• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.66-73
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• 2001

본 연구는 한국전자통신연구원에서 개발한 멀티미디어 DBMS의 하부 저장 시스템인 MIDAS-III에서 기존에 지원하던 일반호일, BLOB, CLOB 형태의 데이터 이외에 멀티미디어 스트림 데이터를 추가로 지원하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 MIDAS-III에 새롭게 추가된 데이터 형태인 멀티미디어 스트림에 대한 디스크 입출력 성능을 향상시키기 위해 스트림 데이터의 대용량, 연속재생의 특성을 고려한 데이터 저장 구조를 설계한다. 또한 디스크 스케줄러가 존재하지 않던 기존의 MIDAS-III에서 여러 형태의 데이터를 통합 지원하기 위한 2단계 디스크 스케줄러를 설계한다. 멀티미디어 스트림 데이터에 대해서는 데이터의 연속재생 특성을 고려한 선 인출 기법을 적용하여 디스크 입출력 접근 요구들을 최적화하도록 처리한다. 이에 따라 줄어든 시간만큼 BLOB, CLOB 등과 같은 다른 요구들을 처리할 수 있으므로 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.830-833
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• 2009

XML 기반의 콘텐츠 데이터 배포 메커니즘인 RSS는 쉬운 데이터 조작과 구조적 데이터 형태를 가질 수 있다는 특징으로 인해 많은 콘텐츠 및 데이터 제공자들이 데이터 제공 방식을 RSS 기술을 활용하고 있다. 새로운 미디어 매체로 부상하고 있는 블로그, 뉴스 등은 RSS 데이터 표준을 채용하여 그들의 콘텐츠 및 데이터 구축을 시도하고 이 데이터는 다양한 산업 분야에서 활용이 가능하다. 본 논문에서는 이 RSS 데이터 표준을 채용하여 구축된 데이터 및 콘텐츠를 활용할 수 있는 RSS를 기반으로 한 정보 처리 미들웨어를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1426-1428
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• 2011

컴퓨터에서 사용하는 데이터의 기본 단위는 2진수 형식으로 표현되는 이진(binary) 데이터이며 이는 CPU 연산에서부터 이기종간 네트워크 통신에 이르기까지 폭넓은 영역에서 사용되고 있다. 이진데이터를 처리하는 소프트웨어를 개발하기 위하여 다양한 원시타입(Primitive Type)을 사용하는 프로그래밍 언어가 사용되는데, 일반적으로 이러한 프로그래밍 언어를 통한 개발은 소스코드에 구조체, 공용체 및 클래스로 이진 데이터를 정적으로 정의함으로써 추후 데이터 변경에 대한 유연성이 떨어지는 문제가 존재한다. XML 기반의 객체 모델은 프로그래밍 언어에서 사용되는 모든 타입 및 이진 데이터 구성 형식을 제공하고 이를 통해 이진 데이터를 동적으로 관리함으로써 이러한 유연성의 문제를 해결하고 있으며 실제 이진 데이터를 사용하는 분야에 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.833-836
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• 2017

최근 블랙박스 및 CCTV 같은 영상 촬영 장치가 보편화되면서, 방대한 양의 영상 데이터가 실시간으로 생성되고 있다. 만약 이 대용량 데이터 안의 차량 정보를 추출할 수 있다면 범죄 차량 추적, 교통 혼잡도 측정 등의 활용이 가능할 것이다. 이를 구현하기 위해서는 수많은 자동차에서 실시간으로 생성되는 영상 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필수적이나, 이러한 시스템을 찾기 힘든 것이 현실이다. 이를 위해 이 논문에서는 아파치 카프카, Hbase를 이용한 영상 빅데이터 처리 시스템을 제안한다. 아파치 카프카는 시스템 내에서 영상 손실이 없는 전송과 영상 처리 노드의 스케줄링을 수행하며, Hbase는 처리된 데이터를 테이블로 저장하고 사용자가 보낸 쿼리를 처리한다. 더불어, Hbase에 인덱스를 구성하여 빠른 쿼리 처리가 가능하도록 만든다. 실험 결과, 제안된 시스템은 인덱스가 없을 때보다 뛰어난 쿼리 처리 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.201-204
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• 2007

본 논문은 소각재 재활용 모니터링 시스템 구현을 위한 에이전트 기반의 RFID 모델을 설계한다. RFID를 이용한 모니터링 시스템은 상태관리 에이전트, 위치관리 에이전트, 불량관리 에이전트, 상황관리 에이전트 등의 데이터 관리 에이전트를 이용해 데이터를 자동 관리하고, 대용량의 데이터를 처리하기 위해 대용량 데이터 처리 에이전트를 이용한다. 안정적인 소각재 재활용을 위한 에이전트 기반 데이터 모니터링 시스템의 개발은 산업체 전반에 걸쳐있는 기계화, 수작업화 된 공정을 실시간 자동화 공정으로 개발하는 획기적인 방법이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.281-281
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• 2004

본 논문에서는 레이들(ladle)에 실린 용강의 균일한 혼합을 위해 사용되는 저취 시스템의 버블 강도를 예측하기 위해 진동센서를 이용한 안착대를 설계하고 제작하였다 또한 무선 인터넷을 이용해 안착대로부터 진동 데이터를 수신하여 실시간으로 원격지에 위치한 서버에 저장하는 시스템을 구현하였다. 이와 함께 저취 시스템에 사용되는 유량제어밸브를 컨트롤하기 위해 기존에 사용되는 프로토콜 변환기를 변경한 데이터 처리장치를 설계하고 제작하였다. 데이터처리장치는 4개의 직렬 신호를 동시에 처리 가능하며 비구조화된 데이터를 보관하다록 하기 위해 플래쉬 메모리를 장착하였으며, CPU의 데이터 처리를 위해 SRAM을 장착하도록 구성하였다.(중략)

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.2
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• pp.361-366
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• 2022

There are several ways to process large amounts of data. Depending on the processing method, there is a big difference in processing speed to create a large data list. Typically, to make a large data list, large data is converted into a normalized query, and the result of the query is stored in a List Map and converted into a printable form. This process occurs as a cause of lowering the processing speed step by step. In the process of storing the results of the created query as a List Map, the processing speed differs because the data is stored in a different format for each type of data. Through the simultaneous processing of GO language, we want to solve the problem of the existing difference in processing speed. In other words, it compares the results of GO language concurrency processing by providing how different and how it proceeds between the format contained in the existing List Map and the method of processing using concurrency in large data lists for faster processing. do.

• Review of KIISC
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• v.7 no.4
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• pp.73-79
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• 1997

웨어하우스나 다른 데이타베이스에 있는 데이터를 어떤 유용한 정보로 변환하는 기술은 데이터 탐사이다. 즉, 데이터 탐사는 데이터베이스의 많은 데이터에서 이전에는 몰랐던 정보를 추출하기 위해 일련의 적당한 질의들을 취하는 과정이다. 데이타 탐사 기술은 통계, 기계 이해(machine learning), 데이타베이스 관리, 병렬처리 (preallel processing)등을 포함한 다양한 기술들의 혼합이다. 본 연구에서는 데이터 탐사에서 기인될 보안 위협, 이런 위협을 처리하기 위한 기법, 보안 문제점을 처리할 도구로서 데이터 탐사의 이용 등을 알아볼 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.34-37
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• 2007

간 및 낮은 메모리 사용량을 요구한다. 이러한 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 전체 데이터에 대한 분석 보다는 사용자가 관심을 갖는 영역에 대한 마이닝에 초점이 맞추어져 있어, 사용자 관심영역에 대한 분석 데이터 탐색을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 분석 데이터 탐색 기법인 빙산 질의 및 상위-k 질의에 대하여 알아보고, 이를 보완하기 위한 확률에 기반한 데이터 탐색법인 확률기반 빙산 질의를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1659-1662
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• 2003

웹 환경에서 사용되고 있는 데이터의 종류는 텍스트뿐만 아니라 멀티미디어 데이터까지 다양하게 사용되어 지고 있다. 그러나 오디오, 이미지, 비디오와 같은 미디어 객체들은 2진화, 비구조화 되어 있으므로 기계 번역이 용이하지 않다. 이런 비정형화 된 비디오 데이터에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있어야 한다. 멀티미디어 데이터의 메타 데이터를 표현하기 위해서 XML 문서를 이용하여 표현하고, 표현된 문서를 효율적으로 검색 할 수 있도록 설계하였다.