• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.138-142
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• 2006

분산 센서 네트워크에 대한 연구는 정보 융합 방법론상에서 활발히 진행되고 있다. 기존의 센서 네트워크에서 정보의 융합을 위한 데이터의 수집은 센서 노드가 싱크 노드로 수집된 데이터를 전송함으로써 이루어지며 싱크 노드로 수집된 데이터는 어플리케이션에 의해 활용된다. 이때 여러 센서 노드가 어플리케이션에 필요한 데이터를 중복적으로 수집할 경우 중복된 데이터를 싱크노드로 전송하는데 있어 불필요한 에너지를 소모하게 된다. 이는 결국 전체적인 센서 네트워크의 수명을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 문제는 어플리케이션에 따라 요구하는 데이터만을 선택적으로 수집함으로써 해결할 수 있다. 이러한 과정을 수행하기 위해 각 센서 노드가 어플리케이션의 요구사항에 맞도록 데이터 중복성에 대한 처리과정을 수반해야한다. 그러나 일반적으로 센서 노드는 자원이 한정이 되어있기 때문에 다양한 어플리케이션의 요구에 따른 중복성 처리 프로세스를 모두 가지고 있을 수는 없다. 따라서 모바일 에이전트를 활용하여 데이터의 중복성 문제를 해결할 수 있다. 또한 센서 네트워크에서 고려되는 에너지 효율, 네트워크 대역폭 문제를 해결할 수 있으며 시스템 확장성이 용이하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.196-198
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• 2002

클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.1-6
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• 2007

프락시 암호 기법은 안전한 그룹 통신에서 중간 노드 신뢰 문제를 해결하기 위한 좋은 방법을 제공한다. 기존의 연구에서 프락시 암호 기법을 이용한 방법들이 제안되었으나 이들은 멀티캐스트 데이터전송 측면에서 매우 비효율적이거나 1-affect-n 문제로 인해 확장성이 저하되는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 이 논문에서는 그룹 가입/탈퇴 분석 모델에 기반하여 동적으로 그룹을 분할/병합함으로써 키 분배에서의 확장성과 데이터 전송에서 효율성을 같이 제공하는 새로운 프락시 암호 기반의 안전한 그룹 통신 기법을 제안한다. 제안한 방법은 인터넷이나 무선 네트워크와 같이 공개된 환경에서 가입/탈퇴가 빈번히 일어나는 대규모 가입자를 대상으로 하는 실시간 멀티미디어 방송 서비스에 적합하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.383-384
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• 2019

본 논문에서는 이더리움 기반 블록체인 확장성 문제해결을 위해 데이터 저장방법인 Merkle patricia tree를 응용하여 데이터에 따라 트리 이원화 사용을 제안한다. 이 연구는 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 트랜잭션 처리량을 최대화하고, 작업시간을 최소화하기 위함이다. 본 논문에서는 기존 이더리움 블록체인의 트랜잭션 처리속도와 확장성 향상을 목표로 하며. 기존의 방식과 비교하여 제안을 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.252-255
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• 2022

기존 블록체인 기술을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발 및 투자하려는 기업들의 관심이 높아지고 있으나, 낮은 확장성으로 인해 기존 블록체인 기술만으로는 시장에서 활용되기 어렵다. 블록체인의 낮은 확장성을 해결하기 위해 검증된 참여자만 참여하는 프라이빗 블록체인과 프라이빗 블록체인 고속화를 위한 관련 연구가 같이 진행되고 있다. 삼성의 넥스레저는 하이퍼레저 패브릭의 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 충돌로 인한 낮은 TPS 문제를 해결하기 위해 Accelerator를 추가하여 고속화를 진행하였다. 하지만 모든 트랜잭션을 수집하여 처리하는 방식인 Accelerator는 중앙화로 인해 악의적인 공격 타깃이 되어 단일 장애 지점 문제가 발생할 수 있으며, 공격으로 인해 위조되거나 분실된 데이터는 검증 없이 블록체인 블록에 반영되고, 한번 반영된 데이터는 수정이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같이 프라이빗 블록체인 고속화 상황에서 발생할 수 있는 단일 장애 지점 문제를 해결하기 위해 CMT와 사기증명 기반의 고속화 하이퍼레저 패브릭 시스템을 제안했으며, 제안한 시스템을 구축하고 성능 테스트를 통해 CMT 하이퍼레저 패브릭 시스템 성능이 99.58% 유지됨과 사기증명이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.331-333
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• 2015

Data is increasing explosively with the spread of networks and mobile devices and there are problems in effectively processing the rapidly increasing data using existing recommendation techniques. Therefore, researches are being conducted on how to solve the scalability problem of the collaborative filtering technique. In this paper applies MapReduce, which is a distributed parallel process framework, to the collaborative filtering technique to reduce the scalability problem and heighten accuracy. The proposed technique applies MapReduce and the index technique to a user-based collaborative filtering technique and as a method which improves neighbor numbers which are used in similarity calculations and neighbor suitability, scalability and accuracy improvement effects can be expected.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.504-510
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• 2003

안전한 멀티캐스트란 동적으로 그룹 멤버가 변하는 환경에서는 현재의 그룹 멤버만 데이터를 얻을 수 있도록 멀티캐스트하는 방법을 말한다. 이를 위해 그룹 멤버간에 그룹키를 공유하며, 이 키로 암호화하여 데이터를 멀티캐스트한다. 전방향 안전성(forward secrecy)과 후방향 안전성(backward secrecy)을 제공하기 위해 멤버가 가입하고 탈퇴할 때마다 공유키를 변경해야 한다. 이 때 확장성을 위해 그룹키의 변경이 그룹 전체에 미치는 영향은 최소화되어야 한다. 지금까지의 연구는 확장성 문제를 해결하기 위해 플랫한 그룹키 공유 구조에서 계층 구조로 변화해 왔으며, 그룹의 파티션을 용이하게 하고 중앙집중 방식의 문제를 극복하기 위해 중앙 키 서버를 사용하지 않고 그룹 멤버가 생성한 값을 계산을 통하여 그룹키를 생성하는 프로토콜로 변화해 오고 있다. 하지만 지금까지 제안된 안전한 멀티캐스트 방식은 멤버의 가입은 확장성을 갖추고 있지만 멤버의 탈퇴는 그렇지 못하며, 성능 측면에서 많은 개선이 있었지만 실제 응용에 사용되기에는 아직도 연산 측면에서 적절하지 못하다. 이 때문에 이 논문에서는 실제 응용에서 안전한 멀티캐스트를 효율적으로 사용할 수 있도록 그룹키 분배를 위한 중앙 서버를 사용하지 않는 환경에서 가입과 탈퇴가 일어날 때마다 개별적으로 처리하지 않고 일괄 처리하는 여러 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2004.05a
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• pp.30-35
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• 2004

모바일 환경에서 브로드캐스트는 그 확장성 때문에 매우 유용한 데이터 전송 방법이다. 'push-based' 데이터 전송 방식에서 서버는 넓은 대역폭을 통해 클라이언트에게 다양한 데이터를 반복적으로 브로드캐스트 한다. 〔1,2〕 브로드캐스트에 기반을 둔 정보 시스템의 데이터간의 연관성에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 상호 연관 데이터의 브로드캐스트에서, 클라이언트는 자연스럽게 상호 연관된 데이터의 집합을 요청하게 되며, 데이터의 상호 연관성을 고려할 때 기존의 스케줄링 및 캐싱 기법 등은 달라져야 한다. CBS〔3〕에서는 모든 데이터간의 연관도를 계산하여 최소 비용 경로를 구해, 이 순서대로 브로드캐스트하는 기법을 제안하였다. CBS 기법은, 클라이언트가 연관된 데이터를 동시에 요청하지 않고, NP-문제인 최소 비용 경로를 많은 데이터에 대해서 실시간에 계산해야 되며, 데이터 아이템간의 상호 연관성이 클라이언트마다 다르게 정의되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 응답 시간을 줄이기 위해, 브로드캐스트 되는 상호 연관 데이터의 prefetching기법을 제안한다, 제안된 CT 기법은 상호 연관도와 브로드캐스트 대기시간을 고려하여 캐시를 관리한다. CT를 현실적으로 적용한 ACT의 알고리즘을 소개하였으며, 시뮬레이션을 통해 CT의 성능과 특징을 실험하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.11
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• pp.243-250
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• 2024

Collaborative filtering is one of the most widely known implementation methods of recommender systems, which recommends items that similar users have preferred in the past. Therefore, similarity measurement is a very important factor that determines the performance of the system. In this study, in order to solve the shortcomings of the existing single or integrated heuristic similarity measures, the genetic algorithm was used to calculate the optimal similarity between users per item genre. In addition, in order to solve the data scalability problem, the number of users for calculating similarity for each genre was limited according to a preset threshold, and the average of the ratings of the items was used to solve the data sparsity problem. Through performance experiments, the optimal probabilities of the genetic operators were obtained and the prediction accuracy performance was analyzed. As a result, it was confirmed that the performance of the proposed method was superior to the existing methods, especially in a sparse data environment.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.105-119
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• 1998

최근에 이르러 정보 통신에 대한 수요가 폭발하고 있으나, 데이터 통신을 위한 네트워크를 구축하는 데는 막대한 비용이 소요되며, 장기적인 투자의 관점에서 효율성을 달성하기가 쉽지 않다. 본 연구는 기존의 네트워크를 확장해나가거나 새로운 네트워크를 구축하고자 할 때, 미래의 수요 및 신기술의 변화 등을 고려하여 최적의 네트워크를 설계하는 문제를 다루고 있다. 본 연구는 데이터 통한 네트워크의 장기적인 확장계획 수립의 문제를 분석적으로 다룬 최초의 논문이라고 할 수 있는 Dutta & Lim[4]의 기존 연구를 근간으로 하되 라우팅방법을 바꾸어 라우팅에 따른 해의 민감도를 분석함으로써, 네트워크의 설계 및 확장계획 수립을 위한 효율적인 해를 찾아내는 알고리즘을 개발하고자 하였다.