Earticle

전세계 수많은 사용자들이 특정 실시간 가상 환경을 공유하는 MMOG(Massive Multi-player On-line Game) 를 지원하고자 본 논문에서 P2P(Peer-to-Peer)와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점을 결합하는 기법을 제시한다. 본 논 문에서 제시된 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템은 사용자 수가 급증할 경우에도 사용자 자원을 기반 구조에 추가함 으로써 준수한 수준의 확장성을 제공할 수 있다. 또한 이 시스템은 사용자들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. 본 논문에서 MMOG의 확장성을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템의 개념과 기본적 구조가 기술된다. 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 이 구조가 실현되기 위해서는 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 배분이 반드시 필요하다. 시 뮬레이션 결과 제시된 P2P 시스템은 동시에 실행되는 사용자들의 수가 증가할 때 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 사용자들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

In this paper, we propose an approach that combines the technological advantages of P2P and cloud computing to support MMOGs that allowing a huge amount of users worldwide to share a real-time virtual environment. The proposed P2P system based on cloud computing can provide a greater level of scalability because their more resources are added to the infrastructure even when the amount of users grows rapidly. This system also relieves a lot of computational power and network traffic, the load on the servers in the cloud by exploiting the capacity of the peers. In this paper, we describe the concept and basic architecture of cloud computing-based P2P Systems for scalability of MMOGs. An efficient and effective provisioning of resources and mapping of load are mandatory to realize this architecture that scales in economical cost and quality of service to large communities of users. Simulation results show that by controlling the amount of cloud and user-provided resource, the proposed P2P system can reduce the bandwidth at the server while utilizing their enough bandwidth when the number of simultaneous users keeps growing.

통신 기술의 발달과 더불어 다양한 형태의 디지털 범죄가 증가하고 있고, 이에 따라 디지털 포렌식에 대한 필요성 이 높아지고 있다. 더욱이 특정인이 중요한 데이터를 담고 있는 텍스트 문서를 고의적으로 삭제하거나 수정할 경우 데이 터 수정 감지 여부를 확인하는 시스템을 통해 특정인과 범죄와의 연관성을 입증할 수 있는 중요한 자료가 될 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 텍스트 파일을 중심으로 암호화 기법 중 하나인 SHA-256의 hash data, 생성 시간, 수정 시간, 접근 시간 및 파일의 크기 등을 분석하여 대상 텍스트 파일의 수정 여부를 비교할 수 있는 데이터 수정 감지 시스템을 제안한다.

With the development of communication technology, various forms of digital crime are increasing, and the need for digital forensics is increasing. Moreover, if a textual document containing sensitive data is deliberately deleted or modified by a particular person, it could be important data to prove its connection to a particular person and crime through a system that checks for data modification detection. This paper proposes a data modification detection system that can analyze the hash data, file size, file creation date, file modification date, file access date, etc. of SHA-256, one of the encryption techniques, focusing on text files, to compare whether the target text file is modified or not.

대부분의 해킹 과정에서는 장기간에 걸쳐 내부에 침입하고 목적 달성을 위해 우회접속을 이용한 외부와 통신을 시도한다. 고도화되고 지능화된 사이버 위협에 대응하는 연구는 주로 시그니처 기반의 탐지 및 차단 방법으로 진행되었 으나, 최근에는 위협 헌팅 방법으로 확장되었다. 조직적인 해킹그룹의 공격은 장기간에 걸쳐 지능형 지속 공격이면서, 우회 원격 공격이 대부분을 차지한다. 그러나 지능화된 인지 기술을 활용한 침입 탐지 시스템에서도 기존의 침입 형태에 만 탐지성능을 발휘할 뿐이다. 따라서, 표적형 우회 원격 공격에 대한 대응은 기존의 탐지 방법과 위협 헌팅 방법으로도 여전히 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직적인 해킹그룹의 표적형 우회 원격 공격 위협 을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 우회 원격 접속자의 원점 IP 확인 방법을 적용한 위협 헌팅 절차를 설계 하였고, 실제 국방 정보체계 환경에서 제안한 방법을 구현하여 유효성을 검증하였다.

In most hacking attacks, hackers intrudes inside for a long period of time and attempts to communicate with the outside using a circumvent connection to achieve purpose. research in response to advanced and intelligent cyber threats has been mainly conducted with signature-based detection and blocking methods, but recently it has been extended to threat hunting methods. attacks from organized hacking groups are advanced persistent attacks over a long period of time, and bypass remote attacks account for the majority. however, even in the intrusion detection system using intelligent recognition technology, it only shows detection performance of the existing intrusion status. therefore, countermeasures against targeted bypass rwjqthrwkemote attacks still have limitations with existing detection methods and threat hunting methods. in this paper, to overcome theses limitations, we propose a model that can detect the targeted circumvent connection remote attack threat of an organized hacking group. this model designed a threat hunting process model that applied the method of verifying the origin IP of the remote circumvent connection, and verified the effectiveness by implementing the proposed method in actual defense information system environment.

스트립 바이너리는 디버그 심볼 정보가 삭제된 바이너리이며, 역공학 등의 기법을 통한 바이너리 분석이 어렵다. 기존의 바이너리 분석 툴은 디버그 심볼 정보에 의존하여 바이너리를 분석하기 때문에 이러한 스트립 바이너리의 특징이 적용된 악성코드를 감지하거나 분석하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 스트립 바이너리의 정보를 효과 적으로 추출할 수 있는 기술의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 바이너리 파일의 바이트 코드가 컴파일러 버전, 최적 화 옵션 등에 따라 매우 상이하게 생성된다는 점에 착안하여 효과적인 컴파일러 버전 추출을 위해 스트립 바이너리 대상 으로, 전체 바이트 코드를 읽어 이미지화 시킨 후 이를 합성곱 신경망에 적용, 정확도 93.5%을 달성하여 스트립 바이너 리를 기존보다 더욱 효과적으로 분석할 수 있는 계기를 제공한다.

The strip binary is a binary from which debug symbol information has been deleted, and therefore it is difficult to analyze the binary through techniques such as reverse engineering. Traditional binary analysis tools rely on debug symbolic information to analyze binaries, making it difficult to detect or analyze malicious code with features of these strip binaries. In order to solve this problem, the need for a technology capable of effectively extracting the information of the strip binary has emerged. In this paper, focusing on the fact that the byte code of the binary file is generated very differently depending on compiler version, optimazer level, etc. For effective compiler version extraction, the entire byte code is read and imaged as the target of the stripped binaries and this is applied to the convolution neural network. Finally, we achieve an accuracy of 93.5%, and we provide an opportunity to analyze stripped binary more effectively than before.

색채 속성으로는 색상, 명도, 채도로 구분 지을 수 있으며 색채 속성 각각에 따라 색채를 인지하는 특성이 달라진 다. 색채를 인지하는 데 있어서 한 가지 색채를 독립적으로 보는 것이 아니라 주변 색채를 함께 보게 되며 주변의 색채 특성에 따라 원본 색채 인지 특성은 달라질 수 있다. 선행된 색채 인지 및 감성 연구는 단일 색채를 대상으로 한 것이 대부분이며 이는 실생활에서 색채를 인지하는 것과는 차이가 있으므로 주변 색채를 고려한 색채 인지 기초 연구가 필요 하다. 본 연구에서는 그래픽 영상에서 자주 사용되는 테두리 밝기에 따른 색채 인지 특성을 알아보고자 정신물리학 실험 을 진행하고 이를 분석하였다. 밝기에 가장 민감한 시각적 특성을 기반으로 테두리 밝기를 변수로 설정하고 실험 자극 색상으로는 먼셀 색채를 사용하여 실험을 진행하였다. 본 연구에서는 진행된 실험 결과를 분석하여 테두리 밝기에 따라 색채를 인지하는 시지각적 특성에 대한 기초 연구 자료로써 유의미 여부를 정의하고 향후 연구 방향을 제시한다.

Colour properties can be classified based on hue, brightness, and saturation, and the characteristics of colour perception vary by colour property. In terms of colour perception, surrounding colours are viewed together rather than independently, and the characteristics of the original colour perception may vary depending on the colour characteristics of the surrounding. Thus far, research on colour perception and sensibility has focused on a monotonic environment, which is different from colour perception in real life. As such, a fundamental study on colour perception considering surrounding colours must be conducted. In this study, a psychophysical experiment was conducted, and the results were analysed to study the colour perception characteristics by edge brightness, . Edge brightness was set as a variable based on the visual traits that are most sensitive to brightness, and the experiment was conducted using the Munsell colour system to specify the stimulus colour. Based on the analysis of the experimental outcomes, this study reveals the significance of fundamental research data on the visual and perceptual characteristics of colour perception with regard to edge brightness and provides directions for future research.

NOMA (Non-orthogonal multiple Access) 시스템은 스펙트럼의 효율이 높아서 차세대 이동통신 방식으로 주목을 받고 있지만, 여러 사용자가 동시에 채널을 엑세스 하는 다중 사용자 시스템이므로 사용자 스케쥴링이 필요하다. 대표적인 스케쥴링 방식으로 PF (Proportional fairness) 스케쥴링 방식과 CDF (Cumulative distribution function) 스케쥴링 방식이 있는데, PF 스케쥴링 방식은 셀 가장자리에 위치한 사용자는 전송기회를 갖기가 매우 어렵다. 그러므로 최근에는 사용자들의 위치와 무관하게 동일한 전송기회를 갖는 CDF 스케쥴링이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 상향 NOMA 시스템에 CDF 스케쥴링을 적용하였을 때 사용자의 채널 획득확률, 사용자 수에 따른 오수신율, 그리고 송신 가중치에 따른 시스템의 오수신율을 시뮬레이션을 통하여 구하였다. 시뮬레이션 결과 각각의 사용자들의 채널 획득 확률 이 동일함을 확인하였고, 사용자의 수가 증가할수록 오수신율은 감소하였다. 그리고 셀 가장 자리에 있는 사용자의 송신 가중치를 증가하여도 시스템의 오수신율에 미치는 영향은 미미함을 알 수 있었다.

NOMA (Non-orthogonal multiple Access) system has been focused on the next generation cellular system for higher spectral efficiency. However, this requires user scheduling as the NOMA system is a multi-user system which accesses simultaneously. There are two representative scheduling schemes, proportionate scheduling (FP) and cumulative distribution function (CFD) scheduling. The PF scheduling is applied, the cell edge user is hard to obtain a transmit opportunity. Recently, CDF scheduling is obviously noted that it offers the same possibility of transmission for a user regardless of the location in a cell. We consider an uplink NOMA system with CDF scheduling, and obtain the channel access probabilities, the outage probabilities of the system with different number of users and different kinds of weights through simulation. The results indicate that the likelihood of each user accessing the channel is the same and the probability of failure decreases as the number of users increases. We found that the effect of the probability of failure is negligible as the weight of the cell edge user increases.

소형 적외선영상 호밍시스템은 지상의 표적에 대하여 주야간 적외선 영상처리를 통하여 표적을 식별하고 주요 표적에 대하여 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 적외선 영상센서를 보유한 추적시스템이다. 본 논문에서는 지상의 표적 을 주야간 적외선 영상을 통하여 표적 정보를 획득하여 실시간 영상처리를 통하여 표적을 식별하기 위한 고속의 CPU와 FPGA(Field Programmable Gate Array)가 탑재된 보드 개발의 내용을 설명한다. CPU, FPGA 선정과 영상신호처리 를 위한 CPU-FPGA 결합 아키텍처에 대하여 제안하고 또한 김발구조의 적외선센서를 제어하기 위한 FPGA를 활용에 대하여 설명한다.

A small infrared image homing system is a tracking system that has an infrared image sensor that identifies a target through the day and night infrared image processing of the target on the ground and searches for and detects the target with respect to the main target. This paper describes the development of a board equipped with a high-speed CPU and FPGA (Field Programmable Gate Array) to identify target through real-time image processing by acquiring target information through infrared image. We propose a CPU-FPGA combining architecture for CPU and FPGA selection and video signal processing, and also describe a controller design using FPGA to control infrared sensor.

본 논문은 스마트 빌딩을 위한 가시광 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질 을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용 하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델의 성능을 검증하였으며, 제안하는 시스템이 잡음을 효과 적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 가시광 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

In this paper, we propose the deep learning based interference cancellation scheme algorithm for visible light communication (VLC) systems in smart building. The proposed scheme estimates the channel noise information by applying a deep learning model. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the VLC performance is effectively removed through interference cancellation technique. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance. Consequently, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of VLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to VLC for smart building and general communication systems.

인공지능을 위한 병렬연산 능력이 향상됨에 따라 인공지능 적용 분야가 다양한 방향으로 확대되고 있다. 특히 방대한 데이터를 처리해야 하는 IoT센서의 데이터를 처리하기 위해 인공지능이 도입되고 있다. 하지만 시간에 따른 데 이터의 중요도가 달라지는 IoT 시계열 데이터 특성상 기존의 인공지능 학습 기법을 그대로 적용하기에는 한계점이 있 다. 본 과제에서는 IoT 센서 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 시간가중치기반 및 사용자 상태값 기반 인공지능 처리 기법을 연구한다. 상기 기법을 통해 기존 인공지능 학습을 적용시키는 것 보다 높은 센서 정확도를 확보 할 수 있게 된다. 이에 더해, 해당 연구를 기반으로 다양한 분야에서 인공지능 학습을 적용하는 방안을 제시하고, 지속적인 연구를 통해 다양한 분야로의 확장을 기대할 수 있다.

As the parallel computing capability for artificial intelligence improves, the field of artificial intelligence technology is expanding in various industries. In particular, artificial intelligence is being introduced to process data generated from IoT sensors that have enoumous data. However, the limitation exists when applying the AI techniques on IoT network because IoT has time series data, where the importance of data changes over time. In this paper, we propose time-weighted and user-state based artificial intelligence processing techniques to effectively process IoT sensor data. This technique aims to effectively classify IoT sensor data through a data pre-processing process that personalizes time series data and places a weight on the time series data before artificial intelligence learning and use status of personal data. Based on the research, it is possible to propose a method of applying artificial intelligence learning in various fields.

대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반 적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확 도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안 하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.

The radar operated to detect/track aircraft targets is divided into a search radar that operates while the antenna rotating device rotates for the purpose of detecting the target according to the mission characteristics, and a tracking radar that periodically steers and tracks a beam to the predicted position of the target. The tracking radar has a shorter target information acquisition preiod than the search radar. Due to this characteristic, the tracking accuracy is better than that of the search radar, but as the prediction error increases due to the speed error at the beginning of the tracking, there are many cases in which tracking fails at the beginning of tracking due to failure to perform beam steering normally. In this paper, in order to solve the above-mentioned problems, we propose an algorithm for improving the accuracy of track initiation using radial velocity measurements in addition to the position of the measured, and confirm the performance of the proposed algorithm by comparing with the two point differential algorithm

본 논문은 DSE-MMA (Dithered Sign Error-MMA) 적응 등화기에서 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 이용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 Hybrid-DSE-MMA에 관한 것이다. DSE-MMA는 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 dither 신호를 부가한 후 이의 부호만을 이용하므로 SE-MMA의 외부 잡음에 대한 robustness 성능을 개선시키지만, 고정 modulus와 stepsize를 이용하므로 수렴 속도와 잔류 isi 성능이 저하되는 단점 이 있다. 논문에서는 등화기 출력 신호의 전력에 비례하는 adaptive modulus와 adaptive stepsize를 DSE-MMA에 적용하므로서 저하되는 등화 성능을 개선할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 개선된 등화 성능을 기존 DSE-MMA와 비교하기 위하여 수신측에서의 등화기 출력 신호인 복원된 신호 성상도, 잔류 isi, MD (Maximum Distortion), MSE 및 외부 잡음에 대한 알고리즘의 강인성을 알 수 있는 SER 성능을 사용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 Hybrid-DSE-MMA 알고리즘은 모든 잔류 isi와 MD, MSE 및 SER등의 모든 성능 지수에서 DSE-MMA 보다 개선 되지만 수렴 속도가 늦어짐을 알 수 있었다.

This paper relates with the Hybrid-DSE-MMA (Hybrid-Dithered Signed Error-MMA) that is possible to improving the equalization performance by using the adaptive modulus and adaptive stepsize in DSE-MMA adaptive equalizer. The DSE-MMA possible to improve the robustness performance to external noise of SE-MMA by using the sign after adding the dither signal for get the error signal in order to update the tap coefficient. But it has a drawback of performance degradation in convergence speed and residual isi by using the fixed modulus and fixed stepsize. In this paper, it was confirmed that this equalization performance degradation was improved by applying the adaptive modulus and stepsize in DSE-MMA propotional to the output power of equalizer by computer simulation. In order to compare the improved equalization performance to currently DSE-MMA, the recovered signal constellation that is the output of the equalizer, residual isi, Maximum Distortion, MSE and the SER were used as a performance index. As a result of computer simulation, the Hybrid-DSE-MMA improve the equalization performance in every index, but gives slower convergence speed compared to DSE-MMA.

4차 산업혁명 시대에 맞추어 인공지능 기술은 눈에 띄게 발전하고 있다. 그 중 CNN 등을 활용한 시각 데이터 기반의 인공지능이 활발히 연구 진행 중이다. 시각 기반 모델 중 하나인 U-net은 Semantic Segmentation에 강한 정확도를 보이고 있다. 기존의 U-net을 활용하여 여러 가지 연구들이 진행 되어왔지만 가스, 연기와 같이 외곽선이 뚜렷 하지 않은 연구들은 아직 부족한 실정이다. 또한 이와 대조적으로 가스, 연기 탐지에 대해 많은 연구들이 진행이 되어왔 지만 U-net 등을 활용하여 단순한 Detection이 아닌 Segmentation 연구는 부족하다. 이를 토대로 본 연구에서는 U-net을 활용하여 가스, 연기 등을 탐지하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 설정한 실험환경에서 3D camera를 활용하여 데이터를 수집하고 학습 및 테스트 셋을 생성한 방법을 기술하고, U-net을 적용한 방법과 얻은 결과를 검증한 내용을 서술하고, 마지막으로 활용방안 등에 대하여 논하였다.

Artificial intelligence technology is developing as it enters the fourth industrial revolution. Active researches are going on; visual-based models using CNNs. U-net is one of the visual-based models. It has shown strong performance for semantic segmentation. Although various U-net studies have been conducted, studies on tracking objects with unclear outlines such as gases and smokes are still insufficient. We conducted a U-net study to tackle this limitation. In this paper, we describe how 3D cameras are used to collect data. The data are organized into learning and test sets. This paper also describes how U-net is applied and how the results is validated.

코로나바이러스-19는 전 세계에서 확진자가 폭증하고 있으며 수많은 사망자를 발생시켰다. 마스크 착용은 감염 예방에 매우 중요하다. 버스, 지하철 등 공공장소에서 마스크 착용 권유로 인한 사건ㆍ사고가 발생하고 있으며 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 오픈소스 기반 안면 마스크 착용 모니터링 시스템을 제안한다. 오픈소스 소프트웨어인 웹기반 인공지능 툴 티처블머신과 오픈소스 하드웨어 아두이노를 사용하였 다. 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행한다. 티처블머신의 학습파라미터 학습횟수 50, 배치크기 32, 학습률 0.001의 최적의 값으로 학습을 하여 정확성 1, 학습오차는 0.03의 결과 값을 얻었다. 웹기반 인공 지능 툴 티처블머신과 아두이노를 이용하여 마스크 착용여부를 판단하여 안내 메시지 및 알람 등 명령을 수행할 수 있는 마스크착용 모니터링 시스템을 설계 및 구현하여 타당성을 입증하였다.

The number of confirmed cases of coronavirus-19 is soaring around the world and has caused numerous deaths. Wearing a mask is very important to prevent infection. Incidents and accidents have occurred due to the recommendation to wear a mask in public places such as buses and subways, and it has emerged as a serious social problem. To solve this problem, this paper proposes an open source-based face mask wearing monitoring system. We used open source software, web-based artificial intelligence tool teachable machine and open source hardware Arduino. It judges whether the mask is worn, and performs commands such as guidance messages and alarms. The learning parameters of the teachable machine were learned with the optimal values of 50 learning times, 32 batch sizes, and 0.001 learning rate, resulting in an accuracy of 1 and a learning error of 0.003. We designed and implemented a mask wearing monitoring system that can perform commands such as guidance messages and alarms by determining whether to wear a mask using a web-based artificial intelligence tool teachable machine and Arduino to prove its validity.

공유형 전동킥보드의 수요가 날이 갈수록 높아짐에 따라 국내에도 다양한 업체들이 공유형 전동킥보드 대여 서비스를 제공하고 있다. 관련 분야가 급성장함에 따라 사용자들은 주변에서 공유형 전동킥보드를 손쉽게 대여할 수 있 게 되었지만 정해진 대여 스테이션이 부재한 이유로 사용 후 관리가 제대로 이루어지지 않고 있고, 대여용 전동킥보드에 대한 무책임한 사용으로 많은 전동킥보드가 훼손되고 있는 상황이다. 이러한 이유로 공유형 전동킥보드에 대한 시민들의 인식이 부정적으로 변하였고, 일부 도시에서는 공유형 전기자전거의 서비스가 제한된다고 한다. 이에 본 논문에서는 무 분별한 사용으로 대여 시스템에 부정적 영향을 줄 수 있는 Black Consumer를 추출할 수 있는 사용자 필터링 시스템을 제안한다. 본 시스템이 도입될 경우 안전한 전동킥보드 사용과 관리가 가능할 것으로 기대된다.

As the demand for shared-type electric kickboards increases day by day, various companies in Korea are also providing shared-type electric kickboard rental services. With the rapid growth of related fields, users can easily rent shared electric kickboards in the vicinity, but management after use is not performed properly due to the absence of a designated rental station, and It is a situation that electric kickboards are being damaged. For this reason, citizens' perception of shared electric kickboards has changed negatively, and it is said that the service of shared electric bicycles is limited in some cities. Therefore, in this paper, we propose a user filtering system that extracts Black Consumers that can negatively affect the rental system through indiscriminate use. When this system is introduced, it is expected that safe electric kickboard use and management will be possible.

주식이 오를지 내릴지를 예측하는 것은 주식의 불확실성으로 매우 어렵다. 인공지능 기술을 이용한 주가예측 방법에 대한 연구가 오랫동안 이루어져왔다. 최근에는 증권 회사에도 로봇 어드바이저라는 이름으로 인공지능 기술을 이용한 주식 매수/매도 추천 프로그램이 사용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추 천 시스템을 개발하기 위하여 여러 가지 기술적 분석 방법의 결과를 활용하는 이 시스템의 핵심인 엔진을 설계한다. 또한 객체지향 분석 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로써 효과적인 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

It is difficult to predict an increase or decrease of stock price because of uncertainty. Researches for prediction of stock price using AI technology have been done for a long time. Recently stock buy/sell recommend programs called by Robot Advisor using AI machine learning technology are used. In this paper, to develop a stock buy/sell recommend system using AI technology, an core engine of this system is designed. An analysis and design method of a stock buy/sell recommend system software using AI machine learning technology will be presented by showing user requirement analysis using object-oriented analysis method, flowchart and screen design.

본 논문은 분산자원 집합 거래시장의 활성화와 에너지 관리의 중요성이 증가되면서 에너지 관리 모니터링 기술로 서 합산된 전체 전력으로부터 각각의 가전제품의 전력을 찾아내는 비 침입 부하 모니터 기법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 전처리를 통해 각 가전제품들의 power on-off상태가 나오도록 한다. 이러한 데이터를 LSTM을 모델로 사용하 여 각 가전제품들의 power on-off 상태를 예측한다. 예측한 상태들을 데이터 후처리를 한 후, 실제 상태들과 비교하여 정확도를 측정한다. 본 논문에서는 전자제품의 개수, 데이터 후처리 방법과 Time step size 를 다르게 하여 정확도를 측정하여 비교한다. 전자 제품의 개수가 6개이고, Round 함수로 데이터 후처리 방법을 사용하고, Time step size 는 6으로 설정하였을 때, 가장 높은 정확도가 나온 것으로 측정되었다.

In this paper, we propose a non-intrusive load monitoring(NILM) system which can find the power of each home appliance from the aggregated total power as the activation in the trading market of the distributed resource and the increasing importance of energy management. We transform the amount of appliances’ power into a power on-off state by preprocessing. We use LSTM as a model for predicting states based on these data. Accuracy is measured by comparing predicted states with real ones after postprocessing. In this paper, the accuracy is measured with the different number of electronic products, data postprocessing method, and Time step size . When the number of electronic products is 6, the data postprocessing method using the Round function is used, and Time step size is set to 6, the maximum accuracy can be obtained.

영구자석 동기전동기는 높은 출력밀도와 효율 확보가 가능하나, 제작에 필요한 재료의 가격이 비싸고 설계가 유도전동기 대비 다소 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 효율 및 유지보수 편의성 등이 모두 고려된 최적의 전동기 개발 및 관련 제어연구가 필요한 실정이다. 뿐만 아니라, 실질적인 전동기에 의한 구동은 좁은 정격영역에서의 최고효율 의 증대 요구와 전체 전기구동 영역에서의 평균 효율 증대, 평균 출력의 증대 요구로 이어지고 있다. 이러한 움직임에 의해 영구자석이 필요 없는 릴럭턴스 전동기 (Reluctance Motor)가 하나의 대안으로 검토되고 있다. 본 논문에서는 희토류 영구자석 전동기를 대체할 수 있는 미래기술 개발과, 희토류 저감형 전동기와 탈 희토류 전동기의 기술 선점을 요구하는 시대적 이슈 (Issue)에 맞춰 영구자석이 필요 없는 스위치드 릴럭턴스 전동기 (Switched Reluvtance Motor, SRM)에 대해 기계언어(C 언어)를 통한 modeling과 그에 따른 SRM의 특성을 연구하고자 한다.

Permanent magnet synchronous motors can secure high power density and efficiency, but have problems in that the materials required for manufacturing are expensive and design is somewhat more difficult than induction motors. Therefore, it is necessary to develop an optimal motor that considers both efficiency and maintenance convenience and related control research. In addition, driving by a practical motor leads to a request to increase the highest efficiency in a narrow rated range, an increase in average efficiency in the entire electric driving range, and an increase in average output. Due to this movement, a reluctance motor that does not require a permanent magnet is being considered as an alternative. In this paper, in line with the issues of the times that require the development of future technology that can replace rare earth permanent magnet motors and the technological preemption of rare earth reduction motors and rare earth motors, switched reluctance motors without permanent magnet For motor, SRM), modeling through machine language (C language) and the characteristics of SRM accordingly are to be studied.

밀리미터파 추적 레이더는 다양한 환경조건에서 운용 가능해야하므로 기존의 추적 레이더에 비해 동등 이상의 연산능력 및 소형화를 요구한다. 본 논문에서는 밀리미터파 추적 레이더에 적용하기 위한 소형 전원공급기 설계 및 구현 방안에 대해 기술한다. FPGA/DSP 등 디지털회로의 저전압/고전류 및 전압 정밀도 요구사항 충족을 위해 Point of Load (POL) 컨버터를 적용하였으며, 전력밀도를 향상시키고 시스템 효율을 개선할 수 있다. 부하가 크지 않은 출력전압 에는 LDO (Low Dropout) 등을 적용하여 최대 출력 375 W, 출력 전원 8종의 단일 입력–다중 출력 전원공급기를 개발 하였다. 최대 부하 조건에서 전압정밀도 <±2 %, 잡음레벨 <50 mVpp 특성을 확인하였다.

Millimeter-wave tracking radars should be operated in various environmental restrictions, thus they demand more computing power and smaller size compared to conventional tracking radars. This paper presents the design and implementation of the compact power supply for millimeter-wave tracking radar applications. To meet requirements of low voltage/high current and voltage accuracy for FPGA/DSP digital circuits, Point of Load (POL) converters are used in order to enhance power density and system efficiency. LDO (Low Dropout) is applied for the output voltage under the light load condition, then the single-input-multi-output power supply with max power of 375 W and 8 outputs is developed. The proposed power supply achieves output voltage accuracy of ±2 % and noise level of <50 mVpp % under full load conditions.

전동공구는 동력원인 모터를 이용하여 각종 구조물을 제조 가공하는데 사용되는 공구로 전기를 동력원으로 한 모터를 사용하여 감속장치, 동력전달 및 변환장치 기능을 내장시켜 도구에 회전, 왕복, 진동 운동을 시킴으로써 사용자의 동작기술을 보조하는 역할을 하도록 한 공작용 도구이다. 우리나라의 경우 전동공구 산업은 역사가 짧아서 독일이나 미 국, 일본 등 선진국에 비하여 기술수준과 시장 점유율, 인지도 등이 뒤떨어지고 있다. 또한 국내에서 사용되는 전동 Driver는 미국, 유럽 나라의 해외제품으로 국내시장 또한 100% 해외업체 것을 선호하며 다국적 기업들이 국내 시장에 많은 투자를 하고 있는 실정이다. 따라서 국내 기술개발과 지속적으로 높은 시장점유율을 확보하기 위해서는 기술적인 개발이 뒤따라야 한다. 본 논문에서는 전동공구의 기본요구 성능에 맞춰 모터의 성능, 소형화, 고속도의 고출력 성능을 가지는 전동기 Driver를 설계하여 최종적으로 산업용 및 의료용에 적용할 수 있는 개발품을 연구하는데 목적을 두고 있다.

A power tool is a tool used to manufacture and process various structures using a motor that is a power source. Using a motor that uses electricity as a power source, a reduction device, power transmission and conversion device functions are built-in to make the tool rotate, reciprocate, and vibrate. It is a work tool designed to assist the user's movement skills. In the case of Korea, the power tool industry has a short history and is lagging behind advanced countries such as Germany, the United States, and Japan in terms of technology level, market share, and recognition. In addition, electric drivers used in Korea are foreign products from the US and European countries, and the domestic market also prefers 100% foreign companies, and multinational companies are investing a lot in the domestic market. Therefore, technological development must follow in order to develop domestic technology and secure a consistently high market share. The purpose of this thesis is to design a motor driver with high output performance of motor performance, miniaturization, and high speed in accordance with the basic performance requirements of power tools, and finally research developments that can be applied to industrial and medical applications.

산업자동화에 적합한 구형파 구동 BLDC 영구자석 전동기 설계 및 개발, 위치검출방식 회로와 드라이버 개발에 관심이 증가하고 있다. 그러나 이 전동기는 스위칭 손실에 의한 효율 저하 및 진동, 소음 등으로 인하여 가격적∙기능적인 장점에도 불구하고 그 응용에 있어서는 다소 제한적인 실정이다. BLDC 모터를 설계하고 조립하는 과정에 있어 자기회 로 설계의 문제 또는 조립과정상의 제품 불 균일 등으로 인하여 자극 각이 균일하지 않거나 자속분포가 왜현되는 문제가 발생하는데, 이러한 것들이 위치검출 어긋남의 원인이 되어 모터 특성을 악화시킨다. 또한 위치센서로부터 발생된 신호 가 정확히 드라이버로 피드백 되어야만 정현파 구동 BLDC 시스템이 안정적으로 동작할 수 있다. 그러나 발생된 신호가 외부의 영향인 자속밀도 편차나 착자 기술에 의해 DC offset 성분이 발생하여 안정적인 위치검출을 할 수 없기에 본 연구에서는 DC offset 성분을 제거할 수 있는 제안된 회로를 연구하고자 한다.

Interest is growing in the design and development of square wave driven BLDC permanent magnet motors suitable for industrial automation, and the development of position detection circuits and drivers. However, this motor is somewhat limited in its application despite the price and functional advantages due to the decrease in efficiency due to switching loss and vibration and noise. In the process of designing and assembling a BLDC motor, the magnetic pole angle is not uniform or the magnetic flux distribution is distorted due to problems in magnetic circuit design or product non-uniformity in the assembly process. Therefore, these things cause position detection deviation and deteriorate the motor characteristics. In addition, the sine wave driven BLDC system can operate stably only when the signal generated from the position sensor is accurately fed back to the driver. However, since the generated signal cannot perform stable position detection due to the occurrence of DC offset component due to magnetic flux density deviation or magnetization technology, which is an external influence, this study intends to study the proposed circuit that can remove the DC offset component.

격자 구조로 구성된 유전체 다층 구조의 GMR 특성에 의하여 생성되는 Bloch 표면파 (BSW)의 체계적인 연구가 바이오 센서의 감지 성능을 분석하기 위하여 제시되었다. 그 광학적 반응 현상에 대한 구조적 매개 변수의 영향을 Babinet의 원리와 모드 전송선 이론 (MTLT)을 사용하여 평가하였다. 설계된 바이오 센서의 감도는 파장 스펙트럼에서 는 격자 상수에 비례하였으며, 각도 스펙트럼에서는 입사 전자기파의 정상 파동 벡터에 반비례하였다. SiO/SiO2와 TiO2/SiO2 다층 유전체 스택으로 구성된 두 개의 소자에 대한 수치해석 결과를 제시하여, BSW가 적외선에서 가시 영역 에 이르는 대역에서 효율적인 회절 기반 바이오 센서를 실현하는 데 활용 될 수 있음을 보여주었다.

A systematic study of Bloch surface wave (BSW), which is created by guided mode resonance (GMR) of dielectric multilayer structures with a grating profile, is presented to analyze the sensing performance of bio-sensors. The effect of structural parameters on optical behavior is evaluated by using Babinet’s principle and modal transmission-line theory. The sensitivity of designed bio-sensors is proportional to the grating constant at wavelength spectrum, and inversely proportional to the normal wave vector of incident electromagnetic wave at angular spectrum. Numerical results for two devices with SiO/SiO2 and TiO2/SiO2 multilayer dielectric stacks are presented, showing that BSW can be exploited for the realization of efficient diffraction-based bio-sensors from infrared to visible-band range.

인터넷망에서 동영상 콘텐츠를 스트리밍 서비스로 시청할 수 있게 해주는 OTT 서비스는 최근 많은 각광을 받고 있으며 이용자수 또한 가파르게 증가하고 있다. OTT 회사가 전통적인 미디어 회사들 및 타 OTT 회사들과 관계에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 더 많은 콘텐츠를 확보하는 것은 당연한 전략일 것이다. 하지만 OTT 사업자로부터 유발된 인터넷 트래픽양 또한 더불어 같이 증가하게 되므로 이를 전송해 주어야 하는 인터넷 서비스 회사의 설비 투자도 증가해 야 한다는 의견도 있다. 본 연구에서는 대표적인 OTT 회사인 넷플릭스의 콘텐츠 투자가 자사의 매출 증가와 인터넷 서비스 회사의 인터넷 망 투자 증가에 어떠한 영향을 미치는 지를 시차 분포 모형을 통해 실증적으로 분석하였다. 분석 결과는 넷플릭스의 콘텐츠 투자는 자사의 매출 증대에 기여하고 있으며, 또한 인터넷 서비스 사업자 들의 인터넷 망 투자 증가에도 영향을 미치는 것을 보여 준다. 이는 OTT 사업자의 콘텐츠 확대 전략이 유효한 경영 전략임을 확인해 주며, OTT 사업자 들로부터 우발디는 막대한 인터넷 트래픽을 지연없이 전송하기 위한 인터넷 망 설비 투자 비용을 OTT 사업자 들이 분담할 필요가 있다는 연구 결과 들을 실증적으로 지지한다.

OTT service, which allows video content to be viewed as a streaming service on the Internet network, has recently attracted a lot of attention, and the number of users is also increasing rapidly. It would be a natural strategy for OTT companies to acquire more content to gain a competitive advantage in relations with traditional media companies and other OTT companies. However, there are research results to show that the investment in facilities by Internet service providers who must transport the increasing Internet traffic from OTT provider to end users should increase as the amount of Internet traffic originated by OTT services also increases. This study empirically analyzed how content investment by Netflix, a leading OTT company, affects its revenue growth and network investment by Internet service providers through a polynomial distributed lag model. And the analysis results show that Netflix's content investment contributes to the company's increase in revenue, and also has an effect on the increase in network investment by Internet service providers. This result confirms that OTT operators' content acquisition strategy is a valid management strategy, and empirically supports the study results that OTT operators need to share the cost of Internet network facility investment.

공공 정보통신기술(ICT)사업의 투자 평가 체계를 세우는 것은 궁극적으로 정부 재정이 투자되는 공공 ICT사업의 성공률을 높이고 사업의 활성화를 꾀함으로써 국가 경제 성장 기반 구축 및 글로벌 ICT산업 경쟁력을 제고 하는 것이다. 본 연구에서는 기존 평가 체계에 따라 수립된 공공 ICT사업 투자 평가 요인이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 실증적으 로 검증하고, 향후 투자 평가 요인에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 선행 연구를 통해 공익성, 경제성, 기술성, 정책성 및 예산효율성 등 다섯 개의 평가 요인을 도출하였고, 이를 실제 사업에 직접 참여했던 전문가들의 설문을 통해 이러한 평가 기준이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 검증하였다. 또한 ICT사업의 투자 평가 요인과 사업성공 사이에서 정부의 지원제도에 대한 조절 작용 여부도 확인하였다. 측정 도구의 신뢰도 및 타당도, 구조 모형 분석, 경로 분석 등을 실증 분석하고, 기존 ICT 투자 평가 요인의 유의성을 검증하였다.

Establishing an investment evaluation system for public ICT projects is ultimately to increase the success rate of public ICT projects in which government finances are invested and to revitalize the projects, thereby establishing a foundation for national economic growth and enhancing the competitiveness of the global ICT industry. This study tried to empirically verify the effect of public ICT project investment evaluation factors established according to the existing evaluation system on actual project success, and to suggest directions for future investment evaluation factors. Five evaluation factors such as public interest, economic feasibility, technology, policy and budget efficiency were derived through prior research, and the effect of these evaluation criteria on actual project success was verified through questionnaires from experts who directly participated in the actual project. In addition, it was confirmed whether the government's support system had a moderating effect between the investment evaluation factors and the project success of the ICT project. The reliability and validity of measurement tools, structural model analysis, and path analysis were empirically analyzed, and the significance of existing ICT investment evaluation factors was verified.

본 논문은 설비 설치비용과 판매단가로 구성된 다수의 구매처 입찰정보로부터 구성품을 구매함에 있어 최소의 비용으로 구매하기 위해 구매처와 구매 물량을 선정하는 입찰평가 문제를 다룬다. 이 문제에 대해 기존에 알려진 방법은 분기한정 법(BB)과 분기절단 법(BC)이 알려져 있다. 그러나 이들 방법으로 얻은 해가 최적 해가 되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 판매단가 순위 또는 설치비용 순위 우선 구매물량 배정원칙을 적용하여 초기 실현 가능 해를 얻고, 판매단가 또는 설치비용을 고려하여 물량을 이동(구매업체 변경)시키는 최적화를 수행하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 실험 데이터에 적용한 결과 BB와 BC에 비해 구매비용을 크게 절감할 수 있었다.

This paper deals with bid evaluation problem that chooses the vendors and quantity with minimum purchasing cost for bid information of setup cost and unit price. For this problem, the branch-and-bound(BB) and branch-and-cut(BC) methods are well-known. But these methods can be fail to obtain the optimal solution. This paper gets the initial feasible solution with procuring quantity assignment principle in accordance with the unit price or setup cost rank-first. Then procuring quantity moving optimization(vendor change) is execute take account of unit price or setup cost rank. As a result of experimentation, the propose algorithm is significantly lower compared to BB and BC.

다양한 원재료를 혼합하여 원하는 성분 함유량을 가진 제품을 최소의 비용으로 생산하는 혼합 최적화 문제에 대해 일반적으로 O(n4)의 수행 복잡도의 선형계획법을 적용하고 있다. 본 논문에서는 이 문제에 대해 O(nlogn)복잡도 로 해를 얻을 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 합금 강판에서 요구하는 성분들의 함유량 범위 를 충족시키면서 최소의 원자재비용을 얻기 위해, 원재료 단가 오름차순으로 성분별 함유량을 충족시키도록 원재료 양을 결정하였다. 3가지 사례에 대해 적용한 결과 제안된 알고리즘은 O(nlogn) 복잡도로 단순한 결정기법을 적용하였음에도 불구하고, LP의 최적화 기법과 동일하거나 보다 좋은 해를 얻을 수 있었다.

Generally, the linear programming (LP) with O(n4) time complexity is applied to mixture optimization problem that can be produce the given ingredients grade product with minimum cost from mixture of various raw materials. This paper suggests heuristic algorithm with O(nlogn) time complexity to obtain the solution of this problem. The proposed algorithm meets the content range of the components required by the alloy steel plate while obtaining the minimum raw material cost, decides the quantity of raw material that is satisfied with ingredients grade for ascending order of unit cost. Although the proposed algorithm applies simple decision technique with O(nlogn)time complexity, it can be obtains same solution as or more than optimization technique of linear programing.

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 현재 다양한 분야의 상업용 시스템의 필수불가결한 기능으로서, 사용자들이 선호할만한 상품을 맞춤형으로 제공해 주는 유용한 서비스이다. 그러나, 사용자들의 평가 데이타가 불충분할 경우 선호 상품의 예측이 부정확할 우려가 크다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 단계적으로 상품의 평가치를 예측 하는 방안을 제시한다. 각 단계에 해당하는 예측 방법의 적용 조건을 만족하지 못할 경우 다음 단계의 방법을 적용한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해, 공개 데이터셋을 활용한 실험을 진행하였으며, 제안 방법은 여러 전통적 유사도 척도를 도입한 협력 필터링 시스템의 예측 성능과 정밀도 성능을 크게 향상시켰고, 평가데이터 희소성 해결을 위한 기존 방식들 의 성능을 능가하는 결과를 보였다.

Collaborative filtering based recommender systems are currently indispensable function of commercial systems in various fields, being a useful service by providing customized products that users will prefer. However, there is a high possibility that the prediction of preferrable products is inaccurate, when the user's rating data are insufficient. In order to overcome this drawback, this study suggests a stepwise method for prediction of product ratings. If the application conditions of the prediction method corresponding to each step are not satisfied, the method of the next step is applied. To evaluate the performance of the proposed method, experiments using a public dataset are conducted. As a result, our method significantly improves prediction and precision performance of collaborative filtering systems employing various conventional similarity measures and outperforms performance of the previous methods for solving rating data sparsity.

본 논문은 영상처리를 이용한 공 추적 시스템을 소개한다. 최근 아마추어 풋살 시장의 성장으로 아마추어 선수들 의 경기력 분석에 대한 요구 또한 높아지고 있다. 선수 또는 팀에게 피드백 및 성장을 위한 스포츠 경기 분석 서비스는 여러 스포츠 분야에서 다양한 형태로 제공되고 있다. 그러나 스포츠 분석 서비스의 비용적, 공간적 제약은 아마추어 선수 들이 분석 서비스를 제공 받기 어렵게 한다. 본 논문에서는 기존에 아마추어 풋살 분야에서 제공되는 경기 영상 촬영 서비스를 기반으로 경기 분석을 하기 위한 공 추적 알고리즘을 연구하고 개발한다. 이를 통해 기존에 존재하는 서비스를 기반으로 경기를 분석할 수 있도록 한다.

This paper introduces the ball tracking system using image processing. The recent growth of the amateur futsal market has also raised requests for an analysis of amateur players' performance. Sports game analysis services for feedback and growth to athletes or teams are provided in various ways in various sports fields. However, the cost and spatial constraints of sports analysis services make it difficult for providing analysis services to amateur athletes. In this paper, we study and develop a ball tracking algorithm for analyzing futsal game based on the match filming service previously provided in the amateur futsal field. This allows the analysis of the match based on existing services.