• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
• /
• pp.383-387
• /
• 2003

기존의 병리영상의 저장 및 관리, 공유를 위한 시스템이 수작업으로 이루어져 발생하는 문제점들을 보완하기 위한 방안으로 병리 영상의 전산화 및 대용량 자료를 표준화하여 보관하기 위한 시스템을 유방종양 영상을 사용하여 구축하였다. 다양한 유방종양 영상들을 질환별로 분류하고, 획득되어진 배율별로 구분하여 데이터 베이스를 구축하여 검색이 가능하도록 하였다. 비쥬얼 베이직을 이용하여 소프트제어를 개발하였으며, 검색되어진 영상에 대해 영상이 가지고 있는 컬러 및 질감특징값을 뽑아 영상의 객관적인 특성을 파악할 수 있도록 하였으며, 향후 다양하고 체계적인 병리 영상 세포은행을 구축하기 위 한 기반을 마련하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.81-87
• /
• 2002

본 논문은 RAID 시스템의 몇 가지 구성에 대해 시뮬레이션을 통해 그 성능을 분석한다. 대용량의 RAID를 구성하기 위해서는 다수의 디스크가 필요한데 반해, 하나의 PCI의 버스에 연결될 수 있는 장치의 개수 제한되어 있어 이 경우 확장 PCI 버스가 필요하다. 본 논문에서는 RAID 시스템의 하드웨어 구조, 특히 각 구성요소를 연결하는 PCI버스의 부하에 초점을 맞춘다. 버스 트랜잭션을 세 가지로 분류하고, 각각의 경우를 분석하고 평가한다. 이 분석으로부터 RAID 시스템의 두 가지 구조에 대해 성능을 계산하고 시뮬레이션 한 결과를 비교한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
• /
• pp.223-226
• /
• 2006

본 연구에서는 ALS의 스캔라인 특성을 이용하여 포인트 클라우드를 효율적으로 분리하는 기법을 제시하였다. 이전 연구에서 제시하였던 방식에서 포인트 분류를 위한 쿼리 영역의 제한 기능을 강화시키고 효율적인 메모리 관리를 위하여 쿼리에 사용되지 않는 포인트를 영구 저장하여 메모리로부터 해제하는 기능을 추가하였다. 결과적으로 대용량의 포인트 데이터를 처리하는 동안 속도 저하 현상이 발생하지 않았으며 높은 정확도로 건물 포인트를 분리할 수 있었다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
• /
• 한국대기환경학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.359-360
• /
• 2000

대기 중에 부유하는 입자상 물질의 샘플링은 다양한 방법을 통해 이루어지고 있다. 현재 사용되고 있는 임자 샘플러(sampler)는 대부분 관성력 또는 원심력을 이용하여 입자를 크기별로 분류하고 있다. 하지만 입자의 농도가 아주 낮아 대표적인 샘플링을 하기가 어려운 경우에는 장시간의 샘플링과 대용량의 유량이 필요하다. 저농도로 부유하는 오염물질을 신속하게 측정하기 위해서는 낮은 농도를 고농도로 농축하여 측정기기에 실시간(real-time)으로 보내는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 대기 중에 존재하는 에어로졸을 실시간으로 농축하는 기술에 관한 것이다. (중략)

• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 1996년도 춘계학술대회 발표요약문
• /
• pp.63-77
• /
• 1996

본 연구에서는 지리 정보 시스템(GIS: geographic information system)에서 주로 사용되는 공간 객체를 위한 색인 방법에 대해서 과거의 연구를 토대로 분류를 해보고 이로부터 새로이 제안하는 색인 방법인 MAX (Multi-Attribute indexing scheme)에 대해서 상세히 기술한다. 또한 MAX의 여러 연산을 위한 알고리즘을 제시하고, 알고리즘의 우수성을 제시한다. 이미 성능 평가를 통해 어느 정도의 성능을 기대할 수 있으며, 이를 실제 시스템에 구현한다면 상당한 성능을 가진 지리 정보 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 특히 MAX는 이 기법이 가지는 B 트리의 확장성으로 쉽게 구현할 수 있는 구조를 가지게 된다.

• 정보와 통신
• /
• 제29권5호
• /
• pp.27-36
• /
• 2012

본 연구는 재난으로 인해 발생할 수 있는 피해를 미리 파악하여 대비할 수 있는 새로운 예측 방법론인 인공 재난에 대해 소개한다. 인공 재난은 재난이 발생할 수 있는 지역의 환경, 발생하는 재난의 변화, 재해를 입고 이에 반응하는 사람들의 행동을 설계하여 인위적으로 재난 상황을 실험해 볼 수 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 모형이다. 인공 재난은 재해를 최소화하는 의사결정에 결정적인 역할을 하기에 매우 중요하다. 본 연구에서는 인공 재난의 특정과 분류 별 연구(재난 환경 연구, 재난 확산 연구, 재난 대응 연구)를 소개한다. 그리고 현재 정보 통신 인프라 기반 위에서 대용량 자료를 활용한 향후 연구들을 전망한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.440-442
• /
• 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.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제45권3호
• /
• pp.294-302
• /
• 2018

정보통신 기술의 발전에 따른 새로운 서비스 산업의 출현으로 개인 정보 침해, 산업 기밀 유출 등 사이버 공간의 위험이 다양화 되어, 그에 따른 보안 문제가 중요한 이슈로 떠오르게 되었다. 본 연구에서는 기업 내 개인 정보 오남용 및 내부 정보 유출에 따른, 대용량 사용자 로그 데이터를 기반으로 기존의 시그니처(Signature) 보안 대응 방식에 비해, 실시간 및 대용량 데이터 분석기술에 적합한 행위 기반 이상 탐지방식을 제안하였다. 행위 기반 이상 탐지방식이 대용량 데이터를 처리하는 기술을 필요로 함에 따라, 역방향 인덱스(Inverted Index) 기반의 실시간 검색 엔진인 엘라스틱서치(Elasticsearch)를 사용하였다. 또한 데이터 분석을 위해 통계 기반의 빈도 분석과 전 처리 과정을 수행하였으며, 밀도 기반의 군집화 방법인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 이상 데이터를 분류하는 방법과 시각화를 통해 분석을 간편하게 하기위한 한 사례를 보였다. 이는 기존의 이상 탐지 시스템과 달리 임계값을 별도로 설정하지 않고 이상 탐지 분석을 시도하였다는 것과 통계적인 측면에서 이상 탐지 방식을 제안하였다는 것에 의의가 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.667-678
• /
• 2016

유 무선 네트워크 인프라의 발전으로 과거와 비교할 수 없을 정도의 대용량 트래픽이 인터넷을 통해 서비스되고 있으며, 사물인터넷과 같은 네트워크 패러다임의 변화에 따라 트래픽은 매년 증가하여 2018년에는 약 1.6제타바이트의 트래픽이 네트워크를 통해 유통될 것으로 예상하고 있다. 네트워크 트래픽이 증가함에 따라 보안 인프라의 성능도 함께 발전하여 대용량의 트래픽을 보안장비에서 처리하고 있으며, 해킹 시도 및 악성코드 등 매일 수 십 만건의 보안이벤트를 처리하고 있다. 다양한 종류의 보안인프라에서 탐지하는 공격 시도에 대한 이벤트를 어떻게 효율적으로 분석하고 대응하느냐 하는 것은 안정된 인터넷 서비스를 제공하기 위해 매우 중요한 과제 중 하나이다. 하지만 현재의 보안관제 환경은 실시간으로 발생하는 대량의 보안이벤트를 분석하는 것에 어려움을 가지고 있으며, 다양한 환경적 요인에 의해 보안인프라에서 탐지하는 모든 이벤트를 분석하고 대응하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 보안인프라에서 탐지된 이벤트에 대해 제안된 알고리즘을 사용하여 익명 네트워크를 분류하고 유해트래픽을 탐지함으로써 기존의 Low-Latency를 활용한 Tor 네트워크 트래픽 탐지와 같은 연구의 한계를 극복하고자 한다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권7호
• /
• pp.852-859
• /
• 2015

최근 지식 정보의 양이 방대해지면서, 대용량 온톨로지를 효과적으로 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 추론 방법들은 TBox 분류와 ABox 실체화로 나누어진다. TBox 추론은 스키마의 무결성과 종속성을 주로 다룬다면, ABox 추론은 인스턴스 위주의 다양한 문제를 다루어서 실제 응용에서의 중요성이 매우 크다. 따라서 본 논문은 클래스의 제약 조건을 분석하고, 이를 통해 인스턴스가 속하는 클래스를 추론할 수 있는 방법을 제안한다. 객체 지향 언어 기반의 분산 파일 시스템을 활용했던 기존 방법과 달리 함수형 프로그래밍 기반의 인 메모리 시스템인 스파크를 통해 대용량 온톨로지 실체화 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 W3C의 Wine 온톨로지를 이용해 인스턴스를 생성(1억 2천만~6억개의 트리플)하고 실험을 수행하였다. 6억개의 트리플을 대상으로 진행한 실험의 경우 전체 추론 시간이 51분(696 K Triple/sec)이 소요되었다.