• Proceedings of The KACE
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.63-64
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• 2017

정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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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.

• Journal of Digital Convergence
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• 제14권5호
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• pp.95-106
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• 2016

The major thrust of this research focuses on the development of phased big data distribution model based on the big data ecosystem. This model consists of 3 phases. In phase 1, data intermediaries are participated in this model and transaction functions are provided. This system consists of general control systems, registrations, and transaction management systems. In phase 2, trading support systems with data storage, analysis, supply, and customer relation management functions are designed. In phase 3, transaction support systems and linked big data distribution portal systems are developed. Recently, emerging new data distribution models and systems are evolving and substituting for past data management system using new technology and the processes in data science. The proposed model may be referred as criteria for industrial standard establishment for big data distribution and transaction models in the future.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권6호
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• pp.89-105
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• 2023

With the development of information technology, most of the information has been converted into digital information, leading to the Big Data era. The demand for search platform has increased to enhance accessibility and usability of information in the databases. Big data search software platforms consist of two main components: (1) an indexing component to generate and store data indices for a fast and efficient data search and (2) a searching component to look up the given data fast. As an amount of data has explosively increased, data indexing performance has become a key performance bottleneck of big data search platforms. Though many companies adopted big data search platforms, relatively little research has been made to improve indexing performance. This research study employs Elasticsearch platform, one of the most famous enterprise big data search platforms, and builds physical clusters of 3 nodes to investigate optimal indexing performance configurations. Our comprehensive experiments and studies demonstrate that the proposed optimal Elasticsearch configuration achieves high indexing performance by an average of 3.13 times.

• Journal of KIISE
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• 제42권4호
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• pp.459-467
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• 2015

The analysis platform of remote-sensing big data is a system that downloads data from satellites, transforms it to a data type of L3, and then analyzes it and produces its analysis results. The objective of this paper is to develop ISO/IEC 9126-1 software quality model-based assessment criteria, in order to evaluate the quality of remote-sensing big data analysis platform. Its detailed research contents are as follows. First, the ISO/IEC 9216 standards and previous software evaluation models will be reviewed. Second, this paper will define evaluation areas, evaluation elements, and evaluation items for measuring the quality of big data analysis platform. Third, the validity of the assessment criteria will be verified by statistical experiments through content validity, reliability validity, and construct validity, by using SPSS 20.0 and Amos 20.0 software. The construct validity will also be conducted by performing the confirmatory factor analysis and path analysis. Lastly, it is significant that our research result demonstrates the first evaluation criteria in measuring the quality of big data analysis platform. It is also expected that our assessment criteria could be used as the basis information for evaluation criteria in the platforms that will be developed in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.297-298
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• 2015

빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.291-292
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• 2022

최근 4차 산업혁명이 대두됨에 따라 빅데이터 시장의 지속적인 성장과 다양한 데이터 시각화 플랫폼이 개발되고 있다. 해양 산업에서도 선박, 다이버, 기상 API 등 다양한 해양 데이터를 통해 꾸준한 연구가 이루어지고 있으며 본 연구에서는 해양 데이터를 기반으로 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자에게 정보를 제공하는 플랫폼을 제시하고, 기하급수적으로 늘어날 빅데이터를 효과적으로 분석하기 위해 데이터 분석 및 시각화 기법 연구의 필요성을 제시하였음.

• Journal of Digital Convergence
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• 제12권8호
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• pp.351-359
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• 2014

The log data generated by security equipment have been synthetically analyzed on the ESM(Enterprise Security Management) base so far, but due to its limitations of the capacity and processing performance, it is not suited for big data processing. Therefore the another way of technology on the big data platform is necessary. Big Data platform can achieve a large amount of data collection, storage, processing, retrieval, analysis, and visualization by using Hadoop Ecosystem. Currently ESM technology has developed in the way of SIEM (Security Information & Event Management) technology, and to implement security technology in SIEM way, Big Data platform technology is essential that can handle large log data which occurs in the current security devices. In this paper, we have a big data platform Hadoop Ecosystem technology for analyzing the security log for sure how to implement the system model is studied.

• Convergence Security Journal
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• 제21권1호
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• pp.73-78
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• 2021

Big data is a key driver of the fourth industrial revolution, represented by ultra-connected, ultra-intelligence, and ultra-convergence, and it is important to create innovation and share, link, and utilize data to discover business models. However, it is difficult to secure and utilize high-quality and abundant data when big data platforms are built in a regular manner without considering shared-linked. Therefore, this paper presents the development direction of big data platform infrastructure by comparing and analyzing various cases of big data platforms to enable data production, construction, linkage, and distribution.