• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1221-1230
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• 2004

모바일 환경에서 정보 제공 및 처리의 대상이 되는 사람, 자동차, 비행기 둥과 같은 이동객체는 시간이 경과함에 따라 끊임없이 자신의 위치를 변경하는 특징을 가지며, 이러한 정보들을 데이터베이스에서 효과적으로 처리하기 위해서는 연속적인 위치 변경을 수용할 수 있는 저장공간과 색인 유지 및 관리 기술이 필요하다. 기존의 색인 기법들은 색인의 유지 성능보다 질의 처리 능력을 향상시키는데 노력을 기울여 왔기 때문에 복잡하게 이동하며 매우 빈번하게 위치 정보를 갱신하는 이동객체 정보를 관리하기 어렵다. 이 논문에서는 질의 처리 성능뿐만 아니라 이동객체의 빈번한 위치 갱신을 효율적으로 처리하기 위해 고정 그리드 방식의 색인과 R-Tree의 장점을 결합한 ACAR-Tree(Adaptive Cell index with Auxiliary R-Tree)를 제안한다. 제안된 ACAR-Tree는 R-Tree에서 색인의 재구성으로 인하여 갱신 성능이 저하되는 단점을 보완하기 위하여 고정 그리드 방법의 셀 기반의 색인 방법을 기초로 한다. 또한 고정 그리드 방법에서의 데이터 분포가 편중되었을 경우의 색인 성능저하 문제를 해결하기 위하여, 셀과 버켓이 1 : 1로 매핑되는 셀에서 오버플로가 발생하였을 경우 해당 버켓이 부가적인 색인 구조인 보조R-Tree로 전환하여 처리한다. 제안된 방법을 다양한 데이터 분포 및 데이터 크기에서 실험한 결과, 기존의 R-Tree 기반의 색인 방법과 비교하여 색인의 크기가 크게 감소하였으며, 질의 및 갱신 성능에 대해서도 뛰어난 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2719-2726
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• 2010

본 연구는 포항지역 환경오염물질의 보건 환경 위해성 평가를 위한 기초연구의 일환이며, 이를 위하여 포항시에 소재한 지역대기자동측정 자료를 이용하여 연별, 계절별 $PM_10$ 농도분포에 대한 현황, 기상특성 및 오염물질 농도분포 분석을 수행하였고, 대기확산 모델(CALPUFF)을 이용하여 농도분포 특성에 대해 정성적, 정량적으로 확인하였다. 포항지역의 $PM_10$ 농도분포를 확인한 결과, 포항지역의 계절별 $PM_10$ 평균농도는 봄($75.7{\mu}g/m^3$)>여름($56.8{\mu}g/m^3$)>겨울($53.6{\mu}g/m^3$) >가을($52.7{\mu}g/m^3$) 순으로 봄에는 빈번히 발생하는 황사의 영향으로 높은 농도를 나타내었다. 포항지역 오염원별 $PM_10$ 배출량은 점오염원 62%>이동오염원 33%>면오염원 5% 순이며, 점오염원 중 전체 97%가 철강산업인 제철제강업에서 발생되었다. 포항지역은 $PM_10$의 영향을 많이 받고 있는 지역으로 포항철강공단지역에 대한 환경오염물질 원인배출원에 대한 감시체계의 보완 및 집중관리와 함께 포항지역 주민의 건강 보호를 위하여 보건 및 환경에 악영향을 미치는 위해인자 및 오염물질을 원천적으로 차단하는 작업이 지속적으로 수행되어야 할 시점이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-91
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• 2019

최근의 리눅스 운영체제는 자동차의 콘솔, CCTV, IoT기기, 모바일기기 등에 이르기까지 사용량이 증가하여 커널 버전 또한 다양하게 활용되고 있다. 해당 기기들은 범죄 수사 시 강력한 증거자료로 활용될 수 있기 때문에 파일 삭제를 통한 증거 인멸의 우려가 있다. Ext 파일시스템 포렌식은 기기의 종류에 의존하지 않고 삭제된 파일을 복원할 수 있기 때문에 심도 있는 연구가 수행되어 왔다. 하지만 커널에 따라 달라질 수 있는 파일시스템의 특성은 고려되지 않은 채 연구를 진행해왔다. 이러한 문제점은 실제 수사에서 상이한 버전의 커널을 대상으로 분석을 시도할 경우 파일시스템의 주요 메타데이터 분석이 제대로 이루어지지 않아 수사능력을 저해하고 증거능력의 의심을 받는 등 심각한 상황을 초래할 수 있다. 실제 수사 현장에서는 다양한 배포판 및 커널 버전의 리눅스 파일시스템을 대상으로 수사가 진행될 수 있기 때문에, 실증적으로 활용될 수 있도록 리눅스 배포판 및 커널 버전별로 파일 삭제 시 발생하는 메타데이터 변화 차이에 대한 분석이 필요하다. 따라서 본 논문은 이에 대한 해결 방안으로 리눅스 커널에 따른 메타데이터의 차이를 분석하고 삭제된 파일의 복원을 수행한다. 이후 수사기관은 Ext 파일시스템 포렌식 수행 시리눅스 커널 버전 차이에 의해 생기는 메타데이터 변화에 대한 고려가 필요하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1094-1103
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• 2012

최근 국방 소프트웨어 산업은 다양한 무기체계 사업을 통해 모델링 및 시뮬레이션 기술을 적용한 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있으며, 특히 이기종 시뮬레이터 간 이식성 및 상호 연동성 확보를 위해서 분산 시뮬레이션 표준 프레임워크인 HLA(High Level Architecture)의 적용을 규정하고 있다. HLA는 분산 환경에서 시뮬레이터간 데이터 교환 및 순서화를 제공하기 위한 서비스를 정의하며, HLA 규칙, Federate 인터페이스 표준 그리고 객체 모델 템플릿의 주요 컴포넌트로 구성된다. RTI(Run-Time Infrastructure)는 Federate 인터페이스 표준을 구현한 소프트웨어로써 Federation 환경에 참여 중인 Federate들이 정보를 교환할 수 있도록 기능을 제공한다. RTI 기술은 워 게임, 가상 시뮬레이션, 훈련 및 무기체계 소프트웨어 연동과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 국내에서 개발된 사례가 없어 모두 외산 제품에 의존하고 있는 실정이다. 본 논문은 국내에서 개발된 IEEE1516.1-2000 표준의 RTI 구현을 소개한다. 특히, Federate 간 데이터 교환 성능을 높이기 위해서 서버-클라이언트 방식과 단대단 방식을 혼합한 하이브리드 데이터 통신 방식의 적용 방법을 기술하고, 상용 RTI와 데이터 처리율 및 네트워크 지연 시간의 비교를 통해 성능이 개선되었음을 보인다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제28권4호
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• pp.307-315
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 최근 ICT의 급속한 발전으로 관련 산업은 놀라운 성장을 하고 있다. 따라서 의료 정보산업 관련 디지털 병원 시스템에서도 진료서비스 환경도 여러 형태의 모바일 장비 및 유선의 디바이스를 통한 시간, 장소에 관계없이 차별화된 진료 서비스가 가능하다. 그러므로 정보통신과 접목한 의료 정보 관련 솔루션의 도입은 병원 네트워크의 통합시스템이 주류를 형성하며 시너지 효과를 나타내고 있다. 현재 병원의 PACS 솔루션은 의료영상저장전송시스템으로 많은 병원들이 디지털 환경의 정보화를 위한 시스템으로 채택하고 있으며, 기존의 시스템을 무선통신, 인터넷 등의 영역으로 통합하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 개념이 형성되고 있다. 이런 시스템의 통합은 모바일 병원의 빠른 성장을 주도하고 있으며, 각각의 네트워크 및 원격 네트워크에 있는 진료 지원파트 및 임상의들은 획기적인 진료의 업무 프로세스를 요구하고 있다. 따라서 본 논문에서 설계하는 DICOM 엔진은 기존의 PACS DB 서버의 구조를 변경하지 않고 상호운용이 가능하며, 각각의 사용자의 요구에 응답하는 유 무선 통합의 진료지원 시스템이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.919-929
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• 2013

최근에 많은 IT기술들이 자동차에 적용되고 있다. 하지만 일부 자동차 IT 기술들은 보안에 대한 적절한 고려 없이 자동차에 적용되어 보안 사고를 야기할 수도 있다. 특히 최근의 연구 결과들은 차량 소유자 인증을 해주는 특정 모델의 스마트키가 무선 신호를 재전송하거나 이를 위조하는 공격으로부터 안전하지 않고, 이를 통해 차량을 탈취할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 따라서 본 논문에서는 스마트키의 무선 신호 조작 공격을 이용한 차량도난으로부터 안전한 차량 운전자 인증 방법을 제안한다. 오늘날 차량에 구축된 전자장치간의 네트워크에서는 운전자의 운전 패턴에 대한 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차량 소유자의 운전 패턴 정보를 학습시켜 이를 표준 정규분포화한 후, 운전자에 대한 인증이 가능한 인증 모델을 설계하였다. 또한 제안하는 인증 모델을 검증하기 위해 k-묶음 교차 검증을 수행하였고, false positive rate가 0.35일 때 true positive rate 0.7 로 운전자 인식이 가능함을 확인하였다. 제안하는 인증모델은 차량 소유자에게 연락할 수 있는 모듈(eg. 3G/4G 통신 module)과 함께 사용된다면 기존의 소유기반(스마트 키)의 인증 방식 보다 더 안전하게 차량을 보호할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권2호
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• pp.133-140
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• 2007

플래시 메모리는 오늘날 다양한 형태로 우리 생활의 일부를 차지하고 있다. 이동식 저장매체, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 휴대전화기, MP3플레이어, 개인정보단말기(PDA) 등의 모바일 제품 등에 광범위하게 사용되고 있다. 이처럼 많은 분야에서 사용되는 주된 이유는 플래시 메모리가 저전력, 비휘발성, 고성능, 물리적 안정성, 휴대성 등의 장점을 갖기 때문이다. 더불어 최근에는 기가바이트급 플래시 메모리도 개발되어 하드디스크의 자리를 대체할 수 있는 상황에 이르렀다. 하지만, 플래시 메모리는 하드디스크와 달리 이미 데이타가 기록된 섹터에 대해 덮어쓰기가 되지 않는다는 특성을 갖고 있다. 데이타를 덮어쓰기 위해서는 해당 섹터가 포함된 블록을 지우고(소거) 쓰기 작업을 수행해야 한다. 이로 인해 플래시 메모리의 데이타 읽기/쓰기/소거에 비용이 하드 디스크와 같이 동일한 것이 아니라 각각 다르다[1][5][6]. 이러한 특성이 고려되지 않은 기존의 OS, DBMS 등과 같은 시스템 소프트웨어에서 사용되는 교체 기법은 플래시 메모리 상에서 비효율성을 가질 수 있다. 그러므로 플래시 메모리상에서는 플래시 메모리의 특성을 고려한 효율적인 버퍼 교체 기법이 필요하다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 특성을 고려한 버퍼 페이지 교체기법을 제안하며, 제안된 기법과 기존 기법들과의 성능 평가를 수행한다. 지프분포와 실제 워크로드를 사용한 성능평가는 플래시 메모리의 특성을 고려한 버퍼 페이지 교체 기법의 필요성을 입증한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-76
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• 2018

본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7A호
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• pp.649-658
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• 2006

최근 소프트웨어 개발은 client/server 시스템이나 웹 프로그래밍, 객체지향 개발, 네트워크 환경에 의한 분산개발 등 새로운 개발 형태로써 다양하게 적용되고 있다. 한편 소프트웨어 분산 개발에 대한 기술도 관심이 되고 있으며, 객체지향 개념이 확대되고 있다. 이러한 기술에 의한 개발 작업량의 대폭 삭감이나 소프트웨어 품질 및 생산 개선의 효과가 점차 증대되어 가는 추세로 향후 광범위한 분야에 분산된 다수의 워크스테이션에 의해 병행되어 개발된 객체(object)를 이용한 분산개발의 발전에 대해 고찰한다. 본 논문에서는 이러한 분산 소프트웨어 개발환경을 대상으로 확률미분방정식 모델에 의한 소프트웨어 최척 배포문제를 논한다. 과거에는 소프트웨어 개발 프로세스에 의한 출하 품질의 파악이나 시험 진도관리에 의한 신뢰성 평가를 행하는 접근방법(approach)에 의해 소프트웨어의 고장 발생 현상을 불확정 사상에 의해 확률, 통계적으로 취급하는 방법을 적용하였으나 본고에서는 fault 발견과정에서 계수에 의해 취급되는 비동차포아송과정(NHIPP: Non-Homogeneous Poisson Process) 에 의한 SRGM과 fault 발견 과정을 연속적으로 변동하는 확률 과정의 모델화된 확률 미분방정식 (SDE: stochastic differential equation)에 의한 SRGM을 제안하여 최적의 배포시기를 결정한다. 여기서 시험단계 및 운용단계에 발생하는 비용 요인으로부터 도출된 총 소프트웨어 비용을 최소로 하는 시험시간인 최적 배포시기를 구한다. 특히, 총 소프트웨어 비용의 확률분포를 고려하여 최적 배포시기의 신뢰 한계도 논한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.