자기주도연구

301-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 고광표
  • 지도교수: 노병희
  • 프로젝트명: 블록체인을 사용한 reputation system
  • 연구과제
  • 과제요약:  Vehicular network는 넓고 민감한만큼 보안이 매우 중요하다. 기존 보안의 접근은 데이터 인증과 무결성을 보장하는데 초점을 맞췄다. 본 연구에서는 넓고 공간 분포의 넓은 가변성을 갖는 vehicular network에서 통신 데이터의 신뢰성을 충분히 증명하기 위해 blockchain을 사용한 reputation system을 사용하려고 한다. 본 연구는 infrastructure가 blockchain을 관리하는 reputation system으로 vehicle이 보내는 모든 메시지를 infrastructure이 blockchain안에 관리한다.

302-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 고현경
  • 지도교수: 강경란
  • 프로젝트명: 블록체인 확장성을 위한 네트워크 기술 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 비트코인은 이전에 중앙에서 관리했던 거래 기록들을 거래 참가자 모두가 관리하는 방법을 사용하여 모든 거래 내용과 그 소유권에 대해 기록하여 거래의 신뢰성을 보호한다. 그러나 블록체인 시스템은 거래 장부를 저장할 자원 공간의 확장성 문제로 더 나아간 거래 구조를 확립하지 못하고 있다.  비트코인의 거래 방식으로 인해 모든 장부들을 저장하는 full node들은 앞으로도 그 저장소를 확장해야만 한다. 따라서 본 연구에서는 그 저장소의 분산화로 효율성을 개선하는 방안을 수립하여 full node에 관련된 확장성 문제를 해결해보고자 한다.

303-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김시진
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명: 멀티 모달 기반의 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 SNS 감정 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: SNS 콘텐츠에 나타나는 이미지와 텍스트를 복합적으로 사용하여 콘텐츠에 담겨있는 인간의 감정을 분석하는 멀티 모달 기반의 뉴럴 네트워크 프레임을 구현하였다. 주로 텍스트만을 기반으로 하여 인간의 감정을 예측하였던 기존의 감정 분석 방법과 달리, 텍스트와 이미지 타입의 이미지를 동시에 사용함으로써 보다 정확한 감정 분석을 돕는다. 텍스트와 이미지 데이테의 각 뉴럴 네트워크에서 feature를 뽑아 concatenation을 진행하여 최종 feature로 사용하였다. 이를 출력 레이어로 보내 최종적으로 해당 콘텐츠에 담긴 감정을 읽는다.

304-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김영균
  • 지도교수: 김민구
  • 프로젝트명: 단순 RNN과 RNN/LSTM을 이용한 주택시장 매매가 예측 비교 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 주택시장의 가격은 많은 요인에 의해 변동한다. 국민소득이나 GDP와 같은 거시경제변수부터 가계, 기업들이 주체가 되는 미시경제변수까지 상당히 많은 요인들이 주택시장 가격형성에 영향을 끼친다. 그러나 이러한 요인들에 앞서 주택시장 가격은 기본적으로 시간에 흐름에 따라 영향을 받는 시계열의 특성을 가지게 된다. 본 연구에서는 이러한 데이터의 시계열특성 고려해 주택시장 가격을 예측하는 예측모델 제작하는 것을 그 목표로 한다. 또한 예측모델의 평가 과정을 거쳐 단순 RNN 모델과 RNN/LSTM 모델이 어떤 요소에 의해 예측력이 크게 바뀌는지 관찰할 것이다. 

305-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김택림
  • 지도교수: 안정섭
  • 프로젝트명: 머신러닝 기법을 활용한 운영체제의 메모리 자원 연구
  • 연구과제
  • 과제요약: 현대의 운영체제는 프로세스에게 가상 메모리 공간을 제공하고 해당 데이터가 메모리 없는 경우 디스크에서 메모리로 필요로 하는 데이터를 가져오는 Demand Paging 기법을 사용한다. 접근하고자 하는 데이터가 메모리 상에 없으면 Page Fault를 발생시키게 되고, 이를 통해 해당 데이터를 디스크에서 메모리로 올려 놓는다. 이는 시간이 매우 오래 걸리는 작업이기 때문에 본 연구에서는 Page Fault를 머신러닝 기법을 통해서 학습 가능한지 살펴보고, 이를 바탕으로 미리 데이터를 올려놓아 Page Fault의 수를 줄이는 방안에 대해서 연구해본다.

306-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김현수
  • 지도교수: 강경란
  • 프로젝트명: 전술네트워크의 이동성 지원을 위한 분산형 HIP RVS 관리 기법
  • 연구과제
  • 과제요약: HIP(Host Identity Protocol)은 IP 주소가 위치자(Locator)와 식별자(Identifier)의 역할을 동시에 수행해서 생기는 문제를 해결하기 위해 제안된 기법이다. HIP은 연결자와 위치자 간의 Mapping 정보를 제공하는 RVS(Rendezvous Server)를 기반으로 동작한다. 연결 단절이 자주 발생할 수 있는 전장 환경에서 HIP을 안정적으로 사용하기 위해서는 RVS를 분산형으로 구축하는 것이 필요하다. 분산 배치한 RVS들을 Anycast, Multicast를 활용하여 실현하는 연구를 보인다. 

307-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김형호 / 코딩몬스터 김동이
  • 지도교수: 황원준
  • 프로젝트명: Image to Image translation을 사용한 영상 컨텐츠 리마스터링
  • 연구과제
  • 과제요약: Image-to-Image Translation 기법에서 pix2pix 와 cycleGAN 은 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 그러나 기존의 연구는 임의의 영상에 대해 영상내의 계절이나, 밤/낮, 화풍을 변화시키는 정도에 그쳤다. 본 논문에서는 영상의 리마스터링과 같이 더 복잡한 문제를 Image-to-Image Translation 기법을 사용하여 해결할 수 있음을 보였다.

308-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 김희진
  • 지도교수: 손경아
  • 프로젝트명: LSTM을 이용한 사이버 물리 시스템 내의 이상 환경 탐지 
  • 연구과제
  • 과제요약: 사이버 물리 시스템의 사용이 늘어나며 물리 시스템과 원격 시스템 간의 연결이 높은 신뢰성과 보안성이 보장되기를 요구되고 있다. 물리 시스템 내의 센서와 작동 장치의 물리 값의 변화를 감지하고 이 변화가 정상적인 변화인지 정상적이지 않은 변화인지를 판별한다. LSTM기반의 모델 구성으로 이러한 정상 상황과 비정상 상황에 대해 판별하고자 한다. 

309-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 이가영 / 김도윤 조교
  • 지도교수: 최영준
  • 프로젝트명: 인지무선 네트워크에서의 강화학습을 활용한 협력센싱 방안
  • 연구과제
  • 과제요약: 인지 무선 네트워크에서 라이선스 채널에 주파수를 사용 가능한 지 여부를 판단할 때 협력센싱 방법을 사용한다. 선행 연구에서는 KL distance로 사용자의 신뢰도를 판단하여 신뢰도가 낮은 사용자는 제외시키고 협력센싱을 진행한다.  본 연구에서는 각 사용자에게 KL distance를 이용한 가중치를 부여하고, q-learning의 reward에 가중치를 더해 사용자의 신뢰도를 학습하는 데 기여하도록 한다. 

310-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 이관호 / 장영인 조교
  • 지도교수: 최영준, 손경아
  • 프로젝트명: 머신러닝 기반 기상 예측 알고리즘 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 들어 자원의 고갈과 환경문제에 관심이 커지면서 자연에너지에 자연스레 관심이 쏠리고 있기 때문에 태양에너지 관련 연구가 많이 진행되고 있다. 대표적으로 New york에 위치한 Long Island Solar Farm(LISF)에는 25개의 태양 방사 조도 센서를 설치하여 에너지를 만들고 있다. 연구의 주된 목표는 LISF에서 측정된 데이터를 통해 태양 조도 예측모델을 만들어 성능을 평가한다.

311-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 이현아
  • 지도교수: 한경식
  • 프로젝트명: SNS와 온라인 커뮤니티 내의 스트레스 측정을 위한 모델 및 시각화 개발
  • 연구과제
  • 과제요약:  많은 사람들은 SNS와 온라인 커뮤니티를 통해 다른 사람들에게 직접 말 못할 고민들 혹은 본인의 감정/정서 상태 등을 공유하고, 이를 통해 본인의 힘든 상황을 공감해 주기를 바란다. 이에 사람들이 온라인 공간 상에서 표출하는 감정을 형태소 분석을 통해 파악하여 Mental illness를 겪는 사람들을 판별해내는 모델을 구축하는 계획을 세우게 되었고, 데이터 수집과 모델 개발을 진행 중에 있다.

312-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 이환범
  • 지도교수: 최영준
  • 프로젝트명: CNN을 이용한 네트워크 침해 탐지 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 네트워크 기술이 발전함과 동시에 네트워크 시스템에 침입하여 피해를 입히는 사이버 공격 또한 발생 빈도가 증가하는 추세이다. 또한 이상 탐지(Anomaly Detection)는 네트워크 침입을 식별하는 데 유용한 중요한 데이터 분석 작업으로써 현재 활발히 연구되고 있는 분야이다. 따라서 본 연구에서는, 이상 탐지 기법을 적용하여 사이버 공격의 침해 여부를 탐지하기 위한 딥러닝 모델링을 제안한다. 네트워크 패킷의 payload 데이터를 이미지화 하여 CNN 알고리즘을 통해 학습시킨 모델을 검증하고 성능을 향상시키는 것이 본 연구의 주된 목표이다.

313-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 임소영
  • 지도교수: 한경식
  • 프로젝트명: 스마트폰 사용 패턴 기반 사용자 모델링을 위한 기술 개발
  • 연구과제
  • 과제요약: 본 연구에선 연구 대상을 아주대 학생들로 설정하여, 학생들의 목표 달성에 도움이 될 수 있는 어플리케이션 개발을 목표로 한다. 어플리케이션 개발에 앞서 학생들이 설정한 목표의 종류와 전략, 방해 요인 등을 조사하고 목표를 군집화하여 각 목표 군집 별 관련 이 있는 센서 데이터를 설정하고자 한다. 현재 1,2차 서베이를 통해 목표를 3가지(학업, 취업, 건강)으로 군집화 하였고, 3가지 군집 모두와 관련 있는 위치 정보를 수집하기 위한 기술 개발을 진행중이다.

314-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름: 조대하
  • 지도교수: 김민구
  • 프로젝트명: 기계학습기반 대용량 텍스트 데어터 분류 기술
  • 연구과제
  • 과제요약: 요즘 쏟아지는 대용량 텍스트 데이터 속에서 사용자가 원하는 주제에 대한 데이터를 찾는 것은 힘든 일일 것이다. 이 논문은 기계학습기반으로 대용량 텍스트 데이터를 자동으로 분류하는 기술을 제안하고자 한다. 해당 연구는 주로 이미지 분석에 사용되는 CNN 기법을 적용하여 대용량 텍스트 데이터를 대주제, 소주제로 분류 할 수 있는 예측 모델을 만든다. 해당 연구에서는 네이버 뉴스에서 한국어 뉴스 기사를 수집하고 자동 분류하는 시스템을 구축하여 추후에 한국어 문서 분류 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 예상한다.

315-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  최석환
  • 지도교수:  한경식
  • 프로젝트명: SNS에서 객체에 대한 개인정보유출 위험도 추출
  • 연구과제
  • 과제요약:  SNS는 사진을 통한 인간 관계에 기반한 서비스입니다.  최근에는 스마트 폰 보급률이 높아짐에 따라 사용자가 다양한 형태로 서비스를 이용할 수있게 되었습니다. 따라서 SNS에 개인 정보가 쉽게 노출되고 퍼지기 쉬우므로 개인 정보 유출 및 배포의 자체 공개, 자체 정보 관리가 필요합니다.  본 논문에서는 SNS에서 개인 정보 자산의 가치와 관계를 기반으로 개인 정보 유출 빈도와 빈도를 통해 개인 정보 유출 위험을 측정하는 방법을 제안합니다. 특히 그림에서 대상을 추출하여 각 대상의 개인 정보 유출 위험이 얼마나 높은지를 제시합니다. 제안 된 체계는 SNS 사용자들에게 개인 정보 유출에 대한 인식을 통보 함으로서 자신의 정보 관리 통제를 강화하는데 사용될 것으로 기대됩니다.

316-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  한재호
  • 지도교수:  한경식
  • 프로젝트명: 온라인 뉴스 댓글 기반 감정 분류 모델 개발 및 플랫폼 구축
  • 연구과제
  • 과제요약:  인터넷 뉴스의 이용자가 증가하면서 뉴스 댓글의 영향력이 커지고 있다. 이러한 배경에 따라 본 연구에서는 인터넷 뉴스 댓글의 감정 분석 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 인터넷 뉴스 댓글을 6가지 감정('기쁨', '슬픔', '혐오', '놀람', '공포', '분노')으로 분류한 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반의 감정 분석 모델을 구축하였다. 구축한 모델을 바탕으로 플랫폼을 구축하여 객관적이면서 효율적으로 정보를 사용자에게 전달하고자 한다.

317-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  홍준표 / 코딩몬스터 김동이
  • 지도교수:  황원준
  • 프로젝트명: GAN과 Edge Detector를 사용한 Webtoon 자동 채색 기법
  • 연구과제
  • 과제요약:  오늘날 Webtoon은 스낵 문화로 자리 잡고 있으며 그 소비는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 기존의 출판 만화를 컬러로 전환하려는 시장의 요구가 커지고 있다. 그럼에도 불구하고 출판 만화에 비해 웹툰은 컬러 채색을 위해 소비되는 비용이 큰 탓에, 진입 장벽이 높아 많은 작가들이 웹툰 시장으로의 진출에 좌절하는 것이 현 실정이다. 본 논문에서는 실제 채색 작업에서 사용할 수 있는 AI를 GAN 기반 네트워크를 활용함으로써 채색 공정의 비용 절감이 가능함을 제시한다. 이를 통해 고품질 출판 만화를 웹툰에 이식함에 장벽을 낮추고 작가들이 작업 시간을 줄임으로써 자신의 작품에 더 집중할 수 있는 환경 조성에 가능성을 보았다.

318-교과목수업-자기주도연구1
  • 이름:  
  • 지도교수:  
  • 프로젝트명: 
  • 연구과제
  • 과제요약:  

319-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  공정환 / 박현재 아주대학교 컴퓨터 공학과 박사
  • 지도교수:  최영준
  • 프로젝트명: ICS(Industrial Control System) 상에서 LSTM을 사용한 Anomaly Detection
  • 연구과제
  • 과제요약:  ICS(Industrial Control System)에서 네트워크 침입 탐지를 위하여 Anomaly Detection 방법을 가장 많이 사용한다. 그 이유는, 대부분의 ICS상에서는 침입에 관한 데이터 셋을 확보하기 힘들기 때문이다. 따라서 ICS상에서는 zero-day성격을 가진 Anomaly Detection을 가장 많이 사용한다. Anomaly detection에서 중요한 것은 일반적인 상황을 잘 예측하는 것이다. 왜냐하면 Anomaly detection은 일반적인 상황을 정의하고 그 외의 상황을 침입으로 간주하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 Anomaly detection을 위해 ICS상의 정상 패킷데이터를 사용하여 LSTM모델을 만들고 이를 학습해, 정상적인 상황에서의 패킷 데이터의 양을 예측하는 모델 구현 방법을 제안한다. 

320-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  곽규리
  • 지도교수:  고정길
  • 프로젝트명: Microclimate 센서를 이용하여 환경 보전을 위한 생태계 상태 예측에 관한 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  환경 오염이 심각해짐에 따라 환경 보전의 필요성은 날로 중요해지고 있다. 하지만 환경 보전은장기적인 프로세스임에도 불구하고 무분별하게 모든 지역의 환경을 보전을 위한 노력은 매우 비효율적이다. 따라서, 위치 별 생태계 상태를 나타내는 지표가 필요하다. 현재 사용하는 지표는 식물 종의 다양성, 나무 높이 등 내부적인 생태계를 고려하지 않는다. 본 연구에서는 내부 생태계 상태도 고려하여 보다 정확한 지표 값을 예측한다. 본 연구의 결과, 보다 효과적이고 효율적인 환경 보전에 도움을 준다.

321-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  길우근
  • 지도교수:  노병희
  • 프로젝트명: 블록체인을 활용한 IoT 보안 사례 및 응용 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 대두되는 IoT 에서의 보안 문제가 블록체인 기술을 통해 어떻게 해결될 수 있는지 그 기술적인 요소를 선행 연구를 통해 알아보고, 또한 기존의 IoT 플랫폼의 활용 방안 또한 모색한다. 블록체인 기술은 IoT에서의 보안 문제를 효과적으로 해결할 수 있지만, IoT와 블록체인의 결합에 관한 연구는 이제 막 시작된 단계이기 때문에 아직 명확하게 정해진 가이드라인이 없다. 하여 본 연구를 통해 범용성 높은 IoT 네트워크 모델을 제안하여 가이드라인을 제시하도록 한다. 구체적으로는  Mobius 플랫폼과 같은 기존 IoT 플랫폼과 블록체인이 결합된 모델을 제시한다.

322-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  김범근
  • 지도교수:  고정길
  • 프로젝트명: IMU 센서 기반 실내 위치 추적 및 동작 분류 기술 연구
  • 연구과제
  • 과제요약:  본 논문은 가속도 센서와 자이로 센서를 활용하여 건물 내부에서의 사람이나 물체를 트래킹(tracking)하여 위치를 파악하는 방법을 연구하는 것이 목적이다. 사람이 움직인 거리를 가속도 센서로 파악을 하고 그 방향을 자이로 센서로 파악하여 처음 위치로부터의 사람이나 물체를 파악하는 것이 가능하다. 또한, 가속도 센서의 데이터를 머신러닝을 통해 군집화 하여 움직이는 동작 형태에 대한 데이터도 함께 제공한다.

323-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  손민석
  • 지도교수:  강경란
  • 프로젝트명: Blockchain 확장성 향상을 위한 P2P network 기술 연구 
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 주목받고 있는 Bitcoin의 기반 기술 Blockchain 기술의 확장성을 제한 시키는 요소들 중 , data 전송 시간이 network 크기(node 수)에 따라 linear하게 증가하는 ‘Long distance problem’를 해결하고자 하였다. Network를 구성하는 node들을 group화 시키고, group내의 transaction, block propagation 과정에서는 validation을 생략하여 data 전송 시간을 단축시키는 아이디어를 고안한다. 덧붙여, NS-3(Network Simulator)를 이용해 개선된 기술을 실제로 구현한다.

324-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  윤병철
  • 지도교수: 최영준 
  • 프로젝트명: Machine Learning을 이용한 MANET에서의 Intrusion Detection System
  • 연구과제
  • 과제요약:  네트워크의 기술이 발전하면서, Mobile Ad-hoc network(MANET)은 군대, 자율주행 자동차, 재난 구조상황 등 다양한 분야에서 활용가치가 점차 증가하고있다. 각각의 단말들이 매우 중요한 역할을 갖지만, 중앙에서 제어하는 설비가 존지하지 않기 때문에 취약한 보안의 요소는 중요한 문제점으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 Machine Learning을 이용하여 MANET안에서의 공격자에 대한 공격 탐지 시스템에서 사용 될 Model의 성능에 대해 연구한다.

325-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  이인태
  • 지도교수:  노병희
  • 프로젝트명: Firefly-Inspired 센서 네트워크 Synchronicity 시뮬레이터
  • 연구과제
  • 과제요약: 센서 네트워크에서 Synchronicity를 구현하는 방법은 여러가지가 있다. 그 중에서 Fireflly-Inspired 네트워킹을 이용하는 방법에 대해 다룬다. 이 방법에서 각 노드는 self-generated pulse를 주기적으로 발산하는 PCO(Pulse-Coupled Oscillator)이다. 각 노드는 다른 노드들의 firing을 통해 자신의 pulse phase를 스스로 조절한다. 이를 통해 synchronicity에 도달함을 보이는 시뮬레이터를 개발하고 테스트한다.

326-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  전용진
  • 지도교수:  정태선
  • 프로젝트명: 플래시 메모리 마모도 평준화를 위한 지우기 연산 횟수에 따른 프리블락 할당 기법
  • 연구과제
  • 과제요약:  플래시 메모리의 수명을 연장하기 위해서 데이터 블록들의 지우기 연산 횟수를 관리하고 한 곳에 집중적으로 쓰지 않게 균등하게 분배시켜 플래시메모리의 수명을 향상시키는 효과를 낼 수 있다. 마모도 평준화를 위해 FAST기법을 기반한 기법을 제안한다. 이 기법은 FAST 기법의 RW log block을 Data block의 지우기 연산 횟수에 따라 차등 할당을 통해 전체 Data block의 지우기 연산의 횟수를 균등하게 하고자한다. 

327-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  정소영
  • 지도교수:  고정길
  • 프로젝트명: Body Area Network 센서 기반 자세 분류 시스템
  • 연구과제
  • 과제요약:  현대인들의 과도한 스마트 폰 사용으로 인해 생기는 병을 “VDT 증후군” 이라고 한다. 손목 터널 증후군, 디스크, 거북목 증후군이 대표적인 증상이다. 디스크, 거북목 같은 척추 질환들은 어깨, 골반, 목 등의 신체의 틀어짐으로 간단하게 진단할 수 있다. 이 연구에서는 SensorTag에 Contiki OS를 사용하여 Body Area Network를 구성한다. 이후 SensorTag를 양쪽 어깨, 등에 1개씩 부착하여 이들로부터 신체 각 부위의 가속도 값과 자이로스콥 값을 PC로 수집하고 기계학습을 통해 자세를 검출하고자 한다.

328-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  정윤환
  • 지도교수:  노병희
  • 프로젝트명: 블록체인을 활용한 보안 사례 조사 및 File Sharing 응용
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 화자되는 블록체인에서 보안 이슈를 선행연구를 통해 조사해보고 그 응용 방안을 연구한다. 블록체인은 P2P 기반의 탈중앙화(decentralized)와 데이터 위변조 불가능한 보안을 특징으로 하고 있다. P2P 네트워크는 데이터 위변조 및 악의적인 노드에 취약한 점 등 보안성이 떨어진다는 단점이 있다. 이에, 기존 P2P 기반의 File Sharing 에 블록체인을 접목한다면 보안성이 더 강화된 Block Sharing 시스템을 만들 수 있다. 또, 블록체인은 주고받는 데이터(Transaction)의 성격에 따라 다양하게 응용될 수 있으므로, 여러 블록체인 응용의 Testbed가 될 수 있는 File Sharing 을 구현하고 그 방법을 제시하고자 한다.

329-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  주현수
  • 지도교수:  오상윤
  • 프로젝트명: 병렬 Rete Algorithm 의 데이터 지역성 향상을 통한 고성능 시멘틱 빅데이터 Reasoner
  • 연구과제
  • 과제요약:  IoT와 모바일기기의 보급으로 컴퓨터가 수집할 수 있는 데이터는 거대해졌다. 이런 거대한 데이터의 출현과 더불어 Semantic search 기술이 사용된 Intelligent Personal Assistant 의 발전이 힘을 얻고있다. 그러나 거대한 데이터를 처리하기 위해 기존의 semantic 데이터 처리 기술은 느리다. 본 논문에서는 거대 데이터를 분산 병렬 시스템 기반으로 더 빠른 룰 기반 semantic data 추론을 처리할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 룰 기반 추론 시스템에서 룰 패턴 매칭 최적화를 위해 사용되는 Rete 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘은 많은 패턴 집합을 많은 데이터와 비교해 볼 때 유용하게 사용된다. 데이터 집합에 대해서 반복적인 처리를 하지 않기 때문에 효과적이다. 그러나 기존의 Rete 알고리즘은 단일 머신을 기준으로 설계되어 분산 병렬 처리에 그대로 적용하게되면 cluster node간 많은 네트워크 자원 소모를 일으키게된다. 본 논문에서는 이런 문제를 줄여 더 효과적인 분산 병렬 처리 방법을 제시한다.

330-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  최진영
  • 지도교수:  김민구
  • 프로젝트명: 심층 학습을 통한 심음 분석 및 진단과 처방을 위한 시스템 구축
  • 연구과제
  • 과제요약:  최근 통계청 보고서에 따르면 심장병은 2016년 한국인 사망원인 2순위이며 10년간 꾸준히 상승세이다. 심장병의 초기 증상을 발견하는 것은 매우 중요한 것이며, 이러한 발견은 더 좋은 결과로 치료받을 수 있을 것이다. 문제는 의사마다 다른 관점 또는 상황에 따라 같은 환자에 대하여 서로 상이한 진단을 내릴 수 있기에, 그 정확도 및 신뢰도를 객관적으로 가늠하기 어렵다는 점이다. 이에따라 짧은 시간의 심장소리 데이터를 바탕으로 정상 혹은 비정상의 이진분류를 심층 학습을 통해 객관적이며 정확하게 수행하고자 한다.

331-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  최홍범
  • 지도교수:  고영배
  • 프로젝트명: Unattednded Wireless Sensor Network 에서의 데이터 보호를 위한 데이터 단편화 기법
  • 연구과제
  • 과제요약: UWSN 은 센서 데이터를 저장하고 있다가 센서 데이터를 수집하는 모바일 싱크가 접근하면 이를 전송하는 방식의 무선 센서 네트워크이다. 이와 같은 자원이 한정적인 환경에서 신뢰할 수 있고 안정적인 데이터 보호 기법으로써 일정 개수 이상의 데이터 조각을 모아야 원본을 복구할 수 있는 데이터 단편화 기법이 있다. 그러나 이러한 방법을 실제 네트워크에 적용할 때 고려할 요소와 센서 노드 간에 데이터 조각을 전송하는 구체적인 프로토콜에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 방법을 UWSN 에 적용하기 위한 초석인 테스트베드를 설계하고 이를 검증하였다. 

332-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  편경민
  • 지도교수:  오상윤
  • 프로젝트명: Kafka Consumer Group 내 Consumer Instance 들 간 성능 불균형 문제 해결 방안
  • 연구과제
  • 과제요약: 메시지 브로커인 아파치 카프카는 토픽에 대한 메시지를 분할하여 관리한다. 소비자들은 소비자 그룹 내에서 동등하게 배분된 파티션을 독점한다. 그리고 같은 그룹 내의 다른 소비자는 소비자가 독점하고 있는 파티션에 접근 할 수 없다. 따라서 컴퓨팅 성능이 다른 소비자보다 낮은 소비자의 파티션의 소비량은 다른 파티션의 소비량과 차이가 나게되어 그룹의 처리 성능이 낮아질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소비자의 컴퓨팅 성능에 따라 파티션을 분배하는 알고리즘을 제안하고 그 성과를 측정하고 기존의 방식과 비교를 통해 성과를 증명하고자 한다. 

333-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  허진
  • 지도교수:   고정길
  • 프로젝트명: Field Programmable Gate Arrays를 이용한 Convolution Neural Network 가속
  • 연구과제
  • 과제요약: CNN을 위해 사용되는 GPU는 많은 컴퓨팅 파워를 제공하는 만큼, 많은 전력을 소모하기 때문에 데이터 센터나 큰 규모로 이용을 하기 위해서는 발열과 전력 소모에 문제점이 있다. 이번 연구에서는 이러한 문제를 해결하기위해 FPGA에서 CNN에 주요 연산들을 최적화시키고, Computer Vision 알고리즘에 대해 적용하여 결과를 확인한다. 또한, 그 성능을 GPU와 비교하여 전력대비 성능이 얼마나 향상되는지 정량적으로 측정한다. 이러한 연구를 통하여 기존에 GPU만을 이용할 때 생기는 문제점들을 완화시킬 방법을 제시한다.

334-교과목수업-자기주도연구2
  • 이름:  김현준
  • 지도교수:  이환용
  • 프로젝트명: Optical Flow를 이용한 Camera Auto Calibration
  • 연구과제
  • 과제요약: 운전자의 부족한 시야를 보완하기 위해 최근에는 자동차에 카메라가 장착되고 있지만, 카메라들은 충격으로 인해 정해진 위치에서 틀어지는 경우가 발생한다. 이러한 경우 본래 촬영해야 할 위치와 어긋나 본래의 목적을 제대로 수행하지 못하기 때문에 카메라 캘리브레이션이 필요하다. 하지만 기존의 캘리브레이션 과정은 복잡한 과정이기 때문에 본 연구에서 이를 Optical flow를 사용하여 자동 캘리브레이션이 가능하도록 만들 것이다.