• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.21-24
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• 2011

최근 NAND 플래시 메모리는 가벼운 무게, 적은 전력소모, 온도 및 충격에 강한 내구성 때문에 하드디스크를 대체할 저장 매체로 주목 받고 있다. 하지만 NAND 플래시 메모리는 비대칭적인 읽기 쓰기 소거 연산 처리 속도와 제자리 갱신이 불가능한 물리적인 특징으로 인해 디스크 기반의 대표적인 인덱스 구조 중의 하나인 해시 인덱스 구조를 NAND 플래시 메모리 상에 구현하였을 때, 레코드가 빈번하게 삽입, 삭제, 갱신되면 대량의 제자리 갱신이 발생하여 플래시 메모리에서 느린 쓰기 연산과 소거 연산이 수행되어 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 성능 저하를 피하기 위하여 버켓 오버플로우 발생 시 분할 연산을 수행하지 않고, 최대한 지연시킴으로써 쓰기 연산을 줄이는 인덱스 구조를 제안한다. 또한, 각 버켓에 대한 오버플로우 버켓의 갱신 및 삭제 비율에 따라 적응적으로 오버플로우 버켓을 할당하여 추가적인 읽기 쓰기 연산을 줄인다. 본 논문은 기존의 해시 인덱스 구조를 예제 및 수식을 통하여 제안하는 인덱스 구조의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.748-750
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• 2003

분자모사 시뮬레이션은 일반 컴퓨터로는 수행이 불가능한 대량의 연산을 요구하기 때문에. 현재까지는 적극적으로 활용되는 한계가 있다. 그리드 컴퓨팅을 이용하여 요구되어지는 대량 컴퓨팅 파워를 해결할 수 있지만, 응용 특성에 최적화되게 설계된 그리드 컴퓨팅 시스템의 부재하기 때문에 활용되어지기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결을 목표로 하는 분자모사에 최적화된 그리드 시스템 (Molecular Grid System) 구축에 관한 내용을 기술을 하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.23-26
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• 2004

최근 인터넷 및 이동 통신기기의 사용이 급증하면서 각종 데이터에 대한 사용자들의 검색 요청은 빠른 응답 시간을 요구하는 경우가 늘어나게 되었다. 이를 충족시키기 위하여 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템들이 등장하게 되었고 또한 대량의 데이터들에 대한 색인 구조와 색인에 대한 접근 충돌을 제어하면서도 빠른 응답 시간을 보장하는 색인 동시성 제어 기법들에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 현재 대부분의 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템들은 색인에 대한 동시성 제어 기법으로 잠금 기반의 동시성 제어 기법들을 많이 사용하고 있다. 그러나 잠금 기반의 동시성 제어 기법들은 검색 연산을 포함한 모든 연산에 대하여 접근하려고 하는 노드에 잠금을 거는 것을 요구하기 때문에 잠금이 걸려있는 노드를 접근 하려는 연산은 잠금이 풀리기를 기다려야만 한다. 따라서 잠금 기반의 색인 동시성 제어 기법들은 동시성에 제약이 생겨 검색 요청에 대한 응답시간을 지연시킨다. 본 논문에서는 $B^+$-Tree에서의 잠금 없는 검색 연산을 위하여 엔트리간 연결 리스트 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 주기억 상주 데이터베이스 관리 시스템 환경에서 검색 연산이 아무런 잠금없이 수행되는 것을 보장한다. 특히 본 논문에서 제안하는 기법은 삽입, 삭제 연산이 수행 중인 노드에서의 잠금없는 검색 연산의 수행이 가능하기 때문에 잠금 기반의 동시성 제어 기법들 보다 빠르고 예측 가능한 응답시간을 보장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.591-594
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• 2016

최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39B no.5
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• pp.317-322
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• 2014

Data security and integrity is a critical issue in data transmission over wired/wireless links. A large amount of data is encrypted before transmission, by block cipher using mode of operation. RBF mode is a block cipher mode of operation which uses random characteristics. In this paper, we analyze the safety against known plaintext attack and chosen plaintext attack of RBF mode compared to the traditional modes. According to the analysis, RBF mode is known to be secure while the traditional modes are not secure against them.

• Journal of IKEEE
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• v.20 no.3
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• pp.303-306
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• 2016

In this paper, we propose a method to accelerate convolutional neural network by utilizing a GPGPU. Convolutional neural network is a sort of the neural network learning features of images. Convolutional neural network is suitable for the image processing required to learn a lot of data such as images. The convolutional layer of the conventional CNN required a large number of multiplications and it is difficult to operate in the real-time on the embedded environment. In this paper, we reduce the number of multiplications through Winograd convolution operation and perform parallel processing of the convolution by utilizing SIMT-based GPGPU. The experiment was conducted using ModelSim and TestDrive, and the experimental results showed that the processing time was improved by about 17%, compared to the conventional convolution.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.297-303
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• 1999

오늘날 전산망을 통해 대량의 다양한 언어 정보가 일상 언어로 교환되고 있다. 따라서 대량의 이러한 정보를 효율적으로 처리할 수 있는 언어 정보 처리 시스템이 필요하다. Hausser (1999)와 이기용(1999)는 그러한 언어 정보 처리 시스템으로 데이터베이스 의미론을 주장하였다. 이 의미론의 특징은 자연언어의 정보 처리 시스템 구축에 상업용 데이터베이스 관리 시스템을 활용한다는 점이다. 이때 야기되는 문제 중의 하나가 표상(representation)의 문제이다. 그 이유는 언어학의 표상 방법이 데이터베이스 관리 시스템의 표상 방법과 다르기 때문이다. 특히, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서는 테이블 (table) 형식으로 각종 정보를 표시한다. 따라서, 이 논문의 주안점(主眼点)은 언어학에서 흔히 쓰이는 표상 방법, 즉 문장의 통사 구조를 표시하는 수형(tree)이나 의미 구조를 표시하는 논리 형태(logical form), 또는 단어나 구의 특성을 나타내는 자질 구조(feature structure)를 테이블 형식으로 대체하는 방법을 모색하는 것이다. 더욱이 관계형 데이터베이스 관리 시스템에서는 테이블에 대한 각종 연산, 특히 두 테이블을 연결(link)하는 작업이 가능하고 이런 연산 과정을 통해 정보를 통합하거나 여과할 수 있기 때문에 관련 정보를 하나의 테이블에 표상하거나 정보 자료의 분산 저장과 자료의 순수성을 유지하는 것이 용이하다. 이 논문은 곧 이러한 점을 가급적 간단한 예를 들어 설명하는 데 그 목적이 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4B
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• pp.428-434
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• 2009

Many RFID authentication protocols have been proposed to build a secure ubiquitous environment. However, existing protocols do not respond recent attacks appropriately and they perform many hash operations to authenticate a large number of tags. In this paper, we propose a hash function-based secure authentication protocol for improving efficiency in RFID system. The proposed protocol is safe to passive attacks and active attacks, and requires only 2 hash operations in a tag and 3 hash operations in a database. Accordingly, the proposed protocol is very effective in RFID system environment which is composed to low-cost tags and a database handling many tags.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.1
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• pp.30-38
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• 2004

In many scientific and commercial applications such as Earth Observation System (EOSDIS) and mobile Phone services tracking a large number of clients, it is a daunting task to archive and index ever increasing volume of complex data that are continuously added to databases. To efficiently manage multidimensional data in scientific and data warehousing environments, R-tree based index structures have been widely used. In this paper, we propose a scalable technique called seeded clustering that allows us to maintain R-tree indexes by bulk insertion while keeping pace with high data arrival rates. Our approach uses a seed tree, which is copied from the top k levels of a target R-tree, to classify input data objects into clusters. We then build an R-tree for each of the clusters and insert the input R-trees into the target R-tree in bulk one at a time. We present detailed algorithms for the seeded clustering and bulk insertion as well as the results from our extensive experimental study. The experimental results show that the bulk insertion by seeded clustering outperforms the previously known methods in terms of insertion cost and the quality of target R-trees measured by their query performance.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.4 no.3
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• pp.257-269
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• 2001

Because of increasing number of integrated circuit, there is many tries of making chip of neural network and some chip is exit. but this is not prefer because YLSI technology can't support so large hardware. So imitation of whole system of neural network is more prefer. There is common procedure in signal processing as in the neural network and pattern recognition. That is multiplication of large amount of signal and reading LUT. This is identical with some operation of MLP, and need iterative and large amount of calculation, so if we make this part with hardware, overall system's velocity will be improved. So in this paper, we design neutral network, not neuron which can be used to many other fields. We realize this part by following separated bits addition method, and it can be appled in the real time parallel process processing.