• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.147-150
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• 2023

본 논문에서는 코로나 19 확산에 따른 마스크 생산량 급증에 따라 폐마스크 수거함을 배치하는 경기도 용인시에 데이터를 기반으로 한 수거함 위치 추천을 목표하는 프로젝트를 소개한다. 해당 프로젝트는 전국 표준노드 링크와 건축물 용도 API를 활용했으며 데이터 전처리와 메모이제이션 기법 등으로 적절한 시간 안에 결과가 도출되도록 위치 추천 엔진을 개발했다. 개발 완료된 엔진으로부터 도출된 결과를 바탕으로 폐마스크 수거함을 배치한다면 보다 효과적인 결과로 이어질 것으로 기대된다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.36-42
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• 2012

대부분의 빅 데이터 분석 결과는 문장으로 다듬어진 보고서로 결과를 제시하기보다는 비주얼라이제이션으로 결과를 보이고 보는 사람이 갖고 있는 배경지식과 통찰력에 따라 의미 있는 내용을 도출할 수 있도록 한다. 본 고에서는 공공 데이터와 비주얼라이제이션의 중요성을 알리기 위한 국회의원 투표 성향 분석 프로젝트를 소개한다. 우리나라 국민이라면 누구나 관심을 가질만한 국회의원의 성향을 파악하는 것을 세부 목표로 하고 18대 국회의원의 본 회의 회의록으로부터 투표 데이터를 수집하여 유사한 투표성향을 가진 국회의원을 가깝게 배치하여 누구나 쉽게 의원간의 유사성을 알 수 있도록 하였다. 데이터 수집부터 분석모델 개발과 웹 페이지를 만들기까지의 프로젝트 진행과정에서 모델의 수정이 필요했으며 왜 그러한 선택을 했는지를 설명한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.10B
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• pp.894-903
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• 2008

The position of sensors generally affects coverage, communication costs, and resource management of surveillance sensor networks. Thus we are required to place a sensor in the best location. However, it is difficult to consider that terrain and climate factors influencing sensors when sensor nodes are deployed in the real world, such as a mountain area or a downtown area. We therefore require a sensor deployment method for detecting effectively targets of interest in terms of surveillance area coverage in such environment. Thus in this paper, we analyze various environmental factors related to sensor deployment, and quantify these factors to use when we deploy sensors. By considering these quantified factors, we propose a practical and effective method for deploying sensors in terms of sensing coverage. We also demonstrate the propriety of the proposed method through implementing a sensor deployment management system according to the method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.6
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• pp.27-37
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• 2018

Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.7
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• pp.12-19
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• 2020

The clustered heterogeneous wireless sensor network is comprised of sensor nodes and cluster heads, which are hierarchically organized for different objectives. In the network, we should especially take care of managing node resources to enhance network performance based on memory and battery capacity constraints. For instances, if some interesting events occur frequently in the vicinity of particular sensor nodes, those nodes might receive massive amounts of data. Data congestion can happen due to a memory bottleneck or link disconnection at cluster heads because the remaining memory space is filled with those data. In this paper, we utilize drones as mobile sinks to resolve data congestion and model the network, sensor nodes, and cluster heads. We also design a cost function and a congestion indicator to calculate the degree of congestion. Then we propose a data congestion map index and a data congestion mapping scheme to deploy drones at optimal points. Using control variable, we explore the relationship between the degree of congestion and the number of drones to be deployed, as well as the number of drones that must be below a certain degree of congestion and within communication range. Furthermore, we show that our algorithm outperforms previous work by a minimum of 20% in terms of memory overflow.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.2
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• pp.185-197
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• 2022

Recently, deep learning networks with high performance for object recognition are emerging. In the case of object recognition using deep learning, it is important to build a training data set to improve performance. To build a data set, we need to collect and label the images. This process requires a lot of time and manpower. For this reason, open data sets are used. However, there are objects that do not have large open data sets. One of them is data required for license plate detection and recognition. Therefore, in this paper, we propose an artificial license plate generator system that can create large data sets by minimizing images. In addition, the detection rate according to the artificial license plate arrangement structure was analyzed. As a result of the analysis, the best layout structure was FVC_III and B, and the most suitable network was D2Det. Although the artificial data set performance was 2-3% lower than that of the actual data set, the time to build the artificial data was about 11 times faster than the time to build the actual data set, proving that it is a time-efficient data set building system.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.4
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• pp.11-17
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• 2017

본 고에서는 멀티 응용 데이터 플랫폼으로 진화하고 있는 하둡(Hadoop) 2.0의 주요 특징과 관련된 다양한 데이터 처리 프레임워크들에 대해서 기술하고자 한다. 기존의 맵리듀스(MapReduce) 기반의 배치 처리(Batch Processing)에 최적화되어 있던 하둡 1.0과는 달리, YARN의 등장과 함께 시작된 하둡 2.0 플랫폼은 다양한 형태의 데이터 처리 워크플로우들(Batch, Interactive, Streaming 등)을 지원할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 또한, 최근에는 고성능컴퓨팅 분야에서 주로 활용되던 기술들도 하둡 2.0 플랫폼에서 지원되고 있다. 마지막으로 YARN 어플리케이션 개발 사례로서 본 연구팀에서 개발 중에 있는 Many-Task Computing (MTC) 응용을 위한 신규 데이터 처리 프레임워크를 소개한다.

• Nuclear industry
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• v.35 no.6
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• pp.59-61
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• 2015

원전 설비에 대한 포괄적이고 실제적인 정보를 담고 있는 정보 모델이 데이터 중심적 관리의 핵심이다. 이 디지털 정보 모델은 원전 설비나 설비를 구성하고 있는 부분들의 상세 사항을 적정 수준까지 보여줄 뿐 아니라 특정된 규칙에 맞도록 데이터를 저장, 분류, 전달해 주고 상호 연결도 시켜준다. 여기서의 데이터란 현재 운영중인 설비의 특성은 물론, 가동 변수, 중량, 부품들의 크기, 재질의 유형, 설치되어 있는 설비들의 상대적 위치와 관련 부품들의 배치 상태 등을 담은 데이터와 운영 데이터를 말한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1995.06a
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• pp.35-39
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• 1995

멀티미디어 데이터는 크기가 크고 실시간성의 특징을 가지고 있다. 특히 HDTV 서버는 많은 수의 비디오를 저장하기 위해서 대용량의 저장 능력이 필요하며 동시에 많은 수의 사용자를 지워하기 위해서 높은 전송율을 보장하여야 한다. 따라서 HDTV 서버는 확장성 있는 하드웨어 구조를 가져야 하고 데이터를 효과적으로 저장 관리할 수 있는 소프트웨어가 지원되어야 한다. 본 논문에서는 HDTV의 비디오 데이터를 저장 관리하기 위한 확장성 있는 HDTV 저장 서버 구조, 고성능 입출력시스템에서 기본적으로 사용하는 데이터 분할 방법, 데이터 배치 방법, 캐싱 정책, admission control 방법과 성능 분석에 대한 내용을 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.381-383
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• 2012

식물재배용 인공광 최적 배치에 따른 균일한 조도 분포는 고품질의 식물 생산을 가능하게 한다. 그러나 기존에 상용화된 식물재배시스템의 경우, 인공광 배치에 따른 조도 분포 시뮬레이션 등의 전처리 과정이 생략된 채 제작되어 생산 품질의 편차를 초래하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 식물재배단의 광 균일도 향상을 위해 조명 설계 소프트웨어인 Relux를 이용하여 LED 조명장치의 높이, 간격 등의 배치를 달리함에 따라 변화하는 각 재배단의 조도 분포 및 균일도, 그리고 전체 에너지 소비량 등을 사전에 시뮬레이션 함으로써 대상 식물재배에 적합한 조명장치의 최적 위치를 파악하고자 한다. 또한, 포터블 조도측정기를 이용하여 재배단의 각 식물의 위치를 기준으로 실 측정한 결과 데이터와 비교 분석 과정을 거쳐 본 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 입증하고자 한다.