• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권8호
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• pp.297-306
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• 2018

본 논문에서는 분산 스트림 처리 프레임워크인 Apache Storm을 고성능 통신 장비인 InfiniBand에 적용하는 방안을 다룬다. InfiniBand 상에서 Storm을 동작시키는 쉬운 방법은 IPoIB (IP over InfiniBand)를 사용하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드에 심각한 CPU 부하를 발생시키는데, 이는 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사에서 기인하는 것으로 나타났다. 이를 해결하기 위해, Storm에서 InfiniBand의 RDMA (Remote Direct Memory Access) 기능을 사용하는 새로운 통신 방식을 제안한다. 첫째, Storm에서 RDMA 기능을 이용하기 위해, 기존 통신 프레임워크인 Netty를 대체하는 새로운 프레임워크인 RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty)를 설계 및 구현한다. 둘째, Storm이 기존 Netty와 RJ-Netty를 모두 사용할 수 있도록 관련 클래스들을 개선한다. 셋째, RJ-Netty의 성능을 최대화하기 위해 멀티스레드를 지원하도록 JXIO 서버 기능을 개선한다. 실험 결과, 제안한 RJ-Netty는 Ethernet은 물론 IPoIB에 비해서 메시지 처리량을 향상시키면서도 CPU 부하를 크게 줄인 것으로 나타났다. 본 논문은 Apache Storm을 InfiniBand 상에서 동작시킨 최초의 시도로, 고성능의 InfiniBand RDMA를 사용하여 Storm의 처리 성능을 향상시킨 우수한 연구 결과라 사료된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권6호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 핸드오프를 지원하는 DiffServ 스케줄러를 제안한다. 제안하는 스케줄러는 TDD/CDMA망의 이동 단말에게 다양한 요구조건을 가진 멀티미디어 서비스를 지원 해준다. TDD는 무선망에서 널리 사용되고 있는 양방향 통신방식으로 FDD와 달리 단일 주파수로 기지국과 단말기 간에 대칭적인 통신이 가능하여 무선 자원 활용도가 높은 장점이 있다. DiffServ는 개별 플로우 단위의 처리나 QoS를 지원하기 위한 별도의 신호 프로토콜을 요구하지 않으므로 상대적으로 간단하면서도 확장성이 향상된 QoS 지원 방안이다. 그러나 기존에 제안되어 있는 유선망 스케줄러들은 무선 환경을 고려하고 있지 않기 때문에 무선망에서 바로 적용하기에는 부적합하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 제안된 DSS(DiffServ Supporting Scheduler)는 단말기가 기지국으로 패킷 전송을 요청하는 업링크 트래픽을 이용하여 서비스 클래스의 요구조건을 충족시키면서 한정된 무선자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 그러나 DSS는 적용 범위를 무선 단말기가 서비스를 받고 있는 해당 지역으로 한정하고 있기 때문에 무선 단말기가 이동한 셀에서는 요구한 서비스 품질을 지속적으로 보장받을 수 없다. 따라서 DiffServ를 지원하는 TDD/CDMA 시스템에서 무선 단말의 이동시에도 차등화 된 서비스를 보장해주는 스케줄링 기법이 필요하다. 제안하는 기법은 무선 노드가 서비스 중에 셀을 이동함으로써 발생하는 핸드오프 시에도 QoS의 저하 없이 지속적인 서비스를 보장 받을 수 있도록 해준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.697-708
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• 1996

본 논문에서는 ATM 망에서 우선권을 갖는 반응 혼잡 제어에 대해 연구하였다. 버퍼에 접속에 대한 우선권 할당은 부분 버퍼 공유 기법으로 대부분의 트래픽 요구를 만족 시키기 위해 망 자원의 이용을 향상 시키기가 위해 사용되어 졌다. 도착 모델은 MMPP(Markov Modulated Poisson Process)를 사용하였다. 우선권 할당에 의한 부분버퍼 공유 기법이 실제 ATM망에서 버스트 트래픽에 대한 영향을 분석하였다. 이러한 기법으로 버스트트래픽에 대한 시스템의 셀 수를구하고 손실 확률도 구해 보았다. 예방 제어가 망 내에서 동작 중에 있을 지라도 트래픽소스의 예측할 수 없는 통계적 변동으로 인해 여전히 혼잡이 발생할 수가 있다. 이논문 에서는 반응혼잡 제어를 연구한다. 반응 혼 잡제어에서 각각의 소스는 전송된 셀을노드에서 트래픽 부하로 변화시킨다. ATM망에서 반응 혼잡 제어방식을 병용하므로써 더욱 효율적인 제어를 하는 것이다. 해석적인 모델을 개발하여 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어의수학적 해석을 수행하 였다.수치적인 결과는 우선권이 없는 계층의 성능에 대한 영향력을 거의 가지고 있지 않는 높은 우선권을 갖는 계층에 대해 손실 확률 값의 개선을 보여준다. 또한, 우선권을 가지는 반응 혼잡 제어는 혼잡을 피하는 것과 통례적 이득을 얻는 데 있어서 매우 효 과적임을 보여준다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권3호
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• pp.127-136
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• 2010

무선 센서네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 생활환경과 컴퓨터 사이의 중계자 역할을 하는 매우 중요한 연구 분야이다. 매우 제약적인 자원 환경에서 동작하여야 하는 센서 노드의 특성 때문에 제한된 자원을 효율적으로 관리할 수 있는 센서네트워크 운영체제가 요구된다. 또한 센서네트워크는 외부 물리 환경의 변화에 반응하여 동작하는 시스템이기 때문에 여러 이벤트를 동시에 신속하게 처리 할 수 있어야 한다. 이러한 요구조건을 만족시킬 수 있도록 TinyOS나 MANTIS, NanoQplus 등 센서네트워크용 운영체제에서 다양한 기법들이 제시되고 있다. 하지만, 센서네트워크 응용 프로그램을 개발하는 프로그래머 입장에서는 제약이 심한 개발 환경과 개발을 용이하게 할 수 있도록 하는 프레임워크가 부족한 문제점도 매우 크다. 이를 위해 본 논문에서는 반응형 시스템에 적합한 상태머신 프레임워크를 멀티쓰레드 기반의 센서네트워크운영체제인 NanoQplus에 구현하였다. 또한 효과적인 이벤트 처리를 위한 이벤트 브로커 모듈 및 상태머신간 메시지 공유를 위한 메시지 자료구조와 메시지 및 메시지큐를 핸들링하고 상태머신의 전이를 수행하는 실행 모듈을 제안한다. 추가적으로 상태머신 프레임워크기반의 응용 프로그램을 좀 더 용이한 개발을 지원할 수 있는 CASE(Computer-aided software engineering)툴을 개발하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권2호
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• pp.263-268
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• 2004

멀티미디어 응용 서비스에서는 특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 시간 의존성이 있다. 이러한 실시간 특성은 네트웍의 QoS 보장을 위한 중요한 요소이다. 네트웍 사용자의 증가와 응용 프로그램의 데이터 전송율의 증가로 네트웍 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구는 계속 진행되고 있다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는(Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 DCLC문제에 접근하기 위해 링크비용과 지연시간을 확률적으로 조합한 인자를 사용한 새로운 알고리즘을 연구하였다. 최근 Salama에 의해 제안된 DCUR 알고리즘은 최적에 가까운 알고리즘이나, 제안한 알고리즘은 DCUR 알고리즘과 비교하여 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의하면 노드 수 200에서 38% 이상의 효과를 보았다. 본 알고리즘의 특징은 선택의 요소로서 새로운 인자를 만들었고, 링크를 순차적으로 선택하지 않고 동적으로 선택하는 방법을 구현하였다는 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.307-319
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• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.176-186
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• 2007

상호연결망은 그래프로 모델링 할 수 있다: 노드는 정점으로 대응시키고, 링크는 에지로 대응시킨다. 상호연결망(그래프)의 지름은 서로 다른 모든 두 정점 사이의 최단경로 길이 중 최대이다. 상호연결망의 고장지름이란 연결도-1 개 이하의 임의의 정점에 고장이 있을 경우, 이들 고장 정점들을 제거한 연결망에서 모든 두 정점사이의 최단경로 길이 중 최대이다. 지름이 3이상이고 연결도가 r인 r-정규(regular) 그래프의 고장지름은 지름+1이상이다. 이 논문에서는 $m,n{\geq}3$ 인 2-차원 $m{\times}n$ 토러스에서 m=3 혹은 n=3일 때 고장지름은 max(m,n)이고, m,n>3일 때 고장지름은 지름 +1임을 보인다. 그리고 $k_i{\geq}3(1{\leq}i{\leq}d)$이고 $d{\geq}3$인 d- 차원 $k_1{\times}k_2{\times}{\cdots}{\times}k_d$ 토러스에서 서로 다른 임의의 두 정점 사이에 길이가 지름+1이하인 서로소인 경로들이 2d 개 존재함을 보인다. 두 정점 u와 v 사이의 서로소인 경로들이란, 공통의 정점들이 u와 v만 있는 경로들을 말한다. 이들 서로소인 경로들을 이용하여 $k_i{\geq}3(1{\leq}i{\leq}d)$이고 $d{\geq}3$인 d-차원 $k_1{\times}k_2{\times}{\cdots}{\times}k_d$ 토러스의 고장지름이 지름+1임을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.609-616
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• 2016

본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.661-667
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• 2018

최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 스마트 홈 시장이 성장하고 있으며, 다양한 디바이스가 활용되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경은 지능형 서비스를 위해 다양하고 방대한 양의 디바이스 정보를 수집하여 사용자 정보를 기반으로 서비스를 제공받으며, 다양한 디바이스를 제어해야 하고, 이기종 간의 통신을 제공해야 한다. 하지만, 이러한 성장과 함께, 스마트 홈 환경에서는 다양한 보안 위협이 발생하고 있다. 실제, 프루프 포인트와 HP에서는 스마트 홈 환경에서의 피해 사례 및 보안 취약점의 심각성에대해 경고하였으며, 다양한 환경에서의 침해 사례가 발표되었다. 그러므로, 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해 스마트 홈에서 사용하는 스마트 노드들 간의 안전한 상호인증 기법에 대해 연구를 수행하였다. 제안하는 논문의 경우 보안성 평가를 통해 스니핑, 스푸핑, 디바이스 상호 인증, 중간자 공격, 무결성 등 사물인터넷 환경과 센서 디바이스에서 발생할 수 있는 잘 알려진 취약점에 대해 난수와 수시로 갱신되는 세션키 및 비밀키를 이용하여 안전함을 검증하였다. 또한, 기존에 연구된 사물인터넷 보안 프로토콜과의 비교를 통해 보안성 및 키 관리 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.