통합된 코어 망 구조(core network architecture)와 다양한 무선 가입자 행동들은 3GPP in Release 8에서 제안된 EPC(Evolved Packet Core Network)에서 상당한 시그널링 부하 증가를 가져온다. 따라서 인증 시그널링 분석(authentication signaling analysis)은 체감품질(quality-of-experience)을 충족시키면서 인증 시그널링 부하와 지연을 줄이는 통찰력을 갖게 해준다. 본 논문에서는 갱신 과정 이론(renewal process theory)에 기반을 둔 분석적 모델링을 통해 EPS 구조에서의 시그널링 부하에 대해 평가하였다. 갱신 과정 이론은 특정 랜덤 과정(random process)에 상관없이 잘 작동 한다 (예. 포아송(Poisson)). 본 논문은 발신 발생 속도(call arrival rate), 이동성(mobility), 가입자들의 선호도와 운영정책의 관점에서 가입자들의 다양한 패턴을 고려하였다. 매개변수들과 성능지표들 사이의 상호관계를 나타내기 위해 수치적인 결과를 사용하였다. 수직적 핸드오버(vertical handover) 성능의 민감도와 heavy-tail process의 영향에 대해서도 검토하였다.
미국, 유럽, 중국, 일본 등 주요 선진국은 탄소 경제에서 수소 경제로의 전환을 위해 다양한 수소 경제 정책을 발표하며 연구역량을 집중하고 있다. 우리나라도 이러한 추세에 발맞추어 2019년 초 수소 경제 활성화 로드맵을 발표한 이래로 수소 경제 관련 법안을 마련하고 지원책을 실시하고 있다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)의 국가R&D과제정보 최근 10년치 데이터를 활용해 수소 경제, 그중에서도 전·후방 파급효과가 크다고 할 수 있는 연료전지전기차 관련 R&D 현황과 지식구조를 파악하고자 한다. 연료전지전기차 관련 국가R&D과제(2020년 1월 기준) 1,479개의 원시 데이터를 바탕으로 네트워크 분석 및 텍스트 마이닝을 실시한 결과, 연료전지전기차 분야에서는 수소의 생산, 운반, 저장, 활용의 전 프로세스에 걸친 기술 및 시스템의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 본 논문은 해당 연구결과를 통해 현재 연료전지전기차 산업을 선도하고 있는 한국의 수소 경제 관련 정책 수립과 연구개발, 시장 전략에 대해 시사점을 제시한다.
인공지능으로 구현되는 지능과 데이터 및 네트워크 기술에 기반한 지능정보기술의 발전은 사회 전반에 혁신을 유발하고 광범위한 사회, 경제적 파급력을 보여주고 있다. 이에 국외는 물론 국내에서도 다가오는 미래사회를 이끌어갈 인재 양성을 위해 AI 교육을 서두르고 있는 실정이다. 데이터는 인공지능의 중요한 부분으로서 데이터를 수집, 처리, 분석하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시는 AI 소양과 더불어 함께 신장시켜야 할 중요한 역량으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학생의 데이터 리터러시를 키워줄 수 있는 AI 데이터과학 교육 프로그램을 개발하여 이를 실험반에 적용, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 그 효과성을 검증하였다. 그 결과 데이터 리터러시의 네 가지 세부 역량인 데이터 이해, 수집, 분석, 표현에서 모두 통계적으로 유의미하게 향상된 결과를 나타내어 AI 데이터과학 교육 프로그램이 학생들의 데이터 리터러시 향상에 효과적임을 알 수 있었다.
VNDN 기술을 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스를 위한 통신 기술로 활용할 시 데이터가 통신의 주체가 되는 데이터중심네트워킹 기술 실현이 가능하며, 차량 보안 공격 및 해킹, 장거리 데이터 전송 시 성능 저하, 잦은 데이터 끊김 현상 등 현재의 호스트 중심 인터넷에 기반한 커넥티드 차량의 인포테인먼트 응용 서비스 기술이 갖는 한계를 극복 할 수 있다. VNDN 안에 지연에 매우 민감한 critical 정보 데이터를 RSU(Road Side Unit) 등에게 푸쉬 기반으로 전달해 주기 위한 Data 패킷 포워딩 이슈는 VNDN 기반 응용 서비스 실현을 위해 해결해야 할 이슈 중 하나이며, 이를 해결하기 위해 먼저 NDN 환경하에서 푸쉬 기반 데이터 트래픽을 지원해주기 위한 현존하는 포워딩 기법들을 포괄적으로 분석해 보고 각 기법 들을 성능 측면에서 비교 분석해 본다. 이를 통해 VNDN 환경하에서 보다 향상된 푸쉬 기반 중요 데이터 포워딩 기법 연구를 위한 사전 지식으로 활용되어질 수 있기를 기대한다.
동적으로 변하는 시간 가변적 네트워크 환경에서 엣지 디바이스의 최적 이동패턴은 FEC환경에서 응용 서비스 사용자에 근접한 에지 클라우드 서버에 컴퓨팅 리소스를 분배하거나 새로운 에지 서버(기지국)를 배치하는데 적용함으로써, 클라우드 컴퓨팅의 단점인 지연시간 문제 완화를 위한 효율적 계산 오프로딩이 가능한 환경 구축에 활용이 가능하다. 본 논문은 임의의 시간제약 및 이동규칙 등이 적용되는 시공간 환경에서 응용 서비스를 요구하는 다수의 엣지 디바이스(이동객체)들의 이동경로를 빈발도 기반으로 분석하여 최적 이동패턴을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 OPE_freq 알고리즘을 A* 및 Dijkstra 알고리즘들과 비교 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 상대적으로 빠른 연산시간과 적은 메모리를 사용하고 보다 정확한 최적경로를 추출함을 알 수 있다. 또한 A* 알고리즘과의 비교 결과를 통하여 가중치를 빈발도와 동시에 적용함으로써 경로 추출의 정확도를 향상시킬 수 있음을 도출하였다.
제조 현장의 센서나 기기들에서 생성된 대량의 데이터들이 서버나 클라이언트로 전송되면서 네트워크 처리시간 지연, 스토리지 자원 비용 증가의 문제가 발생한다. 이러한 문제 해결을 위해 실시간 대응성과 무중단 공정이 필수인 제조 현장을 고려하여 실시간 및 무손실 압축이 가능한 QRC(Quotient Remainder Compression)와 BL_beta 압축 알고리즘을 처음으로 실제 제조 현장 센서 데이터에 적용하여 실험 결과로 두 알고리즘 중 어떤 알고리즘이 성능이 좋은지 비교 분석하였다. 실험 결과는 BL_beta가 QRC보다 압축률이 높았다. QRC의 데이터 크기를 조금 조정하여 동일한 데이터로 실험을 진행한 실험결과는 데이터 크기를 조정한 QRC 알고리즘이 기존 QRC와 BL_beta 압축 알고리즘보다 압축률이 35.48%, 20.3% 더 높았다.
기만 기술(deception technology)은 허니팟(honeypot)의 확장된 개념으로, 공격자를 기만하여 공격을 탐지, 방지, 또는 지연시키는 기술을 의미한다. 기만 기술은 네트워크 포트, 서비스, 프로세스, 시스템 콜, 데이터베이스 등에 폭넓게 적용되어 왔다. 파일을 대상으로 하는 공격에도 유사한 개념을 적용할 수 있다. 파일을 대상으로 하는 대표적인 공격으로 랜섬웨어가 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일을 몰래 암호화한 후 값을 지불해야 복원할 수 있게 해 주는 멀웨어의 일종이다. 또 다른 예로는 와이퍼 공격으로 시스템에 있는 모든 또는 타겟 파일을 복구 불가능하게 삭제하는 공격이다. 본 논문에서는 이러한 종류의 공격에 대응하기 위한 방법으로 파일을 은닉하는 방법을 제안한다. 파일을 은닉하는 방법은 기존의 백업이나 가상화를 통한 파일 보호 기법에 비해 디스크 용량을 추가로 소비하지 않고 성능 저하도 최소화할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 FEC (Fog/Edge Computing) 환경에서 다중 분기구조의 부분 오프로딩을 위해 모바일 장치와 에지서버로 구성된 2계층 협력 컴퓨팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 다중 분기구조에 대한 재구성 선형화 기법을 적용하여 응용 서비스 처리를 분할하는 알고리즘과 모바일 장치와 에지 서버 간의 부분 오프로딩을 통한 최적의 협업 알고리즘을 포함한다. 또한 계산 오프로딩 및 CNN 계층 스케줄링을 지연시간 최소화 문제로 공식화하고 시뮬레이션을 통해 제안 시스템의 효과를 분석한다. 실험 결과 제안 알고리즘은 DAG 및 체인 토폴로지 모두에 적합하고 다양한 네트워크 조건에 잘 적응할 수 있으며, 로컬이나 에지 전용 실행과 비교하여 효율적인 작업 처리 전략 및 처리시간을 제공한다. 또한 제안 시스템은 모바일 장치에서의 응용 서비스 최적 실행을 위한 모델의 경량화 및 에지 리소스 워크로드의 효율적 분배 관련 연구에 적용 가능하다.
사물인터넷 센서 장치와 빅데이터 처리 기법의 개발 및 보급으로 사물인터넷 센서를 활용한 정보 시스템이 여러 산업 분야에 적용되어 활용되고 있다. 정보 시스템이 적용된 산업 분야에 따라 정보 시스템이 도출하는 정보의 정확성이 산업의 효율, 안전에 영향을 미칠 수 있다. 따라서 외부 공격으로부터 센싱 데이터를 보호하고 정보 시스템이 정확한 정보를 도출할 수 있도록 하는 보안 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 사물인터넷 센서 기반 정보 시스템의 각 처리 단계를 대상으로 하는 보안 위협을 살펴보고, 각 보안 위협에 대한 대응 기법을 제안한다. 나아가 제안하는 대응 기법을 통합하여 보안 공격에 강인한 사물인터넷 센서 기반 정보 시스템 구조를 제시한다. 제안 시스템에서는 경량 암호 알고리즘, 난독화 기반 데이터 유효성 검사 등 경량 보안 기법을 적용함으로써 저전력, 저성능의 사물인터넷 센서 장치에서도 최소한의 처리 지연만으로 보안성을 확보할 수 있도록 한다. 보편적으로 각 보안 기법을 실제로 구현하고 실험을 통해 성능을 보임으로써 제안 시스템의 실현 가능성을 보인다.
실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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