최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
본 연구에서는 레이저 가진을 이용한 초음파 전파 영상 기반 배관 비파괴 검사에 관해 다룬다. 손상의 영상화를 위해 갈바노미터 기반 레이저 미러 스캐너와 Q-Switch Nd: YAG 레이저 시스템을 사용하였다. 레이저 시스템을 가진원으로 사용하면 빠른 속도로 비접촉 초음파 가진이 가능하며, 온도의 변화가 급격한 환경이나 유해 물질이 포함된 환경에서도 대상 구조물의 원거리 가진이 가능하다. 또한 공간 해상도가 높으며, 입사각이 넓어 표면 형상이 복잡한 대상 구조물도 가진이 가능하다. 본 연구에서는 이러한 레이저 시스템으로부터 생성된 유도 초음파를 단일 PZT 센서를 사용하여 계측하고, 계측된 신호는 레이저 가진점에 해당하는 좌표점에 나열함으로써 2차원 공간좌표 및 시간축을 더한 초음파 전파 영상 생성을 위한 3차원 데이터를 구성한다. 이 데이터를 시간 축에 따라 연속적으로 반복 재생하면 초음파 전파 영상을 구할 수 있다. 이 때 웨이블릿 변환을 이용하여 계측 신호의 특정 주파수 성분을 추출해냄으로써 관찰하고자 하는 특정 유도 초음파 모드를 추출할 수 있다. 이러한 일련의 과정으로부터 획득한 초음파 전파 영상 데이터를 시간-공간 영역에서 주파수-wavenumber 영역으로 변환시켜줌으로써 손상 특성을 추출할 수 있다. 본 연구에서는 손상의 진단 및 위치 추정을 위해 wavenumber 필터링 기술을 적용하였으며, 시스템 검증을 위해 다양한 배관구조물 Testbed를 대상으로 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선랜(WLAN) 환경에서 Cross Layer 기반의 채널 모니터링(Cross-Layered Monitoring: CLM)을 이용한 네트워크 적응형 고선명(high definition: HD) MPEG-2 TS 비디오 스트리밍 시스템을 제안한다. 무선 채널 모니터링을 위해 AE(access point)는 MAC(medium access control) 계층의 전송 상태를 주기적으로 측정하고 응용 계층의 스트리밍 서버로 전달한다. 이것은 비디오 스트리밍 응용 프로그램이 피드백 기반의 종단간 모니터링(End-to-End Monitoring: E2EM) 기법을 적용할 때보다 가변적인 무선 채널 상태에 좀 더 빠르고 효과적으로 적응할 수 있게 한다. 스트리밍 서버는 네트워크에 적응적인 전송을 위해 측정된 무선 채널 상태에 따라 우선순위 기반의 프레임 폐기(priority-based frame dropping)를 수행한다. 이를 위해 스트리밍 서버는 실시간 파싱(real-time parsing)과 프레임 기반의 패킷 우선순위화(frame-based prioritized packetization) 기능을 제공한다. 성능 평가를 위해 IEEE 802.11a 무선랜 환경에서의 다양한 스트리밍 실험을 수행한다. 실험 결과는 제안 시스템이 시간에 따라 가변하는 무선 채널 상태에서 기존 기법에 비해 종단간 비디오 스트리밍의 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
무선멀티홉네트워크(WMNs)는 무선 채널의 페이딩 및 가변적인 대역폭에 의해 패킷 손실 및 전송 지연에 의해 비디오 스트리밍의 성능이 저하된다. 고품질의 비디오 스트리밍의 성능을 보장하기 위해 FEC (Forward Error Correction) 기반의 네트워크 적응적인 비디오 스트리밍 기법이 제안되어 왔다. 종단간 FEC와 홉간의 FEC 기법 등을 사용하는 기존 네트워크 적응 기법들은 제한적인 모니터링 정보에 기반 하므로 스트리밍 경로의 전체적인 상태를 반영하기 힘들다. 본 논문에서는 WMNs 환경에서 모니터링 기반의 네트워크 적응적 FEC 코디네이션을 이용하여 모니터링을 통해 경로 전체의 네트워크 상태를 판별한 후 적응적으로 특정 홉으로부터 종단까지 제어하는 H2E(hop-to-end) FEC 기법을 제안한다. H2E-FEC 기법은 FEC의 시작노드와 중복도(redundancy)를 네트워크 상태에 따라 적절히 결정해야 하며, 이를 위해 중앙집중형 코디네이터를 활용해 획득한 정확한 모니터링 정보를 바탕으로 H2E-FEC를 위한 코디네이션을 적용한다. 제안된 기법은 OMF(Orbit Measurement Framework) 기반의 WMN 테스트베드에서 다수의 실험을 통해 검증하며, 강압적인 네트워크 환경에서 H2E-FEC가 기존의 E2E 및 HbH-FEC 기법에 비해 패킷 복구율 및 전송 지연 시간에 의한 복잡성에서 높은 성능을 나타낸다. 구축된 테스트베드 환경에서 코디네이터를 적용한 후 E2E-FEC 기법에 비해 패킷 복구율이 약 17% 향상됨을 보인다.
본 연구는 국민들의 청와대 국민청원 활용 동인을 분석하는 것에 목적이 있다. 온라인 공간은 숙의민주주의 구현의 실험장으로 활용되어 왔다. 국민 신문고, 다음 아고라 등에서 다양한 여론이 형성되어 실제 국민들의 공감을 얻기도 했다. 문재인 정부 청와대는 국민들의 여론을 수렴하기 위한 방안으로 국민청원 사이트를 개설했다. 30일 동안 20만 명 이상 동의를 얻은 청원에 대해서 부처의 책임자 혹은 청와대 관계자가 직접 답변을 하는 방식으로 운영된다. 본 연구는 청와대 국민청원이 기존 여론 수렴 플랫폼과 어떤 차별성을 가지는지, 왜 국민들이 청와대 국민청원 서비스에 열광하는지 깊이 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 혼합연구 방식을 도입하여 질적, 양적 분석을 수행했다. 먼저 표적 집단 면접을 통해서 청와대 국민청원 이용경험이 있는 사람들을 대상으로 경험을 측정 가능한 구성개념으로 요인화 했다. 그 다음 청와대 국민청원 이용 경험이 있는 우리나라 국민 156명을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 분석결과 상징성, 유용성, 충족성, 신뢰 요인이 국민청원 활용 의도에 정(+)의 영향을 미침을 것을 확인하였다. 본 연구는 온라인의 숙의민주주의 플랫폼에서 이용자들의 실제 참여를 제고하기 위해서 기술적 측면 보다는 상징성, 유용성, 충족성, 신뢰 요인이 마련될 수 있어야 함을 주장하고자 한다. 더불어서 본 연구는 온라인 숙의민주주의 구현 과정으로 청와대 국민청원이 기존 여론 수렴 플랫폼과 어떠한 차별성이 있는지 살펴보고, 지속 이용에 영향을 미치는 요인들을 분석했다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다.
제조환경이 더욱 복잡해짐에 따라 전통적인 시뮬레이션만으로는 실시간 현장 결과를 평가하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이를 극복하기 위한 대안으로 Digital Twin개념이 활발히 논의되고 있지만, 제품설계 단계에 국한되어 연구가 진행되고 있는 실정이다. 본 연구는 Digital Twin개념이 생산 공정 프로세스에 적용되기 위한 Digital Twin 기반 제조환경 프레임워크를 제시하였다. 구성요소는 실제 생산환경인 물리적 시스템과 데이터베이스, 그리고 가상 시스템인 트윈 모델을 제안하였다. 본 연구에서는 Arena 소프트웨어와 엑셀 VBA를 활용하여 컨베이어 시스템을 대상으로 간단한 Digital Twin 기반 제조시스템을 모의실험하였다. 실험결과 트윈 모델이 실제 물리적 시스템의 실시간 데이터를 전송받아 동일한 시간단위로 작동됨을 확인하였고, 엑셀 VBA에서 축적된 실시간 데이터와 학습 데이터를 기반으로 조정된 파라미터를 생성하고 있음을 확인하였다. 또한, 간단한 모의실험을 통해 Digital Twin 모델 구동 방법을 제안하였으며, Digital Twin 모델의 구현 가능성을 보여주었다.
열차의 안전 운행을 위한 철도신호시스템은 궤도회로, 연동장치 등의 지상 설비를 이용하여 열차의 안전거리를 확보하기 위해 열차의 속도와 거리를 제어한다. 또한 이러한 철도신호시스템은 열차의 진로에 따라 선로전환기 등의 선로변 설비들을 제어한다. 이러한 지상 중심의 열차제어시스템은 높은 유지보수 비용이 요구된다. 이에 대한 해결책으로, 최근 차상중심 열차제어시스템이 제안되었고, 관련 기술들의 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 차상중심 열차제어시스템은 차상에서 직접 열차 진로상의 선로변 설비들을 제어하는 기술이며, 이러한 시스템의 도입으로 선로변 시설물들이 간소화되어 효율적이고 경제적인 열차제어시스템의 구현이 가능하다. 이에 따라 차상제어장치와 선로전환기, 건널목차단기 등의 선로변 제어장치의 시제품을 개발하였고, 테스트 베드를 구축하여 열차운영 시나리오에 따른 통합 운영 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 차상중심 열차제어시스템의 현장 적합성 시험에 앞서 설치시험, 무선망 통신시험, 차상제어장치의 인터페이스 시험 및 정상 기능 시험을 포함한 예비현장시험 결과를 기술한다. 시험 결과는 시험 시나리오의 모든 항목을 만족하였으며, 이를 통해 개발한 차상중심 열차제어시스템의 유효성을 확인하였다.
최근 파일 공유를 위해 널리 사용되는 BitTorrent의 강점은 BitTorrent의 핵심 메커니즘인 peer 선택 기법에 기인한다. Peer 선택 기법은 해당 호스트가 업로드 할 peer를 선택하는 것인데, 이 때 자신에게 각 peer가 업로드한 비율을 비교해서 가장 많이 업로드한 peer들에게 업로드를 하게 된다. 그런데 BitTorrent에서는 업로드할 peer의 개수 (즉, unchoked peer 개수)를 4개로 고정하고 있다. 하지만 peer들의 개수나 다운로드 속도, 업로드 속도와 같은 공유집단 (즉, swarm)의 특성은 계속 변하기 때문에 unchoked peer 개수를 고정하는 것은 효율적이지 않다. 본 논문에서는 BitTorrent에서 unchoked peer 개수가 고정된 4개가 아니라 변할 때 전체 시스템 성능에 어떠한 영향이 끼치는지 분석한다. 분석을 위해 본 논문에서는 서울대학교 캠퍼스 망에 테스트베드를 설치하였고, 실제로 널리 사용되는 오픈 소스 BitTorrent 클라이언트를 수정해서 사용하였다. 테스트베드에서의 다양한 실험을 통해 BitTorrent의 성능이 unchoke 개수에 따라 달라지게 되는 것을 보였고, 이에 따라 swarm의 상황을 고려해서 unchoke개수를 적절하게 조절하는 메커니즘이 필요하다는 것을 보였다.
Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.
본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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