• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.369-378
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• 2020

모바일 기기의 보편화로 스마트폰 보급률 및 사용률이 계속해서 증가하고 있으며, 애플리케이션에서 저장 및 관리해야 할 데이터 또한 증가하고 있다. 최근 애플리케이션은 효율적인 데이터 관리를 위해 모바일 데이터베이스를 이용하는 추세이다. 2014년 개발된 Realm 데이터베이스는 지속적인 업데이트와 빠른 속도, 적은 메모리 사용, 코드의 간결함과 가독성 등의 장점을 바탕으로 개발자들의 관심이 증가하고 있다. 또한, 데이터베이스에 저장된 개인정보의 기밀성과 무결성을 제공하기 위해 암호화를 지원한다. 하지만 암호화 기능은 안티 포렌식 기법으로 사용될 가능성이 있으므로 Realm 데이터베이스가 제공하는 암·복호화 동작 과정 분석이 필요하다. 본 논문에서는 Realm 데이터베이스의 구조와 암·복호화 동작 과정을 상세히 분석하였으며, 분석 내용에 관한 활용 사례를 보이기 위해 암호화를 지원하는 애플리케이션을 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권6B호
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• pp.697-709
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• 2011

차량과 같은 이동환경에서 무선 인터넷 서비스를 사용할 때, 불필요하게 발생하는 핸드오버는 서비스 품질 저하와 시그널링 오버헤드를 유발하여 실시간 멀티미디어 서비스 제공에 단점으로 작용한다. 본 논문에서는 Mobile Node (MN)가 일정한 이동패턴을 가지고 있을 때, Mobility behavior profile을 이용하여 생성한 DTMC을 이용하여 핸드오버의 발생 횟수를 감소시켜 무선 인터넷 서비스를 향상시킬 수 있는 핸드오버 방법을 제안한다. 기존 핸드오버 방법을 반복적으로 수행하며 Mobility behavior profile을 학습하고, Mobility behavior profile 에 충분한 양이 학습되면 Mobility behavior profile을 이용하여 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 생성한다. 그 이후에는 DTMC의 1-step & 2-step transition probability matrix를 이용하여 핸드오버를 수행하며 Mobility behavior profile을 계속 업데이트한다. 4개의 Mobility model에서의 실험을 통하여 평균 핸드오버 횟수와 평균 RSSI값, 그에 따른 Throughput을 비교한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권9호
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• pp.207-212
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• 2020

데이터의 양은 기술의 발전으로 크게 증가하였고 이를 처리하기 위해 다양한 빅데이터 처리 플랫폼이 등장하고 있다. 이 중 가장 널리 사용되고 있는 플랫폼이 Apache 소프트웨어 재단에서 개발한 하둡이며, 하둡은 IoT 분야에도 사용된다. 그러나 기존에 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경은 하둡의 코어 프로젝트인 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 임포트된 데이터의 업데이트나 삭제가 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Apache Kudu와 Impala를 활용해 Lambda Architecture를 설계한다. 제안하는 구조는 IoT 센서 데이터를 Cold-Data와 Hot-Data로 분류해 각 성격에 맞는 스토리지에 저장하고 배치를 통해 생성된 배치뷰와 Apache Kudu와 Impala를 통해 생성된 실시간뷰를 활용해 기존 하둡 기반 IoT 센서 데이터 수집 분석 환경의 문제를 해결하고 사용자가 분석된 데이터에 접근하는 시간을 단축한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권5호
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• pp.327-338
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• 2010

Complete Subtree(CS)[1] 기법은 브로드캐스트암호화기법 중 비상태성을 만족시키는 부분집합-커버(Subset-Cover) 접근방법으로 그룹의 키의 배포 및 업데이트를 수행하는 방법이다. 브로드캐스트가 서비스 제공자로부터 단방향으로 이루어지는 비상태성 수신자를 가지는 환경에서는 키 관련 데이터 전송을 위해 저장 오버헤드와 통신 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 통신 오버헤드를 위해 새로운 탈퇴 기법인 Merged Complete Subtree(MCS) 기법을 제안한다. MCS 기법에서는 CS기법에서 키 암호화 키(Key Encryption Key)를 분배하기 위해 사용하는 부분집합의 구성을 단순 트리구조가 아닌 합집합 기반의 복합 구조를 취한다. 이 수정 사항은 늘어난 전체 부분집합과 그에 해당되는 키 암호화 키로 인해 보다 많은 저장 오버헤드를 필요로 하지만 CS 기법에서 헤더(header)를 구성하기 위한 두 부분집합을 하나의 합집합 형태로 표현 가능하게 함으로써 기존의 CS기법의 통신 오버헤드를 절반으로 감소시킨다. 제안된 기법은 전체 잠재적 사용자에 대한 탈퇴한 사용자의 비율이 커졌을 때 큰 이득을 가지며 공모를 통한 공격에 대하여 완벽한 저항성을 가진다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권4호
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• pp.408-419
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• 2003

데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과 위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시효환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.349-356
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• 2013

스마트폰의 다양한 기능들이 사용되면서 사용자의 개인정보를 비롯한 대용량의 데이터들이 스마트폰에 저장되고 있다. 그러나 운영체제와 어플리케이션의 잦은 업데이트는 데이터의 손실을 야기할 수 있으며, 개인의 소중한 데이터를 분실할 위험성을 갖게 한다. 이로 인하여 데이터의 백업에 대한 중요성이 크게 증가하였으며 많은 사용자들이 자신의 데이터를 안전하게 보관하기 위해 백업 기능을 사용하고 있다. 그러나 포렌식 관점에서 이 백업 파일들은 스마트폰의 은닉 및 데이터의 고의 삭제시 중요한 수사 대상이 된다. 따라서, 이 논문에서는 세계에서 스마트폰 점유율이 가장 높은 삼성 스마트폰의 Kies 백업 파일에 대한 구조를 분석하고, 백업 파일을 복원하는 기법을 제안한다. 실험 결과 제안된 기법은 다양한 유형의 파일들을 분석하여 타 도구들 대비 높은 파일 추출 결과를 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.347-354
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• 2007

최근 대형 포털 업체들이 3차원 공간 영상 서비스를 선보이면서 3차원 가상 도시모델에 대한 수요가 증가하고 있고, 이에 따라 업체들은 경쟁적으로 보다 높은 해상도 및 정확도의 서비스를 제공하고자 노력하고 있다. 건물 모델은 3차원 도시모델의 구성요소 중 가장 많은 개체수를 차지하며, 각 개체별로 다양한 형태와 텍스쳐 정보를 가지는 특성으로 인해 현실적인 모델 제작은 시간이 많이 소요되고 제작비용도 높다. 이런 문제는 광범위 지역의 3차원 도시모델 서비스 및 업데이트를 제약하는 가장 큰 요소이다. 따라서 본 연구에서는 수치지도의 건물 레이어를 기반으로 생성된 건물 기하학적 모형에 항공사진 또는 위성영상과 같은 공간영상을 활용하여 빠르고 경제적으로 텍스쳐 매핑을 수행하여 실감 3차원 건물 모델을 생성할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험결과 제안된 방법은 여러 가지 항공사진 및 위성영상을 이용한 빠르고 경제적인 3차원 빌딩 모델 생성에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.173-186
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• 2013

웹 기반 지도서비스들은 지속적인 업데이트를 통해 사용자가 원하는 지리정보를 다양하게 제공해준다. 그러나 이러한 지도서비스들은 하나의 지리객체에 대해 각각 다른 정보를 제공한다. 이는 여러 가지 문제를 야기하며, 특히 사용자에게 다양한 정보를 통합적으로 제공하지 못하는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 웹에 존재하는 다양한 지리정보들을 통합하여 사용자에게 풍부한 지리정보를 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 논문에서는 다양한 비공간정보 스키마를 통합하기 위해 어댑터 기반 의미 처리방법과 정적 동적 의미 관리 기반 접근방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘의 평가를 위해 기존 스키마 매칭 방법들과의 비교평가를 수행한다. 이 논문에서 제안한 알고리즘은 새로운 의미정보 스키마들을 등록하여 관리하기 때문에 스키마 매칭의 정확성을 향상시킨다. 또한 다양한 스키마를 활용한 어휘 기반 스키마 매칭이 가능하므로 높은 범용성을 제공한다. 마지막으로, 제안한 알고리즘은 스키마 의미 간 관계성을 점진적으로 확장함으로써 비용의 효율성을 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.755-764
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• 2004

최근, 바이오 관련 장비, 기술들이 발전함에 따라, 바이오 관린 데이터나 그것을 제공하는 호스트들이 급속하게 증가하고 있나. 또한, 이러한 데이터들은 개발 커뮤니티들의 수만큼, 분산되고 이질적인 면을 가시고 있어서, 바이오 관련 데이터베이스의 통합과 연동기능의 세공이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 현재까지 진행되고 있는 많은 통합 연구 시스템의 대부분이 링크기반, 데이터웨어하우징 구축 기반으로 하고 있어서, 데이터 스키마나 데이터의 변경시, 실시간 업데이트와 같은 문제점을 보인다. 이러한 비효율적인 면을 개선시키고자, 플랫폼. 스키마의 변화에 구애 받지 않고 서비스를 가능하게 하는 웹 서비스 기술을 이용한 통합 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서도 이러한 흐름에 맞추어, 웹 서비스를 이용한 바이오 서열 데이터의 데이터베이스와, 통합 검색 시스템을 개발하였다 개발된 시스템은 BSML을 포함한 다양한 포맷의 데이터로 서열정보를 제공하며, 또한 외부 데이터베이스의 검색을 병렬로 처리하여, 검색 성능을 향상시키도록 하였다.