시간대별 차등요금제(Time-based Pricing)를 포함하여 전력시장에 존재하는 다양한 수요반응(Demand Response) 제도를 개발하고 이를 활성화하기 위한 정책적 수단들이 해외 선진국 전력시장을 중심으로 활발하게 진행되고 있다. 미국의 경우, 2005년 발효된 에너지법에 의하여 이러한 수요반응의 활성화가 준비되고 있으며, 이에 따라 미국의 각 주에서는 신뢰할 수 있고 활용 가능한 수요반응 서비스를 소비자에게 제공하기 위한 다각적인 노력을 시행하고 있다. 즉, 실시간 요금제도(Real-Time Pricing)와 지역별 요금제도(Locational Pricing)의 도입을 통해 시간과 공간에 따른 차등 요금제를 채택하고 있으며, 다양한 인센티브기반 수요반응(Incentive-based DR) 프로그램에 기초하여 기존의 공급자 위주의 수요관리 프로그램들이 시장 친화적 프로그램인 수요반응 프로그램으로 빠르게 변화하고 있다. 우리나라 전력시장에서도 1970년대 이후로 현재까지 다양한 수요관리사업들이 시행되어 오고 있으나, 해외 전력시장의 사례와 같이, 소비자 중심적이고 시장 친화적인 수요자원 활용으로의 전환이 체계적으로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 수요반응자원을 전력시장에 도입했을 때 발생할 수 있는 다양한 이익(전력시장 효율 증진 효과, 공급비용 회피 효과, 현물시장 가격감소 효과 등)에 대한 정량적이고 이론적인 분석을 수행하였으며, 이를 통해 수요반응제도 도입의 사회경제적 이익을 계량화하기 위한 방법을 제시하였다.
본 연구는 스마트하이웨이 같은 첨단 도로 인프라가 구축이 되어 WAVE(Wireless Access for Vehicular Environments) 기술을 이용하여 차량의 정보를 수집하는 서비스를 시행할 경우, 차량데이터를 수집하는 전송간격의 결정 문제를 다루고 있다. 여기서 차량데이터는 위치정보이외에 속도, RPM, 연료소모량 및 DTC 코드와 같은 차량안전데이터를 포함하는 OBD II와 연계된 차량수집장치로부터 매초별로 수집될 수 있는 데이터이다. 이러한 차량데이터는 기존의 교통소통정보로 가공 및 제공이 가능할 뿐만 아니라 다각화된 서비스가 가능한 컨텐츠로 활용이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실시간 차량데이터를 일상적인 상황에서 수집될 경우 교통조건의 변화에 따라 전송간격(교통정보 수집주기)를 변경하는 방법으로 공간적, 시간적 교통상황을 고려하는 모델을 제안한다. 연구에서는 이러한 전송간격 결정모델에 대하여 교통상황묘사가 가능한 VISSIM이라는 미시적 교통시뮬레이터를 기반으로 시나리오를 약 32가지 설정하여 전송간격, 통신전송량, 통신간격, 통신수 및 BPS 등에 대하여 확인하여 보았다. 그 결과 2차로의 1km 고속도로 구간에서는 차량데이터를 2회 정도 수집할 경우에 통신전송량의 특성상 가장 적절할 것으로 확인되었다. 향후 다양한 도로상의 무선 통신 기술이 도입될 경우 교통 및 통신기술 특성을 동시적으로 고려한 전송간격 모델을 제시한 본 연구는 그 활용가치가 높을 것으로 판단되는 바이다.
차량 운전자는 안전을 위해 항상 자신의 차량의 상태를 점검하고 파악하는 것이 필수이다. 하지만 운전자가 차량의 상태를 알고자 한다면 전문 업체에게 의뢰하기 때문에 운전자는 시간과 금전적인 비용이 지불되어야 한다. 오늘날 빠르게 변화하는 IT기술의 발달로 인해 스마트폰의 다양한 기능을 이용하여 차량의 상태 점검을 할 수 있게 되었다. 하지만, 기존 스마트폰 자동차 진단 시스템은 자동차의 전문적인 지식을 학습해야 차량 상태를 알 수 있기 때문에 사용자들에게 진단기의 필요성이 부각되지 않는다. 이러한 점을 반영하여 스마트폰을 이용해 사용자들이 손쉽게 자신의 차량 상태를 한 번에 파악할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 OBD-II 프로토콜 변환 WiFi 커넥터를 통해 받아오는 OBD-II 정보를 차량 운전자에게 필요한 차량 소모품 교체 주기의 점검, 차량 문제점 진단 정보를 사용자에게 실시간으로 보여주며 손쉽게 사용할 수 있는 자동차 소모품 구현을 IOS 기반 스마트폰에서 구현 하였다.
프레즌스 서비스는 사용자의 위치, 온라인/오프라인 여부, 네트워크 접속 방식 등 네트워크 사용자 관련 다양한 정보를 제공하며 모바일 환경에서 각 사용자들이 요구하는 프레즌스 리소스의 수는 크게 증가하고 있다. 따라서 이를 처리하기위하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 감소시킬 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 사용자에 대한 다양한 프레즌스 정보를 제공하는 대용량 분산 프레즌스 서비스 시스템 구현에 메시지 제어 세션을 사용하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 분산 처리 할 수 있는 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 위하여 사용자 수의 증가에 따른 프레즌스 서버의 부하를 동적으로 복수 개의 서버에게 효율적으로 분산시키기 위한 메시지 제어 세션 구조가 제안되었고 프레즌스 서버 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 정보 데이터 구조가 설계되었다. 이 구조에서 각 프레즌스 서버들은 현재 부하 레벨을 실시간으로 교환하며 사용자 수 변화에 따른 전체 시스템 부하의 변화를 파악하여 각 서버의 부하 레벨이 고르게 유지되도록 분산한다. 제안된 프레즌스 서비스 시스템의 성능은 실험으로 분석하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 구조의 경우 평균 프레즌스 등록 처리 시간이 기존 방식에 비해 42.6%에서 73.6%까지 감소함을 보여주었고 평균 프레즌스 통지 처리 시간은 37.6%에서 64.8%까지 감소함을 보여주었다.
지난 수 십 년간 통신 기술의 발전과 웹 서비스의 팽창은 인터넷 사용자 수의 폭발적인 증가와 화상회의, 가상 증감 현실, 인터넷 게임 등 실시간 멀티미디어 멀티캐스트 서비스의 급격한 증가를 초래했다. 고밀도 파장분할다중화기술에 기반한 DWDM(Dense-Wavelength Division Multiplexing) 기술은 인터넷 사용자의 증가와 그에 따른 대역폭 요구를 수용하기 위한 방안으로 국가나 글로벌 영역 범위의 차세대 인터넷망 구현을 위한 백본망 기술로 여겨지며, 이러한 DWDM 전달망에서는 멀티캐스트 연결 요구에 대해 최적의 경로를 선택하고 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 멀티캐스트 RWA(Routing and Wavelength Assignment) 문제가 파장 대역폭의 효율적인 활용 측면에서 매우 중요하게 다루어지고 있다. 주어진 파장 수 환경에서 최대한 많은 수의 멀티캐스트 연결을 달성하는 문제는 일반적으로 Non -deterministic Polynomial-time-complete 문제로 여겨지는 데, 본 논문에서는 가상소스를 기반으로 노드의 능력에 따른 차등화로 우선 순위를 적용하여 휴리스틱하게 멀티캐스트 라우팅 경로를 효율적으로 선정하는 DVS-PMIPMR (Differentiated Virtual Source-based Priority Minimum Interference Path Multicast Routing) 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 같은 조건에서 더 많은 수의 멀티캐스트 라우팅 패스의 연결이 가능함을 시뮬레이션 및 성능분석 증명한다.
The purpose of this study was to identify vulnerable area of emergency medical care. In the existing method, the emergency medical vulnerable area is set as an area that can not reach the emergency room within 30 minutes. In this study, we set up an area that can not reach within 30 minutes including the accessibility of 119 emergency center. To accomplish this, we obtained information on emergency room and 119 emergency center through Open API and constructed road network using digital map to perform accessibility analysis. As a result, 509 emergency room are located nationwide, 78.0% of them are concentrated in the region, 1,820 emergency center are located, and 61.0% of them are located in rural areas. The average access time from the center of the village to the emergency room was analyzed as 15.3 minutes, and the average access time considering the 119 emergency center was 21.8 minutes, 6.5 minutes more. As a result of considering the accessibility of 119 emergency center, vulnerable areas increased by 2.5 times, vulnerable population increased by 2.0 times, and calculating emergency medical care vulnerable areas, which account for more than 30% of the urban unit population, it was analyzed that it increased from 17 to 34 cities As a further study, it will be necessary to continuously monitor and research the real-time traffic information, medical personnel, medical field, and ambulance information to reflect the reality and to diagnose emergency medical care in the future.
ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.
컴퓨터 Forensics는 급증하고 다양화 되어 가는 컴퓨터 관련 범죄가 발생할 시, 침입에 대한 전자 증거자료를 수집하고 분석함으로써 악의적 사용자를 찾아내는 분야로서, 최근 이에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 지금까지는 사건 발생 접수 후 전자 증거자료를 수집하는 방안에 대한 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 사이버 범죄에 적절하게 대응하기 위해 악의적 사용자에 의해 고의적으로 시스템이 침해된 경우, 사건 발생 시점에 기초하여 양질의 증거자료를 효과적으로 수집하기 위한 방안에 대해 제안한다. 이를 위해 침입 탐지시스템(IDS)의 로그와 분석(감시 및 보호)대상 호스트에서의 로그 및 환경 설정 정보의 상관관계를 분석하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 이종 시스템 로그 간 상관관계 분석을 통해 범죄 대응을 위한 자료 손실을 최소화하기 위해, 감시 및 보호 대상 호스트들의 공격에 대한 침해 위험도를 계산하고 이를 기초로 호스트의 침해(실제 시스템이 위험에 노출)발생 시점에서 증거자료를 수집한다. 이를 통해, 침해 분석에 사용되는 분석 대상 자료의 양을 줄일 뿐만 아니라 침해 판단에 사용되는 자료의 손상을 최소화하여 판단의 정확성을 보장한다. 또한 정상적인 사용자나 공격자에 의한 전자증거자료의 훼손을 최소화한다.
지금까지 고속도로 상에서 반복 및 비반복정체에 대한 연구가 많이 진행되어 왔지만 이들이 독립적으로 발생했을 때 교통정체의 영향에 대한 연구는 활발히 진행되지 못하고 있는 실정이다. 가장 큰 이유는 반복 및 비반복정체시 교통상황에 자료수집이 부족했으며, 뿐만 아니라 이들의 영향을 독립적/정량적으로 추정할 수 있는 분석도구의 효과적인 사용이 미비했기 때문이다. 본 연구에서는 미국 고속도로 구간의 교통정체시 수집한 교통자료를 바탕으로 시뮬레이션을 이용한 반복 및 비반복정체의 독립적인 영향을 분석하는 방법을 제시하였다. 분석결과로서 대상구간에 따라 비반복정체가 반복정체보다 고속도로기능을 크게 악화시키는 것으로 나타났다. 더불어 교통정체시 실시간 교통정보제공을 위한 기존 ITS기술들의 현장평가결과로서 안정적인 교통정체에서는 정보의 정확성은 높으나, 정체가 시작되거나 해소되는 시간대 또는 비반복정체시 제공되는 교통정보의 정확성은 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서는 비반복정체의 중요성과 더불어 제시하고 있는 반복 및 비반복정체의 영향분석 방법론은 향후 대상 고속도로의 정체해소를 위한 개선사업의 투자우선순위를 판단할 수 있는 기초연구로서 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷의 성장과 함께 각종 취약점을 악용한 사이버 공격들이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 행위를 탐지하기 위한 방안으로 침입탐지시스템(IDS; Intrusion Detection System)이 널리 사용되고 있지만, IDS에서 발생하는 많은 양의 오탐(정상통신을 공격행위로 잘못 탐지한 보안이벤트)은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아있다. IDS 오탐 문제를 해결하기 위한 방법으로 기계학습 알고리즘을 통한 자동분류 연구가 진행되고 있지만 실제 현장 적용을 위해서는 정확도와 데이터 처리속도 향상을 위한 연구가 더 필요하다. 기계학습 기반 분류 모델은 다양한 요인에 의해서 그 성능이 결정된다. 최적의 feature를 선택하는 것은 모델의 분류 성능 및 정확성 향상에 크게 영향을 미치기 때문에 기계학습에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 보안이벤트 분류 모델의 성능 향상을 위해 기존 연구에서 제안한 기본 feature에 추가로 10종의 신규 feature를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 10종의 신규 feature는 실제 보안관제센터 전문 인력의 노하우를 기반으로 고안된 것으로, 모델의 분류 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 단일 보안이벤트에서 직접 추출 가능하기 때문에 실시간 모델 구축도 가능하다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 제안한 신규 feature들이 분류 모델 성능 향상에 미치는 영향을 검증하였으며, 그 결과, 신규 feature가 모델의 분류 정확도를 향상시키고 오탐지율을 낮춰주는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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