• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.55-60
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• 2023

최근 클라우드 컴퓨팅의 수요가 증가하고 자택근무 및 외부 업무로 인한 원격접속의 증가했다. 또한 외부 공격자의 접근뿐만이 아니라 내부 직원의 업무 접속과 같은 내부에서의 접근을 경계해야 할 필요성이 증가함과 동시에 다양한 공격 기법들이 고도화되는 현 상황에서 그에 맞는 새로운 보안 패러다임이 요구된다. 이로 인해 모든 것을 의심하고 신뢰하지 않는다는 핵심 원칙을 가진 제로 트러스트(Zero-Trust)를 적용한 네트워크 보안 모델이 보안업계에서 주목받기 시작했다. 제로 트러스트 보안은 모든 네트워크를 감시하고 접근을 허용 받기 위해선 먼저 인증을 받아야 하며 접근 요청자에 대한 최소한의 접근 권한을 부여함으로써 보안성을 높인다. 본 논문에서는 제로 트러스트와 제로 트러스트 아키텍처에 대해 설명하고, 제로 트러스트와 블록체인을 이용하여 기존 보안 시스템의 한계점을 극복하고 다양한 기업에서 활용할 수 있고 접근제어 강화를 위한 새로운 클라우드 보안 체계를 제안하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-39
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• 2020

The paper is to build recommendation systems leveraging Deep Learning and Big Data platform, Spark to predict item ratings of the Amazon e-commerce site. Recommendation system in e-commerce has become extremely popular in recent years and it is very important for both customers and sellers in daily life. It means providing the users with products and services they are interested in. Therecommendation systems need users' previous shopping activities and digital footprints to make best recommendation purpose for next item shopping. We developed the recommendation models in Amazon AWS Cloud services to predict the users' ratings for the items with the massive data set of Amazon customer reviews. We also present Big Data architecture to afford the large scale data set for storing and computation. And, we adopted deep learning for machine learning community as it is known that it has higher accuracy for the massive data set. In the end, a comparative conclusion in terms of the accuracy as well as the performance is illustrated with the Deep Learning architecture with Spark ML and the traditional Big Data architecture, Spark ML alone.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2019

The objective of this study is to examine the trends in big data. Research abstracts were extracted from 4,019 articles, published between 1995 and 2018, on Web of Science and were analyzed using topic modeling and time series analysis. The 20 single-term topics that appeared most frequently were as follows: model, technology, algorithm, problem, performance, network, framework, analytics, management, process, value, user, knowledge, dataset, resource, service, cloud, storage, business, and health. The 20 multi-term topics were as follows: sense technology architecture (T10), decision system (T18), classification algorithm (T03), data analytics (T17), system performance (T09), data science (T06), distribution method (T20), service dataset (T19), network communication (T05), customer & business (T16), cloud computing (T02), health care (T14), smart city (T11), patient & disease (T04), privacy & security (T08), research design (T01), social media (T12), student & education (T13), energy consumption (T07), supply chain management (T15). The time series data indicated that the 40 single-term topics and multi-term topics were hot topics. This study provides suggestions for future research.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.201-202
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• 2013

최근 기업들의 업무환경이 강력한 이동성을 가지는 모바일 환경으로 일부 이동함에 따라 적은 전력 소모량을 만으로도 기업 업무를 처리할 수 있을 만한 성능의 컴퓨팅 자원을 지원 가능토록 하는 Thin Client 모델이 주목을 받게 되었다. 또한 이는 사용자 별 독립 자원을 제공할 수 있는 클라우드 기술과 융합하여 단일 모바일 단말과 단일 가상 머신 간의 원격제어를 관리하는 모바일 클라우드라는 개념으로 발전되었다. 그러나 해당 방법으로 얻을 수 있는 작업 처리의 성능은 제공되는 가상 머신의 성능만큼의 제한이 있다. 또한 이종 클라우드 환경을 이용할 시 자원 간 이질성으로 인해 성능의 편차가 발생하기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위한 기술이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 모바일 단말에서 이종 클라우드 자원을 이용하여 고성능 컴퓨팅 처리를 가능하도록 하는 위한 모바일 클라우드 환경에서의 고려사항 및 구조를 제안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.125-129
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• 2023

최근 Internet of Things (IoT) 기반 Wireless Networked Control System (WNCS)에서 Sensor의 Status Update 및 Actuator로의 Actuation Update 분석을 위해 정보의 신선도를 측정하는 지표인 Age of Information (AoI)가 고려되고 있다. 또한 WNCS에 Edge Computing (EC)이 도입되면서 기존의 Cloud Computing 기반 아키텍처보다 낮은 AoI를 보장할 수 있다. 하지만 Controller가 관리하는 Sensor의 수가 증가하면서 Controller에 부하가 증가하여 AoI 요구사항을 만족시키지 못하는 문제점이 발생하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Actuator의 컴퓨팅 능력을 활용하여 Sensor의 Status Update를 해당 지역의 Actuator가 가용할 때 직접적으로 전송하여 Actuator가 직접 Actuation Update를 수행함으로써 AoI 요구사항을 만족시키고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 AoI 분석을 위한 분석 모델을 제시하였고 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 AoI를 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.6060-6070
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• 2012

시장의 변화 및 소비자의 요구 변화를 비롯한 기업 내외부의 상황변화에 대응해서 얼마나 빠르게 적응할 수 있는가 하는 것이 실시간 기업의 핵심요건이다. 이러한 실시간 기업이 가진 변화의 속도를 지원하기 위해서 최근 Big Data 처리 기술이 각광받고 있다. 특히 최근 유무선 통신망의 진화 및 고도화가 가속되고 있는 상황에서 대규모 통신 트래픽을 실시간으로 처리하여 안정된 서비스를 제공하는 것과 강력한 보안 관제 기능은 매우 필요하다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 기반의 Big Data처리기술을 활용하여 통신 사업자들이 갖고 있는 경영상의 문제점을 해결하고 효과적인 통신망 관리 시스템의 운영에 관한 연구를 진행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.101-112
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• 2024

본 논문에서는 프로세스 마이닝을 위한 이벤트 로그 생성을 지원하도록 설계된 대화형 도구인 EDF(Event Data Factory)를 소개한다. EDF는 다양한 데이터 커넥터를 통합하여 사용자가 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있도록 지원한다. 이 도구는 그래프 기반 시각화와 함께 로우 코드/노코드 기술을 사용하여 비전문가 사용자가 프로세스 흐름을 이해하도록 돕고, 사용자 경험을 향상시킨다. EDF는 메타데이터 정보를 활용하여 사용자가 case, activity 및 timestamp 속성을 포함하는 이벤트 로그를 효율적으로 생성할 수 있도록 한다. 로그 품질 메트릭을 통해 사용자는 생성된 이벤트 로그의 품질을 평가할 수 있다. 우리는 클라우드 기반 아키텍처에서 EDF를 구현하고 성능평가를 실행했으며, 본 연구와 결과는 EDF의 사용성과 적용 가능성을 보여주었다. 마지막으로 관찰 연구를 통해 EDF가 사용하기 쉽고 유용하여 프로세스 마이닝 애플리케이션에 대한 중소기업(SME)의 접근을 확장한다는 사실을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.11-21
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• 2013

최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.208-213
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• 2016

4차 산업혁명을 맞이해서 여러 분야에서 커스터마이제이션(Customization,맞춤제작)이 주된 화두가 되고 있다. 4차 산업혁명인 인더스트리 4.0은 제조업에 사이버 물리 시스템(CPS:Cyber Pysical Systems), 사물인터넷(IoT:Internet of Things), 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)을 적용하고 있다. 그리고 이 인더스트리 4.0의 핵심 키워드 중 하나가 대량 맞춤제작이다. 이 맞춤제작을 통해 고객의 요구에 맞는 최척화 된 제품이나 서비스를 개발하여 제공하게 된다. 따라서 제품의 경쟁력은 높아지고 고객만족도는 향상되게 된다. 특히 사물 인터넷 기술의 확산으로 인해서 다양한 디바이스나 사물들 간의 원활한 서비스 연동을 위해서는 이러한 맞춤제작은 필수적인 부분이다. 모바일 환경에서도 모바일 앱(Mobile App.)들이 여러 다양한 모바일 디바이스에 맞춰서 고객에게 필요한 서비스들이 맞춤형으로 조립되어 작동되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 현재 많은 안드로이드나 애플의 ios 플랫폼 등을 기반으로 한 여러 다양한 모바일 디바이스들에서 이루어지고 있는 맞춤제작 구조의 성능을 향상시키기 위한 방안으로 클라우드 서버 기반의 모바일 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 제시한다. 제시된 맞춤제작 구조와 프로세스, 그리고 성능 측정 메트릭을 여러 디바이스들에 적용해 본 결과 기존에 비해 맞춤제작에 걸리는 총 시간이 기존에 비해 반으로 줄어드는 효과를 가져올 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권11호
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• pp.3970-3990
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• 2021

In view of the problems of insufficient data collection and processing capability of multi-source heterogeneous equipment, and low visibility of equipment status at the ship block construction site. A data collection method for ship block construction equipment based on wireless sensor network (WSN) technology and a data processing method based on edge computing were proposed. Based on the Browser/Server (B/S) architecture and the OneNET platform, an online monitoring system for ship block construction equipment was designed and developed, which realized the visual online monitoring and management of the ship block construction equipment status. Not only that, the feasibility and reliability of the monitoring system were verified by using the intelligent tire frame system as the application object. The research of this project can lay the foundation for the ship block construction equipment management and the ship block intelligent construction, and ultimately improve the quality and efficiency of ship block construction.