Earticle

클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.

The advancement of cloud and big data and the considerable growth of traffic have increased the complexity and problems in the management inefficiency of existing networks. The software-defined networking (SDN) environment has been developed to solve this problem. SDN enables us to control network equipment through programming by separating the transmission and control functions of the equipment. Accordingly, several studies have been conducted to improve the performance of SDN controllers, such as the method of connecting existing legacy equipment with SDN, the packet management method for efficient data communication, and the method of distributing controller load in a centralized architecture. However, there is insufficient research on the control of SDN in terms of the quality of network-using applications. To support the establishment and change of the routing paths that meet the required network service quality, we require a mechanism to identify network requirements based on a contract for application network service quality and to collect information about the current network status and identify the violations of network service quality. This study proposes a method of identifying the quality violations of network paths through ontology to ensure the network service quality of applications and provide efficient services in an SDN environment.

피지컬 컴퓨팅은 단순 컴퓨터 입출력이 아닌 현실세계와 상호작용을 통해 이루어지므로 학생들의 컴퓨팅적 사고와소양을 기르는데 적합하다. 또한 이를 블록형 코딩 개발환경에서 개발한다면 사용자는 훨씬 더 직관적이고 쉽게 개발을 할 수 있을 것이다. 그러나 기존 블록형 코딩 개발환경은 물리기기가 컴퓨터에 지속적으로 연결되어 있어야 한다는 번거로움이 있다. Blockly는 코드 개념을 나타내는 그래픽 블록이 연동되어 웹과 안드로이드 애플리케이션에시각적 코드 에디터를 추가하는 오픈소스 라이브러리이다. 본 논문에서는 오픈소스 Blockly 기반으로 기존의 블록형 개발환경에 피지컬 컴퓨팅 기능을 추가하고 이를 무선통신으로 동작시킬 수 있는 모바일용 피지컬 컴퓨팅 개발환경의 구축 내용에 대해 기술한다.

Physical computing is performed through interaction with the real world making it suitable for cultivating student abilities in computing knowledge and thought processes. Furthermore, if users can develop programs under block-coding environment, it will be more easy and more intuitive. However, the existing block coding environment has a problem that the physical devices must be continuously connected to the computer. Blockly is an open source library that adds a visual code editor linked with graphic blocks to demonstrate coding concepts through web and mobile apps. Using Blockly, we describe a development environment for physical computing on mobile platform, which combines physical computing with an established block-coding environment, and activates it through wireless communication.

드론을 이용하여 네트워크 공격을 시도하는 연구는 이전에도 많이 있었지만, 네트워크를 방어하는 연구는 상대적으로 많지 않았다. 이 논문에서 우리는 드론과 라즈베리 파이를 이용하여 무선 네트워크를 모니터링할 수 있는 디텍트론을 제안한다. 디텍트론은 무선 네트워크 상에서 WaidPS와 Wi-Fi Harvesting Module이라는 툴을 이용하여이블트윈 공격, 브루트포스 공격 같은 비정상적인 네트워크 트래픽과 사설 AP를 감지할 수 있으며, 이 결과를 관리자에게 알려줄 수 있다. 또한 드론은 사람보다 이동성이 좋기 때문에, 점검자가 직접 무선 네트워크를 찾아다니면서점검을 하지 않아도 되며, 이로 인해 시간적·비용적 측면에서 이득을 볼 수 있다. 우리는 디텍트론을 직접 구현하였고, 실험을 통하여 넓은 범위의 네트워크를 드론 하나로 모니터링 할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

There has been a lot of research that attempted to do network attacks using drones, but there are relatively few studies to defend networks. In this paper, we propose Detectron, which can monitor on wireless network by using a drones with raspberry pi. Detectron can use WaidPS and Wi-Fi Harvesting Module to detect an anomaly network traffic like Evil-Twin attack and Brute Force attack, and Unauthorized AP on wireless network, and then can notify to administrators. Also, because Detectron has better mobility than person, inspector do not need to move to inspect the access point, accordingly we can get a benefit from both in terms of time and cost. We have implemented Detectron and we have been able to verify that a wide area of networks can be monitored with a single drone through experiments.

산업용 시스템과 군용 무기체계에서 사용되는 임베디드 시스템들은 높은 신뢰성을 요구하며, 탑재 소프트웨어의 비중이 높아지면서 소프트웨어 품질확보를 위한 테스트의 중요성이 강화되고 있다. 임베디드 소프트웨어에 대한 테스트는 하드웨어와 소프트웨어의 결합력이 매우 높다는 특성 때문에 통합 테스트를 통해 검증되어야 한다. 기존의 통합 테스트에서는 결함이 발생하더라도 디버깅을 위한 정보를 제공해 줄 수 있는 방법이 고려되지 않아 디버깅을 수행하는 데에 많은 시간과 비용이 소모된다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 통합 테스트단계에서 발생한 결함에 대해 시험 데이터와 소프트웨어 로그를 통합하여 수집하고 연관 규칙을 이용한 마이닝 기반의 분석 방법을 제공함으로써 임베디드 소프트웨어의 디버깅을 보다 원활하게 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고시험을 통해 제안한 방법이 단일 결함에 대해서 디버깅을 위한 정보의 식별이 가능함을 확인하였다.

The embedded systems used in industry systems and military weapon systems require high reliability, and increasing the proportion of the embedded software increases the importance of testing to ensure software quality. Testing for embedded software should be validated through integration testing because of the tight coupling of hardware and software. There was a problem with the existing integration tests that it was not considered a method to provide information for debugging, even if a defect occurred, so it was time consuming and costly to perform debugging. In this paper, we suggest a method to make debugging of embedded software more seamless by integrating test data and software logs for defects occurred in the integrated testing phase of embedded system, and by providing a mining-based analysis method using associative rules. Through the test, it is confirmed that the proposed method can identify information for debugging with respect to single defect.

우리나라 군 입대 연령인 20대의 스마트폰 이용률은 다른 연령대보다 월등히 높은 것으로 보고된다. 군에서 일반병사는 스마트폰 사용이 제한되고 있으나, 이것이 군 생활과 심리 상태에 어떤 영향을 주는지에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 일반 병사들이 스마트폰 사용 제한이 군 생활과 심리상태에 미치는 영향에 대한 분석연구를 수행한다. 본 연구에서는 병사의 계급 체계와 연관하여 설문 조사를 실시하고, 이의 분석을 통하여 의미 있는 결과를 도출한다. 연구 결과는 군 생활과 심리 지표별로 계급별로 다양한 특징을 보여준다. 본 연구의 결과를 군병영 문화 조성 및 병사 관리에 활용 가능할 것으로 기대한다.

The rate of smartphone utilization in their 20s, whose are main candidate for compulsory military service in Korea, is reported to be significantly higher than those of other age groups. While the soldiers are not allowed to use smartphones in the military, but few study on how it affects soldiers’ life and psychological conditions during their military services. In this paper, we study on the analysis how the exclusion of smartphone usage on soldiers affect their military life and psychological conditions. In this study, a survey is conducted in conjunction with the rank hierarchy of soldiers, and we derive some meaningful results from the analysis of the survey. The results show that soldiers’ life and psychological conditions vary according to their rank in the military. The outcome of this study is expected to be used to promote military barracks and manage military personnel.

본 연구에서는 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership) CDM(Common Data Model) 구축시 개인의료정보를 보호하는 방법을 연구하였다. 제안된 방법은 HIPAA(The Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI(Protected Health Information)에 대응되는 데이터가 CDM으로 추출 되는 것을 제한하거나 식별 불능 화 처리 하는 것이다. 하지만 한국의 개인정보보호법 및 의료법에는 민감 정보의 처리 제한에 관한 내용은 존재하나 그 민감 정보가 무엇인지에 관한 명확한 규정은 없어 개인의료정보 보호를 위한 민감 정보 선정에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 HIPAA PHI를 개인정보 보호법 제23조 민감 정보의 처리 제한 기준으로 정하고 CDM데이터와 매핑 하였다. 본 연구를 통해 CDM구축 시 발생되는 개인의료정보 보호문제에 대한 해결 방법을 제시함으로써 국내 CDM구축 확산에 기여할 것으로 예상된다.

In this study, we investigated how to protect personal healthcare information when constructing OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) CDM (Common Data Model). There are two proposed methods; to restrict data corresponding to HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) PHI (Protected Health Information) to be extracted to CDM or to disable identification of it. While processing sensitive information is restricted by Korean Personal Information Protection Act and medical law, there is no clear regulation about what is regarded as sensitive information. Therefore, it was difficult to select the sensitive information for protecting personal healthcare information. In order to solve this problem, we defined HIPAA PHI as restriction criterion of Article 23 of the Personal Information Protection Act and maps data corresponding to CDM data. Through this study, we expected that it will contribute to the spread of CDM construction in Korea as providing solutions to the problem of protection of personal healthcare information generated during CDM construction.

데이터센터는 다양한 센서로부터 수많은 종류의 데이터를 수집하고 있으며 이러한 데이터는 데이터센터 모니터링시스템의 분석을 통해 센터의 효율 관리와 개선에 활용되고 있다. 최근에는 데이터센터의 대형화 추세에 따라 센서데이터 양이 폭발적으로 증가하고 모니터링 시스템은 대량의 실시간 스트리밍 데이터에 대한 분석 및 처리 방안이필요하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 발생시간인 이벤트 시간을 기반으로 한 대량의 스트리밍 센서데이터 처리 방안과 데이터양의 증가에 따른 처리 확장성(scalability) 제공 방안을 제시하고자 한다. 이벤트 시간 기반스트리밍 처리를 위해서는 데이터 발생시간과 처리시간 사이의 시간 지연 문제가 해결되어야 하는데 이를 위해 필터링(filtering), 추가시간(slack time), 윈도우 더블링(window doubling), 조정시간(coordinate time) 등을 이용한 처리 방안을 제시한다. 또한 처리 확장성 제공 방안으로 분산 스트리밍 시스템을 활용한 모니터링 시스템 구축 방안을 제시하고 실험적 시스템 구현을 통해 그 효율과 성능을 분석한다.

A data center collects a very large volume of data from various kinds of sensors that is used by the data center monitoring system for the center’s efficiency management and improvement. As the recent trend of large size data center leads to the explosion of sensor data, the monitoring system requires streaming data processing to process and to analyze large volume of real-time data. This paper proposes an event time based real-time streaming processing model for large sensor data. The event time is the time when the data is generated at a sensor. This paper also presents a method to provide scalability of streaming data processing. For the event time based real-time streaming processing, a latency problem between data generation time and processing time should be resolved. We provide a solution based on filtering, slack time, window doubling and coordinate time methods. In order to provide the scalability, this paper builds an experimental monitoring system based on distributed streaming systems and shows an analysis of its performance and efficiency.

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상공간에서 자연스러운 상호작용을 위하여 손 제스처 인식에 대한 연구가 활발히진행되고 있다. 본 논문은 가상현실 응용에서 손 제스처를 이용한 상호작용이 가능하도록 손 제스처 유형을 정의하고 MCSVM 학습을 통한 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류 된 데이터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 실험 결과3D 오브젝트와 상호작용을 위한 16개의 명령 제스처에 대해 평균 99.2%의 인식률을 보였다. 마우스 인터페이스와 비교한 정성적 평가에서는 본 방법이 마우스 입력에 비하여 직관적이고 사용자 친화적인 상호작용이 가능함을보여 게임, 교육, 의료 등 다양한 응용 분야에서의 입력 인터페이스로 활용 될 수 있음을 알 수 있었다.

Recently hand gesture recognition which is one of several methods for natural user interaction is being extensively researched in the development of virtual reality technology. In this paper, we suggest a hand gesture recognition method based on the MCSVM for interaction in the virtual reality applications. First, we preprocess various hand data and classify the data through the binary decision tree. The classified data is resampled and converted to the chain-code, and then we construct the hand feature data with the histograms of the chain code. Finally, the input gesture is recognized by MCSVM-based machine learning from the feature data. Experimental results show an average of 99.2% recognition ratio of 16 kinds of command hand gestures for interaction with a 3D object. From experiment of a comparison with the mouse interface, it shows that the paper method is more intuitive and user friendly than mouse input. Therefore, this hand gesture interface can be used in various fields such as game, education, medical field, etc.

본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

In this paper, we investigated the age classification from the speaker by analyzing the voice calls of the emergency center. We classified the adult and elderly from the call center calls using behavioral speech utterances and SVM(Support Vector Machine) which is a machine learning classifier. We selected two behavioral speech utterances through analysis of the call data from the emergency center: Silent Pause and Turn-taking latency. First, the criteria for age classification selected through analysis based on the behavioral speech utterances of the emergency call center and then it was significant(p ＜0.05) through statistical analysis. We analyzed 200 datasets (adult: 100, elderly: 100) by the 5 fold cross-validation using the SVM(Support Vector Machine) classifier. As a result, we achieved 70% accuracy using two behavioral speech utterances. It is higher accuracy than one behavioral speech utterance. These results can be suggested age classification as a new method which is used behavioral speech utterances and will be classified by combining acoustic information(MFCC) with new behavioral speech utterances of the real voice data in the further work. Furthermore, it will contribute to the development of the emergency situation judgment system related to the age classification.

본 논문에서는 풍력 예측의 정확도를 높이기 위해 풍향 특성을 고려한 풍력 예측 방법을 제안한다. 제안 된 방법은풍력 특성을 추출하고 발전을 예측하는 것을 포함한다. 바람의 특성을 추출하기 위해 발전량, 풍향 및 풍속의 상관분석이 수행된다. 풍향과 풍속의 상관 관계를 바탕으로 K-means 법을 이용한 클러스터링을 통해 특징 벡터를 추출한다. 예측 부분에서는 임의의 실수 값을 예측할 수 있도록 SVM (Support Vector Machine)을 일반화 한 SVR (Support Vector Regression)을 사용하여 기계 학습을 수행한다. 제안 된 방법의 정확성과 타당성을 검증하기위해 제주도 풍력 발전 단지의 3 곳에서 수집 한 자료를 이용하였다. 실험 결과는 제안 된 방법의 오차가 기존 풍력발전 방법의 오차보다 우수하다는 것을 보여준다.

In this paper, we propose a wind power forecasting method that takes into consideration wind characteristics to improve the accuracy of wind power prediction. The proposed method involves extracting wind characteristics and predicting power generation. Correlation analysis of power generation amount, wind direction, and wind speed is performed for extracting wind characteristics. Based on the correlation between the wind direction and the wind speed, the feature vector is extracted by clustering using the K-means method. In the prediction part, machine learning is performed using the SVR (support vector regression) that generalizes the SVM (support vector machine) so that an arbitrary real value can be predicted. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we used the data collected from three different locations of the Jeju Island wind farm. Experimental results show that the error of the proposed method is better than that of existing wind power generation methods.

본 논문은 다이버의 안전요소를 높이기 위해 슈트에 부착된 텍스타일형 센서와 연동되는 맞춤형 다이빙 컴퓨터를 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 본 다이빙 컴퓨터의 개발은 크게 3가지 단계로 구분된다. 첫 번째로 슈트에 부착된 텍스타일형 센서와 연동되어 다이버의 상태를 체크할 수 있는 기능 개발, 두 번째로 다이빙 컴퓨터 개발을 기존폐쇄적인 OS기반에서 모바일 OS기반으로 개발, 세 번째로 방수 기능에 중점을 둔 실제 다이빙 컴퓨터 하드웨어의개발로 구성한다. 결과물의 성능 평가는 사용성 평가를 통해 84.7%의 종합 만족도와 기능성 평가를 통해 안전성및 효율성을 검증하였다. 향후 연구로 기존 제품들과의 차별성 확보를 위해 안전성 요소를 부각하여 지속적인 연구를 수행할 예정이다.

In this paper, we develop the customized diving computer that is linked with a textile sensor attached to a diver suit to enhance the safety of the diver. The development of the diving computer is roughly divided into three stages. First, we develop the function that can check the state of the diver in conjunction with the textile type sensor attached to the diver suit first. Second, we develop the diving computer based on open source mobile platform rather than the existing closed OS platform. Third, we develop the actual hardware of diving computer, with emphasis on waterproof function. Our evaluation results verified the safety and efficiency by achieving the total satisfaction rate of 84.7% and through ease of use and functional evaluation. In future works, in order to ensure the differentiation from existing products, we will conduct ongoing research with highlighting safety factors.

최근 드론은 배송, 농업, 공업, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 적용되어 사용 영역을 넓히고 있다. 실제 드론을 제어하기 위해선 많은 경험이 필요하지만 이를 위해선 드론 분실, 파손 등 여러 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 가상드론 시스템은 이러한 위험성을 피하여 드론을 학습 할 수 있는 배경을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 드론 학습을위한 가상 드론 시스템 구축을 위한 요구기술들에 대해 논한다. 먼저, 다양한 형태를 가질 수 있는 드론을 가상의환경에서 조립할 수 있는 저작도구가 필요하다. 가상의 저작도구는 실제 드론의 물리적 특성을 반영할 수 있어야 한다. 이에 실제 비행에 큰 영향을 비치는 로터의 위치나 배선의 간섭 등을 고려할 수 있는 가상 드론 저작 도구를 제안한다. 다음으로는 만들어진 가상의 드론을 실제 비행환경과 흡사한 물리적 조건하에서 구동 해 볼 수 있는 가상드론 시뮬레이터가 필요하다. 이 시뮬레이터는 실제와 근접한 렌더링 품질을 보장할 수 있어야 하며 기체 역학에 근거한 물리적 환경 하에 구동이 되어야 한다. 여기에 가상 드론의 동역학적 특징이 움직임에 반영 될 수 있도록SILS(Software in the loop simulation) 기반의 검증 기법을 추가하여 사실성을 높인다. 마지막으로 실제 드론컨트롤러 기반으로 가상의 드론을 구동할 수 있는 환경이 필요하다. 범용으로 사용되는 드론 컨트롤러의 신호를 시뮬레이터에서 받아 사용할 수 있는 가상 드론 컨트롤러 기술을 제안한다. 완성된 가상드론 저작도구, 시뮬레이터, 및 컨트롤러 연동 기술을 포함한 가상 드론 시스템은 100명의 사용자 대상 만족도 조사 결과 10점 기준 7.64의 만족도를 나타내었다.

Recently, drone is extending its range of usability. For example, the delivery, agriculture, industry, and entertainment area take advantage of drone mobilities. To control real drones, it needs huge amount of drone control training steps. However, it is risky; falling down, missing, destroying. The virtual drone system can avoid such risks. We reason that what kinds of technologies are required for building the virtual drone system. First, it needs that the virtual drone authoring tool that can assemble drones with the physical restriction in the virtual environment. We suggest that the drone assembly method that can fulfill physical restrictions in the virtual environment. Next, we introduce the virtual drone simulator that can simulate the assembled drone moves physically right in the virtual environment. The simulator produces a high quality rendering results more than 60 frames per second. In addition, we develop the physics engine based on SILS(Software in the loop simulation) framework to perform more realistic drone movement. Last, we suggest the virtual drone controller that can interact with real drone controllers which are commonly used to control real drones. Our virtual drone system earns 7.64/10.0 user satisfaction points on human test: the test is done by one hundred persons.