• 스마트미디어저널
• /
• 제13권4호
• /
• pp.33-48
• /
• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.35-47
• /
• 2020

박스 오피스 예측은 영화 이해관계자들에게 중요하다. 따라서 정확한 박스 오피스 예측과 이에 영향을 미치는 주요 변수를 선별하는 것이 필요하다. 본 논문은 영화의 박스 오피스 예측 정확도 향상을 위해 다변량 시계열 데이터 분류와 주요 변수 선택 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 영화 일별 데이터를 KOBIS와 NAVER에서 수집하였고, 랜덤 포레스트(Random Forest) 방법으로 주요 변수를 선별하였으며, 딥러닝(Deep Learning)으로 다변량 시계열을 예측하였다. 한국의 스크린 쿼터제(Screen Quota) 기준, 딥러닝을 이용하여 영화 개봉 73일째 흥행 예측 정확도를 주요 변수와 전체 변수로 비교하고 통계적으로 유의한지 검정하였다. 딥러닝 모델은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 완전 합성곱 신경망(Fully Convolutional Neural Networks), 잔차 네트워크(Residual Network)로 실험하였다. 결과적으로 주요 변수를 잔차 네트워크에 사용했을 때 예측 정확도가 약 93%로 가장 높았다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.757-763
• /
• 2011

본 논문에서는 무선인지 망에서 2차 사용자가 1차 사용자의 스펙트럼 홀을 점유하여 서비스를 진행 하는 중에 1차 사용자가 다시 나타나 스펙트럼 핸드오프를 해야 할 경우, 2차 사용자 호의 강제 종료율을 줄이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 1차 사용자가 출현하여 요구하는 채널의 양을 위너예측 모델로 예측하고, 그 예측된 채널의 양을 기초로 2차 사용자가 스펙트럼 핸드오프를 해야 할 경우, 2차 사용자 호의 전용채널을 이용하여 필요한 채널의 양을 미리 예약하여 끊임이 없는 서비스를 제공한다. 시뮬레이션을 통하여 예약을 하지 않고 랜덤하게 채널을 엑세스하는 방법과 제안한 방법의 성능을 2차 사용자의 스펙트럼 핸드오프 호의 강제 종료율과 2차 사용자의 새로운 호의 엑세스를 차단하는 차단율 및 채널이용률에 대해서 비교한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 방법이 2차 사용자의 스펙트럼 핸드오프 호의 강제 호 종료율을 줄일 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제34권1A호
• /
• pp.34-40
• /
• 2009

본 논문에서는 반지름이 정해진 2차원 디스크 내부에 랜덤하게 분포된 다수개의 노드들이 존재하는 수신 그룹을 고려하여, 각각의 수신 노드들이 수신하는 평균 빔패턴을 도출하였다. 수치적 실험으로부터 송신단의 디스크의 반지름이 빔패턴이 빔폭(beamwidth)를 결정하며, 송신 노드의 수가 sidelobe의 평균에 영향을 주는 것을 볼 수 있었다. 또한 이러한 모델을 더욱 일반화 하여, 다수의 센서 노드들로 구성된 K개의 수신그룹들과, K개의 수신그룹으로 서로 다른 신호를 전송하기 위해 송신단을 K개의 그룹으로 나누어 빔포밍 하는 시스템을 고려하였다. 이 경우, 각 수신그룹간에 간섭신호가 발생하게 되는데, 본 논문에서 유도한 평균 빔패턴을 이용하여 각각의 수신 노드에서의 수신 SINR(signal-to interference-plus-noise ratio)을 도출하였다. 마지막으로, 수신단간의 빔패턴과 간섭 신호가 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 성능의 지표로 각각의 수신 노드들의 용량(capacity)을 더한 총용량(sum capacity)를 사용하였고, 두 개의 수신 그룹을 고려할 때, 보다 좋은 성능을 갖게 되는 빔패턴을 갖도록 하는 각 그룹의 송신단 노드의 수를 수치적 실험으로부터 유도하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제12권2호
• /
• pp.76-82
• /
• 2023

제4차 산업혁명시대에 P2P 네트워크를 통해 데이터를 분산하여 관리하는 기술인 블록체인은 제조, 문화, 공공 분야 등 다양한 분야에서 탈중앙형의 새로운 네트워킹 패러다임으로써 활용되고 있다. 하지만, 양자 컴퓨터의 등장과 함께 해시 함수, 대칭키 암호, 공개키 암호 등 기존 암호 체계의 문제를 해결할 수 있는 양자 알고리즘이 소개가 되었다. 현재 주요 블록체인 시스템은 대부분 트랜잭션 서명에 타원곡선 암호를 사용하고 있어 양자 공격자로부터 안전하지 않다. 따라서, 블록체인에서 트랜잭션 서명을 위해 격자 기반 암호를 활용하는 양자 내성 블록체인에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 양자 내성을 갖는 격자 기반 암호를 활용하여 서명할 내용을 숨겨 서명할 뿐만 아니라, 추후 서명 내용이 검증 가능한 블록체인을 위한 블라인드 서명 기법을 제안한다. 또한, 랜덤 오라클 모델을 이용하여 제안한 기법의 보안성을 검증한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제62권3호
• /
• pp.435-455
• /
• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.239-251
• /
• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권1호
• /
• pp.123-134
• /
• 2002

인터넷 전화, 인터넷 방송 VPN(Virtual Private Networks), 멀티미디어 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스 등의 실시간 혹은 대역폭 요구 서비스들이 늘어남에 따라 인터넷에서도 서비스 품질(QoS : Quality of Service)에 대한 요구가 중요한 문제가 되었다. 인터넷 응용 서비스의 품질을 보장하기 위하여 통합 서비스, 차등 서비스, 그리고 MIPLS(Multi-Protocol Label Switching) 등의 여러 가지 방안이 강구되고 있다. 본 논문에서는 차등 서비스(DiffServ : Diferentiated Service)를 이용한 QoS 보장 기법의 성능 해석에 대하여 기술하였다. 차등 서비스의 성능이 다양한 입력 트래픽 모델과 WFQ(Weighted Fair Queueing) 가중치에 의하여 어떻게 영향을 받는지 분석하기 위하여, 랜덤, 버스티, 자기유사 입력 트래픽 모델과 다양한 입력 파리미터에 대하여 모의실험과 성능평가를 수행하였다. 성능분석 결과, 사용된 입력 트래픽 모델에 따라 패킷 지연 rqkt과 손실 사이에 상당한 차이가 발생함을 확인할 수 있었다. 그러나, 모든 입력 트래픽 상황에서, EF(Expedited Forwarding)의 성능은 보장이 가능하고, EF와 BE(Best Effort) 클래스의 서비스가 분리가 가능한 것으로 나타났다. 다음으로 성능 합성(Performance Synthesis) 문제에 대하여 기술하였다. 차등 서비스 망에 대한 보존법칙을 유도하고, WFQ 방식에서 자원의 분배(즉, 가중치)에 따른 성능 변화와 동적 행위에 대하여 분석하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권4호
• /
• pp.55-79
• /
• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.175-196
• /
• 2022

우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.