• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.435-435
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• 2022

디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 하천유량으로부터 기저유량을 분리하는 기법으로서 적절한 분석을 위해서는 필터 매개변수에 대한 추정이 요구된다. 이 연구에서는 비교적 간단한 방법으로 기저유출을 분리할 수 있는 단일 매개변수를 가진 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법에 대하여 민감도 분석을 수행하였으며, 민감도 분석 결과를 바탕으로 적정 매개변수 범위를 결정하였다. 적용된 디지털 필터 기반의 기저유출 분리 기법은 Lyne-Hollick(LH), Chapman, Chapman-Maxwell(CM), EWMA 기법이다. 분석 대상 지점은 낙동강 지류 하천 중 8년이상 연속된 유량측정 기록이 존재하는 25개 수위관측소이다. 민감도 분석을 위한 기저유출 분리 기법별 매개변수 범위는 과거 연구 사례에 근거하여 LH, Chapman, CM 기법의 경우 0.9 ~ 0.99, EWMA 기법은 0.003 ~ 0.015로 선정하였다. 기저유출 분리 기법별 민감도 분석 결과, EWMA 기법이 매개변수 변화에 따른 기저유출 지표의 변화가 가장 적은 것으로 분석되었으며, LH 기법이 민감도가 가장 큰 것으로 분석되었다. 또한, LH 기법과 EWMA 기법은 수위관측소에 따라 산정된 기저유출 지수가 큰 차이를 보였으며, 이는 각 수위관측소의 유황곡선에서 10%와 90%에 해당하는 유량의 무차원 변동량에 기인한 것으로 분석되었다. 각 기저유출 분리 기법별 적용성 검토 결과, Chapman과 CM 기법은 기저유출만 존재하는 비 강우 기간에서 기저유출을 분리하는 오류가 확인됨에 따라, 비교적 유량 변동이 큰 우리나라의 유출 특성상 Chapman과 CM 기법의 적용은 부적절한 것으로 판단된다. LH 기법과 EWMA 기법은 홍수 수문곡선 상승부에 대한 기저유출의 비율, 비 강우 기간에 대한 기저유출 분리 오류 등을 검토하여, EWMA 기법은 0.012 ~ 0.015, LH 기법은 0.950 ~ 0.975로 선정하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.88-90
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• 2003

모든 데이터가 메인 메모리에 상주하는 메인 메모리 데이터베이스 시스템(Main Memory Database System: MMDB System)은 트랜잭션 수행중 자료 입출력을 위한 디스크 액세스를 유발하지 않으므로 전체 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 80년대 중반에 처음으로 이 시스템이 소개된 후 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 램의 가격이 하락하고, 대용량화되면서 데이터의 실시간 조회, 갱신이 필요한 금융, 증권, 통신 등 여러 분야에서 MMDB 시스템의 상용화가 가시화되고 있다. MMDB 시스템의 상용화가 늘면서 더 많은 트랜잭션의 처리를 수행하고, 시스템 고장 등으로 인한 서비스 중지와 같은 결함이 일어나지 않는 시스템에 대한 요구 또한 커지고 있다. 이 요구를 만족시키는 가장 적절한 해결책으로 이중화 시스템(replication System)을 들 수 있다. 그러나, 기존의 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템을 위한 이중화 기법을 그대로 MMDB에 적용하게 되면 최적의 성능을 가질 수 없게 된다. 그러므로, MMDB 시스템의 특성을 잘 파악하여 이 시스템에 적합한 새로운 이중화 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 MMDB 시스템의 구조에 대해 고찰하며, 디스크 기반 분산 데이터베이스 시스템에 적용하고 있는 이중화 기법들의 장단점을 분석한다. 이 분석을 토대로 하여 MMDB시스템에 이중화 기법을 적용하기 위해 고려해야 할 점들을 정리하고, 제시한 고려 사항들을 모두 만족하는 MMDB 이중화 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.367-369
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• 2003

인공위성 탑재 소프트웨어는 정해진 시간 내에 필요한 작업을 수행하여야 하는 실시간 내장형 소프트웨어로 타이밍 분석이 중요하다. 기존의 인공위성소프트웨어 개발 시 적용되는 타이밍 분석기법은 개발자의 수작업에 의존하여 많은 시간과 노력이 요구되며 정확성에 문제가 있을 수 있는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위성소프트에어의 타이밍 분석에 적용 가능한 최장 실행시간 (Worst Case Execution Time, WCET) 기법을 조사하고 보다 정확한 (tight) WCET를 구하기 위해 입력 데이터를 고려한 WCET 분석 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.335-338
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• 2004

본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.11 no.4 s.42
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• pp.37-48
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• 1996

정보 검색에 주로 이용되던 웹이 편리함과 효용성이 알려지면서 전자메일, BBS, 전자상거래 등 광범위한 분야로 이용이 확대됨에 따라 보안성 문제가 제기되기 시작하였다. 본 고에서는 먼저 기존의 웹 보안 기법을 살펴보고 새롭게 요구되는 보안 서비스를 바탕으로 보안 요구사항을 도출한다. 또한 IETF(Internet Engineering Task Force) 보안그룹들, W3C(World Wide Web Consortium), 그리고 각 업체 등에서 연구되고 있는 주요 보안기법과 연구동향에 대해 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.79-81
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• 2003

스트라이핑(striping) 기법은 여러 개의 디스크에 데이터를 병렬적으로 분산하여 저장함으로써 데이터 접근 속도를 높이기 위하여 제안되었다. 그러나 서로 다른 데이터를 요청하는 다수의 사용자 요구 환경에서 스트라이핑 기법은 seektime과 rotational latency의 증가로 인해. 오히려 I/O 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 데이터 요구율을 갖는 다중 데이터베이스 액세스 환경에서 스트라이핑 폭(width)에 의한 입출력 성능을 분석하고, 사용자 요구 형태에 따라 스트라이핑 디스크 그룹과 개별 디스크 그룹으로 디스크 풀(pool)을 나누어 처리하는 하이브리드 스트라이핑 방식을 제안한다. 제안 방식의 성능 향상은 시뮬레이션에 의하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.154-156
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• 2004

센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.15C no.1
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• pp.1-8
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• 2008

The security of wireless sensor networks is a challenging research area where the resources constraints are a bottleneck for any successful security design. Due to their computational feasibility, symmetric key algorithms that require key pre-distribution are more desirable for use in these networks. In the pre-distribution scheme, keys or keying materials are assigned to each node prior deployment to guarantee a secure communication within the entire network. Though several works are introduced on this issue, yet the connectivity and resiliency are imperfectly handled. In this paper, we revisit the grid based key pre-distribution scheme aiming to improve the connectivity, introduce a higher resiliency level, simplify the logic of key establishment and maintain same level of used of resources usage. The core of our modification relies on introducing the novel plat-based polynomial assignment and key establishment mechanism. To demonstrate the advantageous properties of our scheme over the revisited one, details of consumed resources, resulting connectivity, security and comparisons with relevant works are introduced.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.248-248
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• 2020

토양수분은 증발산, 유출, 침투 등 물수지 요소들과 밀접한 연관이 있는 주요한 변수 중에 하나이다. 토양수분의 정도는 토양의 특성, 토지이용 형태, 기상 상태 등에 따라 공간적으로 상이하며, 특히 기상 상태에 따라 시간적 변동성을 보이고 있다. 기존 토양수분 측정은 토양시료 채취를 통한 실내 실험 측정과 측정 장비를 통한 현장 조사 방법이 있으나 시간적, 경제적 한계점이 있으며, 원격탐사 기법은 공간적으로 넓은 범위를 포함하지만 시간 해상도가 낮은 단점이 있다. 또한, 모델링을 통한 토양수분 예측 기술은 전문적인 지식이 요구되며, 복잡한 입력자료의 구축이 요구된다. 최근 머신러닝 기법은 수많은 자료 학습을 통해 사용자가 원하는 출력값을 도출하는데 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서는 토양수분과 연관된 다양한 기상 인자들(강수량, 풍속, 습도 등)을 활용하여 머신러닝기법의 반복학습을 통한 토양수분의 예측 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 시공간적으로 토양수분 실측 자료가 잘 구축되어 있는 청미천과 설마천 유역을 대상으로 머신러닝 기법을 적용하였다. 두 대상지에서 2008년~2012년 수문자료를 확보하였으며, 기상자료는 기상자료개방포털과 WAMIS를 통해 자료를 확보하였다. 토양수분 자료와 기상자료를 머신러닝 알고리즘을 통해 학습하고 2012년 기상 자료를 바탕으로 토양수분을 예측하였다. 사용되는 머신러닝 기법은 의사결정 나무(Decision Tree), 신경망(Multi Layer Perceptron, MLP), K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)이다. 토양수분과 기상인자 간의 상관관계를 분석하기 위해 히트맵(Heat Map)을 이용하였다. 히트맵 분석 결과 토양수분의 시간적 변동은 다양한 기상 자료 중 강수량과 상대습도가 가장 큰 영향력을 보여주었다. 또한 다양한 기상 인자 기반 머신러닝 기법 적용 결과에서는 두 지역 모두 신경망(MLP) 기법을 제외한 모든 기법이 전반적으로 실측값과 유사한 형태를 보였으며 비교 그래프에서도 실측값과 예측 값이 유사한 추세를 나타냈다. 따라서 상관관계있는 과거 기상자료를 통해 머신러닝 기법 기반 토양수분의 시간적 변동 예측이 가능할 것으로 판단된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.11a
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• pp.492-495
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• 2008

기존 컴퓨팅 패러다임에서는 고정된 환경을 가정하여 소프트웨어를 설계하였으므로 급속한 시장 환경의 변화와 소비자의 불확실한 요구조건에 대응하여 개발하기에 어려움이 있다. 따라서 외부 환경의 변화를 직면하였을 때 동작을 멈추는 것이 아니라 그 변화를 감지하고 대안을 선택하여 지속적으로 서비스를 제공할 수 있는 자기 적응형 소프트웨어가 필요하다. 그러나 기존의 자기적응형 소프트웨어에 대한 연구는 적응형 소프트웨어에 영향을 주는 문맥정보를 모델링하는 기법이나 적응을 위해 대체할 수 있는 기능들을 찾아내는 방법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 시나리오를 이용한 목표 기반으로 분석을 하고, 분석된 요구사항의 가변 수와 크기에 따라 프로그램의 문법뿐 아니라 사용자의 관점에서도 의미 있도록 프로그램 동적 슬라이싱 기법을 적용하도록 한다. 또한, 제안된 방법이 전 과정에 문맥에 대한 분석, 설계 정보가 반영되어 동적으로 재구성하는 방법을 제시하도록 한다.