• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권4호
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• pp.263-272
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• 2009

스마트 홈 인프라를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해, 여러 연구기관과 산업체에서는 홈 네트워크에 대한 다양한 연구를 진행하고 있다. 이로 인해 다수의 홈 네트워크 미들웨어들이 제안되었으며, 이는 홈 네트워크 표준화를 지연시켰고, 이러한 표준화의 지연은 이 기종 미들웨어 간 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 미들웨어 브리지를 요구하였다. 현재 두 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대일 브리지, 다수의 미들웨어에 대한 상호운용성을 지원하는 일대다 브리지 등 여러 미들웨어 브리지에 대한 개발과 상호운용성 지원 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 시스템과 기법들은 특히 스마트 홈 환경에서 요구되는 동적 확장성과 성능에 대한 고려가 부족하다. 미들웨어 브리지는 전문적인 지식이 없는 사용자를 위해 브리지의 수정 없이 쉽게 새 미들웨어를 추가할 수 있는 브리지 확장성을 제공해야 한다. 또한 브리지는 메시지 집중을 해결할 수 있는 부하 분산 기법 역시 제공해야 한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서의 동적 확장성과 부하분산을 위한 다중 미들웨어 브리지(Multi-Middleware Bridge, MMB)를 제안한다. MMB는 분산 구조를 통해 브리지 확장성과 부하 분산 기능을 제공한다. 또한 이에 대한 구현과 평가를 통해, 상호운용성 지원 기능과 브리지 확장성, 부하분산 알고리즘의 성능을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1277-1286
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• 2018

본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권5호
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• pp.631-640
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• 2003

애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이타를 주고받는 P2P 응용은 멀티 홈 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱(neighbor caching) 기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱 기법은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 씀으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이타를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 모의 실험의 결과에 따르면 이웃 캐싱은 망의 크기가 커질 때, 노드들의 쉬는 시간이 길 때, 그리고 노드들의 캐시 크기가 작을 때 좋은 성능을 나타낸다. 이와 함께 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 로드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법(ranking based prediction)을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이타가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이타를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다. 모의 실험을 통해 이 방법이 노드들의 상황에 따라 이웃 캐싱의 횟수를 적절히 조절하여 성능향상을 가져올 뿐만 아니라 노드들이 분주한 상황에서도 이웃 캐싱이 유연하게 동작하도록 하는 것을 알 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.681-688
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• 2015

k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.317-326
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• 2010

최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권4호
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• pp.334-348
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• 2005

차세대 디지털 방송은 다양한 서비스와 함께 방송 사용자와 제공자 사이의 양방향 통신을 가능하게 한다. 새로운 방송 환경을 위한 중요한 요소 중 하나는 분산되어있는 환경에서 여러 소비자와 공급자 간의 상호운용성의 유지에 있다. 이를 위하여 디지털 방송을 위한 메타데이타의 표준이 제안되었고, TV-Anytime 메타데이타는 이러한 요구를 만족시키기 위한 차세대 방송 표준 메타데이타의 하나이다. TV-Anytime 메타데이타는 향후 다양한 서비스로의 확장을 위하여 그 말단이 MPEG-7으로 정의되어 있다. MPEG-7은 멀티미디어 컨텐츠를 기술하기 위한 메타데이타 표준으로, 방송용 컨텐츠를 기술하기 위해서 사용된다면 내용기반 검색과 같은 다양한 서비스를 제공한다. 이러한 방송용 메타데이타를 효율적으로 관리하기 위한 시스템은 실제 방송 환경에서 사용자에게 보다 질 좋은 서비스를 제공하기 위해서 필수적이다. 방송용 메타데이타의 가장 큰 특징 중 하나는 단일의 XML 스키마를 기반으로 XML로 기술된다는 것이다. 이러한 점은 기존의 XML 관리 시스템을 사용하여 방송용 메타데이타를 관리할 수 있다는 가능성을 보인다. 그러나 이들 대부분은 범용적인 방법을 사용하여 XML데이타를 관리하고 있으므로 방송용 메타데이타를 관리하기 위한 특화된 방법으로 보기는 어렵다. 본 논문에서는 방송용 메타데이타의 특성을 파악하여 방송 환경에 적절한 방송용 메타데이타 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 우리의 메타데이타 관리 시스템은 실제 방송 환경에서 사용되는 표준 메타데이타를 기반으로 구현하므로, 방송 환경에 최적의 기능을 수행할 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 우리는 방송용 메타데이타의 검색을 위한 질의어로 XML 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 시스템 간의 상호 운용성을 확보할 수 있도록 한다.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.136-143
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• 2018

Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.271-292
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• 2019

최근 중앙행정기관은 업무관리시스템을 클라우드 기반의 온나라2.0으로 변경하였다. 국가기록원은 클라우드 업무관리시스템의 기록을 이관받아 관리할 수 있도록 클라우드 기반의 기록관리시스템을 개발하여 보급하고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 이점을 극대화하여 기록관리가 보다 효과적 효율적으로 이루어지도록 재설계할 수 있는 기회이다. 전자기록 관리의 프로세스와 방법이 종이기록 관리방식을 단순히 전자화하는 것에서 탈피하여 디지털 기술에 따른 변환(Transformation)의 수준으로 나아갈 수 있는 기회이기도 하다. 첫째, 이관의 방식을 변환해 볼 수 있다. 업무관리시스템과 기록관리 시스템이 클라우드 저장소를 공유하게 되면 처리과에서 기록관으로 기록물 이관 시 콘텐츠 파일들을 물리적으로 이동시키지 않고 메타데이터만 복사하는 방식으로 이관할 수 있어 비용이 줄고 무결성 훼손 위험이 줄어들 수 있다. 둘째, 기록물의 저장공간 할당에 대한 전략을 구상해 볼 수 있다. 클라우드 저장소를 업무관리시스템과 기록관리시스템이 공유하는 것을 전제로 한다면 콘텐츠 파일들을 저장할 때 기록의 보존기간에 따라 저장하는 위치를 구분함으로써 이점을 얻을 수 있다. 셋째, 기록의 생산시스템, 기록관리시스템, 정보공개시스템 등 콘텐츠에 접근하는 시스템들이 클라우드 저장소를 공유하게 되면 콘텐츠의 중복을 최소화하는 방향으로 설계를 전환할 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-31
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• 2018

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.9-19
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• 2021

전자투표는 기존 종이 투표의 한계를 보완하는 대안으로 주목을 받아왔다. 동시에 보안에 대한 우려가 제기되고 있다. 본 논문에서는 신뢰성을 보장할 수 있는 블록체인 기반 전자투표 및 설문조사 시스템을 제시한다. 블록체인 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 이더리움의 Solidity를 사용해 스마트 컨트랙트를 작성하고, Javascript 기반의 사용자 인터페이스와 연계해 시스템을 구현하였다. 더불어 참여자의 개인정보를 보호하기 위해 회원가입 시 정보를 해시함수로 암호화하여 저장하도록 설계했다. 이러한 이종의 언어를 기반으로 한 복잡한 개발 환경에서 정상적인 동작 수행 여부를 검증하기 위해 점검 항목을 정하여 이의 점검 결과를 제시하였다. 또한, 사용자의 경험을 고려한 성능을 평가하기 위해 Chrome의 Performance 측정 도구를 사용하여 블록체인 미사용 환경과 비교하여 평가결과를 제시하였다. 본 연구 결과의 기여점은 블록체인 기반의 전자투표 시스템의 설계와 구현 및 이의 기능과 성능평가를 위한 시뮬레이션 결과의 제시에 있다.