• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.73-85
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• 1998

최근에 개발되고 있는 소프트웨어들은 규모가 거대해지고 기능도 복잡 해지고 있다. 이처럼 복잡한 시스템의 개발을 위해 장기간에 걸쳐 서로 다른 전문가들의 협력 작업과 개발팀 구성원간에 정보 공유, 상호의존적 업무수행, 공동의 산출물 생성들의 작업을 지원하는 CSCW(Computer Supported Cooperative Works)개념을 소프트웨어 개발 방법에 통합하는 연구가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 있어서의 공동 작업 특성과 분산 컴퓨팅 환경에 의한 공동작업을 지원하여 생산성을 향상 시키는 CSCW개념을 적용하여 정보통신 소프트웨어 개발을 지원하는 하부 구조로서 다자간 공동작업 플랫폼인 SPACE(Software Platform for distributed Application sharing under Cooperative Environment)를 설계하였다. SPACE는 Windows 95 환경 하에서 완전 분산 구조를 가지고 있으며, 개발 도구를 공유하게 하는 공유기법으로 중앙 집중형 구조를 갖는 GUI 공유 방식과 복제 구조를 지원하기 위하여 이벤트 공유방식을 사용하고 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2493-2503
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• 1999

여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운용하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network)은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 분산객체 내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템 내의 모든 에이전트들이 동일한 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 또는 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전트를 디자인하고 구현하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.19-27
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• 2009

도시공간정보 통합플랫폼은 도시의 체계적이고 과학적인 관리, 특히 지상 및 지하시설물 관리에 필요한 센서 및 미들웨어 기술, 유무선 네트워크, GIS-USN 연계 등의 요소기술이 집적된 지능형 도시운영 시스템 기반 환경으로 정의된다. 도시공간정보 통합플랫폼은 도시 시설물 관리 대상 시설물인 상수도, 하수도, 가스, 난방, 송유, 전력, 통신의 지하시설물과 교량, 육교, 터널 등 도시 지상시설물 등 도로기반시설물 관리를 지능화 할 수 있는 시스템을 제공한다. 본 논문에서는 지능형 도시공간정보 통합플랫폼 참조모델 개발을 위해 개방형 분산처리 레퍼런스 모델 (RM-ODP, Reference Model for Open Distributed Processing)의 적용을 통해 표준화된 참조모델을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.543-546
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• 2004

Web Services are rapidity becoming the enabling technology of today's e-business and e-commerce systems, and will soon transform the Web into distributed applications. The aim of this paper is to present our approach in applying Web Services into the Internet transaction banking system. The system is integrated among backend system of banks so that each bank system can communicate with each other in order to perform transactions in transferring money from an account in one bank to an account in the partner bank and vise versa. The backend systems of banks are heterogeneous information systems; therefore it is difficult to build a common environment using existing distributed technologies. Web Services provide a means for different organizations to connect their applications with one another to conduct business across a network in a platform and language independent manner [1]. The paper will examine these benefits of Web Services and apply these features into the Internet banking transaction system regardless of platform, programming languages as well as existing backend system of banks.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1999년도 추계학술발표회요약집
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• pp.106.1-106
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• 1999

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.50-53
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• 2016

Image processing techniques play an increasingly important role in many aspects of our daily life. For example, it has been shown to improve agricultural productivity in a number of ways such as plant pest detecting or fruit grading. However, massive quantities of images generated in real-time through multi-devices such as remote sensors during monitoring plant growth lead to the challenges of big data. Meanwhile, most current image processing systems are designed for small-scale and local computation, and they do not scale well to handle big data problems with their large requirements for computational resources and storage. In this paper, we have proposed an IPABigData (Image Processing Algorithm BigData) platform which provides algorithms to support large-scale image processing in agriculture based on Hadoop framework. Hadoop provides a parallel computation model MapReduce and Hadoop distributed file system (HDFS) module. It can also handle parallel pipelines, which are frequently used in image processing. In our experiment, we show that our platform outperforms traditional system in a scenario of image segmentation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4948-4967
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• 2017

On mobile devices, image sequences are widely used for multimedia applications such as computer vision, video enhancement, and augmented reality. However, the real-time processing of mobile devices is still a challenge because of constraints and demands for higher resolution images. Recently, heterogeneous computing methods that utilize both a central processing unit (CPU) and a graphics processing unit (GPU) have been researched to accelerate the image sequence processing. This paper deals with various optimizing techniques such as parallel processing by the CPU and GPU, distributed processing on the CPU, frame buffer object, and double buffering for parallel and/or distributed tasks. Using the optimizing techniques both individually and combined, several heterogeneous computing structures were implemented and their effectiveness were analyzed. The experimental results show that the heterogeneous computing facilitates executions up to 3.5 times faster than CPU-only processing.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.73-83
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• 2019

4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권11S호
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• pp.3278-3288
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• 1999

This paper proposes a security platform, called SCAP(Security platform for CORBA based APplication), to cope with potential threats in a distributed object system. SCAP supports CORBA security specification announced by OMG. SCAP is comprised of four functional blocks, which co-work with ORB to provide security services: Authentication Block, Association Block, Access Control Block, and Security Information Management Block. It is designed to support Common Secure Interoperability Functionality Level 2, which is useful for large-scale intra-, or inter-network based applications. Actual security services, which are dependent on supporting security technology, will be provided as external security service for replace ability. Implementation issues such as how to simulate an interceptor mechanism using a commercial ORB product without source code, and how to extend Current object required for security services are also described. At the end of the paper, the SCAP applied to the web environment is described to show its practical utilization.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2827-2848
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• 2012

Previously, we described a social media cloud computing service environment (SMCCSE). This SMCCSE supports the development of social networking services (SNSs) that include audio, image, and video formats. A social media cloud computing PaaS platform, a core component in a SMCCSE, processes large amounts of social media in a parallel and distributed manner for supporting a reliable SNS. Here, we propose a Hadoop-based multimedia system for image and video transcoding processing, necessary functions of our PaaS platform. Our system consists of two modules, including an image transcoding module and a video transcoding module. We also design and implement the system by using a MapReduce framework running on a Hadoop Distributed File System (HDFS) and the media processing libraries Xuggler and JAI. In this way, our system exponentially reduces the encoding time for transcoding large amounts of image and video files into specific formats depending on user-requested options (such as resolution, bit rate, and frame rate). In order to evaluate system performance, we measure the total image and video transcoding time for image and video data sets, respectively, under various experimental conditions. In addition, we compare the video transcoding performance of our cloud-based approach with that of the traditional frame-level parallel processing-based approach. Based on experiments performed on a 28-node cluster, the proposed Hadoop-based multimedia transcoding system delivers excellent speed and quality.