• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.113-118
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• 2021

본 논문은 케미컬 탱커시장의 운임예측에 관하여 인공신경망을 적용하였으며 전통적인 시계열 모델인 ARIMA모형과 비교하였다. 케미컬 시장의 경우 상대적으로 소규모이나 범용성이 높은 선박을 이용한 시장으로 수급모델을 활용하여 운임시장을 분석하기 어려우며, 운임의 변동성이 크기 때문에 선형모형을 활용하는데는 한계가 있다. 본 연구는 케미컬 시장의 특성을 고려하여 비선형 모델인 인공신경망을 이용하여 ARIMA와 비교한 결과 RMSE와 Correlation 측면에서 예측성능이 우수함을 보였으며, 케미컬 탱커의 운임예측에 더 적합함을 보였다. 본 연구는 운임거래에 있어 과학적 모델을 제시함으로써 의사결정의 질을 제고하는데 기여할 뿐만 아니라 학문적으로 소외되어온 케미컬 시장 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.83-87
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• 1980

階層構造 COMPUTER Network을 通한 工程制御로 Processing을 分數하여 Fault tolerance를 極大化시키며 複雜하고 多樣한 變數의 相互關係를 週期的으로 監視制御하는 分散制御 Processor JOB은 그 週期와 實行時間으로 定義할 수 있다. 모든 JOB에 대하여 Tree structure인 關係를 가진 subset들로 구성하여 이에 JOB Scheduling Algorithm을 求하여 본 결과 FCFS(Fist Come/First Service)인 Schedule 보다 Processor의 利用에 있어 Loose Time을 減少시키고 處理 可能時間 確保에 有利하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1411-1418
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• 2017

배치 작업 스케줄러는 클러스터 환경에서 구성된 계산 자원을 인지하고 순서에 맞게 효율적으로 작업을 배치하는 역할을 수행한다. 클러스터내의 한정된 가용자원을 효율적으로 사용하기 위해서는 사용자 작업의 특성을 분석하여 반영하여야 하는데 이를 위해서는 다양한 스케줄링 알고리즘을 파악하고 해당 시스템 환경에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 대부분의 스케줄러 소프트웨어는 전체 관리 대상의 자원 명세와 시스템의 상태뿐만 아니라 작업 제출부터 종료까지 다양한 사용자의 작업 수행 환경을 반영하게 된다. 또한 작업 수행과 관련한 다양한 정보 가령, 작업 스크립트, 환경변수, 라이브러리, 작업의 대기, 시작, 종료 시간 등을 저장하게 된다. 본 연구에서는 배치 스케줄러를 통한 작업 수행과 관련된 정보를 통해 사용자의 작업 성공률, 수행시간, 자원 규모 등의 스케줄러의 수행 로그를 분석하여 문제점을 파악하였다. 향후 이 연구를 바탕으로 자원의 활용률을 높임으로써 시스템을 최적화할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1502-1510
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• 1999

다중처리기 시스템을 위한 적응적 작업할당 방법에서는 작업의 대기시간을 줄이기 위하여 사용 가능한 서브큐브에 맞도록 작업의 크기를 반으로 줄인다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않을 경우 작업크기를 축소하여 할당함으로써 대기시간을 줄일 수 있지만, 작업크기 축소로 인해 늘어나게 되는 작업수행시간 때문에 전체작업수행 비용이 오히려 증가될 수도 있다. 본 논문에서는 기존의 적응적 작업할당 방법을 개선한 Estimate-fold 작업할당 방법을 제안한다. 이 방법에서는 작업을 수행하기에 적합한 서브큐브가 존재하지 않으면 적합한 서브큐브가 형성될 때까지 대기하는 경우와 작업크기를 축소하여 할당하는 경우에 대한 작업수행비용을 예측하여 그 중에서 유리한 쪽을 선택한다. 시뮬레이션으로 Estimate-fold 작업할당 방법과 기존의 적응적 작업할당, 그리고 버디, 그레이코드 작업할당 방법들의 평균작업수행비용을 구하여 비교 평가함으로써 제안하는 Estimate-fold 작업할당 방법이 가장 효율적임을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.237-252
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• 2017

In recent years, data centers have become the core infrastructure to deal with big data processing. For these big data applications, network transmission has become one of the most important factors affecting the performance. In order to improve network utilization and reduce job completion time, in this paper, by real-time monitoring from the application layer, we propose job-aware priority scheduling. Our approach takes the correlations of flows in the same job into account, and flows in the same job are assigned the same priority. Therefore, we expect that flows in the same job finish their transmissions at about the same time, avoiding lagging flows. To achieve load balancing, two approaches (Flow-based and Spray) using ECMP (Equal-Cost multi-path routing) are presented. We implemented our scheme using NS-2 simulator. In our evaluations, we emulate real network environment by setting background traffic, scheduling delay and link failures. The experimental results show that our approach can enhance the Hadoop job execution efficiency of the shuffle stage, significantly reduce the network transmission time of the highest priority job.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.137-142
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• 2021

The Internet of Things (IoT) paradigm is at the forefront of present and future research activities. The huge amount of sensing data from IoT devices needing to be processed is increasing dramatically in volume, variety, and velocity. In response, cloud computing was involved in handling the challenges of collecting, storing, and processing jobs. The fog computing technology is a model that is used to support cloud computing by implementing pre-processing jobs close to the end-user for realizing low latency, less power consumption in the cloud side, and high scalability. However, it may be that some resources in fog computing networks are not suitable for some kind of jobs, or the number of requests increases outside capacity. So, it is more efficient to decrease sending jobs to the cloud. Hence some other fog resources are idle, and it is better to be federated rather than forwarding them to the cloud server. Obviously, this issue affects the performance of the fog environment when dealing with big data applications or applications that are sensitive to time processing. This research aims to build a fog topology job scheduling (FTJS) to schedule the incoming jobs which are generated from the IoT devices and discover all available fog nodes with their capabilities. Also, the fog topology job placement algorithm is introduced to deploy jobs into appropriate resources in the network effectively. Finally, by comparing our result with the state-of-art first come first serve (FCFS) scheduling technique, the overall execution time is reduced significantly by approximately 20%, the energy consumption in the cloud side is reduced by 18%.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.269-277
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• 2020

2020년 상반기에 코로나 바이러스 감염증(코로나19) 확산 여파로 전 세계적으로 바이러스의 확산을 예방하는 차원에서 학교에서는 비대면 으로 온라인 실시간 수업이 시작하였다. 대부분의 기업 및 학교에서는 온라인 화상 회의 플랫폼을 이용하여 주도적인 회의를 진행하였고, 학교에서도 온라인 수업이 진행되었다. 본 논문 연구는 화상회의에 대한 플랫폼 수요는 높아졌지만 온라인 화상 회의/수업 환경에서 다양하고 유용한 화상회의 프로그램을 이용할 때 제3자의 개입으로 개인정보 유출, 회의 자료 유출, 자료 공유에 대한 문제점을 검토하여 개선하고자 한다. 이 논문에서는 우리는 화상회의 보안 이슈에 대한 안전한 4가지 방법을 제안한다. 1장은 연구의 배경과 목적, 2장에서는 관련 연구로 기존의 온라인 회의 프로그램의 특징에 대해서 살펴보고 3장에서는 온라인 회의 프로그램이 안고 있는 장. 단점을 비교하여 문제점을 분석하였다. 특히, 온라인 화상회의에 대한 다양한 플랫폼 이용 시 관리적인 측면과 보안적인 측면에서 발생할 수 있는 보안 이슈에 대한 문제점을 살펴보고 안전한 대응방안을 제시하였고 4장에서 결론으로 마무리하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.43-50
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• 2020

귀 반사 요법은 귀가 인체의 각 계통들과 연계되어 있다. 이것을 기반으로 신체의 증상을 완화하는데 활용하고 있다. 또한 귀 반사 요법은 일반인이 자신의 건강 유지 및 건강 증진을 위하여도 활용할 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 귀 자극 요법 관련 data들을 데이터베이스 시스템으로 개발하여 교육에도 활용하고 시술에 따른 데이터들을 편리하게 관리 할 수 있도록 하였다. 본 시스템에 포함되는 내용으로는 기본 데이터로 귀 반사 요법에 관한 기초지식 즉 귀 반사 요법에 대한 설명, 반사 구, 건강 문제가 발생되는 신체 계통별 반사 구의 상응 위치에 대한 그림까지 포함되어 있고 시술을 할 경우에는 계속 시술을 위한 관리까지 포함되어 있다. 또한 기존 데이터에 대한 수정이 언제든지 가능하도록 하여 귀 반사 요법의 발전에 따라 업그레이드 하여 계속 활용 할 수 있도록 구성하였다. 이번 시스템은 인체 계통별 단순 반사 구의 상응 위치에 따른 data만을 활용하고 있지만 한방의 기맥과 연계하여 신체 건강의 균형과 관계된 부분도 연구하여 본 데이터베이스 시스템에 추가 한다면 지금보다 발전된 시스템으로 활용 할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.115-122
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• 2011

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 갖는 배터리에 의해 가동되며 한번 배치되면 사용자가 접근할 수 없고 배터리 교환이 불가능하다. 따라서 네트워크의 수명을 늘리기 위하여 네트워크 디자인 시에 에너지 효율성이 매우 중요하게 고려되어야 한다. BCDCP 기법에서는 모든 센서가 CH(클러스터 헤드)로 데이터를 보내고 CH는 BS(베이스 스테이션)로 취합된 데이터를 송신하는 효율적 클러스터링 프로토콜이지만 규모가 큰 네트워크에서는 적합하지 않으며 노드들의 물리적 위치를 고려하지 않기 때문에 효율성이 떨어진다. UCR 기법의 경우 BS에와 노드들의 거리만을 고려하기 때문에 BS에 가까운 노드가 빨리 죽는 문제가 있다. 본 논문에서는 균형된 에너지 소비를 통하여 네트워크 수명을 늘리기 위한 삼각모양 클러스터 라우팅 프로토콜(TSCRP- Triangular Shape Cluster Routing Protcol)을 제안한다. 본 기법은 비교적 간단하게 운영되기 때문에 헤드 선출에 필요한 오버헤드가 적고 센서들의 에너지 보유량뿐만이 아니라 센서들과 BS간의 거리를 유기적으로 결합하여 리더 노드를 선정하기 때문에 다른 기법에 비해 효율적이다. 실험에 의하면 TSCRP가 LEACH, BCDCP, UCR보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.81-92
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• 2014

공공 안전 및 재난 구조 전파 통신 표준 시스템은 중앙 관제 센터, 소방서, 경찰서, 해정 등 서로 긴밀한 협력을 위해 국가 기관에서 운용한다. 또한, 지진과 같이 예측할 수 없는 재난으로 초토화 상황이 발생하면 기지국을 이용하는 모든 통신 수단이 두절된다. 이와 같은 환경에 대해 표준 시스템은 애드 혹 기술을 적용하는 방안을 가지고 있다. 하지만, 이러한 시스템을사용하기위해서는 전문지식이나 전용장비가필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 일반인도 쉽게 사용할 수 있는 스마트폰의 모바일 응용에 적용할 지연내성망 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 재난 후 상황에 적합한 프로토콜을 설계하기 위해 재난 후 이동 모델을 제시하고 필요한 응용 시나리오를 도출한다. 마지막으로, ONE 시뮬레이터에 이동 모델과 라우팅 프로토콜을 구현하여 성능을 평가하였고, 제안한 프로토콜이 다른 프로토콜에 비해 우수한 성능을 보여주었다.