• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.643-645
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• 2015

Real life has been actively utilizing storage from anywhere automobiles and Aviation field etc to the development of storage. Recent Big Data is stored as a number of data storage and data distribution processing emerged in research has been actively conducted to process the data. But many bottlenecks or processing speed slows down when you request the data at the same time a problem arises. In this paper consider should be used in the field of big data storing and processing large amounts of data, the process data more efficiently when the number of data request and data suggest that the weight-effective, manageable data processing system algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.44-47
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• 2018

시계열 데이터 처리를 위해 방대한 양의 데이터를 스토리지에서 빠르게 읽어와 처리하려는 움직임이 많아지고 있다. 이를 위해 스토리지의 read latency 를 개선하기 위한 여러 기법들이 제안되었지만, 이 기법들은 분산 노드의 스토리지 자원을 충분히 활용하지 못한다는 한계가 있다. 따라서 우리는 시계열 데이터를 실시간으로 처리하기 위해 스토리지에 병렬적으로 접근하여 read latency 를 개선하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 분산 환경에서 스토리지에 병렬적으로 접근하여, 각 노드에서 부분적으로 데이터를 읽어와 전체 데이터를 읽어오는 지연시간을 줄인다. 우리는 제안된 기법을 여러 노드로 구성된 분산 환경에서 구현하였다. 제안된 기법을 적용한 결과, 전체 데이터를 읽어오는 read latency 가 기존 기법보다 28.04% 줄어든 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.188-190
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• 2012

클라우드 스토리지에 저장되는 데이터가 급증하면서 데이터 중복으로 인한 스토리지의 저장 비용이 증가하고 있다. 이러한 데이터 중복 문제를 해결하기 위해서 기존의 스토리지 환경에서는 다양한 데이터 중복제거 기술이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 클라우드 스토리지를 위한 데이터 중복제거 기술의 분석을 통하여 대규모 클라우드 스토리지에서의 데이터 중복 제거율을 높이기 위해 데이터 유형의 특성을 고려한 스토리지 중복제거 기술의 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.789-792
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• 2010

최근 다양하게 활용되고 있는 수치지도 기반의 지도 영상은 그 신속성과 정확성이 가장 중요시되고 있다. 특히, 공군에서 사용하고 있는 지도영상 자료 활용 시스템인 비행 임무 계획 시스템의 상황도 시현 시, 대용량 래스터 데이터(Raster Data)를 처리해야 하는데, 지도의 종류가 다양해지고, 정밀해질수록 시스템의 효율적인 구동에 한계가 발생되고 있는 현실이며, 처리하는 영상의 호환성 및 왜곡현상의 문제점도 함께 야기되고 있다. 이에 본 연구에서는 ARC System 및 RPF Naming Rule을 적용하여 대용량 래스터 데이터 처리과정을 개선하고, 호환성을 보장하며, 왜곡현상을 줄이는 효율적인 지도 영상 처리방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.907-908
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• 2009

지리정보 시스템에서의 지도 데이터 생성은 많은 양의 실세계의 데이터를 기반으로 하기 때문에 그 생성 및 변경에 있어서 많은 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하기 위하여 경량의 차량 GPS 트레이스 데이터를 이용하여 높은 정확도의 도로 지도를 생성하는 방법을 제안하였다. 제안 방법론은 Intelligent Transportation System(ITS)의 중요 요소인 지리정보 생성에 있어 효율적이고 경제적인 도로 지도 생성을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.316-318
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• 2001

본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.31 no.1
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• pp.53-60
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• 2024

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1675-1678
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• 2005

최근에는 대량의 데이터를 저장 및 관리하기 위해서 3차 저장장치를 이용한 계층적 스토리지 시스템을 이용하고 있다. 이러한 계층적 스토리지 시스템에서는 모든 데이터에 같은 방식으로 저장장치들 간의 데이터를 이동하고 있는데, 이는 시스템에서의 데이터 이동이 빈번하게 일어나는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 계층적 스토리지 시스템에서의 데이터 특성을 이용한 데이터 이동 기법을 제안한다. 이를 위해서 데이터를 일반 데이터, QoS 데이터 그리고 아카이브 데이터로 분류하고 각 데이터 타입에 따른 데이터 이동을 관리한다. 성능평가를 통해 데이터 특성을 고려한 데이터 이동 방법과 기존의 이동 방법을 비교 분석하여, 본 논문에서 제안한 이동 방법의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.172-173
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• 2018

CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.216-218
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• 2015

대규모 데이터를 저장하기 위하여 수십 페타 규모를 지원하는 스토리지 기술이 활용되고 있으나, 관리 가능한 파일 메타데이터 개수와 처리 성능이 엑사 규모에 적용하기에는 현저히 부족하다. 본 논문에서는 엑사 규모 분산 파일 시스템을 개발하기 위한 기술 중에서 메타데이터 확장성을 지원하기 위한 현존 기술의 한계를 분석하고, 엑사 규모 스토리지에서 해결해야 하는 메타데이터 처리 기술들을 논의한다.