• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.283-294
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• 1996

생산 공정에서 공동의 작업 범위 지역에 위치한 단위 제어 기기들에 대한 효율 적인 운영과 자원을 공유하기 위하여 네트워크 기술이 적용되어 운영되고 있다. 본 연구에 서는 발포 벽지 공정 관리의 효율화를 위하여 컴퓨터 통합 생산 방식의 표준을 기반으로 공정 라인의 이기종 PLC들의 그룹 관리를 위한 셀(cell) 시스템을 설계하고 시험운영 하였다. 본 연구에서 설계된 이기종 PLC 그룹 운영 해석은 PLC 래더 로직 프로그램에 서 데이타 패킷 크기와 노드 수의 변화로 파라미터를 선정하였으며, 이에 따른 시스템의 운영을 위한 토큰 로테이션 시간과 대기 시간의 대응된 변화값을 해석하였다. 이의 해석적 방법은 PLC 네트워크 연결의 인식 패킷의 서비스 시간, 전송 안정 여유의 오버 헤드를 고려한 M/G/1의 큐 모델로서 해석식을 유도하였으며, 셀 시스템과 PLC 그룹 관리에 적용하여 운영하였다. PLC의 스캔 타임(scan time)을 고려하여 10-20 msec 정도의 응답 하한선을 가지고 있으며 데이타 패킷의 크기는 50 바이트를 넘지 않고, 노드의 수가 40 이하이면 Jayasumana, Browaka 의 결과보다 확장되고 개선된 결과로서 네트워크가 안정되고 실시 간 처리가 가능함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.1-28
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• 2022

최근 몇 년간 많은 인터넷 대기업이 인공 지능 기술을 기반으로 한 개인화 서비스를 제공하여 온라인 사용자를 끌어들이는 자체 콘텐츠 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 기업의 온라인 서비스 네트워크에서 콘텐츠 서비스의 역할을 분석한다. 네이버의 서비스 포트폴리오에서 전문 제작 콘텐츠로 특징지어질 수 있는 웹툰의 역할과 구글 서비스 포트폴리오에서 사용자 제작 콘텐츠로 구분될 수 있는 유튜브의 역할을 확인한다. 네이버와 구글 서비스 이용에 관한 설문 조사 데이터를 바탕으로 방향성 계량 서비스 네트워크를 분석한다. 온라인 서비스 네트워크에서 노드는 온라인 서비스를 나타내고, 노드 간의 관계는 포트폴리오 내의 특정 서비스를 순차적으로 사용하는 것을 나타낸다. 연구 결과, 웹툰과 유튜브 모두 내향중심성보다 외향중심성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 즉, 콘텐츠 서비스는 기업의 양방향 네트워크에서 도착 서비스의 역할보다 시작 서비스의 역할을 수행할 가능성이 높다. 유튜브의 외향중심성과 내향중심성의 차이는 웹툰의 외향중심성과 내향중심성의 차이보다 상대적으로 적다. 구글의 서비스 포트폴리오에서 유튜브의 높은 중심성은 엔터테인먼트 위주였던 초기 역할에서 검색 플랫폼으로 성장하였음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.126-129
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• 2007

최근 유무선 혼합망의 사용이 증가됨에 따라 무선망의 핸드오프, 경로 손실, 페이딩, 등과 같은 전송 오류의 원인을 개선하기 위한 연구가 전개되고 있다. 유선의 신뢰성을 보장하는 표준 TCP, SCTP를 무선망에 적용하는 것은 혼잡제어, 흐름제어의 메커니즘을 적용함으로써 데이터 전송의 효율을 저하시킨다. 본 연구는 무선망에서 SCTP를 적용하기 위해서 SCTP와 SNOOP을 혼합하는 것으로, 무선망에서 전송오류가 발생했을 때 BS의 동작과정을 개선한 것이다. BS(Basic Station : 기지국)는 전송오류 시 ZWP(Zero Window Probe)를 MN(Mobile Node:이동노드)에게 보내어 경로와 상태를 확인하고 RWND를 갱신하여 에러상태를 확인한다. 그리고 새로운 경로를 선택하고, FH(Fixed Host : 고정호스트)에게는 ZWA(Zero Window Advertisement)를 보내어 혼잡제어나, 흐름제어 메커니즘을 호출하는 것을 방지하고 대기상태로 기다리게 한다. 무선망의 연결이 안정된 후에 데이터 전송을 함으로써 데이터의 전송 효율을 약 10% 향상한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.614-621
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• 2022

본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2023

4차산업 혁명이 도래한 이후로 전세계적으로 AI 기술이 유래 없는 속도로 발달 및 활용되고 있으며, 다양한 분야에서 AI 기법을 도입한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 최근 수자원 분야에서는 단기 강우 예측, 댐 유입량 예측 및 하천 수위 예측 등의 분야에서 AI 기술이 접목되어 꾸준한 기술 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단변량으로 축척된 자료를 활용하여 중·장기 모형 개발 연구가 다수 진행되고 있지만, 급격한 기후변화 현상과 복잡한 매커니즘을 보이고 있는 기상현상의 경우 단변량 분석으로서는 정확도가 저하 될 수 있는 우려가 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 상기에 제시된 단점을 극복하고자 다양한 기상자료를 검증·예측인자로 활용함과 동시에 Deeplearning 모형과 결합하여 신뢰성 있는 단기 강수 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 유럽중기예보센터(ECMWF, European Center for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하고 있는 ERA5 재해석 자료를 활용하였으며, Deeplearning 모형과 결합하여 단기 강우 예측이 가능한 모형을 개발하였다. 1차적으로 격자자료(25km×25km)로 제공되고 있는 ERA5 자료를 상세화(downscaling) 모형에 적용하여 기상청 관측소와 비교·검증하였으며, Deeplearning 모형을 통해 단기 예측이 가능한 모형으로 확장하였다. 이때 Deeplearning의 다양한 모형 중 시계열 분석에 있어 예측 성능이 높은 LSTM 모형을 활용하였으며, 제공되고 있는 대기 변수의 상호관계를 노드간 연결을 통해 결과의 정확도와 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과는 기관별로 제공하고 있는 예측 수준을 상회하는 결과를 도출하였으며, 홍수기에 집중되는 강우량을 예측하여 대비·대책을 선제적으로 마련할 수 있는 자료로써의 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권11호
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• pp.437-444
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• 2017

전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.189-196
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• 2004

최근 ATM스위치를 위한 대부분의 연구는 병렬 하드웨어 자체에 규칙성과 자체 라우팅 특성을 가지는 다단계 상호연결 네트워크에 근거하여왔다. 그러나 네트워크는 동시에 또는 병렬로 전송되지만 서로 충돌을 피찰 수 없다는 측면에서는 블러킹 네트워크라고 할 수 있는데, 주로 밴얀 네트워크가 그 구조에 사용되어왔다. 밴얀 형태의 스위치에 있어서 처리율을 증가시키고, 블러킹을 제거하기 위해서 즉 내부링크의 속도를 증가시키고, 모든 스위치 노드에 버퍼를 두고, 병렬로 다중 연결링크를 두고, 그 네트워크 전에 부하를 균등하게 하는 통 여러 가지 방법들이 사용되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 모든 블러킹이 제거되고 하드웨어 복잡도를 향상시키기 위하여 재순환 선플?스체인지 네트워크의 사용을 제안하였다. 이 구성은 하드웨어 복잡도 면에서 한층 단순하여진 구조인 재순환 셔플?스체인지 네트워크와, 동일한 목적지로 전달되는 패킷들에 있어서 우선순위가 결정된 후 순위가 높은 패킷은 다음 네트워크로 보내고, 순위가 낮은 패킷들을 재순환하는 트리구조의 순위 네트워크로 구성된다. 전송된 패킷은 밴얀 네트워크에서 분할 및 합성 알고리즘을 통하여 자체 라우팅 방식으로 최종 목적지에 전송되도록 구성된다. 처리율과 대기 시간 및 버퍼 크기에 따른 패킷의 손실율은 통일한 부하에 따라 각 포트에 도달한 패킷들의 확률을 이항분포로서 적용된다. 이때, $50\%$의 부하 정도면 버퍼 사이즈 $B_{size}=15$이상 즉, 16이면 허용 가능한 손실윤을 나타낸다. 그러므로 본 논문은 하드웨어의 복잡도 측면에서 기존의 바이토닉 정렬기를 재순환 셔플잌스체인지 네트워크로 구성하여 단순화 시켰다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.