지그비 네트워크에서 효율적인 TCA 및 MAC 프레임 구조 설계

이협건(Hyeopgeon Lee),이경화(Kyounghwa Lee),원광호(Kwangho Won),신용태(Yongtae Shin) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.1D

지그비에서는 Trust Center 역할을 정의하고 이를 통한 키 분배를 통해 안전한 통신을 한다. 그러나 현재 표준에서 사용하는 TCA 는 모든 트래픽이 Trust Center 로 집중됨으로써 부하 및 지연이 발생된다. 또한 표준에서 사용하는 보안 프로토콜은 서비스의 중요도와 상관없이 암 · 복호화를 수행한다. 본 논문에서는 지그비 네트워크에서 효율적인 TCA 및 MAC 프레임 구조 설계하였다. 제안하는 TCA 는 Trust Center 간의 키 분배를 통해 이전의 키 정보를 재사용한다. 또한 MAC 프레임에 추후 적용 가능할 서비스들을 위해 차등적 보안 레벨을 적용하여 에너지 효율성을 높이고, 통신 지연시간을 줄였다.

WBAN 환경에서 응급 데이터 전송을 위한 우선순위 기반 MAC 프로토콜

이협건(Hyeopgeon Lee),이경화(Kyounghwa Lee),신용태(Yongtae Shin) 大韓電子工學會 2012 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.49 No.4

WBAN(Wireless Body Area Networks)은 인체를 기준으로 인체 내·외부로부터 반경 3미터 이내의 무선통신이다. WBAN은 WBAN MAC 프로토콜 요구사항에 적합한 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜을 많이 사용하고 있다. IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜은 QoS(Quality of Service)를 요구하는 응용프로그램들의 패킷 전송을 보장하기 위해 비경쟁 접근 방식에 의한 GTS(Guaranteed Time Slot) 할당 기법을 지원한다. 그러나 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜의 GTS 할당 기법은 패킷이 도착한 순서에 따라 채널을 할당하는 FIFS(First In First Service) 큐잉을 사용하여 패킷을 처리함으로서 데이터 전송 신뢰도를 저하시키고, 전송 지연이 발생하여 응급 데이터 전송에 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 응급 데이터 전송을 위한 우선순위 기반 WBAN MAC 프로토콜을 제안한다. 제안하는 MAC 프로토콜은 전송하려는 데이터에 우선순위를 부여하여 응급 데이터의 GTS 요청 처리율을 높이고 GTS 할당 지연시간을 감소시켜 응급 데이터 전송 신뢰도를 향상시킨다. Please WBAN(Wireless Body Area Networks) is wireless communication of within 3 m radius from inside and outside of the body. WBAN is many uses IEEE 802.15.4 MAC protocol for WBAN MAC protocol requirements. IEEE 802.15.4 MAC protocol applies GTS(Guaranteed Time Slot) allocation scheme for guarantee packet delivery of application which requests QoS(Quality of Service). However, GTS allocation scheme of IEEE 802.15.4 MAC protocol uses FIFS(First In First Service) queueing. So it reduces data transmission reliability and has many problems. Therefore, IEEE 802.15.4 applies not WBAN MAC protocol for emergency data transmission. In this paper, we proposes a priority based MAC protocol for emergency data transmission in wireless body area networks. the proposal MAC protocol sets priority the data. So GTS reqeuest throughput of emergency data increasing and GTS allocation delay of emergency data decreasing.

복잡한 구조의 데이터 중복제거를 위한 효율적인 알고리즘 연구

이협건(Hyeopgeon Lee),김영운(Young-Woon Kim),김기영(Ki-Young Kim) 한국정보전자통신기술학회 2021 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.14 No.1

IT기술의 발달로 인해 발생되는 데이터양은 기하급수적으로 급격하게 증가하고 있으며, 데이터 구조의 복잡성은 높아지고 있다. 빅데이터 분석가와 빅데이터 엔지니어들은 이러한 빅데이터들을 보다 빠르게 데이터 처리 및 데이터 분석을 수행을 목표로 분석 대상의 데이터양을 최소화하기 위한 연구가 기업 및 가관 등 활발하게 이뤄지고 있다. 빅데이터 플랫폼으로 많이 활용되는 하둡은 서브프로젝트인 Hive를 통해 분석 대상의 데이터 최소화 등 다양한 데이터 처리 및 데이터 분석 기능을 제공하고 있다. 그러나 Hive는 데이터의 복잡성을 고려하지 않고 구현되어 중복 제거에 방대한 양의 메모리를 사용한다. 이에 복잡한 구조의 데이터 중복제거를 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 알고리즘은 Hive에 비해 메모리 사용량은 최대 79%, 데이터 중복제거 시간은 0.677% 감소한다. 향후, 제안하는 알고리즘의 현실적인 검증을 위해 다수의 데이터 노드 기반 성능 평가가 필요하다. The amount of data generated has been growing exponentially, and the complexity of data has been increasing owing to the advancement of information technology (IT). Big data analysts and engineers have therefore been actively conducting research to minimize the analysis targets for faster processing and analysis of big data. Hadoop, which is widely used as a big data platform, provides various processing and analysis functions, including minimization of analysis targets through Hive, which is a subproject of Hadoop. However, Hive uses a vast amount of memory for data deduplication because it is implemented without considering the complexity of data. Therefore, an efficient algorithm has been proposed for data deduplication of complex structures. The performance evaluation results demonstrated that the proposed algorithm reduces the memory usage and data deduplication time by approximately 79% and 0.677%, respectively, compared to Hive. In the future, performance evaluation based on a large number of data nodes is required for a realistic verification of the proposed algorithm.

로그 분석 처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법

이협건(Hyeopgeon Lee),김영운(Young-Woon Kim),박지용(Jiyong Park),이진우(Jin-Woo Lee) 한국정보전자통신기술학회 2018 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.11 No.5

인터넷과 스마트기기의 발달로 인해 소셜미디어 등 다양한 미디어의 접근의 용이해짐에 따라 많은 양의 빅데이터들이 생성되고 있다. 특히 다양한 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 고객 성향 및 패턴, 보안성 강화를 위해 맵리듀스 기반 빅데이터 분석 기법들을 활용하여 빅데이터 분석하고 있다. 그러나 맵리듀스는 리듀스 단계에서 생성되는 리듀서 객체의 수를 한 개로 정의하고 있어, 빅데이터 분석할 때 처리될 많은 데이터들이 하나의 리듀서 객체에 집중된다. 이로 인해 리듀서 객체는 병목현상이 발생으로 빅데이터 분석 처리율이 감소한다. 이에 본 논문에서는 로그 분석처리율 향상을 위한 맵리듀스 기반 분할 빅데이터 분석 기법을 제안한다. 제안한 기법은 리듀서 분할 단계와 분석 결과 병합 단계로 구분하며 리듀서 객체의 수를 유동적으로 생성하여 병목현상을 감소시켜 빅데이터 처리율을 향상시킨다. Owing to the advancement of Internet and smart devices, access to various media such as social media became easy; thus, a large amount of big data is being produced. Particularly, the companies that provide various Internet services are analyzing the big data by using the MapReduce-based big data analysis techniques to investigate the customer preferences and patterns and strengthen the security. However, with MapReduce, when the big data is analyzed by defining the number of reducer objects generated in the reduce stage as one, the processing rate of big data analysis decreases. Therefore, in this paper, a MapReduce-based split big data analysis method is proposed to improve the log analysis processing rate. The proposed method separates the reducer partitioning stage and the analysis result combining stage and improves the big data processing rate by decreasing the bottleneck phenomenon by generating the number of reducer objects dynamically.

카페와 음식점의 사용자 출입 관리를 위한 단시간 얼굴 학습을 통한 얼굴 인식 시스템 구현

이협건 ( Hyeopgeon Lee ),유연준 ( Yeanjun Yoo ),홍석민 ( Seokmin Hong ),홍두표 ( Du-pyo Hong ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2

얼굴 인식 기술들은 다양한 인공지능 플랫폼들의 발달 및 알고리즘들의 연구 개발로 인해 발전하고 있다. 대부분의 얼굴 인식 알고리즘들은 정확도를 높이기 위해 많은 양의 데이터 학습을 요구하고 잇다. 그러나 커피숍이나 음식점과 같이 사람들이 짧은 시간 머물고 있는 환경에서는 사람들의 출입 여부를 체크하기 기존의 얼굴인식 기술들을 적용함에 있어 학습량의 부족으로 부적합하다. 이에 본 논문에서 카페와 음식점의 사용자 출입 관리를 위한 단시간 얼굴 학습을 통한 얼굴 인식 시스템 구현한다. 이로 인해 카페 및 음식점의 운영자는 사용자들의 입·출입 데이터를 활용하여 테이블 회전율 분석 및 코로나19 방역수칙인 카페 2인 이상 1시간 이내 사용을 체크가 가능하다.

IEEE 802.15.4 LR-WPAN 환경에서 공정 큐잉을 위한 가중치 기반 GTS 할당 기법

이경화(Kyounghwa Lee),이협건(Hyeopgeon Lee),신용태(Yongtae Shin) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-TC (Telecommunications) Vol.47 No.9

IEEE 802.15.4 표준에서는 QoS(Quality-of-Service)를 요구하는 응용프로그램들의 패킷 전송을 보장하기 위해 비경쟁 접근방식에 의한 GTS(Guranted Time Solot) 할당 기법을 지원한다. 그러나 표준에 따른 GTS 할당 기법은 패킷이 도착한 순서에 따라 채널을 할당하는 FIFS(First In First Service) 스케쥴링을 사용해 패킷을 처리함으로서 대역의 낭비가 심하고 채널 사용률을 감소시켜 실질적인 QoS 서비스에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 공정 큐잉을 위한 GTS 할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 각 노드의 GTS 할당 요청 횟수(RC, Request Count)와 최근 할당 여부(RA, Recently Allocation)를 이용해 GTS 할당에 대한 불공정성 문제를 해결함으로서 GTS 요청 처리율을 높이고 지연 시간을 감소시킨다. 제안하는 기법의 타당성 및 성능 분석을 위해 수학적 분석 모델을 수립하고, 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법이 표준과 비교해 데이터 처리율과 채널 사용률 측면에서 효율적임을 보였다. The GTS(Guaranteed Time Slot) of the IEEE 802.15.4 standard, which is the contention free access mechanism, is used for low-latency applications or applications requiring specific data bandwidth. But it has some problems such as delay of service due to FIFS(First In First Service) scheduling. In this paper, we proposes a weight based GTS allocation scheme for fair queuing in IEEE 802.15.4 LR-WPAN. The proposed scheme uses a weight that formed by how much more weight we give to the recent history than to the older history for a new GTS allocation. This scheme reduces service delay time and also guarantees transmission simultaneously within a limited time. The results of the performance analysis shows that our approach improves the performance as compared to the native explicit allocation mechanism defined in the IEEE 802.15.4 standard.

Apache Spark와 OpenCV를 활용한 분산 클러스터 컴퓨팅 환경 대용량 이미지 머신러닝 시스템

김하윤 ( Hayoon Kim ),김원집 ( Wonjib Kim ),이협건 ( Hyeopgeon Lee ),김영운 ( Young Woon Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.1

E-commerce 환경에서 실시간 사용자 구매 패턴 분석을 통한 사용자 상품 추천 시스템 연구

김범중 ( Beom Jung Kim ),허지혜 ( Ji Hye Huh ),이협건 ( Hyeopgeon Lee ),김영운 ( Young Woon Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.1

Sentence-BERT를 활용한 YouTube 가짜뉴스 탐지 시스템 연구

김범중 ( Beom Jung Kim ),허지혜 ( Ji Hye Huh ),이협건 ( Hyeopgeon Lee ),김영운 ( Young Woon Kim ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2

IT 기술의 발달로 인해 뉴스를 제공하는 플랫폼들이 다양해 졌고 최근 해외 인터뷰 영상, 해외 뉴스를 Youtube Shorts형태로 제작하여 화자의 의도와는 다른 자막을 달며 가짜 뉴스가 생성되는 문제가 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 Sentence-BERT를 활용한 YouTube 가짜 뉴스 탐지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Python 라이브러리를 사용해 유튜브 영상에서 음성과 영상 데이터를 분류하고 분류된 영상 데이터는 EasyOCR을 사용해 자막 데이터를 텍스트로 추출 후 Sentence-BERT를 활용해 문자 유사도를 분석한다. 분석결과 음성 데이터와 영상 자막 데이터가 일치한 경우 일치하지 않은 경우보다 약 62% 더 높은 문장 유사도를 보였다.