 현재의 스마트폰을 대체할 수 있는 제품으로 시장에서주목을 받고 있다. 본 논문에서는 웨어러블 디바이스 유형 및 응용서비스를 산업적/시장적 관점에서 분류하고 대표제품/서비스들을 제시하였으며, 이에 따라 핵심적인 기술들의 현황과 해결해야할 이슈들을 입력기술, 출력기술, 처리기술, 전원기술 관점에서 분류하고 제시하였다. 또한 웨어러블 디바이스를 중심으로 ICT 산업발전을 위한 ICBM 융합서비스들을 사례중심으로 제시하고, 기술적/산업적/제도적 관점에서 미래 웨어러블 디바이스의 발전방향을 제시하였다.

Wearable devices are spotlighted on the global market as alternatives of existing smart phones according to the ICT advancement. We classify the wearable device types and application services based on the industrial perspective and present the typical products/services. We also present the unresolved technical issues from the point of input, output, processing and battery technology. In these regards, we present the case oriented ICBM convergence services around wearables devices and also raised key development conditions for wearable device technology and industry.

oneM2M 표준을 기반으로 개발된 모비우스 IoT 서버 플랫폼의 서비스 구조는 서버와 IoT 게이트웨이가 서로 직접적으로 연결되어 HTTP 혹은 MQTT 프로토콜을 사용하여 데이터를 교환한다. 이러한 구조는 IoT 서비스의 안정적 운용에 지장을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 SIP를 사용하여 서버와 게이트웨이 (또는 장치)들 간에 세션을안전하고 안정적으로 관리하여 주기위한 방안을 제시한다. 또한, 모비우스 IoT 플랫폼상에서 제안한 방법을 구현하기 위한 방안을 제시한다. 제안방법의 동작확인을 위하여 제안 방법을 모비우스 IoT 플랫폼상에 구현하여, 전형적인 IoT 응용서비스 환경에 SIP 서버를 연계한 테스트베드를 구현한다. 실험결과는 제안방법이 정상적으로 수행됨을 확인할 수 있고, 제안방법이 IoT 서비스의 안정적 운용에 기여할 수 있음을 보여준다.

The service structure of the Mobius IoT platform, which has been developed on the basis of the oneM2M standard, connects servers and gateways directly to exchange data using HTTP or MQTT. Such structure may cause problems not to operate IoT services safely. In this paper, we propose an effective structure to manage sessions between gateways (or devices) and server using SIP safely and stably. In addition, we provide the way to implement the proposed method on Mobius IoT platform. To verify the operation of the proposed method, we actually implement the proposed method on Mobius IoT platform, and construct a testbed for a typical IoT application service environment with SIP servers. The results of the experiment show that the proposed method works normally, and it can contribute to the stable operation of IoT services.

농가에서 병해충 발생에 신속하게 대응하는 것은 농가의 피해를 최소화하고 다른 농가에 병해충이 확산되는 막심한피해를 막을 수 있는 중요한 화두이다. 기존에 개개인이 전문가에게 의뢰를 하고 진단을 받을 수 있는 시스템에서벗어나 본 논문은 현장 중심으로 농가에서 실시간으로 병해충을 검색하고 자가 진단을 할 수 있는 모바일 기반의병해충 검색을 위한 통합 시스템을 제안한다. 기존에 서비스 되고 있는 병해충을 진단하거나 예측해주는 시스템들은사용자가 현장에서 신속하게 진단을 받지 못하였다. 그리고 병해충 검색에 관련된 연구들은 제한된 몇 가지의 병해충에 대해서만 실험이 이루어졌거나 인식의 정확도가 높지 않다는 한계점이 있다. 본 논문이 제안하는 병해충 검색을 위한 통합 시스템은 유사도 기반의 이미지 검색 기술과 딥러닝 알고리즘을 사용한 영상 인식 기반의 검색 기술을모두 적용하였다. 유사도 기반의 이미지 검색 기술은 다양한 작물의 병해충에 대하여 빠르게 실험을 통하여 적용을할 수 있다는 장점이 있지만 상대적으로 낮은 정확도의 결과를 보인다. 반대로 영상 인식 기반의 검색 기술은 많은데이터를 학습해야 하기 때문에 상당한 시간이 소요되어 여러 병해충에 적용하기는 어렵지만 상대적으로 높은 정확도를 보인다. 따라서 두 기술 모두를 사용하여 병해충 인식에 있어 다양성과 높은 정확도 두 가지 요소를 모두 고려하고 서로 보완하였다. 그리고 본 시스템은 모바일 기기에 최적화된 사용자 인터페이스를 사용하여 농가에서 실시간으로 병해충으로 의심되는 작물을 촬영한 후 검색을 통해 자가 진단을 할 수 있게 하였다.

Responding quickly to the occurrence of pests in farms is an important issue that minimizes the damage to the farmers and prevents the pest damage from spreading to other farms. In this paper, we propose an integrated system for mobile-based pest detection, which can search for pests in real-time at farms and conduct self-diagnosis based on the field. With existing systems that diagnose or predict existing pests, user can make a quick diagnostic on site. Studies related to pest detection have been limited to only a limited number of pests, and showed low level of accuracy in pest recognition. The integrated system for pest detection proposed by this paper adopts both similarity based image retrieval and recognition technology using deep learning algorithm. Similarity-based image retrieval techniques have the advantage of being able to rapidly apply to various pests of crops, but they show relatively low accuracy. On the other hand, image recognition based image retrieval technology requires a lot of data to learn. So it takes considerable time and it is difficult to apply to various pests but it shows relatively high accuracy. Thus, using both techniques, both of the diversity and high accuracy of pest awareness were explored and complemented. In addition, this system can detect the pest in real time at the farm using the mobile device, making the self-diagnosis through the search.

전자전 상황에서 수신기의 수집 변수를 토대로 RF 위협체를 역추적함으로서 효율적인 전자공격을 수행하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양하고 구체적인 전자전 상황에서 위협체 역추적 알고리즘의 성능을 검증할 수있도록 하기 위하여, 전자파 수집 변수를 바탕으로 레이더 위협체, 전자전 수신기, 전자파 전송환경과 같은 전자전구성 단위들의 기능을 모델링하여 전자전 송수신 시뮬레이터를 구축한다. 시뮬레이터의 실험 결과는 수 m 정도의거리 추적 오차와 소수점 이하 크기의 각도 추적 오차를 보이며, 모노펄스 빔폭과 편각의 변화에 따른 각도 추적 오차의 변화가 이론적인 모델링의 결과와 동일한 양상을 보임으로써 레이더 위협체의 거리 및 각도 추적의 동작 원리가 시뮬레이터에 적절하게 반영되었음을 확인할 수 있다. 구축한 전자전 송수신 시뮬레이터는 전자전 수집 시스템에서 추출된 위협체의 특성 변수가 실제 위협체의 특성 변수에서 어떻게 변형되었는지를 관찰하고, 다양한 전자전 상황에서 수집된 변수를 토대로 구성한 위협체 역추적 시스템의 성능을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

Research for the inverse estimation of RF threats and the efficient electronic attack based on the parameters of the electronic information has been active in the electronic warfare (EW) situations. In this paper, an EW transmission simulator is constructed from the modeling of radar threats, EW receivers, and propagation environments with the collected electronic information in order to verify the performance of the inverse estimation algorithm in various and practical EW situations. In simulation results, we show that the range tracking error and angle tracking error are produced within ten meters and one degree, respectively. And also, we show that the changing relations between the angle tracking error and the parameters of the monopulse angle tracking radar such as the beamwidth and squint angle in simulation results correspond with those in the theoretical modeling. Accordingly, the constructed EW simulator can be used to observe the modifying characteristics of the electronic information in transmission environments, and then, to evaluate the performance of the inverse estimation system in various EW situations.