• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.33-41
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• 2013

최근 지능형자동차 기술은 IT와 융합되어 새로운 첨단 영상미디어 응용기술로 발전하며, 오픈소스 기반의 안드로이드를 탑제한 스마트폰 응용기술과 지능형자동차 개발이라는 새로운 패러다임으로 많은 연구개발이 이루어지고 있다. 안드로이드 기반의 지능형자동차 응용 기술은 이동수단의 한계를 넘어 다양한 멀티미디어 중심의 집합기술로 진화하고 있으며, 이러한 분산 환경에서 개발되어 있는 각각의 멀티미디어 플랫폼서비스와 애플리케이션이 개발되고 있음에 따라 다양한 서비스 기술을 통한 휴대 단말장치기술이 절대적으로 요구되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 기반의 지능형 자동차 전용 미들웨어 설계를 통하여 단일형 시스템 스펙에 맞춰 SVC Codec과 실시간 동영상, 그래픽처리등 지능형자동차 미들웨어 SoC 설계를 통해 응용 연구를 실험 하였으며, 오픈플랫폼에서 제공되는 각종 단말서비스 기능들을 SoC 기반으로 새롭게 설계하고 표준화된 인터페이스 분석기법을 본 연구에서 실험을 통하여 입증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.517-534
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• 2017

본 논문에서는 사물인터넷 미들웨어인 MinT를 제안한다. MinT는 사물인터넷 디바이스가 주변 디바이스와 직접적으로 상호작용하고 지역 네트워크를 기반으로 사물인터넷 환경을 구성할 수 있도록 도와준다. MinT는 이기종 센싱 및 네트워크 디바이스를 통합 제어할 수 있는 Sensor Abstract Layer, 디바이스로부터 측정된 데이터 및 외부 디바이스의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 리소스 관리, 디바이스 플랫폼의 성능에 따라 요청에 대한 처리량을 효율적으로 제어할 수 있는 상호작용 관리를 제공한다. 또한 디바이스 개발을 위한 상위 API 제공을 통해 사용자들이 쉽게 사물인터넷 디바이스를 개발할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 데이터 관리 및 요청 처리 성능 향상을 통해 사물인터넷 디바이스의 에너지 효율 및 성능 향상을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통해 평균 요청 처리율이 평균 25% 증가 하였고 평균 응답시간은 90% 감소, 에너지 소비 또한 68% 감소한 것을 입증하였다. 결국 제안하는 미들웨어는 사물인터넷 환경에서 전송 지연 및 디바이스의 에너지 소비를 더 감소시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.87-96
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• 2019

본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.309-314
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• 2017

일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.297-300
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• 2001

최근의 컴퓨팅 환경은 이질적인 클라이언트와 서버들간의 상호 운용성을 요구하는 분산 어플리케이션을 위한 프로그래밍 파라다임을 지원하기 위한 분산 객체 컴퓨팅 환경으로 발전되고 있다. 여기에는 복잡한 네트워킹과 다양한 멀티미디어 응용 서비스를 위한 객체지향 기술들이 접목되고 있다. 이러한 분산 컴퓨팅 환경에서 처리되는 어플리케이션들의 실시간 서비스 지원을 위해 요구되는 실시간 특성과 분산 객체들의 관리의 어려움을 해결하기 위하여 본 논문에서는 실시간 객체그룹 플랫폼을 구축한다. 기존의 연구들은 실시간 CORBA를 사용하거나 또는 ORB를 수정하거나 실시간 운영체제상에 특정 CORBA 제품군을 사용하여 분산 환경의 특정 영역의 성능향상만을 도모하고 있다. 그러므로, 본 논문은 ORB의 수정 없이 표준 CORBA상에서 실시간 특성을 지원한 수 있는 실시간 객체그룹 플랫폼을 설계한다. 본 논문의 실시간 객체그룹 구조는 객체들의 관리적인 측면과 실시간 어플리케이션 서비스 지원 측면에 대한 요구사항들을 분석하여 정립한 모델이며, 구성요소들의 기능을 관리와 서비스로 분리하여 각각의 기능수행시에 발생하는 객체간의 상호작용이 다른 기능에 영향을 미치지 않도록 한다. 또한, 구축된 플랫폼은 실시간 어플리케이션 개발자에게 실시간 특성 파라미터의 표현과 처리에 대한 투명성을 부여하여 어플리케이션에 유연성과 확장성을 제공하기가 용이하도록 한다. 따라서, 본 논문은 실시간 객체그룹 플랫폼의 구성요소들에 대한 역할을 정의하고 기능을 정립하며, 각 구성요소들을 설계하고 구현하였으며, 구현되어진 실시간 객체그룹 플랫폼의 기능과 수행 성능을 검증한다.가지 유기화합물 중에서는 35.6%를 차지하였다. BTEX 각각 개별물질은 미국 환경보호청이 제시하는 일일 노출 기준량(Reference Concentration; RfC) 보다는 현저히 낮았다. 총 휘발성 유기화합물읜 농도는 실내가 실외 보다 높았다(I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.607-616
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• 2008

컴퓨터 및 네트워크 기술의 발전에 힘입어 이전에는 불가능하던 컴퓨팅 패러다임이 현실화되고 있다. 이른바, 네트워크 컴퓨터로 지칭되는 컴퓨팅 방식에서 컴퓨터 시스템 및 리소스는 이전의 그것과는 비교할 수 없을 정도로 확장 가능하다. 네트워크에 접속되어 있는 여러 컴퓨터 시스템들의 무리는 하나의 거대한 가상 컴퓨터에 해당하며, 사용자는 네트워크 상에 분산된 방대한 리소스를 효율적으로 활용할 수 있다. 네트워크 상의 시스템에서 필요한 작업을 수행하고 리소스를 활용할 수 있기에 클라이언트를 경량화하는 것이 가능하다. 이러한 클라이언트는 씬-클라이언트로서 불리고 있는데 네트워크 상의 시스템과 리소스를 활용함으로써 필요한 작업을 수행한다는 점에서 네트워크 컴퓨터와도 일맥상통한다고 할 수 있다. 네트워크 컴퓨터 패러다임에서 네트워크는 애플리케이션 전달을 위한 기반 플랫폼으로서 작동하며 클라이언트 상에서 원격의 서버 시스템에 대한 접근 및 애플리케이션 실행하는 것을 가능하게 한다. 이를 구현하는 기술에는 여러 가지가 있지만 본 논문에서는 웹, X 윈도우, Pyjamas 기술을 활용할 것이다. 이를 통하여 사용자는 마치 로컬에서와 같이 서버 시스템의 애플리케이션을 활용할 수 있으며 보안 및 유지관리에 있어 효율을 극대화할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 네트워크 컴퓨터 구현을 위한 기반 환경으로 웹 브라우저를 지정하였으며, 클라이언트에서 웹 브라우저를 통하여 서버 상의 애플리케이션을 효율적으로 활용할 수 있는 아키텍쳐를 설계하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.239-250
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• 2020

이 논문의 목적은 전자 상거래 플랫폼에서 웹 유명인 생방송의 "컨텍스트 화"효과가 소비자의 제품 가치, 위험 및 구매 의도에 대한 인식에 미치는 영향을 탐구하는 것입니다. 본 논문에 실은 Taobao 쇼핑 소비자를 연구 대상으로 사용, 설문 조사 방법, 설문 조사가 채택되었으며, 설문 및 분산 네트워크를 통한 형태, 소비자 구매에 대한 실제 상황 영향의 웹 유명인 효과에 대한 웹 유명인 효과의 추가 검증을 위해 라이브 의도, 설문지는 데이터 처리 후 통계 소프트웨어 SPSS 23.0 및 AMOS 22.0을 사용하여 리 커트 스케일, 7 및 재활용 설문지 분석을 설계합니다. 설문지의 신뢰성과 타당성을 결정한 후, 탐색 요소 분석을 사용하여 가설을 검증하고 소비자의 구매 의도에 대한 웹 유명 인사 생방송의 "문맥 화"효과의 실제 조정 정도를 계산했습니다. 본 논문의 연구 결과는 다음과 같이 요약된다 : (1) 소비자의 제품에 대한인지 된 가치는 구매 의도에 중대한 영향을 미칠 수있는 반면,인지 된 위험은 구매 의도에 상당히 부정적인 영향을 미친다. (2) 제품에 대한 소비자의 신뢰와 구매 의도는 웹 유명 인사 생방송의 "컨텍스트 화"에 의해 규제됩니다. 특히, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송의 경우 소비자 제품의 인지 된 가치는 제품 신뢰에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이는 "컨텍스트 화"효과가 좋지 않은 웹 유명인 라이브 방송의 가치보다 높습니다. 제품에 대한 소비자의인지 된 위험을 해결하는 관점에서, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송은 "컨텍스트 화"효과가 낮은 웹 유명인 라이브 브로드 캐스트보다 훨씬 우수합니다. 이 논문은 경험적 분석을 바탕으로 웹 연예인 생방송이 전자 상거래 산업의 지속 가능한 성장을위한 새로운 돌파구가 될 것이며 전자 상거래 마케팅 모드와 웹 연예인 생방송 산업의 변화에 대한 제안을 제시 할 것이라고 결론을 내렸다.