• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
• /
• pp.307-307
• /
• 2004

본 논문에서는 3차원 스캔기기에서 실제 모델을 측정하여 얻어지는 점 데이터로부터 모델의 표면을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 3차원 스캔기기가 정밀해지고 스캔 규모도 커짐에 따라 측정 데이터의 크기도 증가되어, 이러한 대용량 측정 데이터의 복원 알고리즘이 필요로 되고 있다. 그리고 여러 다른 각도에서 스캔닝 된 점 데이터들은 이어지는 부분이 정확히 맞지 않아 중첩되어 표현되거나 기계적인 또는 환경적인 제약 등의 이유로 오류가 포함될 수도 있다. 그러므로 복원 알고리즘은 이러한 중첩된 표현을 정리하고 오류를 보정해 주어야 한다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.145-146
• /
• 2011

클라우드 컴퓨팅은 세계적인 시장조사기관인 가트너사의 10대전략기술에서 2년 연속 1위를 할 정도로 많은 각광을 받고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 인터넷 기술을 활용하여 가상화된 컴퓨팅 자원을 서비스로 제공하는 것으로, 사용자는 IT자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 만큼 비용을 지불하는 컴퓨팅을 지칭한다. 이러한 클라우드 컴퓨팅 상에서 폭발적으로 증가하고 있는 데이터를 효율적으로 병렬 처리할 수 있는 방법에 대하여 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 대용량 데이터 처리를 위한 대표적인 모델에는 MapReduce와 Dryad가 있으며, 서로간에 많은 공통점이 있지만 MapReduce는 범용 프로그래밍 언어를 기반으로 쉬운 병렬 프로그래밍을 가능하게 했다는 점에서 많이 사용되고 있으며 Dryad는 재사용이 쉽고 데이터 처리 흐름을 유연하게 작성할 수 있다는 점에서 장점을 가지고 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.65-73
• /
• 2009

컴퓨터와 정보통신기술의 발전에 따라 디지털 콘텐츠의 생산과 네트워크를 통한 유통이 자유롭게 되었고 여러 분야에서 디지털 콘텐츠의 수요가 급증하여 콘텐츠 시장이 급성장하고 있으며 지리정보 데이터와 같은 대용량의 데이터를 저장하고 이를 효율적으로 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이전 지리정보 데이터와 업데이트된 지리정보 데이터를 비교하여 그 둘 사이에 상이점들을 고압축 표현하고 효율적으로 관리하고자 한다. 업데이트된 지리정보 데이터 전체가 전송되는 것이 아니라 고압축된 상이점만 전송되기 때문에 네트워크 트래픽이 감소하고 대용량 GeoContents의 유통 및 온라인 서비스 시 다운로드 시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.740-743
• /
• 2013

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 암호화하여 저장한다. 구글, 야후 등 글로벌 인터넷 서비스 업체들은 인터넷 서비스 플랫폼의 중요성을 인식하고 자체 연구 개발을 수행, 저가 상용 노드를 기반으로 한 대규모 클러스터 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기술을 개발 활용하고 있다. 이와 같이 분산 컴퓨팅 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 대용량 데이터의 분산관리가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 한편, 대용량 데이터의 다양한 이용 형태로부터 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해가 발생할 수 있다. 특히, 하둡에서 데이터 블록의 권한 제어를 위해 사용하는 블록 접근 토큰에도 다양한 보안 취약점이 발생한다. 이러한 보안 취약점을 보완하기 위해 본 논문에서는 비밀분산 기반의 블록 접근 토큰 관리 기법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
• /
• pp.47-48
• /
• 2021

본 논문에서는 대용량의 3D 데이터 시퀀스의 압축을 진행한다. 3D 데이터 시퀀스의 각 프레임에서 Pose Estimation을 통해 3D Skeleton을 추출한 뒤, 포인트 클라우드를 skeleton에 묶는 리깅 과정을 거치고, 다음 프레임과 같은 자세로 deformation을 진행한다. 다음 프레임과 같은 자세로 변형된 포인트 클라우드와 실제 다음 프레임의 포인트 클라우드를 비교하여, 두 데이터에 모두 있는 점, 실제 다음 프레임에만 있는 점, deformation한 데이터에만 있는 점으로 분류한다. 두 데이터에 모두 있는 점을 제외하고 나머지 두 분류의 점들을 저장함으로써 3D 시퀀스 데이터를 압축할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.35-38
• /
• 2005

1998년 XML 문서 표준이 제안된 이래, 다양한 응용 분야에서 XML은 데이터를 표현하는 표준으로 자리잡아 가고 있다. 특히, 인터넷상의 많은 데이터들이 XML 형태로 작성되고 변환됨에 따라 다량의 XML 데이터가 생성되고 있다. 따라서 현재 XML 문서의 저장 및 질의 처리 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 대용량 XML 문서를 다루기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 인터넷상의 널리 퍼져있는 방대하고, 다양한 구조의 XML문서들을 대상으로 패스 기반 질의를 빠르게 처리할 수 있는 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인터넷상에 산재해 있는 여러 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의를 통해 인터넷상 XML 문서의 엘리먼트를 빠르게 검색하는데 주안점을 둔다. 먼저, XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법을 제안하고, 정보 검색 시스템에서 많이 사용하는 역 인덱스를 사용하여 저장된 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.801-805
• /
• 1994

멀티미디어(화상,음성,하이퍼텍스트)의 데이터는 다른 데이터와 상이점이 많아 운용에 어려움이 있다. 대용량의 저장용량(storage)의 필요, 데이터 통신의 어려움 등이 빠르게 발전하는 멀티미디어 기술에 제약조건이 된다. 본 연구에서는 멀티미디어 데이터가 일 반적인 텍스트(Text)데이터와 같이 높은 수행도(Performance) 및 안정적인 데이터베이스 (Database)로 구축되어 효율적으로 운용 되는데 중점을 둔다. 아울러 대량의 정보를 처리하기 위하여 서버(server)와 클라이언트(Client)기법을 이용한 분산처리로 실시간 처리 및 데이터 저장의 한계를 극복하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
• /
• pp.87-89
• /
• 2000

SGML(Standard Generalized Markup Language)은 구조적 문서를 나타내기 위한 표준으로 서로 다른 컴퓨터 기종간에 호환이 가능하며 다방면에 유연하게 이용 가능한 점이 장점이다. 전자도서관, 온라인 매뉴얼 등의 분야에서 SGML 이 활용되면서, 대용량의 SGML 문서를 처리하고 사용자에게 정보를 제공하는 SGML 데이터베이스 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이와 같은 대용량의 SGML 데이터베이스를 정의하기 위한 데이터 모델로서, 엘리먼트 구조를 보완하고 문서의 개념을 표현할 수 있는 컴포넌트 기반 모델을 제시하고 기본적인 저장 시스템을 구현하였다 검증을 위해 실험을 수행하였으며 저장과 검색 면에서 성능 향상을 얻었다..

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.494-499
• /
• 2015

데이터 사이즈가 증가함에 따라서 대용량 데이터를 분석하여 데이터의 특성을 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 본 논문에서는 분산 병렬 처리 프레임워크인 맵리듀스를 활용한 k-Means 클러스터링 기반의 효과적인 클러스터링 기법인 MCSK-Means (Multi centroid set k-Means)알고리즘을 제안한다. k-Means 알고리즘은 임의로 정해지는 k개의 초기 중심점들의 위치에 따라서 클러스터링 결과의 정확도가 많은 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안하는 MCSK-Means 알고리즘은 k개의 중심점들로 이루어진 m개의 중심점 집합을 사용하여 임의로 생성되는 초기 중심점의 의존도를 줄였다. 또한, 클러스터링 단계를 거친 m개의 중심점 집합들에 속한 중심점들에 대하여 직접 계층 클러스터링 알고리즘을 적용하여 k개의 클러스터 중심점들을 생성하였다. 본 논문에서는 MCSK-Means 알고리즘을 맵리듀스 프레임워크 환경에서 개발하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.570-581
• /
• 2015

최근 많은 기관들로부터 클라우드 서비스, 빅 데이터가 향후 대세적인 IT 트렌드 및 확고한 기술로서 예견되고 있다. 또한 현재 IT를 선도하는 많은 벤더를 중심으로 클라우드, 빅데이터에 대한 실질적인 솔루션과 서비스를 제공하고 있다. 이러한 기술들은 기업의 비용절감 측면에서, 클라우드는 인터넷 기반의 다양한 기술들을 기반으로 비즈니스 모델에 대한 자원의 사용을 자유스럽게 선택할 수 있는 장점을 가지고 있어 능동적인 자원 확장을 위한 프로비져닝 기술과 가상화 기술들이 주요한 기술로 주목 받고 있다. 또한 빅데이터는 그동안 분석하지 못했던 새로운 비정형 데이터들에 대한 분석 환경을 제공함으로서 데이터 예측모델의 차원을 한층 높이고 있다. 하지만 클라우드 서비스, 빅데이터의 공통점은 대용량 데이터를 기반으로 서비스 또는 분석을 요하고 있어, 초기 발전 모델부터 대용량 데이터의 효율적인 운영 및 설계가 중요하게 대두 되고 있다. 따라서 본 논문에 클라우드, 빅데이터 서비스를 위한 대용량 데이터 기술 요건들을 토대로 데이터 처리 아키텍처를 정립하고자 한다. 특히, 클라우드 컴퓨팅을 위해 분산 파일 시스템이 갖추어야 할 사항들과 클라우드 컴퓨팅에서 활용 가능한 오픈소스 기반의 하둡 분산 파일 시스템, 메모리 데이터베이스 기술요건을 소개하고, 빅데이터, 클라우드의 대용량 데이터를 비용절감 측면에서 효율적인 압축기술 요건들을 제시한다.