• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권8호
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• pp.795-803
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• 2000

본 논문에서는 다중 사용자를 지원하는 분산 소프트웨어 개발 환경에서 동시성을 향상시킬수 있는 공유 데이타 분할 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 공유 데이타에 해당하는 목표 소프트웨어 시스템을 프로젝트 역할을 기반으로 분할한 후, 분산 환경의 각 클라이언트에 분산시키고 이를 다시 뷰(view) 객체와 코어(core) 객체로 분할하여 저장한다. 여러 클라이언트가 참여하는 협동 작업에서는 뷰객체만을 각 클라이언트에 복사(replicate)하여 빠른 응답 시간을 보장하도록 하고, 코어 객체는 하나의 클라이언트에만 저장한 한 후 역할 단위의 잠금(locking) 기법을 이용하여 불일치 문제가 발생하지 않도록 하였다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 도구들에서 사용하는 클래스 단위의 잠금 기법보다 12${\sim}$18%의 성능 향상을 보였고, 클라이언트의 수가 증가하더라도 응답 시간이 급격히 증가하지 않아 확장성(scalability) 이 뛰어난 특징을 보였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.121-136
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• 2023

Wireless Sensor Networks (WSNs) have many potential applications and unique challenges. Some problems of WSNs are: severe resources' constraints, low reliability and fault tolerant, low throughput, low scalability, low Quality of Service (QoS) and insecure operational environments. One significant solution against mentioned problems is hierarchical and clustering-based multipath routing. But, existent algorithms have many weaknesses such as: high overhead, security vulnerabilities, address-centric, low-scalability, permanent usage of optimal paths and severe resources' consumption. As a result, this paper is proposed an energy-aware, congestion-aware, location-based, data-centric, scalable, hierarchical and clustering-based multipath routing algorithm based on Numerical Taxonomy technique for homogenous WSNs. Finally, performance of the proposed algorithm has been compared with performance of LEACH routing algorithm; results of simulations and statistical-mathematical analysis are showing the proposed algorithm has been improved in terms of parameters like balanced resources' consumption such as energy and bandwidth, throughput, reliability and fault tolerant, accuracy, QoS such as average rate of packet delivery and WSNs' lifetime.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1330-1336
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• 2019

4차 혁명시대가 시작됨에 따라 다양한 장비들이 클라우드 기반으로 동작하고 있다. 이와 기기들은 다양한 형태의 데이터 또는 대용량의 멀티미디어 데이터를 계속 생성하고 있다. 이런 상황을 처리하기 위해서는 대용량의 저장장치가 필요하며 또한 저장된 데이터를 처리하고 정확한 정보를 얻기 위해서 빅데이터 기술이 필요하다. 일반적으로 네트워크 환경에서 대용량의 저장장치를 구축하기 위해서는 SAN 또는 NAS 기술이 사용된다. 본 논문에서는 DAS(Direct Attached Storage)의 확장기술인 Network-DAS를 사용하여 대용량 저장장치를 구성하는 방안을 제시한다. 논문에서 제시하는 스토리지 시스템의 확장성과 성능을 검증하기 위해 76개의 하드 디스크를 이용하여 벤치마크 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 고성능 대용량 스토리지 시스템의 확장성과 신뢰성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권8호
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• pp.80-88
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• 2007

매우 복잡한 시스템의 보다 효율적인 설계를 위한 차세대 SoC를 위해 중요한 것은 시스템의 고적용성과 고확장성이다. 이를 위해 최근 들어 급속히 관심이 높아지는 것이 계산 모듈중심의 시스템 설계를 탈피하여 통신 중심으로 시스템 설계를 보는 communication-based 설계 방법론이며, 그 중 대표적으로 많은 관심을 모으고 있는 것이 Network-on-Chip (NoC)이다. 이는 모듈간의 직접적인 연결에 의한 데이터의 통신 구조를 가진 일반적인 SoC 설계에서의 취약한 확장성과 통신 구조의 고정성을 극복하기 위해, 데이터를 패킷화하고, 이를 네트워크 인터페이스 및 라우터에 의한 가변적인 구조에 의해 전송함으로써 통신 구조의 적용성과 확장성을 제공하려는 노력이다. 하지만 확장성과 적용성에 치중하다 보면 성능과 면적에 대한 비용이 너무 커져서 실제로 기존의 연결 방법과 비교하여 실용성이 없을 수 있다. 그래서 본 연구에서는 통신 패턴의 면밀한 분석을 통하여 매우 성능에 중요하고 또 빈번한 통신 패턴에 대해서는 기존의 연결 방식을 고수하면서, 전체적인 연결성 및 확장성을 유지하는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 통해서 최소 30%의 네트워크 인터페이스 및 라우터 구조가 훨씬 간단한 구조로 바뀔 수 있었으며, 이로 인한 연결성 (connectivity) 및 확장성에 대한 손실은 거의 없었다. 시뮬레이션 결과에 의하면 통신 구조의 최적화를 통해서 연결에 소요되는 시간적 성능은 49.19% 향상되었고 면적의 측면에서도 24.03% 향상되었음이 입증되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.314-328
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• 2023

본 논문에서는 동적 메쉬 부/복호화 시 스케일러빌리티 기능을 지원하기 위해 SHVC의 계층적 부호화 방식을 기반으로 텍스처 맵을 압축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고해상도 텍스처 맵을 다운샘플링하여 다해상도의 텍스처 맵을 생성하고 이를 SHVC로 부호화함으로써 효과적으로 다해상도 텍스처 맵들의 중복성을 제거한다. 동적 메쉬 복호화기에서는 수신기 성능, 네트워크 환경 등에 따라 적합한 해상도의 텍스처 맵을 복호화하여 메쉬 데이터의 스케일러빌리티를 지원할 수 있도록 한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 V-DMC (Video-based Dynamic Mesh Coding) 참조 소프트웨어인 TMMv1.0에 제안하는 방법을 적용하고 본 논문에서 제안하는 스케일러블 부/복호화기와 TMMv1.0 기반의 시뮬캐스트 방식의 성능을 비교하였다. 제안하는 방법은 시뮬캐스트 방법 대비 AI, LD 환경에서 Luma BD-rate (Luma PSNR)가 각각 평균 -7.7%, -5.7%의 향상된 결과를 얻어 제안하는 방법을 통해 효과적으로 동적 메쉬 데이터의 텍스처 맵 스케일러빌리티 지원이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권11호
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• pp.797-809
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• 2006

대규모 사용자들에게 QoS가 보장되는 스트리밍 미디어를 제공하기 위해서는 한정된 서버의 자원을 스트리밍 미디어의 특징에 맞추어 효과적으로 활용하는 연구를 필요하게 한다. 서버의 자원들 중 메모리는 디스크로부터 읽어 들인 미디어 데이타의 버퍼공간으로 활용되며 버퍼의 히트율은 서버의 성능에 중요한 역할을 한다. 그러나 접속되는 사용자들의 증가에 따라서 히트율이 높은 기존의 버퍼들조차도 새롭게 읽어 들인 미디어 데이타들로 대체되므로 서버의 성능확장성에 부정적 영향을 미치는 결과를 가져 오고 있다. 이런 문제점을 해결하기위해서는 스트리밍 미디어의 특징인 대규모 데이타들에 대한 읽기 연속 성과 편중된 사용자 선호도가 반영된 버퍼 대체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 사용자들에게 스트리밍 미디어를 서비스하기 위하여 사용되는 클러스터 기반 VOD 서버에서 스트리밍 미디어의 특징을 활용하는 선호도 기반 세그먼트 버퍼 대체 알고리즘을 연구한다. 제안되는 기법은 사용자들의 선호도에 기반을 둔 시간적 국부성과 미디어 데이타의 순차적 읽기 특성인 공간적 국부성을 버퍼 대체 알고리즘에 반영하므로 기존의 버퍼 대체 알고리즘보다 스트리밍 미디어 서비스에서 향상된 버퍼 히트율을 나타낸다. 본 논문에서는 향상된 버퍼 히트율이 클러스터 기반 VOD 서버의 성능 확장성을 개선시킴을 구현된 클러스터 형 VOD 시스템을 통하여 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권1호
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• pp.1-14
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• 2008

본 논문은 메모리 용량이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이터에 대한 질의 처리 기술에 관한 것이다. 대량의 XML 데이터에 대한 질의를 메모리 용량이 크지 않은 단말기에서 처리하는 경우 XML 데이터를 XML 조각(fragment)으로 분할하여 스트림으로 전송하고 처리하는 기술이 필요하다. 이는 전체 XML 문서를 재구성하지 않고 XML 데이터에 대한 질의 처리를 가능하게 한다. XFrag[4], XFPro[5], XFLab[6] 등 기존에 제시된 기법들은 질의 처리를 위해 조각에 대한 정보를 저장하고 사용한 후 더 이상 불필요해진 것들을 식별하여 삭제하지 못하기 때문에 조각 정보가 메모리에 계속 누적되어 대용량의 XML 데이터에 대해 질의 처리를 수행하기에는 문서 크기에 따른 확장성(scalability)이 떨어진다. 특히, XML 조각이 동적으로 생성되어 무한정 스트리밍되는 경우에 한정된 메모리로는 질의 처리를 보장할 수 없다. 본 논문에서는 동적 XML 조각 스트림에 대한 질의 처리에 있어 문서 크기에 따른 확장성 있는 질의 처리를 수행하기 위하여 누적된 조각 정보 삭제 기법들을 제시하고 이들을 바탕으로 기존 기법의 확장을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 본 논문에서 확장된 기법이 기존의 기법보다 메모리 효율성이 현저히 높고 문서 크기에 따른 확장성이 월등히 우수한 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.55-60
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• 2020

본 논문에서는 퍼블릭 블록체인에서 개인정보를 안전하게 보호하기 위한 방법으로, 암호기법을 이용한 접근통제 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 거래 데이터 중에서 개인정보에 해당하는 부분을 선별하여 이를 접근정책에 따라 암호화한 다음 블록체인에 저장하고, 적정한 권한을 가진 사람만이 복호화하도록 설계된다. 성능과 확장성을 향상시키기 위하여 암호스킴을 블록체인과 연동하는 오프-체인 네트워크에 구현한다. 따라서 암호 연산에 따른 성능저하가 미미하고, 기존 블록체인 네트워크의 구성을 보존하면서도 새로운 접근통제를 반영할 수 있어 확장성이 높다. 암호화 스킴은 속성기반암호화(ABE:Attribute-Based Encryption)에 기반한다. 그러나 통상적인 ABE와 달리 정보의 속성인 보유기간을 접근구조에 포함하여 개인정보 보호규제에서 요구하는 정보의 잊혀질 권리를 제공한다. 한편 ABE의 처리 성능문제를 보완하기 위해 대칭키 방식을 혼용한 것도 본 논문의 특징이라 할 수 있다. 제안 시스템을 공개형 블록체인인 클레이튼을 이용하여 구현하고 성능 평가를 통해 타당성을 증명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1183-1190
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• 2017

네트워크와 IT 기술의 발전으로 사용자들은 장소에 구애 받지 않고 어디서든 본인이 원하는 아이템을 검색하고 구매하고 있다. 이에 따라 추천시스템에서 급증하는 데이터로 인한 확장성 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 Tag 가중치를 적용한 아이템 기반 협업 필터링 기법과 분산 병렬 처리 방식인 MapReduce 방법을 적용한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 속도 향상과 효율성을 위해 전처리 과정에서 아이템을 카테고리별로 분류하고 노드 수에 맞게 그룹지은 후 사용한다. 각 분산 노드에서 4번의 Map-Reduce 단계를 통해 데이터 처리를 진행하는데 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 유사도 계산에서 아이템 Tag 가중치를 사용한다. 마지막 Reduce 단계를 거쳐 출력된 예측값 중 상위 N개의 아이템을 추천에 사용한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며 기존의 아이템 기반 기법보다 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.877-885
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• 2011

협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.