• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.157-163
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• 2005

21세기 지식정보사회로 접어들어 GIS가 부각됨에 따라 GIS의 활성화를 위한 기본지리정보에 대한 중요성이 대두되고 있다. 기본지리정보를 관리 감독하는 국토지리정보원에서는 2000년부터 기본지리정보구축에 관한 연구 등을 수행하여, 기본지리정보의 범위 선정과 데이터모델 표준화가 이루어 졌으며, 기본지리정보 유통과 구축에 필요한 생산사양이 이루어짐에 따라 기본지리정보의 품질 및 활용성에 대한 검토가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 생산사양에 따른 기본지리정보를 3단계에 걸쳐 구축하였으며 기 구축된 교통, 수자원, 행정경계 기본지리정보와 통합하여 활용성 평가를 수행하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.9-15
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• 2018

기관 또는 조직은 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 이들과 관련된 서로 다른 시스템에서 다양한 대량의 데이터들이 생성되고 있다. 이와 같이 비즈니스 환경에서 서로 다른 시스템에서 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위한 가장 기본적인 접근 방법 중 하나는 DataLake와 같이 데이터를 정확하게 설명하고 전체 비즈니스에 대한 가장 중요한 데이터를 나타낼 수 있는 단일 도메인 모델을 만드는 것이다. DataLake의 장점을 구현하기 위해서는 다양하게 요구되어진 기능들을 어떤 구조로, 어떻게 작동 할 것인지에 대한 DataLake의 구성 요소들을 정의하는 게 중요하며, DataLake의 구성 요소들에 의해서 데이터 흐름에 따른 라이프 사이클을 갖게 된다. 또한 데이터 획득 시점에서 DataLake로 유입되는 동안 메타 데이터는 데이터 추적 가능성, 데이터 계보 및 라이프 사이클 전반의 데이터 민감도에 기반 한 보안 측면과 함께 캡처 및 관리되어야 하며, 이러한 이유로 Abyss Storage Cluster 기반의 DataLake Framework를 설계하였다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.329-335
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• 2004

Until now, The our concept about a national geospatial data infrastructure have been concentrated on a field of producer. This concept is the trend which the focus have been inverted currently with the use to process data in an user viewpoint and to the compatibility of the database. But the standard of our national framework data is defective yet. Also, The law and policy are not clear and the concept recognition of users lacks. This paper is showed improvement plan of development and maintenance of the national framework data, and researched the relationship between the national framework data.

• 산업경영시스템학회지
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• 제31권4호
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• pp.66-76
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• 2008

In medium-sized enterprises that comprise of multiple business branches and companies, various types of information systems are constructed and operated. One of the difficult problems these enterprises face is that integrated information cannot be delivered due to loosely managed mater data. This paper proposes an effective master data management framework for these enterprises. The framework is designed after comparing a tightly controlled centralization model with a coordinated centralization model. Through a case study on a customer master data integration project, the practicality of the framework is explored.

• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.57-63
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• 2018

조직과 기업의 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 다양한 대량의 데이터들이 생성되는 비즈니스 환경의 변화와 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법으로 DataLake와 같이 단일 도메인 모델이 필요한 상황이다. 특히, 자원의 유한성과 공유 경제에 의한 물리적인 분할된 멀티 사이트의 데이터를 논리적인 단일 도메인 모델을 만드는 것은 컴퓨팅 자원의 효율적 운영 측면에서 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점을 기반으로 다양한 응용 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터 라이프 사이클을 관리하기 위한 Abyss Storage 기반 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념 (connected data architecture-concept)과 기능들을 정의하고, Connected Data Architecture 개념을 위한 인터페이스 설계 및 인터페이스(Interface) #2와 #3의 유효성 검증을 수행한다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.79-88
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• 2006

시설물분야는 지형지물의 약 50%를 차지하며 다양한 분야에서 지리정보를 활용하는데 있어 중요성이 매우 높으며, 다른 분야의 기본지리정보 보다 정보의 최신성이 요구된다. 그러나 시설물분야 기본지리정보 구축에 이용되는 원시자료인 축척 1:5,000수치지도의 표현방법으로 인하여 건물에 관해 표현되는 정보가 한정되어 있으며, 수정/갱신 주기가 5년으로 정보의 최신성 및 정확도가 낮다. 따라서 본 연구에서는 시설물분야 기본지리정보 기존 구축 공정을 이용하여 기본지리정보를 구축하는데 발생할 수 있는 문제점 및 품질 저하 요인을 분석하고, 품질 향상 방안을 제시하여 시설물분야 기본지리정보 품질을 향상하였다. 시설물분야 기본지리정보 활용 증대 방안으로는 속성정보 확장 방안과 위치정확도 개선 방안을 제시하였으며, 속성정보 확장 방안으로는 1:1,000 수치지도의 속성정보를 이용하여 시설물분야 기본지리정보의 속성정보 정확도를 향상시키는 방안과, LMIS 및 AIS 데이터의 연계하여 속성정보를 다양화하는 방안을 제시하였다. 위치정확도 개선 방안으로 1:1,000 기반의 시설물분야 기본지리정보구축 실험을 수행하여 구축 시 발생할 수 있는 문제점을 분석하고 이를 개선하여 최적공정을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.153-159
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• 2015

정보기술과 헬스케어의 발전으로 건강데이터를 효율적으로 관리하여 다양한 의료 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 환자나 건강인들이 자신이 받은 의료 서비스로부터 발급받은 건강데이터를 축적하면 자신의 건강상태를 추적할 수 있어 효율적인 건강관리가 가능해지고 의료 비용도 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 개인이 다양한 기관으로부터 발급받은 건강데이터를 클라우드 스토리지에 저장하여 자신의 건강상태를 관리할 수 있는 건강데이터 중계프레임워크를 설계한다. 건강데이터 중계프레임워크가 클라우드 스토리지에 액세스할 수 있는 인증을 효율적으로 하기위해 OAuth2 인증 프로토콜을 적용한다. 제안된 건강데이터 중계 프레임워크는 클라우드 스토리지에 축적된 건강데이터를 이용하여 다양한 건강 서비스를 개발하는데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.203-212
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• 2024

Simultaneous motion is essential in the activities of daily living (ADL). For motion intention recognition, surface electromyogram (sEMG) and corresponding motion label is necessary. However, this process is time-consuming and it may increase the burden of the user. Therefore, we propose a simultaneous motion recognition framework using data augmentation based on muscle activation model. The model consists of multiple point sources to be optimized while the number of point sources and their initial parameters are automatically determined. From the experimental results, it is shown that the framework has generated the data which are similar to the real one. This aspect is quantified with the following two metrics: structural similarity index measure (SSIM) and mean squared error (MSE). Furthermore, with k-nearest neighbor (k-NN) or support vector machine (SVM), the classification accuracy is also enhanced with the proposed framework. From these results, it can be concluded that the generalization property of the training data is enhanced and the classification accuracy is increased accordingly. We expect that this framework reduces the burden of the user from the excessive and time-consuming data acquisition.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.53-63
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• 2021

Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.331-337
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• 2011

Recently, Virtual Desktop Infrastructure (VDI) has been widely adopted to ensure secure protection of enterprise data and provide users with a centrally managed execution environment. However, user experiences may be restricted due to the limited functionalities of thin clients in VDI. If thick client devices like laptops are used, then data leakage may be possible due to malicious software installed in thick client mobile devices. In this paper, we present Data Firewall, a security framework to manage and protect security-sensitive data in thick client mobile devices. Data Firewall consists of three components: Virtual Machine (VM) image management, client VM integrity attestation, and key management for Protected Storage. There are two types of execution VMs managed by Data Firewall: Normal VM and Secure VM. In Normal VM, a user can execute any applications installed in the laptop in the same manner as before. A user can access security-sensitive data only in the Secure VM, for which the integrity should be checked prior to access being granted. All the security-sensitive data are stored in the space called Protected Storage for which the access keys are managed by Data Firewall. Key management and exchange between client and server are handled via Trusted Platform Module (TPM) in the framework. We have analyzed the security characteristics and built a prototype to show the performance overhead of the proposed framework.