• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.722-725
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• 2015

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. 민감한 데이터들이 클라우드 서버 내에 저장되어 사용될 때, 외부 공격자나 내부 사용자의 미흡한 관리로 인한 데이터 유출 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터에 대한 암호화를 통해 관리가 가능하다. 하지만 기존의 단순한 암호화 방식은 클라우드 환경에 저장된 데이터의 접근 관리에 따른 문제점이 존재한다. 또한, 기존의 데이터 암호 기술들은 클라우드 스토리지 상에서 여러 사용자 간의 데이터 공유 서비스에 적용하기 힘든 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속성기반 암호로 암호화된 키를 재암호화하여 다른 사용자와 안전하고 효율적으로 공유할 수 있는 데이터 공유기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1198-1201
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• 2009

무선 BAN은 인체를 중심으로 3m 이내에서 이루어지는 통신을 위한 기술이다. 무선 BAN은 인체 내 외부에서 의료용 서비스를 위하여 여러 개의 채널로 구성된 MICS(Medical Implanted Communication Service) 주파수 대역을 사용한다. MICS는 다중 채널 환경에서 LBT(Listen Before Talk)와 AFA(Adaptive Frequency Agile)을 사용하여 장치간의 간섭을 최소화한다. 경쟁기반의 LBT와 AFA는 데이터 전송의 안정성을 보장하지 못할 뿐만 아니라 채널 홉핑(Hopping)으로 인한 전력 소비를 야기한다. 본 논문에서는 의료용 데이터의 주기적인 특성과 전송 안정성을 고려하여 예약 기법의 채널 액세스 관리 기법을 제안한다. 여러 채널 가운데 하나의 채널을 제어 채널로 설정하고 나머지는 데이터 전송을 위한 채널로 설정한다. 코디네이터는 제어 채널에서 beacon을 전송하여 디바이스에게 데이터 채널을 할당한다. 예약방식을 통하여 채널 할당의 안정성을 확보할 뿐만 아니라 디바이스의 요구 사항에 따라 채널을 유동적으로 결합함으로써 채널의 효율성을 개선한다. 또한 제어 채널 관리 방안을 통하여 LBT 장치와 상호 운용성을 확보하고, 시뮬레이션을 통하여 예약방식의 채널 관리 방안의 효율성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.75-77
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• 1998

기존 클라이언트 캐쉬 데이터에 기반된 질의 처리에 있어 캐쉬 데이터와 서버 데이터간의 동일성과 데이터 전송 문제를 해결하기 위해 에이전트 기반 클라이언트-서버구조를 제안한다. 서버 데이터가 변하지 않았을 경우 데이터 전송량을 감소시키는 유용한 방법으로, pull, push 기법을 사용한다. 서버 리소스 에이전트에서 데이터베이스 변경 정보를 브로커 에이전트에 push하고, 클라이언트 에이전트가 요구하는 질의에 대해서 브로커 에이전트에게 변경 정보를 pull한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.436-439
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• 2010

본 논문에서는 Ubiquitous Computing 환경 하에서 이종 시스템 간의 통합을 위한 데이터 관리 기법 모델을 제안하였다. 이종 시스템 간의 통합이 이루어지면 방대한 양의 데이터를 모든 시스템이 공유해야 하기 때문에 무분별한 데이터의 중복과 저장으로 인해 프로세스의 데이터 처리 성능 및 데이터 무결성을 보장받지 못 하는 등의 문제점이 발생한다. 이를 보완하기 위해 Minimal cost Spanning tree의 원리를 적용하여 시스템 통합에 따른 데이터 처리 및 무결성 문제 해결을 위한 메커니즘을 제시하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.3
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• pp.211-216
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• 2021

Information from various heterogeneous devices is steadily increasing in distributed cloud environments. This is because high-speed network speeds and high-capacity multimedia data are being used. However, research is still underway on how to minimize information errors in big data sent and received by heterogeneous devices. In this paper, we propose a deep learning-based asymmetric storage management technique for minimizing bandwidth and data errors in networks generated by information sent and received in cloud environments. The proposed technique applies deep learning techniques to optimize the load balance after asymmetric hash of the big data information generated by each device. The proposed technique is characterized by allowing errors in big data collected from each device, while also ensuring the connectivity of big data by grouping big data into groups of clusters of dogs. In particular, the proposed technique minimizes information errors when storing and managing big data asymmetrically because it used a loss function that extracted similar values between big data as seeds.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.11
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• pp.461-470
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• 2013

This paper proposes high speed kernel data collection method for analysis of memory workload, using technique of direct access to process's memory management structure. The conventional analysis tools have a slower data collection speed and they are lack of scalability due to collection only formalized memory information. The proposed method collects kernel data much faster than the conventional methods using technique of direct collect to process's memory information, page table, page structure in the memory management structure, and it can collect data which user wanted. We collect memory management data of the running process, and analyze its memory workload.

• Review of KIISC
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• v.19 no.5
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• pp.95-104
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• 2009

최근 대용량 데이터의 급속한 생성, 유통으로 인해 데이터 서비스 사용자가 증가하고 있다. 이때, 대용량 데이터를 분산 데이터베이스 시스템에 저장 관리하는 경우, 데이터에 대한 위협문제가 발생된다. 본 논문에서는 대용량 데이터를 암호화 하여 관리할 때 복호권한을 위임함으로써 보다 안전하게 데이터를 관리하는 Proxy Re-encryption 기법에 대해 검토한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.28 no.1
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• pp.57-68
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• 2001

본 논문에서는 UML을 기반으로 한 객체지향 시스템 개발에서 발생하는 멀티미디어 산출물들을 저장, 관리하기 위한 객체 저장소의 산출물 관리 기법을 제시하였다. 객체 관리 기능 모듈은 상용 객체 관계 DBMS인 IUS를 이용하여 구현하였다. 산출물 객체의 표현 및 데이터의 공유를 위해 UML 다이아그램 산출물을 XML 문서 형태로 표현하고, eXcelon XML 데이터 서버를 이용하여 XML 문서처리 시스템을 구현하였다. 산출물 객체의 관계 관리 기법과 UML 다이아그램에 대한 XML 문서화 기법은 UML을 기반으로 하는 CASE 도구의 개발에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.50-52
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• 2012

클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터를 수많은 분산서버를 이용하여 데이터를 저장한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 사용자의 데이터 보호를 위해 데이터를 암호화하여 저장한다. 개인이 아닌 그룹 내에서 공동으로 사용하는 시스템의 경우 그룹 내 사용자 모두 데이터를 서비스 받기 위해 공동의 그룹키를 사용하여 데이터를 암호화 하게 된다. 추후에 그룹 내의 기존 사용자가 그룹을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 탈퇴한 그룹원에 의해 노출되게 된다. 이를 방지하기 위해 탈퇴한 멤버에 의한 데이터 유출을 막기 위해서 새로운 그룹키를 갱신하여 모든 데이터를 다시 암호화해야 한다. 하지만 이 과정에서 대용량 데이터의 암복호화 과정에서 막대한 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 이러한 그룹 멤버의 가입과 탈퇴에 독립적인 그룹키 관리 방식을 제안한다. 또한 분산서버로부터 데이터를 수집할 시 분산서버의 서명과 데이터의 암호화가 동시에 이루어지는 사인크립션 기법을 적용하여 보다 원활한 데이터 조각을 모을 수 있는 기법을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.25-36
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• 2009

In this paper, we propose an efficient data management scheme for path queries and containment queries which are occurred frequently. The proposed data management scheme considers a change of the containment of products during a transport and supports a path of changed products by representing a path of various containments. Also, the compression utilizing the structure of supply chain reduces the stored data volumes. As a result, our method outperforms the existing methods in terms of storage efficiency and query processing time.