• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3584-3602
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• 2022

NFV realizes flexible and rapid software deployment and management of network functions in the cloud network, and provides network services in the form of chained virtual network functions (VNFs). However, using VNFs to provide quality guaranteed services is still a challenge because of the inherent difficulty in intelligently scaling VNFs to handle traffic fluctuations. Most existing works scale VNFs with fixed-capacity instances, that is they take instances of the same size and determine a suitable deployment location without considering the cloud network resource distribution. This paper proposes a traffic forecasted assisted proactive VNF scaling approach, and it adopts the instance capacity adaptive to the node resource. We first model the VNF scaling as integer quadratic programming and then propose a proactive adaptive VNF scaling (PAVS) approach. The approach employs an efficient traffic forecasting method based on LSTM to predict the upcoming traffic demands. With the obtained traffic demands, we design a resource-aware new VNF instance deployment algorithm to scale out under-provisioning VNFs and a redundant VNF instance management mechanism to scale in over-provisioning VNFs. Trace-driven simulation demonstrates that our proposed approach can respond to traffic fluctuation in advance and reduce the total cost significantly.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.107-115
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• 2022

Recently, big data applications need another database different from the Relation database. NoSQL databases are used to save and handle massive amounts of data. NoSQL databases have many advantages over traditional databases like flexibility, efficiently processing data, scalability, and dynamic schemas. Most of the current applications are based on the web, and the size of data is in increasing. NoSQL databases are expected to be used on a more and large scale in the future. However, NoSQL suffers from many security issues, and one of them is access control. Many recent applications need Fine-Grained Access control (FGAC). The integration of the NoSQL databases with FGAC will increase their usability in various fields. It will offer customized data protection levels and enhance security in NoSQL databases. There are different NoSQL database models, and a document-based database is one type of them. In this research, we choose the CouchDB NoSQL document database and develop an access control mechanism that works at a fain-grained level. The proposed mechanism uses role-based access control of CouchDB and restricts read access to work at the document level. The experiment shows that our mechanism effectively works at the document level in CouchDB with good execution time.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.220-220
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• 2023

단순한 하상 변동 모형은 단일한 입경으로 구성된 하상재료를 다루는 데에 비해, 실제 하천에서는 다양한 입경의 유사가 섞여있다. 이러한 혼합 입경의 유사 이송을 모의하고자 하면 퇴적층의 생성과 소멸을 어떻게 모의하는지에 대한 기법이 중요해진다. 과거 연구에서는 유수의 영향을 받는 하상 두께가 입도 분포에 따라 다르다고 생각하였다. 반면, 다른 연구들에서는 두께가 합리적인 범위 내에 있다면 모의 결과에 영향을 미치지 않는다고 보고 상수로 설정하였다. 퇴적층의 개수를 어떻게 고려하느냐에 따라서도 모의기법이 나누어진다. 단일한 입경을 모의하는 경우 단일 퇴적층을 고려하지만, 혼합 입경을 고려하는 모형은 크게 2개의 퇴적층(active layer와 non-active layer)으로 나누는 종류와 3개 이상의 퇴적층을 고려하는 모형으로도 나눌 수 있다. 이 연구에서는 혼합 입경의 유사 이송을 모의할 수 있는 전 지형 발달 모형을 활용하여 퇴적층 처리 기법의 차이가 얼마나 모의 결과에 영향을 주는지를 파악하였다. 모의 결과는 기법이 바뀜에 따라 매우 민감하게 변하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이 연구에서는 3개 이상의 퇴적층을 고려함에 있어서 기존 퇴적층에 새로운 물질이 퇴적되었을 때 경계면에서 입자가 섞이는 mixed layer를 고려하는 개념을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.187-196
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• 2010

네트워크 최적화 문제는 의사결정 문제 중에서 노드와 아크로 표현되는 수 많은 문제를 포함하고 있어서, 그 응용범위가 매우 다양할 뿐만 아니라 매우 실질적인 문제를 해결하는 좋은 방법론이다. 직접적으로 관련이 없는 많은 최적화 문제들도 네트워크로 적절히 표현할 수 있는 경우가 많으며 이를 통해 보다 섬도 있는 문제에 대한 이해와 해의 도출이 가능하게 된다. 이처럼 광범위한 응용분야를 가지는 네트워크 최적화 문제는 경영과학 및 산업공학에서 기본이 중요 학문이며, 이를 체계적으로 이해하고 실제 문제를 해결하려면 최적화 이론, 계산이론, 프로그래밍 등의 종합적인 지식을 필요로 한다. 본 연구에서는 네트워크 최적화 문제를 실질적으로 해결하는 필요한 지식 전달에 중점을 두고, 선형계획법 및 정수계획법을 위한 소프트웨어인 LPSolve를 소개하고 이 LPSolve와 엑셀을 연동하는 방법을 알아본다. 또한 네트워크 자체를 엑셀에서 그리는 방법을 알아보고, 이를 통해 네트워크 최적화 문제를 보다 실질적인 다룰 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.47-52
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• 2023

기계학습의 데이터 크기 및 컴퓨팅 부하 증가로 사물인터넷 시스템에서 에너지 효율적인 자원 플래닝이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷 시스템의 실시간 워크로드 변화를 지원하는 자원 플래닝 정책을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 실시간 태스크를 고정 태스크와 가변 태스크로 나누고 다양한 워크로드 상황에 대한 자원 플래닝 최적화를 수행한다. 이를 바탕으로 사물인터넷 시스템의 자원 설정을 고정 태스크 기반으로 시작한 후, 가변 태스크가 활성화될 경우 상황에 맞는 자원 플래닝을 즉시 적용할 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 정책이 사물인터넷 시스템의 프로세서 및 메모리 소모 에너지를 크게 줄일 수 있음을 보인다.

• Advances in nano research
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• 제14권2호
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• pp.117-126
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• 2023

This experimental study investigated friction stir welding (FSW) of the acrylonitrile-butadiene-styrene (ABS) T-joint in the presence of various nano-silica levels. This study aim to handle the drawbacks of the friction stir welding (FSW) of an ABS T-joint with various quantity of nanoparticles and assess the performance of nanoparticles in the welded joint. Moreover, the relationship between the nanoparticle quantity and FSW was analyzed using response surface methodology (RSM) Box-Behnken design. The input parameters were the tool rotation speed (400, 600, 800 rpm), the transverse speed (20, 30, 40 mm/min), and the nano-silica level (0.8, 1.6, 2.4 g). The tensile strength of the prepared specimens was determined by the universal testing machine. Silica nanoparticles were used to improve the mechanical properties (the tensile strength) of ABS and investigate the effect of various FSW parameters on the ABS T-joint. The results of Box-Behnken RSM revealed that sound joints with desired characteristics and efficiency are fabricated at tool rotation speed 755 rpm, transverse speed 20 mm/min, and nano-silica level 2.4 g. The scanning electron microscope (SEM) images revealed the crucial role of silica nanoparticles in reinforcing the ABS T-joint. The SEM images also indicated a decrease in the nanoparticle size by the tool rotation, leading to the filling and improvement of seams formed during FSW of the ABS T-joint.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

• 융합보안논문지
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• 제17권3호
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• pp.41-49
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• 2017

글로벌 IT 시장조사기관인 IDC의 조사에 따르면 국내 융합보안 시장은 2010년 기준으로 1조 7,000 억 원 규모였으며, 이후 매년 32%씩 성장해서 2018년에는 12조 8,000 억 원 규모가 될 것으로 전망하고 있다. 이처럼 전 세계적으로 융합보안의 중요성은 증가하고 있다. 기존의 융합보안관제 솔루션은 다양한 솔루션시스템(방화벽, 네트워크 침임 탑지 시스템 등) 및 장비들(CCTV, Access Control System 등)로부터 수집된 데이터를 기반 하여 이벤트를 발생시키고, 이를 보안관제 요원들이 상황을 판단 및 조치하는 방식으로 구성되어 있다. 하지만 최근 IoT 산업의 발전으로 IoT 장비들의 수가 급격히 증가하고 있고, 이러한 장비들이 보안관제에 사용될 수 있음에 따라 발생할 수 있는 이벤트의 양 역시 증가할 것이다. 물론 많은 이벤트들을 통해 보다 더 많은 상황에 대한 판단 및 조치를 할 수 있는 이점은 있지만, 반대로 너무 많은 이벤트들을 처리해야 하는 부담감 역시 존재한다. 따라서 본 논문에서는 융합보안관제 시스템에서 발생 할 수 있는 이벤트들을 3가지 종류로 구분 짓고, 효과적으로 이벤트들을 분류 및 처리할 수 있는 모델을 제안하여 융합보안관제 시스템의 효율성을 향상시키고자 한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.55-61
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• 1996

본 논문의 목적은 분기형 관로에 대해 선형계획법을 이용하여 최적의 선계를 하는데 있다. 그리고 자료의 획득과 계산결과를 표시하는 측면에서 GIS의 도움을 받아 전체작업을 좀 더 신속하고 용이하게끔 하였다. 개발된 모형은 송수터널이나 정수장 같은 수리부속물의 영향도 고려해 주었으며 특히 송수터널같이 관로와는 다른 체계를 갖는 비용을 목적함수에서 고려해줄 수 있었다. 목적함수는 초기건설비측면뿐 아니라 연간유지비측면의 비용까지도 고려해주어 보다 합리적인 걸과를 제시해주었으며 계산된 수리결과도 보다 실무적으로 제시되었다. 예를 들어 결정변수로 관경대신 관길이를 잡음으로 해서 이산적인 형태의 관경을 고려해줄 수 있었다. 그리고 최적 양정고는 물론이고 양수장의 위치와 갯수까지도 구해 낼 수 있었다. GIS는 수리학적 자료나 비용자료를 자동으로 다루거나 계산된 최적의 결과를 가시화 하는데 이용되었다. 특히 실제하는 관로시스템에 적용되었으며 GIS의 도움으로 보다 경제적인 설계를 학 수 있도록 의사결정과정상에 도움이 되었고 이로써 실무에도 훌륭히 적용될 수 있는 모형이라 생각되었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.509-514
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• 2020

기존의 TTS 시스템은 텍스트 전처리, 구문 분석, 발음표기 변환, 경계 분석, 운율 조절, 음향 모델에 의한 음향 특징 생성, 합성음 생성 등 여러 모듈로 구성되어 있다. 그러나 딥러닝 기반 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호을 합성하는 보코더로 구성된다. 본 논문에서는 최적의 한국어 TTS 시스템 구성을 위해 Tex2Mel 과정에는 Tacotron2를 적용하고, 보코더로는 WaveNet, WaveRNN, WaveGlow를 소개하고 이를 구현하여 성능을 비교 검증한다. 실험 결과, WaveNet은 MOS가 가장 높으며 학습 모델 크기가 수백 MB이고 합성시간이 실시간의 50배 정도라는 결과가 나왔다. WaveRNN은 WaveNet과 유사한 MOS 성능을 보여주며 모델 크기가 수십 MB 단위이고 실시간 처리는 어렵다는 결과가 도출됐다. WaveGlow는 실시간 처리가 가능한 방법이며 모델 크기가 수 GB이고 MOS가 세 방식 중에서 가장 떨어진다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 연구 결과로부터 TTS 시스템을 적용하는 분야의 하드웨어 환경에 맞춰 적합한 방식을 선정할 수 있는 참고 기준을 제시한다.