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최근 한국의 저탄소 녹색 성장을 위해서는 지속 가능한 전기 생산이 필수적이고, 특히 풍력발전에너지는 잠재적으로 무제한이므로 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있다. 그러나 풍력발전기는 간헐성 및 변동성으로 인하여 풍력발전에 너지를 효율적으로 저장하고, 전기전력그리드와 통합하는 데 어려움이 있다. 이를 대처하기 위해 풍속과 전력 예측 을 위한 많은 연구가 수행중이다. 풍력발전에너지를 예측하는데 사용되는 모델은 NWP(Numerical Weather Prediction), 통계적 방법, 인공지능 방법 같이 3가지로 구분된다. 본 논문은 바람의 특성인 풍향과 풍속의 특징을 추출하고, 시계열데이터 특성을 반영하여 변수를 선택한 후, SVR 기반으로 기계학습하여 풍력발전기의 단기풍력발 전량을 효율적으로 예측하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 정확도와 타당성을 검증하기 위하여 제주도 A, B, C 지역의 풍력발전단지 데이터를 사용하여 발전량을 예측한다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 단기풍력발전예측 방 법이 기존 방법보다 우수하였다.

In recent years, sustainable electricity production is essential for low-carbon green growth in Korea, and wind power generation is potentially unlimited, and is rapidly growing worldwide. However, due to intermittency and volatility, wind power generators have difficulties in efficiently storing and integrating wind power generation with current electric power grids. In order to cope with that, many studies are being carried out to predict wind speed and power. The models used to predict wind energy are divided into three categories: Numerical Weather Prediction, statistical methods, and Artificial Intelligence methods. In this paper, we propose a method to efficiently estimate short-term wind power generation of wind turbine by extracting features of wind direction and wind speed, characteristics of wind, selecting variables based on time-series data characteristics, and learning machine based on SVR. To verify the accuracy and feasibility of the proposed method, we estimate the power generation using the wind farm data of A, B, C region in Jeju Island. Experimental results show that the prediction method of short-term wind power generation using the proposed method is superior to the conventional method.

사물 인터넷, 가상/증강현실, 자율주행자동차, 초고화질방송(UHD)는 이미 우리 삶의 언저리에 와 있으며 조만간 스마트폰과 같은 필수품으로 자리 잡을 것이다. 이러한 서비스는 기존 LTE 무선접속망 인프라를 바탕으로 초고속, 고신뢰성, 초연결성의 혁신을 가능하게 하는 5G(5th Generation Mobile Communication) 이동통신 기술을 통 해 실현될 수 있다. 본 논문에서는 우선 5G가 출현하기까지의 배경과 이를 위한 기반 기술에 대하여 소개한다. 또한 기존 LTE에서 5G이동통신 네트워크로의 자연스러운 전환을 위한 C-RAN(Cloud-Radio Access Network) 구 조의 진화 경로와 다양한 프론트홀(Fronthaul) 기술들을 비교한다. 마지막으로 국내·외 연구사례 분석을 통하여, 5G망 도입에 걸림돌이 되고 있는 프론트홀 관련 기술적 이슈 및 해결 방안을 제시한다.

The IoT(Internet of Things), VR/AR(Virtual/Augmented Reality), autonomous vehicles, and UHD (ultra–high definition) broadcasting service are closely approaching to the edge of our life, and will soon be a requisite like a smartphone. Such services can be made on innovative 5G(5th Generation mobile communication) technologies based on the existing LTE infrastructure for radio access network: the enhanced mobile broadband, the mission critical service, and the massive connectivity. In this paper, the advent of 5G and its generic technologies are first introduced. In addition, the evolution path to C-RAN(Cloud-Radio Access Network) structure and alternative fronthaul solutions are presented for the streamlined transition from LTE to 5G. From the case analysis worldwide, technical issues that make telecom operators hesitant in adopting 5G network and the solutions are suggested.

최근 근거리 무선 통신을 이용한 다양한 출석인증 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 블루투스 BLE 프로토콜 기반 의 근거리 무선통신 장치인 비콘이 많은 주목을 받고 있다. 기존에 개발된 비콘 기반 출석인증 시스템들은 사용하기 편리하고 출석에 소요되는 시간도 줄여주었지만, 여전히 대리 출석이 가능하다는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에 서는 비콘과 생채인식을 결합한 출석인증 시스템을 설계하고 구현한다. 제안 시스템은 비콘을 통해 기존 일일이 수 작업으로 출석을 확인해야 했던 강사의 번거로움을 해결하면서 시간도 아끼고, 지문인식 또는 얼굴인식을 통해 사용 자 인증을 수행함으로써 대리 출석도 방지한다. 또한 비콘의 세기 및 개수 조정으로 강의실 외부에서의 부정 출석을 방지하며, 학생과 강사 간의 실시간 연동을 통해 출결 판정의 신뢰성 및 공정성을 보장한다.

Recently, various attendance check systems using wireless communication have been developed. Among them, a beacon, which is a short range wireless communication device based on BLE protocol, is attracting much attention. Previously developed beacon-based attendance check systems were convenient to use and reduced attendance time, but still could not prevent illegal attendance. In this paper, we design and implement attendance check system combining beacons and biometrics. The proposed system saves the time while solving the troubles of the instructor who had to confirm the attendance manually by using the beacon, and prevents illegal attendance by performing user authentication through fingerprint recognition or face recognition. In addition, by controlling the intensity and number of beacons, it prevents illegal attendance from outside the classroom, and guarantees the reliability and fairness of judging of attendance through real-time interactions between students and instructors.

많은 분야에서 이용되고 있는 영상 세션화의 의료 영상을 지원하기 위해 최근 다양한 방법들이 소개되고 있다. 마찬 가지로 뇌 MRI 영상 세션화는 항상 임상 응용 및 과학적 연구에 중요한 영향을 미치고 있다. 또한 보다 정확하고 정확하게 구별 가능한 세그먼트를 얻기 위하여 의료기관의 온라인 또는 로컬 데이터베이스에서 사용 가능한 여러 가 지 데이터 세트를 활용하는 자동, 반자동 및 수동 기반 세션화에 대한 다양한 접근 방식이 제안되고 있다. 이 논문에 서는 밀접하게 관련된 그룹의 동일한 강도 수준의 픽셀을 클러스터링하는 데 적합한 이미지를 만들기 위해 슈퍼 픽 셀 생성 알고리즘을 제안한다. 슈퍼 픽셀의 응용은 보다 강력하고 명확하게 클러스트링을 만들 수 있게 된다. 따라 서 실험적 결과로 인간 두뇌의 중간 횡단면을 사용하며 4개의 중요한 구성 요소 즉, 백질, 회백질, 뇌척수액 및 배경 은 RGB 기반 컬러 세그멘트된 이미지로 나타난다.

Various kinds of methods are being introduced recently to help in Image segmentation of medical image which is of immense use and application. Similarly, Brain MRI Image Segmentation has always been a thought-provoking job, which is of immense importance for clinical application and scientific research. Various approach have been proposed for automatic, semiautomatic and manual based segmentation utilizing different datasets available online or local database of a medical institution, in order to obtain more precise and accurately distinguishable segments. Here, we are applying a super pixel generation Simple Linear Iterative Clustering (SLIC) algorithm to make the image more suitable for clustering pixel of same intensity levels of closely related groups. Application of Super pixel along with Kmeans or EM algorithm helps to make clustering more robust and clear. Therefore the resulted outcome is represented as RGB based color-segmented image of White matter, Grey matter, CSF, and background by using mid-Cross-sectional brain of normal human brain image.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 단일 서버는 자원 효율화를 위해 다수의 가상 머신을 수용한다. 에너지와 자원 효율화 정 책에 따라서 서버에 가상 머신을 배치해야 한다. 본 논문은 체온 손실을 최소화하려는 황제 펭귄의 행동에 기반한 가상 머신 배치 알고리즘을 제안한다. 가장 큰 열손실을 겪은 펭귄은 강한 외부의 바람을 피하기 위해서 지속적으로 집단 내에서 이동한다. 제안한 알고리즘은 먼저 전력 소비를 절감하기 위해서 가상 머신을 배치하되, 열섬이 발생할 것으로 예상되는 서버에 있는 가상 머신은 온도가 낮은 다른 서버로 이주시킨다. 본 논문은 서버와 랙 단위의 가상 머신 배치 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안한 두 알고리즘은 기존 알고리즘과 유사한 수준으로 전력을 소비하면서 가상 머신이 더 분산되어 배치되었다. 랙 단위의 가상머신 배치 알고리즘을 적용한 경우, 서버별 전력 소비의 편차가 가장 적어 열섬 방지에 더 우수한 것으로 확인되었다.

In cloud computing environment, a single server accommodates multiple virtual machines for resource efficiency. It is necessary to place virtual machines on servers according to the energy and resource efficient policy. This paper proposes a virtual machine placement (VMP) algorithm based on the emperor penguins’ behavior, which attempts to minimize loss of penguins’ body temperature. Penguins with the greatest heat loss continuously move in their group against strong external winds. The proposed algorithm attempts to place virtual machines on servers for minimizing power consumption, and periodically migrate virtual machines on the server, which possibly occurs a heat island, to a server with low temperature. This paper proposes server-based and rack-based VMP algorithms. Simulation results show that the two proposed algorithms consumed server power similar to the existing algorithm while virtual machines were placed in a mostly distributed way. In case of applying the rack-based VMP, the difference in power consumption among servers is the smallest so that this algorithm is considered to be the most suitable for preventing the heat island.

시멘틱 웹의 구현체인 LOD(Linked Open Data) 클라우드는 RDF 모델에 기반하여 구축된 LOD들의 집합체로 특정 개체에 대하여 여러 LOD들이 다양한 관점에서 기술한 내용을 제공함으로써 지식의 확장을 이루는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 LOD 클라우드에 대한 사용자 질의를 개체들간의 <owl:sameAs> 동일연결을 이용한 심층검색 으로 수행하고 사용자가 지정한 동일수준 이상으로 검색결과를 정제하여 제공하는 시스템(In-Depth Searching and Cleansing: IDSC)을 구현하였다. IDSC는 사용자가 특정 LOD를 지정하여 질의하면 다수의 LOD들로부터 동일연결된 개체들을 심층적으로 검색하고 그 결과를 취합, 제공한다. 또한, IDSC는 LOD의 평판을 측정하여 동일 연결된 개체들의 동일수준 평가에 반영하였다. 이 과정에서 개체간 동일성에 대한 동조를 발견하는 경우 관련 개체 들의 동일수준을 보완함으로써 보다 정밀하게 정제한 결과를 제공한다. IDSC는 GitHub를 통하여 공개하였다.

LOD(Linked Open Data) cloud is the implementation of semantic web. It is composed of RDF modeled LODs and aims to extend knowledge of a specified entity by providing diverse descriptions from different viewpoints of LODs. We implemented In-Depth Searching and Cleansing(IDSC) system that performs in-depth searching with <owl:sameAs> identical links and cleansing the results to meet user’s criterion for the identity of searched entities. IDSC, standing for the users, performs in-depth searching for linked entities, reconstitutes contents of the entities searched, and provides them as results. For entity identity evaluation, IDSC examines LODs’ reputations and reflects them to entities’ identity levels. If IDSC found an agreement on an entity identity, it compensates identity levels of relevant entities, and therefore provides results cleansed meticulously. IDSC is freely available at GitHub.

최근, 대량의 스트림 데이터에 대한 실시간 처리와 그 결과의 시각화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구는 입력 스트림 구조의 변경이나, 시각화할 데이터와 그 처리방식의 변경 등을 실시간으로 시각화에 반영 하지 못하고 있다. 본 논문에서는 스트림 데이터의 시각화 기능과 시각화를 위한 데이터의 수집 및 처리 기능을 통 합적으로 제공하는 대화형 스트림 시각화 시스템, ISVS(Interactive Streaming Data Visualization System) 를 제안한다. ISVS는 입력 스트림 구조 변경, 시각화할 스트림의 필터링, 시각화 함수의 생성, 수정 등 시각화에 관련된 다양한 요구사항을 사용자가 쉽게 대화식으로 표현하고 이를 실시간으로 시각화에 반영할 수 있도록 한 시스 템이다. 또한, 본 논문에서는 분산 스트리밍 시스템을 이용한 ISVS 시스템의 구현과 이 시스템을 입체음향 기술 기 반의 동영상 스트리밍 서비스에 적용하여 실시간으로 다양한 시각화 처리가 가능함을 보였다.

Recently, there have been many studies on real-time processing and the visualization of a large stream data. However, in the existing studies, the changes which occurred in the input stream structure, in the data to be visualized, and in the processing methods, can not be reflected in visualization in real time. In this paper, we propose an Interactive Streaming Data Visualization System, ISVS, which provides visualization capabilities of streaming data covering collection and processing capabilities of visualized data. ISVS makes it easy for users to interactively express various visualization-relevant requirements of modulating input stream structures, filtering streams to be visualized, creating and modifying visualization functions. ISVS reflects them in real time. In addition, this paper presents the implementation of ISVS using the distributed streaming system. We show that it is capable of providing various real-time visualization processing by applying it to a stereo sound technology based video streaming service.

블록체인은 중간의 제3자 없이 신뢰할 수 있는 계약을 보장해 주는 기술로서, 비트코인 및 이더리움과 같은 암호화 폐 거래인증에 주로 사용되고 있다. 블록체인 기술은 암호화폐 분야뿐만 아니라 공공·보안, 산업 및 거래·결제 분야 등에 다양하게 활용되고 있다. 블록체인 기술의 다양한 활용분야를 알아보기 위하여 관련 기술 분야의 특허정보를 분석하였다. 특허정보는 다양한 기술정보를 제공하고 있으므로, 해당 기술의 동향을 쉽게 파악할 수 있으며, 향후 유망 기술 및 사업 분야를 발굴할 수 있다. 이에 본 논문에서는 블록체인 활용분야 기술의 주요 국가의 특허출원 동 향, 블록체인 활용분야 기술별 출원 현황 및 국가 별 주요 출원인 현황을 알아보고자 한다. 이를 위하여 최근 5년 내에 출원된 한국, 미국, 일본, 유럽 및 중국의 특허를 검색하였고, 총 778건의 유효특허를 추출하였다. 분석결과, 중국이 가장 많은 특허출원을 하고 있었다. 블록체인 기술은 금융/자산거래, 암호화폐, 전자상거래/마케팅, 디바이 스/에너지관리, 프로그램/디지털콘텐츠, 물류/상품/생산관리, 공공기관/기업관리 등에 활용되었다. 특히 본 논문을 통해 병원 및 학교와 같은 기관에서도 블록체인 기술이 활용되어 있으며, 에너지, 이동수단, 물류 및 제품관리 등에 도 블록체인 기술이 다양하게 활용되고 있음을 알 수 있었다.

Block chain is a technology that ensures the contract without trusted third party of the middle. It is mainly used for authentication of cryptocurrency transactions such as Bitcoin and Etherium. The block chain technology is widely used not only in the field of cryptocurrency but also in the fields of public record/security, industry and fintech/payments. In order to understand various application fields of block chain technology, patent data of related technology field was analyzed. Patent data provides various technical information. Therefore, technology can be easily grasped and promising technology fields can be found. In this paper, we analyze patent trends on the application field of block chain technology. In the last five years, we searched patents of Korea, US, Japan, Europe and China. As a result, we extracted 778 valid patents. As a result of analysis, China had the most patent applications. Block chain technology has been used in financial/asset transactions, cryptocurrency, e-commerce/ marketing, device/energy management, program/digital contents, logistics/product/production management, and public agency/enterprise management. In particular, this paper shows that block chain technology is utilized in institutions such as hospitals and schools, and block chain technology is widely used in energy, transportation, logistics and product management.

SDN은 네트워크 장비의 제어 기능을 데이터 전달 기능과 분리하고 중앙 관리 시스템에 의해 관리되는 미래 네트워 크 기술로 다양한 네트워크 문제를 해결할 수 있다. 이러한 장점으로 SDN 도입은 여러 분야에서 고려되고 있으며, 모의 실험을 위해 주로 Mininet 시뮬레이터가 사용되고 있다. Mininet을 통해 빠르게 SDN 환경을 실험해볼 수 있으나 시스템의 안정성, 신뢰성 검증 실험, 실환경을 모사한 네트워크 실험을 수행하기에는 다소 부족하다. OPNET은 신뢰성이 입증된 네트워크 시뮬레이터로 SDN 모델을 지원하기 시작하였으나 아직 관련 연구가 전무하 다. 따라서 본 논문에서는 SDN M&S를 위한 두 시뮬레이터 간의 성능 비교 분석을 수행한다. 먼저 두 시뮬레이터 간 성능지표 비교를 위한 분석 모델을 제안한다. 효율적인 분석을 위하여 해당 모델에서는 토폴로지 모델 변환 방 법, 트래픽 생성 모델을 포함한다. 이 분석 모델을 통하여, Mininet과 OPNET에서의 처리량, 단대단 지연시간, 지 터 등 성능 지표를 비교하였다. Mininet은 처리량은 잘 반영하나, 지연시간이나 지터와 같이 네트워크 부하에 따른 변화를 제대로 반영하지 못하는 것으로 나타났다. 반면에 OPNET은 실제 네트워크 환경을 반영하고, 정밀한 네트 워크 분석 실험이 가능함을 보여주었다.

SDN is the future network paradigm of decoupling control plane and data plane by central controller system and helps to solve many networking problems. In general, Mininet is used for SDN　 simulation. Although it is possible to prototype virtual SDN networks fast with Mininet, it is not for stress testing to validate the stability and reliability and simulation suitable for real environment. OPNET, a well-known network simulator, has also released SDN model, but OPNET based SDN work is not published yet. In this paper, we compare performance parameters between two simulators. First, we propose the Comparative Analysis Model for efficiency including topology model converter and traffic generation model. Through this model, we compared throughput, End-To-End delay, and jitter between Mininet and OPNET. The Mininet shows the throughput performance very well, while it can not reflect the variations of dealy and jitter performances varying network loads. On the other hand, OPNET can reflect real network operational environements, and it also shows that it is desirable to carry out detail experiments for network analysis.