• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.2
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• pp.49-56
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• 2007

MEMS-based storage is being developed as a new storage media. Due to its attractive features such as high-bandwidth, low-power consumption, high-density, and low cost, MEMS storage is anticipated to be used for a wide range of applications from storage for small handhold devices to high capacity mass storage servers. However, MEMS storage has vastly different physical characteristics compared to a traditional disk. First, MEMS storage has thousands of heads that can be activated simultaneously. Second, the media of MEMS storage is a square structure which is different from the platter structure of disks. This paper presents a new request scheduling algorithm for MEMS storage that makes use of the aforementioned characteristics. This new algorithm considers the parallelism of MEMS storage as well as the seek time of requests on the two dimensional square structure. We then extend this algorithm to consider the aging factor so that starvation resistance is improved. Simulation studies show that the proposed algorithms improve the performance of MEMS storage by up to 39.2% in terms of the average response time and 62.4% in terms of starvation resistance compared to the widely acknowledged SPTF (Shortest Positioning Time First) algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2009.06a
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• pp.151-152
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• 2009

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.533-536
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• 2005

오늘날 기업들의 대용량 스토리지에 대한 요구가 높아지고 효율적인 데이터 관리를 위한 방법들을 많이 강구하고 있다. 이런 저장장치의 요구를 해결하기 위한 방안으로 제시되고 있는 것이 SAN(Storage Area Network)이다. 대용량을 전송시킬 수 있는 고속네트워크인 SAN은 기업들의 요구에 대한 답안으로 제시되고 있지만 SAN을 위한 다양한 하드웨어들의 출시에 비해 아직까지 효율적 관리를 위한 소프트웨어가 많이 없는 상황이다. 본 논문에서는 SAN장비의 효율적인 관리를 위한 방법으로 DB를 사용한 데이터 관리 및 SNMP,FC-GS를 이용한 SANCruiser를 제안하고 디바이스에 독립적인 기술들을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.145-147
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• 2005

최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• v.2
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• pp.602-604
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• 2006

한국천문연구원(KASI)은 국제 GNSS 관측망(IGS)의 글로벌 데이터 센터(GDC)를 설립하였다. KASI GDC는 공식적으로 IGS GDC이고 세계 4번째로 설립되었으며, 아시아 및 오세아니아 지역에서는 최초이다. KASI GDC는 IGS GNSS 데이터를 기록하고, IGS GPS 데이터와 IGS 산출물을 인터넷을 통해 제공한다. GDC에서 다루는 데이터의 양은 매우 빠르게 증가한다. GDC 데이터의 대용량을 처리하기 위해서는 시스템의 높은 효율성과 신뢰성이 요구된다. 그래서 KASI GDC는 높은 신뢰성과 대용량 저장 장치를 필요로 하는 저장 시스템을 구성하기 위해 RAID와 LVM을 적용했다. KASI GDC의 공식 출범 이후 데이터 이용 현황을 확인하고, 항상 시스템이 Active 상태로 유지하기 위한 무정전 시스템 구성에 대해 기술한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.335-336
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• 2017

본 논문에서는 대용량 배터리 모듈이 병렬 연결되어 있는 에너지 저장장치 시스템의 초기 기동 조건시 투입 초기의 전류를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 배터리 모듈을 구성하고 있는 리튬 배터리 모듈의 단자 전압 및 배터리 모듈 저항 데이터를 이용하여 병렬 연결하고자 하는 배터리의 전류를 예측하는 방법으로써 배터리 모듈의 기동 투입 가능여부 등 온 오프 시퀀스 로직에 적용할 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.9
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• pp.1667-1671
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• 2015

Multi-level holographic data storage is a candidate for the next generation data storage system, since it can store more than one bit per pixel. It is possible to increase the number of codewords if the number of levels is increased, and the code with an appropriate selection of codewords can also increase the minimum distance. In this paper, we propose three multi-level modulation codes of the code rate 1 bit/pixel and compare the performance according to the minimum distance. The result shows that the code with small number of levels is better than that of large number of levels because it is hard to detect threshold value.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.32 no.1
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• pp.1-11
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• 2005

An aggregation query computes aggregate information over a data cube in the query range specified by a user Existing methods based on the prefix-sum approach use an additional cube called the prefix-sum cube(PC), to store the cumulative sums of data, causing a high space overhead. This space overhead not only leads to extra costs for storage devices, but also causes additional propagations of updates and longer access time on physical devices. In this paper, we propose a new prefix-sum cube called 'SPEC' which drastically reduces the space of the PC in a large data warehouse. The SPEC decreases the update propagation caused by the dependency between values in cells of the PC. We develop an effective algorithm which finds dense sub-cubes from a large data cube. We perform an extensive experiment with respect to various dimensions of the data cube and query sizes, and examine the effectiveness and performance ot our proposed method. Experimental results show that the SPEC significantly reduces the space of the PC while maintaining a reasonable query performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.124-127
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• 2006

플래쉬 메모리는 비휘발성, 저전력, 경량, 내구성 등의 장점으로 인해, PDA가 스마트카드, 휴대폰, 휴대용 음악 재생기 등과 같은 이동 컴퓨팅 장치의 저장소로 많이 사용되고 있다. 최근 들어 대용량의 플래쉬 메모리가 출시되고 랩탑 컴퓨터등 이를 탑재한 컴퓨팅 장치들이 증가하면서 대용량의 데이터를 효율적으로 액세스하기 위한 B-트리와 같은 인덱스 기법이 요구되고 있다. 한편, 현재 사용되고 있는 NAND 플래쉬 메모리는 기존의 하드 디스크와는 액세스 특성들이 상이하다. 뿐만 아니라, B-트리 인덱스는 데이터에 비해 빈번히 액세스되고 갱신되기 때문에, 기존의 하드 디스크 기반 B-트리 인덱스 기법을 플래쉬 메모리에 적용할 경우 심각한 성능상의 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 shadow 버전을 이용한 플래쉬 메모리 기반의 효율적인 B-트리 인덱스 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.1847-1850
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• 2002

최근에 이동통신기술의 발전과 무선인터넷 사용자의 급증 및 휴대 단말기 장치의 성능 향상으로 인하여 사용자의 위치 정보를 활용하여 부가 정보 서비스를 받을 수 있는 위치기반서비스(LBS Location Based Service)에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 위치정보를 관리하는 이동체 데이터베이스가 필수적으로 요구된다. 친구 찾기 서비스와 같은 초기 단계의 LBS 서비스에서는 현재위치만을 가지고 서비스할 수 있지만, 데이터 마이닝이나 CRM등과 같이 연동된 고급 서비스를 제공하기 위해서는 시시각각 변화는 사용자의 현재 위치정보뿐 아니라 과거위치정보를 관리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이동체 데이터 베이스의 구성요소 중 대용량의 위치정보를 저장 및 검색하기 위한 분산 관리 시스템을 설계하고자 한다. 분산 관리 시스템은 현재위치 관리 컴포넌트와 과거위치 관리 컴포넌트, 분산위치관리 컴포넌트로 구성된다. 현재 위치 관리 컴포넌트와 과거위치 관리 컴포넌트는 공간색인을 제공하므로 데이터 검색의 성능을 향상시키고, 분산위치 관리 컴포넌트는 대용량의 데이터를 다양한 데이터베이스에 분산 저장 및 검색하므로 과부하를 조절하고 대용량의 위치정보를 효율적으로 관리하고자 한다.