• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.204-226
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• 2018

Big data processing applications have been migrated into cloud gradually, due to the advantages of cloud computing. Hadoop Distributed File System (HDFS) is one of the fundamental support systems for big data processing on MapReduce-like frameworks, such as Hadoop and Spark. Since HDFS is not aware of the co-location of virtual machines in the cloud, the default scheme of block allocation in HDFS does not fit well in the cloud environments behaving in two aspects: data reliability loss and performance degradation. In this paper, we present a novel location-aware data block allocation strategy (LDBAS). LDBAS jointly optimizes data reliability and performance for upper-layer applications by allocating data blocks according to the locations and different processing capacities of virtual nodes in the cloud. We apply LDBAS to two stages of data allocation of HDFS in the cloud (the initial data allocation and data recovery), and design the corresponding algorithms. Finally, we implement LDBAS into an actual Hadoop cluster and evaluate the performance with the benchmark suite BigDataBench. The experimental results show that LDBAS can guarantee the designed data reliability while reducing the job execution time of the I/O-intensive applications in Hadoop by 8.9% on average and up to 11.2% compared with the original Hadoop in the cloud.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1086-1103
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• 2020

The automatic identification and classification of image-based weld defects is a difficult task due to the complex texture of the X-ray images of the weld defect. Several depth learning methods for automatically identifying welds were proposed and tested. In this work, four different depth convolutional neural networks were evaluated and compared on the 1631 image set. The concavity, undercut, bar defects, circular defects, unfused defects and incomplete penetration in the weld image 6 different types of defects are classified. Another contribution of this paper is to train a CNN model "RayNet" for the dataset from scratch. In the experiment part, the parameters of convolution operation are compared and analyzed, in which the experimental part performs a comparative analysis of various parameters in the convolution operation, compares the size of the input image, gives the classification results for each defect, and finally shows the partial feature map during feature extraction with the classification accuracy reaching 96.5%, which is 6.6% higher than the classification accuracy of other existing fine-tuned models, and even improves the classification accuracy compared with the traditional image processing methods, and also proves that the model trained from scratch also has a good performance on small-scale data sets. Our proposed method can assist the evaluators in classifying pipeline welding defects.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.185-192
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• 2011

본 논문에서, 고속 PLC 시스템을 위한 반복 부호화 기법인 이중 이진 터보 코드의 성능을 분석하고 실험하였다. PLC 시스템은 고속 데이터 전송에 열악한 환경을 가지므로, 이를 보상하기 위한 강력한 에러 정정 기법은 반드시 필요하다. PLC 채널 모델로서 M. Zimmerman가 안한 모델을 사용하였으며, 노이즈 모델로 Middleton Class A 모델을 적용하였다. 시스템 성능은 비트오류율 (BER) 측면에서 평가하였다. 모의실험 결과로부터 이중 이진 터보 코딩이 PLC 시스템에 상당한 코딩 이득을 제공한다는 것을 확인하였다. 또한 복호화 프로세스에서 사용된 반복 횟수가 증가할수록 BER 성능이 현저하게 향상된다는 것을 알 수 있었으며, 부호율이 증가할수록 시스템 성능이 감소하고, 부호율이 감소할수록 시스템 성능이 증가한다는 것도 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.47-52
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• 2008

3차원 도시환경의 디지털기반의 가시화는 도시계획 및 통신계획, 건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 2차원적인 지도정보와 등고선을 이용한 DEM 방식은 3차원 공간을 표현하기에는 많은 한계를 가지고 있다. 최근 레이저와 GPS 측량기술을 이용한 높은 정확도와 보정이 용이한 LiDAR Data로 표고값을 측정하는 연구가 선진국에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 해외 선진기술을 도입하여 우리 실정에 적합한 유비쿼터스 입체 도시 건설을 위해 3차원 공간영상 도시모델 생성 기법 및 알고리즘을 개발하여 u-City의 최적 관리를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭할 수 있는 벡터와의 실시간 통합 및 전환으로 U-city에서의 3차원 영상 도시 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제11권1호
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• pp.145-160
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• 2009

본 연구에서는 von Hippel(2005)의 사용자 혁신 이론을 바탕으로 LBS 분야의 대표적 응용 서비스인 자동차 네비게이션 산업에서 특히 지도 중심의 콘텐츠 확보와 개발을 위한 사용자 혁신 활용 사례를 발굴하고자 한다. 사용자 혁신에 관한 von Hippel의 7가지 특성을 기준으로 M&Soft의 자동차 네비게이션 제품 개발 및 유지 보수 과정을 분석해본다. 이를 통해, 사용자 혁신의 성공적인 활용을 위한 판매자의 3가지 전략적 대응 중, M&Soft는 사용하기 쉬운 정보 기술 플랫폼을 제공하여 회원들이 쉽게 각종 지도 및 이동상의 정보나 아이디어들을 제공하도록 유도하는 정도에 국한되어 있음을 확인하기도 하였다. 본 연구의 의의는 실물 제품을 바탕으로 전개된 von Hippel의 이론을 인터넷 기반의 콘텐츠 서비스가 점점 중요해지는 추세에 맞춰 디지털 서비스 및 제품에 적용시켜 보았다는 점이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.561-571
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• 2020

빅데이터를 활용한 위치정보 서비스가 지속적으로 발전하고 있다. 네비게이션의 측면에서는 지도 API서비스부터 선박 항해정보에 이르기까지 서비스의 범위가 확대되었고, 시스템 응용정보로서는 각 위치에 대한 SNS와 블로그 검색 기록에까지 확장되고 있다. 특히 최근에는 위치기반 검색 및 광고, 무인 자동차, IoT(Internet of Things) 및 O2O (Online to Offline) 서비스 등 신규 산업으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 특정 경로를 이동할 때, 빅데이터를 활용하여 근처 상점에 대한 정보를 보다 효과적으로 수신할 수 있도록 하는 인터넷 서비스를 제안하였다. 또한 지역 상점은 이 시스템을 사용하여 저렴한 비용으로 효과적으로 홍보할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 특히 실시간으로 웹 기반 정보를 분석하여 사용자에게 제공하는 상점 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 이 시스템을 통해 시스템 이용자인 일반 사용자와 상점 업주는 보다 효과적으로 정보를 활용할 수 있게 될 것이다. 또한 시스템 관점에서, 다양한 웹서비스와 통합하여 신규 서비스를 창출하는 것에 활용할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.39-53
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• 2011

최근 정부의 미디어 관련법 개정으로 국내 미디어 산업 환경 및 산업 구조에 급격한 변화가 일어나고 있다. 특히 종합편성 채널의 도입 결정은 기존 전통적인 미디어 사업자와 종합편성채널 사업 진입에 가능성이 있는 국내 기업, 콘텐츠 사업자 등에 직 간접적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 국내 종합편성채널 사업자의 경쟁 방안에 관한 초기 연구로 써 Scenario Network Mapping 방법론을 통해 산업의 변화와 사업자의 경쟁방안을 분석하였다. 연구 결과 신규 사업의 경쟁력 확보, 정부의 정책적 지원, 콘텐츠 차별화 성공이 사업 정착의 주요 성공 요인으로, 장기적인 관점에서는 정책적 지원보다는 사업자의 자체 경쟁력이 더욱 중요하게 나타났다. 본 연구는 종합편성채널 사업 도입에 따른 이슈 분석 및 경쟁방안에 관한 초기 연구로 사업 진입을 고려하는 사업자와 정부에게 종합편성채널에 관한 이해를 돕고 전략 방향 설정 등에 유용한 시사점을 제공한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권5호
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• pp.939-955
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• 2010

With the progress of IT and mobile positioning technologies, various types of location-based services (LBS) have been proposed and implemented. Finding a shortest path between two nodes is one of the most fundamental tasks in many LBS related applications. So far, there have been many research efforts on the shortest path finding problem. For instance, $A^*$ algorithm estimates neighboring nodes using a heuristic function and selects minimum cost node as the closest one to the destination. Pruning method, which is known to outperform the A* algorithm, improves its routing performance by avoiding unnecessary exploration in the search space. For pruning, shortest paths for all node pairs in a map need to be pre-computed, from which a shortest path container is generated for each edge. The container for an edge consists of all the destination nodes whose shortest path passes through the edge and possibly some unnecessary nodes. These containers are used during routing to prune unnecessary node visits. However, this method shows poor performance as the number of unnecessary nodes included in the container increases. In this paper, we focus on this problem and propose a new border line-based pruning scheme for path routing which can reduce the number of unnecessary node visits significantly. Through extensive experiments on randomly-generated, various complexity of maps, we empirically find out optimal number of border lines for clipping containers and compare its performance with other methods.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2272-2278
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• 2011

원양어선을 보유한 회사에서 조업 중인 어선의 항해정보를 파악하기 위해 기존의 수작업에 의한 항해 현황판을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 인터넷에 연결된 PC 또는 DID(Digital-Information Display)를 통해 선박 항해 위경도 표시 및 어획량 등 각종 항해 정보를 지도기반에서 visual하게 display하도록 설계한다. DB에 저장된 항해중인 37척의 원양어선 항해정보를 Flash 기술 기반의 RIA(rich Internet application)를 통해 역동적으로 화면구현이 가능한 Web Application 구축에 중점을 두었다. 다수의 어선상태를 한 화면에서 실시간으로 파악할 수 있기 때문에 항해정보를 모니터링하고, 의사결정을 신속히 가능하게 함으로 운영자 및 사용자에게 정보사용의 만족도를 높일 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1496-1521
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• 2012

Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.