• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.467-470
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• 2000

이 논문에서는 대용량 3 차원 데이터를 효율적 편집과 실시간 랜더링하는 방법라 자료구조를 제안한다. 3 차원 스캐닝 데이터로부터 만들어지는 대용량 폴리곤 데이터를 사용자 인터페이스를 이용하여 실시간에 편집하기 위한 효율적인 자료·구조를 제안하고, 이를 이용한 포리곤 연산자의 구현 방법 설명하고 있다. 또한, 여기서 제안한 자료구조가 기존 edge 기반 자료구조와의 성능비교를 통해 대용량 메쉬 데이터 편집시스템에 적합한 자료구조임을 보이겠다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.305-306
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• 2016

현재 스마트 시대에 살고 있는 우리는 매우 복잡하고 거미줄처럼 연결되어 있는 빅 데이터 환경에서 살고 있다. 이런 환경에서는 대용량 데이터를 효율적으로 관리하고 활용하는 것이 개인이나 기업들이 추구하려는 목표이다. 빅 데이터 시대에 데이터의 효율적인 관리와 활용을 위해 다양한 장비에서 수집되고 저장된 대용량 데이터에 대해서 일반적인 데이터 분석을 통한 보안 기술로는 상당한 시간과 자원 낭비가 수반된다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 하둡을 이용하여 대용량 데이터에 대한 처리 및 분석을 통해 효과적인 보안 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.441-442
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• 2007

제주계통은 지속적인 부하증가를 고려하여 대용량의 발전기를 설치하였다. 제주계통에서 대용량의 발전기가 탈락하는 경우 탈락되는 유효전력량 만큼 HVDC에서 추가적으로 전송하게 된다. 전류형 HVDC는 유효전력을 전송시키기 위해서 계통에서 무효전력을 공급받아야 한다. 탈락하는 발전기의 유효전력 발전량이 많으면 많을수록 계통에서 공급받아야 하는 무효전력량이 많아진다. 실질적으로 상정고장 검토시 제주도의 대용량 발전기의 탈락은 제주 계통의 안정도 유지에 심각한 문제를 초래하므로 발전기의 유효전력 출력은 신뢰도 유지를 위해서 제한이 필요하다. 본 논문에서는 제한된 발전기 최대 유효전력 출력값을 계산하기 위한 새로운 해석 방법과 전력시장운영규칙의 기준전압을 벗어나지 않는 범위 내에서 기존에 설치되어 있는 전압보상장치를 투입함으로써 상대적으로 값이 싼 대용량 발전기의 발전량을 향상시키는 방안에 대해서 논의한다.

• Review of KIISC
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• v.19 no.5
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• pp.95-104
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• 2009

최근 대용량 데이터의 급속한 생성, 유통으로 인해 데이터 서비스 사용자가 증가하고 있다. 이때, 대용량 데이터를 분산 데이터베이스 시스템에 저장 관리하는 경우, 데이터에 대한 위협문제가 발생된다. 본 논문에서는 대용량 데이터를 암호화 하여 관리할 때 복호권한을 위임함으로써 보다 안전하게 데이터를 관리하는 Proxy Re-encryption 기법에 대해 검토한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.23 no.1
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• pp.197-206
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• 2010

In this paper, we propose boosting algorithms when data are very large or coming in batches sequentially over time. In this situation, ordinary boosting algorithm may be inappropriate because it requires the availability of all of the training set at once. To apply to large scale data or data batch stream, we modify the AdaBoost and Arc-x4. These algorithms have good results for both large scale data and data batch stream with or without concept drift on simulated data and real data sets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.271-273
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• 2005

유전자 분석기술의 발전은 지놈 프로젝트(genome project)와 햅맵 프로젝트(hapmap project)를 가능하게 하였으며 이제는 맞춤형 진단 및 신약 개발 등 실제 사업의 구체화를 가져오게 하였다. 실제 사업에 적용시키기 위해서는 비용 절감의 문제를 해결해야 한다. 그래서 대용량의 유전자형(genotype)데이터를 정확하고 빠르게 일배체형(haplotype)으로 재구성해 줄 수 있는 시스템이 생물 산업 및 제약 산업에서 제기되어 지고 있다. 기존의 연구에서 비록 정확성이 높은 알고리즘들이 개발되어 있지만 기존의 방법들은 계산에 필요한 양이 크기 때문에 대용량 데이터에 대한 처리가 불가능하였다. 우리가 제안하는 시스템은 대용량 데이터를 유동적인 크기로 블록을 분할하여 대용량 데이터 처리 문제를 해결하였다. 또한 나누어진 블록에서 나타나는 모호한 이형접합체(heterozygote)의 위상(phase)의 결정 과정에 LD기반의 블록 분할 방법을 이용함으로써, 추론된 결과의 정확률을 높였다. 구현된 시스템의 성능평가는 ms로 구성한 인공데이터를 사용하여 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.338-339
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• 2018

최근 실시간 대용량 미디어에 대한 사용자의 요구가 증가함에 따라 자연스러운 영상 재생을 위한 전송 기법이 활발히 연구되고 있다. MPEG MMT 는 이러한 차세대 대용량 미디어 전송 규격으로 주목 받고 있다. 하지만 실시간 대용량 미디어의 크기는 점차 커지고 있고 이에 따라 보다 효율적이고 빠른 전송을 위해서 다각도의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MMT 기반의 실시간 대용량 미디어 전송의 개선을 위하여 병렬 전송을 제안하고 이에 따른 MMT 의 활용 방법을 제시한 인터페이스를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.193-194
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• 2009

멀티미디어 장치의 대중화로 인해 사용자는 고화질의 영상과 다양한 멀티미디어 응용 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 고화질의 미디어 컨텐츠는 대용량 파일의 형태로 저장된다. 대용량 파일의 필요한 부분만을 편집하여 재 저장하기 위해서는 새로운 기법이 요구된다. 현재의 리눅스 시스템에서는 편집된 파일의 내용을 새롭게 저장하는 방법을 사용하는데 미디어 컨텐츠와 같은 대용량 파일의 경우 많은 디스크 대역폭과 시간을 요구한다. 본 논문에서는 리눅스 Ext4 파일 시스템에서 범위 지정을 통한 고속 편집 저장 방법을 제안한다. 본 기법은 실제 데이터의 디스크 I/O 없이 메타데이터 편집만을 통해 대용량 멀티미디어 파일 편집 저장을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1551-1554
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• 2011

대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.837-840
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• 2017

각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.