• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.712-715
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• 2023

딥러닝 기술의 발전은 고품질의 대규모 데이터에 크게 의존한다. 그러나, 데이터의 품질과 일관성을 유지하는 것은 상당한 비용과 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 연구에서 최소한의 비용으로 최대의 성능을 추구하는 액티브 러닝(active learning) 기법이 주목받고 있는데, 액티브 러닝은 모델 관점에서 불확실성(uncertainty)이 높은 데이터들을 샘플링 하는데 중점을 둔다. 하지만, 레이블 생성에 있어서 여전히 많은 시간적, 자원적 비용이 불가피한 점을 고려할 때 보완이 불가피 하다. 본 논문에서는 의사-라벨링(pseudo labeling)을 활용한 준지도학습(semi-supervised learning) 방식과 학습 손실을 동시에 사용하여 모델의 불확실성(uncertainty)을 측정하는 방법론을 제안한다. 제안 방식은 레이블의 신뢰도(confidence)와 학습 손실의 최적화를 통해 비용 효율적인 데이터 레이블 생성 방식을 제안한다. 특히, 레이블 데이터의 품질(quality) 및 일관성(consistency) 측면에서 딥러닝 모델의 정확도 성능을 높임과 동시에 적은 데이터만으로도 효과적인 학습이 가능할 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.281-288
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• 2008

최근 하드웨어의 발달로 무선 센서네트워크를 이용하여 멀티미디어 데이터를 수집하기 위한 멀티미디어 센서네트워크에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 멀티미디어 데이터들은 텍스트 형태의 데이터들에 비해 크기가 매우 크며 데이터를 구성하는 일부의 패킷이 손실되면 전체 데이터가 쓸모가 없어지는 경우가 많아 데이터간 관련성이 매우 크다. 따라서 멀티미디어 데이터를 전송하기 위해서는 신뢰성이 보장되어야만 한다. 하지만 기존의 텍스트 기반 데이터를 위한 전송프로토콜들은 대부분 신뢰성보다는 네트워크의 효율성을 목적으로 연구되어져 멀티미디어 데이터를 전송하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 센서네트워크에서의 신뢰성 있는 비동기적 이미지 전송 프로토콜인 RAIT를 제안한다. RAIT는 네트워크 혼잡으로 인한 패킷 손실을 방지하기 위하여 노드간 이미지 전송시 이중 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한다. 노드간 통신장애로 인한 패킷 손실을 방지하기 위한 수신큐를 위한 슬라이딩 윈도우뿐만 아니라 혼잡으로 인한 패킷손실이 발생하는 전송큐를 위한 슬라이딩 윈도우를 통하여 이미지 전송의 신뢰성을 보장한다. 상위노드는 하위노드들을 이미지별로 비선점형으로 스케즐링하여 패킷손실을 없애면서 노드간 형평성을 높인다. 이중슬라이딩 윈도우를 구현하기 위하여 RAIT에서 라우팅 레이어와 큐 레이어를 제어하도록 하는 크로스레이어 기법을 적용한다. 실험을 통하여 RAIT가 기존 프로토콜에 비해 신뢰성 있게 이미지 전송을 보장함을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1571-1582
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• 2016

단방향 전송 기술에서 해결해야 할 이슈들 중에 한 가지는 TCP 기반의 데이터 전송에서 발생하는 패킷 손실을 줄이는 것이다. 잘 알려진 에러 수정 기법들을 활용해서 패킷 손실을 줄일 수 있다. 하지만, 기존의 여러 기법들을 활용한다고 하더라도, 링크 에러와 버퍼 오버플로우에 의한 패킷 손실은 여전히 발생할 수 있다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 단방향 데이터 전송 시스템(RED, REliable Data diode)을 제안한다. RED는 기존의 단방향 전송 기술과 마찬가지로 TCP 기반의 데이터 전송을 지원하기 위해 TCP 프록시 기법을 활용한다. RED 송신시스템은 TCP 패킷의 지연 전송을 활용하여 버퍼 오버플로우에 의한 패킷 손실을 줄일수 있다. 또한, RED 송신시스템은 패킷의 중요도 및 여유 자원을 고려하여, RED 수신시스템에게 다수의 동일한 패킷을 복제 및 전송함으로써, 단방향 전송 링크에서의 링크 에러에 의한 패킷 손실을 줄일 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.1-6
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• 2019

제안 모델은 소실 데이터를 포함하는 불완전한 데이터에서 정보의 손실을 최소화할 수 있도록 개발되었다. 이를 위한 과정은 우선 데이터 확장기법을 이용하여 손실 정보를 보상하도록 학습 데이터를 변환한다. 이 변환 과정에서 데이터의 속성값은 원-핫 인코딩으로 이진 또는 확률값으로 채워진다. 다음 이 변환 데이터는 딥러닝 모델에 입력되는데, 이때 각 속성의 카디너리티에 따라 엔트리 수가 일정하지 않게 된다. 그리고 각 속성의 엔트리 값들을 각각의 입력 노드에 할당하고 학습을 진행한다. 이점이 기존 학습 모델과의 차이점으로, 임의의 속성값이 입력층에서 여러 개의 노드로 분산되는 특이한 구조를 가진다. 제안 모델의 학습 성능을 평가하기 위해, 소실 데이터를 대상으로 다양한 실험을 수행하여 성능 면에서 우수함을 보인다. 제안 모델은 유비쿼터스 환경에서 손실을 최소화하기 위한 알고리즘으로 유용하게 사용될 것으로 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1032-1035
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• 2012

클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해 서비스 제공자는 대용량의 중앙집중형 데이터 센터를 구축하고, 클라이언트는 어플리케이션 소프트웨어와 데이터베이스를 이러한 데이터 센터에 저장한다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 자원을 구축하는 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 클라이언트가 데이터 센터와 서비스제공자를 완전히 신뢰할 수 없다는 것이다. 예를 들어, 클라우드에 저장된 파일이 손실되었을 때 서비스 제공자는 서비스의 신뢰도가 떨어지는 것을 막기 위해 이를 숨길 수 있다. 이때, 데이터가 저장 후에 손실되었다는 것을 증명하지 못하면, 그 피해는 클라이언트에게 돌아오게 된다. 따라서, 클라이언트의 데이터를 보호하기 위하여 무결성을 검증할 수 있는 적절한 기법을 적용하여야 한다. 대부분의 기존 연구에서는 public aditability와 dynamic data update를 동시에 지원하지 못하며, 이를 동시에 지원한다 하더라도 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 스토리지의 무결성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 효율성, 동적 데이터 환경, public auditability를 설계목표로 한다. 블록 마다 서명을 생성해야 하는 이전 기법과 달리, 제안하는 기법은 한번의 서명으로 검증값을 생성하므로 데이터의 크기에 영향을 적게 받는다. 또한, 삽입, 삭제, 수정 등의 연산이 발생하는 동적 데이터 환경에서도 효과적으로 저장된 데이터의 무결성을 검증할 수 있게 설계하였다. 마지막으로 파일에 접근할 수 있는 클라이언트는 누구나 데이터의 무결성을 확인할 수 있으므로 public auditability를 제공한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권4호
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• pp.589-596
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• 2002

이동호스트에서의 데이터 전송 서비스로는 대역폭의 부담을 줄이고 신뢰성 있는 에러 복구를 위하여 원본 데이터를 그룹화하여 오류 복구 패리티를 생성한 후 손실이 발생하였을 경우에 오류 복구 패리티를 재전송하는 FEC 방식과 재전송 폭주를 막을 수 있는 지역복구 방식이 적합하다. FEC 방식과 SERVER기반의 지역복구 방식 두 가지의 병행은 신뢰성 있는 멀티캐스트를 가능하게 한다. 본 논문은 MH가 송신자인 경우와 수신자인 경우로 나누어서 이동호스트에서의 삼각라우팅, 터널집중성 문제 해결을 통하여, FEC방식과 SERVER 기반의 지역복구 방식의 병합으로 손실을 복구하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘의 손실 모델은 동종 독립 손실, 이종 독립 손실, 상호 의존적 손실 모델로 성능 평가를 하였다. 제안된 알고리즘은 이동호스트에서 데이터의 양과 수신자의 수가 많은 환경에서 효율적임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권5호
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• pp.360-370
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• 2009

태양 에너지 기반 센서 네트워크는 배터리 기반과는 다른 에너지 최적화 기법이 필요하다. 태양 에너지는 주기적으로 계속해서 공급되므로, 기본적으로는 센서 시스템을 영원히 동작하게 할 수 있지만, 공급되는 에너지양의 불확실성과 이를 저장하는 배터리의 용량 제한 등 고려해야 할 사항이 많다. 이 논문에서 우리는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 안정적인 스토리지 시스템인 SolarSS를 제안한다. SolarSS는 계층적인 구조로 되어 있는데 각 계층마다 센싱 데이터의 수집, 노드 고장으로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 복제, 그리고 리소스 고갈로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 균등화 기능이 포함되어 있다 특히, 우리 시스템은 사용 가능한 에너지의 양에 따라 활성화/비활성화 되는 계층을 동적으로 결정하고, 데이터의 손실을 최소화하기 위한 효율적인 리소스(에너지 및 저장 공간) 할당 기법과 데이터 분배 기법을 제공한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.300-306
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• 2021

IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.171-172
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• 2015

본 논문은 변압기에 부하가 연결 되었을 때 발생하는 전류 고조파에 의한 변압기 손실을 분석한다. 3상 변압기에 대해서 선형 부하와 비선형 부하가 연결되었을 경우 변압기 손실 값을 계산한다. PSIM을 이용하여 부하를 모델링하고 시뮬레이션 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 얻어진 데이터를 이용하여 변압기의 손실값을 계산한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.419-429
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• 1999

전파의 유효 수신 신호 도달영역을 정확히 식별하는 것은 기지국 최적화를 이룩하는데 있어 가장 중요한 요소중 하나이다. 서울 도심 지역과 같이 고층건물이 밀집되어 있고, 넓은 도로와 좁은 도로가 불규칙적으로 배치되어 있으며, 고개와 강 등이 혼재된 지역에서도 높은 정확도를 갖는 전파손실 예측모델을 소개한다. 이 모델은 기 측정된 필드데이터로 훈련된 신경회로망을 기반으로 한다. 전파손실에 영향을 주는 가장 기본적인 변수들은 3차원 DEM 데이터와 벡터 데이터로부터 추출하여 신경회로망의 입력으로 사용한다. 학습이 완료된 신경회로망은 전파손실 모델의 근사함수이며, 학습에 사용된 필드 측정데이터에 포함되지 않은 타지역에서도 정확한 예측이 가능한 일반화 능력을 갖는다. 서울 도심 지역의 실제 서비스 환경에 대한 비교 실험결과를 통해 제안하는 모델의 우수성을 보인다.