• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.883-888
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• 2023

Since data centers are places that provide IT services 24 hours a day, 365 days a year, data center power consumption is expected to increase to approximately 10% by 2030, and the introduction of high-density IT equipment will gradually increase. In order to ensure the stable operation of IT equipment, various types of research are required to conserve energy in cooling and improve energy management. This study proposes the following process for energy saving in data centers. We conducted CFD modeling of the data center, proposed an artificial intelligence-based thermal environment prediction model, compared actual measured data, the predicted model, and the CFD results, and finally evaluated the data center's thermal management performance. It can be seen that the predicted values of RCI, RTI, and PUE are also similar according to the normalization used in the normalization method. Therefore, it is judged that the algorithm proposed in this study can be applied and provided as a thermal environment prediction model applied to data centers.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.100-102
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• 2023

최근 오픈 사이언스 문화가 확산됨에 따라 오픈 데이터, 오픈 소스 소프트웨어와 같은 공개된 리소스들을 효율적으로 공유 및 활용하기 위한 방법이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 연구 소프트웨어의 재현성을 향상시키기 위한 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 소개하고 다중 KRDC 클러스터 간 워크플로우 연계 방안을 제안한다. 국가연구데이터커먼즈는 연구 소프트웨어와 분석 환경인 인프라를 결합하여 함께 제공하는 서비스로, 멀티 노드 쿠버네티스(kubernetes) 클러스터를 기반으로 동작한다. 따라서, 서로 다른 KRDC 프레임워크에 존재하는 리소스들을 하나의 워크플로우로 연계하는 것은 복잡한 사용자 인증/인가 문제, 보안 상의 문제를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 프록시(proxy) 앱을 사용하는 워크플로우 연계 기능을 제안하고, 이를 지원하기 위한 통합 인증, 인가 체계와 연계 방안을 구현한다. 제안하는 방법을 두 개의 KRDC 프레임워크를 대상으로 적용하여 제안 워크플로우 연계 방법의 유효함을 확인한다. 본 논문에서 제안하는 워크플로우 연계 방법과 시나리오는 실제 멀티 클러스터 연계 방안을 구현한 사례로, KRDC 프레임워크 뿐만 아니라 다양한 쿠버네티스 기반 리소스 연계에 활용할 수 있는 우수한 결과로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.72-72
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• 2022

전 세계적으로 기후변화로 인한 기상재해의 발생 빈도가 증가하고 있다. 특히 기후변화로 인한 기온상승은 사계절이 뚜렷한 우리나라의 기후도 동남아와 같은 아열대 기후로 변하고 있는 추세이다. 기후변화 전망보고서에 따르면는 우리나라의 연 강우량이 현재(1,491mm)보다 약 11% 증가(1,658mm) 하고, 연평균기온이 현재 대비 2040년대 0.7℃, 2090년대 3.1℃ 상승할 것으로 전망했다. 기후변화에 의한 여름철 기온 상승과 겨울철 기온 하강은 에너지 소비량과 소비 패턴 변화를 유발하고 에너지 수요와 공급 불일치의 원인이 된다. 이에 정부에서는 기후변화에 적응하기 위해 화석연료 기반의 에너지 생산에서 그린에너지를 이용한 에너지 생산으로 전환이 효과적이라고 공표하였다. 이어 2050년까지 탄소중립 달성을 위해 신재생에너지르 통한 도전과제를 제시하였으며, 기업 및 공공기관의 RE100참여를 확대하고 활용 가능한 유망 재생에너지원을 발굴을 목표로 하고 있다. 이에 본 연구팀은 국가 기상재해·그린에너지 빅데이터 센터를 설립하여 정부의 다양한 이행수단의 근거 데이터를 제공하고, 민·관에서 활용 할 수 있는 그린에너지 데이터를 제공하고자 한다. 본 센터에서는 침수예측데이터, 풍력, 태양광, 소수력, 수열 잠재 에너지 데이터를 생산하고 있으며, 각 데이터에 대한 활용 및 서비스 방안을 소개하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.6
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• pp.14-21
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• 2012

지식 정보화 사회로의 진입 이후로 IT 기술은 눈부실 정도로 빠르게 발전하고 있다. 이로 인해서 IT 분야의 전력 소비량도 급증하고 있으며, 전체 전력량의 약 2%를 차지하고 있다. 지구 온난화를 해결하기 위해서 IT 분야 자체의 에너지 절감은 물론 IT 기술을 활용한 가정 및 산업 분야의 에너지를 절감하려는 노력이 전세계적으로 진행되고 있다. 데이터센터는 IT 분야의 총아로 불리며 정보 제공 및 데이터웨어 하우스 기능을 수행한다. 데이터센터와 관련하여 더욱 주목해야할 것은 데이터센터가 전기먹는 하마처럼 엄청난 양의 전력을 소비한다는 것이다. 데이터센터는 그 용량 뿐만 아니라 그 수도 급증하고 있어 에너지 절감은 데이터센터의 미래를 결정짓는 핵심적이면서 필수적인 요소가 되었다. 본고에서는 에너지 효율적인 데이터센터, 즉 그린 IDC(Internet Data Center) 분야의 표준화 동향 및 전망에 대해서 기술하고 있다. 먼저 1장에서는 그린 IDC 연구에 대한 필요성과 국내외 유관 표준화 기구의 현황을 소개한다. 2장에서는 그린 IDC의 정의와 그린 IDC관련 표준화 동향을 살펴본다. 특히 ISO, ITU-T를 비롯한 국제 표준화 기구의 동향과 산업체 표준을 살펴본다. 한다. 3장은 2장에서 살펴본 국제 표준화 기구 및 산업체 표준을 바탕으로 향후 그린 IDC 표준화 추진을 위한 국제 및 국내표준화 추진 방향을 전망해본다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.29 no.1
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• pp.52-63
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• 2019

It is highly in demand to establish a bunker-type underground data center to ensure the safety of national critical data, such as financial information and medical information, and prevent those outflow of national important data. In particular, the security of a data center which is a key national structure has become a social issue due to EMP weapon and earthquakes, but data centers in the nation have not been able to deal with it properly. Therefore, it is necessary to develop an underground data center that is safe from human-induced and natural disasters while reducing power costs by utilizing the benefits of underground spaces such as constant temperature and isolation. In this analysis, the status and trends of data centers around the world were analyzed and based on those trend analyses, the research strategy for underground data center were discussed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.253-255
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• 2012

데이터 센터의 수가 증가하고 대형화됨에 따라 데이터 센터에서의 전력 소비는 급격하게 증가하고 있으며, 이를 해결하기 위해서 전력변환효율을 증대시키거나 소비 전력이 적은 서버를 개발하는 등의 접근이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전력관리를 통해서 소비전력을 줄이기 위한 그린전력관리시스템을 제안한다. 전형적인 서버의 경우에는 Idle 상태에서는 사용 중인 소비 전력의 약 60% 정도를 소비하고, 데이터 센터에서는 서버의 응답시간을 줄이기 위해서 약 5~20%을 효율로 서버를 운용하고 있으며, 평균적으로 약 10%의 서버가 사용되지 않고 있다. 이러한 이유로 동적으로 서버를 관리하여 데이터센터에서 낭비되는 서버의 소비 전력을 줄이고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.163-165
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• 2014

클라우드 컴퓨팅 기술의 발전 및 모바일 디바이스의 확산으로 데이터센터의 수요가 폭발적으로 증가하고 있고, 데이터 센터내 트래픽 또한 급증할 것으로 예측된다. 따라서 데이터센터 내에 서버용 확장 할 수 있고, 고장방지에 뛰어난 서버센트릭 네트워크 구조가 수많은 서버를 효율적으로 관리할 수 있는 대안으로 제시되었다. 본 논문에서는 서버센트릭 데이터센터에서 서버 배치를 통한 트래픽의 변화에 대해 분석하고 효율적으로 트래픽을 감소시키기 위한 휴리스틱(Heuristic) 접근방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.137-140
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• 2000

DNC(Direct Numerical Control) Network을 위한 프로그램을 효율적으로 하기 위해 현재 많은 시스템들이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 이 시스템들은 원거리 상의 컴퓨터와 머시닝 센터의 제어기 간의 상호 연결이 원만하지 않아 작업에 비효율적인 면이 있고, 또 머시닝 센터에서의 데이터 송ㆍ수신에서 일어나는 오류 문제에 대한 시스템으로의 적절한 대처를 할 수가 없다는 문제점이 있다. 그래서, 본 논문에서는 DNC Network을 통해 머시닝 센터 제어기에서 컴퓨터의 데이터를 오류 없이 수신 가능한 데이터 원격 제어 시스템을 새로이 구성하였다. 이 데이터 원격 제어 시스템의 주요 장점으로는 기존에 일방향으로 구동되어지던 머시닝센터와 컴퓨터간의 Communication을 머시닝 센터에서 운영자가 자유로이 접근하여 컴퓨터에 저장된 NC 가공 데이터 호출과 송출이 자유롭고, 컴퓨터와 공작기계간의 상호 대화가 없이도 NC 공작기계 상에서 원격 제어(Remote Control)가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.602-605
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• 2021

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.