• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(D)
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• pp.272-277
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• 2010

기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들은 클러스터 외부와의 통신을 클러스터 헤드가 전담함으로써 통신 경로의 구성을 단순화하고 클러스터 헤드를 통한 데이터 통신을 가능하게 하였다. 하지만 매 라운드마다 클러스터 헤드의 재선출(re-electioin) 및 클러스터의 재구성(re-clustering)에 드는 비용을 감수해야 한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드없이 완전히 분산된 방식으로 클러스터를 구성하여 클러스터 헤드의 재선출 및 클러스터 재구성의 비용을 줄이고, 안정적인 클러스터 구조를 바탕으로 노드 간의 P2P 통신을 지원하는 라우팅 프로토콜(Distributed Cluster-based Routing Protocol, DCRP)을 제안한다. 제안 기법은 각각의 노드가 이웃 노드와의 연결 상태를 감지하여 독립적으로 자신의 상태를 변화시킴으로써 클러스터를 구성한다. 특정 클러스터를 지나는 경로는 완전히 해당 클러스터 내의 노드들의 책임 하에서 관리되기 때문에 에너지 소모를 효율적으로 관리하고 네트워크의 크기에 따른 확장성을 보장할 수 있다. 제안 기법은 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 네트워크 구조(topology)의 안정성이 향상되고 제어 메시지의 교환과 경로 설정에 소모되는 비용이 크게 줄었음을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.441-441
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• 2012

본 연구의 목적은 북한지역에 적용할 수 있는 논벼 재배지역 추출 기법을 개발 및 적용하여 논 분포도를 작성하고, 정확도를 평가하는 것이다. 이를 위하여 북한에 적용 가능한 시계열 위성자료를 수집하고, 논벼 재배지역 추출을 위한 토지피복 분류 기법을 개발하여 북한의 논벼 재배지역 분포도를 작성하고자 한다. 최종적으로 작성된 논 분포도를 북한의 농경지 모니터링을 위한 기초 자료로 제공토록 한다. 본 연구에서는 시계열 NDVI를 적용한 객체기반 무감독 토지피복 분류 방법을 활용하여 북한의 황해남도 재령군을 대상으로 토지피복 분류와 논 지역을 추출을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 활용한 영상은 RapieEye로서 5개의 위성이 지구를 관측하고 있기 때문에 매일 동일한 지역의 영상을 폭넓게 획득할 수 있다는 장점이 있으며, Red, Green, Blue, Near Infra Red 밴드 외에 Red Edge 밴드에서 데이터를 획득하여 산림 모니터링, 농작물 모니터링 등에 효과적으로 활용할 수 있다는 특징이 있다. 먼저 2010년 4월, 6월, 9월 영상으로 각 영상의 NDVI를 산정하고 이를 활용하여 객체를 생성하였다. 다음으로 생성된 객체를 바탕으로 무감독 토지피복 분류를 수행하였고, 논 적합지역에 대한 지형 정보를 분류결과에 반영하여 최종적인 토지피복지도 및 논 지역 지도를 구축하였다. 본 연구결과는 원격탐사분야의 응용 기술을 확장하고, 향후 북한지역의 농산물 생산량 파악과 농업수자원 평가 분야에서도 폭 넓게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.196-198
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• 2014

최근 차세대 네트워크 패러다임으로 주목받는 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)에서는 네트워크를 컨트롤 플레인과 데이터 플레인으로 나누고 중앙집중형 제어를 통해 효과적이고 유연한 네트워크 관리를 가능하게 한다. 하지만 잦은 컨트롤 이벤트 발생으로 인한 컨트롤러 및 컨트롤 채널의 부하와 거대한 플로우 엔트리 크기로 인한 스위치 내 TCAM(Temary Content Addressable Memory) 메모리 부족문제 등의 본질적인 문제로 실제 네트워크 적용 시 확장성 문제가 야기된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구들은 컨트롤러의 연산능력을 향상시키거나, 컨트롤 이벤트의 발생을 줄이는데 초점이 맞춰져 왔으며, 한정적인 TCAM 공간의 효율적인 사용에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 TCAM 자원 활용을 위한 플로우테이블 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 플로우 엔트리의 클러스터링을 통해 플로우 엔트리를 특성에 따라 그룹화하고 사용빈도를 기준으로 분할 및 병합을 수행함으로써 스위치 내의 가용한 플로우 수를 최대화한다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.671-683
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• 2021

멱배정의 전체 효율은 최적배정보다 감소하지만, 층별 표본을 골고루 배정하는 기법이며 조사 현장에서는 제곱근 비례배정으로 많이 사용된다. 그리고 실제조사에서는 무응답을 고려하여 이론적 공식에서 나오는 것보다 더 많은 표본크기를 추출한다. 본 연구에서는 층별 표본크기를 결정함에 있어서 멱배정 방법에 층별 응답률의 정보를 추가하여 배정하는 기법을 연구한다. 제안된 배정기법들을 비례,최적,제곱근 비례 배정과 비교하며 응답률이 추가된 비례, 최적배정과도 비교하는 것을 모의실험을 통해 살펴봄으로써 배정방법들의 장단점을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.699-702
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• 2009

저 전력, 내구성, 소형, 빠른 속도 등의 장점을 가지고 있는 플래시 메모리는 생산 기술 발전에 힘입어 센서 노드, 휴대폰, MP3, PMP등의 소형 전자 제품의 저장장치에서부터 SSD형태로 노트북이나 서버에 이르기 까지 그 활용범위가 더욱 확장되어 가고 있다. 다양한 시스템에서 사용될 수 있는 플래시 메모리의 특성상 이에 저장된 데이터의 호환성은 중요한 고려사항이다. 이를 위해 플래시 메모리의 고유한 특성을 숨기고 일반적인 블록장치로 에뮬레이션 해주는 소프트웨어인 FTL과 FAT 파일시스템이 플래시 메모리 관리를 위한 사실상 표준 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나 범용 컴퓨터를 기반으로 개발된 FTL과 FAT 파일시스템을 열악한 하드웨어로 구성된 시스템에서 구동하는 경우 많은 제약이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제약사항을 극복하기 위해 최소한의 파일시스템 기능을 제공하는 FAT 표준 호환 FTL을 제안한다. 제안된 기법은 리눅스 운영체제에 동적으로 적재 가능한 모듈형태로 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법 대비 32%의 메모리 공간을 절약할 수 있으며, 동시에 완벽한 FAT 호환성을 제공함을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6A호
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• pp.870-884
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• 2000

OLAT(On-Line Analytical Processing) 기법에서 스타 또는 눈송이(snowflake) 스키마에 기반한 ROLAP(Relational OLAP)은 성능 저하라는 문제가 있고, 다차원 데이터베이스에 기반한 MOLAP(Multidinmensional OLAP)은 데이터 크기 증가에 따른 공간 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 OLAP 시스템이 이러한 문제점을 해결하기 위해서 객체-관계 DBMS에 기반한 다차원 데이터 모델을 제안하였다. 객체-관계 DBMS가 가지는 확장성 특징을 사용하여 다차원 데이터 모델에 최적화된 다차원 개념과 함수를 정의할 수 있었다. 또한 객체-관계 DBMS의 객체간 계승 기능을 통하여 상위 테이블을 계승받는 요약 다차원 데이터 큐브의 다차원 데이터 모델을 설계하였다. 이와 같은 OLAP을 위한 데이터 타입과 함수가 정의되면, 새로운 객체-관계 DBMS 엔진과 같이 내장된 기능처럼 동작되어 성능향상이 가능하다. 또한 객체 관계 DBMS의 하나인 Informix Universal Server와 클라이언트 개발 도구를 이용하여 제안된 다차원 데이터 모델을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.381-390
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• 2022

자연어처리 기술과 비대면 문화의 확산과 더불어 챗봇의 사용 증가세가 가파르며, 챗봇의 용도 또한 일상 대화와 소비자 응대를 넘어서 정신건강을 위한 용도로 확장하고 있다. 챗봇은 익명성이 보장된다는 점에서 사용자들이 우울감에 관해 이야기하기 적합한 서비스이다. 그러나 사용자가 작성한 문장들을 분석해 우울 담론의 유형과 특성을 파악하는 연구들은 주로 소셜 네트워크 데이터를 대상으로 했다는 한계점이 존재하며, 실제 환경에서 사용되는 챗봇과 상호작용한 데이터를 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는 챗봇-사람의 상호작용 데이터에서 무작위로 추출한 '우울'과 관련된 대화 데이터를 토픽 모델링 방법과 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 채팅에서의 우울 관련 담론의 특성을 파악하였다. 또한, 챗봇에서 빈번히 나타나는 '우울' 담론의 범주와 트위터 '우울' 담론의 범주의 차이점을 비교하였다. 이를 통해 챗봇 데이터의 '우울' 대화만의 특징을 파악하고, 적절한 심리지원 정보를 제공하는 챗봇 서비스를 위한 시사점과 향후 연구 방향에 대해 논의한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권3호
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• pp.145-154
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• 2016

u-Health에 대한 관심과 IT 기술의 발전에 따라 의료 정보를 적극적으로 활용하고자 하는 요구가 커지고 있으며, 이에 대해 텍스트 형태의 의료 정보 데이터에 연관규칙 기법을 적용하여 질병과 증상과의 관계를 추론하는 시스템에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 연관규칙 기법을 의료 정보 데이터에 그대로 적용할 경우, 이전에는 새로운 연관규칙들보다 일반적이며 의미없는 연관규칙들이 많이 생성되는 문제가 발생한다. 또한 필터링으로 인해 빈번하게 함께 발생하지는 않지만 의학적으로 의미있는 항목들의 연관 규칙을 발견할 수 없다는 한계점을 가지게 된다. 본 논문에서는 의료데이터 특성을 고려하여 빈번한 항목과 빈번하지 않지만 의학적으로 의미 있는 항목들을 대상으로 연관규칙을 구성하여 의료 전문가의 의사 결정에 도움을 주기 위한 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의료 기록 데이터에서 용어들을 TF-IDF기반으로 가중치를 부여하고 기존 FP-Growth 알고리즘을 확장하여 TF-IDF 가중치를 고려한 빈번하게 발생하거나 빈번하지 않지만 의미 있는 연관규칙을 구성한다. 특정 질의 데이터가 입력되면 해당 데이터에 나타난 연관 규칙들의 유사도를 의학분야 온톨로지를 이용하여 평가하여 해당 데이터의 내용과 관련된 후보 질병들을 추론한다. 추론된 후보 질병명은 의료 전문가에게 의사 결정의 참고 자료로 제공된다. 실제 임상 진료 및 처방 기록 데이터에 대해 제안 시스템을 적용해 본 결과, 본 제안 시스템을 통해 도출한 연관 규칙이 기존 FP-Growth 알고리즘을 적용했을 때 보다 더 구체적인 질병과 증상과의 관계들을 포함함을 확인할 수 있었다. 또한 본 제안 시스템은 자유형식의 의료 및 병리데이터를 마이닝하고 후보 질병들을 가중치 기반으로 보여주므로, 의료 기록 정보로부터 질병 관련 새로운 정보를 획득하고 의료진의 의사 결정에 도움을 주는 시스템으로 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.305-316
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• 2022

사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.