• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.107-110
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• 2021

글로벌 퍼블릭 클라우드 산업 규모는 매년 폭발적으로 성장하고 있으며 최근 COVID-19 등 비대면 문화 확산에 따라 지속 확장되고 있다. 클라우드 사업자는 유한한 인프라 자원으로 다수의 사용자에게 양질의 IT 서비스 제공을 위해 잉여 자원 할당을 최소화하는 것이 중요하다. 그러나 일반적인 퍼블릭 클라우드 환경에서는 정적 자원 할당 기법을 채택하고 있기 때문에 사용자의 주관적인 판단에 따라 잉여 자원의 발생은 필연적이다. 본 논문에서는 머신 러닝 기법 중 K-Means Clustering 알고리즘을 적용하여 클라우드 동적 자원 관리 기법을 제안한다. K-Means Clustering 기반으로 클라우드에 탑재된 각 Instance 의 자원 사용률 데이터를 분석하고, 분석 결과를 토대로 각 Instance 가 속한 Cluster 에 대하여 자원 최적화 작업을 수행한다. 이를 통해 전체 데이터센터 관점에서 잉여 자원의 발생을 최소화하면서도 SLA 수준 및 서비스 연속성을 보장한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.25 no.1
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• pp.173-190
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• 2008

Author co-citation analysis(ACA) technique has been widely used for identifying research areas and trends in a discipline. But this technique has some limitations, mainly due to citation delay, on analyzing current trends and identifying active researchers. In this study, a new method, named as Bibliographic Author Coupling Analysis (BACA), is suggested for overcoming those limitations of author co-citation analysis. BACA is based on Kessler's bibliographic coupling approach and focuses not on documents but on authors. Simply stated, BACA technique assumes that those likewise citing authors have the same research interests. For the purpose of comparing with author co-citation analysis, two preceding studies with author co-citation analysis are reconsidered and re-examined using BACA. The comparing results can be regarded as promising the usefulness of BACA in analyzing current research trends and identifying active researchers.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.1
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• pp.679-684
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• 2023

Currently, large-scale and deep-depth excavation construction is being carried out in the vicinity of structures due to overdensity in urban areas in Korea. It is very important to secure the safety of retaining structures and underground structures for adjacent excavation work in urban areas. The safety of facilities is managed by introducing an automated measurement system. However, the utilization of the results of the automated measurement system is very low. Conventional evaluation techniques rely only on the maximum value of the measured data, and can overestimate abnormal behavior. In this study, we intend to improve the analysis technique for the automation measurement results. In order to identify abnormal behavior of facilities, a time-series analysis method for automated measurement data was presented. By applying a probability statistical analysis technique to a vast amount of data, highly reliable results were derived. In this study, the analysis method and evaluation method that can process the vast amount of data of facilities have been improved.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.815-825
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• 1998

이 논문은 객체지향 데이터베이스 관리시스템에서 캐쉬의 효율성을 개선하기 위한 일련의 기술이다. 제안된 방법은 두단계로 나누어진다. 첫 번째 단계에서는 다양한 질의에 대한 디스크 접근 빈도수가 방식에 대해 분석하였으며 , 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계의 분석된 결과를 바탕으로 접근 빈도가 높은 페이지를 선채취하였다. 이 연구에서는 기존의 선채취 기법에 쓰기 정보를 감안한 방법을 추가하여 다양한 선채취 캐슁기법을 제안한다. 기본적으로 이 방법은 정보변경이 일어난 페이지에 대해 쓰기비용이 발생되므로 교체를 지연한다. 실험결과는 일관되게 현존하는 알고리즘 보다 나은 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.250-252
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• 1999

모빌 컴퓨팅에서는 모빌 호스트의 위치와 상태관리를 위하여 디폴트 서버기법이 널리 사용되는데, 모빌 호스트로 전송되는 데이터는 먼저 디폴트 서버로 보내진 후 다시 모빌 호스트가 위치하는 로칼 서버로 전송된다. 디폴트 서버기법에 기반을 둔 SDN(single Default Notification)기법에서는 클라이언트가 모빌 호스트와의 연결요청을 하면 쿼리 서버를 통해 해당 디폴트 서버에 모빌 호스트의 위치 및 상태를 문의한 후 통신이 이뤄진다. 그러나 쿼리 횟수가 많고 디폴트 서버와의 거리가 멀거나 기지국의 수가 많을 경우 디폴트 서버와의 통신 오버헤드가 커지며, 디폴트 서버에 결함이 발생할 경우 해당 모델 호스트와의 연결이 불가능해진다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 디폴트 서버와의 통신 비용을 줄이기 위한 디폴트 서버 중첩 기법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.57-60
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• 2013

분산 컴퓨팅에 참여하는 프로세스들의 일관성 있는 실행 상태를 저장하여, 특정 시스템 사이트의 결함 발생 시 프로세스들을 일관성 있는 상태에서 복구 시키는 방법을 검사점 설정을 이용한 롤백 복구 기법이라고 한다. 이러한 복구를 위해서는 일관된 검사점 설정이 중요하며, 일관된 복구를 위한 검사점 조정 기법 중 하나가 약조정 기법이다. 본 논문에서는 약조정 기법의 문제점 중 하나인 검사점 저장 공간 문제를 해결하기 위해, 검사점 저장 공간을 안정된 저장 공간과 임시 저장 공간으로 나누고, 이동 에이전트를 이용해 불필요한 검사점을 찾아내서 주기적으로 삭제하여 효율적으로 저장 공간을 관리하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.116-116
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• 2022

현재 인공지능은 공학적 문제 해결 외에도 다양한 분야에 적용되어 매우 친숙하게 활용되고 있다. 특히 하천 분야에서는 시설물 주위 국부세굴 또는 어류 서식처 분석과 같이 관련 변수들의 복잡성으로 적절한 결과를 쉽게 얻어내기 어려운 것들에 적용되고 있다. 그 외에도 인공지능 기법을 적용할 수 있는 분야로 하천에서의 수위를 이용하여 유량을 예측하는 것이 있다. 기존에는 수위-유량 관계 곡선을 만들어 수위를 이용하여 유량을 예측하였으나, 관계곡선 제작에 활용된 수위와 유량 범위에서 벗어나는 경우 과다한 유량으로 계산되는 경우가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 사용하여 하천의 유량 예측을 수행하였다. 기존 국가수자원관리종합정보시스템에 기록된 자료를 활용하여 수위와 유량 자료를ANN에 학습시키고 학습에 활용하지 않은 시기의 자료를 이용하여 전반적인 유량 예측 성능과 루프형 수위-유량 관계 곡선을 생성할 수 있는지를 검토하였다. 또한 학습 범위를 벗어난 홍수량에 대한 측정 결과를 검토하고, 기존 수위-유량 관계곡선과 비교하여 그 성능을 검토하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.12 no.2
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• pp.101-110
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• 2011

Because bridges can cause more significant damage than other infrastructure a certain level of safety shall necessarily be secured for users. As most of bridges' service life become 20-30 years there will be a dramatic increase in the maintenance and repair cost but the budget and human resource will be limited. Asset management technique can help the efficiency in maintenance and budget management with the limited resource. For its application, there must be a way to evaluate how bridges provide service to users. The level of service can be quantified by a performance measure. This study introduces performance measures and an evaluation process for the determination of level of service. The evaluation results will be used as a fundamental information in the determination of maintenance/repair/management targets and in the decision making process of the bridge asset management.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.7B
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• pp.760-770
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• 2011

The existing mobility management schemes do not fully support the next generation network, which is composed of IP-based core network and various access networks. Currently, ETRI has been developing the AIMS (Access Independent Mobility Service) system which satisfies the ITU-T requirements of mobility management in the next generation network. The AIMS system is designed to provide a mobile host with a fast and reliable mobility service among heterogeneous access networks. Recently, many user devices have multiple communication interfaces, e.g., 3G and WLAN, and thus they can make two or more network connections at the same time. In this paper, we design a scheme of flow mobility, i.e., the movement of selected data flows from one access technology to another, to be applied in the AIMS system, and verify the proposed scheme through the NS-3 simulation study. From the simulation results, we can know that the proposed flow mobility scheme can utilize the network resource efficiently in the heterogeneous mobile networks.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.429-429
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• 2019

최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.