• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.170-173
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• 2015

대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.643-645
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• 2015

스토리지의 발달로 자동차 항공분야 등 실생활 어디에서든 스토리지가 활발히 활용되고 있다. 최근 빅데이터가 대두됨에 따라 많은 데이터를 스토리지에 저장하고 데이터를 처리하는 데이터 분산처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 많은 사람들이 데이터를 동시에 요청할 때 병목현상이나 처리 속도가 느려지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 많은 데이터를 저장하고 처리해야하는 빅 데이터 분야에 사용될 것을 고려하여, 데이터 요청 시 보다 효율적으로 데이터를 처리하고 많은 데이터를 효율적인 관리가 가능한 데이터 경량화 처리 시스템 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.121-122
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• 2018

본 논문에서는 데이터링크(Data Link)의 메시지 종류에 따른 다중 큐 처리와 종류를 고려하지 않은 단일 큐 처리의 효율적인 측면을 비교분석한다. 데이터링크는 작전에 필요한 자료의 실시간 및 근실시간 교환을 위해 사용되는 체계이다. 무인 공용 데이터링크나 전술 데이터링크는 데이터의 타입이 다양해졌고 데이터의 양이 크게 증가하였다. 이러한 이유로 다양한 데이터의 우선 순위에 따른 다중 큐 처리를 제안하여 데이터링크 개발의 방향을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.292-294
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• 1998

멀티미디어 데이터의 중요성과 활용도가 증가하면서, 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 표현하고 처리하려는 연구가 이루어지고 있다. 하지만, 멀티미디어 데이터를 기존의 데이터베이스에서 처리할 때, 데이터를 분류할 명확한 기준이 없고, 또한 질의어에서 데이터를 표현하고 처리하는 능력이 없으므로 두 가지 사항을 고려해야 한다. 본 논문은 멀티미디어 데이터를 데이터베이스에서 처리하기 위해 필요한 데이터의 모델링 기법을 사용해서 멀티미디어 데이터의 객체를 분류하다. 다음으로, 분류된 멀티미디어 데이터를 SQL에서 지원하기 위해서, 객체간의 시간적, 공간적 관계를 표현할 수 있는 문법들을 제시하고 사용자 질의 결과를 어떻게 나타낼 것인가에 대한 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.321-324
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• 2006

인터넷과 인트라넷의 확산에 따라, 스트림 데이터 처리 (stream data processing) 와 같은 새로운 분야가 등장하게 되었다. 스트림 데이터의 특징은 실 시간적이고 연속적으로 생성된다는 것이다. 따라서 기존의 질의 처리와는 달리 질의 또한 연속적으로 처리된다. 본 논문에서는 시간에 따라서 예측할 수 없게 특성이 바뀌는 데이터 스트림에 대한 처리에 대하여 다룬다. 특별히, 본 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의문을 구성하는 연산자들 간의 효율적인 수행 순서 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 시스템의 부담을 적게 주면서도 데이터의 변화에 따라 수행 순서를 변화시킨다. 또한 본 논문에서는 고정 연산자 순서와 비교하여 제안한 기법의 우수성을 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제26권1호
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• pp.80-88
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• 2011

데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.389-392
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• 2003

원격감지(remote sensing) 기술의 비약적인 발전과 함께 다중분광 영상데이터의 분광대역수가 급속히 증가하고 있다. 대역수의 증가로 영상데이터의 양이 급격히 증가하게 되고, 이에 따라 이들 데이터를 처리하기 위해서는 처리속도가 빠른 영상 처리 기술이 필요하게 되었다. 분광 대역수를 줄여 빠르게 처리하는 한가지 방법으로 널리 사용되고 있는 것이 주성분변환이다. 본 논문에서는 주성분변환에 대한 처리방법에 대해 논한 후, 다중분광 영상데이터를 주성분 변환한 주성분 영상데이터를 분석하였다. 또한 주성분 영상데이터를 최대유사법으로 분류하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.736-737
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• 2021

최근의 빅데이터 처리 환경은 실시간 빅데이터를 기반으로 하고 있다. 실시간 빅데이터 처리를 위해서는 기존의 배치처리 방식의 빅데이터 기술에서 발생하는 기술적 요구를 포함하여 추가적으로 요구되는 다양한 문제들을 고려해야 한다. 기계학습 모형을 활용한 의사결정 지원 시스템의 경우 모형 개발을 위한 배치처리 기술과 함께 모형의 배포와 최적화 등도 고려되어야 하며 발전 설비나 제조, 공정, 배송 등의 분야에서 발생하는 대규모 실시간 데이터를 이용하여 추론을 수행해야 한다. 본 연구에서는 센서 데이터를 활용한 예측 모형 개발과 실시간 데이터 처리 그리고 추론을 위한 모델 배포와 최적화 과정을 지원하는 시스템 환경을 제공하여 실제 현장에서 발생하고 있는 데이터를 활용하여 실증을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (B)
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• pp.302-307
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• 2007

RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터를 정확하게 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같은 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에 연구되는 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 RFID EPC 라는 데이터 특성에 맞추어 다중버퍼를 이용함으로써 고속의 데이터 처리 능력을 얻고, 각 버퍼마다 일정한 규칙을 통해 질의에 있어서도 빠른 대응을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 현재 DSMS의 관련 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 제안하는 알고리즘 설명과 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능 평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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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.