• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.33 no.1
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• pp.48-50
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• 2015

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.3
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• pp.48-61
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• 2000

유전체(genome)란 용어는 H.Winker가 1970년에 반수성 염색체구조를 표현하기 위하여 처음으로 사용하였다. 이것은 배우자에 들어 있는 유전자 전체를 의미하며 Gene + Chromosome의 합성어다. Gee는 유전자를 의미하고 Chromosome은 유전자의 형체를 의미하기 때문에 유전체(Genome)라고 한다.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.9
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• pp.26-43
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• 2002

저작권관리정보에 대한 요소 및 형식에 대한 표준화는 매우 중요하며, 각종 저작권정보관리시스템간의 상호운용성을 확보하고 이를 통하여 저작물 유통의 효율을 기할 수 있게 한다. 이미 유럽 및 미국 등의 선진국에서는 저작권정보관리시스템 간의 표준화 문제가 제기되었고 각 분야별 단체가 중심이 되어 저작권 관련 메타데이터에 대한 표준화 작업이 진행되고 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.10
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• pp.555-560
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• 2014

This paper proposes the data security technology for the desktop virtualization environment using the separated software execution method. In the virtual environment where allocates separate VMs to the users, there is a benefit that the programs in one guest machine are isolated from the programs running in another guest machine, whereas in the separated execution environment that supports application virtualization, the isolation is not offered and it causes the data security problem because the applications are executed by the one root privilege in the server. To solve this problem, we provides the data security method using the server storage filter, the viewer filter, and the file mapping table in this paper.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.64-65
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• 2016

슈퍼컴퓨터는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 Lustre 파일 시스템과 같은 고성능의 병렬 파일 시스템을 이용한다. 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 4호기 Tachyon 2차 시스템과 같이 다수의 사용자가 접속하는 슈퍼컴퓨터는 사용자의 데이터가 한없이 누적됨으로 Lustre 파일 시스템의 성능이 저하되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 사용자의 데이터가 누적되는 것을 방지하기 위해 장기간 사용하지 않는 데이터를 자동 삭제하는 기능인 Purge기능을 구현하였다. 특히, 기하급수적으로 늘어나는 병렬 파일 시스템의 용량에 대처하기 위해 병렬 컴퓨팅 기술을 이용해 고속 Purge 기능을 구현하였다. 단일 컴퓨팅 노드와 병렬 환경에서 구현한 결과를 비교하였을 때, 단일 컴퓨팅 노드에서는 1,517GB 용량을 지우는데 221.2초가 걸렸으며 16개의 컴퓨팅 노드를 이용한 병렬 환경에서는 49.9초가 걸렸다. 이 결과를 비교했을 때 단일 컴퓨팅 노드에서 구현한 결과 대비 병렬 환경에서 구현했을 때 약 4.4배의 성능향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.299-300
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• 2014

생명과학분야에서는 생명현상을 이해하기 위해 신호 전달 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 신호전달 네트워크와 임상 정보를 결합하여 질병관점에서 신호 전달 네트워크를 통합하고 결합하는 관점의 연구가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 기술을 활용하여 임상 및 신호전달 정보를 연계 분석할 수 있는 시스템을 구축하고자 빅데이터 분석을 위한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스를 설계한다. 설계한 임상 및 바이오 정보 통합 데이터베이스는 빅데이터 분석 기술을 적용한 확장 분석 기법 및 통합 분석 시스템 개발에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2003.11a
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• pp.43-50
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• 2003

시뮬레이션의 궁극적인 목표인 분산 시뮬레이션은 Virtual Simulation과 Constructive Simulation 이외에 Live Simulation이 동시에 참여하여 동일한 환경 내에서 상호작용 하는 것을 추구하고 있다. 따라서 서로 다른 목적과 기술로 제작된 시뮬레이션은 통합된 환경 내에서 사실적으로 상호작용 해야만 할 것이다. 통합 환경(Synthetic Environment)은 시각적 영상을 표현하기 위한 Visual Database 이상의 의미를 내포하고 있다. 상호운용성(Interoperability)은 타 Model 및 Simulation에서 부터 제공되는 기능을 사용하거나 기능을 제공할 수 있는 유용성(Availability)을 뜻하기 때문에 표준화된 통합 환경의 사용 및 교환을 요구한다. 1980년대 중반, 미 국방성은 Image Generator 제작 회사마다 독자적인 데이터베이스 포맷을 사용함으로 인해 시뮬레이터 데이터베이스의 중복성이 야기되고 있다는 것을 지적하고 통합 환경 데이터 교환 문제를 해결하기 위한 최초의 관련 연구를 수행하였다. Virtual Simulation에서 막대한 비용이 소모되는 시뮬레이터 데이터베이스의 제작 및 유지 보수에 들어가는 이중적인 비용 절감에 대한 관심은 최근 SEDRIS에 이르러 표준 교환에 대한 명세의 필요성이 보다 구체화되어 지구상에 존재하는 각종 주변 환경을 기술하기 위한 통합 환경표현 및 교환의 표준화가 진행되고 있다. 국내에서는 문화콘텐츠진흥원, 한국게임산업개발원, 한국전자통신연구원, 국방과학연구소, 서울대, 아주대, 세종대 등을 중심으로 연구가 진행 중이며, 그중 세종대학교는 SEDRIS 데이터로 사용될 원본 데이터의 충실도와 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방법을 연구하고 있다. SEDRIS는 그 응용가능성이 무궁무진하여 향후 인공적인 가상환경을 대표하는 용어로 사용될 것이며, 공개된 표준을 통한 소스 데이터의 공유로 상호운용성을 위한 초석을 제공하여 궁극적으로는 비용 절감 효과가 있을 것으로 전망된다.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.29 no.4
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• pp.37-44
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• 2021

In case of South Korea, the airspace which airlines can operate is extremely limited due to the military operational area located within the Incheon flight information region. As a result, safety problems such as mid-air collision between aircraft or Traffic alert and Collision Avoidance System Resolution Advisory (TCAS RA) may occur with higher probability than in wider airspace. In order to prevent such safety problems, an mid-air collision risk detection model based on Detect-And-Avoid (DAA) well clear metrics is investigated. The model calculates the risk of mid-air collision between aircraft using aircraft trajectory data. In this paper, the practical use of DAA well clear metrics based model has been validated. Aviation safety data such as aviation safety mandatory report and Automatic Dependent Surveillance Broadcast is used to measure the performance of the model. The attributes of individual aircraft track data is analyzed to correct the threshold of each parameter of the model.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.14 no.4
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• pp.715-722
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• 2019

This paper introduces the implementation of an user-aware system using a visible light communication and its operations. The user-aware system using a visible light communication consists of the transmitter based on the Android system and the receiver based on an open-source controller. In the transmitter, user's personal information data is encoded and converted to visible light signals by the Android camera interface. In the receiver, the photodiode module receives the incoming visible light signals and converts to electrical signals and the open-source controller, that is arduino processes the received data. The processing module finds the start bit of 0111 to determine the user information data from the packet for the burst-mode communication. According to the experimental results, the proposed system successfully transmits and receives visible light data with the manchester encoding.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.2
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• pp.1-6
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• 2021

In the modern society, traffic problems are occurring as vehicle ownership increases. In particular, the incidence of highway traffic accidents is low, but the fatality rate is high. Therefore, a technology for detecting an abnormality in a vehicle is being studied. Among them, there is a vehicle anomaly detection technology using deep learning. This detects vehicle abnormalities such as a stopped vehicle due to an accident or engine failure. However, if an abnormality occurs on the road, it is possible to quickly respond to the driver's location. In this study, we propose a deep learning-based vehicle anomaly detection using road CCTV data. The proposed method preprocesses the road CCTV data. The pre-processing uses the background extraction algorithm MOG2 to separate the background and the foreground. The foreground refers to a vehicle with displacement, and a vehicle with an abnormality on the road is judged as a background because there is no displacement. The image that the background is extracted detects an object using YOLOv4. It is determined that the vehicle is abnormal.