• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.1244-1247
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• 2007

최근 대용량 데이터 전송을 요구하는 과학기술 응용에 대한 사용량이 증대 되고 차세대 인터넷에 대한 관심과 지원이 점차 확대되고 있다. 이러한 요구를 충족하기 위해 고성능 망에서의 단대단 네트워크 성능 측정 및 진단기술이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 현재 존재하는 단대단 망 성능 측정 도구들을 분석하고 각 도구들의 특징을 살펴본 후 현존하는 측정 도구들의 한계점에 대해 살펴본다. 또한 이러한 분석을 바탕으로 앞으로 단대단 망 성능 측정 기술이 나아가야 할 방향에 대해 모색한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.356-359
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• 2006

GMON-KR 시스템은 한국을 비롯하여 미국, 러시아, 중국 등 4개국을 연결하는 글로벌 과학기술협업연구망인 글로리아드의 활용도를 모니터링하여 망의 유지, 보수 및 관리를 도와주며 망의 사용국가, 사용성격 등을 분석하는데 유용하게 사용할 수 있도록 하기 위하여 2005년에 글로리아드-미국과 한국과학기술정보연구원에서 공동으로 개발하였다. 본 논문에서는 이러한 GMON-KR 시스템을 확장하여 좀더 사용자 친화적인 방법으로 글로리아드-한국 망의 트래픽을 분석할 수 있도록 하기 위한 가시화 연구의 결과를 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.348-351
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• 2012

본 논문에서는 많은 양의 외부 데이터를 활용할 수 있는 예제기반 초해상도(example-based super-resolution) 방법을 보다 효율적으로 할 수 있는 예제선정과 그를 위한 최적화기반의 방법론을 제안한다. 외부 데이터베이스 전체에 의존하는 것이 아니라, 예제선정을 위해 영상검색 (image retrieval) 방법을 도입하여 입력 영상과 관련 있는 영상을 외부 데이터베이스로부터 찾고 영상들로부터 초해상도 영상을 얻는다. 기존의 방법은 외부 데이터베이스를 모두 사용하기 때문에 입력영상에 불필요한 정보들이 복원되어 초해상도 결과의 질을 저하시킨다. 하지만 제안하는 방법에서는 영상검색을 통해 불필요한 정보들을 미리 제거하여 좋은 결과를 얻을 수 있다. 또한 외부 데이터베이스를 크기에 상관없이 검색된 몇 장의 영상을 사용하기 때문에 기존의 방법에 비해서 속도가 향상되었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.127-129
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• 2012

고용량 멀티미디어 및 대용량 콘텐츠와 같은 트래픽이 급속도로 증가하고 사용자들의 다양한 요구사항이 발생함에 따라 기존의 단일 클라우드 서비스 환경의 자원 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 극복하기 위해 협업 클라우드 환경이 제안되었는데, 이는 이종의 클라우드 서비스 환경을 통합하여 부족한 자원 문제를 해결하고, 클라우드 서비스 제공자들의 이익을 최대화시키는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 협업 클라우드 환경에서 각 데이터 센터내의 자원을 최적으로 분배하고 입력되는 사용자 요청 패턴을 반영할 수 있는 수익 함수 모델을 제안하고 이에 따라 각 서비스 제공자들의 이익이 증가함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.479-481
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• 2016

This paper proposes the information service, which defines the agriculture product event structures and the ways to capture and share the standardized events based on GS1 standards. It is expected that agriculture business partners would reduce the cost to deal with heterogeneous agriculture product events with minimal mutual understanding.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.201-203
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• 2013

본 논문에서는 SIFT 와 particle 특징 궤적을 이용한 새로운 행동 인식 시스템을 제안한다. 먼저, 영상에서 중요한 지역적 특징 정보를 얻기 위하여 SIFT 특징 점들을 탐지하고, 탐지한 특징 점들을 SIFT descriptor matching 기법을 이용하여 그 궤적을 추출한다. 또한, SIFT 특징 궤적들의 수량이 적은점과 영상내의 조명변화, 부분적 가려짐 등의 변화로 인해 SIFT 특징 궤적이 종종 없어지는 단점을 보완하기 위하여, SIFT 특징 궤적 주위에 particle 점들을 탐지하고, dense optical flow 기법을 기반으로 그 특징 궤적을 추출한다. 그리고 SIFT 와 particle 궤적의 중요도를 조절하기 위해 가중치를 부여한다. 제안한 행동 인식 시스템의 효율성을 범용 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 증명하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.216-219
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• 2011

이 기종의 컴퓨팅 자원들로 구성된 데이터센터에서 사용자가 제출한 클라우드 작업의 서비스 품질을 보장하기 위해서는 효율적인 작업할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 작업의 처리시간을 사용자의 QoS 로 정의하고 작업처리시간을 최소화하면서 동시에 모든 사용자에게 차별 없이 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있는 최적 작업할당 문제를 정의한다. 협력적 게임모형인 NBS(Nah Bargaining Solution)을 이용하여 정의한 문제를 해결하였고 이를 이용하여 각 자원에 할당되는 작업부하를 효율적으로 제어함으로써 파레토 최적을 유지할 수 있는 협력적 부하분산 정책을 도출하였다. 또한, 성능 평가를 통해 제안한 기법이 작업처리시간을 최소화하면서도 모든 자원에서의 작업처리시간이 동일함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.100-102
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• 2020

심층 신경망은 적대적인 공격으로 생성된 적대적 예제에 의해 쉽게 오작동할 수 있다. 이에 따라 다양한 방어 방법들이 제안되었으나, 더욱 강력한 적대적인 공격이 제안되어 방어 방법들을 무력화할 가능성은 존재한다. 이러한 가능성은 어떤 공격 범위 내의 적대적인 공격을 방어할 수 있다고 보장할 수 있는 인증된 방어(Certified defense) 방법의 필요성을 강조한다. 이에 본 논문은 인증된 방어 방법 중 가장 효과적인 방법의 하나로 알려진 구간 경계 전파(Interval Bound Propagation)의 성능을 향상하는 방법을 연구한다. 구체적으로, 우리는 기존의 구간 경계 전파 방법의 훈련 과정을 수정하는 방법을 제안하며, 이를 통해 기존 구간 경계 전파 방법의 훈련 시간을 유지하면서 성능을 향상할 수 있음을 보일 것이다. 우리가 제안한 방법으로 수행한 MNIST 데이터 셋에 대한 실험에서 우리는 기존 구간 경계 전파 방법 대비 인증 에러(Verified error)를 Large 모델에 대해서 1.77%, Small 모델에 대해서 0.96% 낮출 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.42-44
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• 2021

공동 활용 GPU 클러스터 시스템은 PBS, SLURM과 같은 작업 배치 스케줄러 및 Kubernetes, Openstack과 같은 클라우드 플랫폼 소프트웨어를 통해 다수의 사용자에게 공동 활용 서비스를 할 수 있다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기의 보조시스템인 뉴론을 SLURM 배치 스케줄러를 통해 다수의 연구자들에게 서비스하고 있다. 본 논문에서는 작업 배치 스케줄러에서 생성된 과금 통계 데이터를 R의 그래프 함수를 이용해 시각화하여 사용자 작업의 특성을 분석하고 효율적인 계산 자원 관리 정책을 수립할 수 있는 방안에 대해 논의한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.238-241
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• 2020

클라우드 컴퓨팅 (Cloud Computing)은 언제 어디서든 인터넷을 통하여 필요한 컴퓨팅 자원을 원하는 시간만큼 활용할 수 있는 최신 컴퓨팅 방식으로 사용자에게 효율적인 컴퓨팅 자원을 제공한다. 또한 빅데이터 및 인공지능 분야에서의 활용도가 높아 4차 산업혁명의 기초 인프라로 부각되고 있다. 클라우드의 독립적인 컴퓨팅 자원을 하이퍼바이저 (Hypervisor)를 통해 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 클라우드 하이퍼바이저에 대한 공격 기법인 커널 기반 루트킷, 캐시 기반 부 채널 공격, ROP (Return oriented Programming) 공격의 공격 방법과 대응 방안을 분석한다. 이후 기존에 연구된 하이퍼바이저 보안을 위한 클라우드 컴퓨팅 아키텍처를 소개하고, 하이퍼바이저 구조의 취약점에 대해 고찰한다. 마지막으로 하이퍼바이저 기반 클라우드 컴퓨팅 아키텍처의 문제점과 해결방안을 고찰한다.