• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.715-723
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• 2015

본 논문에서는 이동 에드혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network: MANET)에서의 상황인식 기반의 스케쥴링 기법인 DDV(Dynamic Direction Vector)-hop알고리즘을 제안한다. 기존 MANET에서는 노드의 이동성으로 인한 동적 네트워크 토폴리지, 네트워크 확장성 결여의 대한 취약성을 지니고 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 단위의 동적인 토폴로지에서 노드가 이동하는 방향성 및 속도에 대한 노드의 이동 속성 정보를 고려하여 클러스터를 생성 및 유지하는 DDV-hop 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터 헤드노드를 기준으로 클러스터 멤버노드의 방향성 및 속도의 속성 정보를 비교하여 유사한 노드간 클러스터링을 구성하고, 이로부터 헤드노드를 선택하는 방법이다. 실험결과, 제안하는 알고리즘이 네트워크의 부하를 감소시키고 네트워크 토폴로지를 안정적으로 유지할 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.43-53
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• 2007

최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1318-1324
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• 2003

기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈 (norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.736-738
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• 2001

웹을 사용하는 사용자들의 급속도로 증가하는 서비스 요청을 신속하고 저렴한 비용으로 처리하기 위한 대응책으로, LAN 환경의 웹 서버 클러스터 구조가 각광을 받고 있다. 높은 가용성 및 확장성을 보장하는 웹 서비스를 제공하기 위해 많은 부하의 서비스 요구를 여러 서버에게 효과적으로 나누어 처리할 수 있어야 하며, 따라서 서비스 요청 패킷을 고르게 분배할 수 있는 합리적인 스케줄링 기법을 필요로 한다. ONE-IP 스케줄링 기법은 이더넷의 브로드케스트 메시지에 의해 스케줄링이 분산되도록 하는 전략을 사용함으로써, 클러스터에 유입되는 패킷의 집중화로 인해 발생할 수 있는 병목 현상(bottleneck)과 치명적인 오류(Single-point of Failure) 문제를 효과적으로 해결하였다. 그러나, 서비스를 요청하는 패킷의 발신지 주소만을 이용하는 단순한 패킷 스케줄링을 사용하기 때문에 클러스터를 구성하는 서버들 간의 부하 불균형을 가중시키며, 결과적으로 클러스터의 효율성을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 RR ONE-IP 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 서버에 할당되는 부하간에 불균형이 발생하는 문제점을 해결하기 위해 TCP 연결 단위의 스케줄링 전략을 사용하였으며, 서버의 부하 정보를 이용하지 않는 RR 스케줄링 기법을 도입함으로써, ONE-IP 기법의 장점을 그대로 유지하면서 보다 나은 부하의 균등한 분배로 시스템의 처리 능력을 향상시키도록 하였다. 또한, 실험을 수행한 결과 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 평균 3.84%의 시스템의 성능 향상을 보였으며, 과부하 발생율에서는 평균 23.5%의 감소를 가져왔음을 보였다.우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.105-119
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• 2021

혁신클러스터는 기업, 대학, 연구기관, 정부 및 기타 지원기관 등 다수의 주체들 간 협력과 네트워킹에 의해 구성되지만, 혁신클러스터의 핵심이라고 할 수 있는 벤처생태계에 있어 혁신의 주요 주체는 바로 기업이다. 그렇기 때문에, 혁신클러스터에 입주한 기업은 혁신클러스터 정책의 주요한 수요자로 볼 수 있다. 정책이 원활히 수행되기 위해서는 정책수요자의 정책 수용(acceptance)이 중요하다. 그러나 정책 우선순위 결정에 관한 기존의 연구는 정책공급자 중심으로 이루어지는 경향이 있어, 정책수요자 관점에서의 점검이 필요하다. 이에 따라, 본 연구는 정책공급자 중심의 하향식 관점(top down)과 정책수요자의 상향식 관점(bottom up) 간 균형적 시각을 통해 올바른 정책방향을 수립하기 위해 양방향의 관점에서 논의를 진행하였다. 먼저, 선행연구와 전문가 면담 등을 통해 혁신클러스터 활성화 요인(1계층 3개 요인, 2계층 14개 요인)을 도출했다. 이후, 혁신클러스터 정책의 대표 사례인 대덕연구개발특구의 정책공급자 그룹과 수요자 그룹을 대상으로 혁신클러스터 활성화 요인의 중요도를 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 분석했다. 혁신클러스터 활성화 요인에 대해 정책공급자와 수요자 관점에서 중요도를 분석한 결과 일부 유사점도 보이나, 전반적으로는 상호 인식의 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있었다. 정책공급자 그룹은 혁신창출 요인에 집중하는 반면, 정책수요자 그룹은 보다 균형적인 시각에서 혁신창출, 클러스터, 산업입지 요인을 바라보고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구는 기존의 정책공급자 중심의 연구에서 정책수요자까지 대상을 확대하여 양 관점을 균형있게 다루었다는 점에서 의의가 있다. 또한 혁신클러스터 육성에 있어 기업 니즈 중심으로 정책이 수행될 수 있도록 기초자료를 제공한다는 측면에서 실무적인 기여도 존재한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.169-171
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• 2000

현재 광범위한 웹 문서를 검색하기 위해서 많은 사용자들이 여러 종류의 검색엔진을 사용하고 있다. 하지만 대부분의 사용자는 검색엔진에 의해 검색된 문서의 순서화가 된 긴 리스트의 검색 문서들과 이들이 갖는 낮은 신뢰도에 대해 검색된 문서 중에 자신이 원하는 타당한 문서를 검색하는 불편함이 있어 왔다. 정보 검색에서 문서의 클러스터링은 검색된 결과를 재구성하는 효율적이고 선택적인 방법이다. 이 연구에서는 문서를 트랜잭션 관점에서 해석하여 하나의 클러스터에 대해 유사성을 측정하기 이해 주요항목과 비 주요항목으로 구분하여 각 트랜잭션의 최소 비용 계산을 통해 자동화된 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 또한 클러스터링 단계에서 주요 항목간의 연관 규칙을 생성하기 위하여 문서 클러스터링을 위한 디스크 엑세스 동안 키워드간의 연관성을 찾을 수 있는 효율적인 검색 기법을 제시한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-47
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• 2011

클라우드 시스템에 대한 현재의 연구들은 대규모 시스템 구현에 있어서 클라우드 구성요소들 간의 적절한 상호작용에 집중되어 있다. 그러나 이러한 시스템들은 속성을 기반으로 한 유사한 서비스 제공자들을 그룹화 하거나 효율적인 자원공유를 향상시키기 위한 지능적인 부하분산과 같은 지능적 기법을 제공하지 않는다. 본 논문은 클라우드 제공자를 그룹화하여 효율적인 서비스 가상화를 제공하여 서비스 프로비저닝을 향상시킨다. 클러스터 분석에 기반한 클라우드 서비스 제공자의 그룹화는 유사하거나 관련된 서비스를 하나의 그룹으로 만든다. 동적인 부하 균형화는 클라우드 시스템의 서비스 프로비저닝을 지원하며 동적인 기법을 사용하여 그룹내에서 부하분산을 담당한다. 제안한 가상화 기법(GRALB)은 다른 기법에 비해 메시지 오버헤드나 성능 면에서 좋은 결과를 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권2호
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• pp.243-251
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• 2006

대표문장 추출에 의한 다중문서 요약에서는 비슷한 정보가 여러 문서에서 반복적으로 나타나는 정보의 중복문제에 대해 문장의 유사성과 차이점을 고려하여 이를 해결할 수 있는 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단어의 공기정보에 의한 관련단어 클러스터링 기법을 이용하여 문장의 중복성을 제거하고 중요문장을 추출하는 다중문서 요약을 제안한다. 관련단어 클러스터링 기법에서는 각 단어들은 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 서로 간에 의미적으로 연관되어 있다고 보며 주제별 문장클러스터단위의 단어 연관성(cohesion)을 이용한다. 평가용 실험문서인 DUC(Document Understanding Conferences) 데이타를 이용하여 실험한 결과 본 논문에서 제안한 문장클러스터단위의 단어 공기정보를 이용한 방법이 단순 통계정보와 문서단위 단어 공기정보, 문장단위 단어 공기정보에 의한 다중문서 요약에 비해 좋은 결과를 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1195-1206
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• 2015

지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.