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한국인터넷정보학회> 인터넷정보학회논문지> Development of Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms

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Development of Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms

Hyunho Ji , Taehyoung Kim , Jeongtaek Lim , Kyung Sun Ham
  • : 한국인터넷정보학회
  • : 인터넷정보학회논문지 22권6호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 12월
  • : 17-24(8pages)
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목차

1. Introduction
2. The Existing Control System
3. Modular Control System
4. Verification
5. Conclusion
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The use of renewable energy sources for power generation has been steadily increasing. Power generation using renewable energy has the advantage of not generating carbon but has the disadvantage of high volatility depending on the weather. This volatility makes stable power supply difficult. Curtailment is occurring to address volatility. Various facilities are operated together to solve the loss caused by the curtailment. The existing SCADA must be modified for turbine control reflecting the conditions of various facilities. However, since it is difficult to modify SCADA, a modular control system is required. In this study, we propose Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms. Since the control logic can be changed without modifying SCADA, it is easy to respond to changes. The developed modular control system was evaluated as a lab test and confirmed to operate smoothly. Through future research, the experiment will be conducted by applying a modular control system to the actual wind farm.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2022-500-000925052

간행물정보

  • : 공학분야  > 기타(공학)
  • : KCI등재
  • :
  • : 격월
  • : 1598-0170
  • : 2287-1136
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2000-2022
  • : 1684


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23권2호(2022년 04월) 수록논문
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1A Lightweight Software-Defined Routing Scheme for 5G URLLC in Bottleneck Networks

저자 : 맛사 ( Sa Math ) , 담프로힘 ( Prohim Tam ) , 김석훈 ( Seokhoon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-7 (7 pages)

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Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.

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2Design and Implementation of a Secure Smart Home with a Residential Gateway

저자 : Sang-kon Kim , Tae-kon Kim

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 9-17 (9 pages)

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In this paper, we propose a secure smart home network model and a novel cryptographic protocol called the Smart Home Security Protocol (SHSP). Authentication, key distribution, and encryption functions are properly supported in order to make a smart home secure, and a residential gateway (RG) plays a central role in performing these functions. According to the characteristics of networks and attached devices, we classify smart homes into three different types of sub-networks and these networks are interconnected with one another by the RG. Depending on a sub-network, we use different types of secure schemes to reduce the burden of the process and the delay in devices while it provides proper security functions. The proposed secure smart home model is implemented and verified by using a variety of embedded system environments.

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3스마트 기기의 푸시 알림을 이용한 휴무 안내 시스템

저자 : 정명범 ( Myoungbeom Chung )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 19-28 (10 pages)

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본 연구는 스마트 기기의 푸시 알림을 이용하여 식당의 휴무를 설정 및 제공하는 안내 시스템을 제안한다. 식당 운영자는 제안 애플리케이션의 푸시 알림을 통하여 일주일 동안의 가게 휴무 일정을 설정 및 수정 할 수 있으며, 식당 이용자는 제안 애플리케이션을 통해 식당의 정보와 휴무 여부를 알 수 있다. 제안 방법은 휴무 정보 제공을 위한 서버 시스템을 이용하며, 제안 애플리케이션은 매일 아침 식당 운영자에게 푸시 알림을 수행하여 당일 매장 휴무를 한 번 더 확인한다. 제안 시스템의 효용성을 확인하기 위해 휴무 관리 애플리케이션, 이용자 애플리케이션 및 서버 시스템을 구축하여 식당 휴무 안내 실험을 하였으며, 그 결과 96%의 영업시간 확인함을 나타냈다. 그리고 기존 정보 제공 서비스와의 비교 실험에서 제안 방법이 보다 우수함을 확인하였다. 즉, 제안 방법은 식당 운영자와 식당 사용자에게 손쉽게 휴무 정보를 공유할 수 있는 생활에 유용한 서비스 시스템이 될 것이다.


In this paper, we propose an guidance system about closure using push notification of smart device. Restaurant operators can use the proposed application to schedule and modify the restaurant closures for a week from push notification and users can check the restaurant information and whether it is closed or not through the proposed application. The proposed method uses a server system to provide closed information, and the proposed application performs push notifications to the restaurant operator every morning to confirm the day's closed again. To verify the utility of the proposed system, we built a closure management application, user application, and server system to conduct experiments for restaurant closures guidance, resulting in 96% about checking opening hours. And we confirmed that the proposed method is better than the existing information service in comparison experiments. Thus, the proposed method will be a useful service system that could easily share closure information with restaurant operators and users.

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4태양객체 정보 및 태양광 특성을 이용하여 사용자 위치의 자외선 지수를 산출하는 DNN 모델

저자 : 가덕현 ( Deog-hyun Ga ) , 오승택 ( Seung-taek Oh ) , 임재현 ( Jae-hyun Lim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 29-35 (7 pages)

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자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.


UV rays have beneficial or harmful effects on the human body depending on the degree of exposure. An accurate UV information is required for proper exposure to UV rays per individual. The UV rays' information is provided by the Korea Meteorological Administration as one component of daily weather information in Korea. However, it does not provide an accurate UVI at the user's location based on the region's Ultraviolet index. Some operate measuring instrument to obtain an accurate UVI, but it would be costly and inconvenient. Studies which assumed the UVI through environmental factors such as solar radiation and amount of cloud have been introduced, but those studies also could not provide service to individual. Therefore, this paper proposes a deep learning model to calculate UVI using solar object information and sunlight characteristics to provide an accurate UVI at individual location. After selecting the factors, which were considered as highly correlated with UVI such as location and size and illuminance of sun and which were obtained through the analysis of sky images and solar characteristics data, a data set for DNN model was constructed. A DNN model that calculates the UVI was finally realized by entering the solar object information and sunlight characteristics extracted through Mask R-CNN. In consideration of the domestic UVI recommendation standards, it was possible to accurately calculate UVI within the range of MAE 0.26 compared to the standard equipment in the performance evaluation for days with UVI above and below 8.

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5Analysis of Abnormal Event Detection Research using Intelligent IoT Devices for Human Health Cares

저자 : Do-hyeon Lee , Da-hyeon Kim , Jun-ho Ahn

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 37-44 (8 pages)

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With the outbreak of COVID-19, non-face-to-face activities such as remote learning and telecommuting have increased rapidly. As a result, the number of people staying at home and the number of hours spent inside the house have also increased since the pandemic. Our team had previously worked on methods for detecting abnormal conditions in a person's health in various circumstances within the house by converging single sensor-based algorithms. In our previous research, we installed IoT sensors indoors to detect people emergency situations requiring aids, the scope of detection was limited to indoor space due to the limitation in sensors. In this study, we have come up with a system that integrates our previous study with a new method for detecting abnormal conditions in outdoor environments using outdoor security cameras and wearable devices. The proposed system enables users to be notified of emergency situations in both indoor and outdoor areas and respond to them as quickly as possible.

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6Opera Clustering: K-means on librettos datasets

저자 : 정하림 ( Harim Jeong ) , 유주헌 ( Joo Hun Yoo )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 45-52 (8 pages)

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With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.

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7완전 자율주행을 위한 도로 상태 기반 제동 강도 계산 시스템

저자 : 손수락 ( Su-rak Son ) , 정이나 ( Yi-na Jeong )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 53-59 (7 pages)

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3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.


After the 3rd level autonomous driving vehicle, the 4th and 5th level of autonomous driving technology is trying to maintain the optimal condition of the passengers as well as the perfect driving of the vehicle. However current autonomous driving technology is too dependent on visual information such as LiDAR and front camera, so it is difficult to fully autonomously drive on roads other than designated roads. Therefore this paper proposes a Braking Strength Calculation System (BSCS), in which a vehicle classifies road conditions using data other than visual information and calculates optimal braking strength according to road conditions and driving conditions. The BSCS consists of RCDM (Road Condition Definition Module), which classifies road conditions based on KNN algorithm, and BSCM (Braking Strength Calculation Module), which calculates optimal braking strength while driving based on current driving conditions and road conditions. As a result of the experiment in this paper, it was possible to find the most suitable number of Ks for the KNN algorithm, and it was proved that the RCDM proposed in this paper is more accurate than the unsupervised K-means algorithm. By using not only visual information but also vibration data applied to the suspension, the BSCS of the paper can make the braking of autonomous vehicles smoother in various environments where visual information is limited.

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8은닉형 Vault 안티포렌식 앱 탐색을 위한 XML 기반 특징점 추출 방법론 연구

저자 : 김대규 ( Dae-gyu Kim ) , 김창수 ( Chang-soo Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 61-70 (10 pages)

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스마트폰 앱을 사용하는 일반 사용자들은 개인이 소유하고 있는 사진, 동영상 등 개인정보를 보호하기 위해 Vault 앱을 많이 사용하고 있다. 그러나 범죄자들은 불법 영상들을 은닉하기 위해 Vault 앱 기능을 안티포렌식 용도로 악용하는 사례가 증가하고 있다. 이러한 앱들은 구글 플레이에 정상적으로 등록된 매우 많은 앱들 중 하나이다. 본 연구는 범죄자들이 이용하고 있는 Vault 앱들을 탐색하기 위해 XML 기반의 핵심어 빈도 분석을 통해 특징점을 추출하는 방법론을 제안하며, 특징점 추출을 위해서는 텍스트마이닝 기법을 적용한다. 본 연구에서는 은닉형 Vault 안티포렌식 앱과 비은닉형 Vault 앱 각각 15개를 대상으로 앱에 포함된 strings.xml 파일을 활용하여 XML 구문을 비교 분석하였다. 은닉형 Vault 안티포렌식 앱에서는 불용어처리를 1차, 2차 거듭할수록 더 많은 은닉 관련 단어가 높은 빈도로 발견된다. 본 연구는 공학 기술적인 관점에서 APK 파일을 정적 분석하는 대부분의 기존 방식과는 다르게 인문사회학적인 관점에서 접근하여 안티포렌식 앱을 분류해내는 특징점을 찾아내었다는 것에 의의가 있다. 결론적으로 XML 구문 분석을 통해 텍스트마이닝 기법을 적용하면 은닉형 Vault 안티포렌식 앱을 탐색하기 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.


General users who use smartphone apps often use the Vault app to protect personal information such as photos and videos owned by individuals. However, there are increasing cases of criminals using the Vault app function for anti-forensic purposes to hide illegal videos. These apps are one of the apps registered on Google Play. This paper proposes a methodology for extracting feature points through XML-based keyword frequency analysis to explore Vault apps used by criminals, and text mining techniques are applied to extract feature points. In this paper, XML syntax was compared and analyzed using strings.xml files included in the app for 15 hidden Vault anti-forensics apps and non-hidden Vault apps, respectively. In hidden Vault anti-forensics apps, more hidden-related words are found at a higher frequency in the first and second rounds of terminology processing. Unlike most conventional methods of static analysis of APK files from an engineering point of view, this paper is meaningful in that it approached from a humanities and sociological point of view to find a feature of classifying anti-forensics apps. In conclusion, applying text mining techniques through XML parsing can be used as basic data for exploring hidden Vault anti-forensics apps.

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9대화 영상 생성을 위한 한국어 감정음성 및 얼굴 표정 데이터베이스

저자 : 백지영 ( Ji-young Baek ) , 김세라 ( Sera Kim ) , 이석필 ( Seok-pil Lee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 71-77 (7 pages)

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본 연구에서는 음성 합성 모델을 감정에 따라 음성을 합성하는 모델로 확장하고 감정에 따른 얼굴 표정을 생성하기 위한 데이터 베이스를 수집한다. 데이터베이스는 남성과 여성의 데이터가 구분되며 감정이 담긴 발화와 얼굴 표정으로 구성되어 있다. 성별이 다른 2명의 전문 연기자가 한국어로 문장을 발음한다. 각 문장은 anger, happiness, neutrality, sadness의 4가지 감정으로 구분된다. 각 연기자들은 한 가지의 감정 당 약 3300개의 문장을 연기한다. 이를 촬영하여 수집한 전체 26468개의 문장은 중복되지 않으며 해당하는 감정과 유사한 내용을 담고 있다. 양질의 데이터베이스를 구축하는 것이 향후 연구의 성능에 중요한 역할을 하므로 데이터베이스를 감정의 범주, 강도, 진정성의 3가지 항목에 대해 평가한다. 데이터의 종류에 따른 정확도를 알아보기 위해 구축된 데이터베이스를 음성-영상 데이터, 음성 데이터, 영상 데이터로 나누어 평가를 진행하고 비교한다.


In this paper, a database is collected for extending the speech synthesis model to a model that synthesizes speech according to emotions and generating facial expressions. The database is divided into male and female data, and consists of emotional speech and facial expressions. Two professional actors of different genders speak sentences in Korean. Sentences are divided into four emotions: happiness, sadness, anger, and neutrality. Each actor plays about 3300 sentences per emotion. A total of 26468 sentences collected by filming this are not overlap and contain expression similar to the corresponding emotion. Since building a high-quality database is important for the performance of future research, the database is assessed on emotional category, intensity, and genuineness. In order to find out the accuracy according to the modality of data, the database is divided into audio-video data, audio data, and video data.

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10코드 가시화 툴체인 기반 UML 설계 추출 및 검증 사례

저자 : 이원영 ( Won-young Lee ) , 김영철 ( Robert Youngchul Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 23권 2호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 79-86 (8 pages)

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본 논문은 역공학 기반 소프트웨어 가시화를 통해 설계 개선 실현과 고품질화에 초점을 두고 있다. 앞으로의 4차 산업의 다양한 영역에서 새로운 기술과 복잡한 소프트웨어가 대두됨에 따라 안정성과 신뢰성을 겸비한 소프트웨어 검증이 이슈화되고 있다. 간단한 연산 소프트웨어부터 기계 학습기반의 데이터 지향 소프트웨어까지 다양한 소프트웨어 고품질화를 위한 역공학 기반 UML 설계 추출 및 가시화 방법을 제안한다. 이를 기반으로 목표 설계에 대한 정확도를 확인하고 코드 내부 복잡도 식별을 이용하여 설계 개선을 통한 소프트웨어 품질 향상을 기대한다.


This paper focuses on realizing design improvement and high quality through visualization of reverse engineering-based software. As new technologies and complex software emerge in various areas of the fourth industry in the future, software verification with both stability and reliability is becoming an issue. We propose a reverse engineering-based UML design extraction and visualization for high-quality software ranging from simple computational software to machine learning-based data-oriented software. Through this study, it is expected to improve software quality through design improvement by checking the accuracy of the target design and identifying the code complexity.

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1Deep Neural Network-Based Critical Packet Inspection for Improving Traffic Steering in Software-Defined IoT

저자 : 담프로힘 ( Prohim Tam ) , 맛사 ( Sa Math ) , 김석훈 ( Seokhoon Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-8 (8 pages)

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With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.

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2고밀도 이기종 네트워크에서 매크로셀 사용자 성능 향샹을 위한 스몰셀 기반 다중점 협력통신

저자 : 반일학 ( Ilhak Ban ) , 김세진 ( Se-jin Kim )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 9-15 (7 pages)

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고밀도 이기종 네트워크에서 스몰셀 기지국(Small-cell base station, SBS)의 수가 증가하면 매크로 단말(Macrocell user equipment, MUE)의 간섭량도 증가하여 수신 신호대 간섭 및 잡음비(Signal-to-interference and noise ratio, SINR)와 시스템 용량이 감소한다. 따라서, 본 논문에서는 SBS의 수가 증가하여도 MUE의 성능을 보장하기 위한 스몰셀 기반 다중점 협력통신(Cooperative Multi-Point, CoMP) 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 MUE가 주어진 SINR 임계값을 만족하기 위해 주변에 위치한 SBS들을 선택하고, 선택된 SBS는 MUE에게 CoMP를 제공하여 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 기반 CoMP 방법이 다른 간섭관리 및 CoMP 방법과 비교해 스몰셀 단말의 성능은 크게 감소되지 않으면서 MUE의 평균 SINR과 시스템 용량이 향상됨을 보인다.

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3Development of Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms

저자 : Hyunho Ji , Taehyoung Kim , Jeongtaek Lim , Kyung Sun Ham

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 17-24 (8 pages)

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The use of renewable energy sources for power generation has been steadily increasing. Power generation using renewable energy has the advantage of not generating carbon but has the disadvantage of high volatility depending on the weather. This volatility makes stable power supply difficult. Curtailment is occurring to address volatility. Various facilities are operated together to solve the loss caused by the curtailment. The existing SCADA must be modified for turbine control reflecting the conditions of various facilities. However, since it is difficult to modify SCADA, a modular control system is required. In this study, we propose Modular Control System Based on Closed-Loop Control for Wind Farms. Since the control logic can be changed without modifying SCADA, it is easy to respond to changes. The developed modular control system was evaluated as a lab test and confirmed to operate smoothly. Through future research, the experiment will be conducted by applying a modular control system to the actual wind farm.

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4항로표지 보호를 위한 디지털 영상기반 해무 강도 측정 알고리즘

저자 : 유은지 ( Eun-ji Ryu ) , 이효찬 ( Hyo-chan Lee ) , 조성윤 ( Sung-yoon Cho ) , 권기원 ( Ki-won Kwon ) , 임태호 ( Tae-ho Im )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 25-32 (8 pages)

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미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다.

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5화자식별 기반의 AI 음성인식 서비스에 대한 사이버 위협 분석

저자 : 홍천호 ( Chunho Hong ) , 조영호 ( Youngho Cho )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 33-40 (8 pages)

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음성인식(ASR: Automatic Speech Recognition)은 사람의 말소리를 음성 신호로 분석하고, 문자열로 자동 변화하여 이해하는 기술이다. 초기 음성인식 기술은 하나의 단어를 인식하는 것을 시작으로 두 개 이상의 단어로 구성된 문장을 인식하는 수준까지 진화하였다. 실시간 음성 대화에 있어 높은 인식률은 자연스러운 정보전달의 편리성을 극대화하여 그 적용 범위를 확장하고 있다. 반면에, 음성인식 기술의 활발한 적용에 따라 관련된 사이버 공격과 위협에 대한 우려 역시 증가하고 있다. 기존 연구를 살펴보면, 자동화자 식별(ASV: Automatic Speaker Verification) 기법의 고안과 정확성 향상 등 기술 발전 자체에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있으나, 실생활에 적용되고 있는 음성인식 서비스의 자동화자 식별 기술에 대한 사이버 공격 및 위협에 관한 분석연구는 다양하고 깊이 있게 수행되지 않고 있다. 본 연구에서는 자동화자 식별 기술을 갖춘 AI 음성인식 서비스를 대상으로 음성 주파수와 음성속도를 조작하여 음성인증을 우회하는 사이버 공격 모델을 제안하고, 상용 스마트폰의 자동화자 식별 체계를 대상으로 실제 실험을 통해 사이버 위협을 분석한다. 이를 통해 관련 사이버 위협의 심각성을 알리고 효과적인 대응 방안에 관한 연구 관심을 높이고자 한다.

KCI등재

6Design and Implementation of Disinfection Service Platform based on MVC Pattern Using Web/App

저자 : Ye-jin Jang , Yu-min Jo , Ji-in Shin , Yun-jeong Jang , Da-woon Jeong , Jong-ho Paik

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 41-49 (9 pages)

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Due to the COVID-19 pandemic, issues related to quarantine are emerging. There are various infection prevention methods, but among them, it is certain to frequently disinfect the surface or the entire space of an object that has come into contact with the virus. However, the reality is that the number of times such disinfection is legally designated and the required number of personnel are very different depending on the building and facility. For this reason, there are no companies and systems that can professionally receive orders for disinfection work. In order to solve the aforementioned problems, this paper presents a method to design a disinfection service platform based on the MVC pattern, and implements the required functions based on this. Through this, it is possible to build a more systematic system, and it is hoped that it will be of great help to quarantine with an orderly process for disinfection work.

KCI등재

7빅데이터 분석을 통한 인터넷 뉴스 포털에서의 탈세 논란이 기업 가치에 미치는 영향 연구

저자 : 이상민 ( Sang-min Lee ) , 박명호 ( Myung-ho Park ) , 김병준 ( Byung-jun Kim ) , 박대근 ( Dae-keun Park )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 51-57 (7 pages)

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기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업 가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

KCI등재

8STPA를 적용한 의료기기 시스템의 안전성 프로세스 가이드라인

저자 : 최보윤 ( Bo-yoon Choi ) , 이병걸 ( Byong-gul Lee )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 59-69 (11 pages)

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의료기기의 오작동이나 고장은 인명 피해나 큰 상해가 발생할 수 있으므로 안전성 확보가 필수적인 분야이다. 이를 위해 국제 표준을 제정하고 준수하도록 하고 있지만 이들 표준은 상호의존적이고 특히, 안전성 분석 활동의 경우 시간, 노력, 비용이 많이 소요되어 표준 활동을 통합하고 커스터마이징할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 의료기기 소프트웨어 개발 단계별 수행 활동과 안전성 프로세스의 활동을 통합하였다. 통합된 프로세스를 통해 하나의 프로세스로 체계적인 관리가 가능하며, STPA 기법을 기반으로 하는 프로세스 단계별로 가이드가 제공되어 안전성 활동을 효과적으로 수행할 수 있다.

KCI등재

9임무 기반의 무기체계 사이버보안 시험평가 적용 연구

저자 : 김익재 ( Ik-jae Kim ) , 강지원 ( Ji-won Kang ) , 신동규 ( Dong-kyoo Shin )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 71-81 (11 pages)

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본 논문은 미국 등 선진국에서 적용하고 있는 무기체계 전 수명주기 동안에 사이버보안을 향상 시킬수 있는 방안에 대해 현재까지 진행되고 있는 연구에 대해 알아보고, 국내 무기체계 획득시의 제한사항을 분석하여 효과적인 보안평가 방안을 제시하였다. 국내 실정에 맞는 사이버보안 시험평가 방안에 임무 기반의 위험평가를 획득 전 단계에서 일관성있게 수행함으로써 주요 의사결정 조직에 주요한 정보를 적시에 제공하여 의사결정을 지원하고, 사이버보안 측면에서 식별된 취약점에 대해 보호대책을 검증할 수 있도록 교전규칙을 설정하여 모의침투를 수행하는 방안을 제안하였다. 또한 제안하는 사이버보안 시험평가 체계를 국내 무기체계 시험평가와 비교 평가를 수행하였다. 이를 통하여 지금까지 진행된 사이버보안 시험평가체계 연구에 임무 기반의 위험평가 요소를 접목하여 획득 사업간 적시에 위험을 식별하여 주요 의사결정을 지원하는 역량을 보완하였다.

KCI등재

10상호운용성을 고려한 RMF 기반의 위험관리체계 적용 방향

저자 : 권혁진 ( Hyuk-jin Kwon ) , 김성태 ( Sung-tae Kim ) , 주예나 ( Ye-na Joo )

발행기관 : 한국인터넷정보학회 간행물 : 인터넷정보학회논문지 22권 6호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 83-89 (7 pages)

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RMF(사이버보안 위험관리 프레임워크)는 지금 현재 국방영역을 넘어 미 연방정부 전체에 통용되는 보다 강화된 미 국방 사이버보안 프레임워크이다. 최근 십여년 간 미국이 접한 비정규전에 있어 사이버전이 차지하는 비율, 특히 중국과 북한으로부터 유발된 사이버공격 비중은 점점 더 증대되고 있다. 결국 미국은 범정부 차원의 보다 강화된 사이버보안 정책을 마련하고자 RMF체계를 새롭게 구축중이며, 미 국방부는 연방정부차원을 넘어 동맹국 간에도 미 국방 RMF평가 정책을 확대해 나가고자 한다. 이미 한국군도 F-35A획득 시 RMF 적용방침을 통보한 미측 요구로 RMF를 적용한 바 있다. 한국군의 RMF적용은 더 이상 피할 수 없는 대세이다. 이제 우리 군은 성공적인 한국형 RMF체계 조기 구축을 위해 무엇을 준비해야 하는지 진지하게 고민해야 할 시점이다.

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