• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.19-27
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• 2010

Historical archived traffic data management system enables a long term time-series analysis and provides data necessary to acquire the constantly changing traffic conditions and to evaluate and analyze various traffic related strategies and policies. Such features are provided by maintaining highly reliable traffic data through scientific and systematic management. Now, the management systems for massive traffic data have a several problems such as, the storing and management methods of a large volume of archive data. In this paper, we describe how to storing and management for the massive traffic data and, we propose methodology for logical and physical architecture, collecting and storing, database design and implementation, process design of massive traffic data.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.9-15
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• 2018

모든 분야에서 과학데이터의 생산 및 수집에 많은 비용과 시간이 소요되고 있으며, 또한 공유와 재활용 정도가 매우 낮은 실정이다. 학제간 연구를 지원하기 위해서는 대량으로 발생하고 있는 과학데이터가 체계적으로 보존 및 공유되어야 하며, 또한 반복할 수 없거나 반복하는데 많은 비용이 발생하는 실험 및 관찰 데이터의 보존과 재사용 및 활용 환경 구축이 필수적이다. 이에, 본 연구에서는 국가 과학데이터를 수집 저장 관리 공유 활용할 수 있는 서비스와 국가 R&D 관련 기관, 국제적인 과학기술 단체 및 기관과의 다양한 과학데이터 연동 인터페이스를 제안한다. 이를 통해, 현재 개발되어 있는 기존 과학 데이터베이스들의 활용성을 증대시키고 산업적 파급 효과가 높은 과학 데이터를 더욱 개발하여 국가 연구개발 활동을 지원하는 과학 데이터 인프라를 확충하는데 기여하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권6호
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• pp.273-282
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• 2016

가시화 도구는 데이터 입출력, 시각적 변환, 상호작용적인 렌더링의 세 구성요소로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 거대용량의 과학 데이터를 실시간으로 가시화하기 위해 가시화 도구의 세 구성요소에 대한 요구사항을 분석, 정의하고 이를 만족시키기 위한 방안을 제시하고자 한다. 특히, 효율적인 가시화 도구의 개발을 위해 공개 소프트웨어 도구를 최대한 활용하고자 하였으며, 서로 다른 용도로 개발된 각 공개 소프트웨어 도구를 통합하여 하나의 가시화 도구로 개발하는 방안과 시공간적인 과학 데이터의 실시간 가시화를 위한 최적화 방법에 대해 논한다. 이를 통해 분산공유메모리 기반의 과학 데이터 병렬 가시화 도구인 GLOVE를 제안하였으며, 유동해석 분야 과학 데이터를 이용한 실험을 통해 GLOVE와 다른 데이터 가시화 소프트웨어와의 성능을 비교 분석했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.284-287
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• 2012

GLOVE(GLObal Virtual reality visualization Environment for scientific simulation)는 컴퓨팅 자원의 성능 향상으로 데이터 양이 급속히 증가한 응용 과학과 전산 시뮬레이션 분야의 대용량 과학 데이터를 효율적으로 가시화하여 분석하기 위한 도구이다. GLOVE의 데이터 관리자인 GDM(GLOVE Data Manager)은 대용량 데이터의 분산 병렬 가시화를 위해 분산 공유 메모리를 제공하는 GA(Global Array)를 이용해 테라 바이트 단위의 데이터를 실시간으로 처리한다. 그러나 대용량 과학 데이터를 가시화 하는 과정에서 기존의 Data Locality를 고려하지 않은 데이터 접근 방식으로 인한 성능 저하를 확인했다. 본 논문은 기존 GLOVE에서 발견한 성능 저하 현상을 밝히고, 이에 대한 해결 방법을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1109-1120
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• 2019

VLBI 연구 분야에서 관측소와 상관센터 간 네트워크의 품질이 보장된다면 관측 데이터를 각 관측소와 상관센터에 반복 저장하던 기존의 비효율을 극복할 수 있다. 즉, 데이터 분석 작업이 수행되는 상관센터로 데이터 저장을 일원화할 수 있고 이를 통해 데이터 처리의 신속성, 생산성을 향상시킬 수 있다. 이를 구현하기 위해 본 논문에서는 VLBI 관측소에서 생산되는 관측 데이터 스트림을 초고속 네트워크 KREONET을 경유해 상관센터로 직접 전송, 저장하는 원격 기록 시스템을 설계하였다. 이 시스템을 기반으로 데이터 기록을 실시한 결과 패킷 손실이 최소화된 상태에서 관측 데이터가 상관센터의 기록시스템에 안정적으로 저장된 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.297-306
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 유연한 사용 및 제반 비용 절감 등을 이점으로 다양한 분야에서 그 사용 범위를 넓혀가고 있다. 최근, 과학기술연구 분야에서도 연구 인프라 구축 및 운영의 어려움을 해결하기 위한 한 방법으로서 클라우드 컴퓨팅의 적용이 시도되고 있다. 특히, 과학기술 연구 분야는 대용량 실험데이터의 확보 및 결과데이터 공유 등 네트워킹 기반의 다양한 협업을 필요로 하므로 고성능 네트워킹 인프라를 기반으로 한 클라우드 컴퓨팅 환경의 제공이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 KREONET/GLORIAD 상에서 실험환경과 데이터의 공유 인프라를 포함하여 과학기술연구 분야의 통합 연구 환경을 제공하는 클라우드 기반의 협업연구 플랫폼인 RealLab을 제안한다. 그리고 그 활용시나리오를 통해 물리적인 시스템의 설치 없이 필요로 하는 연구 환경을 신속하게 생성할 수 있고, 대용량의 실험데이터를 빠르게 전송 및 공유할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제24권4호
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• pp.139-152
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• 2015

With the advancement of the Internet/IT technologies and the increased computation power, massive data can be collected, stored, and processed these days. The availability of large databases has brought forth a new era in which companies are hard pressed to find innovative ways to utilize immense amounts of data at their disposal. Indeed, data has opened a new age of business operations and management. There are already many cases of innovative businesses reaping success thanks to scientific decisions based on data analysis and mathematical algorithms. Big Data is a new paradigm in itself. In this article, Big Data is viewed as a new perspective rather than a new technology. This value centric definition of Big Data provides a new insight and opportunities. Moreover, the Business Analytics, which is the framework of creating tangible results in management, is introduced. Then the Internet of Things (IoT), another innovative concept of data collection and networking, is presented and how this new concept can be interpreted with Big Data in terms of the value centric perspective. The challenges and opportunities with these new concepts are also discussed.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.196-202
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• 2021

DNA sequencing provides fundamental data in genomics, bioinformatics, biology and many other research areas. With the emergent evolution in DNA sequencing technology, a massive amount of genomic data is produced every day, mainly DNA sequences, craving for more storage and bandwidth. Unfortunately, managing, analyzing and specifically storing these large amounts of data become a major scientific challenge for bioinformatics. Those large volumes of data also require a fast transmission, effective storage, superior functionality and provision of quick access to any record. Data storage costs have a considerable proportion of total cost in the formation and analysis of DNA sequences. In particular, there is a need of highly control of disk storage capacity of DNA sequences but the standard compression techniques unsuccessful to compress these sequences. Several specialized techniques were introduced for this purpose. Therefore, to overcome all these above challenges, lossless compression techniques have become necessary. In this paper, it is described a new DNA compression mechanism of pattern matching extended Compression algorithm that read the input sequence as segments and find the matching pattern and store it in a permanent or temporary table based on number of bases. The remaining unmatched sequence is been converted into the binary form and then it is been grouped into binary bits i.e. of seven bits and gain these bits are been converted into an ASCII form. Finally, the proposed algorithm dynamically calculates the compression ratio. Thus the results show that pattern matching extended Compression algorithm outperforms cutting-edge compressors and proves its efficiency in terms of compression ratio regardless of the file size of the data.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.7-17
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• 1992

전산유체역학의 발달과 함께 그 계산결과를 가시화하기 위한 기술이 필요해졌으며, 여러 분야의 비슷한 요구를 충족시키기 위해 이용되고 있는 자연과학의 가시화 기술이 유동의 가시화를 위해 연구되었다. 이를 위해 근래에 다양한 분야에서 연구개발되고 있는 가시화 기술들을 조사하여 분석 및 비교하였고, 이것을 토대로 유동의 가시화에 적합한 기술을 선정하였다. 또한, 곡면조각을 부분적으로 생성해 내는(Surface Tiling) 방법으로 분류될 수 있는 등가면의 생성 알고리즘이 고안되었다. 실제의 가시화 시스템을 구현하기 위하여 국제표준인 PEX로 그래픽 개발환경을 선택하여 가시화 시스템이 개발되었으며, 개발된 가시화 시스템의 검증을 위해 잘 알려진 몇가지 유동에 대하여 가시화를 시도하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.183-186
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• 2001

디지털기술의 발전과 더불어 20세기후반에는 기존의 육상시설물관리, 통신, 교통 등의 인프라관리 등의 고전적인 분야 외에도 지하매설물, 상권분석, 환경평가, 의사결정지원 등의 다양한 분야에서 지리정보시스템(GIS)이 사용되고 있다. 이러한 기술적 여건의 변화와 함께 1990년대 중반부터 추진한 국가지리정보체계구축사업이 2차 기본계획을 수립하면서 해양분야 지리정보구축에 대한 제도적 근거를 마련하였다. 하지만, 해양분야는 기존의 육상공간과는 달리 해양의 매질적 특성과 시간 및 영역의 연속적 특징에 기인한 독특한 데이터 모델링 기법이 요구된다. 또한 국가차원의 해양정책이 본질적으로 가지는 항만, 환경, 안전, 외교 등의 다양한 분야가 통합적으로 내재되어 체계적이고 구조적인 지리정보정책이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 해양지리정보의 독특성을 분석하여 해양분야의 GIS 접근을 위한 고려사항과 해결방안 등을 모색하여 해양본질에 적합한 GIS접근 방안을 제시한다.