• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1-11
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• 2018

블록체인은 네트워크 내의 모든 참여자들이 공동으로 소유하고 검증함으로서 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 블록체인은 보안성 및 확장성 투명성을 특징으로 하며 전 세계에서 이용가능하기 때문에 최근 송금을 포함하여 물류 유통, IoT 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 최근에는 블록체인을 기반으로 하여 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행을 자동화할 수 있는 스마트 컨트랙트에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 컨트랙트를 활용하면 계약 사항을 미리 프로그래밍하여 작성하고, 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트 설계에 관한 연구를 진행하면서 최근 이슈가 되고 있는 가상화폐의 불법적 자금 악용 등의 문제를 해결하는 방안으로써, 스마트 컨트랙트 설계 방안에 대한 연구를 진행하였다. 이를 통해 고객확인(KYC:Know Your Customer)과 자금세탁방지 과정을 스마트 컨트랙트를 활용해 적용해 보았으며, 자금세탁방지의 가능성을 확인 및 ASM(AML SmartContract mechanism) 설계 방안을 제시해보고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권2호
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• pp.1-14
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• 2020

ISO 15118은 전기자동차와 전기차 충전기 사이의 통신을 정의하는 국제 표준이다. 또한 충전 서비스를 이용할 때 사용자를 자동인증하는 기술로써 Plug & Charge(PnC)를 정의하였다. PnC는 전기차 사용자 인증, 충전, 요금 청구 등의 모든 과정이 자동으로 처리되는 자동인증기술을 말한다. 표준에 따르면 충전기와 CPS(Certificate Provisioning Service)의 인증서는 V2G(Vehicle to Grid) Root 인증서의 아래에 있어야 한다. 한국의 경우 한국전력공사가 자체적으로 PKI(Public Key Infrastructure)를 운영하고 있으므로 한전이 제공하는 충전기는 V2G Root 인증서의 아래에 있는 것이 어렵다. 따라서 서로 다른 Root 인증서를 가지고 있을 때에도 인증이 가능한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 PnC 방식의 인증에 교차 인증서의 적용을 제안한다. 교차 인증서 자동인증은 서로 다른 Root 인증서를 가지더라도 인증이 가능하도록 Root CA의 교차 인증서를 발급하고 인증서 체인에 포함시켜 자동인증을 진행하는 것이다. 교차 인증서 기술을 적용하면 다른 Root 인증서의 아래에 있는 인증서의 검증을 가능하도록 해준다. 본 논문에서는 PnC 방식과 교차 인증서를 적용한 PnC 방식의 자동인증을 구현하여, 두 가지 방식이 모두 사용 가능함을 증명하는 개념 증명을 진행한다. 개발 요구사항과 인증서 프로파일, 사용자 인증 시퀀스를 작성하고, 이에 따라 구현, 실행한다. 이 실험을 통해 두 가지의 자동인증이 실행 가능하고, 특히 교차 인증서를 적용한 PnC 방식의 자동인증의 확장성이 뛰어남을 확인한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.121-133
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• 2013

차세대 무선 네트워크에서의 무결점 전송 서비스는 이동단말(MN, Mobile Node)에게 광범위한 로밍을 효율적으로 제공하는 이동성관리가 매우 중요하게 되었다. MIPv6(Mobility IPv6)는 IETF(The Internet Engineering Task Force)에 의해 제안된 이동성관리 기법들 중 하나이고, IPv6기반에서 이동성관리 기법들은 다양한 형태로 발전되어왔다. F-PMIPv6(Fast Handover for Proxy MIPv6)는 PMIPv6(Proxy MIPv6)의 시스템 성능을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 F-PMIPv6은 항상 PMIPv6보다 더 뛰어날 수 없다. 그러므로 이동성 관리 기법을 이용하여 시스템의 용량과 확장성 향상의 가능성을 위해 PMIPv6과 F-PMIPv6중에 알맞은 프로토콜을 선택을 하는 것이 중요하다. 이 논문에서 PMIPv6과 F-PMIPv6의 적용범위를 분석하는 분석적인 모델을 개발한다. 이 모델을 기반으로 변화하는 이동성과 서비스 특성에 따른 사용자를 위해 PMIPv6과 F-PMIPv6 사이에서 더 좋은 대안을 선택하는 안전한 스마트 이동성 지원(SSM) 기법을 설계 한다. F-PMIPv6을 적용했을 때, SSM는 가장 좋은 이동성 앵커 포인트와 시스템 성능의 최적화를 위한 지역적인 크기 선택을 한다. 수치화한 결과는 PMIPv6와 F-PMIPv6에 적용 가능한 몇 가지 키 파라미터의 영향을 설명한다. SSM는 PMIPv6와 F-PMIPv6보다 더 나은 결과를 입증시켰다.

• 에너지공학
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• 제25권2호
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• pp.94-100
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• 2016

에너지저장장치(ESS)는 전력수급 불균형 해소, 신재생에너지의 출력안정, 주파수 조정용 등 전력공급 안정성 향상 및 효율적 전기에너지사용 등에 기여하는 중요자원으로, 전세계적으로 '23년까지 '14년 설치용량의 약 30배가 증가한 55.9GWh의 보급이 전망되고 있다. 이와 같이 급증하는 세계시장에서 국내 ESS 업계의 경쟁력 확보를 위해서는 자국내 설치실적(Track Record) 확보가 필요한데, 우리나라는 주파수 조정용(FR용(用))과 그간 지속되어 왔던 전력수급 불균형 상황에 대비하기 위한 부하이동용 중심으로 ESS를 보급하여 왔다. 하지만, 주파수 조정용의 경우 통상적으로 화력발전소 정격용량의 약 5% 범위에서 설치효용이 발생하는 것으로 평가되고 있어, 화력발전이 비약적으로 증가하지 않는 한 국내 시장의 확장성이 부족하다고 할 수 있으며, 여유로운 예비력 확보정책에 따라 부하이동용에 대해서도 보급필요성이 저하되고 있는 바, 새로운 방식의 보급확대 대상이 필요하다고 할 수 있다. 유망한 신규보급대상은 간헐적 출력의 약점은 있으나, 신기후체제 대응과 산업육성을 위해 지속적으로 추진예정인 신재생에너지와의 연계설치를 통해 신재생에너지의 출력을 안정화 하고, 신재생에너지 발전량의 계통투입시기 조절을 통한 이산화탄소 저감효과를 기대할 수 있는 분야라고 할 수 있다. 본 연구에서는 향후 에너지정책의 최대 화두인 신기후체제 대응을 위한 온실가스 감축수단을 활용할 수 있도록, 태양광 연계형 ESS 충방전모드를 온실가스 저감효과를 고려토록 설계한 후, 투자유도를 위한 REC 가중치 산정방법에 대한 정책대안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권4호
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• pp.447-454
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• 2003

광 버스트 교환(OBS : Optical Burst Switching)은 광 지연선(FDL: Fiber Delay Line) 사용의 감소와 차세대 전광 네트워크에서의 광 스위칭 패러다임을 실현하기 위해 제안되고 있다. OBS는 버스트를 시분할 다중화함으로써 파장 라우팅보다 대역폭의 효율성을 제공하고 코어 네트워크에 대한 확장성을 제공한다. 최근, 광 버스트 교환망에서 어떻게 QoS(Quality of Service)를 제공할 것인가가 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 혼잡 발생시 우회 라우팅(deflection routing) 경로로 우선순위 0, 1, 2의 버스트를 우회시켜 QoS를 제공하는 우회 라우팅 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법의 큰 장점은 QoS를 간단히 제공할 수 있다는 것이고, 이는 QoS 보장 알고리즘으로부터 제공된다. 또한, 제안한 QoS 제공방식은 각 코어 라우터에서 광 지연선의 사용을 최소로 하면서 트래픽을 공평하게 분배함으로써 효율적인 네트워크를 구현하게 한다. 제안 QoS 제공 방식의 우선순위 0, 1, 2 버스트의 QoS 보장과 효율적인 네트워크 사용에 대하여 OPNET을 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 이에 따른 결과로써, 높은 우선 순위 버스트의 종단간 지연은 향상되었으며, 또한 효율적인 네트워크 이용이 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.377-391
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• 2019

최근 사물 인터넷에서 인증, 접근 제어 등을 위해 토큰과 블록체인을 이용한 시스템 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 그러나 기존 토큰을 이용한 방식의 시스템은 중앙 집중적인 특성을 가지고 있으므로 보안성, 신뢰성, 확장성 측면에서 사물 인터넷과는 적합하지 않다. 또한 블록체인을 이용한 방식의 시스템은 블록체인을 유지하기 위해서 해시 등의 계산을 반복적으로 수행하고 모든 블록을 저장해야하므로 IoT 디바이스에 과부하가 따른다. 본 논문에서는 사물 인터넷에 적합한 접근 제어를 위하여 토큰을 기반으로 권한 관리를 한다. 또한 탱글을 적용한 P2P 분산 원장 네트워크 환경을 구성하여 중앙 집중적인 구조의 문제점을 해결하고 토큰을 관리한다. 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 수행하여 토큰을 발급하고 토큰 발급에 대한 트랜잭션을 공유하여 모든 노드들이 토큰에 대한 유효성을 검증할 수 있다. 기존 발급 받은 토큰을 재사용하여 반복적인 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 줄여서 접근 제어 프로세스를 경량화할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.