• 전자공학회지
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• 제19권4호
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• pp.1-7
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• 1992

IBM이 16비트 PC를 처음 선보인 81년 이후 오늘에 이르기까지 10여년간의 운영체제(0S) 시장은 마이크로소프트(MS)사의 독주시대로 요약할 수 있다. 그러나 지금까지 이렇다 할 변화를 보이지 않던 OS제품은 90년대에 들어서면서 커다란 변화의 조짐에 횝싸이고 있다. 그동안 8086, 80286등의 마이크로프로세서를 탑재한 16비트 PC시장이 80386,80486등을 탑재한 32비트 시장으로 급변하기 시작했고 종전 데스크탑 일변도의 PC시장은 랩톱,노트북형 등의 휴대형컴퓨터와 펜컴퓨터,멀티미디어 등의 차세대 제품등으로 세분화되기 시작한 것이다. 또 32비트 시대가 다가오면서 한사람이 한 대의 PC로 일을 하는 종전 PC운용환경은 넷워킹과 멀티테스킹이 강조되는 다중작업 환경으로 전환되고 있으며 윈도즈(Windows) 3.0의 대히트로 IBM PC에서도 GUI(그래픽 사용자인터페이스) 환경을 요구, 이를 위한 새로운 05의 등장이 불가피해지고 있다. 게다가 지금까지 메인프레임을 중심으로 한 중앙집중방식의 컴퓨터환경이 다운사이징화 되면서 넷워크 환경을 기반으로 한 PC의 역할이 크게 강조, 이를 위한 운영체제 또한 새로운 영역으로 대두되고 있다. 불과 1∼2년 사이에 급진전되고 있는 이같은 변화의 물결은 필연적으로 다양한 운영체제의 개발을 가져왔고 이를 통해 차세대 PC시장을 주도하기 위한 업계의 패권다툼은 전쟁을 방불케할 만큼 치열해지고 있다. MS사의 전유물이었던 DOS 영역에서는 최근 노벨사와의 합병으로 전열을 가 다듬은 디지틀리서치사가 가세, 한판승부를 선언하고 나섰으며 고성능 PC시대의 패권을 잡기 위해 10년지기였던 IBM과 MS사는 각각 OS/2와 윈도즈를 내세우고 양보할 수 없는 힘겨루기에 들어갔다. 또 이들 양사는 펜컴퓨터,멀티미디어등 차세대제품의 운영체제 시장을 둘러싸고 일찍부터 격전에 들어갔으며 IBM과 MS사의 혼전을 틈타 썬마이크로시스템을 필두로한 워크스테이션 업체 및 유닉스진영까지 고성능 PC시장을 겨냥한 OS를 속속 개발, 90년대의 OS 전쟁은 한치 앞을 내다볼 수 없는 안개국면으로 접어들고 있다. DOS에서 32비트시대,펜컴퓨터, 멀티미디어에 이르는 차세대제품을 둘러싼 업계의 OS 쟁탈전을 통해 OS의 발전동향과 미래를 전망해 본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11B호
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• pp.792-803
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• 2005

초광대역 무선통신 (UWB) 기술은 그 자체가 가지고 있는 고속, 저전력, 다중 경로 환경의 강인함 등의 특성으로 고속형 WPAN에 적합한 기술로 평가받고 있다. 본 논문에서는 UWB 기술을 사용하는 WPAN 환경에서 전력 소비를 효율적으로 분산시킬 수 있는 MAC 계층에서의 다중 홉 프레임 중계 방식을 새롭게 제안한다. 본 논문에서는 적절한 중계 단말을 선택하기 위해 PAPSF (Power Aware Path Status Factor)를 정의한다. PAPSF는 SINR과 각 단말에서의 송신 전력 정보로부터 결정 할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에드 혹 라우팅 프로토콜의 특성으로 인하여 쉽게 중계 단말로 사용될 가능성이 높은 PNC를 통한 프레임 중계 방식과 비교할 때 더 높은 데이터 처리량을 가지며, 전체 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 또한 전력 소모를 PNC 뿐만 아니라 피코넷에 존재하는 다른 단말들로 쉽게 분산시킬 수 있어 PNC의 급격한 배터리 소모를 방지하고, 빈번한 PNC 변경을 막을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권3호
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• pp.205-218
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• 2012

차세대 무선 네트워크에서 MN의 글로벌 로밍을 효율적으로 지원하기 위해서는 원활한 핸드오버와 MN의 이동성관리는 매우 중요하다. IETF가 모바일 IPv6와 보다 확장된 IP 계층에서의 이동성관리를 제안하였지만 트래픽 특성 및 사용자의 MN에 따라 크게 좌우된다. 그러므로 이러한 요인에 관해 심도있는 성능을 평가하는 것이 중요하다. 일반적으로 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가하는데 본 논문에서는 IPv6 기반 이동성관리 프로토콜의 성능을 평가하는 분석 프레임워크를 제안한다. 서브넷 체류 시간, 패킷 도착률과 무선연결 지연 등 시스템 매개변수들의 수학적 분석을 이용하여 핸드오프 지연, 패킷 손실에 대한 성능평가를 수행하고, 분석 결과를 통해 네트워크 매개변수와 성능분석 수치간의 상관관계를 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.385-398
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• 2016

이 연구에서는 해양환경에 대한 언론의 의제설정 경향을 연도별로 분석하여, 해양환경이 국내 언론을 통해 어떻게 의미화 되는지를 분석하였다. 지난 10년(2005-2014년)간 국내 4개 종합일간지(동아 중앙 경향 한겨레)에 해양환경에 관해 보도된 기사에 대해 R 프로그램과 넷마이너 프로그램을 활용하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 국내 언론에서 해양환경은 경제적 차원에서 의미화되었다. 지난 10년간 연도별 구분 없이, 언론은 해양환경에 대한 '개발'이슈를 주요하게 다루고 있는 것으로 나타났다. 해양 환경의 개발을 중심으로 다양한 '계획'과 단위 '사업'들이 중요한 상관관계를 가진 영역으로 다루어졌다. 하지만 해양환경의 '보전'이슈는 국내 언론에서 주요 의제로 언급되지 않았다. 해양환경은 효과적인 보전을 기반으로, 이와 동시에 합리적인 개발이 필요한 분야이다. 개발이슈만을 지나치게 부각하는 국내 언론보도의 의제설정경향은 해양환경을 개발의 대상으로 인식하는 데 막대한 영향을 미친다. 향후 해양환경 분야에 대한 언론보도의 방향성과 정보제공의 시사점에 대해 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.21-30
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• 2007

시뮬레이션이란 실세계의 다양한 객체들의 구조와 행위에 대한 자료를 수집하여 모델링하고 이를 컴퓨터 프로그램으로 모의 실험함을 말하며, 주요 기반기술들로서 DEVS (Discrete Event System Specification) 형식론을 비롯하여 페트리 넷 이나 구조적 오토마타 등이 연구되고 있다. 그러나 이러한 시뮬레이션의 연구영역이 보다 다양화되고 복잡하게 발전됨에 따라, 최근에는 인공지능의 지능형 에이전트기법을 도입하여 해결하는 연구가 활성화되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션에 관한 모의실험을 보다 원활히 수행하기 위해서 지능형 멀티 에이전트기반의 시뮬레이션 도구를 개발하고자 한다. 이러한 도구의 특징은 첫째, 인공지능의 기능들을 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 유한상태기계(FSM)기반으로 에이전트 시스템을 설계하여, 시뮬레이션의 설계 모델을 보다 단순화 할 수 있는 장점이 있으며, 셋째, 모델러, 스크립터, 시뮬레이터등의 보조툴들을 제공함으로서 사용자들이 보다 편리하게 시뮬레이션 시스템을 개발할 수 있는 프레임워크를 제공한다. 시스템의 구성은 코어 시뮬레이션 엔진 유틸리티, 그리고 기타 보조툴들로 구성하였으며, 현재까지 개발된 시스템으로 몇 가지 영역을 대상으로 실험을 하였고 그 결과를 기술하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.77-87
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• 2007

IPv6가 현재의 IPv4 프로토콜을 완전히 대치하기 위해서는 상당한 시일이 소요될 것으로 예상된다. 이 기간 동안 인터넷은 두 개의 IP 프로토콜이 함께 사용될 것이다. 이 두 프로토콜의 공존을 위해 IETF에서는 여러 가지 IPv4/IPv6 전이기법을 표준화하였다. 하지만 전이 기법에 주로 사용되는 터널링 때문에, IPsec 적용과 IPv6 패킷 필터링에 관한 보안 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 보안 문제 해결을 위해, 내부 헤더 필터링과 전이 기법 전용 필터링의 두 가지 패킷 필터링 개선 기법을 제안하였다. 또한 제안한 기법을 리눅스 넷필터(Netfilter) 프레임워크에서 구현하였으며, IPv4/IPv6 전이 기법 테스트 환경에서 구현 기능을 테스트하고, 시험적인 성능 평가를 수행하였다. 이러한 기능 시험과 성능 평가를 통해, 주 논문의 패킷 필터링 개선 기능이 시스템의 큰 성능 저하 없이, IPv4/IPv6 전이 기법의 패킷 필터링 문제들을 해결할 수 있음을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.87-96
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• 2019

본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권2호
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• pp.117-128
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• 2002

가상랜은 물리적 위치에 관계없이 마치 하나의 LAN에 연결되어 있는 것처럼 통신할 수 있는 구조로 브로드캐스트 도메인을 제한하여 대역폭 낭비를 감소시키고 전체 네트워크의 효율을 증가시킨다. Newbridge사는 IP 서브넷의 주소를 가상랜과 매핑하여 ATM-LAN 스위치 망에서 3계층 가상랜을 구성하는 VIVID 시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 하나의 라우트 서버에서 주소 해석과 가상랜 구성 및 브로드캐스트 데이타 전송을 모두 담당하기 때문에 망의 규모가 커지게 되면 라우트 서버가 병목 지점이 될 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 택할 수 있는 방법 중 한 가지는 다중의 라우트 서버를 두는 것이다. 본 논문은 VIVID 시스템에 여러 개의 라우트 서버를 두는 구조로서 유기적인 구조와 독립적인 구조 두 가지를 제시하고 시뮬레이션을 통하여 각 구조의 특성을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 브로드캐스트 세션의 길이와 브로드캐스트 세션 내에서의 브로드캐스트 데이타 프레임 발생 간격 등에 의해 제시한 두 가지 모델의 성능이 변하게 되며, 확장성과 데이타 전송의 효율성 간에 서로 상쇄 효과가 있음을 볼 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.161-168
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• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.157-165
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• 2020

뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.