• 한국지리정보학회지
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• 제12권1호
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• pp.81-95
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• 2009

지리정보시스템(GIS)과 같은 대용량 공간 데이터 처리에 대한 새로운 패러다임이 바로 제약 데이터베이스(CDB) 모델이다. 이 논문에서는 기존의 공간 데이터베이스의 관련연구를 통하여 스키마 구성 및 질의처리의 한계점을 찾아내고 보다 효율적인 처리방식의 제약 데이터 모델을 제안한다. 제약 데이터 모델의 개념, 표현방법, 질의처리의 예를 제시했으며, 특히 평면자료에 높이를 표시하는 불규칙 삼각망(TIN)을 제약 데이터 모델로 표현하고, 기존 공간 데이터 모델과 비교 평가했다. 우리는 제약 데이터모델링을 통하여 단순하고 우아하게 형식화할 수 있다는 것을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제23권2호
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• pp.1-9
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• 2015

그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.74-76
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• 2000

공간 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하는 시스템이나 다수의 클라이언트의 요구가 발생하는 시스템에서는 데이터에 대한 처리 비용 및 전용 비용으로 인한 서버 사이드의 병목 현상 및 질의 처리 속도의 저하라는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 미들웨어인 C-C Connector의 Method 및 프로토콜을 제안한다. 제안하는 C-C(Client To Client) Connector는 질의의 분석과 CIT(Client Information)의 검색을 통하여 인접한 클라이언트들의 캐쉬 데이터를 이용한 질의 처리의 가능 여부를 판단하며 인접 클라이언트와 요구 클라이언트 사이의 Connection을 형성함으로서 클라이언트-클라이언트의 질의 처리 및 데이터 전송 기능을 지원한다. 그리고 이러한 기능의 지원을 위한 서버, C-C Connector, 클라이언트 사이에서 수행되어지는 질의 처리의 프로토콜을 정의한다. 제안된 C-C Connector의 Method 및 프로토콜은 서버 사이드의 처리 비용을 현재 서버에 접속중인 클라이언트들에게 분배함으로서 서버 사이드의 병목현상과 질의 처리 시간의 지연이라는 문제점을 개선할 수 있으며 클라이언트 사이드에서의 반응 속도의 향상과 현재 연결된 시스템의 처리 성능을 최대한 활용할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (B)
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• pp.339-343
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• 2007

최근의 의료 데이터는 대용량의 디지털 이미지로 생산된다. 이러한 대용량 이미지를 처리하기 위해서는 많은 처리 능력과 대량의 데이터 저장 공간이 필요하다. 현재 각 병원에서 생산되는 의료 이미지는 개별적으로 구축되어있는 PACS[3]에 저장하고 관리한다. 이러한 의료 환경속에서 대량의 데이터 저장공간 확보뿐 아니라 환자들의 중복 검사 방지, 의료 연구를 위한 풍부한 데이터 제공을 위해 각 병원의 의료 데이터를 통합하고 접근하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있는 상황이다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위해 그리드 컴퓨팅 기술을 도입하여 고효율의 처리 능력과 풍부한 데이터 저장 공간을 제공하고자 하였으며, 원격의 사용자가 지역적 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데이터 관리 서비스를 웹서비스로 제공하는 방법에 대해 제시하였다. 또한, 프로토타입을 설계, 구현하여 실제 가능성에 대해 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1326-1329
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• 2015

최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1269-1275
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• 2003

본 논문에서는 클라이어언트/서버 환경에서 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리하기 위한 데이터 캐싱과 캐시된 데이터의 일관성 유지를 다룬다. 이를 위하여 먼저 클라이언트에서 데이터 캐싱을 위하여 실체화된 공간뷰를 이용한다. 그리고 서버의 데이터 변경에 따른 실체화된 클라이언트 뷰의 변경을 위하여 유도관련성을 이용한 점진적 변경 기법을 적용한다. 실체화된 뷰는 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리 할 수 있지만, 일관성 유지에 대한 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 공간질의 처리를 위하여 서버에서 공간연산자의 비용을 기반으로 질의 수행과 뷰 일관성 유지에 따른 비용식을 제시한다. 이를 기반으로 클라이언트에서 질의 요청시 비용을 평가하여 뷰의 실체화 여부를 서버에서 결정한다. 이 방법은 클라이언트/서버 환경에서 뷰의 실체화와 재수행 방법을 병행함으로써, 클라이언트의 공간질의를 효율적으로 처리할 수 있는 장점을 제공한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.79-86
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• 2009

제약 데이터베이스의 투플은 제약 논리식으로 구성되었으며, 공간 데이터의 표현 및 질의를 비교적 간결하게 처리할 수 있다. 제약 데이터베이스를 통한 공간 데이터의 실렉션, 합집합, 교집합 등의 질의 연산 처리는 간단하게 관련 투플 간에 제약식을 포함시켜 주면 된다. 그러나 중복되거나 불필요한 데이터가 증가할 수 있으며, 그에 따른 질의 비용이 증가될 수도 있다. 이 논문에서는 제약 데이터베이스에서의 질의처리 결과에 대한 문제점을 밝히고, 효율적인 질의처리를 위해서 결과 릴레이션에 대한 투플 최소화 정리기법의 제안 및 그 효과를 분석했다. 우리는 투플 최소화 기법을 이용하여 제약 릴레이션의 불필요한 제약식을 제거함에 따른 질의처리의 효율성이 개선됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.172-173
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• 2018

CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2020

Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.909-912
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• 2009

기존의 저장 방식은 대용량의 데이터를 비효율적으로 처리해 왔지만 데이터 중복 제거 기법을 이용하면서 저장 공간과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있게 되었다. 그러나 기존의 데이터 중복 제거 알고리즘들은 수행시간이 길고 중복 데이터를 효율적으로 제거하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 개선된 중복 검색 및 제거 메커니즘을 제공하는 저장 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 알고리즘은 저장 공간을 최소화하고 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 주요 아이디어는 스트라이드 방식의 중복 검색 메커니즘이며 중복된 데이터 블록을 발견하는데 있어서 계산 시간을 줄여주고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 리눅스 배포 데이터를 저장하는 실험을 수행하였으며 실험 결과 스트라이드 방식이 저장 공간을 줄이고 중복된 데이터 블록을 효율적으로 관리할 수 있음을 보였다.