• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1229-1236
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• 2006

오늘날 원격강의와 고객서비스를 위한 응용시스템은 그룹 중심의 멀티캐스트 서비스에 대한 지원이 필수적이다. 이를 위해서 인터넷은 IP 멀티캐스트를 표준 프로토콜로 수용하고 있다 IP 멀티캐스트는 네트워크 복제 모델를 사용함으로서 호스트와 네트워크의 리소스를 효율적으로사용하는 반면 멸티캐스트 서비스를 지원하도록 인터넷의 구조를 확장해야 하고 공개된 IP주소를 그룹식별자로서 사용하기 때문에 보안에 취약하다. 이의 해결을 위해서 본 논문에서는 응용계층에서 트리거를 사용한 멀티캐스트 모델을 제안한다. 트리거 기반 멀티캐스트 모텔은 송신과 수신기능의 분리를 통해서 인터넷 서비스의 확장성과 보안성 그리고 서비스 품질을 보장하고 응용시스템의 신뢰성을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제24권64호
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• pp.1-20
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• 2001

In distributed databases, file replication and workload allocation are important design issues. This paper solves these two issues simultaneously, The primary objective is to minimize the system response time that consists of local processing and communication overhead on a local area network. Workload (query transactions) is assigned among any sites in proportion to the remaining file request service rate of the each server The problem is presented in the form of a nonlinear integer programming model. The problem is proved to be NP-complete and thus an efficient heuristic is developed by employing its special structure. To illustrate its effectiveness, it is shown that the proposed heuristic is based on the heuristic of a non-redundant allocation that was provided to be effective. The model and heuristics are likely to provide more effective distributed database designs.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1487-1497
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• 2016

Explosively growing service of digital multimedia data increases the need for highly scalable low-cost storage. This paper proposes the new storage architecture based on torus network which does not need network switch and erasure coding for efficient storage usage for high scalability and efficient disk utilization. The proposed model has to compensate for the disadvantage of long network latency and network processing overhead of torus network. The proposed storage model was compared to two most popular distributed file system, GlusterFS and Ceph distributed file systems through a prototype implementation. The performance of prototype system shows outstanding results than erasure coding policy of two file systems and mostly even better results than replication policy of them.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권2호
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• pp.121-131
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• 2001

CORBA 응용에서는 서버 객체가 수행되는 노드 및 네트웍에 오류가 발생할 경우 전체 서비스가 중단되는 결과를 초래한다. 이 같은 문제를 해결하는 방법 중 하나는 동일한 서버 객체들을 여러 노드에 중복 수행시키는 것이다. 여러 노드에 중복되어 동일한 업무를 수행하는 객체들을 객체그룹이라 한다. 본 논문은 서버 객체의 고장감내를 지원하기 위하여 능동복제 방식의 객체그룹을 지원하는 고장감내 CORBA 모델을 제안하고 구현한 결과를 기술한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라이언트와 서버 사이에 IIOP를 사용하기 때문에 기존의 CORBA 제품들과 상호 운용될 수 있을 분 아니라 추가되는 응용 프로그래밍 인터페이스를 최소화하는 장점을 제공한다. 또 응용의 특성에 따라 상태일치 과정을 피할 수 있게 하는 IDL구문을 제공함으로써 불필요한 성능저하를 방지할 수 있게 한다. 현재 능동 복제만을 지원하고 있지만 능동 복제를 지원하는 구조를 변경하지 않고 수동 복제 방식도 쉽게 지원할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1122-1128
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• 2020

대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.568-576
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• 2022

무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권8호
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• pp.515-529
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• 2019

하천망과 유역 등 하천 네트워크 관련 공간자료는 각종 하천관리, 하천계획 및 설계, 수리수문학적 해석 등의 근간을 이루는 기초자료로 활용되고 있다. 기존 RIMGIS 등에서 제공하는 하천정보도 현행화 및 적절한 관리 부족으로 공간정보시스템간 불일치와 실제 하천지형과 이격이 나타나고 있는 실정이다. 또한, 고해상도 수치지형도(DEM)이 국가하천 주변 등 일부 지역에서만 제공되어, 저해상도 DEM으로부터 추출된 하천네트워크 정보의 신뢰도가 낮고 가용한 기수립 하천네트워크 정보와의 불일치는 DEM 기반 다양한 하천정보 추출 및 탄력적 활용을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구에서는 우선 국내 하천공간정보시스템이 제공하는 하천망 정보의 공간정확도, 정보체계간 일치성 등을 평가하고, 낮은 해상도의 DEM에 기수립된 하천망을 DEM에 강제로 각인시키는 방법으로 DEM을 개선하여 추후 하천망 혹은 유역 추출 시 기수립 하천망 혹은 유역대로 재현이 가능하게 하여 하천분야에 DEM의 활용성을 높일 수 있는 방법론과 소프트웨어(Forced river Network Striation and Delineation tool: FNSD)을 개발하고자 하였다. 개발된 FNSD는 ArcGIS의 ModelBuilder에서 순차적으로 관련 모듈을 연계시켜 자동화되도록 설계되었고, 한강수계의 섬강 유역에 시범 적용되었으며 항공사진 정보를 기반으로 수작업을 통해 도출된 하천망을 기수립 하천망으로 간주하여 30 m 저해상도 DEM에 각인시켜 하천망을 재추출한 후 주어진 기수립 하천망과 비교하여 재현 정확도를 검토하였다. 섬강유역에 적용한 결과 FNSD는 기수립 하천망을 정확하게 재현할 수 있음을 확인하였다. 이러한 검증결과는 각인된 DEM이 다양한 차수의 하천망 및 유역을 신뢰성 있게 재현할 수 있어 저해상도 DEM의 하천활용도를 높이는데 기여할 가능성이 있음을 의미한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3533-3549
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• 2019

A big database utilizes the establishing network technology, and it became an emerging trend in the computing field. Therefore, there is a necessity for an optimal and effective data distribution approach to deal with this trend. This research presents the practical perspective of designing and implementing distributed database features. The proposed system has been establishing the satisfying, reliable, scalable, and standardized use of information. Furthermore, the proposed scheme reduces the vast and recurring efforts for designing an individual system for each university, as well as it is effectively participating in solving the course equivalence problem. The empirical finding in this study shows the superiority of the distributed system performance based on the average response time and the average waiting time than the centralized system. The system throughput also overcomes the centralized system because of data distribution and replication. Therefore, the analyzed data shows that the centralized system thrashes when the workload exceeds 60%, while the distributed system becomes thrashes after 81% workload.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1B호
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• pp.74-85
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• 2009

본 논문에서는 효율적인 객체 관리와 고장 회복을 위해 에이전트 기술과 중복 메커니즘을 이용한 고장허용 객체그룹(fault Tolerant Object Group, FTOG)를 기반으로 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델을 제안한다. 고장허용 객체그룹의 확장된 기능으로 다섯 가지의 에이전트 - 내부처리 에이전트, 등록 에이전트, 상태처리 에이전트 사용자인터페이스 에이전트 서비스 에이전트를 정의하였다. 제안된 모델에서 에이전트들의 역할은 분산된 객체들의 상호작용을 줄이고 보다 효과적인 서비스를 제공하는데 있다. 에이전트 기반의 고장허용 객체그룹 모델의 효율성을 검증하기 위해 홈네트워크 서비스를 제공하는 가상의 지능형 홈네트워크 시뮬레이터를 구현하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 모델은 객체들 간의 상호작용을 줄이고(부하감소) 효율적인 장 회복 등 안정적이고 신뢰성 있는 서비스를 제공함을 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.71-82
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• 2012

본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.