• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2000년도 종합학술대회발표논문집
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• pp.255-263
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• 2000

네트워크를 통해 어플리케이션을 임대해주는 정보시스템 서비스 모델인 ASP 모델이 IT 시장에서 새로운 비즈니스 모델로 등장하였다. 그러나 ASP 모델은 기존의 정보시스템 모델에 비해 특정 서비스에 많은 서비스제공자가 임시적으로 결합되고, 정보자산이 공중망과 데이터센터에 위치하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 ASP 서비스를 성공적인 수행하기 위해서는 ASP 사업자가 서비스의 제공능력이 있는지에 대한 인증활동과 ASP 서비스 도입 및 운영과정이 적절하게 이루어지고 있는가에 대한 감리활동이 요구된다. 따라서 본 연구는 ASP의 특징을 분석하고, ASP 인증ㆍ감리 프레임워크를 설계를 수행하고자 한다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로, 분류기준을 기술적 계층, 수명주기, 공급자/고객의 관점이라는 세 가지 차원에서 정의하며, 각각의 세부항목 및 내용을 정의하고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권7호
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• pp.488-493
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• 2015

컴포넌트기반 체계모의환경(AddSIM)은 고해상도 공학급 무기체계를 사용하여 체계의 성능 및 효과도를 예측 분석하기 위해 개발된 무기체계 통합 모의환경이다. AddSIM을 이용한 고해상도 교전 모의 분석을 위해서는 연속시스템으로 표현되는 무기체계 공학급 모델은 물론, 지휘 통제, 네트워크 제어 모델과 같이 DEVS 형식론으로 기술된 이산사건시스템 모델을 복합적으로 사용해야 한다. 본 논문에서는 DEVS 모델과 AddSIM 플레이어 모델의 함수 간 관계 매핑(mapping)을 통해 AddSIM에서 실행 가능한 DEVS 모델 변환방법을 제시한다. 제안한 방법은 우선, 계층적으로 구성된 DEVS 모델을 단일 계층으로 변환하고, DEVS의 네 가지 함수(외부천이, 내부천이, 출력, 시간진행함수)를 AddSIM 플레이어 함수로의 변환을 주요 내용으로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.61-64
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• 2007

MPLS 네트워크에서 QoS(Duality of Service)에 관한 요구가 증대함에 따라 확장성을 보장하고 장애 복구를 위한 다중 경로 계산 방안들에 관한 여러 기술들이 제시되고 있다. 그러나 MPLS 네트워크는 트래픽에 관한 확장성 문제와 기존의 장애 복구 방식들의 경우 자원 낭비와 많은 지연 발생으로 인한 손실이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 LSP 다중경로 라우팅 알고리즘을 적용한 망의 효율적인 관리 및 신속한 장애 복구를 위해 H-MPLS(Hierachical-Multiprotocol Label Switching) 네트워크 제안한다. 또한 확장된 규모의 망을 계층형 MPLS로 구성하여 기존의 장애복구 방식을 다양한 네트워크 모델로 적용하고, 이를 NS 시뮬레이터를 통해 성능 분석하여 그 효율성 및 확장성의 개선방안을 제시하고자 한다.

• 산업진흥연구
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2017

한국전력의 전력을 생산, 수송, 공급하는 3가지 업무분야 중 수송부분을 관리하는 서울전력관리처에 SCADA (Supervisery Control And Data Acquisition) System이 1980년 처음 도입된 후 중앙급전소, 지역급전소, 변전소 업무를 EMS, SCADA, RTU 컴퓨터 설비 3계층의 1:N 식 방사상 형태로 구성하여 HARRIS 6000, BSC, HDLC, L&N, 도시바 등 5개 Protocol로 1200 bps와 9600 bps로 Data Link를 이용하여 왔다. 본 연구는 OSI표준네트워크패킷흐름을 도시하여 DataLink와 Network Layer를 분석하고, 네트워크 3계층을 사용하는 X.25 고속 통신망으로 구성된 한국전력 SCADA 네트워크 모델을 제시하였으며, 통신망을 시험 평가하였다. 현재의 스카다 통신구조를 개선한 미래 스카다 통신구조를 제시하고, SCADA DB 구조를 정의하고, 스카다 기능 구조에 원격 SCADA 게이트웨이 개념을 도입 표준 통신프로토콜을 적용 하였다. 따라서 데이터 전송시간 제약완화, 타지역 타 설비에서의 감시 및 제어의 다중화 및 통신 개방성을 확보하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.641-642
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• 2022

단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제31권6호
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• pp.608-619
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• 2004

IP 멀티캐스트가 현재 보편적 네트웍 서비스로 제공되지 못하고 있는 현실적인 한계로 인하여, 다중 수신자를 지원하기 위한 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 주목을 받고 있다. 응용 계층 멀티캐스트는 데이타의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어진다. 그러나 종단 시스템은 범용 장비이기 때문에 데이타 전달에 최적화되어 있지 않고, 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템들의 컴퓨팅 능력과 네트워크 대역폭이 다양하기 때문에, 종단 시스템의 성능에 따라 처리 지연 시간이 발생하게 되어 종단 간 지연 시간에 영향을 끼치게 된다. 본 논문은 응용 계층 멀티캐스트 세션에 참여하는 종단 시스템에서의 지연 시간을 모델링하고 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능에 미치는 영향을 분석한다. 나아가, 종단 시스템에서의 지연과 이들의 다양성을 고려하여 메쉬 기반의 응용 계층 멀티캐스트 세션 성능 향상 기법을 제안하고 이에 대한 성능 평가에서 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해 종단 간 지연 시간을 감소시키는 것을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.540-543
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• 2020

기존의 초해상도 딥러닝 기법은 모델의 깊이가 깊어지면서, 좋은 성능을 내지만 점점 더 복잡해지고 있고, 실제로 사용하는데 있어 많은 시간을 요구한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 딥러닝 모델의 가중치를 양자화 하여 추론시간을 줄이고자 한다. 초해상도 모델은 feature extraction, non-linear mapping, reconstruction 세 부분으로 나누어져 있으며, 레이어 사이에 많은 skip-connection 이 존재하는 특징이 있다. 따라서 양자화 시 최종 성능 하락에 미치는 영향력이 레이어 별로 다르며, 이를 감안하여 강화학습으로 레이어 별 최적 bit 를 찾아 성능 하락을 최소화한다. 본 논문에서는 Skip-connection 이 많이 존재하는 MSRN 을 사용하였으며, 결과에서 feature extraction, reconstruction 부분과 블록 내 특정 위치의 레이어가 항상 높은 bit 를 가짐을 알 수 있다. 기존에 영상 분류에 한정되어 사용되었던 혼합 bit 양자화를 사용하여 초해상도 딥러닝 기법의 모델 사이즈를 줄인 최초의 논문이며, 제안 방법은 모바일 등 제한된 환경에 적용 가능할 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.481-491
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• 2014

지구 온난화 문제와 화석 연료 양의 한계 때문에 재생 가능한 전력 생산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 재생 에너지 중 태양광 에너지의 전력 생산 비율은 점차 증가함에 따라 집광형 태양광발전 시스템은 높은 전력 생산량으로 각광받고 있다. 하지만 이 시스템은 태양광 중첩률이 높을 때 가장 높은 발전 효율을 내기 때문에 허용 오차 범위가 작은 정밀 태양 추적 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 복잡한 환경에 대응할 수 있는 베이지안 네트워크와 나이브 베이즈 분류기를 이용한 계층적 추적 시스템을 제안한다. 베이지안 네트워크는 불완전하고 불확실한 상황을 모델링 하는데 강력한 모델로 충분한 양의 데이터가 없을 경우에도 도메인 지식을 바탕으로 네트워크를 설계할 수 있다는 장점이 있다. 제안하는 계층적 확률 시스템에서는 불확실한 하늘 상황을 9개로 분류하고 모듈형 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 날씨 상황을 추론한다. 또한 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 추론된 날씨 상황을 고려한 효율적인 추적 방법을 분류하고 선택한다. 베이지안 네트워크의 유용성을 평가하기 위해 실제 날씨 데이터를 수집하였고 평균 93.9%의 정확도(Accuracy)를 보였다. 또한, 제안하는 시스템과 핀홀 카메라 시스템의 태양광발전 효율을 비교한 결과 약 16.58%의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1881-1892
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• 1997

본 논문에서는 확률적 VQ 네트워크와 계층적 구조를 가지는 다단계 인식기를 이용한 인쇄체 한자 인식 방법을 제안한다. 대용량 신경망은 구현하기가 매우 어렵기 때문에 모듈화된 신경망을 이용하였으며, 이 과정에서 발생되는 문제점을 확률적 신경망 모델을 이용으로 제거하였다. 또한 엔트로피 이론을 적용하여 오인식률이 높은 혼동 문자쌍에 대하여 재분류를 수행하였다. 실험대상은 KSC5601 코드의 한자 4,888자 중, 동자이음문자를 제외한 4,619자로 하였으며, 학습 데이타와 실험 데이타에 대하여 실험결과, 각각 평균 99.33%, 92.83%의 인식률과 초당 4-5자의 인식속도를 얻음으로써 본 방법의 유효성을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.131-138
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• 2003

인터넷 서비스가 대중화되면서부터 네트워크상의 통신 및 시스템을 안전하게 보호하기 위한 네트워크 보안 관리가 시급한 문제로 부상되고 있다. 이에 따라 침입탐지 시스템, 침입차단 시스템, VPN과 같은 보안 장비들이 급속히 사용화 되고 있는 실정이다. 그러나 이들 보안 장비들은 단일환경, 단일 시스템에서 제각기 독립적으로 기능하기 때문에 보안 대상이 매우 제한적이며, 벤더별로 상이한 구조로 인해 강호 유기적인 통합기능을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 일관성 있고 체계적인 보안정책을 네트워크를 대상으로 적절하게 적용할 수 있는 계층적 구조의 정책기반 보안관리 모델을 제시하고, 각기 다른 보안 영역에 따라 다르게 정의된 보안 정책들에 대한 관리와 협상을 용이하게 하는 정책 협상 메커니즘과 프로토타입을 제시한다. 이 연구 결과는 다양한 환경의 네트워크에서 보안정책 서버 및 보안 기술의 개발에 지침으로 활용이 가능하며, 또한 네트워크 전체의 보안성을 향상시킬 수 있으며, 각 호스트간의 보안 정책 협상을 효율적으로 지원할 수 있다.