• 디지털융복합연구
• /
• 제13권9호
• /
• pp.201-208
• /
• 2015

SNS와 페이스북과 같은 서비스가 대중화되면서 마이크로블로그와 같은 작은 크기의 빅 데이터 사용이 증대되고 있다. 그러나, 현재까지 작은 크기의 빅 데이터의 탐색 결과의 정확성과 계산비용은 미해결 상태로 남아있다. 본 논문에서는 빅 데이터 환경에서 마이크로블러그와 같은 작은 크기의 텍스트 정보의 탐색 속도를 향상시키기 위한 확률기반의 서브넷 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터의 속성 정보에 확률값을 부여하여 서브넷을 구성하여 데이터 탐색 속도를 높였다. 또한, 제안 기법은 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 서브넷을 구성하는 데이터 의확률값 간 연계 정보를 쌍으로 처리함으로써 데이터의 접근성을 향상시켰다. 실험결과, 제안 기법은 CELF 알고리즘보다 평균 6.8% 높은 탐지율을 보였으며, 처리시간은 평균 8.2% 단축시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.808-817
• /
• 2016

Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.

• 디지털융복합연구
• /
• 제12권9호
• /
• pp.169-175
• /
• 2014

모바일 SNS, 스마트 기기의 급성장과 ICT(통신기술) 패러다임의 변화는 라이프 스타일의 변화와 함께 데이터가 폭발적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 한편, 대용량의 데이터의사용은 비용이나 기술적 측면에서 많은 어려움을 초래하였다. 그러나, 빅데이터는 하둡과 같은 효율적인 빅데이터 처리 플랫폼 기술의 등장으로 주목을 받기 시작하였다. 본 논문에서는 주요 시장 국의 특허 분석을 통해 빅데이터 플랫폼 연구 및 개발 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 2010년 12월을 기준으로 4개국에 출원 및 등록되어 있는 2,568건을 대상으로 분석을 진행하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1301-1306
• /
• 2018

Artificial intelligence is one of the key technologies of the Fourth Industrial Revolution. This paper introduces the diverse kinds of approaches to subjects that tackle diverse kinds of research fields such as model-based MS approach, deep neural network model, image edge detection approach, cross-layer optimization model, LSSVM approach, screen design approach, CPU-GPU hybrid approach and so on. The research on Superintelligence and superconnection for IoT and big data is also described such as 'superintelligence-based systems and infrastructures', 'superconnection-based IoT and big data systems', 'analysis of IoT-based data and big data', 'infrastructure design for IoT and big data', 'artificial intelligence applications', and 'superconnection-based IoT devices'.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.1970-1980
• /
• 2016

The problem of food deficiency is a major discouragement to many low-income developing countries. Most of these countries experience constant danger of hunger, malnutrition and diseases as they are unable to maintain their food supplies mainly due to lack of arable lands and modern crop, livestock and fishery production technologies. In addition, the pollutants resulting from the secondary industries are becoming another serious issue in their food problems. The pollutants mixed in the sands blowing from the mainland China and the toxic waters flowing in the farm land form the industrialized zones are some of the examples. The Vertical Farm, or Plant Factory, proposed in this study could be the best alternative food production system for them. Vertical farm is an efficient food production system that yields relatively a large volume of food materials without environmental risks. The system does not require a large open space and manpower and can minimize the possibility of infiltration of pollutants. This research describes a basic model of the system focusing on determining the optimal sites for it based on the meteorological data concentrating on the atmospheric pollutants. The types and volume of pollutants are analyzed and identified through the big data obtained, followed by visualization of analysis results and their comparisons for better understanding.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.877-890
• /
• 1999

본 논문은 기존이 텍스트 위주였던 인터넷 한 단계 넘어 동영상, 음향, 그래픽 등 다양한 멀티미디어 데이터를 이용한 프리젠테이션 메일을 제안한다. 이를 개발함에 있어 가장 큰 문제점은 프리젠테이션 메일을 구성하는 요소가 일반적으로 거대한 용량을 가지는 멀티미디어데이터라는 것이다. 거대한 용량의 멀티미디어 데이터는 전송 및 저장에 있어서 많은 문제점을 갖게 되는데, 이를 극복하기 위해 실제 데이터 부분과 제어 데이터를 분리시켜 제어 프로그램만을 전달하고 실제 데이터는 보낸 사람의 컴퓨터에 있거나 고속 접속이 가능한 원격지 서버에 저장되어 실제 연출할 때에 서버로부터 전송하는 방식을 취한다. 이러한 상황에서 젱 프로그램에 포함된 하이퍼프리젠테이션을 인터넷상에서 실시간으로 재생하기 위한 버퍼관리 및 쓰레드 스케줄링 기법을 제안하였다. 그리고 또 다른 문제는 멀티미디어 연출을 제어하는 방법은 일반 사람들이 사용할 수 있을 정도로 쉬워야 한다는 점이다. 본 논문은 제어 프로그램을 제작하는 도구로써 VIP(Visual Interface player)를 이용하였으며 그것을 LAN기반엣 구현하고 실험한 결과를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1158-1159
• /
• 2013

It gives to users a difficulty for searching between this huge numbers of programs. Searching the best applications for our needs is a big challenge today. In this paper, we propose a study on collaborative filtering based app recommendation system. The proposed method is composed of three steps. In the first step, we extract the data set from the target website. In the second step, we parse the extracted raw data according to the types, and store in a database. In the third, we perform recommendations based on the stored data in database.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.211-216
• /
• 2021

분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.249-251
• /
• 2020

본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제2권1호
• /
• pp.143-152
• /
• 2015

Multimedia services in the cloud have become a popular trend in the big data environment. However, how to efficiently schedule a large number of multimedia services in the cloud is still an open and challengeable problem. Current cloud-based scheduling algorithms exist the following problems: 1) the content of the multimedia is ignored, and 2) the cloud platform is a known parameter, which makes current solutions are difficult to utilize practically. To resolve the above issues completely, in this work, we propose a novel distributed multimedia scheduling to satisfy the objectives: 1) Develop a general cloud-based multimedia scheduling model which is able to apply to different multimedia applications and service platforms; 2) Design a distributed scheduling algorithm in which each user makes a decision based on its local information without knowing the others' information; 3) The computational complexity of the proposed scheduling algorithm is low and it is asymptotically optimal in any case. Numerous simulations have demonstrated that the proposed scheduling can work well in all the cloud service environments.