실리콘 포토닉스 기반의 광학 네트워크-온-칩(Optical NoC, ONoC)은 차세대 엑사스케일 컴퓨팅(Exascale computing)을 위한 유망 아키텍처 기술 중 하나이다. 최근 들어 활발해지고 있는 ONoC의 연구들은 파장 분할 다중화(Wavelength Division Multiplexing, WDM)를 이용하여 대역폭을 더욱 향상시키고 광신호의 경로 충돌을 방지하는데 초점을 두고 있다. 하지만 기존 ONoC 연구에서는 중앙 집중형 라우터 구조 위주로 Processing Element(PE)의 수가 증가함에 따라 WDM을 위해 사용되는 파장 수가 선형적으로 증가한다. 이러한 파장 수의 증가는 다중 파장을 위한 광원 및 광학 스위치 등 광학 장치를 구성하기 위한 비용을 증가시키고 광신호의 상호 간섭에 의한 감쇄 효과 등으로 ONoC의 확장성을 제한한다. 본 논문에서는 WDM 기반 2D-mesh 구조의 ONoC를 위한 분산형 광학 라우팅 아키텍처를 제안하고 커뮤니케이션의 연결정도에 따라 필요한 파장 수를 최소화하는 방법을 제시하였다. 기존 중앙 집중형 라우팅 아키텍처와 비교하여 $8{\times}8$ 네트워크에서 평균 56% 파장 수와, 21%의 광학 스위치 수를 감소시켰다.
본 연구는 건설공사 현장에 적용되고 있는 무선센서네트워크 관련 기술현황을 검토하고, USN 기반의 콘크리트 양생온도 관리방법에 대한 현장적용성 실험을 통하여 그 개선 방안을 도출하는데 목적이 있다. 건설분야에서의 USN 관련연구는 주로 공사의 품질관리 및 시설물 유지관리, 안전관리를 중심으로 이루어지고 있으나, 현장여건 및 통신네트워크 등 실용화를 위한 세부적인 연구가 필요한 것으로 나타났다. 또한 현장사무실에서의 실시간 원격모니터링에 의한 콘크리트의 온도관리가 콘크리트내 소형의 무선센서를 활용 하여 USN 환경에서도 가능한 것을 알 수 있었다. 다만, 센서의 매립깊이에 따른 전파인식정도나 내장건전지의 전력소모 및 전송방식 등 현장에서의 가변적 상황에 대응할 수 있는 보다 안정화된 다양한 시스템 구축을 위한 연구가 필요한 것으로 나타났다.
인터넷에서 VoIP, VPN과 같은 QoS 보장을 요구하는 새로운 어플리케이션이 등장함에 따라, IP QoS 문제가 차세대 인터넷에서 가장 중요한 이슈중 하나이다. IETF는 인터넷에서 IP QoS를 제공하기 위하여 통합서비스 모델(Int-Serv)와 차별화된 서비스 모델(Diff-Serv)을 정의하였다. 통합서비스 모델은 각 IP 흐름의 상태 정보를 사용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름수가 증가함에 따라 상태 정보양이 증가하게 된다. 차별화된 서비스 모델은 PHP를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 트래픽에 서로 다른 서비스를 제공하는 잘 정의된 클래스가 있다. 차별화된 서비스 모델은 각 흐름에 대한 어떠한 상태 및 신호 정보를 갖지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공할 수 있다. MPLS는 라벨에 기초한 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 네트워크에서 트래픽 엔지니어링을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다른 파라미터를 가진 경로를 구축가능하고, 각 경로에 특정 클래스의 서비스를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 잘 정의된 클래스를 가진 차별화된 서비스 모델를 지원하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷에서 여러 가지 서비스 클래스를 보장하기 위하여 MPLS 네트워크에서 차별화된 서비스 모델의 성능향상을 비교분석 한다.
카 내비게이션(car navigation) 등의 차재 정보 시스템이나 이동 통신 기술의 발전에 수반해, 차내와 차 밖을 잇는 정보 통신에의 요구가 높아지고 있어 그 하나로서 ETC(Electronic Toll Collection System)가 급속히 보급이 진행되고 있다. ETC/VICS/AHS의 실용화에 수반해 DSRC (Dedicated Short-Range Communication 협역통신) 기술을 응용한 주차장, 주유소 등에도 차례차례 서비스가 전개되고 있다. 로차간 통신 수단으로서 DSRC 무선시스템의 연구가 활발히 행해져 오고 있다. DSRC 무선시스템은, 대량의 데이터 전송에 적절하고, 교통사고 회피 등의 긴급시의 통신 수단에 필요한 우선 제어 기능의 보증, 인증이나 시큐러티를 보증할 수 있는 고속 통신망에 적합하다. 요즈음 급속히 보급한 휴대 전화와 연계하여, 서로 보완하면서 공존해 발전해 가는 것이다. 그러나 이러한 통신 시스템과 고속 DSRC 무선 시스템의 연계에 있어서는, 핸드오바 기술 (네트워크계, 무선 전송계 핸드오바), 이동체에 대한 고속화 전송 기술 등의 기술적 과제가 있어 가까운 시일 내에의 실현은 어렵고, 2010연도까지 실용화의 계획이 되고 있다. 또한 다음세대 DSRC로서 5.8GHz대로 차재기 및 로측기의 통일화도 기대된다. 본 논문에서는 이러한 향후 전개될 DSRC 시스템에 대하여 논의한다.
본 연구는 차세대 '정보 고속도로'로 각광받고 있는 슈퍼 와이파이 네트워크의 도입을 위한 효율적 시설물 배치에 대해 논의하고 있다. 슈퍼 와이파이는 기존 TV 방송의 유휴 주파수 대역인 화이트 스페이스를 활용함으로써 보다 넓은 지리적 서비스 범위를 가지기 때문에 인구 저밀도 지역이나 산간 지역에 대한 인터넷 접근성의 격차를 해소하는데 중요한 기능을 할 수 있다. 본 연구의 목적은 슈퍼 와이파이에 대한 체계적이고 효율적인 공간 계획을 탐색하는데 있으며, 이를 위해 전라남도 구례군을 대상으로 최적 입지 커버링 모델들을 적용하였다. 사례 분석 결과, 상이한 입지 모델(LSCP, MCLP)에 따른 최적화된 슈퍼 와이파이 입지 지점들을 도출할 수 있었으며, 시설물 수에 따른 커버리지 상쇄효과, 한계 커버리지와 같은 슈퍼 와이파이 네트워크 구축에 있어 유의미한 분석 결과들을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 도시내 무선 네트워크의 확장이나 지역 무선 인프라 시설 구축에 슈퍼 와이파이를 도입하고자 하는 의사결정자에게 매우 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.
차세대 무선 통신 시스템은 멀티밴드/멀티모드 동작이 가능한 RF 송수신기를 필요로 하고 있다. Polar transmitter는 효율적인 switched-mode RF 전력증폭기를 사용함으로써 높은 효율성을 얻을 수 있기 때문에 EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution), WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) 및 WLAN (Wireless Local Area Network)과 같이 고속의 데이터 전송율을 지원하는 시스템에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 수신단의 구조에 변화를 주지 않으며 또한 추가적인 정보의 전송이 필요 없이 기존 수신기를 그대로 사용할 수 있는 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) 감소기법을 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) polar transmitter에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 이 방법은 polar 변조된 신호에 대하여 피크 윈도잉을 사용한 것으로 다양한 윈도우 형태와 길이를 적용하여 비트오율 (Bit Error rate; BER)과 오차 벡터 크기 (Error Vector Magnitude; EVM)를 측정하였다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 효율적인 PAPR 감소와 더불어 클리핑으로 인한 대역의 왜곡 (out-of-band distortion)이 감소함을 관측하였다.
5G 네트워크는 차세대 통신기술로서 4G 네트워크 대비 빠른 속도, 짧은 통신 지연, 높은 연결성을 기반으로 대량의 트래픽 처리가 가능하다. 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 기술로 대두되어 그 중요성이 증가하고 있다. 이러한 5G 네트워크 환경에서 기지국은 그 특성상 높은 밀도로 도심 전역에 설치되어 있으며, 사용자 단말과 연결되어 서비스를 제공한다. 따라서 악의적인 공격자에 의한 피해가 기지국에 발생하는 경우, 사용자 및 사회 전반에 큰 피해를 줄 것으로 예상된다. 2016년 뉴욕타임즈 기사에 따르면 중국의 특정 서버로 사용자 데이터를 전송하는 백도어로 추정되는 소프트웨어가 미국 내 안드로이드 기기, 자동차와 같은 스마트 기기에 포함되어 있다고 보도되었다. 이후 통신 장비에 백도어 설치에 대한 이슈가 지속적으로 제기되었으며, 5G 기지국과 같은 통신장비에 대한 안전성 확보의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 5G 기지국을 대상으로 체계적인 방법론인 위협모델링을 사용하여 도출한 보안기능요구사항과 백도어 이슈에 대응할 수 있는 수준의 보안보증요구사항을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보안요구사항은 5G 기지국에 대한 보안성평가기준으로서 안전한 네트워크 환경을 구성하기 위한 기지국 설계 및 개발에 사용될 수 있다.
탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.
1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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