자동차보험용 스마트 컨트랙트를 위한 사고정보 기반 신뢰도 산정 모델

이수진 ( Soojin Lee ) , 김애영 ( Aeyoung Kim ) , 서승현 ( Seung-hyun Seo )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제4호, 89~100페이지(총12페이지)

최근 보험 처리과정에서 소용되는 시간과 비용을 절감하고자, 자동차 보험에 블록체인 스마트 컨트랙트 기술을 도입하는 연구들이 활발하다. 그러나 기존의 연구들은 사고를 입증하기에 미흡한 수준의 교통 사고관련 데이터의 활용으로 악의적인 보험자의 사고 위조, 손상 확대 등의 보험사기 위협에 노출되어 있다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 자동차에 탑재된 센서, RSU, IoT 기기 등을 통한 다양한 종류의 데이터와 차량용 스마트 컨트랙트를 이용하여 사고데이터 기반 신뢰도 산정 모델을 제안한다. 특히 교통사고 데이터의 종류 및 상태에 따라 가중치를 달리하고, 다양한 사고 상황에 따라 학습되는 신뢰도 산정 모델을 고려하여 회귀모델을 적용했다. 제안 모델은 보험 처리과정의 투명성, 보험 처리 과정의 간소화와 같은 기존 장점을 유지하며 효과적인 보험사기 차단, 보험 소...

TAG Blockchain, Reliability Estimation, Regression Analysis, Car Insurance, Smart Contract, 블록체인, 신뢰도 산정, 회귀분석, 자동차 보험, 스마트 컨트랙트

WANProxy의 성능 분석 및 개선

김하늘 ( Kim Haneul ) , 지승규 ( Ji Seungkyu ) , 정규식 ( Chung Kyusik )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제3호, 45~58페이지(총14페이지)

클라우드 서비스와 모바일 기기의 대중화로 네트워크 트래픽이 계속 증가하고 있는 현재 추세에 LAN 대역폭에 비해 WAN 대역폭이 아주 낮다. WAN 환경에서는 전송 프로토콜, 패킷 손실, 네트워크 대역폭 한계 때문에 생기는 성능 문제를 극복하는 WAN 최적화기가 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 WAN 최적화기인 WANProxy의 데이터 중복제거 알고리즘을 분석하고 성능을 네트워크 대기시간 및 WAN 대역폭 관점에서 평가한다. 또한, WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 2단계 압축을 적용할 경우의 성능을 평가한다. 또한, WANProxy의 데이터 중복 제거 방법을 개선한 새로운 방법을 제안하고 성능 개선 효과를 평가한다. 데이터 세그먼트 크기를 2048바이트로 하고 Silesia의 12개 데이터 파일을 이용한 성능 실험을 수행...

TAG WAN Optimizer, Data Deduplication/Compression, WANProxy, Zstandard, WAN 최적화기, 데이터 중복제거/압축

CCN에서 적중률 향상을 위한 지연감쇠 LFU(DA-LFU) 캐시 교체 정책

반빈 ( Bin Ban ) , 권태욱 ( Tae-wook Kwon )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제3호, 59~66페이지(총8페이지)

현재 네트워크의 트래픽 부하 급증과 같은 문제를 해결하기 위해 기존의 호스트 기반 네트워크와 완전히 다른 아키텍처를 가진 콘텐츠 중심 네트워크(CCN)가 등장하였다. 네트워크 상 모든 라우터가 캐시 한다는 특징을 가진 CCN의 성능을 향상시키기 위해 캐시 교체정책에 대한 연구가 매우 활발하다. 따라서 본 논문에서는 실제 네트워크 상황을 고려하여 요청되는 콘텐츠의 인기도가 끊임없이 변화하는 상황에 적합한 캐시 교체 정책을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘텐츠의 인기도가 지속적으로 변화하는 환경에서 실험하였고, 적중률 비교와 서버 부하분석을 통해 기존의 교체정책보다 우수함을 확인하였다.

TAG Content Centric Network(CCN), Cache Replacement Policy, LFU, LRU, 콘텐츠 중심 네트워크, 캐시 교체 정책

차량 네트워크에서 RSU를 이용한 리소스 검색 및 클라우드 구축 방안

이윤형 ( Yoonhyeong Lee ) , 이의신 ( Euisin Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제3호, 67~76페이지(총10페이지)

무선 통신 및 차량 기술의 발전으로 차량 간 네트워크(VANETs)는 차량간에 데이터를 전달할 수있게 되었다. 최근 VANETs은 차량의 자원을 공유하고 사용하여 부가가치 서비스를 창출하기 위해 차량 클라우드(VC)모델이 등장했다. VC를 구성하기위해서 차량은 자원을 제공하는 차량을 검색해야한다. 하지만 단일 홉 검색은 범위가 작고 통신 범위 밖에 공급차량을 검색할 수 없다. 반면 멀티 홉 검색은 넓은 통신범위를 검색 하지만 차량의 이동성으로 인해 연결 끊김이 잦고 검색에 사용되는 트래픽이 크다. 최근 많은 도로변 장치(RSU)가 도로에 배치되어 차량 정보를 수집하고 인터넷에 연결하는 역할을 한다. 따라서 VANETs에서 RSU를 이용한 차량 자원 검색 및 클러스터 구성 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 RSU는 차량의 위치 및 이동성 정...

TAG VANETs, Vehicular Cloud, RSU, Cloud Construction, Resource Search, 차량 클라우드, 클라우드 형성, 리소스 검색

멀티코어 이미지 프로세서 기반 열화상 이미지 시스템 개발

차정우 ( Cha Jeong Woo ) , 한준환 ( Han Joon Hwan ) , 박찬 ( Park Chan ) , 김용진 ( Kim Young Jin )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제2호, 25~30페이지(총6페이지)

열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군수 분야에 많이 활용되었다. 그러나 Security 시스템과 자동차 시장에 수요가 증가함에 따라 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 멀티코어 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 멀티코어 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템 구축 시 뛰어난 접근성으로 ...

TAG Thermal Image, Image Signal Processing, Multi-Core Image Processor, Thermal Image Signal Processing, 열화상 이미지, 이미지 신호 처리, 멀티코어 이미지 프로세서, 열화상 영상 신호 처리 기법

NFV/SDN을 활용한 軍 데이터센터 네트워크 체계 설계에 관한 연구

채웅 ( Woong Chae ) , 권태욱 ( Taewook Kwon )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제2호, 31~36페이지(총6페이지)

국방 통합 데이터센터(DIDC : Defense Integrated Data Center)의 설립으로 인력, 운영 비용 감소 및 효율적인 자원 관리가 가능해졌다. 그러나 4차 산업혁명과 더불어 미래의 전장에 추가될 드론, 로봇, IoT 등의 장비에서 나오는 수많은 전장의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하는 것이 현 체계를 통해서는 어려움이 있는 것이 사실이다. 따라서 이러한 점을 극복하기 위해 이동 통신 기술인 5G의 핵심 기술로 부상하고있는 네트워크 기술인 NFV와 SDN을 이용한 DIDC의 네트워크 체계에 대한 설계를 제안하고자 한다. 장비의 데이터 시트를 분석을 통해 장비마다 동일하게 존재하는 중복 기능을 하나의 VNF로 통합하여 트래픽을 처리한다면 에너지 효율성 증대 및 더욱더 효과적인 네트워크 관리가 가능할 것...

TAG NFV, SDN, DIDC, Function, Integration, 기능, 통합

Residual Multi-Dilated Recurrent Convolutional U-Net을 이용한 전자동 심장 분할 모델 분석

임상헌 ( Sang Heon Lim ) , 이명숙 ( Myung Suk Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제2호, 37~44페이지(총8페이지)

본 논문에서는 딥 러닝 기반의 전-자동 심장 분할 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 딥 러닝 모델은 기존 U-Net에 residual recurrent convolutional block과 residual multi-dilated convolutional block을 삽입하여 성능을 개선한 모델이다. 모델의 성능은 테스트 데이터 세트를 전-자동 분할한 결과와 영상의학 전문가의 수동 분할 결과를 비교하여 분석하였다. CT 영상에서 평균 96.88%의 DSC, 95.60%의 precision과 97.00%의 recall 결과를 얻었다. 분할된 영상은 3차원 볼륨 렌더링 기법을 적용하여 시각화한 후 관찰하여 분석할 수 있었다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘이 다양한 심장 하부 구...

TAG Deep Learning, Artificial Intelligence, Heart Segmentation, Algorithm, ANN, CNN, 딥러닝, 인공지능, 심장분할, 알고리즘, 인공신경망, 합성곱신경망

상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈 개발

한준환 ( Han Joon Hwan ) , 차정우 ( Cha Jeong Woo ) , 김보미 ( Kim Bo Mee ) , 임재성 ( Lim Jae Sung )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제1호, 1~8페이지(총8페이지)

열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 제안한 모듈은 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈대비 약 10~20%의 성능향상을 보이며, 대기모드를 포함하면 최대 50%까지 성능향상을 보인다. 그리고 시스템 모듈화를 통한 높은 확장성을 보장한다. 뿐만 아니라 제안한 모듈은 기존의 FPGA 기반 모듈의 단점인 낮은 확장성과 재활용성을 보완함으로써 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용이 가능하다. 따라서, 이러한 장점으로 다양한 고객의 요구사항 만족, 제품 설계 및 개발 일정 단축 등...

TAG Thermal Camera, Image Signal Processing, Common Image Processor, Thermal Image Signal Processing, 열화상 카메라, 이미지 신호 처리, 상용 이미지 프로세서, 열화상 영상 신호 처리 기법

k-익명화 알고리즘에서 기계학습 기반의 k값 예측 기법 실험 및 구현

( Kumbayoni Lalu Muh ) , 장성봉 ( Sung-bong Jang )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제1호, 9~16페이지(총8페이지)

빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장...

TAG Artificial Neural Networks, k-Anonymity, k Value Prediction, TensorFlow, 인공 신경망, k-익명화, k값 예측, 텐서플로우

한국어 관객 평가기반 영화 평점 예측 CNN 구조

김형찬 ( Hyungchan Kim ) , 오흥선 ( Heung-seon Oh ) , 김덕수 ( Duksu Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 [2020] 제9권 제1호, 17~24페이지(총8페이지)

본 논문에서는 합성곱 신경망 기반의 영화 평점 예측 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 문장 분류을 위하 고안된 TextCNN를 세 가지 측면에서 확장하였다. 첫 번째로 문자 임베딩을 이용하여 단어의 다양한 변형들을 처리할 수 있다. 두 번째로 주목 메커니즘을 적용하여 중요한 특징을 더욱 부각하였다. 세 번째로 활성 함수의 출력을 1-10 사이의 평점으로 만드는 점수 함수를 제안하였다. 제안하는 영화 평점 예측 구조를 평가하기 위해서 영화 리뷰 데이터를 이용하여 평가해 본 결과 기존의 방법을 사용했을 때보다 더욱 낮은 MSE를 확인하였다. 이는 제안하는 영화 평점 예측 구조의 우수성을 보여 주었다.

TAG NLP, CNN, Movie Rating, Un-Normalized Text Data, 자연어처리, 영화 평점, 비정제 문자 데이터

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