• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권4호
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• pp.25-43
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• 2022

과거와 달리 물류를 공간적, 서비스 영역의 확장에 따라 네트워크 관점으로 해석해야하는 노력이 필요하다. 또한 다양한 환경의 변화로 물류 네트워크 역시 급변하고 있다. 따라서 본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 해상 수출입화물의 구조와 국내 항만의 중심성의 변화 추이를 분석하는데 목적을 두었다. 2005~2020년 기간에 5년 간격의 국내 해상 수출입화물의 전체 교역데이터를 사용하여, 우리나라 해상 수출입화물의 네트워크 구조의 변화를 알아보았으며, 국내 항만의 중심성에 영향을 끼치는 주요 요인을 알 수 있었다. 분석결과로는 연결 중심성은 울산항이 가장 높으며, 내향 근접 중심성은 부산, 인천항, 외향 근접 중심성은 부산, 울산항 순으로 분석되었다. 중개자 역할의 항만이라고 볼 수 있는 매개 중심성이 가장 높은 항만은 부산, 울산항 순으로 나타났다. 본 연구는 항만의 중심성 지표의 변화와 해상화물 네트워크 파악을 토대로 20년간의 국내 수출입화물 교역에 관련한 일련의 패턴을 예측하고 리스크를 대비하는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권11호
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• pp.78-84
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• 2006

본 논문에서는 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)의 표준 중에서 근거리 무선 통신 기술인 지그비(Zigbee) 네트워크에 이동성을 부여하는 방법에 대하여 제안한다. 지그비는 매우 저렴한 가격, 매우 긴 배터리 수명, 간단한 구조 및 연결성을 제공하여 $10m{\sim}70m$이내의 작은 범위 내에서 무선 연결을 요구하는 분야에 적합한 표준이다. 하지만 지그비 네트워크에서는 이동성을 지원하고 있지 않기 때문에 실제 필드(Field)에서 발생하는 다양한 변화에 적응력 있게 대처할 수 있도록 추가로 지원되어야 할 요소들이 연구되어야 한다. 본 논문에서는 지그비 네트워크에 이러한 문제점을 해결하기 위하여 지그비 엔드디바이스(End Device)가 현재 라우터(Router) 영역에서 다른 라우터 영역으로 이동했을 때 지그비 엔드 디바이스의 주소 변경으로 인한 기존의 연결 및 바인딩 테이블(Binding Table)을 다시 수립해야 하는 문제점을 해결하여 연결의 끊김 및 데이터의 손실 없이 통신을 할 수 있도록 하는 방안을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.137-144
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• 2011

이 연구는 미국 드라마 산업에서 제작 영역과 방송 네트워크 간의 리스크 분산 메커니즘을 설명하고자 한다. 할리우드의 드라마 생산과 유통의 구조는 산업의 각 영역들이 불확실성을 줄이고 투자 리스크를 분산시키기 위해 노력한 결과물이라고 할 수 있다. 1990년대 이래, 미국 드라마 생산과 유통의 리스크 분산전략의 중심에는 스튜디오와 네트워크의 수직결합이 있었다. 수직결합을 통한 리스크 분산에서 네트워크의 가장 중요한 역할은 스튜디오가 제작한 드라마를 편성하는 것이었고, 그들이 편성한 텔레비전 드라마에 네트워크 브랜드 가치를 제공하는 것이었다. 한편, 스튜디오의 가장 중요한 역할은 제작 인프라, 인력 및 재정적 관리 능력, 유통 및 배급 능력, 상품 관리 능력 등을 들 수 있다. 스튜디오와의 수직결합을 통해서 네트워크는 드라마의 2차 시장 및 부가 시장에 대한 권리도 확보하게 되면서 프로그램 제작비 투입 규모를 늘릴 수 있었다. 그러나, 네트워크의 제작비 증가는 네트워크에 재정적 부담으로 작용할 수 있다. 이 논의는 제작사와 방송사의 리스크 분산 문제로 갈등을 빚고 있는 우리나라 드라마 산업에 리스크 분산의 메커니즘과 합리적 리스크 분산의 중요성을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권6호
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• pp.137-144
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• 2018

차량 애드혹 네트워크(VANETs)은 사고 통지, 콘텐츠 사용 등과 같은 다양한 응용프로그램을 제공할 수 있다. 이러한 응용 프로그램은 속성에 따라 관심영역과 수명을 갖는 시공간 데이터를 가지고 있다. 그러나, 관심 영역에 데이터를 전달하는 지오캐스팅 프로토콜은 현재 시간에만 단일 전송을 통해 영역의 모든 차량에 데이터를 제공할 수 있지만, 데이터의 수명시간 동안 해당 영역을 이동하는 차량에는 데이터를 제공할 수 없다. 따라서 우리는 VANET에서 데이터의 수명시간동안 관심 영역의 차량에 데이터를 전송하기 위해 지역적 캐싱 기법을 사용하는 시공간 지오캐스팅 프로토콜을 제안한다. 효율적이고 신뢰성 있는 지역적 캐싱을 위해서, 제안된 프로토콜은 비콘 기반 데이터 공유, 잔여 캐싱 제거 및 거리 기반 캐싱 교환을 사용한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 프로토콜이 기존 프로토콜과 비교하여 보다 안정적이고 효율적인 데이터 전달을 달성하는지를 검증한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권2호
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• pp.137-146
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• 2008

결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.48-59
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• 2024

하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권3호
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• pp.138-146
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• 2010

생체네트워크는 여러 종류의 환경 변화에 매우 강건하다고 알려져 있지만 그 메커니즘은 아직 밝혀지지 않고 있다. 본 논문에서는 랜덤 네트워크에 비해 생체네트워크에 되먹임 루프가 매우 많이 존재한다는 구조적 특징을 발견하고 그것이 네트워크의 강건성에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 이를 위해 불리언 네트워크 모델을 이용하여 네트워크 강건성을 적절하게 측정하는 방법을 정의하고 많은 불리언 네트워크에 대해서 시뮬레이션하였다. 그 결과, 불리언 네트워크에서 되먹임 루프의 개수가 증가하면 고정점 끌개의 개수는 거의 변화가 없지만 유한순환 끌개의 개수는 크게 줄어든다는 사실을 밝혔다. 또한, 되먹임 루프의 개수가 증가함에 따라 고정점 끌개로 수렴하는 거대한 끌개 영역이 생성됨을 보였다. 이러한 사실들은 매우 많은 수의 되먹임 루프가 네트워크의 강건성을 높이는 데 중요한 요인임을 설명한다.

• 전자통신동향분석
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• 제30권4호
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• pp.92-101
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• 2015

미래 전장은 정보 지식 기반의 첨단 전력체계를 확충하기 위해 향후 전력구조를 통합, 지휘통제통신(C4I) 체계와 생존성과 통합성이 향상된 전장의 네트워크중심전(NCW) 수행능력을 향상시킬 것이다. 사이버물리시스템(Cyber-Physical Systems: CPS)은 함정전투체계에 적용되고 있는 DDS를 포함하여 국방 M&S의 근간인 Live, Virture, Constructive(L-V-C) 체계의 큰 축을 형성하고 있다. 사물인터넷(Internet of Things: IoT) 기술은 센서네트워크, 통신, Radio Frequency Identification(RFID), Ubiquitous Sensor Network(USN), Machine to Machine(M2M), D2D 기술 및 상황인지, 지능서비스를 위한 정보수집/가공/융합/분석/예측기술을 포괄적으로 포함한 기술로서 미래산업을 이끌어 갈 차세대 선도 기술이며, 특히 군사적으로도 감시정찰 센서네트워크(USN), 견마형로봇, 경전투로봇과 무인기 기술 및 전술정보통신망체계(TICN) 등 첨단 통신네트워크 기술의 전력화 추세는 IoT 기술의 적용영역을 넓혀주고 있다. 감시정찰체계(Sensor)에서는 감시정찰 분야 영상정보 처리, 표적탐지 등과 관련된 IoT 기술 소요와 지휘통제통신(C4I) 체계의 상호운용성, 데이터링크, 지능형 통신체계 등 C4I 관련 IoT 기술 소요 및 타격체계(Shooter)의 내장형 SW 등 유 무인 무기체계 관련 IoT 기술의 소요가 증대될 것으로 예상된다. 본고는 CPS 및 IoT 기술의 군사적 활용방안 및 획득전략에 대한 적용기술 및 발전방향을 살펴본다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권6호
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• pp.71-81
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• 2014

5G 무선통신시스템은 동일한 영역에서 스펙트럼 사용 효율성을 개선하기 위해 매크로셀과 소형셀이 공존하는 이종 네트워크(HetNet: Heterogeneous Network) 형태로 진화하고 있으며, 급증하는 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 소형셀들을 고밀도 네트워크(High dense network)로 구축하는 방안이 연구되고 있다. 매크로셀과 고밀도 소형셀들이 중첩되어 구축되는 HetNet 기반 셀룰러 네트워크에서 소형셀 시스템의 구성과 파라미터 최적화를 통한 성능 유지를 운영자가 수동으로 조정하는 것은 한계가 있으므로 네트워크 환경변화에 따라 시스템에서 자율적으로 파라미터를 조정하여 시스템 성능을 유지하는 기술이 요구되고 있다. 본고에서는 시스템 운용 중 자율적인 최적화를 통해 시스템 성능을 최적으로 유지하고 유지비용을 최소화하는 3GPP 자율적 네트워크 최적화 기술을 소개한다.