• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.304-306
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• 2001

웹 클러스터링 시스템은 사용자의 집중에 의한 서버의 과부화해 효율적으로 대처할 수 있는 방법 중 하나이다. 공간 질의의 대부분은 인접 영역에 대한 경우가 매우 잦으며. 특정 영역에 집중되는 특성을 갖는다. 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템은 이러한 공간 질의의 특성을 만족시키면서 클러스터에 포함되는 각 노드의 버퍼 재 사용률을 높이고 디스크 접근 빈도를 낮출 수 있는 기법을 사용한다. 그러나, 모든 질의가 디스패처를 거치기 때문에 병목현상이 나타날 수 있으며, 질의의 빈도가 낮은 지역의 경우 할당된 지역의 범위에 의해 버퍼 관리에 문제가 생긴다. 본 논문에서는 확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 타일 기반 웹 GIS클러스터링 시스템을 기반으로 디스패처를 분산시켜 병목현상을 줄이고, 각 지역을 그룹으로 묶어 플러스터를 분배하여 대용량의 공간 데이터를 위해 적절한 버퍼 관리를 한다. 또한, 질의가 집중되는 영역에 대한 레이어를 모든 노드의 코어 영역에 중복 저장하여 로컬에서 지역적으로 처리하고 다른 노드로의 처리 요구에 대한 포워딩(Forwarding) 오버헤드를 줄여 기존의 서버에 비해 안정성와 확장성 그리고 처리 능력을 향상시킬 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.69-85
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• 2001

공간 데이터베이스에서 효율적으로 공간 질의를 처리하기 위해서는 클러스터링을 통해서 이스크 접근 비용을 줄이는 것이 필요하다. 이 논문은 공간 지역성에 기반을 둔 여러 가지 클러스터링 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 제안한 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이 논문에서 제안하는 클러스터링 알고리즘은 객체 클러스터링 알고리즘과 셀 클러스터링 알고리즘으로 나뉜다. 객체 클러스터링 알고리즘은 정규 준할 공간 색인 구조에서 영역 분할 선과 겹치는 객체들의 저장 위치를 결정하는데 사용된다. 셀 클러스터링 알고리즘은 클러스터를 만들기 위해 정규 분할된 영역들을 그룹화하는데 사용된다. 실험결과 객체 클러스터링 알고리즘에서는 객체간의 거리를 이용한 경우에 대체로 좋은 성능을 보였지만, 버퍼 크기가 커지거나 데이터가 희박한 영역의 질의에 있어서는 알고리즘 별로 성능의 차이는 거의 없었다. 셀 클러스터링 알고리즘에 대한 실험에서는 이 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘은 N-순서화 기법에 의한 클러스터링 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다. 특히 중복 참조도를 이용한 경우와 셀의 무게 중심간 거리를 이용한 방법이 가장 우수하였다.

• Journal of Digital Policy
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• v.2 no.3
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• pp.1-7
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• 2023

In this paper, I proposes a method for performing single image super resolution by separating texture-spatial domains and then classifying features based on detailed information. In CNN (Convolutional Neural Network) based super resolution, the complex procedures and generation of redundant feature information in feature estimation process for enhancing details can lead to quality degradation in super resolution. The proposed method reduced procedural complexity and minimizes generation of redundant feature information by splitting input image into two channels: texture and spatial. In texture channel, a feature refinement process with step-wise skip connections is applied for detail restoration, while in spatial channel, a method is introduced to preserve the structural features of the image. Experimental results using proposed method demonstrate improved performance in terms of PSNR and SSIM evaluations compared to existing super resolution methods, confirmed the enhancement in quality.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.11
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• pp.2264-2275
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• 1994

In this paper, image compression based on neural networks is presented with block classification and coding. Multilayer neural networks with error back-propagation learning algorithm are used to transform the normalized image date into the compressed hidden values by reducing spatial redundancies. Image compression can basically be achieved with smaller number of hidden neurons than the numbers of input and output neurons. Additionally, the image blocks can be grouped for adaptive compression rates depending on the characteristics of the complexity of the blocks in accordance with the sensitivity of the human visual system(HVS). The quantized output of the hidden neuron can also be entropy coded for an efficient transmission. In computer simulation, this approach lie in the good performances even with images outside the training set and about 25:1 compression rate was achieved using the entropy coding without much degradation of the reconstructed images.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.10
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• pp.1-8
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• 2020

The need for storage, management, and retrieval techniques for alternative data has emerged as technologies based on data generated from business activities conducted by enterprises have emerged as the key to business success in recent years. Existing big data platform systems must load a large amount of data generated in real time without delay to process unstructured data, which is an alternative data, and efficiently manage storage space by utilizing a deduplication system of different storages when redundant data occurs. In this paper, we propose a multi-layer distributed data deduplication process system using the similarity of the Cuckoo hashing filter technique considering the characteristics of big data. Similarity between virtual machines is applied as Cuckoo hash, individual storage nodes can improve performance with deduplication efficiency, and multi-layer Cuckoo filter is applied to reduce processing time. Experimental results show that the proposed method shortens the processing time by 8.9% and increases the deduplication rate by 10.3%.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.6
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• pp.59-76
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• 2015

Recent wide spread of embedded devices and technology growth of broadband communication has led to rapid increase in the volume of created and managed data. As a result, data centers have to increase the storage capacity cost-effectively to store the created data. Data deduplication is one way to save the storage space by removing redundant data. This work propose IO extent based deduplication schemes called CORE-Dedup that exploits content-preserving access locality. We acquire IO traces from block device layer in virtual machine host, and compare the deduplication performance of chunking method between the fixed size and IO extent based. At multiple workload of 10 user's compile in virtual machine environment, the result shows that 4 KB fixed size chunking and IO extent based chunking use chunk index 14500 and 1700, respectively. The deduplication rate account for 60.4% and 57.6% on fixed size and IO extent chunking, respectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.34-36
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• 2012

본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오스코픽 영상에서 화질개선을 위해 사용되는 부가정보를 효율적으로 부호화하기위한 방안을 제안한다. 부가정보의 대부분은 좌영상과 우영상의 높은 상관도를 기반으로 하는 양안시차 벡터맵으로 구성되며, 이것을 부호화하기 위해 분포 특성을 분석하였고, 이에 맞는 엔트로피 부호화 방식인 지수 골롬 부호를 적용하였다. 또한, 양안시차 벡터맵의 공간적 데이터의 중복성을 없애기 위해 DPCM을 적용하여 부호화의 효율성을 높였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.392-394
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• 2003

연관 규칙 마이닝은 일반적으로 않은 빈발항목집합과 연관 규칙을 생성하며, 생성된 연관 규칙은 상호 포함관계에 있거나 중복되는 경우가 많다. 이는 효과적인 마이닝 뿐 아니라 마이닝의 활용 효용성을 떨어뜨린다. 이를 해결하기 위하여 연관 규칙 마이닝과 동일한 성능을 가지며 생성되는 규칙의 수를 줄일 수 있는 빈발 폐쇄 항목집합 마이닝이 제안되었다. 본 연구에서는 연관규칙 마이닝 방법 중 가장 우수한 성능을 가지는 ARCS 알고리즘을 개선한 빈발 폐쇄 항목집단 마이닝을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.895-898
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• 2001

이기종 보안제품을 통합관리하기위한 통합보안관리시스템은 보안관리를 위한 불필요한 중복을 피하고 제품들을 효율적으로 상호운용하기위해 제안된 보안관리 구조이다. 본 논문은 다양한 보안제품으로 구성된 보호대상 네트워크의 보호 상황을 모니터링하고, 보안제품들이 상호 유동적으로 결합하여 작동할 수 있는 통합보안관리시스템을 위한 웹 기반 인터페이스 구조를 소개한다. 보안제품들에 대한 통합보안관리를 인터넷상에서 이미 친숙한 웹 기반 관리 기술을 이용함으로써 보안관리자들에게 편의성과 일관성을 제공하였으며, 보안정책에 대한 지식이 부족한 일반 사용자도 쉽게 보안관리를 수행할 수 있도록 설계되었다. 또한, 자바 애플릿을 이용하여 구현된 보안관리 인터페이스는 통합보안관리를 위해 요구되는 정보들을 동적으로 원격지의 보안관리자에게 제공함으로써 보안관리의 공간적 제약을 제거하였다.

• Spatial Information Research
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• v.15 no.3
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• pp.347-362
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• 2007

GIS has been rapidly developed since 1995 when the Ministry of Construction and Transportation started the First National GIS Construction Project and built large scale topographic map at local governments level. From that time local governments have been built several application system such as road management system, waterworks management system, sewer management system, underground facilities management system, and urban planning information system, etc. However, the construction of GIS application system at different department level brings the problem of data sharing and overlapping database construction. To overcome this environment Enterprise GIS concepts has been introduced. In case of Seoul Metropolitan government Spatial Data Warehouse have been constructed. However, Seoul Metropolitan government still have the problem of inactive use of GIS system and adaption to the rapidly changing information environment. This study aims to present Strategic plan to uggrade Enterprise GIS concenpt from data centric to service centric architecture at local government level.