• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.159-164
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• 2010

완전삭제 기술은 저장장치 내 데이터를 복구가 불가능하도록 흔적 없이 완벽하게 삭제하는 기술이다. 최근 개인정보 유출 사고가 급증함에 따라 저장된 데이터의 관리가 중요해지고 있다. 특히 개인정보가 포함된 데이터를 폐기해야 하는 경우, 데이터를 영구적으로 삭제하는 완전삭제 도구를 사용함으로써 개인정보에 대한 불필요한 유출을 막을 수 있다. 또한 완전삭제 기술은 데이터 보안 및 프라이버시 보호 측면으로 활용 가능하다. 그러나 완전삭제 기술은 의도적으로 사건과 관련된 증거를 인멸하기 위해 사용될 수도 있다. 이러한 의도적인 증거 인멸은 사건 수사에 있어서 중요한 실마리가 될 수 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 수사 과정에서 완전삭제 도구의 사용 흔적을 확인할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.124-127
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• 2022

최근 IoT 기술은 가전제품, 웨어러블 디바이스, 친환경 사업등 여러가지 분야에서 사용되고 있고 각 분야의 애플리케이션의 수와 애플리케이션에 연결된 장치 수가 증가함에 따라 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있다. 수집된 많은 양의 데이터는 전송과 저장등의 과정을 거쳐야 하지만 현재 각기다른 여러가지 IoT 플랫폼들의 프로토콜들이 존재하고 있어 서로 다른 프로토콜 간의 데이터 전송이나 디바이스 연동이 힘들다는 문제점이 존재하고 있다[1]. 또한 센서로 수집된 데이터들이 중앙 집중식 구조로 저장되기 때문에 이 데이터들을 신뢰할수 있는가에 대한 문제가 존재한다. 이 문제들을 해결하기 위해 이 논문에서는 IoT 플랫폼에서의 서로다른 프로토콜간의 연동과 데이터들의 중앙 집중화 문제를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 IoT 플랫폼 인터워킹 프레임워크 모델을 제안하고 이어 결론과 향후 연구방향을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.241-244
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• 2002

본 논문은 Post-PC 에 사용되는 DSP 프로세서 기반 디지털 카메라의 효율적이고 소형화된 영상 처리 플랫폼 설계에 대해 설명한다. 제한된 소량의 기억장치를 갖는 내장형 시스템의 제약조건을 만족시키기 위해서 제안된 플랫폼은 블록 처리의 개념을 사용하여 입력 영상을 처리한다. 먼저 입력 영상이 적당한 수의 데이터 블록으로 나누어진다. 그리고 나서 영상 블록들은 일련의 블록 기반 함수들에 의해서 처리된다. 처리된 블록들은 다시 하나의 결과 영상으로 모아진다. 블록 처리는 요구되는 메모리 크기를 줄여줄 뿐만 아니라 multithreading 과 병렬 처리를 통한 더 빠른 수행을 가능하도록 해준다. 플랫폼을 구성하는 대부분의 함수들은 이러한 블록 처리의 장점을 살려서 일련의 영상 블록들을 처리한다. 소개되는 플랫폼은 특화된 하드웨어를 사용하지 않고 사용자의 요구에 맞는 또다른 영상 처리와 압축 기법을 추가하는 것이 가능하게 해준다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권8호
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• pp.1063-1072
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• 2002

기타는 내부 구조와 재질에 따라, 기타 음의 특성이 달라진다. 개발된 장치는 기타 내부 구조와 재질의 변동에 따른 기타 음의 분석을 컴퓨터로 처리하여 data base화 할 수 있도록 한 장치이다. 시스템의 구성은, 기타 내부 구조를 쉽게 변경할 수 있도록 한 기구부와, 다 채널의 음향 입력을 A/D 변환하여 DSP 보드에서 처리 한 후 RS232C를 통하여 PC 에 입력하는 방법으로 음량를 수집할 수 있는 입력 장치부와, 입력된 데이터를 컴퓨터에서 data base화 하여 쉽게 조회 및 분석 할 수 있도록 하는 소프트웨어로 구성되어 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.11-16
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• 2001

본 논문은 PC를 이용한 멀티 채널의 입력 시스템의 구현 방안으로서 멀티 채널의 각 입력 채널의 입력 신호를 저장하고, 기록을 목적으로 한 시스템을 제안하며 시스템 구현을 위한 요구 사항을 검토한다. 그리고 3차원 디스플레이를 위하여 4채널로부터 동시에 입력되는 영상 신호를 4배의 빠른 속도로 순차적으로 디스플레이 하는 시스템을 구현한다. 영상의 데이터 입력 장치인 4대의 카메라, 입력을 모니터 하는 입력 모니터, 동시에 입력되는 영상 신호를 4배의 빠른 속도를 처리하는 장치, 120f㎰를 디스플레이 할 수 있는 모니터로 구성된다. 이러한 전체 시스템의 요구 사항과 시스템의 Specifications을 정리한다. 고속 처리 장치에 대한 회로도는 회로 시뮬레이션 프로그램인 PSpice를 이용하여 시뮬레이션으로 회로도를 검증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권3호
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• pp.137-144
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• 2010

최근 모바일 장치 시장이 급격히 성장하면서 모바일 장치의 기능성 또한 빠르게 발전하고 있다. 소비자는 모든 환경에서 이기종 모바일 장치간 데이터 전송 또는 무선 인터넷을 통한 멀티미디어 데이터 전송이 가능하기를 원한다. 이와 더불어, 단일 모바일 장치가 블루투스, 와이파이(Wi-Fi), W-USB, NFC와 같은 다양한 connectivity 기술을 채용하는 경향도 보인다. 이와 같은 시장의 흐름에 따라 이기종간 association 기술의 중요성이 점차 부각되고 있다. 본 논문은 기존 NFC handover 프로토콜을 확장하여 W-USB 기술의 NFC association을 지원하는 방법을 다룬다. 또, W-USB 기술의 NFC association 표준과 NFC handover 프로토콜 간의 차이점을 설명하고 기존 NFC handover 프로토콜을 확장하여 이를 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 마지막으로 본 논문은 W-USB handover 프로토콜 지원을 위한 NFC 시스템 구현에 대해 기술한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권3호
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• pp.189-194
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• 2020

최근 IoT 네트워크는 이기종의 IoT 장치에서 발생하는 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서 다양한 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 그러나, 기존 클러스터링 기법들은 정적으로 네트워크를 분할하는데 초점을 맞추고 있어서 이동이 가능한 IoT 장치에는 기존 클러스터링 기법들이 적합하지 않다. 본 논문에서는 에지 네트워크를 이용하여 IoT 장치의 정보를 수집·분석하기 위한 확률적 딥러닝 기반의 동적 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 수집된 정보의 속성값의 빈도수를 확률적으로 딥러닝에 적용하여 서브넷을 구축한다. 구축된 서브넷은 시드로 추출된 연계 정보를 계층적 구조로 그룹핑할 때 사용하며, IoT 장치에 대한 동적 클러스터링의 속도 및 정확도를 향상시킨다. 성능평가 결과, 제안모델은 기존 모델에 비해 데이터 처리 시간이 평균 13.8% 향상되었고, 서버의 오버헤드는 기존 모델보다 평균 10.5% 낮게 나타났다. 서버에서 IoT 정보를 추출할 때의 정확도는 기존모델보다 평균 8.7% 향상되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.379-388
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• 2014

본 논문에서는 SAN(Storage Area Network)에 장착된 하드디스크를 단순히 고성능 저장장치로 교체하면 고성능 저장장치의 뛰어난 성능을 제대로 활용할 수 없음을 확인하고 원인 분석을 하여 고성능 저장장치를 위한 SAN의 성능 최적화기법들을 제안하였다. 먼저 고성능 저장장치에 맞지 않는 기존의 SAN 입출력경로에 존재하던 지연을 없애고, 저장장치 서버에서 입출력 요청들을 병렬 처리할 수 있게 하고, 소형 랜덤 입출력처리의 성능 향상을 위해 SAN에 연결된 초고속 네트워크에 사용되는 기존의 전송 프로토콜에 시간적 병합 기법을 추가하였다. 제안한 기법들의 우수성을 입증하는 방법으로 실제로 고성능 저장장치를 장착한 SAN에 최적화기법들을 구현하였으며, 다양한 입출력 데이터로 실험한 결과 30%이상의 입출력 지연시간 절감과 200%이상의 성능 향상을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.333-340
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• 2011

한국천문연구원은 한일상관센터 (Korea-Japan Correlation Center, KJCC)에 2009년부터 한일공동VLBI상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)를 설치하여 운영하고 있다. 한일공동VLBI상관기는 한국우주전파관측망(Korean VLBI Network, KVN), VERA(VLBI Exploration of Radio Astrometry), JVN(Japanese VLBI Network) 및 공동 관측망 등에서 관측한 VLBI(Very Long Baseline Interferometer) 데이터를 상관처리하고, 과학적 목적을 위해 관측데이터를 처리하는 전용 계산기로 사용된다. KJJVC는 각 구성시스템 사이의 데이터 입출력 규격으로 VLBI 국제표준인 VSI(VLBI Standard Interface)를 따르고 있다. 특히 관측된 데이터를 상관처리하기 위해 고속재생기인 Mark5B시스템과 동기재생처리장치(Raw VLBI Data Buffer, RVDB) 사이에는 1024 Mbps급으로 데이터가 전송된다. 고속 데이터 전송에 있어 발생하는 전자기 방해 (Electromagnetic Interference, EMI)는 관측데이터의 손실을 야기 시키며, 전송 케이블의 길이가 길수록 손실 발생빈도가 많고, 디지털 데이터 신호의 전압레벨을 감소시켜 데이터 인식 오류를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 VSI 규격의 통신에서 발생하는 EMI 잡음 정도를 측정하고, 데이터 손실을 최소화할 수 있는 방법으로 1) RC 필터를 사용한 방법, 2) Microstrip 라인을 이용한 임피던스 매칭, 3) Differential line driver를 이용한 신호 복원 방법 등을 제안하였다. 각 제안방법들의 유효성을 확인하기 위해 제안방법들은 시뮬레이션과 실험적인 구현을 통하여 성능시험을 수행하였으며, 각각의 제안 방법이 VSI 규격의 고속 데이터 전송에 유효함을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.211-216
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• 2021

분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송·수신되는 빅데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송·수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 n개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.