최선형 서비스를 제공하는 인터넷 환경에서 다양한 서비스 품질 요구사항을 가지는 서비스들을 제공하기 위해서는 홉 성능이 아닌 종단 간 성능을 보장해야 한다. 종단 간 성능은 트래픽 흐름의 경로를 따라 많은 요인들에 의하여 영향을 받는다. 대부분의 기존 모의실험은 단일 노드나 몇 개의 노드에 대한 성능을 구하는 것으로 한정되어 있다. 대규모 망의 모의실험을 위하여 모의실험 실행 시간을 고려한 상당히 다른 방법이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 망의 모의실험을 위하여 시뮬레이터 구현을 위한 요구사항을 도출하고 모의실험 방법을 제시한다. OPNET을 이용하여 도출한 모의실험 방법에 대한 시뮬레이터를 설계하고 구현한다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 대규모 초고속 국가 망에 대한 성능 평가를 수행한다. 자기유사 트래픽 모델을 사용하여, 대규모 망에 대한 종단 간 성능에 대한 몇 가지 결과를 제시한다.
본 논문은 게이트웨어로 연결된 대규모 회선 교환망에서 유${\cdot}$무선 가입자에게 서비스를 제공하는 라우팅프로토콜을 제안하고 성능을 평가하였다. 대규모 망은 다수의 서브네트웨크로 구성되어 있으며, 서브네트웨크는 $M{\times}N$ 노드들이 격자 구조로 연결되어 있다. 무선 수신 가입자에 대한 호가 발생할 경우, 기존 프로토콜에 의하면, 전체 망에 대하여 검색하여 수신 가입자를 찾는다. 그 결과, 많은 잉여 패킷이 발생되고, 호 처리가 지연된다. 따라서, 새롭게 제안된 라우팅 프로토콜은 우선, 자신의 서브네트워크에서 무선 수신 가입자를 찾고, 없는 경우에 전체 망에서 찾는다. 성능평가결과 제안된 프로토콜의 성능이 기존 프로토콜의 성능보다 우수한 것으로 나타났다.
백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.
어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.
무선 센서 망은 제한된 통신범위를 가지는 수많은 센서 노드들로 구성된다. 따라서 직접 통신이 가능하지 않은 노드들 사이에는 다중 홉으로 통신하게 되며, 이는 패킷 전달의 신뢰성을 저하시킨다. 다중경로 라우팅과 기회 라우팅은 무선 센서 망에서 신뢰성을 보장하기 위한 대표적인 연구들이다. 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 작은 경우 효과적으로 신뢰성을 향상시키지만, 홉 수가 커질수록 성능이 급격히 떨어진다. 따라서 기존 방안들은 종단 간 홉 수가 큰 대규모 무선 센서 망에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 대규모 무선 센서 망에서 신뢰성 보장을 위한 기회적 다중경로 라우팅 방안을 제안한다. 서로 다른 특성 때문에 다중경로 라우팅과 기회 라우팅을 동시에 적용하는 것은 매우 어렵다. 제안방안은 구간 단위의 라우팅을 통해 두 방안을 동시에 적용함으로써 종단 간 신뢰성을 크게 향상시킨다. 또, 기회적 다중경로 라우팅을 통해 요구되는 신뢰성을 보장하기 위해 구간 신뢰성 개념을 제안한다. 각 구간에서의 신뢰성을 요구되는 종단 간 신뢰성보다 높게 설정함으로써 종단 간 신뢰성을 보장할 수 있다. 성능 평가 결과는 제안방안이 기존 방안에 비해 대규모 무선 센서 망에서의 신뢰성 보장에 더 적합함을 보인다.
접지저항의 측정은 접지극의 성능을 정량적으로 평가하는 가장 일반적인 방법이며, 여러 측정방법 중 전위강하 법은 대형 접지극의 저항측정에 많이 이용되는 방법이다. 그러나 접지극의 크기에 비례하여 측정선 길이도 길어져야 하므로, 대규모 접지전각의 경우 현장여건상 충분한 길이의 측정선을 펼치기가 곤란한 경우가 있을 수 있다. 본 논문에서는 여러 개의 접지망이 상호 연결되어 대규모의 접지극 네트워크를 형성하고 있어 충분한 길이의 전위강하법 측정선을 펼치는 것이 현실적으로 어려운 경우에 전위강하법 측정결과의 해석방법을 제시한다. 사례연구로서 상부댐 접지극과 약 2(km) 떨어져 있는 스위치야드 접지극이 상호 연결된 대형 접지극망에서 전위강하법 측정곡선 및 해석사례를 기술하였다.
다단계 상호 연결망은 대규모 멀티컴퓨터의 대표적인 연결망 구조이다. 브로드캐스트와 멀티캐스트 통신은 캐쉬 관리, 리덕션, 베리어 동기화와 같은 협동 통신을 지원하기 위한 기반 기술이다. 본 논문은 대규모 멀티컴퓨터 시스템을 구성하기에 적합한 웜홀 스위칭하는 양방향 베니언 망에서 동작하는 멀티캐스트 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 간단한 하드웨어하에서 교착상태를 일으키지 않고 두 번의 전송 단계를 거침으로써 멀티캐스트와 브로드캐스트를 수행한다. 또한, 원하는 목적 노드의 주소를 큐브로 병합하고, 헤더는 단일 큐브로 인코딩된다. 출력 링크에 경쟁이 발생하면 가장 상위 입력 링크로 부터 들어온 플릿에게 우선 순위를 줌으로써 교착상태를 방지한다. 제안하는 기법을 시뮬레이션을 통해서 통신지연 시간의 관점에서 다른 기법과 비교 평가함으로써 제안하는 멀티캐스트 기법의 성능이 우수함을 보였다. 또한, 제안하는 브로드캐스트 기법은 팬아웃이 $2^m({\geq} {\sqrt{N}}$ 인 최소의 정수, N 은 시스템 크기)인 멀티캐스트의 성능과 유사한 월등한 성능을 낸다는 것을 보였다.
다단계 상호연결망(MIN)은 대규모 병렬처리 능력을 가지는 대표적 연결망 구조이다. 그러나 MIN은 입출력 사이의 단일경로와 블록킹 네트워크를 가지는 특성으로 인해 시스템 성능저하를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 버퍼를 이용하거나 적은 하드웨어 추가와 스위치 대역폭 확장이 가능한 링크를 N배만큼 확장시키는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 기존에 오류를 허용하기 위해 제안된 구조들보다 좀더 많은 오류를 허용하기 위한 방법으로 입력버퍼와 확장경로를 사용하여 HOL 블록킹을 방지하고 오류허용 기능을 향상시키는데 그 목적이 있다. 이에 따라 네트워크에 다중 오류가 발생하더라도 부하분산을 통해 이를 허용할 수 있는 구조를 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 성능을 평가한다.
최근 정보보안에 대한 관심이 고조되면서 사이버 침입 및 방어 연구를 위한 정보보호 시뮬레이터 개발이 요구 되고 있다. 지금까지 정보보호 시뮬레이션은 소규모 네트워크의 보안도 평가나 정보보호 시스템의 성능 평가가 주목적이었다. 하지만 최근에 대규모 네트워크를 대상으로 하는 사이버 테러가 자주 발생함에 따라 대규모 네트워크의 시뮬레이션이 가능한 시뮬레이터가 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 실세계의 인터넷 망과 유사한 대규모 네트워크를 구성하고 그 위에서 사이버 침입 시나리오를 수행하는 시뮬레이터의 설계 및 구현 방법을 제안하고 있다. 제안한 네트워크 방어 시물레이터는 SSFNet 프로그램을 기반으로 클라이언트-서버 구조로 구현되었다. 사이버 침입 시나리오는 수행 순서를 표시할 수 있는 개선된 공격 트리 모델을 이용하여 표현하였고 시뮬레이션 수행과정을 시각적으로 보여주기 위하여 그래픽 사용자 인터제이스를 제공하였다. 또한 네트워크 방어 시뮬레이터의 유효성을 살펴보기 위해 시뮬레이션 수행 결과를 분석하였다.
자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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