HPC(High Performance Computer)은 다수의 계산노드를 초고성능 상호연결망으로 연결하여 클러스터 시스템으로 구성된 시스템이다. 이러한 HPC 시스템에서 사용하는 계산 노드 간의 연결 네트워크 기술로는 Infiniband, Ethernet 등의 기술이 많이 사용된다. 최근 PCIe 표준의 발전으로 인해서 컴퓨터 호스트는 고속의 주변 장치 디바이스를 주로 PCIe Bridge 인터페이스에 연결하여 사용한다. PCIe 표준 기술 중 컴퓨터 노드 간의 직접 연결하는 방식으로 Non-Transparent Bridge(NTB) 기반의 인터콘넥션 표준이 존재한다. 그러나 NTB의 기본 표준은 두 노드 간에 분리된 메모리를 제공하는 방식이기 때문에 다중 노드를 직접 연결하기 위해서는 추가된 구성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다중 NTB 포트에 직접 연결된 다수의 호스트들 간에 무스위치 네트워크를 구성하여 NTB 통신을 이용한 데이터 공유 방법의 설계와 구현에 대해서 다룬다. 각 호스트에 연결된 두 개의 NTB포트를 이용해서 링 네트워크를 구성하고, 링 네트워크 상에서 NTB 인터컨넥션을 이용한 데이터 공유 방식의 구현을 하였다. 이와 같이 PCIe NTB 기반 무스위치 네트워크를 통해서 기존의 인터커넥트 네트워크에 비해서 Cost-Effective한 HPC 상호연결망을 구성할 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.37-50
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2022
Modern supply chains include multiple activities from collecting raw materials to transferring final products. These activities involve many parties who share a huge amount of valuable data, which makes managing supply chain systems a challenging task. Current supply chain management (SCM) systems adopt digital technologies such as the Internet of Things (IoT) and blockchain for optimization purposes. Although these technologies can significantly enhance SCM systems, they have their own limitations that directly affect SCM systems. Security, performance, and scalability are essential components of SCM systems. Yet, confidentiality and scalability are one of blockchain's main limitations. Moreover, IoT devices are lightweight and have limited power and storage. These limitations should be considered when developing blockchain-based IoT-SCM systems. In this paper, the requirements of efficient supply chain systems are analyzed and the role of both IoT and blockchain technologies in providing each requirement are discussed. The limitations of blockchain and the challenges of IoT integration are investigated. The limitations of current literature in the same field are identified, and a secure and scalable blockchain-based IoT-SCM system is proposed. The proposed solution employs a Hyperledger fabric blockchain platform and tackles confidentiality by implementing private data collection to achieve confidentiality without decreasing performance. Moreover, the proposed framework integrates IoT data to stream live data without consuming its limited resources and implements a dualstorge model to support supply chain scalability. The proposed framework is evaluated in terms of security, throughput, and latency. The results demonstrate that the proposed framework maintains confidentiality, integrity, and availability of on-chain and off-chain supply chain data. It achieved better performance through 31.2% and 18% increases in read operation throughput and write operation throughput, respectively. Furthermore, it decreased the write operation latency by 83.3%.
현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.
In this study, project information of government-funded research institute in the food field was collected and analyzed to systematically identify the factors affecting the process of transferring technological achievements of public research institute to the private sector. This study hypothesized that human resources, financial resources, and technological characteristics as input factors of R&D projects affect output factors, such as research papers or patents produced by R&D projects. Moreover, these outputs would serve as drivers of the technology transfer as one of the R&D outcomes. Linear Regression Analysis and Poisson Regression Analysis were conducted to empirically and sequentially investigate the relationship between input factors and output and outcome of R&D projects and the results are as follows: First, the principle investigator's career and participating researcher's size as human resource factors have an influence on both the number of SCI (science citation index) papers and patent registration. Second, the research duration and research expenses for the current year have an influence on the number of SCI papers and patent registrations, which are the main outputs of R&D projects. Third, the technology life cycle affects the number of SCI papers and patent registrations. Lastly, the higher the number of SCI papers and patent registrations, the more it affected the number of technology transfers and the amount of technology transfer contract.
다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.
선형 로봇은 자동화 시스템에서 부품의 이송이나 위치 결정에 널리 사용되며 보통 높은 정밀도가 요구된다. 선형 로봇을 응용한 시스템의 제작회사에서는 로봇의 이상 유무를 작업자가 판단하는데, 작업자의 숙련도에 따라 이상 상태를 판단하는 정확도가 달라진다. 최근에는 인공지능 등의 기술을 사용하여 로봇 스스로 이상을 검출하는 방법에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 전이 학습을 이용하여 선형 로봇의 볼 스크류 정렬 이상과 선형 레일 정렬 이상을 검출하는 시스템을 제안하고 가속도 센서와 토크 센서 정보를 이용한 별개의 실험을 통해 제안한 시스템의 이상 검출 성능을 검증 및 비교한다. 센서로부터 얻어진 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환한 후, 영상 인식 인공지능 분류기를 사용하여 이상의 종류를 진단하였다. 제안한 방법은 선형 로봇뿐만 아니라 일반적인 산업용 로봇에도 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 3GPP 국제표준화 기구에서 추진 중인 M2M 통신 네트워크에 대한 표준화를 연구하였다. M2M통신 환경에서는 사물을 통해 지능적으로 정보를 수집, 가공, 처리, 전달하는 새로운 모바일 서비스의 시도가 진행되고 있어, 새로운 연구대상 자료들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 모바일 혁명과 All IP기반의 네트워크에서 현재 M2M네트워크를 구성할 수 있는 장비들을 살펴보고, 3GPP에서 연구하고 있는 사례와 3GPP국제 표준화기구에서 제안되고 있는 네트워크 구조를 설명하고자한다. 더하여, 3GPP를 기반으로 다양한 응용 서비스 및 장비들이 산업별, 서비스별 표준들이 개발될 것으로 예측되어 국제표준에 부응하는 M2M통신 네트워크 예측모델을 제안하고자 한다. 통신망 사업자 및 장비개발에 빠르게 전개되면서, 현재 우리나라에서 추진 중인 M2M네트워크의 표준화 장비 및 서비스요구사항 표준개발에 도움이 되고, 기술시장에 국제특허 및 표준화 정책에 특허기술을 획득하여 초기 시장 장악을 원하는 학계나 기업에서 유용하게 사용되기 바라며 본 연구를 소개하도록 한다.
지속적인 북한의 사이버 공격에 대응해서 사이버 무기체계와 핵심기술의 연구개발 추진을 요구받고 있는 상황이다. 본 논문은 사이버 무기체계에 소요되는 핵심기술을 도출하고, 도출된 핵심기술들의 실현시기에 대한 영향 요인을 분석하였다. 9개의 핵심기술군, 36개의 핵심기술이 도출되었으며, 도출된 핵심기술군을 합동사이버작전교범의 작전단계와 록히드마틴의 사이버 킬체인과 비교해 본 결과, 누락된 요소가 없이 매핑되고 있음을 확인하였다. 핵심기술의 실현시기에 대한 각 요인별 영향도를 회귀분석한 결과, 핵심기술의 실현시기는 최고선진국 기술수준, 한국 기술수준, 국방에서 민간으로의 기술이전 가능성, 민간에서 국방으로의 기술이전 가능성이 높을수록 더 빨라지고, 선진국의 기술이전 기피도가 높을수록 더 늦어지며, 경제적 파급효과와는 유의미한 상관관계가 없는 것으로 확인되었다. 본 연구는 사이버무기 체계를 정식 무기체계로 편입시킨 전력발전훈령 개정 및 합참사이버작전교범 제정에 맞춰 사이버 무기체계의 핵심기술을 도출하고 핵심기술 실현시기의 영향 요인을 확인한 것에 의의가 있다.
본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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