• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.319-322
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• 2019

There are many techniques for locating users in an indoor spot. Among them, WiFi fingerprinting technique which is widely used is phased into a data collection step and a positioning step. In the data collection step, all surrounding Wi-Fi signals are collected and managed as a list. The more data collected, the better the accuracy of the indoor position based on Wi-Fi fingerprint. Existing high-quality data collection and management methods are time consuming and costly, and many operations are required to extract and generate data necessary for machine learning. Therefore, we research how to collect and manage large amount of data in limited resources. This paper presents efficient data collection methods and data generation for learning.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2005

다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.179-183
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• 2008

연속적이고 무한히 발생되는 데이터 스트림을 관리하는 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)은 연속질의를 이용하여 스트림을 처리한다. 연속질의는 질의 별로 독립적인 큐를 유지하기 때문에 질의 개수가 증가함에 따라서 메모리 비용이 증가되며, 잦은 메모리 할당으로 인한 시스템의 성능 저하를 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 연구로 메모리 풀을 이용한 메모리 관리 기법이 있다. 하지만 페이지의 크기가 고정되어 있기 때문에 각 질의마다 필요로 하는 데이터 스트림의 최적의 크기에 적합하게 할당되지 못하여 메모리를 낭비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 연속질의 처리를 위한 큐 메모리 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 큐 관리 테이블에서 관리하는 각각의 큐 메모리들을 타임스탬프를 가지고 일정한 기간을 주기로 큐 메모리의 사용량을 분석한다. 분석된 큐 메모리들은 이전의 큐 메모리의 사용량과 현재 사용된 큐 메모리의 사용량을 비교함으로써 상한 값과 하한 값을 구함으로써 현재 큐 메모리에서 가지고 있는 사용량을 추가할 것인지, 줄일 것인지를 판단하여, 메모리의 사용량을 최적화 함으로써 시스템의 메모리 가용성을 향상한다. 제안 기법은 성능평가를 통해 메모리의 가용성이 기존의 방식에 비하여 향상된 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.23-29
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• 2004

GIS 관련 산업이 발전함에 따라, 공간 데이터의 상호 운용성이라는 문제가 제기되었다. 현재, 이러한 문제점을 해결하기 위해 OGC는 공간 데이터 및 GIS에 대한 국제적인 표준을 제시하고 있다. 본 연구에서는 OGC의 Simple Features for OLE/COM 표준 사양을 준수하는 GIS 데이터제공자를 구현하여 기존의 공간 데이터베이스와 Geometry 컴포넌트간 공간 데이터에 대한 상호 운용성을 확인하고자 한다. 더 나아가 공간 데이터베이스와 Geometry 컴포넌트로 이루어지는 GIS S/W 시스템 성능 향상을 위한 GIS 데이터제공자 기반의 버퍼관리기법에 대한 설계 및 구현을 하고, 이에 대한 성능 테스트를 하고자 한다. 또한, GIS 데이터제공자 및 버퍼관리기법을 구현하여 앞으로 GIS 데이터제공자 기반의 황용 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.580-583
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• 2013

하드웨어, 소프트웨어 등 각종 IT 자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 정도에 따라 과금이 되는 클라우드 컴퓨팅이 대중적으로 보급됨에 따라 공공 서비스에서의 클라우드 컴퓨팅 활용방안에 대해서 관심이 증가하고 있다. 따라서 다수의 사용자가 하나의 공공 클라우드 스토리지를 사용하는 환경에 적합한 안전하고 효율적인 데이터 관리의 중요성이 요구되고 있다. 그러나 신원이 불분명한 사용자의 공공 클라우드 스토리지 무단접근과 악의적인 목적으로 공공 클라우드에 악성코드가 추가된 데이터의 업로드 및 데이터 위변조 등의 다양한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공공 클라우드 환경에 적합한 안전한 데이터 관리 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 공공 클라우드 서버로부터 인증정보를 전송받아 구성원임을 증명받고, 전송받은 서버 인증정보를 바탕으로 사용자 인증값을 생성하여 데이터와 함께 저장하여 데이터를 보호한다. 따라서 신원이 불분명한 사용자의 접근을 막고, 악의적인 데이터의 클라우드 스토리지 저장을 방지하고, 추가적으로 데이터의 출처를 명확하게 하여 공공 클라우드 스토리지의 신뢰성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.487-490
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• 2022

최근 데이터 활용이 중요해지고 있는 시대인 만큼 데이터센터의 중요도도 높아지고 있다. 하지만 데이터센터는 24시간 가동되는 막대한 전력을 소모하는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 데이터센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이거나, 트래픽을 예측하는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 가변적으로 서버를 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망(Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 되며, 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키 피디아(WikiPedia) 서버의 트래픽 데이터양을 수집한 뒤 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델이 유의미한 성능을 보이며, 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.560-562
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• 2003

시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의미적으로 연결되어. 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 RDF 데이터를 XML 데이터베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다 XML 데이터베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이터와 RDF 데이터를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한. 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존 연구 보다 나은 성능을 보여준다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• 제12권2호통권44호
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• pp.119-126
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• 1997

대규모 시스템의 개발에 있어서 하드웨어 설계 데이터가 방대해짐에 따라 데이터의 형상 관리가 필요하게 되었고, 보다 효율적인 설계 관리하에서 신뢰성 있는 하드웨어 설계용 라이브러리를 설계하기 위해서는 데이터 관리 도구가 요구된다. 고속병렬컴퓨터 시스템 개발을 위한 하드웨어 설계 환경에서는 설계 데이터의 효율적인 형상 관리를 위하여 TDM(Team Design Manager) 설계 관리 도구를 적용하였다. 본 고에서는 여러 워크스테이션(머신)들로 구성되어 클라이언트/서버 컴퓨팅을 지원하는 분산 하드웨어 환경에서의 설계 데이터 형상 관리환경 및 하드웨어 설계 데이터의 관리기법에 관하여 고찰하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• 제21권8호
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• pp.543-548
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• 2015

Recently, volume of data has been growing dramatically along with the growth of social media and digital devices. However, the existing disk-based distributed file systems have limits to their performance of data processing or data access, due to I/O processing costs and bottlenecks. To solve this problem, the caching technique is being used to manage data in the memory. In this paper, we propose a cache management scheme to handle load balancing in a distributed memory environment. The proposed scheme distributes the data according to the memory size, n distributed environments with different memory sizes. If overloaded nodes occur, it redistributes the the access time of the caching data. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with an existing distributed cache management scheme through performance evaluation.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-20
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• 2017

최근 소셜 미디어와 센서 장비의 기술의 발달로 그래프 데이터의 양이 급격히 증가 하였다. 그래프 데이터의 처리 과정에서 I/O 비용이 발생하여 데이터가 많아지면 병목현상으로 인해 데이터의 처리와 관리에 있어 성능에 한계가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터를 메모리에서 관리하는 캐시 기법에 대한 연구가 이루어 졌다. 본 논문에서는 서브그래프 데이터의 접근 패턴을 고려한 캐싱 기법을 제안한다. 그래프 환경에서 그래프 질의 이력을 통해 패턴을 찾고 질의 관리 테이블과 FP(frequent pattern)-Tree 통해 선별된 데이터를 메모리에 적재시킨다. 또한, 캐시 실패(cache miss)가 발생 하였을 때, 주변의 이웃 정점을 같이 메모리에 적재시킨다. 메모리가 가득 찰 경우 캐시 된 데이터를 퇴출시키는 교체 전략을 제안한다.