• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.774-777
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• 2008

지리정보는 여러 분야에서 활용되고 그 데이터 양도 방대하여 효율적으로 저장하여 관리해야 할 필요가 있다. 본 논문은 균등 분할 방식과 비균등분할 방식에 의한 두 가지 지리정보 표현 및 압축방법을 수행하는 연산회수와 자료의 효율성 등을 중심으로 비교하였다. 두 가지 방법 모두 효율적인 활용이 가능하며 상황에 따라 기본 방법에서 수정을 가하여 사용할 수도 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문에서는 소비자들이 직접 도시락 반찬을 선택해서 도시락을 주문할 수 있는 일인분 도시락 앱을 설계하였다. 현대 사회에선 대가구에서 핵가족, 핵가족에서 1인 가구가 점점 많아지고 있다. 혼자 밥하기 번거롭고 식당이나 배달 가능한 업소에서는 보통 2인분부터 주문할 수 있으므로 혼자 이용하기엔 부담스럽다. 그런 불편함을 해소하기 위해 다양한 세부 메뉴들을 골라 1인 맞춤 도시락을 주문할 수 있는 앱이다. 세부 메뉴를 선택하는 과정에서 빅데이터가 제공하는 정보를 이용한다. 즐겨찾기 기능을 통하여 기존의 주문을 사용할 수 있으며, 빅데이터를 이용한 추천 도시락 메뉴를 이용할 수도 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.221-228
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• 2005

데이터 저장장치는 서버의 내부나 근처에 있는 것으로 인식되어 왔으나 네트워크 기술의 발달로 저장장치 시스템은 주 전산기와 원거리에 떨어져 존재할 수 있게 되었다. 인터넷 시대에 데이터 량의 폭발적인 증가는 데이터를 저장하는 시스템과 이를 전송하는 시스템의 균형 있는 발전을 요구하고 있으며 SAN(Storage Area Network)이나 NAS(Network Attached Storage)은 이러한 요구를 반영하고 있다. 저장장치로부터 최적의 성능을 도출하기 위해서 복잡한 저장 네트워크의 용량과 한계를 파악하는 것이 중요하다. 파악된 데이터는 성능 조율의 기초가 되고 저장장치의 구매 시점을 결정하는데 사용될 수도 있다. 본 논문에서는 저장 네트워크 시스템의 큐잉 네트워크를 통한 분석적 모델을 제시한 다음, 이의 시뮬레이션하여 분석적 모델이 정당하다는 것을 입증한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.311-315
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• 2003

최근의 인터넷에서의 데이터 흐름을 보면 비대칭흐름의 경향이 있다. 비대칭흐름은 주로 하향링크의 데이터 흐름이 많은 것이 특징이며 하향링크에서 데이터흐름을 저해하는 요소인 응답(acknowledgement)을 줄여나가는 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 시뮬레이션 결과로, 데이터의 손실이 많은 병목구간에서는 Sack의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다. 패킷 손실면에서 비교해보면 NewReno와 Sack 중에서 NewReno가 Sack보다 더 낮은 것으로 나타났다. 그리고 NewReno와 Sack의 Ack Pack터에 대한 처리율을 비교해 달 때 10초 동안의 실험에서 NewReno가 Sack보다 처리되는 패킷의 수도 많다는 것을 볼 수 있었다. 결론적으로 비대칭링크에서의 처리율은 NewReno가 Sack도다 앞서는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.300-307
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• 2010

웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선 사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특정이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.469-484
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있으므로 변수의 수가 매우 많은 고차원 데이터에 해당된다. 이러한 고차원 데이터에서는 계산 효율성과 통계분석의 정확성을 높이기 위해 많은 변수 중 중요한 변수를 선택하기 위한 절차를 거치는 경우가 많다. 텍스트 데이터에서도 많은 단어 중 중요한 단어를 선택하기 위해 여러가지 방법들이 사용되고 있다. 이 연구에서는 단어 선택을 위한 대표적인 필터링 방법인 카이제곱통계량과 정보이득의 공통점과 차이점을 살펴보고 실제 텍스트 데이터에서 이 단어선택 방법들의 성질을 확인해보았다. 카이제곱통계량과 정보이득은 비음성, 볼록성 등의 성질을 공유하지만 불균형 텍스트 데이터에서 카이제곱통계량이 양변수 위주로 단어를 선택하는 반면, 정보이득은 음변수도 상대적으로 많이 선택하는 경향이 있음을 확인하였다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.17-22
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• 2024

인류의 출현과 함께 시작된 역사에는 기록이라는 수단이 있기에 현재에 사는 우리는 데이터를 통해 과거를 확인할 수 있다. 생성되는 데이터는 일정 순간에만 발생하여 저장될 수도 있지만, 과거로부터 현재까지 일정 시간 간격 동안 계속해서 생성될 뿐만 아니라 다가올 미래에도 발생함으로써 이를 활용하여 예측하는 것 또한 중요한 작업이다. 본 논문은 수많은 데이터 중에서 시계열 데이터의 활용 동향을 알아보기 위해서 시계열 데이터의 개념에서부터 머신러닝 분야에서 시계열 데이터 분석에 주로 사용되는 Recurrent Neural Network와 Long-Short Term Memory에 대해 분석하고, 이런 모델들을 활용한 사례의 조사를 통해 의료 진단, 주식 시세 분석, 기후 예측 등 다양한 분야에 활용되어 높은 예측 결과를 보이고 있음을 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 활용방안에 대하여 모색해본다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.352-362
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• 2017

본 논문에서는 루팅된 단말 환경에서 SEAndroid의 보안 위협을 체계적으로 분석하고, 효과적으로 앱 데이터를 보호하는 기법을 제안한다. 루팅되지 않은 안드로이드 단말의 경우, 접근제어 모델에 의해 한 앱의 데이터는 해당 앱만이 접근할 수 있다. 하지만, 루팅된 단말의 경우 접근제어 모델이 무력화되어, 루트 권한 쉘이 임의로 다른 앱의 민감한 데이터에 접근하거나 악성 앱이 다른 앱의 데이터를 외부로 유출할 수도 있다. 이를 방어하기 위해, 본 논문에서는 기존 SEAndroid의 LSM(Linux Security Module) Hook 함수를 수정하여 제한된 프로세스만이 특정 앱 데이터를 접근할 수 있도록 하였다. 또한 새로운 도메인 타입의 관리 프로세스를 추가하였고, 해당 프로세스로 하여금 새로 설치되는 앱의 디렉토리 타입을 분리하여 관리하게 하였다. 실험을 통해, 제안 기법이 앱 데이터를 효과적으로 보호함과 성능 오버헤드가 2초 이내임을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.55-59
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• 2018

4차 산업혁명 시대에 혁심기술인 빅데이터는 보건, 금융, 유통, 공공부문, 제조업, 마케팅 등 다양한 분야에서 서비스를 제공하고 있으며, 정확하고 신속한 데이터 분석을 통하여 마케팅 분석과 미래 설계에 매우 유용한 기술이며, 앞으로 더 발전할 가능성이 매우 높다. 하지만, 빅데이터 활용 시 가장 큰 문제점이 개인정보 보호와 프라이버시 문제이다. 빅데이터를 이용하여 분석을 통해 기존에 알지 못했던 개인의 취향 및 행동을 분석될 수도 있고, 이러한 정보들은 개인의 민감한 정보이자 개인의 프라이버시 침해가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 개인정보를 활용할 때 발생 가능한 개인정보 침해에 대한 필요 사항들을 분석하여, 그에 따른 필요한 개인정보보호 기술을 제안하여 개인정보 보호와 사생활 보호에 기여하고자 한다.

• 재무관리연구
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• 제14권1호
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• pp.171-205
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• 1997

'80년대 중반 들어 주가지수 예측모형으로 애용되던 시계열 예측모형에 대한 근본적인 의문이 제기되었다. 이것은 기존 예측모형이 선형 데이터 생성과정을 기본가정으로 채택하고 있지만 진정한 데이터 생성과정은 비선형일 수도 있다는 점에서 출발한다. 주가지수의 변동을 유발하는 경제의 기본구조가 비선형임에도 불구하고 이를 선형모형으로 접근한다면 주가의 움직임을 제대로 설명할 수 없을 뿐만 아니라 이러한 설정오류는 모형의 신뢰성을 크게 손상시킨다. 이와 같은 점에 착안하여 본 연구는 업종별 주가지수의 비선형 검정을 통해 주가가 어떠한 형태의 경제구조에서 생성되었는지 여러 가지 방법으로 정정한다. 10개 업종지수의 검정결과 보험업을 제외한 대부분의 업종지수가 카오스 끌개를 보유하고 있다는 증거가 포착되었다. 표본외 예측을 위해서 국지적 가중회귀법을 채택하였는데 예측결과 모형에 따라 $6{\sim}7$개 업종에서 통상최소자승법보다 예측력 우위를 보였다.