• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.21-25
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• 2008

최근 측량기술이 발전함에 따라 다양한 지형공간정보를 획득할 수 있게 되었다. 특히 레이저스캐닝 기술의 도입은 정밀한 지형과 식생 및 인공지물 등에 대한 정보를 신속하게 획득하여 원하는 최신 정보를 가공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 라이다의 식생 데이터에서 점의 밀도 분포를 통하여 정량적인 식생분포 분석을 실시하였다. 또한, 정밀한 지형 모델에 대하여 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 정확성은 유지하면서 저용량의 등고선을 생성하고 도로 및 엔지니어링 분야 활용을 높일 수 있도록 하였다. 이러한 지능적이고 과학적인 연구는 국내 라이다데이터의 적극적인 활용성을 높이고 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 하는데 목적이 있으며, 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 다양한 분야의 활용성을 가능하도록 한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.96-97
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• 2003

최근 심화되고 있는 대도시 오존오염의 저감 실현시키기 위한 가장 중요한 과제로 오존의 생성과 관련 있는 전구물질(precursor)에 대한 제어과정이 대두되고 있다. 따라서 오존전구물질의 주요 배출원인 자동차배출 VOCs에 대해 정확한 총 배출량을 파악하고, VOCs의 각 성분별 배출구성비를 파악하는 것은 오존생성반응을 모사ㆍ예측하고 대기중 오존 오염을 제어하는데 있어서 필수적이라 하겠다. 그러나 국내에서는 자동차등 이동오염원에 대한 배출실태조사가 이루어지지 않아 배출원 관리에 어려움이 있는 실정이다. (중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.667-669
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• 2000

과학적 가시화의 여러 응용분야에서 단일 데이터로부터 생성된 시각적 형태보다 다중 데이터로부터 생성된 시각적 형태를 필요로 한다. 단일 데이터 렌더링과 다중 데이터 렌더링의 가장 큰 차이점은 데이터 혼합으로 본 논문에서는 볼륨적 데이터와 표면적 데이터를 가진 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 이를 가시화하는 시스템을 개발하고자 한다. 하이브리드 데이터를 단계별로 혼합하여 가시화하기 위하여 조명단계후 혼합이 이루어지는 깊이 정보를 고려한 혼합방법과 조명단계 전 볼륨의 우선순위에 따라 데이터를 혼합하는 우선순위를 고려한 데이터 혼합방법을 제시한다. 구현결과로는 엔진몸체 데이터와 엔진 내부 벨브 및 옆면 데이터를 혼합하여 가시화한 결과를 사용자 인터페이스 상에서 보여준다. 본 제안 시스템은 단일 데이터의 표현 한계를 극복하고, 복잡한 형태에서 관심객체의 형태와 상대적 관계 및 위치 관계를 효과적으로 나타낼 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제19권2호
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• pp.43-52
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• 2009

본 논문에서는 가장 대표적 인 보안 운영 체제인 SELinux를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 하는 보안 정책 템플릿과 도구를 설명한다. 제안하는 방법론을 위해 먼저 SELinux를 보다 편리하게 이용할 수 있도록 하기 위해 연구된 기존에 도구들이 가지는 문제점을 분석하였다. 그리고 SELinux를 심도 깊게 분석하여 SELinux에서 이용하는 주체, 객체의 타입 그리고 권한을 객체 타입과 객체별, 권한별로 축약하였다. 이처럼 축약되어 간소화된 객체 타입과 권한을 바탕으로 리눅스 시스템이 이용하는 임의적인 접근통제 형태를 지원하는 보안 정책 템플릿 기술언어를 정의하여 SELinux보안 정책의 복잡성을 개선하도록 하였으며 이를 통해 기존 리눅스 시스템 관리자가 이용하기 편리하도록 하였다. 또한 자동으로 제안된 보안 정책 템플릿 언어로 작성된 보안 정책을 SELinux의 보안 정책으로 변환하는 변환기와 자동으로 정책을 생성하는 생성기를 개발하여 SELinux 이용의 편리성을 최대화 하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.306-315
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• 2005

기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권6호
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• pp.429-438
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• 2001

정보통신 구조의 확산과 함께 전산시스템에 대한 침입과 피해가 증가되고 있으며 침입탐지 시스템에 대한 관심과 연구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(HMM)을 이용하여 사용자의 정상행위에서 생성된 이벤트ID 정보를 모델링한 후 사용자의 비정상행위를 탐지하는 침입탐지 시스템을 제안한다. 전처리를 거친 이벤트ID열은 전방향-역방향 절차와 Baum-Welch 재추정식을 이용하여 정상행위로 구축된다. 판정은 전방향 절차를 이용해서 판정하려는 열이 정상행위로부터 생성되었을 확률을 계산하며, 이 값을 임계값과 비교함으로써 수행된다. 실험을 통해 침입탐지를 위한 최적의 HMM 매개변수를 결정하고 사용자 구분이 없는 단일모델링, 사용자별 모델링, 사용자 그룹별 모델링 방식을 비교하여 정상행위 모델링 성능을 평가하였다. 실험결과 제안한 시스템이 발생한 침입을 적절히 탐지함을 확인할 수 있었지만, 신뢰도 높은 침입탐지 시스템의 구축을 위해서는 보다 정교한 모델의 클러스터링이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-507
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• 2019

모바일 광고 기술(AD Tech)분야에서 기계학습은 사용자별 CTR(Click Through Ratio) 예측[1]에 국한되어 왔으며 2016 년도부터 시행된 GDPR(General Data Protection Regulation)[2] 정책으로 인하여 AD Tech 관련 사업자의 사용자 개인정보 접근이 제한되어왔다. 그 결과 Feature Data 에 기반한 사용자 타겟팅 및 Ad Tech 산업에서 기계 학습 기술을 적용하는데 현실적 어려움을 가져왔다. 본 논문에서는 기존 연구와 현실적 한계를 극복하기 위하여 사용자가 아닌 매체별 클릭 분포를 예측하는 Hawkes Process 에 기반한 생성모델을 제안하고 그 가능성을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.24-25
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• 2020

한국과학기술정보연구원(KISTI)에서는 슈퍼컴퓨터 5호기인 누리온과 보조시스템인 뉴론 시스템을 이용하여 공동 활용 서비스를 진행하고 있다. 다수의 사용자가 접속하여 사용하는 이와 같은 컴퓨팅 시스템들은 구축비용 뿐 아니라 운영 중에 발생하는 전력 소비 비용이 상당하다. 본 논문에서는 뉴론에서 수행되는 사용자의 작업별 전력 사용량을 생성하는 기법에 대해 소개하고 전력 소비량을 조절할 수 있는 방안에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.165-167
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• 2022

본 논문은 병원과 지역사회에서 제공하는 재활 서비스를 연계하여 재활 단계별 개인 맞춤 재활서비스를 제공하기 위한 재활운동 빅데이터 플랫폼과 재활 서비스를 지원하는 재활 운동 기기간의 데이터 수집을 위한 인터페이스의 설계에 관한 것이다. 재활 운동 빅데이터 플랫폼은 병원과 지역사회에서 생성되는 재활 관련 데이터를 수집하고 이를 가공, 유통하기 위한 데이터 서비스와 수집된 데이터를 예측, 분석하여 개인 맞춤형의 단계별 재활을 지원하기 위한 다양한 서비스를 제공한다. 본 논문에서는 재활 운동을 보조하는 재활 운동 기기에서 생성되는 다양한 유형의 데이터를 재활 운동 빅데이터 플랫폼으로 전송하고, 수집된 데이터를 플랫폼 내외부에서 활용 가능하도록 제공할 수 있는 인터페이스에 대하여 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.37-39
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• 2022

KISTI(한국과학기술정보연구원)는 슈퍼컴퓨터 5호기 메인시스템인 Nurion과 보조시스템인 Neuron을 연구자들에게 서비스하고 있다. Neuron은 메인시스템인 Nurion이 Intel Knights Landing 프로세서가 장착된 클러스터로 구성됨에 따라 인공지능, 빅데이터에 관한 연구 인프라 수요를 충족시키기 위해 GPU를 장착한 이기종 클러스터로 구성되어 있다. Neuron은 연구자들에게 효율적으로 계산 자원을 배분하기 위해 SLURM 작업배치스케줄러의 공유노드 정책을 이용하여 한 개의 계산노드에서 다수 개의 작업이 수행될 수 있는 환경으로 서비스되고 있다. 본 논문에서는 공유노드 정책으로 운영 중인 클러스터 시스템에서 작업별로 GPU 사용 통계 데이터를 생성하는 기법을 소개한다.