• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권12호
• /
• pp.892-908
• /
• 2010

서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture, SOA)에서의 서비스는 서비스 소비자에게 대부분 블랙 박스 형태로 인식되고, 동적으로 실시간에 진화될 수 있으며, 다수의 인지되지 않은 이질적인 환경에서 실행된다. 이러한 SOA의 특성으로 인해 동적으로 서비스의 다양한 측면을 효과적, 효율적으로 모니터링하는 것은 필수 핵심 기능이다. 하지만, 이와 관련된 현재까지의 연구나 솔루션들은 실질적으로 서비스 자체에 초점을 맞추어 비즈니스 프로세스상의 영향 요인은 간과되는 측면이 있으며, BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 외부 모니터링 데이터만의 획득으로 비즈니스 수준의 유용한 정보를 제공하는 데 부족한 면이 있다. 또한, 서비스 품질을 저하시킬 수 있는 모니터링으로 인한 과부하를 줄일 수 있는 효율적인 방법에 대한 연구 역시 부족하다. 이벤트 주도 아키텍처(Event Driven Architecture, EDA)는 발생하는 이벤트들을 효율적으로 수집하고 분석하기 위해 SOA를 보완하는 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 모니터링 측면에서의 EDA 장점들을 도출하고, 모니터링 대상을 분류하여 각 대상에 적합한 효율적인 모니터링 기법을 제시한다. 또한, 그것을 더 적용성 있도록 하기 위하여 이벤트 메타 모델을 정의하고, 이를 기반한 이벤트 처리 모델과 아키텍처를 제안한다. 제안하는 아키텍처와 기법을 사용하여 실행 시간에 외부 모니터링 데이터뿐만 아니라 내부 모니터링 데이터를 효율적으로 수집 및 처리할 수 있는 이벤트 주도 동적 모니터링 프레임워크의 프로토타입을 구현하고, 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.26-35
• /
• 2011

인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스되고 있다. 반면 단일 환경 서버환경의 구축을 통해 비효율적인 IT Resources들의 자원 낭비가 가중되고 있는 현실이다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 하지만 클러스터 컴퓨팅 기술의 다소 제한적인 IT Resource의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 Grid 기술을 통하여 데티터베이스 로드밸런싱 목표치에 대한 검증을 제시하고 향후 고가용성 데이터베이스 구현을 위한 아키텍처를 제시한다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.585-590
• /
• 2021

손목 보조기(Wrist brace)는 손목 외상 환자들에게 사용이 되고 있다. 최근 맞춤형 손목 보조기를 3D 프린팅 기술을 활용하여 제작하는 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 3D 프린팅 맞춤형 보조기는 개인마다 다른 형태 반영, 통기성 확보 등의 다양한 요소를 반영할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 3D 프린팅 맞춤형 손목 보조기 제작 시 고려되어야 하는 벨크로 밴드 숫자와 위치가 보조기에 미치는 스트레스를 분석하였다. 맞춤형 보조기를 위해 CT 영상 기반으로 자동설계 소프트웨어(Reconeasy 3D, Seeann Solution)를 사용하여 뼈, 피부 영역 3D 모델링을 수행하였다. 3D 피부 영역을 기반으로, 각 치료 목적에 맞도록 손목 보조기 디자인을 적용하였다. 그리고, 보조기의 탄성을 위해 TPU 소재를 사용하여 FDM 방식 3D 프린터로 손목 보조기를 제작하였다. 맞춤형 3D 프린팅 손목 보조기의 벨크로 밴드의 숫자와 위치에 따른 효용성 평가를 위해 보조기의 스트레스 분포를 유한요소법(FEM)으로 분석하였다. 본 연구에서 수행한 손목 보조기 유한요소 해석을 통해 보조기의 스트레스 분포를 확인하였고 보조기 제작과 벨크로 밴드의 숫자와 위치를 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과는 환자에게 양질의 치료를 제공하는데 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.13-13
• /
• 2023

디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.123-132
• /
• 2023

Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권10호
• /
• pp.455-460
• /
• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.157-165
• /
• 2024

분산 서비스 거부 공격(DDoS Attack, Distributed Denial of Service Attack) 수법의 진화는 탐지 과정에서의 어려움을 가중시켰다. 기존 피해자측 탐지 방식의 한계로 인해 발생하는 문제를 극복하기 위한 솔루션 중 하나가 소스측 탐지 기법이었다. 그러나 네트워크 트래픽의 불규칙성으로 인한 성능 저하 문제가 존재하였다. 이 문제를 해결하기 위해 인공지능을 기반으로 한 여러 노드 간의 협업 네트워크를 활용하여 공격을 탐지하려는 연구가 진행되었다. 기존의 방법들은 특히 높은 버스트(Burstness)와 지터(Jitter)의 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 협업형 소스측 DDoS 공격 탐지 기법을 제시한다. 제안하는 방식은 여러 소스에서의 탐지 결과를 집계하여 각 지역에 가중치를 할당하며, 이를 통해 전반적인 공격 및 특정 소수 지역에서의 공격을 효과적으로 탐지할 수 있다. 특히, 비선형적인 트래픽 데이터셋에서 약 6% 수치의 낮은 가양성(False Positive)과 최대 4.3% 수치가 향상된 높은 탐지율을 보이며, 기존 비선형적 트래픽 환경에서 한계를 보였던 방법들에 비해 소수 지역의 공격 탐지 문제에 대한 개선도 확인할 수 있다.

• 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.