• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.4-6
• /
• 2005

스트림 데이터를 생성하는 응용의 증가로 스트림 데이터 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 응용의 예로 센서네트워크, 모니터링, Selective dissemination of information(SDI)등이 있다. 특히 SDI와 같은 웹 환경의 응용은 XML을 기반으로 스트림 데이터 처리에 대한 연구를 진행하고 있다. XML은 웹상의 데이터 교환의 표준으로 웹 응용의 증가로 인해 스트림 데이터 처리 분야에서도 XML을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있는 실정이다. 하지만 XML을 기반으로 하는 기존의 시스템들은 정적인 질의계획을 사용하여 스트림 데이터를 처리하기 때문에 동적으로 변하는 스트림 데이터에 적응력있게 대처할 수 있다. 이와 달리 관계 데이터 모델을 사용하는 스트림 데이터 처리 시스템은 동적인 질의 계획과 질의 처리 연산자의 라우팅(스케쥴링) 기법을 사용하여 적응력있는 질의처리를 지원한다. 본 논문에서는 관계 데이터 모델을 사용하는 시스템의 적응력있는 질의처리 모델을 XML을 기반으로 하는 시스템에 적용하는 기법들에 대하여 설명한다. 그리고 XML을 기반으로 하는 기존의 대표적인 시스템인 YFilter[7]와 본 논문의 제안하는 시스템과의 질의처리 성능을 비교 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.286-288
• /
• 2001

본 논문에서는 기존에 개발된 데이터베이스내의 데이터 소스를 공유하기 위해 통합 라이브러리를 구축하고 이를 통해 데이터베이스내의 소스 데이터에 대한 의미적인 통합을 위한 구조를 제안한다. 데이터의 의미적인 통합을 위해 데이터 스키마가 가지고 있는 실질적인 의미값을 기존의 각 데이터베이스 시스템에서 참조하고 데이터 공유에 대한 동의를 갖도록 메타 데이터를 이용하였다. 따라서 먼저 통합 라이브러리를 구축하여 메타 데이터에 대한 정보와 메타 데이터간에 존재하는 함수적인 관계를 변경 함수로 함께 구현하였으며. 데이터 통합을 위한 참고 자료는 각 시스템마다 온톨로지(Ontology)를 작성하여 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 메타데이터의 수정과 주가가 간단하며 새로운 시스템을 통합 라이브러리로 합병하는 비용이 현저히 감소되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.327-328
• /
• 2019

본 논문에서는 레일리 페이딩 채널 모델하에서 평균데이터 전송률을 최대화 할 수 있는 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 같은 무선채널환경에서 목표 데이터 전송률이 높아질수록 오류 없이 전송될 확률은 낮아진다. 반면, 목표 데이터 전송률이 낮아지면 오류 없이 전송될 확률은 높아지지만, 한번에 보내는 데이터 양이 작아지게 된다. 따라서, 주어진 무선 채널 환경을 최대로 활용하기 위해서는 오류 전송 확률과 목표 데이터 전송률을 고려하여 최대 평균 데이터 전송률을 얻기 위한 조건에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 평균 데이터 전송률을 정의하고, 이를 최대화하기 위한 목표 데이터 전송률을 분석하였다. 분석 결과는 몬테카를로 모의 시뮬레이션을 통하여 정확성을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.5-6
• /
• 2019

빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.105-118
• /
• 2010

본 연구의 목적은 국내 학술지, 회의자료 등 학술논문에 나타나는 저자명을 중심으로 저자명 전거데이터를 구축하기 위한 방안과 이를 적용한 전거데이터 구축시스템을 제시하는데 있다. 학술논문 저자명 전거데이터를 구축하기 위해 저자명 식별 요소를 분석하고 이를 토대로 저자 식별방법을 제안하였으며, 국내 학술논문의 저자명을 대상으로 실제 저자명 전거레코드를 구성하였다. 또한, 학술논문의 입수주기 및 규모를 고려하여 학술정보 데이터베이스구축과 동시에 전거데이터가 구축, 관리되고 학술정보 서비스와 연계될 수 있도록 학술논문 관리시스템과 서비스시스템과 본 연구의 제안 시스템이 상호 연계성을 가질 수 있도록 설계되었다.

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.377-399
• /
• 2014

본 연구는 과학기술 전거데이터를 활용하여 국내 문헌정보학 분야 연구동향을 분석하는데 그 목적이 있다. 과학기술 전거데이터는 과학기술분야의 국내학술논문 및 회의자료, 해외학술논문의 한국인 저자가 기여한 논문을 대상으로 저자, 기관, 학술지의 유일한 개체를 식별하여 고유 식별자를 부여한 식별 연계 데이터의 집합으로 2011년부터 한국과학기술정보연구원에서 구축하고 있다. 본 연구에서는 국내에서 출판된 문헌정보학 분야 5개 대표학회지의 1997년도부터 2013년도까지의 발표 논문을 대상으로 공저 패턴, 저자 및 기관별 논문 생산성의 특징을 살펴보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.9-21
• /
• 1999

이 논문에서는 시간지원 데이터의 시간적 특성을 고려해서 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리해서 저장하는 과거 현재 미래 저장 구조를 제안하였으며, 과거 현재 미래 저장 구조를 기반으로 하는 데이터 이동 기법 두 가지를 제안하였다. 이 논문에서 제안한 과거 현재-미래 저장 구조에서는 데이터 이동 프로세서가 데이터를 이동하기 위한 시기를 결정하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 데이터 이동 기법 두 가지 중에서, 시간단위에 의한 이동 기법에서는 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였고 데이터의 유효성을 검사하고 이동하는 과정을 보였다. 그리고 LST-GET에 의한 이동 기법에서는LST와GET를 정의하였고 LST와GET를 기준으로 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 모의 실험을통해서 기존의 저장 구조와 과거-현재 미래 저장 구조에 대해서 사용자 질의에 대한 성능을 비교하였고, 두 가지 데이터 이동 기법의 성능을 분석하였다.

• 한국도서관정보학회지
• /
• 제46권2호
• /
• pp.367-392
• /
• 2015

학술지와 학술지에 실린 논문의 메타데이터는 학술정보를 검색하는데 있어 매우 중요한 수단이 된다. 이 연구에서는 도서관계의 주요 목록 규칙, 논문 관련 미국 표준인 JATS, 해외의 유명 출판사의 출판용 XML DTD를 분석하여 학술지와 논문이 가지는 메타데이터의 기술요소를 파악하고자 하였다. 이들을 비교분석한 결과, 총 50개의 메타데이터 요소를 추출하였다. 학술지 관련 요소는 10개, 권/호는 7개, 논문은 22개, 그리고 저자 관련해서는 11개이다. 메타데이터의 선별적인 선택이 가능하도록 7개의 필수요소, 9개의 해당시 필수요소, 34개의 재량요소로 구분하여 제시하였다. 이 연구는 실제 사용되는 XML DTD를 이용하여 메타데이터 요소를 선별하였다는데 의미가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.829-836
• /
• 2019

IoT 장치들은 네트워크 구성에 많이 사용되고 있고, 증가하고 있다. 데이터는 필요에 따라서 이기종의 IoT 장치를 통하여 전송된다. 본 논문에서는 Bluetooth 5를 이용하여 내부 네트워크를 구성하고, LoRa(Long Range)를 통하여 데이터 전송할 때 발생하는 전송 데이터 손실을 방지하기 위한 기법을 제안한다. Bluetooth 5가 LoRa의 데이터 전송 속도에 비해 빠르므로 LoRa를 통하여 데이터를 전송할 때 데이터 손실 문제가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 전송 데이터 손실 방지 기법은 Bluetooth 5와 LoRa 뿐 아니라 이기종의 IoT 장치의 데이터 전송 속도 차이로 인해 발생하는 데이터 손실을 방지할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 본 논문에서는 제안하는 데이터 손실 방지 기법을 적용하여 시뮬레이션 결과를 보인다. 2가지 방법으로 시뮬레이션 했을 때 전송 성능과 저장에 필요한 메모리 양 을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권12호
• /
• pp.19-27
• /
• 2021

본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.