BK 21 PLUS

BK21PLUS-NISE-01
  • 팀명: SGAProj
  • 팀원: 김승준, 박평우 
  • 프로젝트명:  정보보안수준 진단도구 개발모델 제안
  • 연구과제
  • 과제요약: 기업의 정보보안 제품 및 서비스 도입 단계에 있어서 제품 또는 서비스 자체의 구축과 운영에만 집중하게 되면 전사적 차원에서 통합적 보안환경을 구축하고 운영하는 것이 어렵다. 정보보안 제품 및 서비스 구축은 사후 기업의 전사적 보안 수준을 한 단계 상승시켜야 한다. 이를 위해 사전에 수행되는 기업의 정보보안 수준진단 및 요구사항 분석이 전사적 차원에서 수행되어야 한다. 본 논문은 기업에 정보보안 제품 및 서비스 도입 시 전사적 차원에서 효과적으로 기업 정보보안 수준 점검 및 요구사항을 분석할 수 있는 정보보안수준 진단도구 개발을 지원하는 모델을 제안하고자 한다. 제안된 모델을 통하여 개발된 정보보안수준 진단도구를 가상 기업에 적용하고 효과성을 확인하였다.
BK21PLUS-NISE-02
  • 팀명: 아주대학교 NiSE 연구실
  • 팀원: 박평우
  • 프로젝트명: 허혈성 심장병 진단과 처방을 위한 지식 베이스 모델링
  • 연구과제
  • 과제요약: 본 프로젝트, 허혈성 심장병 진단과 처방을 위한 지식 베이스 구축 및 개발에서 제안하는 시스템 필요성은 다음과 같다. 먼저, 점차 방대하고 다양한 의료 데이터가 복잡 및 심화되면서 유의미한 데이터의 선별이 어려워졌다. 이에 따라, 의사의 정확하고 신속한 진단과 치료가 어려워지는 것이 사실이다. 또한, 의사 간 동일하지 않은 진료 결과와 불필요한 검사 및 치료로 인해 환자들이 큰 불신과 어려움을 느끼고 있고, 의료 서비스의 질과 의료 비용에 대한 불만이 가중되고 있다. 본 시스템은 상기 배경을 바탕으로, 심혈관계 질환에 그 목표를 두고 심장병 진단과 처방을 위한 지식베이스를 구축 및 개발한다. 허혈성 심장질환 진단 및 처방을 위한 지식 베이스 시스템의 첫 번째 목표는 데이터를 이용하여 의료 전문가 및 의사를 보조하는 것이다. 이는, 심장질환 의심 환 자의 임상 정보와 검사 정보 등을 이용하여, 지식 베이스에서 관련 진단 및 처방 내용을 전달함으로써 이루어진다. 이를 통해, 질환의 인과 관계를 설명하는데 도움을 줄 수 있고, 불필요한 검사를 최소화하여 의사와 환자 모두에게 시간 및 비용 효율성을 높일 수 있다. 두 번째는 심장질환 관련 의료인을 위한 교육 및 학습용 시스템으로 활용하는 것이다. 이는 일반적 또는 예외적 상황까지의 도출 및 예측된 결과를 바탕으로, 자신의 경험과 지식을 효율적으로 극대화하는 데에 그 의의가 있다.
BK21PLUS-WISE-01
  • 팀명: WISE1
  • 팀원: 김동훈, 김민섭
  • 프로젝트명: 성능평가를 통한 Embedded GPU 환경에서의 병렬 컴퓨터 비전 라이브러리 비교 및 비전 프로세스 적용 분석
  • 연구과제
  • 과제요약: 영상 처리 단위기기의 발전과 GPU의 높은 연산 병렬성의 발전은 임베디드 환경에서도 고성능 컴퓨터 비전 프로세스를 수행하는 것을 가능하게 하였다. 하지만 일반적인 PC 환경을 목표로 개발된 고성능 컴퓨터 비전 알고리즘을 임베디드 환경에 수정 없이 적용할 경우 여러 가지 문제가 발생한다. 이에 고성능 컴퓨터 비전 프로세스를 임베디드 환경에서 실행시키기 위해 고려해야 하는 문제점 및 보편적인 해결방안들을 소개한다. 또한 대표적인 병렬 컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV와 VisionWorks의 처리 성능 및 전력 소모량을 소모량을 임베디드 환경에서 비교하고 특성과 제한점을 분석하도록 한다.
BK21PLUS-WISE-02
  • 팀명: WISE2
  • 팀원: 김예원
  • 프로젝트명: BSP 기반의 대규모 처리 프레임워크를 위한 분산 그래프 분할 알고리즘 
  • 연구과제
  • 과제요약: 최근 BSP와 메시지 전달 기법 기반의 대규모 그래프 처리 프레임워크들이 등장했다. JA-BE-JA는 이러한 처리 프레임워크에 적용 가능한 지역 탐색 및 모의 담금질 기법 기반의 분산형 그래프 분할 알고리즘으로 지역 정보만을 사용하여 대규모 그래프 처리가 가능하다. 본 연구에서는 이러한 JA-BE -JA를 BSP 기반 프레임워크에 적용할 때 ‘이웃’ 및 ‘이웃의 이웃’ 정보 추출과정에 사용되는 superstep 수를 줄이는 방법을 제안하고, 제안한 방식이 기존 방식보다 성능의 향상이 있음을 확인하였다.
BK21PLUS-UBINES-01
  • 팀명 : 유비네스
  • 팀원 : 금두호
  • 프로젝트명 : 미래 전술네트워크를 위한 신뢰성 보장 기술 연구 
  • 연구과제
  • 과제요약 : 국방 IoT 네트워크 환경에서는 다양하고 이질적인 센서들로부터 발생하는 대량의 데이터를 게이트웨이까지 전송하기 위한 라우팅 기술이 요구된다. 특히, 국방 IoT 데이터의 Mission Criticality(임무 중심) 측면에서 중요도가 높은 데이터의 경우 신뢰성이 최대한 보장되는 라우팅 경로 선정이 이루어져야 하며 이를 통해 우선적이고 안정적인 전송이 가능해야 한다. 이에 따라 다양한 국방 IoT 데이터를 분류하여 Mission Criticality 수준을 정의하고 이를 기반으로 신뢰도(Trust worthiness)에 따라 경로 선정이 가능한 새로운 신뢰 기반 다중 경로 라우팅(Trust-based Multipath Routing) 기법을 제안한다.