이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
인터넷은 확장성과 최선형 라우팅 서비스를 목적으로 설계되었기 때문에 보안상에 취약점을 가진다. 이에 IP spoofing과 DoS/DDoS 공격을 탐지하기 위한 다양한 공격 탐지 방법들이 제안되었다. DoS/DDoS 공격은 공격이 시작되고 짧은 시간 내에 목적을 이루기 때문에 공격 탐지 알고리즘들은 빠른 시간 내에 정확한 탐지를 하는 것이 중요하다. 공격 탐지 알고리즘들은 미탐지율과 오탐지율로 이루어진 오경고율을 가지며 공격 탐지 알고리즘의 성능을 평가하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 공격 탐지 알고리즘의 특징을 살펴보고 그 성능을 분석하였다. 공격 탐지 알고리즘의 성능은 미탐지율과 오탐지율을 변화시켰을 시, 공격 트래픽 및 일반 트래픽에 미치는 영향을 시뮬레이션을 통해 각각 분석하였다. 이를 통해 전송되는 공격 패킷의 수는 미탐지율에 비례하며, 전송되는 일반 패킷의 수는 일정 치 이하의 미탐지율과 오탐지율에 반비례하는 것을 확인하였다. 또 공격 탐지 알고리즘의 미탐지율 변화에 따른 오탐지율의 변화를 분석하여 미탐지율과 오탐지율의 관계를 도출하고 공격탐지 알고리즘의 한계를 분석하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 정확한 네트워크 상태를 판단하여 공격 탐지 알고리즘의 한계를 줄이고 성능을 개선하는 방안을 제안하였고 그 결과, 공격 탐지 알고리즘의 성능이 보다 향상됨을 확인하였다.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
나노임프린트 리소그래피(Nanoimprint lithography, NIL) 공정은 패턴 형성을 위한 공정 단순성, 우수한 패턴 형성, 공정의 확장성, 높은 생산성 및 저렴한 공정 비용이라는 이유들로 인해 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 기존의 NIL 기술들을 통해 금속 소재 상 구현할 수 있는 패턴의 크기는 일반적으로 마이크로 수준으로 제한적이다. 본 연구에서는, 다양한 두께의 금속 기판 표면에 마이크로/나노 스케일 패턴을 직접적으로 형성하기 위한 극압 임프린트 리소그래피(extremepressure imprint lithography, EPIL) 방법을 소개하고자 한다. EPIL 공정은 자외선, 레이저, 임프린트 레지스트 또는 전기적 펄스 등의 외부 요인을 사용하지 않고 고분자, 금속, 세라믹과 같은 다양한 재료의 표면에 신뢰성 있는 나노 수준의 패터닝을 가능하게 한다. 레이저 미세가공 및 포토리소그래피로 제작된 마이크로/나노 몰드는 상온에서 높은 하중 혹은 압력을 가해 정밀한 소성변형 기반 Al 기판의 나노 패터닝에 활용된다. 20 ㎛ 부터 100 ㎛까지 다양한 두께를 갖는 Al 기판 상 마이크로/나노 스케일의 패턴 형성을 보여주고자 한다. 또한, 다목적 EPIL 기술을 통해 금속 재료 표면에서 그 형상을 제어하는 방법 역시 실험적으로 증명된다. 임프린트 리소그래피 기반 본 접근법은 복잡한 형상이 포함된 금속 재료의 표면을 요구하는 다양한 소자 응용을 위한 나노 제조 방법에 적용될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단 즉 공격드론으로 활용되고 있으며 향후 게임 체인저로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 한편 북한이 근래에 들어 무인기를 활용한 도발이 점증하고 있는 현상을 연관 지어 볼 때 한반도에서 공격드론의 등장도 머지 않은 것으로 보인다. 21세기의 주요 전쟁에서 공격드론은 정밀화력유도 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 공격드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어나갈 것이다. 북한 또한 오래전부터 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔는데 제3국 급조 자폭드론, 인공지능 기반 군집형 자폭드론, 자폭형 스텔스 무인 반잠수정 등의 활동이 예상된다. 이러한 북한의 도발 및 공격 양상과 더불어 우리 군의 대응방안과 활용방안에 대한 활발한 후속연구가 이루어지길 바란다.
빅데이터 분석 시스템들은 다양한 형태의 방대한 데이터를 저장 및 처리, 분석을 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스를 적용한다. MongoDB는 환경 구성에 따라 분산 처리 및 데이터 복제를 통해 확장성과 빠른 데이터 처리 속도를 제공한다. 본 논문에서는 구현하는 빅데이터 분석 시스템에 적합한 MongoDB 환경 구성에 대해 연구한다. 성능 평가를 위한 환경은 크게 싱글 노드와 다중 노드 환경으로 구성하였으며, 다중 노드 환경은 데이터 노드의 수를 2대에서 3대까지 확장하여 각 환경별 성능을 측정하였다. 분석 결과, 3차원 이상의 복잡한 데이터 구조의 데이터 처리 속도는 싱글 노드 환경이 2개의 데이터 노드 환경에 비해 약 5.75% 빠르게 처리하지만,3개의 데이터 노드 환경은 싱글 노드 환경에 비해 약 25.15% 이상 빠르게 처리한다. 그러나 데이터 구조가 단순한 1차원 데이터 구조는 다중 노드 환경이 싱글 노드 환경에 비해 약 28.63% 빠르게 처리한다. 향후 본 연구를 기반으로 다양한 데이터 구조 및 방대한 양의 데이터를 통한 실질적인 검증이 필요하다.
인공지능 기술의 전 산업 분야로 확산되면서 기존 SaaS에 인공지능 서비스가 탑재된 AIaaS가 등장하고 있다. 특히 비IT 분야 기업들에서는 소프트웨어 전문가의 부재, 빅 데이터 모델 훈련의 어려움, 다양한 형태의 데이터들에 대한 수집 및 분석에 대한 어려움 등을 겪고 있다. AIaaS는 인공지능 소프트웨어 개발에 필요한 다양한 IT 자원들 뿐만 아니라 인공지능 소프트웨어에 필요한 기능들을 서비스 형태로 제공함으로써 사용자들에게는 보다 쉽고 경제적으로 시스템을 구축할 수 있게 한다. 따라서 이러한 클라우드 기반의 AIaaS 서비스에 대한 수요와 공급은 점점 급증할 것이다. 그런데 이처럼 AIaaS에 대한 수요와 공급이 증가함에 따라 요구되는 것이 AIaaS에서 제공하는 서비스들의 품질이 중요한 요소가 된다. 그러나, 현재 이를 측정하기 위한 포괄적이고 실용적인 품질 평가 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 AIaaS의 서비스 품질 측정 요소 중 재사용성 평가를 위해 AIaaS가 갖는 특징인 구현성, 편리성, 효율성, 접근성을 기반으로 재사용성 측정에 필요한 4가지 메트릭인 사용성, 교체성, 확장성, 홍보성 메트릭을 개발하여 제안한다. 제안된 메트릭은 AIaaS에서 제공하는 서비스들이 향후 잠재된 사용자들에게 얼마나 재사용할 수 있는지를 예측하는 도구로 사용될 수 있다.
함정의 전투관리체계나 민간의 스마트 시티와 같은 많은 센서와 동작기기가 연결된 체계에서는 주로 미들웨어인 DDS(Data Distribution Service)를 사용하여 대규모의 데이터를 전송하고 향후 센서나 장비 증가에 대해 효과적으로 대응하고 있다. 선박에서 함정의 전투관리체계(Combat Management System, CMS)와 같은 역할을 하는 중요한 제어체계인 통합기관감시제어체계(Engineering Control System, ECS)는 여전히 Server-Client 모델을 기반으로 산업용 프로토콜(Modbus, CAN(Controller Area Network) bus 등)을 사용하여 데이터를 전송하고 있어 확장성 측면에서 불리하다. 따라서 향후 자동화나 무인화가 진행될 경우에 많은 센서류가 추가될 것이며 이는 많은 프로그램 수정소요가 발생하게 되며, DDS는 이러한 상황에서 좋은 해결책이 될 수 있다. 본 연구에서는 전투관리체계에서 사용 중인 미들웨어인 DDS 중에서 OMG(Object Management Group) 표준을 따르는 OpenDDS를 활용하여 선박의 통합기관감시제어체계의 개발 가능성을 확인하였다. 이를 위해 필드장비 시뮬레이터 및 ECS 서버를 구성하여 DDS를 이용한 필드장비 데이터 입출력 시뮬레이션을 수행하였다. 개발한 ECS 축소모형은 데이터를 발간-구독하는데 문제가 없으며, DDS가 선박 ECS의 미들웨어로 충분히 사용할 수 있을 것으로 판단된다.
창업 생태계 활성화를 위한 국내 대표적인 민관 협력형 사업인 팁스 프로그램(TIPS)은 기술기반 스타트업을 대상으로 다양한 창업지원을 통해 성공적인 사업화를 촉진하는 정부지원정책이다. 본 연구는 팁스 프로그램의 투자의사 결정요인을 분석하고 우선순위를 도출하는데 목적을 두었다. 이를 위하여, 먼저 문헌분석을 통해 투자의사 결정요인을 도출하고 팁스 프로그램의 심사평가에 참여하는 투자자 및 전문가 대상 델파이 설문조사를 수행한 뒤 투자심사역(VCs) 20명을 대상으로 AHP분석을 실시하여 투자의사 결정에 미치는 요인의 우선순위를 실증 분석하였다. 분석 결과, 상위요인의 중요도는 창업가(팀) > 시장 > 제품·서비스 > 재무 > 네트워크의 순서로 확인되었으며, 세부요인의 중요도는 창업가의 신뢰성 및 진정성 > 시장성장 및 확장가능성 > 팀원들의 전문성 및 역량 > 현 시장규모 적정성 > 신시장 창출 가능성의 순서로 나타났다. 본 연구는 투자자 관점에서 투자 의사결정에 영향을 주는 요인을 도출하여 중요도를 비교 분석함으로써 팁스 프로그램 참여를 준비하는 기술기반 스타트업이 갖추어야 할 역량을 제시하였다. 또한 벤처캐피탈, 액셀러레이터, 창업지원기관 등 창업 생태계 이해관계자들에게 민간 투자 주도형 투자의사 결정요인에 관한 기초 자료를 제시하였다는 데 의의가 있다.
21세기의 주요 전쟁에서 드론은 감시정찰을 넘어 정밀타격 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어 나갈 것이다. 최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단으로 활용되고 있으며 향후 게임체인저(Game-Changer)로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 북한 또한 오래전부터 정찰 및 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔다. 북한은 근래에 들어 드론을 활용한 도발을 지속하고 있고, 그 능력도 점차 고도화되고 있다. 또한, 최근 새로운 전략 드론의 등장으로 이를 활용한 북한의 대남 감시정찰 및 조기경보 능력 확보와 새로운 유형의 도발 등 전·평시 위협이 강화될 것으로 보인다. 이에 이번 연구에서는 북한 전략 드론의 능력을 분석하고 운용 양상을 예측하여 시사점을 제공하고, 이후 우리 군의 드론 전력화 및 대드론체계 솔루션 등 종합적인 전략 수립에 대한 활발한 후속 연구가 이루어지길 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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