• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.7C
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• pp.641-652
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• 2002

We introduce a new ultra-large capacity time- and wavelength-division hybrid optical switching system, called ESCIMONET(Easily SCalable Interconnected Multiwavelength Optical NETwork). We describe its architecture, principle of operation, and performance characteristics. ESCIMONET is very effective system in terms of its handling capacity versus number of wavelength needed. It can handle n$^3$number of channels using only n number of different wavelengths. The insertion loss of the whole system is less than conventional optical switching system so that the number of optical amplifiers in the system can be minimized. We analyzed the performance of the system by investigation the characteristics of the buffer used in the system such as throughput and average waiting time of the signal in a buffer.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.6
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• pp.279-290
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• 2013

In digital forensics log files have been stored as a form of large data for the purpose of tracing users' past behaviors. It is difficult for investigators to manually analysis the large log data without clues. In this paper, we propose a text mining technique for extracting intrusion logs from a large log set to recommend reliable evidences to investigators. In the training stage, the proposed method extracts intrusion association words from a training log set by using Apriori algorithm after preprocessing and the probability of intrusion for association words are computed by combining support and confidence. Robinson's method of computing confidences for filtering spam mails is applied to extracting intrusion logs in the proposed method. As the results, the association word knowledge base is constructed by including the weights of the probability of intrusion for association words to improve the accuracy. In the test stage, the probability of intrusion logs and the probability of normal logs in a test log set are computed by Fisher's inverse chi-square classification algorithm based on the association word knowledge base respectively and intrusion logs are extracted from combining the results. Then, the intrusion logs are recommended to investigators. The proposed method uses a training method of clearly analyzing the meaning of data from an unstructured large log data. As the results, it complements the problem of reduction in accuracy caused by data ambiguity. In addition, the proposed method recommends intrusion logs by using Fisher's inverse chi-square classification algorithm. So, it reduces the rate of false positive(FP) and decreases in laborious effort to extract evidences manually.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.11
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• pp.758-764
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• 2018

Digital documents such as patents, scholarly papers and research reports have author keywords which summarize the topics of documents. Different documents are likely to describe the same topic if they share the same keywords. Document clustering aims at clustering documents to similar topics with an unsupervised learning method. However, it is difficult to apply to a large amount of documents event though the document clustering is utilized to in various data analysis due to computational complexity. In this case, we can cluster and connect massive documents using keywords efficiently. Existing bottom-up hierarchical clustering requires huge computation and time complexity for clustering a large number of keywords. This paper proposes an inverted index based bottom-up clustering for keywords and analyzes the results of clustering with massive keywords extracted from scholarly papers and research reports.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.3
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• pp.389-397
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• 2022

As increasing the growth of the Internet in medical area, a new technology to transmit effectively massive medical data is required. In optical internet, all OBS nodes have fiber delay lines, hardware components. These components are calculated under some optimal traffic conditions, and this means that if the conditions change, then the components should be altered. Therefore, in this article a new service differentiation algorithm using the previously installed components is proposed, which is used although the conditions vary. When traffic conditions change, the algorithm dynamically recalculates the threshold value used to decide the length of data bursts. By doing so, irrelevant to changes, the algorithm can maintain the service differentiation between classes without replacing any fiber delay lines. With the algorithm, loss sensitive medical data can be transferred well.

• Journal of the KSME
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• v.29 no.3
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• pp.306-316
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• 1989

최근 자동차 업계의 CAE 방향을 하드웨어 측면에서 보면, 대용량의 계산능력을 갖춘 슈퍼 컴 퓨터와 자체 계산능력을 갖춘 워크스테이션의 활용이 점차적으로 확대 되어가고 있다. 이것을 배경으로 크래쉬 시뮬레이션, 자동차 전체 시스템의 진동 및 소음해석, 공기역학적 특성을 고 려한 형상 최적화 등이 행해지고 있다. 이와 같은 해석을 원활히 수행하기 위해서 고려되어야 할 사항은 우선 사용 소프트웨어 상호간의 데이터 인터페이스를 충분히 고려한 체계적인 총합 CAE 시스템의 구축이고, 인공지능(artificial intelligence) 언어를 이용하여 사용이 용이한 해석 경 험(knowhow)의 데이터 베이스를 구축하는 것도 바람직하다. 또한 상용 소프트웨어가 지원하지 못하는 분야에 대한 자체 프로그램의 개발도 필요한 것이다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.3
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• pp.22-31
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• 2014

최근 빅데이터 처리에 대한 요구가 급증하면서 매니코어 계산 장치의 개발이 활발히 진행되고 있어 계산 장치와 입출력 저장장치의 성능 격차는 과거보다 더욱 두드러지고 있다. 이런 상황에서 메모리 가상화 서비스 기술은 입출력 저장 장치의 성능 문제를 완화할 최적의 대안으로 주목받고 있다. 본고에서는 방대한 데이터를 처리해야 하는 응용 프로그램에게 입출력 저장 장치의 성능 한계를 극복하고 데이터 처리 비용을 최소화 할 수 있도록 원격 메모리를 이용한 대용량 가상 물리 메모리 제공 서비스를 지원하는 최근 메모리 가상화 서비스 기술 동향에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.55-57
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• 2003

고에너지물리연구에서는 입자가속기에서 배출되는 막대한 양의 데이터를 저장, 처리하기 위한 계산능력과 대용량의 저장장치를 확보하는데 어려움을 겪어왔다. 또한, 실제 실험에 참여, 연구, 분석하는 인력 또한 전세계에 흩어져 있어 실험의 효율성을 떨어뜨리고 있다. 이러한 어려움을 해결하고자 차세대 인터넷이라 불리는 그리드를 활용하여 고에너지연구에서 필요로 하는 계산자원과 저장장치, 데이터에 대한 접근성 등을 확보한다는 방안이다. 이 글에서는 CERN에서 개발한 EU-DataGrid 소프트웨어를 이용한 고에너지물리 데이터 그리드의 구축 상황을 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.440-442
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• 2012

데이터를 대량 생산하는 스마트 기기가 대거 등장한 요즘 빅데이터는 대용량 데이터를 분석하여 가치 있는 정보를 추출하고 이 지식을 바탕으로 위기에 대응하거나 변화를 예측하는 정보기술이다. 그러나 아직 빅데이터에 대해 분류하거나 분석하는 기술의 연구가 미비하다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터의 개념, 배경, 분석기술 현황에 대해 분석하고 빅 데이터 유형 분석 및 분석 기술의 향후 전망을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.105-109
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• 2008

클러스터 파일시스템은 근거리 또는 원거리에 있는 클러스터 시스템 간에 연구데이터 공유 뿐 아니라, 실시간 계산을 위한 데이터 저장 공간으로 사용되는 네트워크 기반의 파일시스템이다. 고도의 과학계산을 처리할 때 계산노드들은 네트워크를 통해 연결된 클러스터 파일시스템으로부터 대용량의 데이터를 송수신하는 과정에서 CPU의 부하가 생기게 되고 이러한 문제는 계산노드로 하여금 과학계산의 속도를 저하시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 패킷 송수신으로 인한 CPU 부하를 줄이고 이를 통하여 계산 성능을 향상시킬 목적으로 계산노드에서 수신하는 패킷들에 대해 인터럽트를 통합할 때 CPU 사용률에 미치는 영향을 분석하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.5
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• pp.451-457
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• 1991

Four computational algorithms are discussed and compared in terms of complexity, required memory, and the number of channels which calculate the blocking probabilities in the two-dimensional multi-slot connection traffic. The overflow and underflow problems can be circumvented, and thus blocking probabilities can be calculated even up to 10000 channels, by the proposed last algorithm. This algorithm is utilized in calculating the blocking probabilities for I-slot and 6-slots calls. And the results of the simulation by the SLAM-II are compared with those of the analytic calculation.