• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.267-282
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• 2000

컴퓨터 및 네트워크 기술이 발전하고 이에 대한 의존도가 증가함에 따라 컴퓨터의 결함은 인적 물적 손실뿐만 아니라 조직의 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래하게 되어 정보사회의 역기능으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 불법적인 침입에 의한 시스템 결함으로부터 컴퓨터를 보호하기 위해 침입을 탐지하고 이에 대한 적절한 조치를 취하는 역할을 수행한다. 최근까지 IDS에 대한 다양한 기법과 모델들이 개발되고 있으나 컴퓨터 통신망의 복잡성, 대상 시스템의 원초적 취약성, 정보 보호에 대한 이해 부족 및 새로운 불법 침입 기법의 개발 등으로 기존의 어떤 기법 또는 모델도 완전하지 못한 실정이다. 본 논문에서는 동질형 호스트들로 구성된 정보시스템에 적합한 침입탐지시스템을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 침입탐지시스템은 여러 동질형 컴퓨터에 단위 센서 침입탐지시스템을 설치하고, 분산된 단위 센서 침입탐지시스템들 중 어느 하나가 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 센서 침입탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 전체 정보시스템에 대한 새로운 침입에 대하여 효율적으로 탐지할 수 있게 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.11-16
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• 2022

상수도분야 인공지능 기술개발 관심도가 증가함에 따라 상수도 관로에 대해서 노후관 상태평가 데이터 결과를 활용하여 반복적인 학습으로 개량 의사결정 등급을 예측할 수 있는 인공신경망 알고리즘을 개발하고 검증과정을 통하여 가장 신뢰성 있는 예측 모델을 제시하고자 한다. 2020년 한강유역의 노후관로 정비 기본계획에 의한 간접평가 데이터 12개 항목을 기반으로 데이터 전처리 하고 인공신경망 알고리즘을 적용하여 반복학습과 검증을 통해 계산된 결과값과 직접평가 결과값의 일치율이 90% 이상이 되도록 역전파 과정을 통해 가중치를 업데이트 하면서 최적화하여 관로 등급을 예측하는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 정확도 검증결과 모든 관종 데이터가 고르게 분포되어 있고 학습 데이터가 많아야 예측평가 정확도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 향후 전국의 다양한 데이터가 확보되면 인공신경망을 이용한 관로등급 예측의 신뢰도가 좀 더 향상되어 객관화된 노후관 상태평가 의사결정 지원 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.21-29
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• 2022

본 논문은 방언 연구, 보존, 의사소통의 중요성을 바탕으로 소외될 수 있는 방언 사용자들을 위한 한국어 방언 기계번역 연구를 진행하였다. 사용한 방언 데이터는 최상위 행정구역을 기반으로 배포된 AIHUB 방언 데이터를 사용하였다. 방언 데이터를 바탕으로 Transformer 기반의 copy mechanism을 적용하여 방언 기계번역기의 성능 향상을 도모하는 모델링 연구와 모델 배포의 효율성을 도모하는 Many-to-one 기반의 방언 기계 번역기를 제안한다. 본 논문은 one-to-one 모델과 many-to-one 모델의 성능을 비교 분석하고 이를 다양한 언어학적 시각으로 분석하였다. 실험 결과 BLEU점수를 기준으로 본 논문이 제안하는 방법론을 적용한 one-to-one 기계번역기의 성능 향상과 many-to-one 기계번역기의 유의미한 성능을 도출하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.73-82
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• 2019

스마트팩토리를 구축하기 위해서는 CPPS(Cyber Physical Production System)의 구축은 필수적으로 동반되어야 하는 중요한 시스템이다. CPPS를 통해서 물리적 공장을 디지털 기반의 사이버 세상으로 옮겨오고 이를 지능적, 자율적으로 모니터링하고 제어하는 것이 스마트팩토리의 실체이다. 하지만 기존에 제시된 CPPS의 아키텍처들은 추상적인 모델링 형태의 아키텍처만 제시하고 있으며, 스마트팩토리에서 데이터를 수 집 교환을 위한 국제 표준인 OPC UA Framework(Open Platform Communication Unified Architecture)을 CPPS의 기본적인 체계로 적용한 연구는 부족하였다. 이에 아키텍처 구성 실제 공장에 적용 가능한 CPPS 아키텍처로 분산되어진 필드 데이터를 수집하여 중앙에 집중화 된 서버에서 집중된 데이터 처리가 되어야만 클라우드와 IoT를 모두 포함할 수 있는 CPPS를 구현 가능하다. 본 연구에서는 중앙 처리 OPC UA Framework을 준수한 OPC UA를 기술 체계를 기반으로 중앙의 OPC UA Server를 통해 CPPS 아키텍처를 구현하고 OPC UA 모델링 처리를 통해 CPPS 논리 프로세스와 데이터 처리 프로세스가 자동으로 생성되는 방법을 포함한 CPPS 아키텍처를 제안하고 모델 공장을 실제로 구현하여 그 성능과 가용성에 대해서 연구하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권1호
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• pp.9-18
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• 2018

분산 처리 플랫폼에서 다양한 빅 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능 향상에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 범용적인 분산 처리 플랫폼인 아파치 스파크에서 어플리케이션들의 처리 성능 최적화에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 스파크에서 데이터 처리 어플리케이션들의 수행 성능을 향상시키기 위해서는 스파크의 분산처리모델인 Directed Acyclic Graph(DAG)에 알맞은 형태로 어플리케이션을 최적화시켜야 하고 어플리케이션의 처리 특징을 고려하여 스파크 시스템 파라미터들을 설정해야 하기 때문에 매우 어렵다. 기존 연구들은 각각의 어플리케이션의 처리 성능에 영향을 주는 하나의 요소에 대한 부분적인 연구를 수행했고, 최종적으로 어플리케이션의 성능개선을 이뤄냈지만 스파크의 전반적인 처리과정을 고려한 성능 최적화를 다루지 않았을 뿐만 아니라 처리성능과 상관관계를 갖는 다양한 요소들의 복합적인 상호작용을 고려하지 못했다. 본 연구에서는 스파크에서 일반적인 데이터 처리 어플리케이션의 수행 과정을 분석하고, 분석된 결과를 토대로 어플리케이션의 처리과정 중 스테이지 내부와 스테이지 사이에서 성능 향상을 위한 처리 전략을 제안한다. 또한 스파크의 시스템 설정 파라미터 중 분산 병렬처리와 밀접한 관계를 갖는 파티션 병렬화에 따른 어플리케이션의 수행성능을 분석하고 적합한 파티셔닝 최적화 기법을 제안한다. 3가지 성능 향상 전략의 실효성을 입증하기 위해 일반적인 데이터 처리 어플리케이션: WordCount, Pagerank, Kmeans에 각각의 방법을 사용했을 때의 성능 향상률을 제시한다. 또한 제안한 3가지 성능 최적화 기법들이 함께 적용될 때 복합적인 성능향상 시너지를 내는지를 확인하기 위해 모든 기법들이 적용됐을 때의 성능 향상률을 제시함으로써 본 연구에서 제시하는 전략들의 실효성을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.213-226
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• 2011

글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2577-2596
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• 2013

In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1B호
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• pp.86-92
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• 2011

본 논문에선 분산 메모리 아키텍처를 사용하는 멀티프로세서 시스템에서 메시지 전달을 지원하는 하드웨어 MPI(Message Passing Interface) 유닛을 설계하였다 데이터 전송 동기화 및 데이터 전송, 완료까지의 과정을 하드웨어 MPI 유닛이 담당하여 동기화에 따른 오버헤드를 경감시켰다. 또한 동기화 메시지를 저장 관리하는 요청 큐(Request Queue), 준비 큐(Ready Queue), 예약 큐(Reserve Queue)를 내장하여 병렬적으로 입력받은 동기화 메시지를 관리하고 비순차적 종료(out of order completion)을 지원한다. BMF(Bus Functional Medel)을 제작해 제안한 구조에서의 전송 대역폭 성능을 확인한 결과 다대다 통신에서 25% 이상의 성능 향상이었음을 확인할 수 있었다. 그 후 HDL로 기술된 하드웨어를 Magnachip 0.18 공정 라이브러리에서 합성하였으며 프로토 타입 chip으로 제작하였다. 제안한 MPI 유닛은 전체 칩 사이즈의 1% 이하의 크기로 높은 성능 향상을 기대할 수 있어, 저비용 설계와 확장성 측면에서 임베디드 MPSoC(Multi-Processor System-on-Chip)의 전체적인 성능을 높이는데 유용하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.627-633
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• 1999

본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권3호
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• pp.135-142
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• 2017

DDoS (Distributed Denial of Service)는 대량의 좀비 PC를 이용하여 공격 대상 서버에 접근하여 자원을 고갈시켜 정상적인 사용자가 서버를 이용하지 못하게 하는 공격이다. DDoS 공격발생 사례가 꾸준히 증가하고 있고, 주요 공격대상은 IT 서비스, 금융권, 정부기관이기 때문에 DDoS를 탐지하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 DNS 서버를 이용하여 패킷을 증폭시키는 DNS DDoS 공격 즉, DNS Amplification 공격(이하 DNS 증폭 공격)을 Deep Learning (이하 딥 러닝)을 활용해 실시간으로 탐지하는 방법에 대해 소개한다. 기존 연구들의 한계점을 극복하기 위하여 실험망 환경의 데이터가 아닌 실 환경 데이터를 혼합하여 탐지 시스템을 학습하였다. 또한 이미지 인식에 주로 사용되는 Convolutional Neural Network (이하 CNN)을 이용하여 딥 러닝 모델을 구축하였다.