• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.39-48
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• 2013

정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.

• 산업진흥연구
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• 제2권2호
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• pp.1-6
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• 2017

한국전력의 전력을 생산, 수송, 공급하는 3가지 업무분야 중 수송부분을 관리하는 서울전력관리처에 SCADA (Supervisery Control And Data Acquisition) System이 1980년 처음 도입된 후 중앙급전소, 지역급전소, 변전소 업무를 EMS, SCADA, RTU 컴퓨터 설비 3계층의 1:N 식 방사상 형태로 구성하여 HARRIS 6000, BSC, HDLC, L&N, 도시바 등 5개 Protocol로 1200 bps와 9600 bps로 Data Link를 이용하여 왔다. 본 연구는 OSI표준네트워크패킷흐름을 도시하여 DataLink와 Network Layer를 분석하고, 네트워크 3계층을 사용하는 X.25 고속 통신망으로 구성된 한국전력 SCADA 네트워크 모델을 제시하였으며, 통신망을 시험 평가하였다. 현재의 스카다 통신구조를 개선한 미래 스카다 통신구조를 제시하고, SCADA DB 구조를 정의하고, 스카다 기능 구조에 원격 SCADA 게이트웨이 개념을 도입 표준 통신프로토콜을 적용 하였다. 따라서 데이터 전송시간 제약완화, 타지역 타 설비에서의 감시 및 제어의 다중화 및 통신 개방성을 확보하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.533-546
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• 2003

기존의 대금지불 방법들은 개별 정보들과 같은 소액 상품의 결제 수단으로는 부적절하다. 이유는 상품의 가치보다 결제 수단을 운영하는데 들어가는 비용이 더 크기 때문에 경제성이 전혀 없기 때문이다. 그리하여, 인터넷 상에서 활발한 거래가 예견되는 초소액의 정보 상품들을 경제적으로 처리할 수 있는 새로운 대금결제 방식이 요구된다. 최근에 제안된 몇몇 소액지불 시스템들로는 "Millicent", "PayWord", "MicroMint", "iKP" 등이 있다. 이들 각각은 나금대로의 방식으로 안전성과 소비용화를 추구하고 있다. 그러나, 이들 방식들은 핵심 메커니즘의 소비용화와 적절한 보안의 만족 등에는 문제가 없었으나 "계좌(account)의 관리"와 "지불 화폐의 집중,관리" 에는 큰 문제점을 가지고 있다. 소액대금결제 시스템에서는 계좌 관리의 복잡성과 지불 값들의 집중의 효율적인 해결이 가장 먼저 고려되어지고 우선시 되어져야 할 항목이다. 그리하여, 본 논문은 PayWord시스템을 바탕으로 적절한 보안 만족, 운영 비용의 저렴화를 이룰 수 있게 하는 핵심 메커니즘의 사용, 불필요한 계좌의 이중 사용 배제, 지불 화폐 값들의 집중관리 해결 등을 만족시켜줄 수 있는 효율적인 소액대금결제 시스템인 PayHash를 설계, 구현하였다.의 집중관리 해결 등을 만족시켜줄 수 있는 효율적인 소액대금결제 시스템인 PayHash를 설계, 구현하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권5호
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• pp.539-550
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• 2003

모바일 인터넷 서비스가 확대되면서 학생들의 사용도 증가하고 있다. 컨텐츠에 대한 처리 기술과 사용자 인터페이스의 발전으로 인해, 교육현장에서 광범위하게 사용되는 교육도구로 컴퓨터가 자리매김하고 있다. 제한된 교실 환경에성 컴퓨터를 활용한 영어교육은 학습자들에게 흥미를 유발하고, 의사소통능력의 신장을 유도하는 등의 장점이 있으나, 수준에 따른 개별학습과 상호작용 유도, 개인차를 고려한 평가 등을 수행하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 장점을 극대화하고 단점을 보완하기 위해서 휴대 전화를 이용한 영어 학습 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대전화의 제한성을 극복하고, 이에 적합한 컨텐츠를 활용하면서, 교사의 역할을 대신해 줄수 있는 지능형 교육 시스템을 도입하여 학습의 효과를 극대화 할수 있다. 본논문에서는 기존의 학습자 수준 추정 방법을 사용하고, 이에 더하여 학습자가 선호하는 교수 방법과 문항 배치 유형을 고려하여, 교사의 역할을 대신하여 피드백을 제공해 주는 모바일 영어 학습을 위한 지능형 교육 시스템의 전문가 모듈을 중심으로 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 상호작용을 유도하여 학습 능률을 올리고, 교사의 역할을 효과적으로 대체할 수 있을 것이다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.572-577
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• 2009

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 중복되는 음편의 감량을 위해서 음성인식분야에서 사용되는 결정트리 기반의 트라이폰 군집화 알고리즘을 사용할 수 있지만 음편 내의 음향적 천이 특성을 반영하기가 어렵고 문맥질의 적용이 체계적이지 못하여 TTS에 바로 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 DB감량을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 제안한다. 먼저 음편의 처음, 중간, 끝 3프레임의 각 13차 MFCC벡터를 통합한 39차의 벡터로 음편내의 변이성과 연결성을 표현한다. 결정 트리의 상위부분에서는 포괄적인 문맥질의를 하위부분에서는 세부적인 문맥질의를 적용시켰다. 그리고 기존 결정트리 시스템과 제안된 시스템과의 성능평가를 위하여 평가용 트라이폰 모델의 음편과 트리에서 탐색한 트라이폰 모델의 음편들 간의 음향적 유사도를 DTW를 적용하여 계산하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 음향적 유사도가 높은 음편을 선택함을 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.709-711
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• 2005

컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권3호
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• pp.127-143
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• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.75-84
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• 2012

HMM 기반 음성합성시스템은 성능향상을 위해 일반적으로 대용량 음성 DB로부터 생성된 문맥의존 tri-phone을 이용한다. 그리고 대용량 DB의 경량화를 위해서 문맥의존정보를 이용하여 결정트리 방식으로 발화특성이 유사한 문맥의존음소들을 군집화한다. 군집화에 사용하는 문맥의존정보는 음소열 뿐만 아니라 운율정보도 포함하는데 이는 합성음의 자연성이 끊어 읽기, 억양패턴, 음의 장단과 같은 운율에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 그러나 복잡한 운율정보를 사용할 경우 훈련과정에 포함되지 않은 문맥의존음소는 하나의 대표값으로 평활화되며 이로 인해 합성음의 자연성이 크게 저하된다. 본 논문에서는 합성음의 자연성을 향상시키기 위해 복잡한 운율정보 대신 억양 변화를 상승, 평탄, 하강으로 구분함으로써 운율정보표현을 간소화시킨 운율경계정보를 포함하는 문맥의존정보에 대한 문맥질의, 그리고 해당 질의의 패턴을 정의하는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 세 가지 운율경계정보를 포함한 문맥의존정보를 이용하여 합성음을 생성하고 MOS평가를 수행한 결과 운율경계정보를 이용한 HMM기반 한국어 TTS 합성음의 자연성이 향상됨을 확인하였다.