• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.841-849
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• 2012

IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 인터넷 기반으로 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 주목받고 있다. 그러나 기밀 데이터를 암호화한 후 저장하여도 암호화된 데이터는 클라우드 서버에 저장되기 때문에 기밀 정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 사용자가 기밀 데이터를 안전하게 제공받으면서 임의의 사용자가 기밀 정보를 불법적으로 악용하는 것을 예방하기 위한 사용자 인증 프로토콜을 제안한다. 제안 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 특정 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자가 서버로부터 인증을 제공받음으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.113-118
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• 2021

본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제12권1호
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• pp.75-81
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• 2023

In this study, we design an optimized Graphics Processing Unit (GPU)-based GNSS signal processing technique with the goal of designing and implementing a GNSS Software Defined Receiver (SDR) that can operate in real time all-in-view mode under multi-constellation and multi-frequency signal environment. In the proposed structure the correlators of the existing GNSS SDR are processed by the GPU. We designed a memory structure and processing method that can minimize memory access bottlenecks and optimize the GPU memory resource distribution. The designed GNSS SDR can select and operate only the desired GNSS or desired satellite signals by user input. Also, parameters such as the number of quantization bits, sampling rate, and number of signal tracking arms can be selected. The computing capability of the designed GPU-based GNSS SDR was evaluated and it was confirmed that up to 2400 channels can be processed in real time. As a result, the GPU-based GNSS SDR has sufficient performance to operate in real-time all-in-view mode. In future studies, it will be used for more diverse GNSS signal processing and will be applied to multipath effect analysis using more tracking arms.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.429-439
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• 2006

데스크탑 그리드는 컴퓨팅 집약적인 분산 어플리케이션을 수행하는데 있어서 유망한 플랫폼으로 부각되고 있다. 그러나 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성 때문에 데스크탑 그리드에서 병렬 어플리케이션의 효율적인 스케줄링은 어려운 문제로 알려져 있다. 이에 따라서 빈약한 스케줄링 능력과 함께 현재 데스크탑 그리드는 고 처리 어플리케이션(high throughput application)의 실행에는 적합하지만 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 실행을 지원하는데 있어서 어려움을 갖는다. 빠른 반환 시간을 요구하는 어플리케이션의 효율적인 실행은 어플리케이션의 전체 실행 시간(makespan)을 축소함으로써 해결할 수 있는 문제로써 데스크탑 그리드가 이를 지원할 수 있게 하는 것은 매력적인 제안이 될 것이다. 본 논문에서는 데스크탑 그리드에서 효율적인 어플리케이션의 실행을 지원하기 위한 새로운 스케줄링 방법을 제안한다. 7주간의 시간동안 40대의 데스크탑에서 추출된 추적(trace) 데이타의 분석을 통해서 데스크탑 사용 경향성과 비 신뢰적인 데스크탑의 영향이 스케줄링의 성능을 개선하는데 있어서 활용 될 수 있음을 확인하였고 이 요소들을 고려함으로써 데스크탑 그리드의 비 신뢰적이고 예측할 수 없는 자원의 특성을 스케줄링에 적절하게 반영 할 수 있는 스케줄링 기법이 제안되었다. 제안된 스케줄링 기법은 실제 데스크탑들의 행동 패턴을 반영한 추적 기반 시뮬레이션(trace-driven simulation)을 통해서 기존의 스케줄링 방법들과 스케줄링 성능이 비교되었고 시뮬레이션 결과를 통해서 제안된 스케줄링 기법이 기존의 데스크탑 스케줄링 기법들에 비해서 병렬 어플리케이션의 전체 실행 시간을 축소하고 중지(suspension)와 장애(failure)의 발생 빈도를 줄이는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권1호
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• pp.89-99
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• 2005

인터넷과 PC의 발달은 정보의 분산과 공유를 가속화하여, 사용자 스스로 컴퓨터 자원과 서비스를 개인의 컴퓨터 사이에 서로 공유하는 P2P (Peer-to-Peer) 컴퓨팅이 등장하였다. 대부분의 P2P 시스템에서 가장 중요한 기능은 효율적으로 데이타를 위치시키고 (location) 탐색하는 것이다. 지금까지 개발된 P2P 시스템은 피어의 성능을 똑같은 것으로 가정한다. 이는 알고리즘의 분석이 쉽기 때문에 학문의 관점에서는 유용하지만, 실제로는 모든 피어가 비슷한 기능을 가지는 것이 아니다. 본 논문에서는 기존의 P2P 시스템에서 무시하고 있는 피어의 컴퓨팅 능력을 고려한 P2P 프로토콜을 제안하고, 또한 제안한 프로토콜의 응용 분야와 활용 가능성을 제시한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 메시지의 피어 사이의 라운드 시간과 메시지의 평균 홉 (Hop) 수를 측정하여 프로토콜의 성능을 검증하고, 마지막으로 수식으로 성능을 분석한다. 간 논문에서 제안한 P2P 프로토콜의 이즘을 Magic Square 라고 한다. 마방진에서 각각의 숫자는 특별한 의미가 없지만, 그 수를 적절히 배치한 마방진은 어느 방향에서 보아도 같은 합을 가진다. 본 논문에서 제안하는 ,Magic Square도 카 피어가 가지는 정도는 의미가 없더라도 전체 시스템에서는 의미론 가지고, 어떤 피어에서 질의를 하더라도 비슷한 성능이 나을 수 있도록 설계하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-57
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• 2016

분산컴퓨팅은 네트워크로 연결된 여러 컴퓨터들의 연산 능력을 이용하여 거대 계산 문제를 해결하려는 분산처리 모델이다. 인터넷에 연결된 수많은 컴퓨팅 자원들의 참여를 통해 대규모의 계산이 필요한 기상, 바이오, 천문학, 암호학 등과 같은 다양한 분야의 어플리케이션 들을 병렬로 처리할 수 있다. 본 논문에서는 기상 분야의 고해상도 강수량 예측 어플리케이션 수행을 위해 인터넷 분산컴퓨팅 모델을 구성하여 성능을 분석하였다. 한반도의 강수량 예측을 위해서 중규모 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 적용하였으며 이 모형은 한반도의 지형을 격자 간격 27km로 나누고 각 격자의 특성인 고도, 기온, 강수, 강도 습도 등을 기반으로 강수량을 예측하게 된다. 그러나 QPM의 격자 간격에 따른 분석은 모형 구축에 많은 시간이 소요 되고 한번에 수행되어야 할 계산량이 많아 효율성이 저하된다. 따라서 이 모형을 기반으로 하여 3km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이해지며 계산 효율성을 개선시킬 수 있다. 이렇게 상세지역으로 세분화 된 모형은 병렬처리가 필요하며 계산노드의 수가 많아질수록 그 효율은 선형적으로 증가된다. 이 모형은 $20{\times}20$의 아격자 도메인의 분산된 단위작업들로 나뉘어 분산되고 네트워크로 연결된 컴퓨팅 자원에서 수행되게 된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.78-88
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• 2016

최근 국내에서는 BIM 적용을 의무화하는 프로젝트의 증가로 인하여 BIM 기술의 도입이 확대되고 있지만, 중소설계사무소에서는 관련 제도 미비, 인프라 구축비용, 상이한 프로세스 등과 같은 다양한 문제로 인해 BIM 확산이 저조한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제 중에서 BIM 운영관리를 위해 필요한 인프라 구축 및 유지비용 절감 방안으로 타 산업에서 최근 적용이 모색되고 있는 클라우드 컴퓨팅 기술 중 하나인 VDI 시스템을 BIM 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 연구 수행절차로는 중소설계사무소의 BIM 기반 환경에서 문제점을 분석하고 타 산업에서 VDI의 활용 요소가 BIM 환경의 저해요인을 해소 할 수 있는지 분석한 후, 건설 산업에 적합한 VDI 시스템 적용 방안을 모색하여 Server 규모산정 프로세스를 구축하였다. 이를 바탕으로 BIM 인프라 환경에 적용하여 자원관리의 효율성을 분석하여 BIM 환경에서 성공적인 VDI 도입에 일조 하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제10권1호
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• pp.213-235
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• 2008

서비스 산업의 비중이 지속적으로 증가하면서, 경제적인 패러다임이 제품 지배 논리에서 서비스 지배 논리로 전환됨에 따라 서비스를 보다 체계적으로 이해하고 그 생산성을 향상시킬 수 있는 서비스사이언스 분석 방법론에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 서비스사이언스에서의 새로운 서비스를 이해하기 위해 서비스의 구성요소를 나타내고 있는 서비스 시스템에서부터, 서비스 경험, 서비스 네트워크, 서비스 라이프사이클, 서비스 혁신에 대해 설명하고, 이러한 이해를 바탕으로 서비스사이언스 분석 프레임워크를 도출하였다. 본 연구에서 제시한 서비스사이언스 분석 프레임워크는 기업내부의 자원을 조직화하기 위해 필요한 서비스 라이프 사이클 4단계(서비스 전략 및 설계, 생산 및 전달, 운영 및 유지, 평가 및 향상)와 고객의 서비스 경험 극대화를 위한 네트워크(가치행위 네트워크, 자원통합자 네트워크, 역량 네트워크)로 구성되어 있다. 서비스사이언스 분석 프레임워크는 향후 서비스사이언스에 관한 연구를 체계화하고 종합적인 시각을 갖는데 기여할 것으로 보인다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.15-22
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• 2021

In a smart manufacturing environment, more and more devices are connected to the Internet so that a large volume of data can be obtained during all phases of the product life cycle. The large-scale industries, companies and organizations that have more operational units scattered among the various geographical locations face a huge resource consumption because of their unorganized structure of sharing resources among themselves that directly affects the supply chain of the corresponding concerns. Cloud-based smart manufacturing paradigm facilitates a new variety of applications and services to analyze a large volume of data and enable large-scale manufacturing collaboration. The manufacturing units include machinery that may be situated in different geological areas and process instances that are executed from different machinery data should be constantly managed by the super admin to coordinate the manufacturing process in the large-scale industries these environments make the manufacturing process a tedious work to maintain the efficiency of the production unit. The data from all these instances should be monitored to maintain the integrity of the manufacturing service system, all these data are computed in the cloud environment which leads to the latency in the performance of the smart manufacturing service system. Instead, validating data from the external device, we propose to validate the data at the front-end of each device. The validation process can be automated by script validation and then the processed data will be sent to the cloud processing and storing unit. Along with the end-device data validation we will implement the APM(Asset Performance Management) to enhance the productive functionality of the manufacturers. The manufacturing service system will be chunked into modules based on the functionalities of the machines and process instances corresponding to the time schedules of the respective machines. On breaking the whole system into chunks of modules and further divisions as required we can reduce the data loss or data mismatch due to the processing of data from the instances that may be down for maintenance or malfunction ties of the machinery. This will help the admin to trace the individual domains of the smart manufacturing service system that needs attention for error recovery among the various process instances from different machines that operate on the various conditions. This helps in reducing the latency, which in turn increases the efficiency of the whole system

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.430-432
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• 2022

오픈액세스, 오픈데이터, 오픈소스 등 과학기술 분야의 오픈사이언스 운동에 대한 최근의 관심 증가에 따라, 공적 자금을 투입한 연구 산출물을 공유하고 활용하려는 움직임이 구체화 및 활성화되고 있다. 이런 흐름에 따라, 최근 국내에서 연구수행의 핵심적인 자원인 연구데이터를 공유하고 활용하는 체제를 구축하고 활성화하려는 많은 노력이 진행되고 있다. 이러한 노력은 주로 연구데이터를 모아서 분야 및 기관별로 모으고 이를 국가 연구데이터 플랫폼인 DataON과 연계하여 검색 및 활용하는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 선진국에서는 이러한 연구데이터 뿐만 아니라, IaaS, PaaS, SaaS, MLaaS 등 다양한 형태의 연구개발 관련 컴퓨팅 리소스를 공유하고 활용할 수 있는 체제를 구축하고 있다. EOSC(European Open Science Cloud), ARDC(Australian Research Data Commons), CSTCloud(China S&T Cloud) 등이 대표적인 사례라고 할 수 있고 국내에서는 이러한 컴퓨팅 리소스의 공유를 수월하게 수행할 수 있도록, KRDC(Korea Research Data Commons)를 설계하고, 핵심 프레임워크를 개발하고 있다. 본 연구에서는 KRDC의 필요성, 개념, 구성, 향후 계획을 소개한다.