• 한국철도학회논문집
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• 제17권4호
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• pp.313-319
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• 2014

여객 증편열차 운영은 수송력 보강이나 관광열차 운행을 위해 증편된다. 화물열차의 경우는 철도화물수요를 위해 주로 증편된다. 기존 연구들에서는 증편열차 스케줄 작성을 위해 추가 열차의 운행시각을 지정한 후에 운행가능성을 판단한다. 그러나 국내에서 이러한 방법의 경우 추가열차의 증편이 불가능한 경우가 많다. 왜냐하면 한국철도 네트워크는 운행밀도가 높고 여러 차종이 있기 때문이다. 특히 화물열차의 경우 여객열차와의 경합이 발생할 때마다 지연이 증가되거나 운행이 불가능하다. 본 논문에서는 출발시각이 지정된 요청열차 스케줄과 시간범위 내에 운행 가능한 스케줄을 찾을 수 있는 열차 증편모형을 제시한다. 제시된 모형은 혼합정수 계획법으로 모델링하고 열 생성기법을 사용하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.249-256
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• 2017

최근 1인 가구 수의 급증으로 인해 셀프 인테리어에 대한 관심이 높아지고 있다. 인테리어 중에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 가구 배치이다. 그런데 간혹 적정한 위치에, 공간을 효율적으로 활용할 수 있는 위치에 가구를 배치하기 위해 전문가의 도움이 필요한 때가 있다는 것이 셀프 인테리어의 단점이다. 이런 상황에서 사람들은 개인 SNS를 통해 인테리어에 대한 정보를 공유하거나 조언을 주고받으며, 전문가에게 직접 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 2D 사진이나 영상을 통해 공간을 보기 때문에 세밀하고 정확한 조언이 어렵거나, 전문가가 직접 방문을 해야만 하는 시간적, 물리적 번거로움이 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 가상현실 상에서 실시간으로 가구 배치를 공유할 수 있는 애플리케이션을 제안한다. 제안하는 애플리케이션을 통해 인테리어에 관한 정보와 조언을 더 생생하고 정확하게 공유할 수 있으며, 실시간으로 공유가 되기 때문에 두 사용자의 시간과 체력의 소비가 최소한으로 줄어들 수 있을 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.497-506
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• 2009

오피스 및 과학 분야의 문서 작업 등에서 XML의 사용이 보편화되고 협업이 요구됨에 따라 효과적인 XML 문서 병합 방법이 필요하다. 이에 대한 해결 방안으로 본 논문에서는 동일 원본 문서에 대한 다수 사용자의 편집 작업들의 병합을 위한 이론적 틀을 제시한다. 문서들의 병합시 문서 자체를 병합하는 기존의 방법들과는 달리, 사용자의 편집 작업을 원본 문서에 적용되는 일련의 편집 연산들, 즉 편집 스크립트로 표현하고 다수 사용자의 편집 스크립트들을 병합하고 원본 문서에 적용하여 문서의 병합 효과를 이루고자 한다. 이를 위해 삽입과 삭제연산으로 구성된 편집스크립트를 전제로 정적 편집 스크립트, 편집 스크립트의 간섭 및 충돌 등의 개념들을 정의하고 편집 스크립트들의 충돌 조건과 병합시 편집 스크립트 조정기법을 제안한다. 이 방법은 분산 환경에서 네트워크 부하를 줄이며 각 편집 작업의 의미가 보존되어 버전관리에 효과적이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.371-379
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• 2022

다크넷(Darknet)은 익명성과 보안을 바탕으로 하고 있어 각종 범죄 및 불법 활동에 지속적으로 악용되고 있으며, 이러한 오·남용을 막기 위해 다크넷 트래픽을 정확하게 탐지하고 분류하는 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 그레디언트 부스팅 기법을 활용한 다크넷 트래픽 탐지 및 분류 기법을 제안하였다. CIC-Darknet2020 데이터셋에 XGBoost와 LightGBM 알고리즘을 적용한 결과, 99.99%의 탐지율과 99% 이상의 분류 성능을 나타내어 기존 연구에 비해 3% 이상 높은 탐지 성능과 13% 이상의 높은 분류 성능을 달성할 수 있었다. 특히, LightGBM 알고리즘의 경우, XGBoost보다 약 1.6배의 학습 시간과 10배의 하이퍼 파라미터 튜닝 실행시간을 단축하여 월등히 우수한 성능으로 다크넷 트래픽 탐지 및 분류를 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5D호
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• pp.645-654
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• 2009

본 연구에서는 정보화시대를 선도하는 U-City 추진이나 U-City 관련기술의 연구개발도 중요하지만, 오랜 역사적 경험과 지속적 연구로 성숙되어진 공간계획기법들과 연계되는 U-City의 추진이 필요하다는 시점에서 연구를 시작하였다. 연구방법으로서, 최근의 신도시계획에서 나타나는 각종 공간계획지표의 변화특성, 특히 안전이나 방범에 대한 계획지표의 특성을 분석하였으며, 이어서 안전한 도시공간 형성을 위한 유비쿼터스 기법과 전통적인 안전도시구상을 위한 방어공간이론, 최근의 환경설계를 통한 범죄예방(CPTED) 등과 비교분석하였다. 결과, 각각의 계획적 지표들이 계획단계부터 통합되어지지 않고 추진되어지고 있다는 것을 파악할 수 있었으며, 각각의 장단점을 보완, 연계하려는 시도가 부족하다는 것을 알 수 있었다. 특히, 본 연구의 주된 관심사였던 범죄예방를 위한 공간계획의 시점에서 보면, 건축적인 접근과 함께 비건축적인 접근이 상호보완적으로 추진되어야 함에도 불구하고, 기계적인 감시 등 비건축적 접근에 치중하는 경향을 파악할 수 있었다. 즉, CCTV 등의 활용이 시대적 요구라고 할지라도 물리적 공간계획의 효과를 상승시키는 방향에서 고려가 되어야 할 것이나 이에 대한 배려는 미약한 실정이었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.360-370
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• 2009

태양 에너지 기반 센서 네트워크는 배터리 기반과는 다른 에너지 최적화 기법이 필요하다. 태양 에너지는 주기적으로 계속해서 공급되므로, 기본적으로는 센서 시스템을 영원히 동작하게 할 수 있지만, 공급되는 에너지양의 불확실성과 이를 저장하는 배터리의 용량 제한 등 고려해야 할 사항이 많다. 이 논문에서 우리는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 안정적인 스토리지 시스템인 SolarSS를 제안한다. SolarSS는 계층적인 구조로 되어 있는데 각 계층마다 센싱 데이터의 수집, 노드 고장으로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 복제, 그리고 리소스 고갈로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 균등화 기능이 포함되어 있다 특히, 우리 시스템은 사용 가능한 에너지의 양에 따라 활성화/비활성화 되는 계층을 동적으로 결정하고, 데이터의 손실을 최소화하기 위한 효율적인 리소스(에너지 및 저장 공간) 할당 기법과 데이터 분배 기법을 제공한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.233-238
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• 2020

구조물 건전도 모니터링 시스템을 기반하는 교량 딥러닝 손상 추정 기법들은 대부분 지도학습을 기반으로 하고 있다. 지도학습의 특성상 손상 위치 추정 딥러닝 모델의 학습을 위해 교량의 손상 위치를 나타내는 라벨(Label) 데이터와 이에 따른 교량의 거동 데이터가 필요하다. 하지만 실제 현장에서 손상 위치 라벨 데이터를 정확히 얻어내는 것은 매우 어려운 일이므로, 지도학습 기반 딥러닝은 현장 적용성이 떨어진다는 한계가 있다. 반면에, 비지도학습 기반 딥러닝은 이러한 라벨 데이터 없이도 학습이 가능하다는 장점이 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 비지도 학습의 대표적인 딥러닝 기법인 Variational Autoencoder를 활용한 교량 손상 위치 추정의 방법을 제안하고 검증하였으며, 그 결과, 교량 손상 위치 추정을 위한 VAE의 적용 가능성을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1847-1854
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• 2005

기존 VoD 시스템의 멀티캐스트 방법은 사용자의 요청수가 증가함에 따라 시스템 부하가 증가하게 되어 시스템의 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 사용자들이 빈번하게 요청하는 인기비디오에 대한 정보를 프록시 서버에 저장 관리하여, 사용자들의 비디오 요청 시 발생하는 네트워크의 사용과 서버의 부하를 줄이는 방법에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 효율적인 VoD 서비스를 위해 멀터 프록시(Multi-Proxies)들을 관리하는 Interchange Agent(IA)를 구축하였다. 이를 위해, 멀티캐스팅 기법을 이용하여 사용자의 동일 비디오 요청을 하나로 묶어 처리하여 네트워크 및 서버의 부하를 줄고, 자신의 리스트를 이용하여 멀티프록시 캐시의 내용을 중복 없이 관리하여 시스템 효율을 높이며, 스위칭 기능을 통하여 사용자가 요청한 비디오가 연결된 다른 프록시에 존재하면 이를 스위칭 채널을 통해 즉시 전송하여 실시간 서비스의 효율을 높이고, 각 프록시 캐시의 임시저장장소와 카운터를 이용하여 사용자의 인기비디오 순위 변경 시, 캐시의 내용을 변경하여 그 흐름을 반영하도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권2호
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• pp.163-174
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• 2006

분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권6호
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• pp.428-437
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• 2006

최근 몇년간 무선 애드-흑 라우팅을 위한 많은 스킴들이 광범위하게 연구되었다. 위치기반 라우팅은 애드-혹 라우팅의 한 부류로써, 각 중계노드는 자신 및 목적지, 그리고 이웃노드들의 위치정보에 기반하여 독립적으로 다음-홉(next-hop) 노드를 선택한다. 이러한 위치기반 라우팅은 라우팅 상태 정보를 유지해야 하는 부담이 없기 때문에 대규모 애드-혹 망에 적합하다. 그러나, 위치기반 라우팅은 발신지와 목적지 사이에 빈공간(void)이 존재할 경우 매우 긴 우회 경로를 선택하는 문제를 안고 있다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 랜드마크를 이용하는 위치기반 라우팅 방안(GLR)을 제안한다. GLR은 랜드마크(landmark)라고 불리우는 중계노드를 재귀적으로 발견하고 랜드마크 사이를 연결하는 서브패스(sub-path)를 구성한다. 다양한 망 위상에서 행해진 시뮬레이션 결과를 통해서, 제안된 방안(GLR)이 위치기반 라우팅의 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.