This paper is to show the meaningfulness of applying Information Technology Architecture (ITA) to the modeling of a nation-wide e-Business architecture framework. After reviewing various architecture frameworks we suggested a unique architecture framework called VMT (Views, Models, and Time-frames). VMT represents five views of e-Business stakeholders; six models of data, function, network, agent, event, and rule; and three timeframes of short-term, mid-term, and long-term. VMT is an extension and unification of popular frameworks including Zachman's framework that has international recognition and use, C4ISR architecture framework of US DoD's, and Federal Enterprise Architecture Framework (FEAF) of the US Federal Government's.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.5B
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pp.404-413
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2003
Optical Internet consists of IP domain and optical (WDM) domain, where the wavelength routing (WR) and optical burst switching (OBS) are the promising switching technologies in the optical domain. In this paper, we perform the simulations on the WR network and the OBS network, and compare their performances. It is verified from our simulations that the OBS network performs better than the WR network when the same network resources are given.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2005.11a
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pp.8-12
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2005
최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.
본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.
전자상거래는 사람들에게 인터넷을 통하여 상품과 서비스를 구매할 수 있게 하였다. 초기의 전자상거래는 일반 소비자를 주요 판매 대상으로 하였다 그러나, 각각의 기업에서 인터넷이 모든 종류의 비즈니스 창구가 될 수 있음 인식하고 관심을 보이기 시작했다. 기업을 대상으로 하는 전자상거래를 B2B(Business to Business)라 한다. 그러나, B2B 분야가 아무리 더 큰 이익을 창출할 수 있다고 해도, 이를 실현하는데는 많은 문제점이 존재하고 있다. 현재 B2B 분야에서는 포괄적이면서도 단일화된 거래환경의 지원이 무엇보다 시급한 문제로 떠오르고 있다. 원활한 B2B 전자상거래 이루어지기 위해서는 세계적으로 인정되는 표준을 바탕으로 완벽한 상호운용성이 보장되며, 기업 내부의 환경에 효과적으로 대응할 수 있는 프레임워크 기술이 절실히 요구된다. 이러한 기업간 전자상거래의 문제를 해결하고자 하는 목적으로 많은 기업과 단체에서는 각자의 표준을 정립하고, 이를 지원하기 위한 프레임워크를 진행하고 있다. 현재까지 발표된 대표적인 프레임워크로는 CommerceNet의 eCo 프레임워크, RosettaNet, Microsoft의 BizTalk 프레임워크, UN/CEFACT와 OASIS의 듀 XML이 있다. 이들 대부분의 프레임워크들은 XML과 인터넷을 기반으로 하는 것이 특징이다. 본 고에서는 기업간 전자상거래에 관심을 가지고 있는 기업들에게 현재의 기술동향과 향후 방향 설정에 있어서 도움이 될 수 있기 위한 목적으로 현재 발표된 XML 기반 전자상거래 프레임 워크 기술과 향후전망에 대하여 기술한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.497-500
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2018
데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.127-130
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2013
분산 응용 시스템의 컴퓨팅 환경이 유비쿼터스 네트워크 환경으로 바뀌면서 기존의 개방성 및 이질성과 같은 특성 외에 적응성이 중요한 이슈로 부각되었다. 적응성을 지원하기 위해 분산 응용 시스템은 컴포넌트를 동적으로 찾아 추가하거나 교체하고 이들 간의 상호작용을 지원해야한다. 최근 이 같은 적응적 상호작용을 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 바인딩하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 행위자 프레임워크에 대해서는 이전 연구에서 제안하고 있고, 본 논문에서는 이와 결합되는 조직 프레임워크를 구현하기 위해 조직 프레임워크의 요구사항을 분석하고 설계한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.894-897
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2010
애드 혹 네트워크는 Access Point 나 기지국과 같은 기반 구조 없이 이동 노드들로만 구성되는 자율적이고 독립적인 네트워크이다. 각각의 노드들은 이동성을 가지기 때문에 이들로 이루어진 네트워크는 다양한 형태를 이루게 되며, 이들은 무선 자원과 에너지 상의 제약을 가지기 때문에 클러스터 형성과 유지 및 관리를 통해 네트워크의 안정성을 향상시키는 알고리즘이 필요하다. 애드 혹 네트워크 환경의 클러스터링 기법에서 클러스터 헤드는 호스트의 기능을 수행함과 동시에 라우팅 기능을 담당하는 라우터의 역할까지 수행한다. 따라서 클러스터 헤드의 에너지 고갈이나 부재는 클러스터를 붕괴시키고, 전체 네트워크의 통신을 어렵게 하며, 나아가서는 네트워크의 수명을 단축시킨다. 결국 클러스터 헤드의 효율적인 관리는 전반적인 네트워크의 성능을 결정짓는 핵심이라고 볼 수 있다. 때문에 본 논문에서는 무선 애드 혹 네트워크 환경에서 2-Level 트리 기반의 클러스터 라우팅 프로토콜을 제시한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드와 이웃 노드들의 유지 및 관리를 통해 전체적인 네트워크의 throughput 을 향상 시키는 클러스터 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 목적에 맞게 동작하는지 확인할 수 있었다.
In this paper, we analyze the characteristics of machine learning workloads and, based on them, propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads. The core of machine learning workload is model training, and model training is a computationally intensive task. Performing machine learning workloads in a Kubernetes-based cloud environment in which the computing framework and storage are separated can effectively allocate resources, but delays can occur because IO must be performed through network communication. In this paper, we propose a distributed in-memory caching technique to improve the performance of machine learning workloads performed in such an environment. In particular, we propose a new method of precaching data required for machine learning workloads into the distributed in-memory cache by considering Kubflow pipelines, a Kubernetes-based machine learning pipeline management tool.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.7
no.3
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pp.87-94
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2006
For realizing an ubiquitous home network(uHome-net), various sensors should be able to be connected to an integrated wire/wireless sensor network. This paper describes an application case of applying LonWorks technology being widely used in control network to wire/wireless sensor network in uHome-net and the design and application of LonRF device that consists of a neuron chip including LonTalk protocol, a 433.92MHz RF transceiver, a sensor, and application programs. As an application example of the LonRF device, the LonRF smart badge that can measure the 3D location of objects in indoor environment and interwork with the uHome-net was developed. LonRF device based home network services were realized on the uHome-net testbed such as indoor positioning service, remote surveillance service and remote metering service were realized. This research shows that LonWorks technology based sensor network could be applicable to the control network in an ubiquitous home network and the LonRF device can be used as a wireless node in various sensor networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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