사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.
군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.
본고에서는 개인 또는 기업이 아이디어를 제품화하는 과정에서 겪게 되는 생산진입의 어려움을 해소하기 위해서 개인맞춤생산을 지원하는 개방형 제조서비스 플랫폼 (FaaS: Factory as a Service)을 제안한다. FaaS 플랫폼은 다양한 고객들의 맞춤형 제품에 대한 요구를 수용하여 가능한 대량 생산에 가까운 효율로 생산하도록 설계하였으며, 개인맞춤생산을 위한 스마트 제조기술과 제조서비스 플랫폼 기능을 제공한다. FaaS 플랫폼은 고객이 자신이 원하는 제품생산의 요구를 정확하게 지속적으로 전달하기 위해 개방성을 제공하는 FaaS 클라우드 계층과 다양한 이종 제품들을 최적의 생산 효율을 가지고 혼류생산 할 수 있도록 하는 FaaS 제조운영 계층, 그리고 3D프린터, 로봇과 같은 혁신형의 제조설비들을 IoT(Internet of Things)를 기반으로 유기적으로 연결함으로써 팩토리 전체 성능을 향상시키도록 하는 FaaS 실행제어 계층으로 구성된다. 본 고에서 제안한 FaaS 플랫폼은 향후 기술개발 결과물을 실 수요 제품을 생산하는 ICT융합형 제조서비스 스마트팩토리 실증테스트베드에 적용하여 시범운영을 통해 기술을 검증하고 확장할 계획으로 있으며, 이를 통해 창업 기업이나 중소 제조기업들이 신제품의 시장진입시간을 단축시키고, 실질적인 펀딩 효과를 가질 수 있기를 기대한다.
최근 딥러닝 기술의 발전과 함께 추천 시스템의 영역도 다양해졌다. 본 논문은 학습률 향상을 위한 알고리즘을 연구하였으며 Word2Vec 모델의 성능 특징과 비교를 통해 단어에 따른 유의어 결과를 연구하였다. 문제 추천 알고리즘은 Word2Vec 모델의 특징인 텍스트 간 의미 반영 및 유사성 테스트를 통해 표현된 값으로 구현됐다. Word2Vec 의 학습 결과를 통해 텍스트 유사도 값을 이용해 문제 추천을 진행하였으며 유사도가 높은 문제를 추천할 수 있다. 실험 과정에서 정량적인 데이터양으로는 정확성이 낮아지는 결과를 보았으며 데이터 셋의 데이터양이 방대할수록 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다.
무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 기반의 유연한 망구성 및 확장성이 높은 이점으로 관심을 받고 있으며, 최근 전 세계 전력회사에서도 스마트 그리드 네트워크에 무선 메쉬 네트워크 기술을 적용하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 스마트 그리드란 전력공급과정에 정보통신기술을 접목시켜 전력공급자와 소비자간 실시간 양방향 정보교환을 통해 에너지 효율을 최적화한 차세대 지능형 전력망으로, 스마트그리드 환경에서 실시간성 및 시급성 등으로 인한 중요한 데이터에 대한 QoS 보장은 필수적이다. 이에 본 논문에서는 국내의 전력용 통신시스템을 바탕으로 스마트그리드 어플리케이션 특성 분석 및 스마트그리드 메쉬 네트워크 구축 방안을 설계하고, IEEE 802.11s의 예약기반의 매체 액세스 매커니즘인 MCCA를 적용함으로서 QoS 성능향상 방안을 제시한다. 이를 검증하기 위해서는 NS-2 시뮬레이션을 이용하여 성능분석을 수행하고, 예약기반의 MCCA가 안정적인 대역폭을 보장함으로서 성능이 향상됨을 보였다.
수위측정은 스마트 공장(Smart Factory), 스마트 농장(Smart Farm), 스마트 양식장(Smart Fish Farm) 등 IoT 모니터링 분야에서 활용도가 높다. 그러나 기존의 수위측정 방식은 복잡한 알고리즘과 고가의 센서 위주로 상품성과 산업현장 적용성이 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 비접촉식 스마트센서인 적외선 거리 센서와 홀센서 기반 수위측정 방법을 각각 제안하였다. 센서의 고감도로 인해 발생하는 데이터 오류는 간단한 구조도입을 통해 해결함으로써 범용성을 높였다. 구현된 수위측정 방법은 성능평가 실험을 통해 그 유효성이 검증되었다. 본 연구를 통해 개발된 센서는 IoT 기술 기반 범용성 수위측정 모니터링 시스템으로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.
클라우드 컴퓨팅과 사물인터넷의 대중화에 따라 사물인터넷 컴퓨팅 환경에 존재하는 인터넷 연결이 가능한 장치들의 수가 점차 증가하고 있다. 또한 스마트홈, 헬스케어 등 사물인터넷을 이용한 다양한 인터넷 응용이 많아짐에 따라 통신 지연 및 연산의 신뢰성과 같은 지표의 서비스품질과 관련된 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷 응용의 서비스품질 향상을 위해 중앙집중형 클라우드 서버에 연결하기 보다 장치와 가까이 존재하고 중앙집중형 클라우드 서버와의 오프로드(offload) 협업을 위해 에지 컴퓨팅(edge computing)이 결함된 클라우드-포그 컴퓨팅 환경이 주목을 받고 있다. 하지만 클라우드-포그 컴퓨팅 환경에서 장치들이 이동성을 특성을 가질 때 사물인터넷 응용 서비스의 연속성이 떨어지고 서비스품질 수준이 저하되는 문제점이 발생하고 있다. 이 논문에서는 에지 기반 포그 컴퓨팅 환경에서 이동성 지원을 위한 라이브 마이그레이션 기반 자원 관리 기법을 제안한다. 제안하는 자원 관리 알고리즘은 사용자의 이동성 방향과 속도를 기반으로 일정 시간 뒤의 위치를 예측하고 이를 기반으로 라이브 마이그레이션을 통해 사물인터넷 서비스 이주를 지원한다. 성능 평가를 통해 제안하는 자원 관리 알고리즘의 효용성을 측정하였으며, 성능 실험에서 정지시간(downtime)과 서비스 작업의 신뢰성이 크게 향상됨을 보였다.
본 연구는 원예시설의 원격제어에 대한 불안감을 해소하고 신뢰성을 확보하기 위하여 감시 및 제어 기능과 안정성을 높인 ICT기반 온실제어시스템을 개발하고 비닐하우스에 적용하여 그 성능을 검증하고자 하였다. 온실 환경 제어 시스템은 온실의 환경 정보를 취득하는 센서와 센서G/W로 구성된 센서부와 온실의 환경을 제어하는 PLC, 이더넷 통신을 통해 환경 정보 데이터와 구동부의 작동상태를 수집하고 외부 서버와 연계되어 환경정보와 제어정보를 전달하는 로컬서버, 천.측창, 커튼 등을 작동시키는 구동부, 재배작물과 작동부 감시를 위한 카메라 등으로 구성하였다. 온실 환경 제어 시스템은 현장제어와 원격 제어 간의 충돌을 방지하기 위해 원격/로컬 상태 구분을 위한 선택 스위치와 원격제어에 따른 안전성을 확보하기 위한 안전장치를 마련하였다. 즉, 각 내부장치를 동작시키는 전자개폐기, 조작 스위치로부터 상태를 수집하며, 모터 등 과부하 발생 시 과부하계전기의 TRIP신호를 감지하여 운영자의 컴퓨터와 스마트폰으로 경보가 보내지도록 구현하였다. 소프트웨어는 웹브라우저를 이용한 HMI(Human Machine Interface) 구현으로 관리자 페이지를 통해 다수의 브라우저에서도 지원 가능하도록 하였다. 또한, 모바일 웹방식을 도입하여 안드로이드, 아이폰 등 운영체제와 상관없이 구동할 수 있도록 구현하였다. 제어화면은 운영자가 한눈에 알아보기 쉽게 온실의 모형과 부대 장치와 작동기기를 이미지화하여 동작 상태를 표시하도록 하였으며, 작동 버튼을 클릭하여 수동조작도 가능하도록 구현하였다. 온실 환경 제어 시스템 성능시험결과 천창, 측창, 수평커튼, 측면커튼은 작동 조건에 따라 모두 성공적으로 작동함을 확인하였다. 또한, 소프트웨어의 데이터 수집 및 디스플레이 상태, 이벤트 출력, 영상모니터링 등 계측 및 제어성능 모두 양호하게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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