• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.199-201
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• 2015

국방 분야에서 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼은 다양한 내/외부 체계 시험 장치를 연동하여 교전/작전 통제를 수행하는 플랫폼이다. 기존의 전술작전통제 플랫폼은 서로 다른 환경에서 개발된 시험 장치 소프트웨어를 통합 구축하는데 어려움이 있으며, 플랫폼을 구성하는 서버 자원의 탄력적 분배가 불가능하다. 본 연구는 전술작전센터를 구성하는 전술작전통제 플랫폼을 오픈스택 클라우드 및 KVM 하이퍼바이저를 기반으로 구축하여 내/외부 체계 시험 장치 소프트웨어의 실행 환경을 가상 머신으로 제공하였으며, 가상 머신 간 고속 데이터 통신을 위해 데이터 분산 서비스 및 10Gbps 이더넷, QDR 인피니밴드 네트워크를 활용하였다. 또한 오픈스택 클라우드 기반 전술작전통제 플랫폼의 네트워크를 구성하는 10Gbps 이더넷 및 QDR 인피니밴드 네트워크상에서 데이터 분산 서비스의 성능 평가를 수행하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.7
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• pp.1341-1346
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• 2017

In this paper, we designed the open service platform based on integrated type of individual customized service and intelligent information technology with individual's complex attributes and requests. First, the data collection phase is proceed quickly and accurately to repeat extraction, transformation and loading. The generated data from extraction-transformation-loading process module is stored in the distributed data system. The data analysis phase is generated a variety of patterns that used the analysis algorithm in the field. The data processing phase is used distributed parallel processing to improve performance. The data providing should operate independently on device-specific management platform. It provides a type of the Open API.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.55-57
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• 2010

수많은 이동 노드가 존재하는 유비쿼터스 환경에서 위치 기반 서비스가 중요한 응용 분야로 부상하고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스를 제공하기 위해 브로드캐스팅을 이용한 다양한 기법들이 연구 되었지만, 대부분 효율적인 인덱스 구축에 대한 연구이고, 브로드캐스팅 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법은 고려되지 않았다. 이에 본 논문에서는 최근 많은 연구가 이루어지고 있는 센서 네트워크와 브로드캐스팅 기법을 활용하여, 객체의 이동 패턴을 고려한 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 수행하기 위한 기반 인프라를 구축하기 위해 도로 네트워크 기반의 센서 클러스터링 기법을 제안하고, 센서 노드에 의해 측정 된 객체의 이동 정보를 기반으로 한 최적의 데이터 분산 브로드캐스팅 기법을 적용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.163-166
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• 2011

클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 모든 인프라 자원(소프트웨어, 서버, 스토리지, 네트워크 등)을 서비스화(as a Service)하여, 언제, 어디서든, 장치에 독립적으로 네트워크를 통해 사용하고, 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅으로써, 대표적인 서비스 업체로는 구글과 아마존이 있다. 최근 아파치 재단에서는 구글의 GFS와 동일 또는 유사한 시스템을 만들기 위해 HDFS 오픈소스 프로젝트를 진행하고 있다. HDFS는 빈번한 하드웨어 고장에도 원본 데이터를 복구할 수 있는 가용성을 보장하기 위해 파일 데이터를 블록 단위로 나누어, 다시 datanode에 복제하여 저장한다. 이 기법은 복제가 많아 질수록 가용성은 높아지나 스토리지가 증가한다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 행렬의 특성을 이용한 새로운 분산 저장 기법을 제안한다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.16 no.2
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• pp.51-63
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• 2009

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.5
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• pp.570-581
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• 2015

In recent years, many institutions predict that cloud services and big data will be popular IT trends in the near future. A number of leading IT vendors are focusing on practical solutions and services for cloud and big data. In addition, cloud has the advantage of unrestricted in selecting resources for business model based on a variety of internet-based technologies which is the reason that provisioning and virtualization technologies for active resource expansion has been attracting attention as a leading technology above all the other technologies. Big data took data prediction model to another level by providing the base for the analysis of unstructured data that could not have been analyzed in the past. Since what cloud services and big data have in common is the services and analysis based on mass amount of data, efficient operation and designing of mass data has become a critical issue from the early stage of development. Thus, in this paper, I would like to establish data processing architecture based on technological requirements of mass data for cloud and big data services. Particularly, I would like to introduce requirements that must be met in order for distributed file system to engage in cloud computing, and efficient compression technology requirements of mass data for big data and cloud computing in terms of cost-saving, as well as technological requirements of open-source-based system such as Hadoop eco system distributed file system and memory database that are available in cloud computing.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.649-652
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• 2007

최근 e-Business 어플리케이션을 통합하기 위한 개념으로 서비스 지향구조 (Service Oriented Architecture)에 기본 원리를 둔 분산 소프트웨어 통합 기술이 널리 확산되고 있다. 따라서 각 서비스간의 데이터 정제기법을 통한 신뢰성 있는 데이터 교환은 필수적 요소로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 시스템에 상호작용 시 교환되는 데이터의 오류를 탐지하고 정제하기 위한 서비스로 사용자의 데이터 제약조건을 결합 시키는 변환 과정, 오류를 탐지하는 탐지과정, 탐지된 오류를 정제하고, 정보를 보여주는 정제과정으로 이루어진 오류 데이터 정제 서비스(DDCS; Dirty Data Cleansing Service)를 구현하고, 이를 이용하여 SOA기반 ESB상에서 통합된 시스템들 간에 상호 작용하는 오류 데이터 정제를 보장하는 서비스를 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.315-319
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• 2008

인터넷 환경은 놀랄만한 속도로 발전하고 있다. 사용자의 수가 늘어나고 그와 동시에 자료의 양도 폭발적으로 늘어나고 있음에 따라, 정확한 정보를 찾고 불필요한 정보를 필터링 하는 기술이 요구되기 시작하였다. 그 대표적인 기술이 시맨틱 웹(Semantic Web)[1] 으로 시맨틱 웹은 웹상의 정보에 메타데이터를 추가로 정의하여 사람 뿐 아니라 컴퓨터가 그 정보의 의미를 파악 할 수 있도록 하는 것이다. 이러한 시맨틱 웹을 위해서는 기계가 의미를 이해할 수 있도록 온톨로지(Ontology)를 먼저 구축해야만 한다. 온톨로지는 자원과 개념의 관계를 정의해 놓은 일종의 사전으로 이를 기술하기 위한 언어로는 RDF, OWL등이 있다. 온톨로지 데이터가 증가함에 따라 온톨로지 저장소의 크기가 증가하게 되면 성능을 위해 지역적으로 온톨로지 저장소를 분산해야 한다. 이에 따라 본고는 분산 환경에서의 통합된 질의에 대한 연구를 바탕으로 확장 가능하고 유연한 구조의 분산 온톨로지 모델을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.451-453
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• 2005

최근 대규모의 분산 시스템을 통합, 구축하기 위한 S/W설계 방법론으로 웹 서비스를 구현 기술로 한 서비스-지향 구조(Service-Oriented Architecture) 개념이 등장하였다. SOA를 기반으로 조립되는 서비스간에 상호 작용하는 데이터는 인터페이스를 통한 형식적인 검증뿐 아니라 사용자의 의도에 맞게 사용될 수 있는지에 대한 실질적인 검증도 필요하다. 본 논문은 서비스-지향 구조에서 서비스간에 상호 작용하는 데이터의 오류를 실시간으로 탐지하고 데이터의 제약 조건을 학습시킴으로써 개발자의 수고를 덜고 e-business 시스템과 같이 상호 작용이 많은 시스템의 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 서비스를 개발한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.5
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• pp.236-244
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• 2001

디스크배열 또는 RAID 시스템은 저렴한 비용으로 대용량 저장공간을 제공할 수 있으나, VOD 서비스와 같은 대규모 멀티미디어 서비스에 대해서는 아직 충분한 입출력 속도를 지원하지 못하고 있다. 보다 높은 대역폭을 지원하기 위해 다수의 디스크 컨트롤러를 채용한 다중 디스크배열에서 스트라이프를 전체 디스크에 효과적으로 분산시키기 위한 수직 스트라이핑 모델이 이용되고 있다. VOD 서비스 이용자가 고품질의 동영상을 감상하기 위해서는, 응용프로그램이 요청한 마감시간까지 저장장치에 기록되어 있는 데이터를 읽어와야 한다. 본 논문에서는 효과적이 VOD 서비스 지원을 위해, 다중 디스크배열에서 각 디스크 컨트롤러의 지역 요청큐로 분산된 입출력 요청들을 스케쥴링하여 마감시간 초과율(deadline miss rate)을 줄이기 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 VOD 서버와 같이 데이터 읽기 작업이 많은 멀티미디어 서비스에 적합하도록 설계되었다. 시뮬레이션 결과, 제안된 알고리즘이 마감시간 초과율을 평균 41.5% 감소시킴을 알 수 있었다.