Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.01a
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pp.61-62
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2020
RDF의 활용이 증가하면서 RDF데이터를 저장하는 방법 또한 많은 연구가 이루어졌다. 그래프 형태인 RDF 데이터를 테이블로 바꿀 때, 동일한 데이터가 중복 저장되어 검색 시 불필요한 연산을 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 중복저장 및 불필요한 검색을 줄이기 위해 색인을 주어(S), 목적어(O) 색인과 이들의 중복 값을 별도의 색인을 만들고, 검색 시 중복 값을 확인하여 필요한 색인만 검색하는 기법을 제안한다. 실험에서 본 기법을 사용하여 불필요한 검색을 줄여서 전체적인 검색 시간이 줄어드는 것을 확인하였다.
The recent development of metaverse-related technology has led to efforts to overcome the limitations of time and space in education by creating a virtual educational environment. To make use of this platform efficiently, applying learning analytics has been proposed as an optimal instructional and learning decision support approach to address these issues by identifying specific rules and patterns generated from learning data, and providing a systematic framework as a guideline to instructors. To achieve this, we employed an inductive, bottom-up approach for framework modeling. During the modeling process, based on the activity system model, we specifically derived the fundamental components of the learning analytics framework centered on learning activities and their contexts. We developed a prototype of the framework through deduplication, categorization, and proceduralization from the components, and refined the learning analytics framework into a 7-stage framework suitable for application in the metaverse through 3 steps of Delphi surveys. Lastly, through a framework model evaluation consisting of seven items, we validated the metaverse learning analytics framework, ensuring its validity.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.10
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pp.101-113
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2019
Recently, the intelligent video surveillance technology has become able to provide various services such as predictive surveillance that have not been provided previously. Securing the security of the intelligent video surveillance is essential, and malicious manipulation of the original CCTV video data can lead to serious social problems. Therefore, in this paper, we proposed an intelligent video surveillance environment based on blockchain. The proposed scheme guarantees the integrity of the CCTV image data and protects the ROI privacy through the edge blockchain, so there is no privacy exposure of the object. In addition, it is effective because it is possible to increase the transmission efficiency and reduce storage by enabling video deduplication.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.8C
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pp.670-679
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2012
The recent dissemination of cloud computing makes the amount of data storage to be increased and the cost of storing the data grow rapidly. Accordingly, data and service requests from users also increases the load on the cloud storage. There have been many works that tries to provide low-cost and high-performance schemes on distributed file systems. However, most of them have some weaknesses on performing parallel and random data accesses as well as data accesses of frequent small workloads. Recently, improving the performance of distributed file system based on caching technology is getting much attention. In this paper, we propose a CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) framework, providing parallel caching, distributed caching, and proxy caching in distributed file systems. This study compares the proposed framework with existing cloud systems in regard to the reduction of the server's disk I/O, prevention of the server-side bottleneck, deduplication of the page caches in each client, and improvement of overall IOPS. As a results, we show some optimization possibilities on the cloud storage systems based on some evaluations and comparisons with other conventional methods.
The IT environment is changing due to the acceleration of digital transformation in enterprises and organizations. This expansion of the digital space makes centralized cybersecurity controls more difficult. For this reason, cyberattacks are increasing in frequency and severity and are becoming more sophisticated, such as ransomware and digital supply chain attacks. Even in large organizations with numerous security personnel and systems, security incidents continue to occur due to unmanaged and unknown threats and vulnerabilities to IT assets. It's time to move beyond the current focus on detecting and responding to security threats to managing the full range of cyber risks. This requires the implementation of asset Inventory for comprehensive management by collecting and integrating all IT assets of the enterprise and organization in a wide range. IT Asset Management(ITAM) systems exist to identify and manage various assets from a financial and administrative perspective. However, the asset information managed in this way is not complete, and there are problems with duplication of data. Also, it is insufficient to update of data-set, including Network Infrastructure, Active Directory, Virtualization Management, and Cloud Platforms. In this study, we, the researcher group propose a new framework for automated 'Comprehensive IT Asset Management(CITAM)' required for security operations by designing a process to automatically collect asset data-set. Such as the Hostname, IP, MAC address, Serial, OS, installed software information, last seen time, those are already distributed and stored in operating IT security systems. CITAM framwork could classify them into unique device units through analysis processes in term of aggregation, normalization, deduplication, validation, and integration.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.4
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pp.117-123
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2013
In the recent cloud storage environment, the amount of SSD (Solid-State Drive) replacing with the traditional hard disk drive is increasing. Management of SSD for its space efficiency has become important since SSD provides fast IO performance due to no mechanical movement whereas it has wearable characteristics and does not provide in place update. In order to manage space efficiency of SSD, data de-duplication technique is frequently used. However, this technique occurs much overhead because it consists of data chunking, hasing and hash matching operations. In this paper, we propose new data de-duplication method using PRAM cache. The proposed method uses hierarchical hash tables and LRU(Least Recently Used) for data replacement in PRAM. First hash table in DRAM is used to store hash values of data cached in the PRAM and second hash table in PRAM is used to store hash values of data in SSD storage. The method also enhance data reliability against power failure by maintaining backup of first hash table into PRAM. Experimental results show that average writing frequency and operation time of the proposed method are 44.2% and 38.8% less than those of existing data de-depulication method, respectively, when three workloads are used.
We analyzed the patent trends for whole drilling bits to reveal the main R&D directions, focusing on patents applied for and registered in Korea, the USA, Japan, and Europe. The technology was classified into two groups as a primary classification step (reaming systems and fixed systems), and into seven groups as a secondary classification step (sliding, odex, horizontal pivot, vertical pivot, concentric, eccentric, and etc.). A total of 33,614 patents were retrieved and 870 patents were selected for final effective analysis by data deduplication and filtering. A portfolio analysis using the correlation between the number of patents and the applicants for each patents revealed a sliding system as the key technology with greatest growth potential. From an analysis of the barriers to patents being granted, we emphasize the need to avoid similar topics existing patents or patent applications and to develop differential technology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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