• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.193-204
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• 2006

대부분의 분산 웹 시스템은 Domain Name System(DNS)을 이용하여 사용자 요청을 분산한다. DNS 기반 부하분산 시스템은 구성하기 쉬운 장점이 있지만, 주소 캐싱 매커니즘에 의해 서버들 사이의 부하 불균형이 발생한다. 또한, 서버의 상태를 파악하기 위해서 DNS의 수정이 필요하다. 본 논문에서는 DNS의 동적 갱신(dynamic update)과 라운드로빈 방법을 이용한 새로운 부하분산 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 DNS의 수정 없이 동적인 부하분산을 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 서버의 부하량에 따라 서버를 DNS 리스트에 동적으로 추가, 삭제한다. 부하가 많은 서버를 DNS 리스트에서 제거함으로써 사용자 응답시간이 빠르다. 동적인 부하분산을 위하여 CPU와 메토리 네트워크 자원의 사용률에 따른 부하분산 알고리즘을 제안한다. GUI 기반의 관리도구를 이용하여 손쉽게 제안하는 시스템을 관리할 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 구현한 모듈들이 제안된 시스템의 성능에 많은 영향을 주지 않는다는 것을 보여준다. 또한 기존 라운드로빈 DNS와의 비교실험을 통하여 사용자 응답시간과 파일전송률이 더 빠르다는 것을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.131-140
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• 2011

PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)는 네트워크 기반 지역 이동성관리 프로토콜을 지원하기 위해 설계되었으나 호스트의 전역 이동성관리를 처리하지 않는다. 본 논문에서는 PMIPv6를 위한 DNS(Domain Name System) 기반의 위치관리 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 DNS는 위치관리자로서 전역 이동성을 위한 PMIPv6를 제공한다. 또한 다수의 모바일 터미널을 지원하고 네트워크 확장성을 높이기 위한 페이징 확장 기법을 PMIPv6에 도입한다. 제안된 위치관리 기법을 평가하기 위해 분석모델을 수립하여 위치갱신과 페이징 비용을 수식화하고 전체 시그널링 비용상의 다른 요인의 영향을 분석한다. 수행결과는 여러가지 매개변수에 따라 전체 시그널링 비용이 어떻게 변하는지 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.46-54
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• 2018

IoT는 다양한 디바이스들이 통신을 통해 사용자에게 서비스를 제공하는 환경이다. IoT의 특성으로 인해 데이터들은 이종간의 정보시스템에 분산되어 저장된다. 이러한 상황에서 IoT 엔드 애플리케이션은 데이터가 어디에 있는지 또는 스토리지의 형태가 어떠한지 알 수 없어도 데이터를 액세스할 수 있어야 한다. 이러한 메커니즘을 SD(Service Discovery)라고 한다. 그러나 현재까지의 SD 구조는 물리적 디바이스를 중심으로 탐색하기 때문에 몇 가지 문제점이 발생한다. 첫째, 물리적 위치에 따른 서비스 탐색으로 인해 반환시간이 증대된다. 둘째, 디바이스와 서비스를 따로 관리하는 데이터 구조가 요구된다. 이는 관리자의 서비스 구성복잡도를 증가시킨다. 이로 인해 디바이스 중심의 SD 구조는 실제 IoT에 적용하기에는 적합하지 않은 구조로 되어 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 NSSD(Name-based Service Centric Service Discovery)라는 SD 구조를 제안한다. NSSD는 이름 기반의 중앙집중형 SD를 제공하며 IoT 에지 게이트웨이를 캐싱 서버로 사용해 서비스 탐색속도를 향상시킨다. 기존의 DNS와 DHT 기반 DS 구조와의 시뮬레이션을 통해 NSSD가 평균 반환시간에 있어 약 2배 정도 향상된 성능을 제공함을 입증하였다.

• 정보화정책
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• 제23권3호
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• pp.43-63
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• 2016

본 연구는 인터넷 다국어도메인의 국제표준화에 대한 국제커뮤니케이션을 분석하여 그 대중화 실패 요인을 이해하고자 한다. 조직화 이론을 활용하여 ICANN에서 다국어도메인에 대한 필요성이 제기되는 초기 담론을 관찰하고, 기술적으로 계층적 방식이 선택되는 과정에서 어떤 갈등이 있었는지 살펴보며, 선택된 결정이 주요 이해당사자들에게 어떻게 받아들여졌는지 살펴본다. 분석 결과, 대중화 실패 요인은 미국을 중심으로 하는 ICANN과 그 필요성을 제기하였던 비영어권 국가 간의 인식론적 차이에서 찾을 수 있다. '정보격차 해소'와 '문화적 가치 추구'라는 담론은 '인터넷 인프라의 안정성'이라는 ICANN의 기술적 담론과 충돌한다. 이로써 국제표준화는 10년이라는 오랜 시간이 걸렸고 시장에서는 다양한 서비스들이 난립하는 결과를 초래하였다. 한국의 적용 사례를 보면, 도메인 무단 점유, 홍보 비용, 기술적 불안정성 및 이용자의 혼란 등 사회적 역효과가 대중들에게 외면받게 되는 요인으로 작용하였고 정부는 일관성 있는 정책을 제시하는데 실패했다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1126-1132
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• 2012

네트워크 효율성을 개선하기 위해 CCN은 콘텐츠 제공자로부터 사용자에게 콘텐츠가 전송될 때 중간 네트워크 노드들이 전송되는 콘텐츠를 임시 저장할 수 있다고 가정한다. 또한, 네트워크 노드들이 임시 저장된 콘텐츠에 대한 요청을 수신하면, 해당 요청 메시지를 콘텐츠 제공자에게 전송하지 않고 임시 저장된 콘텐츠를 사용자들에게 전송 한다. 이와 같은 네트워킹 기술을 구현하기 위해 CCN은 계층화된 콘텐츠 이름을 이용하여 요청 메시지와 응답 메시지의 네트워크 전송 경로를 관리한다. 그러나 계층화된 콘텐츠 이름이 콘텐츠 자체에 대한 정보뿐만 아니라 도메인/제공자 정보도 의미론적으로 내포하고 있기 때문에, 콘텐츠 이름을 이용한 사용자/제공자 사생활 침해가 가능하다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 CCN 콘텐츠 이름의 프라이버시 문제점 및 제안된 기술들을 살펴보고, 프라이버시 보호를 위한 개선된 CCN 콘텐츠 이름 관리 방안을 제안한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.47-54
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• 2013

부동산개발은 국토의 효율적 운영을 촉진하며 국민 경제에 미치는 영향이 지대하므로 관련 정보의 축적을 통해 종합적인 정책을 수립하는 것이 필요하다. 속성정보만으로 구축된 부동산 관련 정보는 분석과정에서 오류가 발생할 가능성이 있으므로 특정 필지 및 그 위의 건물을 기본으로 주변의 정보와 함께 공간분석이 가능한 부동산개발안내도를 구축해야 하며 이는 땅의 소유관계를 알 수 있는 지적정보와 땅 위에 존재하는 다양한 건축물과 사회기반 시설에 대한 공간정보에 부동산 관련 행정정보를 속성으로 부여함으로써 가능하다. 특히, 건물의 형태적 변화와 속성적 변화 정보의 최신성을 유지할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 도로명주소기본도를 기초로 부동산개발안내도를 구축하는 방안과 각 시스템 간의 연계를 통해 최신성을 유지할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.27-34
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• 2016

인터넷 주소가 웹 사이트를 지칭하던 때와는 달리 웹 사이트 안에 담겨진 개별 서비스/콘텐츠/상품 등으로 세분화하여 지칭할 수 있게 되는 개방형 도메인 서비스가 국제 인터넷 주소 관리기구(ICANN)에 의해 도입되고 있다. 개방형 도메인은 서비스/콘텐츠/상품 단위의 주소를 표현하는 데에 더 적합하다. 본 논문에서는 사용자의 차별적 상황과 무관하게 주소 표현에 대해서 일관된 매핑 결과를 반환하는 정적인 인터넷 주소 서비스에 대한 대안으로, 사용자의 특정 요구에 맞추어진 매핑 결과를 반환하는 동적 인터넷 주소 모델을 설계하고, 기존 도메인 프로토콜의 변경 없이 주소 서비스 구현이 가능한 방법을 제안한다. 사용자의 메타 정보 및 환경 정보를 인터넷 주소 표현에 인코딩하여 첨부하고, 네임 서버에 동적 매핑을 위한 모듈을 추가하여 동적 인터넷 주소의 구현이 가능하다. 이를 통해 인터넷 주소의 기능 확장을 도모하고, 인터넷 주소 자체만으로도 사용자에게 맞추어진 정보검색 서비스가 가능할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.13-20
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• 2022

본 연구는 딥러닝 기법을 활용하여 범죄 수사 도메인에 특화된 개체명 인식 모델을 개발하는 연구이다. 본 연구를 통해 비정형의 형사 판결문·수사 문서와 같은 텍스트 기반의 데이터에서 자동으로 범죄 수법과 범죄 관련 정보를 추출하고 유형화하여, 향후 데이터 분석기법을 활용한 범죄 예방 분석과 수사에 기여할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 범죄 수사 도메인 텍스트를 수집하고 범죄 분석의 관점에서 필요한 개체명 분류를 새로 정의하였다. 또한 최근 자연어 처리에서 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 언어모델인 KoELECTRA를 적용한 제안 모델은 본 연구에서 정의한 범죄 도메인 개체명 실험 데이터의 9종의 메인 카테고리 분류에서 micro average(이하 micro avg) F1-score 99%, macro average(이하 macro avg) F1-score 96%의 성능을 보이고, 56종의 서브 카테고리 분류에서 micro avg F1-score 98%, macro avg F1-score 62%의 성능을 보인다. 제안한 모델을 통해 향후 개선 가능성과 활용 가능성의 관점에서 분석한다.

• Genomics & Informatics
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• 제17권2호
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• pp.15.1-15.7
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• 2019

Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.81-86
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• 2022

본 연구에서 csv포맷으로 구조화된 파일 데이터의 컬럼의 도메인을 자동 판별하는 방법을 제안한다. 데이터와 데이터 간 융합을 통해 새로운 데이터를 생성할 수 있고, 이들 새로운 데이터가 중요한 자원이 되기 위해서는 조인 되는 컬럼의 일관성이 유지되어야 한다. 데이터 품질을 측정하기 위한 방법 중의 하나가 도메인 기반 품질 진단 방법이다. 도멘인이란 각 컬럼의 성격을 규정하는 가장 광범위한 지표이므로 이를 자동으로 판별하는 방법이 필요하다. 기존의 연구에서는 관계형 데이터베이스의 도메인 자동 판별이 주로 연구 되었지만 본 연구는 파일데이터의 특성을 이용하여 도메인을 자동화 할 수 있는 모델을 개발하였다. 파일데이터의 도메인 판별을 특화하기 위하여 정규표현식을 이용하여 데이터를 단순화 하고 이를 패턴화 하였고, 컬럼명에 해당하는 데이터 헤더의 내용을 분석하여 사용된 접미사를 분석하여 파생변수로 사용하였다. 정규표현식과 접미사의 파생변수를 추가하였을 때 기존 방법인 87%의 정확도 보다 큰 95%의 정확도로 도메인을 자동 판별하는 결과를 도출하였다. 본 연구는 공공데이터 품질진단에 자동화 방법론을 제시하여 품질 측정 기간 및 인원을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.