• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.472-474
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• 2002

최근 단순한 데이터 공유만이 아니라 모든 자원(중앙 처리 장치, 메모리, 저장 장치, 네트워크)을 공유하는 그리드 컴퓨팅이 주목을 받고 있다. 현재 그리드 응용 시스템들은 대부분 Globus toolkit을 통해 프로세스를 생성 관리하고 있으며 MPICH-G2를 가지고 그 프로세스간의 통신을 하고 있다. 본 논문은 이러한 요소를 가지고 볼륨 랜더링을 분산 처리하는 프로그램을 구현 분석함으로써 그리드 응용 프로그램 작성 시 성능향상을 위해 고려해야할 요소를 지적하고 대안을 이야기하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.786-789
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• 2011

스마트그리드는 기존의 전력망에 디지털 시스템을 결합함으로써, 전력망의 안정성을 높이는 동시에 신재생 에너지의 활용 및 전력 사용량 분산 등과 같이 전력망의 효율성을 끌어올리는 기술이다. 이 같은 기술은 전력공급원과 각 가정에 연결되어 있는 스마트미터와의 실시간 통신을 통해 전력 데이터를 수집하여 이루어진다. 이렇게 수집된 전력데이터들은 기존의 정보통신기술을 사용하여 전송하고 있다. 이러한 이유로 스마트그리드 환경은 기존의 정보통신기술의 취약점뿐만 아니라 스마트그리드 환경에만 적용되는 보안위협이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 보안위협 중 하나로 전력공급원과 실시간 통신을 하는 스마트미터와 각 가정의 디바이스들 간의 인증기술에 대하여 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.770-773
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• 2011

스마트그리드는 기존의 전력망 환경에 정보통신 기술을 접목하여 발전소와 사용자가 실시간으로 정보를 교환하며, 사용 과금 및 전력공급의 효율성을 증대시키는 기술이다. 스마트그리드는 전력관리소인 MDMS(Meter Data Management System)와 각 가정에 연결되어있는 스마트미터와의 통신을 통해 전력데이터를 수집하게 되는데, 각 가정의 디바이스들은 전력사용량을 사용한 만큼 스마트미터에게 정보를 전송하여 스마트미터에서는 그 정보를 MDMS에게 전송하는 방식을 사용하고 있다. 이는 네트워크를 활용하여 전송하고 있기 때문에 기존의 보안위협 및 스마트그리드환경에서의 추가적인 보안위협이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 각 가정에서 측정한 전력데이터 값을 안전하게 전송하기 위해 디바이스를 OTP를 기반으로 안전하게 인증하는 기술에 대하여 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.892-893
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• 2013

스마트 그리드 환경에서 발생하는 민감한 개인정보 데이터에 대한 보안을 통해 소비자의 개인 프라이버시를 보호 하고자 데이터 비밀분산 관련 기법을 소개한 뒤 이 기법에 대한 문제점을 설명 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1284-1287
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• 2008

그리드는 지리적으로 분산된 다양한 컴퓨팅 자원을 초고속 네트워크로 연결하여 고속 연산, 대용량 데이터 처리를 가능케 하는 기술이다. 그리드 컴퓨팅 자원을 안정적으로 지원하기 위해서는 표준화된 그리드 기술과 그리드 네트워크 자원에 대한 관리가 요구된다. 본 논문에서는 네트워크 자원관리를 위하여 네트워크 매니저를 그리드 표준화 기구인 OGF의 WSRF 요구 사항을 기반으로 설계하였다. 또한, 단계별로 추상화된 네트워크 토폴로지 모델을 채택하여 2 단계의 자원 예약과 예약 시간에 따른 자원 할당 및 해제를 수용할 수 있도록 설계하였다. 설계된 그리드 네트워크 매니저를 이용하여 GMPLS 기반의 제어 및 전송망에서 예약 시간을 통한 자원의 예약 및 할당을 실험하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.1
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• pp.121-128
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• 2010

K-means clustering is an iterative algorithm in which items are moved among sets of clusters until the desired set is reached. K-means clustering has been widely used in many applications, such as market research, pattern analysis or recognition, image processing, etc. It can identify dense and sparse regions among data attributes or object attributes. But k-means algorithm requires many hours to get k clusters that we want, because it is more primitive, explorative. In this paper we propose a new method of k-means clustering using a center of gravity for grid-based sample. It is more fast than any traditional clustering method and maintains its accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.10-12
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• 2001

대용량의 공간 데이터베이스로부터 임시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이터양의 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이타 마이닝에서 데이터를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 것은 중요한 분야이며, 이를 위해서는 공간 클러스터링 과정이 먼저 수행되어야 한다. 이러한 공간 클러스터링에서 가장 중요한 점은 클러스터링에 드는 비용의 감소와 점 공간객체에 한정된 클러스터링이 아닌 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능해야 한다. 본 본문은 이를 위하여 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 이용한다. 기존의 클러스터링에서 사용되는 객체들 간의 거리 계산을 인접한 그리드 셀들 간의 관계 연산으로 대체시키는 것이 핵심아이디어이다. 이 방법은 기존 클러스터링에서 객체들 간의 거리 계산으로 인한 비용을 현저하게 줄일 수 있고, 선 및 다각형 객체들의 클러스터링도 가능하게 하는 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.217-220
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• 2002

데이터 그리드는 전 세계적인 데이터 공유를 목적으로 하는 그리드이다. 이를 위해서는 리플리카의 관리가 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 리플리카의 효율적이고 수월한 관리를 위해서 글로버스 툴킷에서 제공하는 API 를 이용하는 웹 기반 Replica Manager 를 제안한다. 이 시스템을 통하여 많은 응용 과학자들이 자신의 실험 결과나 시뮬레이션 결과를 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있도록 함으로써 연구력 향상에 도움을 줄 것이라고 기대한다. 또한 이 시스템을 GPDK 에 통합함으로써 GPDK의 기능을 확장할 수 있을 것이라고 기대한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.3
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• pp.7-14
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• 2021

The emergence of the automated smart grid has become an essential device for responding to these problems and is bringing progress toward a smart grid-based society. Smart grid is a new paradigm that enables two-way communication between electricity suppliers and consumers. Smart grids have emerged due to engineers' initiatives to make the power grid more stable, reliable, efficient and safe. Smart grids create opportunities for electricity consumers to play a greater role in electricity use and motivate them to use electricity wisely and efficiently. Therefore, this study focuses on power demand management through machine learning. In relation to demand forecasting using machine learning, various machine learning models are currently introduced and applied, and a systematic approach is required. In particular, the GP learning model has advantages over other learning models in terms of general consumption prediction and data visualization, but is strongly influenced by data independence when it comes to prediction of smart meter data.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.311-318
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• 2013

It is very important to design security policy and technical framework on sensitive private data in order to protect user privacy in smart grid environment. This paper introduces secret data sharing schemes proposed for privacy protection in smart grid, and presents technical problems of them. The proposed scheme in this paper, reduces the number of rounds in sharing process and also in restoration process, and can select how many databases would be used, so eventually it shows enhancements in terms of efficiency and security.