• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.399-402
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• 2022

본 논문에서는 불완전한 시계열 데이터를 활용하기 전 데이터를 선별하여 활용하는 방법을 소개한다. 시계열 데이터의 품질은 수집 네트워크와 수집 기기의 시간적 변화와 같은 가변적 상황에 의존적이므로 불규칙적으로 이상 혹은 누락 데이터가 발생한다. 이때 에러를 포함하였다는 이유로 일괄적으로 데이터를 제거하여 활용하지 않거나, 혹은 누락 데이터의 구간을 조건 없이 복원하여 활용한다면 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다. 제안하는 방법은 시계열 데이터의 구간에 대한 누락 데이터의 통계적 정보를 축출하고 이에 기반하여 활용 목적과 활용 가능한 품질의 기준에 부합하지 않는다면 활용 불가능한 데이터라고 판별하고 미리 분석 등의 데이터 활용 시 자동 제외하는 구조를 제안하고 실험하였다. 제안하는 방법은 활용 목적과 상황에 적응적으로 누락 값을 포함하는 데이터의 빠른 활용 판단이 가능하며 보다 나은 분석 결과를 얻을 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1097-1108
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• 2019

VLBI에서 서로 멀리 떨어진 각 관측소에서 생성된 관측 데이터는 데이터 처리 및 분석을 위해 상관센터에 수집되어야 한다. 전통적으로 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교통 수단을 통해 전달되었다. 하지만 IT 기술의 급격한 발전 속에 네트워크를 이용한 데이터 전송으로 빠르게 대체되고 있고 이를 통해 국제 공동 협업 연구가 더욱 활발해지고 있다. 이러한 기술 간 융합을 통한 연구 환경의 변화를 고려하여 2010년 9월 KVN 각 관측소와 상관센터를 초고속 네트워크로 연결하는 e-KVN이 구축되었고 두번의 업그레이드 과정을 통해 최대 100GbE에 달하는 인터페이스를 갖추게 되었다. 이후 KVN의 VLBI 관측 수행과 데이터 처리에 있어서 네트워크 활용 비중은 기하급수적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 KVN VLBI 시스템의 구성에 대해 살펴보고 세 관측소와 상관센터를 KREONET으로 연결하는 e-KVN의 성능 최적화 기법 및 개선된 모니터링 방안에 대해 기술하기로 한다. 나아가 광대역 관측 구현을 위한 e-KVN의 향후 계획에 대해 조망해보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권2호
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• pp.31-36
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• 2020

국방 통합 데이터센터(DIDC : Defense Integrated Data Center)의 설립으로 인력, 운영 비용 감소 및 효율적인 자원 관리가 가능해졌다. 그러나 4차 산업혁명과 더불어 미래의 전장에 추가될 드론, 로봇, IoT 등의 장비에서 나오는 수많은 전장의 데이터를 효과적으로 수집하고 관리하는 것이 현 체계를 통해서는 어려움이 있는 것이 사실이다. 따라서 이러한 점을 극복하기 위해 이동 통신 기술인 5G의 핵심 기술로 부상하고있는 네트워크 기술인 NFV와 SDN을 이용한 DIDC의 네트워크 체계에 대한 설계를 제안하고자 한다. 장비의 데이터 시트를 분석을 통해 장비마다 동일하게 존재하는 중복 기능을 하나의 VNF로 통합하여 트래픽을 처리한다면 에너지 효율성 증대 및 더욱더 효과적인 네트워크 관리가 가능할 것으로 판단한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.145-147
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• 2022

본 논문은 대규모 텍스트 데이터에서 이슈를 발굴할 때 사용되는 기존의 정보 네트워크 또는 지식 그래프 구축 방법의 한계점을 지적하고, 문장 단위로 정보 네트워크를 구축하는 새로운 방법에 대해서 제안한다. 먼저 문장을 구성하는 단어와 캐릭터수의 분포를 측정하며 의성어와 같은 노이즈를 제거하기 위한 역치값을 설정하였다. 다음으로 BERT 기반 언어모델을 이용하여 모든 문장을 벡터화하고, 코사인 유사도를 이용하여 두 문장벡터에 대한 유사성을 측정하였다. 오분류된 유사도 결과를 최소화하기 위하여 명사형 단어의 의미적 연관성을 비교하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 유사문장 비교 알고리즘의 결과를 검토해 보면, 두 문장은 서술되는 형태가 다르지만 동일한 주제와 내용을 다루고 있는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어 단위 지식 그래프 해석의 어려움을 극복할 수 있는 새로운 방법이다. 향후 이슈 및 트랜드 분석과 같은 미래연구 분야에 적용하면, 데이터 기반으로 특정 주제에 대한 사회적 관심을 수렴하고, 수요를 반영한 정책적 제언을 도출하는데 기여할 수 있을 것이다

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2023

산업 현장의 기계 시설물 고장 문제는 큰 인명피해와 경제적 손실을 초래할 수 있기 때문에, 기계 시설물의 상태를 기반하여 고장을 진단하는 것은 대단히 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전류 센서 데이터를 활용하여, 시설물의 고장 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구에 활용된 전류 센서 데이터는 x, y, z축을 가진 3상 전류 데이터로 구성되어 있으며, 2kHz로 1초간 샘플링 되어 있다. 본 연구에서는 2차원적 특성을 가지는 전류 센서 데이터를 분석하기 위해 CNN(Convolution Neural Network)을 활용한다. 시설물의 고장진단에 가장 적합한 모델을 선정하기 위해 CNN의 대표적인 백본 네트워크를 활용하여, 결과를 비교하였다. 실험 결과, 본 연구에서 구성한 후보 백본 네트워크 중 ResNet의 분류 정확도가 98.5%로 가장 높게 나타났다.

• 정보와 통신
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• 제29권6호
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• pp.41-46
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• 2012

전 세계적으로 에너지 소모량 절감 및 온실가스 배출 감소가 중요한 문제로 대두되고 있으며, 온실가스 배출 절감을 목표로 다양한 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 2020년까지 국가 온실가스 감축목표를 2005년 대비 4% 감축하는 것으로 설정하고 정책입안, 기술개발 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 연구결과에 따르면 ICT 산업은 세계 온실가스 배출량의 2%를 차지하고 있으며, 지속적으로 증가추세에 있는 것으로 조사되었다. 또한, ICT 산업이 세계 온실가스 배출량의 최대 30%를 절감할 수 있는 가능성을 내재하고 있는 것으로 조사됨에 따라, ICT 산업, 특히 네트워크 분야에서의 에너지 절감을 위한 노력의 필요성이 크게 부각되고 있다. 그린 네트워킹 기술은 ICT 분야의 핵심인 네트워킹 분야 중 에너지 효율적인 네트워킹 기술 개발을 위한 분야로, 기존 네트워킹 기술과 동일한 성능을 나타내지만 에너지를 더 적게 사용하는 네트워킹 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 그린 네트워킹 기술은 단말 기술, 액세스 망 기술, 백본 망 기술로 세분화 될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 에너지 사용량의 많은 비중을 차지하는 가입자 네트워크와 가입자 네트워크와 데이터 센터의 에너지 효율을 향상시키기 위한 기술 동향에 대해 살펴보고 국내외의 관련 표준화 기구의 표준개발 동향을 살펴본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.93-96
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• 2022

IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권2호
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• pp.1-11
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• 2020

BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.817-824
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• 2021

기존 네트워크 체계의 한계점을 극복하기 위해 등장한 SDN(Software Defined Networking) 기술은 네트워크 장비에서의 HW와 SW의 분리를 통해 기존 체계의 경직성을 해소한다. 이러한 SDN의 특성은 하드웨어 중심의 네트워크 장비를 벗어나 폭넓은 확장성을 제공하며, 다양한 규모의 데이터센터에서의 유연한 부하분산정책을 제공해준다. 그동안 이러한 SDN의 장점을 데이터센터에 적용한 연구들이 다수 진행되어왔으며 효과를 보여줬다. 기존 연구들에서 주되게 사용된 방식은 서버의 부하를 주기적으로 확인하여 이를 기반으로 부하분산을 수행하는 방식이었다. 이 방식에서는 서버의 수가 많고 서버 로드 확인 주기가 짧을수록 트래픽이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 제한사항을 해소하기 위해 서버에서 특정 수준의 부하 발생 시 이를 컨트롤러로 보고하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 없애고 서버들의 자원을 보다 효율적으로 관리할 수 있는 새로운 부하분산 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.89-92
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• 2018

본 논문에서는 Edge computing 환경에서 다수의 노드들로 구성된 네트워크의 디바이스를 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다. 기존의 클라이언트-서버 모델은 모든 데이터와 그에 대한 요청을 중심 서버에서 처리하기 때문에, 다수의 노드로부터 생성된 많은 양의 데이터를 처리하는 데 빠른 응답속도를 보장하지 못한다. Edge computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 또한 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 여러병렬 기계학습 모델 중 본 연구에서는 Stale Synchronous Parallel(SSP) 모델을 이용하여 Edge 노드에서 분산기계 학습에 적용하였다.