• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.171-171
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• 2017

전산유체역학(CFD: Computational Fluid Dynamics)를 이용한 스마트팜 환경 내부의 정밀 제어 연구가 진행 중이다. 시계열 데이터의 난해한 동적 해석을 극복하기위해, 비선형 모델링 기법의 일종인 인공신경망을 이용하는 방안을 고려하였다. 선행 연구를 통하여 환경 데이터의 비선형 모델링을 위한 Tensorflow활용 방법이 하드웨어 가속 기능을 바탕으로 월등한 성능을 보임을 확인하였다. 그럼에도 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련이 필요하다고 판단되었다. CFD 해석을 위한 Solver로 SU2(http://su2.stanford.edu)를 이용하였다. 운영 체제 및 컴파일러는 1) Mac OS X Sierra 10.12.2 Apple LLVM version 8.0.0 (clang-800.0.38), 2) Windows 10 x64: Intel C++ Compiler version 16.0, update 2, 3) Linux (Ubuntu 16.04 x64): g++ 5.4.0, 4) Clustered Linux (Ubuntu 16.04 x32): MPICC 3.3.a2를 선정하였다. 4번째 개발환경인 병렬 시스템의 경우 하드웨어 가속는 OpenCL(https://www.khronos.org/opencl/) 엔진을 이용하고 저전력 ARM 프로세서의 일종인 옥타코어 Samsung Exynos5422 칩을 장착한 ODROID-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) SBC(Single Board Computer)를 32식 병렬 구성하였다. 분산 컴퓨팅을 위한 환경은 Gbit 로컬 네트워크 기반 NFS(Network File System)과 MPICH(http://www.mpich.org/)로 구성하였다. 공간 분해능을 계측 주기보다 작게 분할할 경우 발생하는 미지의 바운더리 정보를 정의하기 위하여 3차원 Kriging Spatial Interpolation Method를 실험적으로 적용하였다. 한편 병렬 시스템 구성이 불가능한 1,2,3번 환경의 경우 내부적으로 이미 존재하는 멀티코어를 활용하고자 OpenMP(http://www.openmp.org/) 라이브러리를 활용하였다. 64비트 병렬 8코어로 동작하는 1,2,3번 운영환경의 경우 32비트 병렬 128코어로 동작하는 환경에 비하여 근소하게 2배 내외로 연산 속도가 빨랐다. 실시간 CFD 수행을 위한 분산 컴퓨팅 기술이 프로세서의 속도 및 운영체제의 정보 분배 능력에 따라 결정된다고 판단할 수 있었다. 이를 검증하기 위하여 4번 개발환경에서 운영체제를 64비트로 개선하여 5번째 환경을 구성하여 검증하였다. 상반되는 결과로 64비트 72코어로 동작하는 분산 컴퓨팅 환경에서 단일 프로세서 기반 멀티 코어(1,2,3번) 환경보다 보다 2.5배 내외 연산속도 향상이 있었다. ARM 프로세서용 64비트 운영체제의 완성도가 낮은 시점에서 추후 성공적인 실시간 CFD 모델링을 위한 지속적인 검토가 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권1호
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• pp.17-28
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• 2014

스마트폰 사용자의 증가는 이동 통신사업자에게 커피숍, 지하철과 같은 공공장소에 와이파이 핫스팟을 제공함으로써 폭증하는 3/4G 트래픽을 분산시키는 노력을 하게 하였다. 전통적인 무선랜에서의 인증은 서비스 제공자측면에서 설계되었기 때문에, 서비스 이용자는 서비스 제공자에게 자신이 고객임을 증명하는 방식으로 이루어진다. 802.11 표준에서는 802.1X를 이용한 상호인증이 지원되지만, 서비스 이용자는 자신이 접속하려는 무선 AP가 정말 서비스제공자가 설치한 것인지 확인하는 것은 어렵다. 공격자는 사용자들의 개인 정보를 얻어내기 위하여 서비스 제공자가 설치한 AP와 동일한 SSID를 가진 위장 AP를 설치할 수 있다. 이 논문에서는 스마트폰 사용자 입장에서 정상적인 무선 AP를 인증하는 기법에 대해 소개한다. 그리고 이 논문의 제안이 이미 제공된 와이파이 핫스팟에서 보안 플러그인 형태로 잘 동작할 수 있음을 보이고, 이를 실험을 통해 증명한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.113-122
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• 2008

최근, 무선 센서 네트워크의 출현은 네트워크 디자인에 많은 이슈를 가져왔다. 전통적으로, 유/무선 네트워크의 성능 측정을 위해서 분석적 접근, 컴퓨터 시뮬레이션과 실제 테스트베드상의 측정3가지 방식을 이용하였다. 그렇지만 네트워크의 파워 제한, 분산된 처리와 장애 처리등과 같은 제한 때문에 알고리즘이 복잡하여 일반적으로 분석적 접근을 이용하여 성능을 측정하였다. 하지만 이러한 분석적 접근은 센서 네트워크의 복잡한 동작환경에서 성능측정에 한계를 가지고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 Ptolemy Tool를 이용하여 효과적인 무선 센서 네트워크 시뮬레이션의 성능평가를 위하여 MAC계층의 SMAC와 네트워크계층의 AODV를 개발하고 실험하였다. 구현된 Actor는 센서네트워크내 다양한 프로토콜들의 성능비교에 용이하게 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3A호
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• pp.209-216
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• 2005

본 논문은 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망 관리 효율 면에서 상당한 효과가 있음을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.149-155
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• 2003

본 논문에서는 무선랜 기술을 활용한 초고속 무선인터넷 서비스에서 사용자 단말의 최대 성능을 얻기 위해 효과적으로 AP를 선택하고 연결을 설정하는 방식에 관한 것이다. IEEE 802.11에 기반한 공중 무선랜 환경에서 AP의 탐색과정을 수동형과 능동형으로 분류하고, 본 논문에서는 수동형 AP탐색 과정은 무선랜 접속장치(AP:Access Points) MAC계층에서 단말에 미디어 접근정보를 방송으로 알려주는 비콘(Beacon)프레임을 이용하고, 능동형 AP 탐색과정에서는 AP의 조사응답(Probe Response) 메시지 프레임을 이용하여 무선랜 단말에게 현재 AP에 연결(association)되어 있는 단말 갯수와 처리중인 트래픽량을 알려주는 방식을 제안한다. 단말에서는 RSSI, AP에 연결된 단말의 갯수와 처리하는 트래픽량의 정보를 종합적으로 검토하여 효율면에서 가장 유리한 AP를 선택하여 연결을 설정하면 다수의 사용자가 동시에 사용하는 핫스팟 환경에서도 최대성능을 얻을 수 있으며, 사업자입장에서는 사용자의 분산으로 자원과 망관리 효율면에서 상당한 효과가 있다.