pISSN : 1226 - 4717 / eISSN : 2287 - 3880
발행기관 : 한국통신학회
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한국통신학회 논문지는 1976년부터 발행되고 있으며, 정보통신 분야에서 가장 오래된 역사를 가지고 있는 국문/영문 혼용 논문지입니다. 정보, 통신, 네트워크 및 융합 기술에 관련된 주제를 다루는 전문 학술지로 정보, 통신, 네트워크 및 융합 기술에 관련된 새로운 개념, 이론, 기술과 응용까지 논문에서 다루는 주제에 따라 일반논문(Part A (AI for ICT Applications), Part B (Communications Systems), Part C (Networks and Computings), Part D (Services Applications and Emerging Topics), Part E (ICT Convergence), Part F (System Implementation)), 특집논문으로 분류하여 연간 400여 편의 논문이 발행되고 있습니다.
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우수논문 (50권 3호, 3월 2025)
데이터 분포 불균형 문제 해결을 위한 다중 기기 연합학습 기반 운전자 이상 행동 탐지권병근 김수현 |
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| 본 연구는 자동차 모빌리티 환경에서의 이상 행동 탐지를 위한 연합학습 기반 프레임워크를 제안하고, 이를 다양한 시나리오 실험을 통해 검증한다. 제안한 프레임워크는 데이터를 로컬 차량 클라이언트에 안전하게 보존하면서 다중 기기 연합 학습 기법을 적용하여, 데이터 프라이버시 보호와 높은 예측 성능 간의 균형을 달성한다. 특히자동차 모빌리티 환경 특유의 데이터 분포 불균형 문제를 반영하고, MobileNet과 같은 경량 딥러닝 모델을 활용하여 실시간... | |
Blockchain Meets Autonomous Electric Taxis: Innovating for Security and Efficiency for Sustainable FutureRamdhan Nugraha Soo Young Shin |
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| The rapid evolution of autonomous vehicles (AV) and advancements in renewable energy technologies present a unique opportunity to redefine urban transportation. This research explores the integration of autonomous electric taxis (AET) with blockchain... | |
최근 발간 목록 (50권 4호, 4월 2025)
생활인구 측정을 위한 가명정보의 결합키연계정보 생성방안
이수미 신용태
본 연구는 '인구감소지역 지원 특별법'을 기반으로 생활인구의 개념을 활용하여, 대용량 데이터 연산과 결합키연계정보 생성의 업무 부담을 감소시키고 기반 데이터의 정확성을 높이는 방안을 제안한다. 생활인구는 주민등록인구, 체류인구, 외국인인구를 포함하며, 가명정보 결합을 통해 월별로 측정된다. 연구는 데이터의 효율적인 결합을 위해 시계열 키를 제외한 결합키 구성을 제안하고, 중복 결합키 문제에 대응하기 위한 대안법을 제시한다. 결합키연계정보의 속도와 효율성 향상을 목표로, 실험을 통해 개선된 프로세스가 기존 방식보다 효율적임을 확인한다. 이 연구는 지역별 인구 활동성의 정밀한 파악과 지방 소멸 대응을 위한 정책 수립에 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다.
Improving Accuracy in Detecting Unknown Objects and Enhancing Low Visibility Conditions Caused by Sea Fog in Coastal Areas
정민욱 윤수연
South Korea, being in a tense situation with the North and surrounded by the sea on three sides due to its geographic characteristics, places great importance on coastal surveillance for national security. However, challenges arise in coastal surveillance operations due to outdated military equipment and a reduction in military personnel caused by low birth rates. Against this backdrop, this paper presents deep learning based automation technology as a substitute for human resources. Coastal regions often experience low visibility due to sea fog caused by unique climate conditions. To address this issue, the Dehazy algorithm is introduced for fog removal, and an algorithm for background separation is implemented by dividing the boundary between the sea, sky, and obstacles based on the horizon to focus on objects on the sea. For object detection, the YOLO algorithm is used, and this paper highlights the difference in object recognition rates and real time processing speed when identifying unidentified objects, both in the original and processed images.
A Study on Data Reconstruction and Model Parameter Optimization for Implementation of Anomaly Detection System Based on User Behavior Analysis
Yu-Jin So Jong-Geun Park Kyuchang Kang
In this paper, we implemented an anomaly detection system based on user behavior analysis to effectively detect user anomalies in a specific domain. For this purpose, we performed EDA on User Behavior Data, defined feature factors for user behavior features in feature engineering, and proposed a method for combining feature factors. We performed preprocessing and vectorization on the session data to define user behavior patterns as 'Session' and provide them as input to the model. The vectorized session data was pre-trained on BERT Model Architecture using only normal session data. We performed an anomaly detection performance evaluation after fine-tuning using normal and abnormal session data. As a result of the performance evaluation, BERT-Medium-uncased model performed well with an Accuracy of 0.9630 and an F1-Score of 0.9628, and the overall performance was balanced. As a result, we confirmed that by utilizing EDA and feature engineering for data, we can effectively perform pre-training and fine-tuning and implement a high-performance anomaly detection system.
광대역 채널 상태 정보 획득을 위한 RFSoC 기반 송수신기 구현
안현선 하영훈 이종욱 최정식 이순교
채널 상태 정보는 본래 다중 경로 등으로 인하여 왜곡된 채널을 보상하여 송신된 메시지 신호를 복원하는 용도로 정의되었지만 해당 정보에서 송수신기 사이의 전파 채널 특성을 파악하여 주위 환경을 인지할 수 있다는 점에서 측위, 센싱 등의 응용 기술에서 활발하게 사용되고 있다. 또한 송수신 신호의 대역폭이 증가할수록 채널 특성을 정밀하게 추정할 수 있기 때문에 본 연구에서는 Wi-Fi 7으로 불리는 IEEE 802.11be 표준에서 정의된 최대320 MHz 대역폭의 OFDM (Orthogonal frequency division multiplexing) 신호를 송수신하여 채널 상태 정보를획득하는 시스템을 구현하였다. 상용 Wi-Fi 모뎀 펌웨어를 수정하여 채널 상태 정보를 획득할 수 있지만 이는Wi-Fi 모뎀에 대한 전문적인 지식이 요구되어 개발 과정이 복잡하고 일반 연구자가 수행하기 어려운 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해 RFSoC (Radio frequency system on chip) 보드를 활용하여 SDR (Software-defined radio) 방식으로 동작하는 하드웨어와 소프트웨어를 설계하였으며 실측 실험을 통하여 20, 40, 80, 160 및 320 MHz 대역폭의 신호를 송수신하여 각 대역폭에 해당하는 채널 상태 정보 획득이 가능함을 확인하였다. 또한 송수신기 사이에 가시경로 존재 유무에 따라 추정된 채널 상태의 특성이 달라지는 것을 확인하였으며, Wi-Fi 7의 성능을 검증하여 측위, 센싱 기술 개발에서의 활용 가능성을 입증하였다. 특히, 본 논문은 하드웨어 제작 과정을 상세히 기술하여, 향후 더 넓은 대역폭의 신호 송수신을 지원하는 Wi-Fi 표준 기반 시스템의 구축에 기여할 것으로기대된다.
서비스 호출 분석을 통한 모놀리식 시스템의 도메인 기반 마이크로서비스 전환 자동화 시스템 연구
박선철 김영한
기존 시스템을 클라우드 네이티브 환경으로 전환할 때 개별 도메인의 리소스를 식별하기 위한 도메인 경계 분석이 필수적이다. 경계 분석은 모놀로식 구조를 컨테이너 단위로 분해하기 위한 것으로 소스코드뿐 아니라 연관DB를 통합한 분석이 필요하다. 기존 연구들은 대부분 소스코드의 정적분석 방식에 의존했으나, 이는 특정 대상에맞춘 방식으로 재사용이 어렵고, 중대형 개발에서 사용하는 개발 프레임워크 환경에는 적용할 수 없어 불완전하다.
본 연구는 실시간으로 서비스의 이벤트를 추적하여 소스코드와 DB를 통합하여 분석하는 동적분석 기반 경계 분석 시스템을 제안한다. 제안시스템은 WAS와 DB를 연결하는 미들웨어의 래퍼 클래스에서 이벤트 발생에 대한 소스파일, 호출된 함수, DB 처리정보를 결합하여 호출 간의 연관관계를 분석한다. 성능시험 결과 정적분석 대비18% 더 정확도가 높고, 개발 프레임워크 환경도 지원함을 증명하였다. 또한, 제안기법은 수작업 분석 대비 저비용의 신속함과 다양한 개발환경에 적용할 수 있어 내부 전문가도 손쉽게 분석할 수 있는 장점을 제공한다.
자원 제약적 디바이스를 위한 도커 이미지 경량화에 대한 연구
임수연 홍용근
클라우드 컴퓨팅 분야에서 널리 활용되고 있는 도커 기술은 인공지능 기술을 다양한 도메인과 디바이스에 적용하면서부터 그 활용도는 더 커졌다. 특히, 인공지능 서비스의 애플리케이션 배포 뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어의 이질성을 극복하고 운용과 설정을 쉽게 하기 위해서 도커 기술은 다양한 디바이스에서도 사용해야 하는필요성이 생겼다. 지금까지는 크게 고려하지 않았던 자원 제약적 디바이스에서 도커 기술을 사용하기 위해, 도커이미지 경량화 연구가 필요하다. 본 연구에서는 도커 이미지를 만들 때 사용되는 다양한 베이스 이미지를 활용한빌드 시간, 이미지 크기, 성능 등을 비교하고 분 석하여 python 기반 애플리케이션을 개발하는 상황에서 가장 적합한 베이스 이미지를 선출하고 도커 이미지를 경량화하기 위한 도커파일의 구성 방안을 제시하고자 한다.
pISSN : 1226 - 4717
eISSN : 2287 - 3880