• 정보처리학회논문지C
• /
• 제18C권5호
• /
• pp.343-360
• /
• 2011

이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler의 IPv6 Planning and Operations를 이용하여 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅 실험, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험을 가상망으로 모델링 후 종단간 라우팅 순환경로 관찰과 Ping 실험을 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 거대한 유무선 통합망을 토대로 한 IPv6 배치는 연구 과제 중 하나이며 이전문헌의 연구자들이 향후 연구로 남겨 놓은 OSPFv3와 EIGRP에 대한 성능 매트릭 분석을 IPv4/IPv6 환경 내에서 수행 계획과 어떻게 하면 종단간 IPv6 성능을 향상할 수 있는지를 탐색할 계획을 들 수 있다. 또한 IPv4 네트워크 상에 연구를 수행했으나 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3 가상망 연구 수행은 없었던 점을 들 수 있다. 따라서 우리는 이전문헌의 연구를 이어서 IPv6 이관, IPv6 기반의 OSPFv3 라우팅, IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크에 대한 모델링, 시뮬레이션을 수행하였다. 머지않은 미래에 본격적인 IPv6 활용 이전, IPv6 기반의 가상망을 IPv6 Planning and Operations 이용한 IPv6 이관 여부, 종단간 IPv6 기반의 OSPFv3에 대한 라우팅 순환 경로 탐색, OSPFv3 라우팅에 대한 IPv4/IPv6 듀얼 스택 네트워크와 IPv6 네트워크 Ping 실험으로 앤드유저 관점에 대한 IPv6 망 설계와 배치시 도움을 받을 것이다. 시뮬레이션 결과, 모델링된 종단간 가상망에 대한 최적 경로를 관찰할 수 있었고 인터넷 서비스 품질을 보장하는 VC 서버가 HTTP 서버보다 더 빠른 Ping 응답 시간을 보인 점을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.715-722
• /
• 2011

본 논문에서는 항공기 충돌에 의한 원전 격납건물의 거동을 병렬해석을 통해 수행하였다. 지금까지의 원전 격납건물에 대한 항공기 충돌관련 연구는 항공기의 경우, Riera의 충격하중-시간함수를 이상화하여 대상 구조체의 일정영역에 대해 충격하중으로 적용하는 방법을 사용해 왔고 충돌대상 구조체의 경우, 단순 철근콘크리트 벽체나 빌딩에 머물러 왔다. 하지만 본 논문에서는 항공기(Boeing-767, http://www.boeing.com)와 가상의 원전 격납건물을 실제와 유사하게 모델링하여 해석을 수행하였으며, 항공기모델은 충돌평가 가이드인 NEI 07-13(2009)에서 허용하는 Riera의 식에 따른 충돌하중이력곡선과 비교하는 방법으로 검증되었다. 또한, 일반적으로 고속 충돌해석은 짧은 시간동안 두 개 이상의 물체가 접촉하고 동적 대변형을 일으키는 비선형성이 강한 문제로 많은 계산시간이 요구되기 때문에 이를 효과적으로 다루기 위해서는 단일 CPU만으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 해석의 효율성을 향상시키기 위해 자체 구축한 리눅스 클러스터 시스템을 이용하여 Message-Passing MIMD 형태의 병렬해석을 수행하였고 병렬성능에 대한 평가를 위해 무근콘크리트(Plain Concrete, PC), 철근콘크리트(Reinforced Concrete, RC), 내부 Liner Plate를 부착한 철근콘크리트(RC with Containment Liner Plate, CLP), SC구조(Steel-Plate Concrete, SC)등 4가지 경우에 대한 수치해석 효율성이 비교 검토되었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권9호
• /
• pp.1776-1785
• /
• 2015

인터넷을 이용하는 사용자의 관점이 호스트 중심에서 콘텐트 중심으로 변화하면서 콘텐트 중심 네트워크 (Content Centric Network, 이하 CCN)라는 새로운 패러다임이 소개되었다. 한편, 최근 비디오 스트리밍에 대한 수요가 급증하고 있으며 더 높은 사용자의 만족도를 위한 적응형 스트리밍이 소개되면서 많은 연구가 진행 중에 있다. 따라서 CCN에서도 사용자의 수요에 따라 적응형 스트리밍을 고려할 필요성이 있다. 하지만 CCN에서 기존의 네트워크 구조에서와 동일한 방식으로 적응형 비디오 스트리밍 서비스를 할 경우 CCN 라우터 내 캐시를 (CS) 충분히 활용하지 못한다는 한계점이 있으며 또한 단말의 달라지는 요구 사항을 캐시 활용에 반영할 수 없는 문제점도 있다. 따라서 본 논문에서는 정규표현식을 활용한 콘텐트 네이밍 방식을 적용하여 기존 적응형 스트리밍 비트레이트 선택 알고리즘의 캐시활용도를 높이면서도 CCN의 기본 프로토콜에 적합한 프레임워크를 제시하고, 단말의 상태에 따라 동적인 표현식 기술 전략 및 선택 알고리즘을 통하여 비디오 스트리밍 품질을 개선하고자 한다.

• 식물병연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.52-58
• /
• 2011

우리나라에서 주로 재배되는 십자화과 작물(상추, 콜라비, 무, 배추, 양배추)의 종자 전염 병원균 중에서 세균성 병원균 Xanthomonns campestris pv. campestris(Xcc)와 바이러스 병원균 Lettuce Mosaic Virus(LMV)를 종자에서 동시검출하기 위한 One-step multiplex RT-PCR을 개발하였다. 각각의 병원균을 특이적으로 증폭시키는 병원균 검출용 프라이머 2종(Xcc-F/R, LMV-F/R)을 primerblast 프로그램을 이용하여 제작하였고 이들 프라이머 세트는 프라이머간 또는 병원균 cDNA간의 간섭없이 특이적으로 타겟 병원균만을 검출하였다. PCR을 이용한 병원균의 검출 최소 민감도는 1 ng이었다. 십자화과 작물중에서 유통 중인 콜라비 10품종, 상추 50품종, 무 20품종, 배추 20품종 그리고 양배추 20품종에 대한 종자 감염 병원균 검출을 위한 One-step multiplex RT-PCR 수행 결과, LMV는 전체 120품종 중에서 39품종에서 검출되었고, Xcc는 2개 품종에서 검출되었다. 그리고 50품종의 상추 종자 시료 중에 8품종의 시료에서 LMV와 Xcc가 동시 검출되었다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.137-148
• /
• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.153-163
• /
• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.