• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.169-179
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 다루는 빅 데이터 시대가 도래하게 되었다. 다양하고 방대한 빅데이터 를 활용하기 위해서는 대용량 데이터 처리 기술을 필요로 하는데, 이러한 흐름에 따라 공간정보 분야에서도 대용량의 공간정보 데이터 서비스 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 대표적인 공간정보 데이터 서비스 기술을 살펴본 후, 국내의 대표적인 지도 소프트웨어인 브이월드 데스크톱에 적용 가능한 KML 포맷의 대용량 데이터 처리 기술을 개발하였다. 개발된 분할 방법과 도구를 검증하기 위해 대용량의 KML 데이터를 이용하여 테스트를 진행하였고, 인덱스 파일과 분할 파일들이 생성되어 브이월드 데스크톱에서 가시화 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.63-65
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• 2020

과학응용분야의 원활한 협업 지원을 위해서는 원거리간 대용량 연구데이터의 고속 전송이 반드시 요구된다. 이와 관련하여, 본 논문은 기 구축된 대용량 파일 시스템을 다수의 데이터 전송 노드(DTN)에 연동하기 위해 필요한 요구사항들을 정리하고, 이에 기반하여 DTN 클러스터를 설계하고 구축한 사례를 제시한다. 추가적으로, 종단간 왕복지연 시간이 약 130ms에 달하는 원거리 종단 포인트와 대용량 실험데이터를 송수신함으로써 구축된 결과물의 전송 성능을 측정하고 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.145-152
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• 2019

단일 센서기기로부터 수집된 데이터와는 다르게 대용량의 데이터는 입력데이터의 구성 및 크기가 가변적이고, 처리 완료시점을 예측할 수 없는 특징을 갖고 있다. 상황인지 시스템이 이러한 환경의 요구사항을 적용하게 되면 컨텍스트 표현방법과 처리모듈들이 개별로 구성되어 해당 입력자료에 대한 호출 및 처리루틴이 복잡하게 구현될 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서 제안하는 처리방법은 온톨로지 기반의 지식표현을 통해 컨텍스트를 표현하고, 대용량의 데이터 처리결과를 반환하는 모듈의 중복 실행을 방지하여 컨텍스트 정보를 제공하기 위한 동작순서를 함께 기술한다. 실험에서는 헬스케어 환경에서 발생하는 센싱데이터 중 대용량의 데이터 처리결과를 필요로 하는 서비스에 대해 기술하고, 기존의 센싱데이터를 바탕으로 서비스를 제공하는 처리과정과 함께 대용량의 데이터 처리결과를 컨텍스트 정보로 제공하는 과정을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.2-4
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• 2020

최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.431-432
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• 2008

정보처리 기술의 발전에 따라 정보기술을 통한 생명과학 문제 해결을 연구하는 생명정보학(bioinformatics) 분야에서도 보다 대용량의 바이오 정보를 처리하게 되었다. 특히 우리 몸을 이루는 핵심 요소인 단백질의 기능 예측 자동화는 다루어야 할 정보량이 매우 방대한 관계로 일찍부터 컴퓨터를 사용한 정보처리 기법이 중요하게 다루어져 왔다. 본 연구에서는 특정 단백질 주변의 미세환경 (microenvironment)에 관한 정보를 수집하고 분석하여 그 기능이 알려진 다른 종류의 단백질 주변의 미세환경과 비교함으로써 기능을 예측하는 방법에 대해 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1113-1115
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• 2012

IT 기술이 성장함에 따라 발생되는 데이터의 양이 많아지고 기존의 방식으로 처리하기 힘든 빅 데이터가 이슈가 되고 있으며 이에 따른 대용량 데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 이 논문에서는 실시간 대용량 데이터 처리를 위한 Complex Event Processing을 소개하고 ESPER 엔진 기반의 Complex Event Processing 모델을 설계하고 이에 대한 성능을 평가했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.133-142
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• 2007

대용량 데이터베이스의 처리 기술은 오늘날과 같은 정보 사회에서 가장 중요한 기술 중 하나이다. 이 대용량의 정보들은 지역적으로 분산되어 있어 분산처리의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 전송 기술과 데이터 압축 기술의 발전은 대용량 데이터베이스의 처리 속도를 높히기 위한 필수 기술이다. 그러나 이 기술들의 효과를 극대화하기 위하여 각각의 task에서 필요한 실행시간, 그 task로부터 생성되는 데이터량 및 그 생성된 데이터를 이용한 연산을 위해 다른 processor나 컴퓨터로 이동할 때 필요한 전송 시간 등을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 대용량 분산 데이터베이스의 처리를 최적화하기 위하여 dataflow 기법을 사용하였으며 그 처리 방법으로 vertically layered allocation scheme을 사용하였다. 이 방법의 기본 개념은 processor간 communication time을 고려하여 각 process들을 재배치하는 것이다. 본 논문은 또한 이 기술의 실현을 위해 각 process의 실행시간과 출력 데이터의 크기 및 그 전송시간을 예상할 수 있는 모델을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.152-154
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• 2013

페타 바이트 이상의 규모의 빅 데이터 분석은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 최근 소셜 네트워크, XML 등과 같은 구조적인 정보를 갖는 대용량의 그래프들을 분석하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 이러한 대용량의 그래프를 분석하기 위한 연산중의 하나로 순환 그래프가 사용되고 있다. 대용량의 그래프 환경에서 순환을 검출하는 연산은 단일 컴퓨팅 시스템에서 처리가 불가능하거나 많은 시간 비용이 발생하여 분산처리가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 처리에 효율적인 프리겔 프레임워크를 이용하여 효율적으로 순환을 검출하고, 중복 순환을 제거하기 위해 정규 순환 코드를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 대용량 그래프에서 효율적으로 순환을 찾을 수 있음을 보인다.