• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.383-387
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• 2003

기존의 병리영상의 저장 및 관리, 공유를 위한 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 병리 영상의 전산화 및 대용량 자료를 표준화하여 보관하기 위한 시스템을 유방종양 영상을 사용하여 구축하였다. 다양한 유방종양 영상들을 질환별로 분류하고, 획득되어진 배율별로 구분하여 데이터 베이스를 구축하여 검색이 가능하도록 하였다. 비쥬얼 베이직을 이용하여 소프트제어를 개발하였으며, 검색되어진 영상에 대해 영상이 가지고 있는 컬러 및 질감특징값을 뽑아 영상의 객관적인 특성을 파악할 수 있도록 하였으며, 향후 다양하고 체계적인 병리 영상 세포은행을 구축하기 위 한 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.05a
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• pp.81-87
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• 2002

본 논문은 RAID 시스템의 몇 가지 구성에 대해 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한다. 대용량의 RAID를 구성하기 위해서는 다수의 디스크가 필요한데 반해, 하나의 PCI의 버스에 연결될 수 있는 장치의 개수 제한되어 있어 이 경우 확장 PCI 버스가 필요하다. 본 논문에서는 RAID 시스템의 하드웨어 구조, 특히 각 구성요소를 연결하는 PCI버스의 부하에 초점을 맞춘다. 버스 트랜잭션을 세 가지로 분류하고, 각각의 경우를 분석하고 평가한다. 이 분석으로부터 RAID 시스템의 두 가지 구조에 대해 성능을 계산하고 시뮬레이션 한 결과를 비교한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2006.05a
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• pp.223-226
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• 2006

본 연구에서는 ALS의 스캔라인 특성을 이용하여 포인트 클라우드를 효율적으로 분리하는 기법을 제시하였다. 이전 연구에서 제시하였던 방식에서 포인트 분류를 위한 쿼리 영역의 제한 기능을 강화시키고 효율적인 메모리 관리를 위하여 쿼리에 사용되지 않는 포인트를 영구 저장하여 메모리로부터 해제하는 기능을 추가하였다. 결과적으로 대용량의 포인트 데이터를 처리하는 동안 속도 저하 현상이 발생하지 않았으며 높은 정확도로 건물 포인트를 분리할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.359-360
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• 2000

대기 중에 부유하는 입자상 물질의 샘플링은 다양한 방법을 통해 이루어지고 있다. 현재 사용되고 있는 임자 샘플러(sampler)는 대부분 관성력 또는 원심력을 이용하여 입자를 크기별로 분류하고 있다. 하지만 입자의 농도가 아주 낮아 대표적인 샘플링을 하기가 어려운 경우에는 장시간의 샘플링과 대용량의 유량이 필요하다. 저농도로 부유하는 오염물질을 신속하게 측정하기 위해서는 낮은 농도를 고농도로 농축하여 측정기기에 실시간(real-time)으로 보내는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 대기 중에 존재하는 에어로졸을 실시간으로 농축하는 기술에 관한 것이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 1996.06a
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• pp.63-77
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• 1996

본 연구에서는 지리 정보 시스템(GIS: geographic information system)에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해서 과거의 연구를 토대로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX (Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.5
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• pp.27-36
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• 2012

본 연구는 재난으로 인해 발생할 수 있는 피해를 미리 파악하여 대비할 수 있는 새로운 예측 방법론인 인공 재난에 대해 소개한다. 인공 재난은 재난이 발생할 수 있는 지역의 환경, 발생하는 재난의 변화, 재해를 입고 이에 반응하는 사람들의 행동을 설계하여 인위적으로 재난 상황을 실험해 볼 수 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 모형이다. 인공 재난은 재해를 최소화하는 의사결정에 결정적인 역할을 하기에 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공 재난의 특정과 분류 별 연구(재난 환경 연구, 재난 확산 연구, 재난 대응 연구)를 소개한다. 그리고 현재 정보 통신 인프라 기반 위에서 대용량 자료를 활용한 향후 연구들을 전망한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.440-442
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• 2012

데이터를 대량 생산하는 스마트 기기가 대거 등장한 요즘 빅데이터는 대용량 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 이 지식을 바탕으로 위기에 대응하거나 변화를 예측하는 정보기술이다. 그러나 아직 빅데이터에 대해 분류하거나 분석하는 기술의 연구가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터의 개념, 배경, 분석기술 현황에 대해 분석하고 빅 데이터 유형 분석 및 분석 기술의 향후 전망을 제시한다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.3
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• pp.294-302
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• 2018

With the emergence of the new service industry due to the development of information and communication technology, cyber space risks such as personal information infringement and industrial confidentiality leakage have diversified, and the security problem has emerged as a critical issue. In this paper, we propose a behavior-based anomaly detection method that is suitable for real-time and large-volume data analysis technology. We show that the proposed detection method is superior to existing signature security countermeasures that are based on large-capacity user log data according to in-company personal information abuse and internal information leakage. As the proposed behavior-based anomaly detection method requires a technique for processing large amounts of data, a real-time search engine is used, called Elasticsearch, which is based on an inverted index. In addition, statistical based frequency analysis and preprocessing were performed for data analysis, and the DBSCAN algorithm, which is a density based clustering method, was applied to classify abnormal data with an example for easy analysis through visualization. Unlike the existing anomaly detection system, the proposed behavior-based anomaly detection technique is promising as it enables anomaly detection analysis without the need to set the threshold value separately, and was proposed from a statistical perspective.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.3
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• pp.667-678
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• 2016

Due to a development of the cable/wireless network infra, the traffic as big as unable to compare with the past is being served through the internet, the traffic is increasing every year following the change of the network paradigm such as the object internet, especially the traffic of about 1.6 zettabyte is expected to be distributed through the network in 2018. As the network traffic increases, the performance of the security infra is developing together to deal with the bulk terabyte traffic in the security equipment, and is generating hundreds of thousands of security events every day such as hacking attempt and the malignant code. Efficiently analyzing and responding to an event on the attack attempt detected by various kinds of security equipment of company is one of very important assignments for providing a stable internet service. This study attempts to overcome the limit of study such as the detection of Tor network traffic using the existing low-latency by classifying the anonymous network by means of the suggested algorithm about the event detected in the security infra.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.7
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• pp.852-859
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• 2015

As the amount of knowledge information significantly increases, a lot of progress has been made in the studies focusing on how to reason large scale ontology effectively at the level of RDFS or OWL. These reasoning methods are divided into TBox classifications and ABox realizations. A TBox classification mainly deals with integrity and dependencies in schema, whereas an ABox realization mainly handles a variety of issues in instances. Therefore, the ABox realization is very important in practical applications. In this paper, we propose a realization method for analyzing the constraint of the specified class, so that the reasoning system automatically infers the classes to which instances belong. Unlike conventional methods that take advantage of the object oriented language based distributed file system, we propose a large scale ontology reasoning method using spark, which is a functional programming-based in-memory system. To verify the effectiveness of the proposed method, we used instances created from the Wine ontology by W3C(120 to 600 million triples). The proposed system processed the largest 600 million triples and generated 951 million triples in 51 minutes (696 K triple / sec) in our largest experiment.