• 대한교통학회지
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• 제26권1호
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• pp.127-135
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• 2008

교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.78-87
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• 2011

현재 센서 네트워크 시스템을 이용한 다양한 지능형 응용들에 대한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 센서 네트워크는 다양한 센서 모듈을 장착한 노드들로 구성되고, 환경정보를 수집하기 위해 많이 활용된다. 최근 더욱 상세한 환경 모니터링이나 고품질 데이터에 대한 요구로 인해 멀티미디어 데이터의 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 Zigbee 기반 센서 네트워크의 낮은 대역폭의 한계를 극복하고, 실시간 멀티미디어 데이터 전송을 위한 라우팅 기법에 대한 연구를 수행한다. 기존에 제안된 멀티미디어 데이터 전송 기법의 경우 비효율적인 다중경로 설정단계로 인해 경로설정 시간의 지연이 발생하고, Zigbee의 대역폭 한계로 인해 낮은 데이터 전송속도를 보인다. 본 논문은 기존 기법의 대역폭 문제를 해결하는 블루투스와 Zigbee 하이브리드 라우팅 구조를 제안한다. 또한 경로설정 시간 지연 문제를 해결하는 경쟁기반 비-중첩 다중 경로 설정 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 비교평가하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 약 78% 지연시간이 감소되었으며, 통신 속도가 약 6.9배 증가하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.51-56
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• 2016

본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.1-8
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• 2020

최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문에서는 연성회로기판에 실장된 부품의 불량여부를 판별하기 위해 핀 드라이버와 접지 가딩 기법을 적용한 인 서킷검사 시스템을 제안한다. 핸드폰 및 모바일용 디스플레이 장치에 사용되는 연성회로기판 모델의 검사신호의 입/출력을 위한 구조적인 공통 특성을 분석하고, 회로도를 기반으로 인가해야 할 검사 신호의 종류와 인가 위치에 대한 정보를 핀 맵으로 저장한다. 검사 신호는 저항, 콘덴서와 인덕터의 특성 검사가 가능하도록 응용회로와 알고리즘을 구성한다. 특정 위치에 특정 검사신호를 인가하기 위한 핀 드라이버를 설계하고, 핀 맵을 바탕으로 측정 대상이 포함된 최소한의 노드 및 메시가 구성되도록 핀 드라이버를 설정한다. 제안된 핀 드라이버와 접지 가딩 기법을 적용한 인 서킷 검사 시스템을 구현하고, 수동소자 각각에 대한 측정 실험과 선정된 테스트 모델에 대한 검사 실험을 수행하고, 제안된 시스템의 정밀도와 효율성을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권4호
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• pp.63-72
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• 2010

본 논문에서는 LR-WPAN을 위한 새로운 인증 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 계층 구조를 이용한 인증을 수행하여 인증의 안전성 및 신뢰성을 확보한다. 또한 계층 구조에서 나타나는 효율성 감소 및 denial of service(DoS) 공격에 대한 취약점을 해결하기 위하여 정보 교환 횟수를 줄여 적합한 사용자 및 적합하지 않은 사용자를 인증할 때의 효율성을 제공하고 Local Authentication Key를 이용하여 트러스트 센터(trust center)와 참여자 기기 및 부모 노드와 참여자 기기 사이의 신뢰 관계를 확인한다. 제안하는 프로토콜의 성능 평가를 위하여 security 분석을 통해 안전성을 평가하며 GNY 분석을 통해 프로토콜의 신뢰성을 평가한다. 또한 DoS 공격 발생 시 네트워크에 참여중인 기기의 메시지 전송 횟수를 분석하여 DoS 공격에 대한 프로토콜의 안전성을 평가한다. 마지막으로 현재 LR-WPAN을 위한 표준인 ZigBee의 인증 프로토콜과 제안한 프로토콜을 LR-WPAN 기기에 구현하여 인증과정에 필요한 시간을 측정하고, 측정된 시간을 바탕으로 각 홉 수 별로 인증 완료 시간을 분석한다. 이 과정을 통하여 제안한 프로토콜이 기존의 인증 프로토콜보다 보안성이 강화되며 인증 완료시간을 홉 수에 따라 최대 30% 줄임을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제22권3호
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• pp.186-194
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• 2001

제주 지방 기상청을 대상으로 하는 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 구축하였다. 기상청 본청에서 하루 2회 제공되는 30 km해상도의 수치예보 자료로는 지방 기상청의 예보관들이 우리 나라와 같이 복잡한 지형에서 발생하는 그 지역의 국지 악기상을 파악하기에는 무리가 있다. 지역 규모의 고해상도 수치예보를 위해 LAPS와 MM5를 자료분석과 예보 모델로 이용하였다. LAPS는 양질의 수치예보 초기자료를 생산해 내기 위해 종관 관측 자료뿐만 아니라 위성 및 레이더 등의 비 종관 관측자료도 자료동화에 이용한다. MM5 모델은 16노드의 펜티엄 PC로 구성된 클러스터에서 수행되었으며 이 시스템은 분산병렬 클러스터 컴퓨터로 가격대비 성능이 매우 우수한 미니 슈퍼컴퓨터이다. 자료동화 모델, 수치예보 모델 그리고 PC-클러스터를 종합한 지역 규모 단시간 수치예보 시스템을 한라 단시간 예측 시스템이라 명명하였으며 이 시스템은 현재 제주 지방 기상청에서 독자적으로 운영되고 있다. 기상청 본청에서 제공되는 수치예보 정보로는 탐지할 수 없었던 1999년 7월 9일 제주 지역의 집중호우 사례에 대하여 본 시스템을 검증한 결과 모델이 예측한 강수량이 실제 강수량을 잘 재현하였다. 한라 단시간 예측 시스템은 2000년 4월부터 하루 4회 제주 지방기상청에서 독자적으로 운영되고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1129-1139
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• 2015

시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

• 경영정보학연구
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• 제13권1호
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• pp.75-96
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• 2011

본 연구는 e-Commerce 산업의 미래 트랜드를 예측하기 위해 Coolhunting을 실시하였다. Coolhunting은 사회네트워크 분석을 통해 트렌드세터를 발견하고 이들의 집단지성을 통해 미래 트랜드인 Cool Trends를 읽어내는 방법이다. Coolhunting은 사회네트워크분석을 통해 실시되는데 본 연구에서는 사회 네트워크 분석 Tool 중 NodeXL을 활용하였다. e-Commerce 산업의 Cool Trends를 발견하기 위해 e-Commerce 기업, 상품, 고객서비스 유형, 고객응대직원, 고객간의 산업네트워크 연구모형을 설계하였다. 연구모형을 통해 e-Commerce 산업의 흐름을 분석하고, 네트워크 영향력을 나타내는 사이중앙값과 페이지랭크값 분석을 통해 트렌드세터들의 특성을 파악하였다. 본 연구의 결과 e-Commerce 산업 네트워크는 혼돈형태에서 현재 집단지성형태의 네트워크로 변화되고 있었다. 네트워크 영향력에 대한 분석결과 e-Commerce 시장의 Cool Trends가 VIP, 우수, 관리등급의 여성고객(트렌드세터)들을 중심으로 집단지성을 통한 상거래인 소셜커머스 시장이 활성화 될 것이고, 소셜커머스에서는 소비자들에게 시맨틱한 소비를 촉진시키고, 상품군 중 화장품/미용기구/향수 상품군에서 고객 들의 구매력이 집중될 것이라는 것을 발견하였다. 본 연구결과를 통해 e-Commerce 기업이 취해야 할 전략적 방향성을 제언하였고, 국내 e-Commerce 기업들에게 있어서 지속적 성장이 이루어지고, 고객들에게 있어서는 양질의 서비스가 제공되기를 바란다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.615-625
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• 2020

문서-용어 빈도행렬은 그룹정보가 존재하는 문서들의 용어를 추출한 것으로 일반적인 텍스트 마이닝에서의 자료이다. 본 연구에서는 연구 분야 성격에 따른 문서 분류를 위해 문서-용어 빈도행렬을 생성하고, 전통적인 용어 가중치 함수인 TF-IDF와 최근 잘 알려진 용어 가중치 함수인 TF-IGM을 적용하였다. 또 용어 가중치가 적용된 문서-용어 가중행렬에 문서분류 정확도 향상을 위해 핵심어를 추출하여 문서-핵심어 가중행렬을 생성하였다. 핵심어가 추출된 행렬을 바탕으로, 심층 신경망을 이용해 문서를 분류하였다. 심층 신경망에서 최적의 모델을 찾기 위해 매개변수인 은닉층과 은닉노드수를 변화해가며 문서 분류 정확도를 확인하였다. 그 결과 8개의 은닉층을 가진 심층 신경망 모델이 가장 높은 정확도를 보였으며 매개변수 변화에 따른 모든 TF-IGM 문서 분류 정확도가 TF-IDF 문서 분류 정확도보다 높은 것을 확인하였다. 또한 개별 범주에 대한 문서 분류 분석 결과를 서포트 벡터 머신과 비교했을 때 심층 신경망이 대부분의 결과에서 더 좋은 정확도를 보임을 확인하였다.