• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.727-738
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• 2003

침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.

• 한국세라믹학회지
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• 제42권3호
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• pp.205-210
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• 2005

Tetraethyl Orthosilicate(TEOS)를 $SiO_2$ 전구체 용액으로 사용하여 Polyacrlamide gel 방법으로 나노 실리카 분말을 합성하였다. 이 gel 공정법은 비교적 간단한 중합법이며, 고분자 망상구조가 $SiO_2$의 응집을 억제하므로 비교적 낮은 하소온도에서 나노입자를 합성할수 있었다. $SiO_2$ 분말입자의 크기는 gel 전구체중의 ammonium persulphate와 N,N'-methylene-bis-acryamide(BIS)의 농도에 영향을 받았다. 실리카 입자의 크기는 ammonium persulphate의 농도가 증가할수록 작아졌으며 그 농도가 0.01M일때 가장 작은 10nm크기의 입자를 얻었다. 또한 그 입자의 크기는 BIS의 농도가 증가할수록 작아졌으며 그 높도가 0.05M일때 입자의 크기는 5nm였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11A호
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• pp.1147-1158
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• 2006

경제성 및 전력 효율성 등을 고려하여 단일 주파수 채널을 사용하는 클러스터 기반의 계층구조 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 클러스터 내의 노드들에 대한 무선 자원 할당 및 제어를 관장하며, 데이터 축약(data aggregation) 또는 라우팅 등의 처리 기능이 집중되어 클러스터 내의 노드들과 빈번한 통신이 이루어진다. 따라서 클러스터 헤드는 일반 노드에 비해 상대적으로 많은 에너지를 소모하게 되고 배터리가 먼저 고갈되면 그 동작을 멈추게 된다. 이는 무선 센서 네트워크 수명을 단축시키는 주요한 원인이 되기 때문에 전력 효율적인 망 구조를 도출할 수 있는 클러스터링을 통해 에너지 소모가 많은 클러스터 헤드의 개수를 최소화하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 노드간의 상호 응답 과정을 통해 주변 노드들을 발견하고 그 개수를 세어 나가는 과정을 통해 클러스터 헤드와 게이트웨이간의 거리를 최대화시켜 평균적으로 클러스터 헤드의 개수를 최소화할 수 있는 새로운 형태의 클러스터링 알고리즘을 제안하였으며, 모의실험을 통해 제안된 클러스터링 알고리즘에 의해 클러스터 헤드 개수가 기존의 클러스터링 알고리즘 대비 최대 21% 감소함을 보여준다. 또한 각 노드들의 역할을 재설정하여 네트워크의 평균 수명을 극대화하기 위한 전력 균형 분배(load balancing) 과정에서 에너지 소모가 많은 재클러스터링 과정의 발생을 억제함으로써 전체 네트워크 수명을 연장 시킬 수 있는 새로운 방식을 제안하였다

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.309-314
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• 2017

일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-33
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• 2016

포인트 속성의 위치 기반 소셜 네트워크 서비스(Location-Based Social Network Services, LBSNS) 데이터를 멀티스 케일의 타일맵상에 효과적으로 시각화하기 위해서는 격자 기반으로 군집화하여 표현해야 할 필요성이 있다. 이때 격자의 크기 및 개수를 결정해야 하는데, 이에 대한 기준은 정해진 것이 없으며 데이터의 종류와 분석 목적에 따라 달라지므로 연구자의 주관이 개입될 수밖에 없다. 이때 연구 결과에 영향을 끼치는 공간단위 임의성의 문제(Modifiable Areal Unit Problem, MAUP)가 발생한다. 본 연구에서는 LBSNS 중 지오태깅(geotagging)된 트위터(Twitter) 데이터를 대상으로 하여 이러한 MAUP의 영향을 스케일 효과(scale effect)의 측면에서 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 공간오차모델(spatial error model)을 이용하여 데이터의 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation)의 정도를 조절하였으며, 이에 대해 격자의 크기를 달리함에 따른 공간적 자기상관성의 변화를 Moran's I를 통해 분석하였다. 실험 결과, 원 데이터에는 양의 공간적 자기상관성이 존재하는 것을 확인하였으며, 이러한 경우에는 공간오차모델의 공간자기회귀계수(spatial autoregressive coefficient)의 값이 증가할수록 공간적 자기상관성이 감소하는 것을 알 수 있었다. 이러한 특성을 이용하여 트위터 데이터의 공간적 자기상관성의 강도를 5단계로 조절하였으며, 각 단계에 대하여 격자의 크기를 9단계로 나누어 각각에서의 Moran's I를 계산하였다. 그 결과, 합역 수준이 높아질수록 공간적 자기상관성이 증가하다가 격자의 크기가 600m에서 1,000m 사이일 때 감소하는 것을 알 수 있었으며, 공간적 자기상관성이 강할수록 MAUP에서의 스케일 효과는 감소하는 경향이 있는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.14-22
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• 2007

센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들은 제한적인 에너지를 가지고 있으며, 한번 배치되면 더 이상 에너지의 추가 공급이 어렵다. 따라서 제한적인 에너지를 효율적으로 이용하는 기법이 중요하다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 유사한 정보의 중복 전송으로 인한 에너지 낭비가 크다. 따라서 로컬 클러스터를 형성하고, 클러스터 헤드가 자신의 클러스터 멤버로부터 수집된 데이터를 집약(data aggregation)하는 클러스터링 기법이 유사한 정보의 중복 전송을 예방할 수 있어 저전력 구동에 효과적이다. 그러나 클러스터링 기법의 성능은 클러스터 헤드의 선출 방법, 클러스터의 크기 및 수 등에 따라 달라진다. 따라서 클러스터링 기법의 에너지 절감 효과를 최대화하기 위해 이러한 요인들을 최적화해야 한다. 본 논문에서는 대표적인 클러스터링 알고리즘인 LEACH의 에너지 소비량을 모델링하고, 이를 바탕으로 최적의 클러스터 수를 구한다. 본 논문에서 도출한 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 측정한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 비교할 때 최소 80% 이상의 정확도를 보여 기존의 모델링과 비교하여 우수하다.

• 방사선산업학회지
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• 제5권2호
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• pp.131-135
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• 2011

In this study, we fabricated the HDPE and ${\alpha}-Al_2O_3$ composites with PE-g-MA as a function of the ${\alpha}-Al_2O_3$ nanopowder weight ratios. The electron beam irradiations on HDPE/${\alpha}-Al_2O_3$ composites were carried out over a range of absorbed doses from 20 to 200 kGy to make three-dimensional network structures. The mechanical properties were characterized using UTM for confirming the changes of the flexural strength and tensile strength. It was observed that the mechanical properties of HDPE were enhanced by the addition of ${\alpha}-Al_2O_3$. However, the strength of the 5 wt% ${\alpha}-Al_2O_3$ added composites decreased due to the nano-powder aggregation. The mechanical properties of composites were increased as increasing the electron beam irradiation up to 150 kGy. We believed that the electron beam irradiated HDPE/${\alpha}-Al_2O_3$ composites can be a good candidate for a variety of industrial applications.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제27권1호
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• pp.38-52
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• 2024

산업생산 전반의 생산성 향상에 기여하는 디지털전환 산업과 함께 탄소중립 및 지속가능 성장을 위한 스마트그린 산업이 미래산업으로 성장하고 있다. 이 논문은 스마트그린 산업의 성장 동인과 입지패턴 변화 분석을 통해 미래산업 혁신생태계에서의 동 산업의 위상 및 역할 모색을 연구목적으로 한다. 동 산업은 수도권과 비수도권 모든 지역에서 증가세를 보이며, 비수도권 비도시 지역에서도 뚜렷한 산업 성장세를 확인할 수 있다. 특히, 스마트 그린 산단 시범사업, 광주전남 혁신도시 조성, 신재생에너지 정책 추진 등으로 호남권 및 충남 해안지역의 핵심 집적지(HH형) 부상, 경상권 지역에 고립 중심지(HL형) 형성 등 비수도권 지역에서 신재생에너지 생산기업의 집적이 이루어지고 있다. 따라서 스마트그린 산업은 정책적 요인이 성장 촉발 요인이며, 다극형 허브(Hub)-스포크(Spoke) 네트워크 구조를 형성하는 미래산업 혁신생태계에서 비도시지역의 다양한 특성화 소거점(Spoke) 형성을 촉진할 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1170-1181
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• 2012

다양한 응용에서 사용되고 있는 무선 센서 네트워크(WSN)는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 메모리 크기, MCU, RF transceiver 등과 같은 하드웨어에서 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크 수명을 연장하기 위한 효율적인 알고리즘이 요구된다. 군 환경에서 침입자를 탐지하기 위한 감시 정찰 응용은 이벤트 구동형(event-driven) 전송 모델로써, 이벤트 발생 빈도가 드물고(rare), 폭발적(bursty), 지역적(local)으로 발생하는 특징이 있다. 이와 같은 응용에서는 Data Aggregation의 장점이 있는 클러스터링 알고리즘을 이용하는 것이 각 노드가 개별적으로 데이터를 전송하는 것 보다 데이터 전송량을 줄여 에너지 효율을 높일 수 있다. 하지만 기존의 클러스터링 알고리즘은 감시 정찰 응용의 이벤트 발생에 대한 특징을 고려하고 있지 않기 때문에 여러 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선한 감시 정찰 응용에서의 에너지 효율적인 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 타깃을 탐지한 노드들이 각각 Cluster Head Election Window (CHEW)를 생성하여 지역적 경쟁 방식으로 클러스터를 구성하고, 타깃의 이동성을 고려하였다. 시뮬레이션 결과에서는 타깃의 이동에 따라 클러스터가 형성되는 자취를 분석하고, 에너지 효율이 증가되는 것을 증명하였다.