• 제목/요약/키워드: Inbound Network

검색결과 34건 처리시간 0.02초

고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계 및 구현 (Design and Implementation of an InfiniBand System Interconnect for High-Performance Cluster Systems)

  • 모상만;박경;김성남;김명준;임기욱
    • 정보처리학회논문지A
    • /
    • 제10A권4호
    • /
    • pp.389-396
    • /
    • 2003
  • 인피니밴드(InfiniBand) 기술은 클러스터 컴퓨팅용 고성능 시스템 연결망으로의 활용을 목적으로 컴퓨터 업계를 중심으로 활발히 개발되고 있는 차세대 시스템 연결망 기술이다. 본 논문에서는 고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계와 구현을 다루며, 특히 이중(dual) ARM9 프로세서를 기반으로 한 인피니밴드 호스트 채널 어댑터(host channel adapter HCA) 개발에 초점을 맞추어 기술한다. KinCA라는 코드명이 부여된 HCA는 클러스터 시스템의 각 호스트 노드(host node)를 하드웨어 및 소프트웨어적으로 인피니밴드 연결망에 연결한다. ARM9 프로세서 코어는 다중 처리기 구성을 위해 필요한 기능을 지원하지 않으므로, 두 개의 프로세서간 통신 및 인터럽트 메커니즘을 설계하여 Kinch 칩에 내장하였다. 일종의 SoC인 KinCA 칩은 0.18$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 564핀 BGA(Ball Grid Array) 소자로 제작되었다. KinCA는 호스트 노드에 장착되어 송신과 수신 각각에 대하여 10Gbps의 고속 대역폭을 제공함으로써 고성능 클러스터 시스템의 구현을 가능하게 해준다.

암호장치의 송·수신자 역할 설정이 없는 양자키분배 시스템 설계 (Design of Quantum Key Distribution System without Fixed Role of Cryptographic Applications)

  • 고행석;지세완;장진각
    • 정보보호학회논문지
    • /
    • 제30권5호
    • /
    • pp.771-780
    • /
    • 2020
  • 양자키분배(QKD)는 양자컴퓨터의 위협으로부터 안전하게 비밀키를 나누어 갖는 키공유 프로토콜 중 하나이다. 일반적으로 QKD 장치에 연결되는 암호장치는 경합조건 발생과 구현의 복잡성 때문에 송신자 또는 수신자의 역할을 설치할 때부터 적용한다. 기존 QKD 시스템은 링크용 암호장치에 주로 적용되었기 때문에 암호장치의 송·수신자 역할을 고정하여도 문제가 없었다. 암호장치와 QKD 장치가 공급하는 양자키의 종속성을 제거하여, QKD 네트워크로 유연하게 확장할 수 있는 새로운 QKD 시스템 및 프로토콜을 제안하였다. 기존 QKD 시스템에서는 암호장치가 요청하는 비밀키를 양자키로 직접 분배하였으나, 제안한 QKD 시스템에서는 난수로 생성한 비밀키를 암호장치에 분배한다. 두 QKD 노드 사이에서 미리 나누어 가진 송신용 및 수신용 양자키를 이용하여 비밀키를 암호화하고 전달하는 구조를 제안하였다. 제안한 QKD 시스템은 QKD 장치들 사이에서 공유한 양자키의 의존성을 제거하여 암호장치의 고정된 송·수신자 역할이 필요 없다.

머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발 (Building battery deterioration prediction model using real field data)

  • 최근호;김건우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.243-264
    • /
    • 2018
  • 현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

기항 매력도를 고려한 세계 컨테이너 항만의 성과 평가 (Evaluating Global Container Ports' Performance Considering the Port Calls' Attractiveness)

  • 박병인
    • 한국항만경제학회지
    • /
    • 제38권3호
    • /
    • pp.105-131
    • /
    • 2022
  • 2019년 개선 이후에도 글로벌 컨테이너 항만시장의 성과를 평가하는 UNCTAD의 정기선해운연계지수(LSCI)는 사용이 제한적이다. 특히 정기선해운연계지수는 관계의 거리만을 기준으로 성과를 평가하기 때문에 기항 매력을 결합한 성과지수가 더 효율적일 것이다. 본 연구에서는 일본 Ocean-Commerce사의 2007, 2017, 2019년 데이터에 수정된 Huff 모델, 소셜 네트워크 분석의 허브-권한 알고리즘 및 고유벡터 중심성, 그리고 상관관계 분석을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다: 첫째, 기항 매력도와 항만의 전반적 성과가 항상 일치하지는 않았다. 기항 매력도 분석에 따르면 부산은 10위권 안에 머물렀다. 더불어 우리나라의 다른 항만에 대한 기항 매력도도 분석 기간 중 낮은 수준에서 서서히 개선됐다. 둘째, 글로벌 컨테이너항은 일반적으로 항로별로 반입항과 반출항 역할로 장기 특화되어 있으며, 전 기간에 걸쳐 전문성을 유지하면서 성장하고 있다. 그러나 우리나라의 항만은 분석 시기마다 역할이 계속 바꿨다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 기간별 항만물동량과 확장항만연계지수(Extended Port Connectivity Index, EPCI)는 0.77에서 0.85사이의 상관관계를 보였다. 비록 대서양 자료가 EPCI 분석에 제외되고 항만물동량 대신 선박의 처리능력을 사용하였지만 둘은 높은 상관관계를 보였다. 이러한 결과는 글로벌 항만을 평가하고 분석하는 데 도움이 될 것이다. 연구에 따르면 한국의 항만은 전문성을 유지하면서 성과를 향상하기 위한 장기 전략이 필요하다. 특히 항만의 바람직한 역할을 유지·발전시키기 위해서는 보완항과의 협력과 파트너십을 활용하고 보완항에 기항하는 선사들의 서비스를 유치하는 것이 바람직하다. 본 연구가 장기간에 걸친 많은 데이터와 방법론을 사용한 복잡한 분석을 수행하였지만, 전세계 항만 대상의 연구, 장기적 패널 분석, 기항 매력도 분석에 대한 과학적 매개변수 추정이 수행되면 연구의 완성도가 더욱 높여질 것이다.