• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.264-265
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• 2008

문제의 정의부터 데이터의 조사, 측정, 수집, 전송, 분석, 지식의 창출, 그리고 최적의 의사결정 및 피드백에 이르는 전체 과정을 다루는 데이터기술은 2000년 전,후에 제안되었다. 아직 이에 대한 폭넓은 연구는 이루어지고 있지 못하지만 기업 비즈니스를 위한 CRM 등의 경영을 위한 효과적인 데이터 마이닝 방법론에 대한 개선을 위한 중요한 역할이 기대된다. 본 논문에서는 현재 연구되고 있는 데이터기술과 정보기술의 창조적인 융합을 제안하고 이를 통하여 효과적인 데이터 마이닝의 수행방안에 대하여 연구한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.5-6
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• 2019

빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 데이터의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서, 최근 웹 데이터는 재난대응 미디어로써 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 빅데이터 분석에 활용되는 원천 데이터는 네트워크 형태이며, 최근 소셜 네트워크 분석을 통한 효과적인 상품 광고, 핵심 유전자 발굴, 신약 재창출 등 다양한 영역에서 네트워크 분석 기술이 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하면서 네트워크 분석 기술의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹에서 제공하는 뉴스와 SNS 데이터를 이용해 수난 발생 및 규모 예측을 지원하는 웹 크롤러 및 네트워크 분석기술을 제안한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.11
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• pp.11-23
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• 2012

본 고에서는 과학 분야에서의 대용량 데이터 처리를 위한 기술인 사이언스 빅데이터의 처리 기술 동향에 대하여 기술한다. 서론에서 사이언스 빅데이터의 정의 및 필요성을 다루고, 본론에서는 데이터 중심 과학 패러다임의 등장과 그로 인한 사이언스 빅데이터 요구사항, 사이언스 빅데이터 소스 수집 및 정제, 저장 및 관리, 처리, 분석 등으로 이루어지는 사이언스 빅데이터 처리 기법에 대하여 기술한다. 또한 현재 다양한 기관에서 연구하고 있는 사이언스 빅데이터 플랫폼, 맵리듀스 등을 이용한 워크플로우 제어 기반의 사이언스 빅데이터 처리 기법을 예시로 소개한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.270-273
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• 2016

암호데이터 중복제거 기술이란 클라우드 서버에 전송된 데이터를 기존의 클라우드 서버에 저장된 데이터와 비교하여 데이터의 중복된 저장을 방지하는 기술이다. 이러한 데이터 중복제거 기술은 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 소유권 위조 공격은 원본 데이터를 소유하지 않은 공격자가 데이터의 소유권을 획득하여 클라우드 스토리지에 저장된 데이터를 취득할 수 있는 위협이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 제안되어왔지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산량으로 인해 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량 측면에서 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.714-717
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• 2015

기존의 암호데이터 중복제거 기술은 데이터의 중복 여부를 판단하기 위해 다양한 방식으로 데이터를 전송하고 이를 기존에 저장된 데이터와 비교하여 중복여부를 판단하게 된다. 이러한 데이터 중복제거 기술의 중복제거 효율성을 높이기 위해 최근 블록 단위의 중복제거 기술이 사용되고 있다. 하지만 블록 단위 중복제거 기술의 적용 과정에서 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 포이즌 어택은 무결성 및 데이터 저장 시 저장되는 데이터에 대한 검증이 이루어지지 않는 시스템에서 발생하는 위협 중 하나이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 연구되어 제안되었지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산이 발생되어 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량에서 보다 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.731-734
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• 2021

본 논문에서는 에너지 데이터 플랫폼에서의 데이터 거래 가이드라인을 연구 및 제안한다. 타 산업에서의 데이터 플랫폼들의 현황과 에너지 데이터 플랫폼 구조를 분석하여 에너지 데이터 거래에서의 이해관계자를 정의한다. 또한, 타 산업에서의 데이터 거래가이드를 분석하여 에너지 거래 가이드 구성요소와 거래 계약 거래 원칙을 정의한다. 에너지 데이터 거래 가이드의 구성 요소로는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙, 데이터 구매 및 판매비용 산정 방안, 데이터 플랫폼 이용료 산정 방안, 데이터 거래시 법적 쟁점으로 구성된다. 본 연구에서는 데이터 거래 이해관계자 정의, 데이터 거래 유형, 데이터 거래 유형별 거래 계약 원칙에 대해 정의하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2018.05a
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• pp.172-173
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• 2018

CCTV 기술은 실시간으로 영상을 수집하여 저장소에 보관하는 기술을 의미한다. 이러한 환경에서 데이터 저장소의 가용성은 매우 중요하다. 데이터가 축적될수록 스토리지 공간의 확장은 매우 중요해지며, 이를 위해 최근에는 클라우드 스토리지를 이용하여 저장 공간을 비교적 수월하게 확장하고 이용할 수 있는 환경이 제시되고 있다. 하지만 이러한 환경에서도 데이터의 지속된 저장은 저장 공간의 추가 이용을 위한 비용의 증가로 직결되기 때문에 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 방안의 논의되었다. 데이터 중복제거 기술은 이러한 기술 중 하나로 데이터의 중복된 저장을 방지하여 스토리지 공간을 보다 효율적으로 이용할 수 있도록 하는 기술이다. 하지만 CCTV 환경에 클라우드 스토리지와 데이터 중복제거 기술을 적용하면서 추가적인 보안 이슈가 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 연구를 수행하며, 이를 통해 보다 효율적인 데이터 저장을 수행하는 동시에 안전하게 데이터를 보관하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.904-907
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• 2013

최근 정보통신기술이 하루가 다르게 발전함에 따라 하루에도 수많은 데이터가 흘러나오는 최근의 추세이다. 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터 분석까지 진행하는 최근의 추세에 맞춰 현 빅데이터 기술 동향을 분석한다. 빅데이터 시대를 맞아 기존의 데이터웨어하우스(DW)와 발전된 데이터웨어하우스(DW) 어플라이언스에 대해 분석하고 향후 발전 전망과 방향을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.10a
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• pp.305-308
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• 2016

저장하는 데이터의 용량이 증가함에 따라 데이터들은 효율적으로 보관될 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 데이터 용량을 줄이는 기술로 많은 서비스들이 데이터 중복 제거 기술을 사용한다. 본 연구에서는 일부 서비스의 데이터 중복 제거 기술을 분석하고, 데이터 중복 제거 기술의 발전 동향을 예측하고자한다.

• Annual Conference of KIPS
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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.