• 정보과학회 논문지
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• 제41권9호
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• pp.686-698
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• 2014

최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권3호
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• pp.45-58
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• 2020

클라우드 서비스와 모바일 기기의 대중화로 네트워크 트래픽이 계속 증가하고 있는 현재 추세에 LAN 대역폭에 비해 WAN 대역폭이 아주 낮다. WAN 환경에서는 전송 프로토콜, 패킷 손실, 네트워크 대역폭 한계 때문에 생기는 성능 문제를 극복하는 WAN 최적화기가 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 WAN 최적화기인 WANProxy의 데이터 중복제거 알고리즘을 분석하고 성능을 네트워크 대기시간 및 WAN 대역폭 관점에서 평가한다. 또한, WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 2단계 압축을 적용할 경우의 성능을 평가한다. 또한, WANProxy의 데이터 중복 제거 방법을 개선한 새로운 방법을 제안하고 성능 개선 효과를 평가한다. 데이터 세그먼트 크기를 2048바이트로 하고 Silesia의 12개 데이터 파일을 이용한 성능 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, WANProxy에 의한 평균 압축률이 150.6이고 네트워크 대기시간 평균 감소율은 10 Mbps WAN 환경에서는 95.2%, 100 Mbps WAN 환경에서는 60.7%가 된다. WANProxy에 추가로 zstd를 적용하는 방법은 WANProxy를 적용하는 경우와 비교할 때 압축률이 평균 33% 증가하지만 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 2.1%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 5.2% 각각 증가한다. 본 논문에서 제안한 개선 방법을 WANProxy에 적용한 경우는 기존의 WANProxy와 비교할 때 압축률이 평균 34.8% 증가하고 네트워크 대기시간이 10 Mbps WAN 환경에서는 평균 13.8%, 100 Mbps WAN 환경에서는 평균 12.9% 각각 감소한다. 성능 분석 결과에 의하면, WAN 대역폭이 10 Mbps 이하인 환경에서 WANProxy를 적용할 경우 네트워크 대기시간과 WAN 대역폭 관점에서 성능 개선 효과가 아주 우수하고 WAN 대역폭이 100 Mbps 환경에서도 우수하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권8호
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• pp.253-262
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• 2023

전자투표는 정해진 장소에서의 키오스크 투표, 정해지지 않은 장소에서의 인터넷 투표 등의 행위를 포함한 개념으로, 오프라인 투표 수행 시 많은 자원과 비용이 소모되는 문제를 완화하기 위해 등장했다. 전자투표를 사용하면 투표 및 개표 업무의 효율성 증대, 비용 감소, 투표율 상승, 오류 감소 등 기존 투표시스템에 비해 많은 이점을 가진다. 하지만 중앙집중식 전자투표는 타인에 의한 데이터 위·변조 및 해킹 우려로 투표 결과를 신뢰할 수 없어 공적 선거 및 기업 안건 투표에 주목받지 못했다. 이를 해결하기 위해 최근에는 블록체인 기술을 활용한 전자투표 시스템을 설계하여 투표정보의 신뢰성 증가, 투명성 확보 등 기존의 전자투표에서 부족한 개념을 보완하는 연구가 활발히 진행되어왔다. 본 논문에서는 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인을 융합하여 사용하는 하이브리드 블록체인 기술을 도입한 전자투표 시스템을 제안하였다. 하이브리드 블록체 인은 프라이빗 블록체인을 이용해 느린 트랜잭션 처리 속도와 수수료 문제를 해결하고, 퍼블릭 블록체인을 통해 거래의 투명성과 데이터 무결성 부족 문제를 보완할 수 있다. 또한, 설계한 시스템을 BaaS로 구현하여 블록체인의 타입 변환 용이성 및 확장성을 확보하고 강력한 연산력을 제공할 수 있도록 한다. BaaS란, Blockchain as a Service의 약어로 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나이며 인터넷을 통해 블록체인 플랫폼 및 소프트웨어를 제공하는 서비스를 의미한다. 본 논문에서는 타당성을 평가하기 위해 제안시스템과 국내외에서 진행한 전자투표 관련 연구를 블록체인 타입, 익명성, 검증 프로세스, 스마트 계약, 성능, 확장성 측면에서 비교 분석한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.48-59
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• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.129-148
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• 2017

기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.187-193
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• 2019

키-값 스토리지 엔진은 소셜 네트워크, 온라인 전자 상거래 환경 및 클라우드 서비스를 포함한 많은 컴퓨팅 환경에서 점점 더 수요가 증가하고 있는 필수적인 구성 요소다. 최근 키-값 스토리지 엔진은 트랜잭션, 버전관리 및 복제를 비롯한 많은 기능을 제공한다. 키-값 스토리지 엔진에서 트랜잭션 처리는 로그 선행 기입을 사용하여 원자성을 제공하며, 동기식 커밋 방식에서는 트랜잭션이 완료되기 전에 로그 데이터를 플러시한다. 그러나 로그 선행 기입에서 로그 데이터를 저장 장치로 플러시하는 것은 다양한 최적화 기법이 제안되었음에도 불구하고 여전히 fsync() 호출에 큰 오버헤드가 존재하고 있기 때문에 키-값 스토리지 엔진의 성능 병목이다. 이 논문에서는 기존 플러싱 체계를 최적화하기 위해 그룹 동기화 기법을 제안하여 키-값 스토리지 엔진의 성능을 개선한다. 또한, fsync()를 수행하는 동안에 다른 트랜잭션을 수행하는 트랜잭션 스케줄링 기법을 제안한다. 이 체계는 기존 시스템이 제공하는 동일한 트랜잭션 수준을 지원하면서 fsync() 호출의 수를 줄이는 효율적인 방법이다. 우리는 WiredTiger 스토리지 엔진에 제안하는 방법을 구현하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 기존 시스템에 비해 키-값 워크로드의 성능을 향상시킨다는 것을 보여준다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.29-43
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• 2021

COVID-19 이후 국내는 물론, 전 세계적으로 온라인 교육은 절대적으로 필요하며 대체 불가한 교육 형태가 되었다. 온라인 교육이 급부상 하면서 교육 형태에 대해 사람들이 가지는 인식은 어떠한지, 만약 변화가 있다면 어떻게 변화했는지는 매우 궁금증을 자아내는 질문이다. 본 연구는 온라인 교육에 대한 소비자 인식의 변화 추이를 빅데이터를 활용하여 조사하였다. 이를 위해 코로나 이전(2019년 11월-12월), 코로나 촉발 이후(2020년 1월-2월), 온라인 개강직후(2020년 3월-4월), 온라인 교육을 일정 정도 경험한 이후(2020년 5월-6월)의 4개의 구간으로 구분하고, 텍스트 마이닝 즉, 키워드 빈도분석, 워드클라우드 분석, 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 시기별로 온라인 교육 관련 키워드의 출현빈도는 코로나 이전에는 학점은행제, 평생교육, 블로그 등에서 코로나 이후 학교 개강이 시작되면서 온라인 개학, 비대면 교육, 실시간, 콘텐츠 제작, 유튜브 등으로 변화하였다. 감성분석 결과, 코로나 사태 이전에는 공지안내, 정보교류 등의 중립글이 대부분이었으나, 코로나 발생을 계기로 온라인 교육에 대한 사람들의 인식과 평가에 대한 긍정 및 부정의 의견이 논의되기 시작하였다. 또한 미래 온라인 교육시장의 확산과 전망 등 방향성에 대해서도 관심이 증대되었다. 온라인 교육은 발전가능성이 높은 만큼 앞으로 개선해야 할 부분들이 많겠으나, 교육 정책입안자, 현장에서 일하는 교육자들에게 온라인 교육 품질 개선 및 향후 나아갈 방향 수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.811-825
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• 2023

데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.