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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템> 폭염재난 대응 실시간 관제 플랫폼에 관한 연구

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폭염재난 대응 실시간 관제 플랫폼에 관한 연구

Study on Real-Time Monitoring Platform for Countermeasures for Heatwave

정강희 ( Jung Kang Hee ) , 곽창혁 ( Kwak Chang Hyeok )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권4호
  • : 연속간행물
  • : 2022년 04월
  • : 113-118(6pages)
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구 동향
3. 플랫폼 설계
4. 플랫폼 구현
5. 플랫폼 성능 평가
6. 결 론
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지구온난화는 세계적인 기온의 상승과 함께 폭염으로 인한 온열질환의 인명피해도 증가하고 있다. 특히, 주요 온열질환 취약계층은 실외작업자와 고령자이며, 점차 증가하는 폭염 피해에 대응이 필요한 실정이다. 본 연구는 온열질환 취약계층을 대상으로 폭염 피해를 대응하는 방안으로 웨어러블 디바이스로부터 사용자의 활력 징후 데이터의 수집 및 분석을 통해, 온열질환 피해가 예상되는 의심환자에 대한 이벤트를 발생시켜 신속한 대응을 할 수 있는 실시간 관제 플랫폼을 제안한다.
Global warming has also increased the number of casualties caused by heat-related diseases caused by heat waves along with an increase in global temperature. The vulnerable groups from heat wave damage are outdoor workers and the elderly in particular, and it is necessary to respond the increasing heat wave damage. We propose a real-time control platform in order to reduce casualties of the vulnerable group from heatwaves, this research collects and analyzes user's vital signs data from wearable devices that generates alarms out of the suspected victims who are expected to be affected by heat-related illness and to respond quickly.

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간행물정보

  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
  • :
  • : 월간
  • : 2287-5891
  • : 2734-049X
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2012-2022
  • : 507


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11권7호(2022년 07월) 수록논문
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1쿠버네티스에서 분산 학습 작업 성능 향상을 위한 오토스케일링 기반 동적 자원 조정 오퍼레이터

저자 : 정진원 ( Jinwon Jeong ) , 유헌창 ( Heonchang Yu )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 7호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 205-216 (12 pages)

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딥러닝 분산 학습에 사용되는 많은 도구 중 하나는 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스에서 실행되는 큐브플로우이다. 그리고 큐브플로우에서 기본적으로 제공하는 오퍼레이터를 사용하여 텐서플로우 학습 작업을 관리할 수 있다. 하지만 파라미터 서버 아키텍처 기반의 딥러닝 분산 학습 작업을 고려할 때 기존의 오퍼레이터가 사용하는 스케줄링 정책은 분산학습 작업의 태스크 친화도를 고려하지 않으며 자원을 동적으로 할당하거나 해제하는 기능을 제공하지 않는다. 이는 작업의 완료 시간이 오래 걸리거나 낮은 자원 활용률로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 작업의 완료 시간을 단축시키고 자원 활용률을 높이기 위해 딥러닝 분산 학습 작업을 효율적으로 스케줄링하는 새로운 오퍼레이터를 제안한다. 기존 오퍼레이터를 수정하여 새로운 오퍼레이터를 구현하고 성능 평가를 위한 실험을 수행한 결과, 제안한 스케줄링 정책은 평균 작업 완료 시간 감소율을 최대 84%, 평균 CPU 활용 증가율을 최대 92%까지 향상시킬 수 있음을 보여준다.


One of the many tools used for distributed deep learning training is Kubeflow, which runs on Kubernetes, a container orchestration tool. TensorFlow jobs can be managed using the existing operator provided by Kubeflow. However, when considering the distributed deep learning training jobs based on the parameter server architecture, the scheduling policy used by the existing operator does not consider the task affinity of the distributed training job and does not provide the ability to dynamically allocate or release resources. This can lead to long job completion time and low resource utilization rate. Therefore, in this paper we proposes a new operator that efficiently schedules distributed deep learning training jobs to minimize the job completion time and increase resource utilization rate. We implemented the new operator by modifying the existing operator and conducted experiments to evaluate its performance. The experiment results showed that our scheduling policy improved the average job completion time reduction rate of up to 84% and average CPU utilization increase rate of up to 92%.

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2에지 컴퓨팅 환경에서 비콘을 활용한 특수건물 화재 경보 시스템 개선 방안 연구

저자 : 이태규 ( Lee Tae Gyu ) , 최경서 ( Choi Kyeong Seo ) , 신연순 ( Shin Youn Soon )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 7호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 217-224 (8 pages)

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오늘날 기술과 산업의 발전으로 특수건물이 늘어남에 따라 특수건물 내 화재 사고가 증가하고 있다. 그러나 정보통신기술의 빠른 발전에도 불구하고 낙후되고 실효성을 갖추지 못한 실내 화재 경보 시스템을 사용함으로 인해 인명 피해가 꾸준히 발생하고 있다. 본 연구에서는 음향경보를 이용하는 기존 실내 화재 경보 시스템이 건물 내 인원들에게 충분한 경보를 전달하지 못하는 '경보의 사각지대 문제'를 개선하고자 에지 컴퓨팅과 비콘을 활용한 화재 경보 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 개선된 화재 경보 시스템은 말단 센서 노드와 에지 노드, 사용자 애플리케이션, 서버로 구성된다. 말단 센서 노드는 실내 환경 데이터를 수집하여 에지 노드로 전송하고, 에지 노드는 전송받은 정보를 기반으로 화재 발생 여부를 모니터링 한다. 또한 에지 노드는 비콘 신호를 지속적으로 발생시켜 신호 범위 내의 사용자 애플리케이션이 설치된 스마트기기의 정보를 수집하여 서버 데이터베이스에 저장하고, 화재 발생 시 수집한 기기들의 정보를 바탕으로 모든 재실 인원에게 애플리케이션 푸시 형태로 화재 경보를 전송한다. 구현한 화재 경보 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해 강의실이 밀집한 대학교의 한 건물에서 신호 유효 범위 측정 실험을 진행한 결과, 에지 노드의 비콘 신호 범위 내에서 정상적으로 기기 정보를 수집하고, 수집한 정보를 바탕으로 특정 사용자들에게 신속하게 화재 경보를 전송함을 확인하였다. 이를 통해 수시로 변하는 출입자들의 정보를 유동적으로 수집하고, 이를 바탕으로 사용자와 매우 인접한 스마트기기로 경보를 전송함으로써 '경보의 사각지대 문제'를 해결하는데 적용할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험 결과 분석을 통해 제안하는 화재 경보 시스템을 실내 공간의 특징에 따라 효과적으로 적용하는 방안을 제시하였다.


Today, with the development of technology and industry, fire accidents in special buildings are increasing as special buildings increase. However, despite the rapid development of information and communication technology, human casualties are steadily occurring due to the underdeveloped and ineffective indoor fire alarm system. In this study, we confirmed that the existing indoor fire alarm system using acoustic alarm could not deliver a sufficiently large alarm to the in-room personnel. To improve this, we designed and implemented a fire alarm system using edge computing and beacons. The proposed improved fire alarm system consists of terminal sensor nodes, edge nodes, a user application, and a server. The terminal sensor nodes collect indoor environment data and send it to the edge node, and the edge node monitors whether a fire occurs through the transmitted sensor value. In addition, the edge node continuously generate beacon signals to collect information of smart devices with user applications installed within the signal range, store them in a server database, and send application push-type fire alarms to all in-room personnel based on the collected user information. As a result of conducting a signal valid range measurement experiment in a university building with dense lecture rooms, it was confirmed that device information was normally collected within the beacon signal range of the edge node and a fire alarm was quickly sent to specific users. Through this, it was confirmed that the "blind spot problem of the alarm" was solved by flexibly collecting information of visitors that changes time to time and sending the alarm to a smart device very adjacent to the people. In addition, through the analysis of the experimental results, a plan to effectively apply the proposed fire alarm system according to the characteristics of the indoor space was proposed.

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3높은 정확도를 위한 이미지 전처리와 앙상블 기법을 결합한 이미지 기반 악성코드 분류 시스템에 관한 연구

저자 : 김해수 ( Kim Hae Soo ) , 김미희 ( Kim Mi Hui )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 7호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 225-232 (8 pages)

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최근 정보통신 기술의 발전이 많은 이에게 이점이 되고 있지만, 그와 동시에 새로운 프로그램의 취약점을 통해 악의적 공격 시도 또한 증가하고 있다. 악의적 공격 중 악성코드는 다양한 방식으로 동작하며 매번 새로운 방식으로 사람들에게 유포되고 이러한 악성코드들을 해결하기 위해 발견된 악성코드를 빠르게 분석하여 방어기법을 제공해야 한다. 새로운 악성코드를 기존 악성코드와 동일한 종류로 분류할 수 있다면 동작의 유사성을 가진 악성코드들의 분석된 특징을 이용해 새로운 악성코드의 방어기법을 제공할 수 있다. 따라서 악성코드를 정확하고 빠르게 분류하는 방법이 있어야 한다. 또한, 분석된 악성코드들의 패밀리 마다 데이터의 개수가 균일하지 않을 수 있으므로 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 전처리 기법과 앙상블 기법을 결합하여 개수가 균일하지 않은 데이터에서 정확도를 높이는 시스템을 제안한다.


Recent development in information and communication technology has been beneficial to many, but at the same time, malicious attack attempts are also increasing through vulnerabilities in new programs. Among malicious attacks, malware operate in various ways and is distributed to people in new ways every time, and to solve this malware, it is necessary to quickly analyze and provide defense techniques. If new malware can be classified into the same type of malware, malware has similar behavioral characteristics, so they can provide defense techniques for new malware using analyzed malware. Therefore, there is a need for a solution to this because the method of accurately and quickly classifying malware and the number of data may not be uniform for each family of analyzed malware. This paper proposes a system that combines image preprocessing and ensemble techniques to increase accuracy in imbalanced data.

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4클라우드기반 의료영상 라벨링 시스템 개발 및 근감소증 정량 분석

저자 : 이충섭 ( Lee Chung-sub ) , 임동욱 ( Lim Dong-wook ) , 김지언 ( Kim Ji-eon ) , 노시형 ( Noh Si-hyeong ) , 유영주 ( Yu Yeong-ju ) , 김태훈 ( Kim Tae-hoon ) , 윤권하 ( Yoon Kwon-ha ) , 정창원 ( Jeong Chang-won )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 7호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 233-240 (8 pages)

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최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고 이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을 갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한 1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.


Most of the recent AI researches has focused on developing AI models. However, recently, artificial intelligence research has gradually changed from model-centric to data-centric, and the importance of learning data is getting a lot of attention based on this trend. However, it takes a lot of time and effort because the preparation of learning data takes up a significant part of the entire process, and the generation of labeling data also differs depending on the purpose of development. Therefore, it is need to develop a tool with various labeling functions to solve the existing unmetneeds. In this paper, we describe a labeling system for creating precise and fast labeling data of medical images. To implement this, a semi-automatic method using Back Projection, Grabcut techniques and an automatic method predicted through a machine learning model were implemented. We not only showed the advantage of running time for the generation of labeling data of the proposed system, but also showed superiority through comparative evaluation of accuracy. In addition, by analyzing the image data set of about 1,000 patients, meaningful diagnostic indexes were presented for men and women in the diagnosis of sarcopenia.

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1강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일링 정책의 학습 가속화를 위한 전이학습 기법

저자 : 장용현 ( Yonghyeon Jang ) , 유헌창 ( Heonchang Yu ) , 김성석 ( Sungsuk Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 105-112 (8 pages)

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최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.

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2폭염재난 대응 실시간 관제 플랫폼에 관한 연구

저자 : 정강희 ( Jung Kang Hee ) , 곽창혁 ( Kwak Chang Hyeok )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 113-118 (6 pages)

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지구온난화는 세계적인 기온의 상승과 함께 폭염으로 인한 온열질환의 인명피해도 증가하고 있다. 특히, 주요 온열질환 취약계층은 실외작업자와 고령자이며, 점차 증가하는 폭염 피해에 대응이 필요한 실정이다. 본 연구는 온열질환 취약계층을 대상으로 폭염 피해를 대응하는 방안으로 웨어러블 디바이스로부터 사용자의 활력 징후 데이터의 수집 및 분석을 통해, 온열질환 피해가 예상되는 의심환자에 대한 이벤트를 발생시켜 신속한 대응을 할 수 있는 실시간 관제 플랫폼을 제안한다.

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3폐쇄망에서의 안전하고 효율적인 소프트웨어 패키지 관리 방안

저자 : 안건희 ( Gun-hee Ahn ) , 안상혁 ( Sang-hyuk An ) , 임동균 ( Dong-kyun Lim ) , 정수환 ( Su-hwan Jeong ) , 김재우 ( Jaewoo Kim ) , 신영주 ( Youngjoo Shin )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 119-126 (8 pages)

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본 연구는 폐쇄망에서 효율적이고 안전하게 패키지 관리 시스템을 사용하기 위해서 고려해야 할 할 중요 요소들과 그 방법론 들을 제시하는 것을 목적으로 한다. 관련 선행 연구의 분석을 통해 기존 패키지 관리에서 보안성을 위해 고려해야 할 사항들을 살펴보고, 이를 바탕으로 폐쇄망이라는 특수한 상황에서 고려해야 할 세부 방법들을 제안한다. 구체적으로, 새로운 패키지 관리 도구의 개발, 물리적 저장매체 활용, 로컬 백업 저장소 활용, 패키지 업데이트 및 다운그레이드 일괄 처리의 방법을 제안한다.

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4익명 암호통신 네트워크에서의 웹사이트 핑거프린팅을 활용한 서비스 유형 분류

저자 : 구동영 ( Dongyoung Koo )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 11권 4호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 127-132 (6 pages)

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토르 (Tor, The Onion Router)와 같이 다수의 가상 컴퓨터 및 네트워크를 경유함으로써 이용자의 인터넷 접속에 대한 추적을 어렵게 하는 익명 암호통신 네트워크는 데이터 송수신 과정에서의 사용자 및 데이터 프라이버시 보호를 그 운영목적으로 하고 있다. 하지만 이러한 익명 암호통신 네트워크를 통한 불법 콘텐츠 공유 및 무기거래 등 부적절한 용도로의 악용 및 오용에 있어, 기존의 탐지 기법을 적용하거나 적절한 대응책을 마련하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 익명 암호통신에서도 특정 사이트에 대한 접근 정보를 높은 정확도로 유추할 수 있는 웹사이트 핑거프린팅 (website fingerprinting) 기법을 확장하여, 특정 사이트 뿐 아니라 알려지지 않은 사이트에 대해서도 서비스 유형을 특정하고 분류하는 방법을 강구함으로써 악의적 목적에 활용될 수 있는 은닉 사이트 또는 잠재적 불법 사이트에 대한 식별 방안을 제시한다.

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