• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06b
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• pp.49-54
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• 2008

최근 서비스 지향 아키텍처를 적용한 많은 시스템들이 개발되어 왔고 그에 따라 서비스 지향 아키텍처에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만 여태껏 연구되어왔던 주제들은 전체 아키텍처의 효율적인 구성 및 개발 프로세스 구축에 초점을 맞춘 반면, 데이터 프레임워크를 보다 효율적으로 비즈니스 프레임워크와 분리하는 데 초점을 맞춘 연구는 부족하다. 이에 우리는 실 서비스되고 있는 대용량 서버 관리 서비스를 서비스 지향 아키텍처로 전환하고 그 중 데이터 프레임워크를 보다 추상화시키고 비즈니스 프레임워크와 느슨한 결합을 이룰 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제안하는 데이터 프레임워크는 실시간 데이터 전송에 유리한 트리 구조의 데이터를 사용자가 정의한 규칙을 기반으로 비즈니스 프레임워크의 다양한 비즈니스 로직에서 효율적으로 활용할 수 있는 다양한 형태의 데이터로 바꿀 수 있는 계층을 제공한다. 또한 이러한 계층에 대해 실 서비스에서 활용할 수 있는 정의된 제약조건 하에서 실험을 진행하였고 그 결과 만족스러운 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.109-112
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• 2012

이 논문에서는 센서 레지스트리 시스템을 위한 다양한 아키텍처에 대해 기술한다. 센서 레지스트리 시스템은 이기종 센서 네트워크 환경에서, 다양한 센서에서 수신한 센서 정보를 모바일 기기에서 직접 해석하여 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 기존 연구에서 제안한 아키텍처는 모바일 기기가 센서 데이터 및 센서와 관련된 다양한 정보를 서버에 반복적으로 요청하여 처리한다. 이러한 아키텍처는 성능 저하를 초래할 수 있으며, 또한 센서 웹 정보를 활용을 고려하지 않은 아키텍처이다. 따라서 이 논문에서는 성능과 센서 웹 정보 활용이 가능한 다양한 센서 레지스트리 시스템 아키텍처를 제안하고, 각각의 특징에 대하여 서술한다. 이 연구의 결과는 상황에 따라 적합한 시스템 아키텍처 설계 및 구현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.6
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• pp.881-888
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• 2009

This research introduces the architecture of managing products based software. There are many of the architectures for managing products using software instead of manpower. In case of MVC and existing architectures, The architectures transfer redundant data so the architectures cause a problem that unnecessary data moved. This research presents VMDC(View, Model, Dispatcher, Controller) architecture to solve the problem. Dispatcher of VMDC grasps necessary data and reconstructs objects to efficient transferring data. This research shows usecase that designed VMDC(View, Model, Dispatcher, Controller) and demonstrate efficiency of VMDC(View, Model, Dispatcher, Controller) together. after demonstration this research present with next research.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.84-87
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• 2007

진화하는 IT 패러다임에 맞추어 기업의 시스템은 당면한 이슈 처리 뿐만 아니라 변화를 예측하여 비즈니스와 시스템을 진화시킬 수 있는 전략을 수립할 수 있어야 한다. 논문에서는 통신사업자의 특정 도메인인 온라인 서비스 도메인에 대해서 기술 계층과 데이터 계층의 아키텍처 참조 모델을 연구하고 연구 필요성에 대하여 기술한다. 또한 기술 밀 데이터 아키텍처를 분석, 설계하고 품질을 평가하는데 참조할 수 있는 평가 지표를 사용자 관점별로 연구한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.255-256
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• 2022

임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System)은 환자의 질병을 진단하고 치료할 때 의사결정을 도와주는 시스템이다.[1] 본 논문에서는 블록체인과 XAI 기술을 활용해 임상의사결정지원시스템의 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 데이터의 중앙화, 의료데이터의 보안을 블록체인기술로 해결하고 블록체인을 기반으로 한 보반 기술인 DID 기술을 활용해 데이터의 신뢰성과 보안성을 확보하였다. 또한 XAI 모듈을 활용해 예측 결과의 신뢰도와 투명성도 제공해 의료인의 의사결정을 지원하였다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.5
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• pp.20-25
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• 2018

본 논문에서는 사물인터넷 서비스와 블록체인 플랫폼간의 연동을 위한 아키텍처를 제안한다. 블록체인은 다양한 산업분야에서 데이터 신뢰성 및 안전성 측면에서의 효율성을 제공한다. 반면에 데이터 쓰기 및 읽기에 대한 낮은 성능 때문에 실제 서비스 적용하기 어렵다. 특히 사물인터넷 서비스와 같은 다량의 데이터가 발생하는 분야에서는 블록체인을 실질적으로 적용하기 어렵지만, 사물인터넷은 프라이버시 및 데이터 보안 측면에서 많은 보안 문제를 야기할 수 있는 분야로써, 블록체인을 통한 데이터 추적 및 신뢰성 보안을 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 이와 같이 실시간성과 신뢰성을 보장하기 위한 사물인터넷 연동형 블록체인 플랫폼 아키텍처를 소개한다. 실시간성을 유지하기 위해서 단일 피어 검증을 통한 실시간 데이터 관리를 활용하며, 신뢰성 유지를 위해서 합의를 통한 분산원장을 활용한다. 단일 피어 검증 데이터는 합의 과정을 거치기 이전에 데이터를 수신받은 단일피어가 분산원장과 별도의 상태 데이터베이스를 통해 실시간 데이터를 저장하여 실시간 서비스에 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.119-122
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• 2022

연합학습은, 데이터 샘플을 보유하는 다수의 분산 에지 디바이스 또는 서버들이 원본 데이터를 공유하지 않고 기계학습 문제를 해결하기 위해 협력하는 기술로서, 각 클라이언트는 소유한 원본 데이터를 로컬모델 학습에만 사용함으로써, 데이터 소유자의 프라이버시를 보호하고, 데이터 소유 및 활용의 파편화 문제를 해결할 수 있다. 연합학습을 위해서는 통계적 이질성 및 시스템적 이질성 문제 해결이 필수적이며, 인공지능 모델 정확도와 시스템 성능을 향상하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 최근, 중앙서버 의존형 연합학습의 문제점을 극복하고, 데이터 무결성 및 추적성과 데이터 소유자 및 연합학습 참여자에게 보상을 효과적으로 제공하기 위한, 블록체인 융합 연합학습기술이 주목받고 있다. 본 연구에서는 이더리움 기반 블록체인 인프라와 호환되는 연합학습 레퍼런스 아키텍처를 정의 및 구현하고, 해당 아키텍처의 실용성과 확장성을 검증하기 위하여 대표적인 연합학습 알고리즘과 데이터셋에 대한 실험을 수행하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.3
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• pp.69-74
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• 2022

SNN (Spiking Neural Network) operating in neuromorphic architecture was created by mimicking human neural networks. Neuromorphic computing based on neuromorphic architecture requires relatively lower power than typical deep learning techniques based on GPUs. For this reason, research to support various artificial intelligence models using neuromorphic architecture is actively taking place. This paper conducted a performance analysis of the speech recognition model based on neuromorphic architecture according to the speech data preprocessing technique. As a result of the experiment, it showed up to 84% of speech recognition accuracy performance when preprocessing speech data using the Fourier transform. Therefore, it was confirmed that the speech recognition service based on the neuromorphic architecture can be effectively utilized.

• Digital Contents
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• no.11 s.162
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• pp.50-51
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• 2006

한국데이터베이스진흥센터가 주최하는 DBGuide.net 퍼블릭 컨퍼런스가 지난달 17일 대한상공회의소 국제회의장에서 개최됐다. '성공적인 SOA를 위한 데이터아키텍처'란 주제로 열린 이번 컨퍼런스에서는 SOA의 강점을 활용하기 위한 출발점으로 데이터아키텍처를 제시하며 다양한 사례가 소개됐다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.89-92
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• 2019

빅데이터 환경에서 대화형 분석 질의문을 수행하려는 요구사항이 늘어나면서 데이터 처리속도가 중요한 성능 지표가 되었다. 이에 Presto 는 많은 빅데이터 처리 엔진 중 메모리 기반으로 빠른 질의 처리가 가능하여 널리 사용되어 왔다. 하지만 메모리 처리 엔진인 Presto 도 디스크 기반의 저장소를 사용한 일부 경우에 성능 저하 현상이 보고되었다. 그래서 본 논문은 빅데이터 처리 성능 향상을 위해 Presto Memory Connector 를 사용하여 메모리 캐싱을 활용한 아키텍처를 제안한다. 그 과정에서 캐싱과 비 캐싱 환경에서 성능검증을 위한 데이터 처리 성능 실험을 수행하였고, 그 결과 향상된 성능을 제공할 수 있음을 확인하였다. 이를 통해 빅데이터 분산환경에서 캐싱을 활용하여 Presto 아키텍처를 설계하는데 근거를 제공하고자 한다.