• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.9-19
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• 2016

ICT 융합에 대한 관심이 높아진 가운데 독일의 Industry 4.0을 시작으로 제조업과 ICT 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이를 통해 전통적인 제조업의 제조단가를 낮추고 극적인 품질향상을 기대할 수 있게 되었다. 최근 정부의 제조업 3.0 전략 등에 힘입어 국내에서도 제조업에 대한 고도화가 진행되고 있으며, 이러한 추세에 발맞추어 제조업 운영에서 발생하는 빅데이터에 대한 주문맞춤형 분석 플랫폼을 개발하고 이를 통해 제조 현장의 경쟁력을 높이고자 한다. 주문맞춤형 분석 플랫폼은 확장성을 고려하여 스프링 프레임워크를 기반으로 웹에서 실행되도록 설계되었으며, 제조업 현장에서 발생하는 다량의 데이터를 빠르게 처리하기 위하여 스파크와 하둡 파일 시스템을 이용한다. 실시간으로 스트리밍 된 데이터를 프로세스 마이닝 기반 알고리즘을 통해 처리하고 공장의 현황을 분석하여 제조업 현장의 문제를 파악하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.191-198
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• 2002

최근 MPEG등의 멀티미디어 데이터를 실시간으로 재생 서비스하는 멀티미디어 서버의 사용이 인터넷의 발전과 더불어 급격히 증가되고 있다. 이러한 멀티미디어 실시간 응용에서 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 멀티미디어 데이터 저장 서버에서 동시에 보다 많은 고객들에게 요청되어지는 서비스를 제공하기 위해서는 여러 분야에서의 다양한 정책들이 고려될 수 있다. 그러나, 특히 시스템의 환경과 비디오 데이터의 특성에 따른 스트라이핑 블록 크기의 관계와 같은 디스크 배열을 위한 다양한 특성변수들은 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 MPEG-1 파일을 제공하는 실제 멀티미디어 서버의 환경을 구축하고, 디스크배열을 위한 다양한 특성변수들을 여러 가지로 발생되어지는 작업부하에 적용해 봄으로써 최적의 저장시스템 구조를 평가하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권11호
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• pp.393-402
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• 2016

국방 L-V-C 시스템은 물리적 시간축에 따라 이벤트가 진행되는 Live 시스템, 컴퓨터 상에서 실제시간에 근접한 시간 사건에 의해 지배되는 Virtual 시스템 및 진행 시간에 관계없이 사건간 인과관계에만 의존적인 Constructive 시스템 등이 혼재된 분산형 복잡 시스템이다. 최근 이들 훈련 시스템들을 연동하여 최적의 훈련효과를 얻고자하는 LVC 연동 훈련체계에 대한 요구가 전세계적으로 증가하고 있다. 그러나, 기존에는 이론적이고 논리적인 접근 방식 혹은 부분적인 연동만이 제한적으로 제안되어 온 반면, 전 시스템적으로 LVC 훈련체계들을 연동시킬 수 있는 실제적인 기술은 국내외적으로 드문 상황이다. 이에 본 논문에서는 각 훈련시스템의 고유한 특성을 지원하는 분산시스템 연동 프로토콜들을 상위 개념에서 통합하고, 데이터와 이벤트에 대해 동일한 글로벌 시간과 상태를 유지하기 위한 데이터 중심 미들웨어 기반의 새로운 연동 아키텍쳐를 설계하고 구현한다. 또한, 구현된 연동 아키텍쳐를 기반으로 실제 L-V-C 시스템들을 모사한 시연 시스템들을 활용하여 그 성능을 검증하고 유효성을 증명한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.141-149
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• 2002

최근 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 정책기반의 네트워크 관리기술에 대한 필요성이 증가하고 있으며, 특히 네트워크 보안관리를 위한 새로운 패러다임으로 정책기반의 네트워크 관리 기술이 도입되고 있다. 보안정책 서버는 새로운 정책을 입력하거나 기존의 정책을 수정, 삭제하는 기능과 보안정책 결정 요구 발생시 정책결정을 수행하여야 하는데 이를 위해서는 보안정책 실행시스템에서 보내온 경보 메시지에 대한 분석 및 관리가 필요하다. 따라서 이 논문에서는 정책기반 네트워크 보안관리 프레임워크의 구조 중에서 보안정책 서버의 효율적인 보안정책 수립 및 수행을 지원하기 위한 경보데이터 관리기를 설계하고 구현한다. 경보 데이터 관리기는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 경보 관리기나 고수준 분석기가 효율적으로 경보데이터를 분석하고 능동적인 보안정책관리를 지원할 수 있도록 한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권3호
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• pp.191-198
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• 2006

최근 디지털 멀티미디어 응용기기는 휴대 편의성은 물론 하나의 기기에서 다양한 멀티미디어 데이터 처리를 가능하게 하는 기능적 집적이 이루어지고 있다. 이와 같은 추세는 기기가 처리해야 하는 데이터 양의 증가와 이를 수행하기 위하여 요구되는 온칩 메모리의 크기 및 연산 유닛의 고성능화를 요구하여 전력 소비량의 증가를 유발시킨다. 연산 엔진에서 사용되는 대표적인 온칩 메모리인 캐쉬는 전력 사용에 있어서 중요한 비율을 차지하는 구조로 저전력 설계를 위한 구조적 개선의 주요 대상이다. 본 논문에서는 멀티미디어 응용을 수행하는 연산 엔진의 데이터 캐쉬에서 소비되는 전력을 감소시키기 위하여 멀티미디어 응용의 데이터 사용 특성을 파악하여 이 특성을 전력소비를 감소시키는 목적으로 활용 가능한 분할된 캐쉬구조를 제안한다. 그리고 각각의 분할된 캐쉬에 대하여 특정 주소 영역의 데이터 참조를 고정시킴으로써 얻을 수 있는 전력 소비면의 성능 향상을 평가한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 캐쉬 구조는 같은 크기의 직접사상 캐쉬, 2중연관 캐쉬, 4중연관 캐쉬에 대해 유사한 성능을 나타내면서, 각각의 기존 캐쉬 구조와 비교하였을 경우 33.2%, 53.3% 및 70.4%만큼 감소된 전력으로 동작 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1081-1086
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• 2023

현대 네트워크의 급속한 성장과 복잡성 증가는 전통적인 네트워크 아키텍처의 한계를 부각시켰다. 이러한 과제에 대응한 SDN(Software-Defined Network)의 등장은 기존의 네트워크 환경을 변화시켰다. SDN은 제어부와 데이터부를 분리하고 중앙 집중식 컨트롤러를 사용하여 네트워크 동작을 조정한다. 하지만 이러한 구조도 최근 수많은 IoT(Internet of Things) 기기의 급속한 확산으로 엄청난 양의 트래픽이 발생하게 되었고 이는 네트워크의 전송 속도를 느리게 할 뿐 아니라 QoS(Quality of Service)를 보장하기 어렵게 만들었다. 이에 본 논문에서는 어느 특정 IP에서 다량의 데이터가 유입되는 경우 즉, 서버 과부화 및 데이터 손실이 발생하게 되어 전체적인 네트워크 지연이 발생할 시 기존의 데이터처리 스케줄링 기법인 RR(Round-Robin) 방식에서 해당 IP와 임의의 서버(처리기)를 Mapping 하는 방식으로 전환하여 데이터를 부하분산하는 기법을 제안하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제64권6호
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• pp.922-934
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• 2015

In this paper, The classification between precipitation echo(PRE) and non-precipitation echo(N-PRE) (including ground echo and clear echo) is carried out from weather radar data using neuro-fuzzy algorithm. In order to classify between PRE and N-PRE, Input variables are built up through characteristic analysis of radar data. First, the event classifier as the first classification step is designed to classify precipitation event and non-precipitation event using input variables of RBFNNs such as DZ, DZ of Frequency(DZ_FR), SDZ, SDZ of Frequency(SDZ_FR), VGZ, VGZ of Frequency(VGZ_FR). After the event classification, in the precipitation event including non-precipitation echo, the non-precipitation echo is completely removed by the echo classifier of the second classifier step that is built as Type-2 FCM based RBFNNs. Also, parameters of classification system are acquired for effective performance using PSO(Particle Swarm Optimization). The performance results of the proposed echo classifier are compared with CZ. In the sequel, the proposed model architectures which use event classifier as well as the echo classifier of Interval Type-2 FCM based RBFNN show the superiority of output performance when compared with the conventional echo classifier based on RBFNN.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2008년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.63-68
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• 2008

Efforts tp overcome the current challenge of global warming and abnormal temperature are being taken around the world. According to a report, average temperature of Korea has increased by about $0.8^{\circ}C$ for a century. In particular, temperature has rapidly increased since year 2000. Climate changes have brought remarkable changes in our lives. For example, agricultural field will see changes in crops and production. Energy used to maintain and manage architectures will be changed as well. In order to actively cope with rapidly changing global climate which drives changes from the basic behavior of our lives to subtle changes, international cooperation and researches are performed around the word. For instance, as a part of these global efforts, research on typical meterological data for computer simulation program to evaluate architecture energy performance is in progress in Korea. In order to conduct research on typical meterological data in format of data per time, reference regarding monthly maximum/minimum temperature time is required. Unfortunately, however, reference regarding maximum/minimum temperature time hasn't been defined in Korea. Therefore, this study aims to provide fundamental data essential for various researches by calculating maximum/minimum temperature time of major cities across Korea. According to the study, maximum temperature occurs at 3 p.m and minimum temperature occurs at 5 a.m or 6 a.m. respectively, in overall areas.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.229-239
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• 2008

분산 파일 시스템(DFS)은 분산 환경에서 장애와 사본에 대한 투명성을 보장하며 파일을 다수의 물리적인 컴퓨터 노드들에게 저장할 수 있는 메카니즘을 제공한다. 검색엔진, 그리드 컴퓨팅, 데이터 마이닝 어플리케이션등과 같이 많은 양의 데이터를 처리하는 어플리케이션들은 데이터 저장을 위한 백엔드 인프라 구조를 제공할 필요가 있다. 분산 파일 시스템은 이러한 저장 데이터 기반을 위한 주요 구성요소가 된다. 많은 프로젝트의 관심사가 되는 네트워크 컴퓨팅은 이와 같이 설계 및 구현된 분산파일 시스템을 갖추고 있으며, 다양한 아키텍처와 기능들을 시스템의 특성에 따라서 제공하고 있다. 이 논문에서는 대용량의 검색 지향적인 시스템에서 사용되는 SOFA 분산 파일 시스템, 메카니즘들과 성능들을 소개한다.