• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.1-4
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• 2009

이 논문에서는 메타데이터 레지스트리(ISO/IEC 11179: Metadata Registry)들이 가지고 있는 메타데이터 정보를 검색하고, 공유하기 위해 일관성 있는 질의 언어를 제안한다 메타데이터 레지스트리는 국제 표준으로서 메타데이터들을 정의하고 이들을 관리 및 공유를 하기 위해 만들어졌다. 이와 같은 국제 표준을 기반으로 한 메타데이터 레지스트리들이 서지, 환경, 의료 분야 등의 다양한 영역에서 사용되고 있다. 이와 함께 메타데이터 레지스트리를 기반으로 하여 기존에 저장된 메타데이터들을 검색하고, 공유하고, 관리하고자 하는 이슈에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 현재까지 다양한 분야에 있는 메타데이터 레지스트리가 가지고 있는 정보를 가져오기 위한 표준 인터페이스가 제공되고 있지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위한 연구로 SQL에 메타데이터 레지스트리를 위한 공통 연산자들을 추가하여 메타데이터 레지스트리에 존재하는 데이터들을 활용하는 연구가 있다. 하지만 이런 연산자들을 이용하기 위해서는 상용 DBMS 엔진에 추가되어야 하며, 연산자들이 없는 경우 일관된 질의어를 수행할 수 없다는 문제를 가지고 있다. 따라서 이 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 국제 표준인 SQL(ISO/IEC 9075) 에서 정의하고 있는 사용자 정의 타입(User-defined types) 을 기반으로 한 일관성 질의 언어를 제안한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• 제17권1호
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• pp.9-15
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• 2013

Big data has a key engine of the new value creation and troubleshooting are becoming more data-centric era begins in earnest. This paper takes advantage of the big data, big data in order to secure the quality of the quality elements for ensuring the quality of Justice and quality per-element strategy argue against. To achieve this, big data, case studies, resources of the big data plan and the elements of knowledge, analytical skills and big data processing technology, and more. This defines the quality of big data and quality, quality strategy. The quality of the data is secured by big companies from the large amounts of data through the data reinterpreted in big corporate competitiveness and to extract data for various strategies.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• 제15권3호
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• pp.457-464
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• 2020

ROK Forces operate Link-11, Link-16 and Korean Tactical Data Link System with Link-K(JTDLS: Joint Tactical Data Link System). As the change from Link-11 to Link-22 approaches, in the JTDLS Completed Business will be added tactical data link processing such as Link-22. In this paper, we propose the data management structure for data from multiple tactical data links. Also, we simulate to find ways to process a lot of data quickly using Shared Memory, In-Memory DB, Self Development DB in DLP, and then we confirm the result.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• 제5권5호
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• pp.78-84
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• 2005

Various kinds of data broadcasting services can be offered using a return-channel in digital broadcasting TV compared to analog services. In these data broadcasting environments, several data(associated with TV broadcasting programs, or not) are provided to the TV audiences except for audio/video broadcasting data. In this paper, a structure of data manager for data/object carousel, based on data broadcasting protocols, was proposed for data broadcasting services using a return-channel, and were supported to the production technologies of DTV contents. These contents application techniques for DTV will be implemented with this data manager in MPEG2-TS data broadcasts using PID(Packet ID).

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• 제22권6호
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• pp.670-674
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• 2018

Social network service (SNS) related data including comments/text, images, videos, blogs, and user experiences contain a wealth of information which can be used to build recommendation systems for various clients' and provide insightful data/results to business analysts. Multimedia data, especially visual data like image and videos are the richest source of SNS data which can reflect particular region, and cultures values/interests, form a gigantic portion of the overall data. Mining such huge amounts of data for extracting actionable intelligence require efficient and smart data analysis methods. The purpose of this paper is to focus on this particular modality for devising ways to model, index, and retrieve data as and when desired.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-382
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• 2013

시변환 데이터(time-varying data)는 과학 시뮬레이션의 결과로 생성되는 데이터의 일종으로, 일반적인 스테디 데이터(steady data)와는 달리 시간에 따른 데이터의 변화를 담고 있다. 따라서 시변환 데이터를 가시화하는 것은 시간에 따른 데이터의 변화를 비교, 분석할 수 있는 방법을 제공해야 한다는 것을 의미한다. 일반적으로 시변환 데이터는 대용량 데이터에 해당되며, 따라서 대부분의 경우에는 일반 PC 환경에서 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 병렬 렌더링 시스템에서 대용량의 시변환 데이터에 대해 일련의 가시화 작업을 수행 함으로써 데이터의 시간에 따른 변화를 분석할 수 있게 해주는 병렬 애니메이션 프레임워크에 대해 소개한다. 본 논문에서 소개하는 애니메이션 프레임워크는 병렬 렌더링 시스템을 기반으로 시변환 데이터에 대한 애니메이션을 수행하며, 이를 위한 렌더링 동기화 프로세스를 제공한다. 이 환경은 향후 지원 분야, 지원 장비에 따라 다양한 형태로의 확장이 가능하며, 고해상도 디스플레이 환경에서 가상현실을 기반으로 사용자와 상호작용하는 것이 가능하다.

• Review of KIISC
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• 제19권5호
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• pp.95-104
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• 2009

최근 대용량 데이터의 급속한 생성, 유통으로 인해 데이터 서비스 사용자가 증가하고 있다. 이때, 대용량 데이터를 분산 데이터베이스 시스템에 저장 관리하는 경우, 데이터에 대한 위협문제가 발생된다. 본 논문에서는 대용량 데이터를 암호화 하여 관리할 때 복호권한을 위임함으로써 보다 안전하게 데이터를 관리하는 Proxy Re-encryption 기법에 대해 검토한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.265-267
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• 2001

본 논문에서는 레이블이 없는 데이터를 이용하는 새로운 자동 문서 분류 방법을 제시한다. 제시된 방법은 적은 수의 레이블이 있는 데이터로부터 학습된 후 많은 수의 레이블이 없는 데이터로 보강되는 일련의 분류기(classifier)에 기반한다. 레이블이 없는 데이터를 활용하기 때문에, 필요한 레이블이 있는 데이터의 수가 줄어들고, 분류 정확도가 향상된다. 두 개의 표준 데이터 집합에 대한 실험 결과, 레이블이 없는 데이터를 사용함으로써 분류 정확도가 증가함을 보였다. 분류 정확도는 전체 데이터의 2/3만 사용하고도 NIPS 2000 워크숍 데이터 집합에 대해서는 약 7.9% 정도, WebKB 데이터 집합에 대해서는 9.2% 증가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.1-5
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• 2007

고객 데이터 중심의 통합을 근간으로 하는 CRM을 추진하면서 데이터 품질은 필수적인 선결과제로 인식되고 있어, 데이터 품질 개선을 위해 데이터, 데이터구조, 데이터관리프로세스를 대상으로 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 데이터 품질 개선을 위해 표준화를 통한 데이터구조에 대한 품질관리 모델을 제안하고, 제시한 모델을 적용하여 기존 시스템의 관리 항목을 현저히 감소시켜 데이터구조의 품질을 개선하고 데이터구조 표준화 관리 시스템을 통하여 지속적인 개선이 가능하도록 하였다.