• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.134-140
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• 2023

The distributed system is playing a vital role in storing and processing big data and data generation is speedily increasing from various sources every second. Hadoop has a scalable, and efficient distributed system supporting commodity hardware by combining different networks in the topographical locality. Node support in the Hadoop cluster is rapidly increasing in different versions which are facing difficulty to manage clusters. Hadoop does not provide Node management, adding and deletion node futures. Node identification in a cluster completely depends on DHCP servers which managing IP addresses, hostname based on the physical address (MAC) address of each Node. There is a scope to the hacker to theft the data using IP or Hostname and creating a disturbance in a distributed system by adding a malicious node, assigning duplicate IP. This paper proposing novel node management for the distributed system using DNA hiding and generating a unique key using a unique physical address (MAC) of each node and hostname. The proposed mechanism is providing better node management for the Hadoop cluster providing adding and deletion node mechanism by using limited computations and providing better node security from hackers. The main target of this paper is to propose an algorithm to implement Node information hiding in DNA sequences to increase and provide security to the node from hackers.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.823-832
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• 2011

최근 공공기관 및 금융권에서는 경쟁력 향상을 위한 정보시스템의 통합으로 프로젝트 규모가 대형화되고 있으며, 프로젝트 수도 날로 증가하고 있어 정보시스템 프로젝트 관리를 위한 적절한 방안이 필요하다. 프로젝트 관리, 성공요인 및 실패요인에 대한 연구는 많이 수행되었으나, 프로젝트 관리 영역 간에 미치는 영향에 대하여 체계적인 연구가 미흡하였다. 본 연구는 선행 연구와 발주자, 개발 PM과 정보시스템 구축 전문가들인 정보처리기술사를 대상으로 설문 및 인터뷰를 통하여 범위, 일정, 품질, 인력, 위험 프로젝트 관리영역으로 도출하였다. 그리고 도출된 각 관리영역들에 대하여 상호 미치는 영향도 및 관리영역간의 상대적인 중요도의 분석하였고, 관리영역의 진행 상태를 계획, 실행, 완료 단계로 구분하고, 각 진행단계의 수행상태를 평가하는 틀을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.123-132
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• 2009

국제적인 규제와 정부차원의 지원과 관리가 이뤄지고 있음에도 불구하고 일반기업 등에서는 여전히 소프트웨어자산에 대한 인식과 관리 소홀의 문제점을 안고 있다. 이는 관리해야 할 소프트웨어자산의 범위가 모호할 뿐 아니라 소프트웨어의 특성상 복사 및 설치가 쉽고 눈에 보이지 않아 관리 자체가 어렵기 때문이다. 즉 기업의 소프트웨어관리자는 구매부터 조달, 배포, 유지, 처분까지의 전체적인 소프트웨어 라이프사이클의 각 단계별로 수시로 변화되는 정보를 정확히 확인하고 관리하기가 쉽지 않다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 개발된 점검용 시스템인 Inspector를 활용할 것을 제안한다. 제안된 점검서비스에는 패키지 소프트웨어의 특성을 고려한 검색기법이 구현되었고, 소프트웨어의 권리관리 정보를 표준화하였으며, 레지스트리 정보를 활용하였다. Inspector를 사용한 결과 PC 1대당 점검시간이 획기적으로 단축되었다. 이러한 효과 이외에도 소프트웨어를 효과적으로 관리함으로써 소프트웨어 구입비용을 절감할 수 있도록 지원하여 경영합리화에 이바지하는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.876-879
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• 2009

최근 모바일 기기의 기능이 향상되면서 활용 범위가 넓어지고 다양해지고 있다. 모바일 웹을 이용하여 단순하게 정보를 보는 것만 아니라 사용자와 상호 대화가 가능해 지고 있다. 웹사이트를 관리하기 위해서는 다양한 작업이 필요하므로, 풀브라우징을 지원하더라도 처리 속도, 사용자 인터페이스 등으로 인해 사용에 불편한 점이 있다. 그러나 모바일 기기를 이용하여 웹사이트를 관리할 수 있다면 시간적, 공간적인 제약을 해소할 수 있어서 상당한 이득이 있다고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 온라인/오프라인 기능을 모두 제공하여 문제점을 해소할 수 있는 모바일 웹사이트 관리 프로그램 구현하였다. 웹사이트 관리 프로그램에는 새소식 추가, 삭제, 업데이트 기능과 사용자를 추가, 삭제, 업데이트 하는 기능을 오프라인으로 작업하여 꼭 필요한 경우에만 온라인 상태로 작업할 수 있도록 구현하였고, 오프라인에서 작업을 수행한 뒤 온라인 상태가 되면 배치 처리가 가능하도록 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.96-106
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• 2009

이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.309-311
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• 2014

최근, 산재된 비정형 데이터 분석 등을 통한 빅데이터 활용에 대한 요구들이 증가하고 있으나, 아직까지 이에 대한 연구들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 웹 정보에서 개체들을 추출하여 이들 간의 관계를 집단지성 기술과 언어처리 기술을 통해 자동 분석해 냄으로써 문장단위의 의미기반 분석을 할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해, 수집된 정보를 DBMS에 정형화된 형태로 저장한 후 형태소와 자질정보를 분석한다. 획득한 형태소 중 관심개체, 주변개체, 비관심 개체를 분류하고 개체간 속성인식기법을 이용하여 각 개체간의 관계를 정도, 범위, 성격 등으로 분석한다. 그 결과, 긍정 부정의 판단이 가능한 개체간의 관계성 도출기법을 제시함으로써, 특정 키워드를 대상으로 분석된 정보들의 연관도를 분석할 수 있었다. 이 연구를 통해, 최근 실시간 대용량 처리 시스템에 적합한 시스템을 설계하여 이를 부가가치가 높은 서비스에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.223-231
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• 2017

본 논문에서는 최근 광범위하게 사용되고 있는 멀티 코어 환경에서의 모바일 장치의 성능에 대하여 연구하였다. 이전에 연구되어왔던 멀티 코어의 성능에 대한 분석은, 대부분 데스크톱 PC에서의 분석이었고, heterogeneous 멀티 코어에 대한 분석방법이 충분하지 않았다. 이러한 문제점을 보완하고자 homogeneous 멀티 코어의 분석 방법을 응용한 heterogeneous 멀티 코어 환경에서 성능을 분석하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 분석하는 데 있어서 작업의 할당에는 Size Interval Task Allocation (SITA) 기법을 사용하였고, 코어에서의 처리 방법은 Shortest Remaining Processing Time (SRPT) 기법을 사용하였다. 이 중 SITA 기법에서 가장 중요한 분석인 cutoff point에 대한 새로운 계산 방법을 제안하였고, 이를 체류 시간을 계산하는 데 사용함으로써 계산의 용이성과 정확성을 높였다. 또한, ESESC 시뮬레이터에서의 측정을 통해 분석값과 측정값에 큰 차이가 없음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권7호
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• pp.469-474
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• 2004

웹 트래픽의 중가에 따라, 사용자에게 제공되는 웹 객체의 지연이 증가하고 있다. 웹 캐싱 웹 기반 시스템의 성능을 향상시키는 하나의 방법이며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹의 성능을 평가하는 중요한 척도는 사용자가 원하는 웹 객체를 제공하는 속도라 할 수 있다. 또한 웹 캐싱의 중요한 이슈는 웹 객체의 효율적인 관리를 통한 캐싱 시스템의 효율 향상이다. 이를 위한 해결책은 웹 객체의 이질성을 고려한 캐싱 전략을 세우는 것이다. 본 연구에서는 멀티미디어 객체 처리의 성능 항상을 위한 웹 캐싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 멀티미디어 객체의 이질성을 기반으로 하고 있으며, 멀티미디어 객체의 캐싱 효율을 높여 캐싱 시스템의 성능을 높이고자 하는 것이다. 또한 실험에서 제안 시스템의 성능 분석을 통해 캐싱 시스템의 성능 향상을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권1호
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• pp.19-30
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• 2008

센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제54권3호
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• pp.232-239
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• 2024

Purpose: The use of artificial intelligence (AI) and deep learning algorithms in dentistry, especially for processing radiographic images, has markedly increased. However, detailed information remains limited regarding the accuracy of these algorithms in detecting mandibular fractures. Materials and Methods: This meta-analysis was conducted in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Specific keywords were generated regarding the accuracy of AI algorithms in detecting mandibular fractures on radiographic images. Then, the PubMed/Medline, Scopus, Embase, and Web of Science databases were searched. The Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2 (QUADAS-2) tool was employed to evaluate potential bias in the selected studies. A pooled analysis of the relevant parameters was conducted using STATA version 17 (StataCorp, College Station, TX, USA), utilizing the metandi command. Results: Of the 49 studies reviewed, 5 met the inclusion criteria. All of the selected studies utilized convolutional neural network algorithms, albeit with varying backbone structures, and all evaluated panoramic radiography images. The pooled analysis yielded a sensitivity of 0.971 (95% confidence interval [CI]: 0.881-0.949), a specificity of 0.813 (95% CI: 0.797-0.824), and a diagnostic odds ratio of 7.109 (95% CI: 5.27-8.913). Conclusion: This review suggests that deep learning algorithms show potential for detecting mandibular fractures on panoramic radiography images. However, their effectiveness is currently limited by the small size and narrow scope of available datasets. Further research with larger and more diverse datasets is crucial to verify the accuracy of these tools in in practical dental settings.