• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권6호
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• pp.34-51
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• 2008

인터넷이 일상생활에서 중요한 위치를 차지함에 따라 인터넷에서 발생되는 트래픽의 특성을 밝히는 것은 매우 중요한 연구과제로 주목을 받고 있다. 그러나 인터넷 트래픽은 대용량이므로 쉽게 다룰 수 없다. 이러한 문제는 인터넷 트래픽 측정 연구에 가장 큰 장애다 많은 연구자들은 다양한 샘플링 기법을 통해 트래픽을 다를 수 있는 양으로 샘플링하여 분석하고 있다. 본 연구에서는 기존의 인터넷 측정 연구에서 사용된 샘플링 기법을 비교 분석하고, 가장 효과적인 샘플링 방안을 제시하고자 한다. 연구에 비교 사용된 샘플링 기법은 규칙적 샘플링, 단순 랜덤 샘플링, 층화 샘플링이며, 샘플링 단위는 1/10, 1/100, 1/1000을 사용하였다. 분석한 항목은 트래픽 크기 분석, 엔트로피 분석, 패킷 크기 분석이다. 단순 랜덤 샘플링은 무난한 결과를 보였고, (간격을 패킷 개수로 설정한) 규칙적 샘플링은 대상과 샘플링 강도에 상관없이 고른 결과를 보였다. 한편, 간격을 시간으로 설정한 규칙적 샘플링은 매우 좋지 않을 결과를 나타내었다. 전송층 프로토콜을 기준으로 층화 샘플링 수행할 경우 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 연구 결과를 통해 샘플링 기법이 시간에 따른 트래픽의 흐름을 얼마나 잘 유지하는가가 샘플링 성능을 좌우함을 알 수 있었다. 또한 엔트로피 분석은 샘플링에 강하고, 이상 트래픽 탐지에 매우 적절함이 확인되었다. 그러나 병목 현상에 의한 트래픽 크기 감소는 잘못된 엔트로피 분석 결과를 유발할 수 있음을 발견하였다. 마지막으로, 패킷 크기 분포는 패킷 샘플링 방식이나 강도에 영향을 받지 않음을 발견하였다.

• Childhood Kidney Diseases
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• 제7권2호
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• pp.189-196
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• 2003

목적 : 중복 요관은 부검상 전인구의 0.9%에서 발견되는 비교적 흔한 비뇨기계 기형이다. 과거에는 발열, 복통, 혈뇨 등을 단서로 하여 발견되었으나, 최근에는 산전초음파에 의하여 조기 진단되고 있다. 저자들은 최근 5년간 본원에서 진단된 환아들의 임상 양상 및 산전초음파에 의한 조기 진단의 유용성에 대해 고찰하였다. 방법 : 1998년부터 2003년 7월까지 본원에 입원하여 진단된 18세 미만의 55례의 중복 요관 환아들을 대상으로 후향적 고찰을 시행하였다. 결과 : 진단 당시 평균 연령은 2.2세였고, 추적 기간의 평균은 14개월이었으며, 남녀비는 1:2.7이었다. 완전 중복 요관은 49례(89%)였다. 발열을 주소로 내원한 경우는 15례(27%)였고, 산전 진찰로 진단된 경우는 26례(47%)였다. 방광요관역류가 동반된 경우는 14례(28%)였고, 수신증은43례(88%)에서 동반되었다. 산전 진찰을 통해 진단된 군과 생후에 진단된 군의 비교시, DMSA 신주사상 결손의 비율은 각각 70.8%와 67.7%였으며, 환측 신장의 동위원소 섭취율은 각각 48.2%와 45.5%로 두 군간에 통계학적인 차이는 없었다. 결론 : 과거와 달리 최근 5년간 산전초음파로 중복 요관이 진단되는 비율은 47%로 증가하고 있으며, 이에 따라 진단시 연령이 낮아져(2.2세) 경과 추적이 조기에 시작될 수 있었다. 그 외의 임상적인 양상은 과거와 유사하였다. 산전초음파로 진단된 경우와 생후에 진단된 경우를 비교할 때, 두 군간에 신손상의 차이에 대한 통계적학적 유의성은 발견하지 못하였다. 산전 초음파가 조기 진단과 이에 따른 추적 관찰을 통해 치료시기를 적절히 결정하는 데에 도움이 될 것인지 알아보기 위하여 향후 광범위한 다기관 연구가 필요하다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.103-110
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• 2018

본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.49-56
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• 2018

지진, 쓰나미 등에 의해 지상에서 생성된 에너지는 대기를 통해 전파되어 전리층 전자밀도를 교란시키므로, 위성신호의 전리층 지연을 이용하면 충격파에 의한 교란을 관측할 수 있다. 전리층의 전자밀도는 지상의 교란원인 이외에도 태양활동, 위도, 계절, 지방시 등 다양한 요인들에 의해 영향을 받는데, 지진 및 쓰나미와 같은 이상상황을 구분하기 위해서는 정상상황에서의 전리층 경향분석이 필요하다. 또한 전리층 교란은 지상의 교란원인으로부터 거리가 멀어질수록 크기가 감소하므로, 원거리 전리층 교란을 효과적으로 검출하기 위한 적절한 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 정상상황에서의 전리층 경향분석을 위해 ionosphere exchange(IONEX) 데이터를 이용하여 태양극대기 및 극소기, 위도, 계절 등에 의한 전리층 경향을 분석해보았다. 분석한 정상상황 전리층을 바탕으로 경향성이 제거된 감시값을 설정하고, 전리층 교란의 지속성을 이용한 원거리 교란검출 기법을 설계해 이에 대한 오경보율을 분석하였다. 결과적으로 전리층 지연의 2차 미분 값이 감시값으로 선정되었으며, 오경보율은 1.4e-6수준으로 나타났다. 설계한 기법을 2011 도호쿠 대지진 발생 시 수집된 데이터에 적용하여 교란 검출을 확인하였다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.136-145
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• 2020

개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• Ocean and Polar Research
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• 제44권4호
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• pp.355-364
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• 2022

When the 60-ton-class patrol boat '72' of the Korea Coast Guard (KCG) was on duty and she accidentally collided with another patrol boat ('207', 200-ton-class) and sank. A month-long search found a small amount of lost items, but neither the crew nor the ship was found. For the first time in 39 years since the accident, the Korea Institute of Ocean Science and Technology (KIOST) searched the boat 72 using the latest integrated geophysical techniques. A number of sonar images presumed to be of a sunken ship was acquired using a combined system of side scan sonar and marine magnetometer, operated at an altitude of approximately 30 m from the seabed. At the same time, a strong magnetic anomaly (100 nT) was detected in one place, indicating the presence of an iron ship. A video survey using a remotely operated underwater vehicle (ROV) confirmed the presence of a shielding part of a personal firearm at the stern of the sunken vessel. Based on these comprehensive data, the sunken vessel discovered in this exploration was assumed to be '72'. This result is meaningful in terms of future ocean exploration and underwater archaeology, as the integrated system of various geophysical methods is an efficient means of identifying objects present in the water.

• 산업융합연구
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• 제22권4호
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• pp.1-9
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• 2024

스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.687-692
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• 2024

전 세계적으로 에너지 위기가 심각한 문제로 대두되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지의 53% 이상 사용하며, 온실 가스 배출량 또한 대한민국 전체의 45% 이상을 차지하고 있는 산업 단지 관련 에너지 효율화 연구에 높은 관심을 가지고 있다. 그 연구 중 하나로 가상 에너지 네트워크 플랜트라는 산업 단지 내 동일 유틸리를 사용하는 공장 들 간의 공유 설비와 에너지 생산 공장과 수요 공장 간의 거래로 에너지를 절감하는 연구를 제시한다. 이러한 에너지 절감 연구에서는 분석, 예측 등 데이터의 활용처가 다양하기 때문에 데이터의 수집이 굉장히 중요하다. 하지만, 시계열 데이터를 안정적으로 수집하는데는 기존의 시스템들은 여러 부족함이 있었다. 본 연구에서는 그를 개선하기위해 지능형 IIoT 플랫폼을 제안한다. 지능형 IIoT 플랫폼은 비정상 데이터를 식별하고 적시에 처리하기 위한 전처리 시스템을 포함하며, 이상과 결측 데이터를 분류하고 안정적인 시계열 데이터를 유지하기 위한 보간 기법을 제시한다. 또한 데이터베이스 최적화를 통해 시계열 데이터 수집을 효율화한다. 본 논문은 안정적 데이터 수집과 신속한 문제대응을 통해 산업 환경에서의 데이터 활용성을 높이는데 기여하며, 다양한 챗봇 알림 시스템을 도입하여 데이터 수집부담을 줄이고 모니터링 부하를 최적화하는데 기여한다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제49권5호
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• pp.507-512
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• 2006

목 적 : 신생아 난청은 신생아 1,000명당 1-3명에서 발생하며 조기에 발견하여 중재하지 않으면 유소아의 언어 습득과 발달 지연에 영향을 미친다. 저자들은 신생아 고위험군을 대상으로 청각 선별검사로서 DPOAE를 이용하여 난청의 유병률과 위험 인자와의 관련성에 대해 조사하였다. 방 법 : 2001년 5월부터 2004년 12월까지 순천향대학교 부천 병원 신생아 집중치료실에 입원하여 청각 선별검사로 변조 이음향방사를 시행받은 871명을 대상으로 의무기록을 후향적으로 검토하였다. 변조 이음향방사에서 통과된 경우 Pass 군으로, 통과되지 못한 경우를 Refer 군으로 나누어 출생 체중, 재태 기간, 산모의 위험 인자, 가족력, 인공호흡기 사용, 빌리루빈 수치, 이독성 약물의 사용 등 청각에 영향을 미치는 인자에 대해 연구하였다. 결 과 : 총 871명 중 106명(12.1%)이 Refer 군으로 우측 이상이 36명(4.1%), 좌측 이상이 23명(2.6%), 양측 이상이 47명(5.4%)이었다. Refer군 106명 중 20명(18.9%)이 3개월 후 변조 이음향방사를 재시행 하였으며 40명(37.7%)에서 ABR를 시행하였다. 총 871명 중 Pass 군과 Refer 군 사이에 성별, 출생 장소(본원 및 외부병원), 청각장애의 가족력, 재태 연령에 따른 출생 체중(부당 경량아, 부당 중량아, 적정 체중아), 산모의 위험 인자(임신성 고혈압, 임신성 당뇨, 조기 양막 파수), 빌리루빈 수치 및 gentamicin 사용 등의 인자와는 유의한 차이가 없었다. 총 871명 중 Pass 군과 Refer 군 사이에 출생 체중 1,500 g 미만, 재태 연령 37주 이하, 심폐 소생술 시행, 낮은 Apgar 점수(1분에 5점 이하, 5분에 6점 이하), 두경부 이상(구개순, 구개열, 이개 앞 피부 돌출), 인공호흡기 사용, 패혈증, vancomycin 사용 등의 인자에서 유의한 차이(P<0.05)를 보였다. 결 론 : 60 dB 이상의 난청이 18명(2%)에서 관찰되었으며 이는 전체 신생아 유병률(1-3명/1,000명)보다 높은 수치이다. 그러므로 신생아 집중치료실 입원 환자에게는 청각 선별검사를 반드시 시행하여야 하며 변조 이음향방사가 선별검사의 방법으로 이용될 수 있다. 또한 이번 연구를 기초로 하여 전체 신생아를 대상으로 한 신생아 청각 선별검사의 보편화 할 것을 추천하며 이상이 있는 경우 더욱 적극적인 추적 관찰이 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.