• 한국통신학회논문지
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• 제34권1C호
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• pp.37-47
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• 2009

본 논문은 무선망과 같이 패킷 손실이 많은 환경에 H.264 부호화 영상이 전송될 때 복호기 단말기에서 손실된 움직임 벡터를 효율적으로 에러은닉 방법에 대하여 2가지를 제안한다. 첫째, 손실된 블록(매크로블록)에 대하여 후보벡터집합(candidate vector set)을 선정하는 방법으로는 손실된 블록에 인접한 주변 블록의 움직임벡터들의 높은 상관성을 착안하여 후보벡터를 선정한다. 이때 제안한 알고리즘은 주변 블록의 움직임벡터들 간에 거리를 이용하여 클러스터한다. 클리스터된 움직임 벡터 집합(클러스터 집합)에서 최적의 후보벡터 선택방법은 중앙값을 선택한다. 둘째, 손실된 블록의 최종의 후보벡터를 선정하는 방법으로는 후보벡터집합에서 주변에 인접한 픽셀간의 방향성을 고려하여 왜곡 값이 최소인 벡터를 후보벡터로 결정한다. 패킷이 손실되는 환경에서 실험한 결과, 제안한 에러 은닉 방법은 기존 방법에 비하여 후보벡터 개수가 평균적으로 $23%{\sim}61%$까지 감소하였고, 디코딩 시간이 평균적으로 $3{\sim}4$(sec) 감소하였다. 또한 화질에 대한 객관적 평가 기준인 PSNR은 평균적으로 기존 방법들과 거의 비슷하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 대한환경공학회지
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• 제36권6호
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• pp.402-411
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• 2014

본 연구는 그린인프라 기법이 개별 요소시설로 뿐만 아니라 토지이용 및 설계과정에서 적용될 수 있도록 적용 대상 토지의 특성을 평가하여 그린인프라를 적용하는 방법을 제안한다. 이를 위한 토지 특성 평가 지표로 토지피복, 파편화 정도, 주거지와의 인접도, 유사한 토지 파편들 간의 군집 정도를 통한 녹지 네트워크 수준을 이용하였다. 평가 결과는 토지가 개발에 가까운 적성을 가졌는지, 보전에 가까운 적성을 가졌는지를 결정해준다. 결정된 토지의 적성이 개발과 가깝다면 구조적 그린인프라 기법의 분산 배치를 적용할 수 있다. 결정된 토지의 적성이 보전과 가깝다면 계획 및 설계 단계에서 적용할 수 있는 비구조적 그린인프라 기법이 바람직하다. 구축된 분석 방법을 국내 사례지에 적용하고 분석 결과를 기존의 토지이용계획과 비교하여 이를 통해 그린인프라 적용기법이 가지는 시사점을 도출하는 것이 본 연구의 최종 목적이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.233-241
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 효율적인 대체 노드의 관리 및 유지 방법에 관한 문제는 매우 근본적인 문제 중 하나이다. 특히 계층적 클러스터에서 각 그룹 멤버 노드의 대체 기능이 가능한 노드(Alternative node)를 선정하여 임의 노드의 경로 단절시 대체 경로를 찾기 위해서는 대체 노드의 기능이 절차에 따라 실시간으로 경로를 복구 할 수 있어야 하며, 에너지를 최소화하여 네트워크를 유지 관리가 가능해야 한다. 본 논문에서 제안한 EEAP(Energy-Efficient Alternative Paths)는 이러한 양부 헤드 노드를 선정함에 있어서 에너지 잔량과 노드간의 거리등의 노드 속성 정보를 활용하여 각 경로에서 소모되는 비용과 노드의 관리에 있어 경비가 효율적인 경로의 대체 노드를 제공하게 됨으로 효율적인 에너지 관리를 할 수 있게 되어 전체 네트워크의 유지 시간을 향상 시킬 수 있는 결과를 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.651-657
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• 2015

웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권3호
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• pp.215-224
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• 2003

인터넷 기반의 클러스터 시스템 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형, 그리고 네트워크나 노드의 결함과 같은 다양한 수행환경의 변화에도 효과적으로 적응할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안하는 Expanded-WF 알고리즘은 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 부하공유론 위하여 적응할당정책과 개선된 고정 분할 단위 알고리즘을 적용하고 결함허용을 위하여 작업을 중복 수행하는 기법을 적용한다. 적응할당정책으로는 느린 종노드의 작업을 빠른 종노드가 대신 수행하는 기법을 적용하였고, 개선된 고정 분할 단위 알고리즘은 네트워크의 통신시간과 계산시간을 겹치게 하는 것이다. 두 개의 네트워크 환경으로 구성된 이기종의 클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬의 곱셈 프로그램으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 NOW 환경에서 효율적인 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘보다 각각 55%, 63%, 그리고 20% 효율적임을 보였으며, 또한 결함허용도 가능함을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권2호
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• pp.157-168
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• 2005

그룹 키 동의 프로토콜은 공개된 통신망을 통해 안전하게 통신하려는 그룹 구성원들에게 세션키를 제공하기 위해 설계된다. 모바일 컴퓨팅 기술은 프로토콜 참가자의 계산적인 능력 측면에서 비대칭적이다. 즉 프로토콜 참가자는 충분한 계산 능력을 가진 고정된 서버(애플리케이션 서버)와 제한된 계산 자원을 가진 모바일 장치들(클라이언트)로 구성되어 있다. 스마트카드나 개인 휴대 정보 단말기(PDA)와 같은 저전력 모바일 장치를 포함하는 그룹에서는 각 구성원의 계산량을 최소화하는 것이 바람직하다. 또한 그룹 구성원이 현재의 그룹을 탈퇴하거나 다수의 새로운 구성원이 현재의 그룹에 참여할 필요가 있을 때 길은 계산 비용으로 그룹 키의 갱신이 요구된다. 본 논문에서는 저전력 모바일 장치인 클라이언트 쪽의 계산 효율성이 높은 동적 그룹 키 동의 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜과 기존 프로토콜을 통신과 계산 비용 측면에서 비교하고, 제안한 프로토콜의 안전성은 랜덤 오라클 모델에서 수동적인 공격자에 대하여 안전함을 증명한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1072-1079
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• 2003

본 논문은 점층적으로 대규모 문서 분류를 할 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘에 대한 것으로, 고차원의 대규모 문서 집합에 대한 클러스터링을 수행하는 spherical k-means (SKM) 알고리즘과 점층적인 방식으로 클러스터링을 수행하는 퍼지(fuzzy) ART(adaptive resonance theory) 신경망의 특징을 이용하였다. 즉, SKM의 벡터 공간 모델과 개념벡터를 토대로 퍼지 ART의 경계변수의 개념을 결합한 것이다. 제시하는 알고리즘은 점층적 클러스터링의 지원과 함께 최적의 클러스터 수를 자동으로 결정할 뿐 아니라 이상치(outlier)와 노이즈(noise)에 의한 overfitting의 문제도 해결하였다. 또한 생성된 클러스터들의 질을 평가할 수 있는 응집도를 측정하는 목적 함수의 값에 있어서도 CLASSIC3 데이타 집합으로 실험한 결과 기존의 SKM에 비해 평균 8.04%의 향상된 응집도를 나타냈다.

• 정보관리연구
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• 제43권2호
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• pp.43-66
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• 2012

이 연구는 저자프로파일링 기법을 활용하여 국내 수의과학 분야의 지적 구조에 대한 계량적인 접근을 시도하였다. 계량적인 접근은 인용 데이터를 기본으로 수의과학 분야의 국내 3개 주요 학술지를 선정하고, 선정된 학술지에 수록된 740편의 논문 가운데 주요 저자 50인의 논문을 대상으로 분석하였다. 분석결과 분석 대상 50인의 저자는 주제적 연관성에 따라 4개의 상위 클러스터와 11개의 하위 클러스터를 형성하는 것으로 나타났다. 이 연구에서는 주제분야별 지적 구조의 시각화를 위하여 다차원척도법을 이용하여 지도를 생성하였으며, 각 클러스터별로 선정된 저자의 논문 제목, 초록 및 키워드를 이용하여 4개 상위 클러스터 및 11개 하위 클러스터의 주제를 판정하였다. 또한 각 주제분야 클러스터별로 저작 활동이 활발한 연구자를 선정하고 연구자의 관심 주제 분야를 표현하였다. 이 연구를 통하여 수의과학 분야의 주제별 연구자간의 네트워크와 최근 연구 동향 파악이 가능하였다.