• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-20
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• 2005

본 연구는 3차원 삼각 메쉬의 기하 데이터 압축을 위해 지역 좌표계를 이용한 알고리즘을 소개한다. 기존의 지역 좌표계를 이용한 기하 데이터 처리 방식은 전역 좌표계를 이용한 방식에 비해 높은 압축률을 보여준다. 하지만, 각 메쉬에 적합한 지역 좌표계 3개의 축에 대한 양자화 수(quantization number)를 결정하는 어려움 때문에 실용성 측면에서 문제가 있다. 본 연구에서 새로 제안하는 지역 좌표계를 이용한 방법은 지역 좌표계 안에서 점의 위치를 기술할 때에 오직 분할 깊이(subdivision level)만을 필요로 한다. 분할 깊이 값을 크게 할수록 점의 위치를 정확하게 기술할 수 있다. 본 연구는 보다 정밀한 점 위치의 기술을 위해 $16(2{\times}2{\times}2{\times}4)$개의 subcell을 갖는 균일하지 않은 분할을 가지고 실험을 하였다. 본 연구의 새로운 압축/압축해제기는 기존 기하 데이터 압축과 비슷한 효율성을 유지하면서 실용성 면에서 중요한 압축률과 왜곡간의 제어를 직관적이고 단순하게 할 수 있도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2006

데이터 웨어하우스에서는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 연산을 제공하기 위해 다차원 데이터를 큐브의 형태로 관리한다. 특히, 공간 차원과 같이 데이터 큐브의 차원에 개념 계층이 존재하는 경우 사용자는 특정 계층에 대한 집계 결과를 요구한다. 기조의 데이터 큐브의 구조들은 차원의 개념 계층을 지원하지 못하거나 지원하더라도 시간이나 공간적 비용에 대해 비효율적이다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 개념 계층을 이용하여 효율적인 계층별 영역 집계연산을 지원하는 공간 데이터 큐브를 제안한다. 이는 개념 계층을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 표현하여 구성된 여러 개의 차원들을 공간차원의 지역성을 기준으로 연결한 구조이다. 이러한 구조를 갖는 큐브를 이용하면, 데이터 검색 시 상위 계층부터 아래 방향으로 탐색하기 때문에 각 차원에 대한 효율적인 검색이 가능하다. 특히, 공간 개념 계층에 대한 DAG를 이용하면, 공간적 지역성에 따른 영역 검색을 지원할 수 있다. 성능평가에서 개념 계층이 적용된 질의에 대한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법들에 비해 저장 공간 효율성 및 질의 응답 성능이 우수함을 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.945-951
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• 2008

공간적 지역성(spatial locality) 및 시간적 지역성(temporal locality)을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 고성능 데이터 캐시 구조를 제안한다. 제안된 캐시 메모리는 하드웨어 프리패치 유닛과 큰 블록 크기를 갖는 직접사상(DM: direct mapped) 캐시와 작은 블록 크기를 갖는 완전 사상(FA: fully associative) 캐시의 하위 캐시 유닛으로 구성된다. 공간적 지역성은 블록 데이터를 패치하여 직접 사상 캐시에 저장함으로써 보장되며, DM 캐시 히트가 발생한 경우에 그 이웃 데이터 블록을 프리패치 함으로써 최적화 된다. 시간적 지역성은 작은 블록 데이터가 DM 캐시로부터 제거 될때 그 블록의 과거 기록에 따라서 중요한 데이터는 완전사상 캐시에 저장함으로써 보장된다. Spec2000 벤치 마크 프로그램에 대한 실험 결과에 의하면 제안된 캐시 구조는 비슷한 크기의 직접사상 캐쉬, 4웨이 연관사상(4 way set associative cache) 및 SMI(selective-mode intelligent cache) 캐쉬 [8]등의 기존의 구조에 비해서 미스 비율(miss rate)을 평균적으로 $12.53\sim23.62%$ 그리고 AMAT(average memory access time)를 평균적으로 $14.67\sim18.60%$ 줄일 수 있음을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.143-146
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• 2003

본 논문에서는 미디어 프로세서에서 메모리 참조시 평균 메모리 참조 지연시간을 줄이기 위하여 지역성이 높으나 재사용성이 떨어지는 미디어 데이터를 지역성과 재사용성이 높은 일반 데이터로부터 분리하여 별도의 캐시에 저장하도록 하는 캐시 구조를 제안하였다. 또한, 미디어 데이터의 선인출 기법을 캐시 운영 전략으로 채택하도록 하여 평균 메모리 지연시간을 단축하였다. EPIC, JPEG 벤치마크에 대한 실험결과, 미디어 데이터를 일반 데이터 캐시와 구분한 이중캐시 구조가 하나의 캐시에 모든 데이터를 저장하는 단일캐시구조에 비하여 캐시미스횟수가 감소하였음을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1A호
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• pp.53-64
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• 2004

스트리밍 형태로 처리되는 멀티미디어 응용 데이터는 공간적 지역성은 큰 대신 시간적 지역성이 낮은 특징이 있다. 이 논문에서는 동적 선인출 기법을 작용하여 시간적 지역성은 낮으나 공간적 지역성이 있는 멀티미디어 응용 데이터에 내재된 메모리 참조의 규칙성을 활용하는 기법을 제안하였다. 특히 제안한 기법은 배열을 작은 블록으로 나누고 작은 블록별로 계산을 수행하는 응용 프로그램의 경우에 기존의 방법과 비교하여 선인출 에러를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 여러 가지 미디어 벤치마크에 대한 실험 결과 제안한 기법이 기존의 선인출 기법에 비하여 선인출 에러 발생 회수가 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.61-69
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• 2017

본 논문에서는 공공기관의 빅데이터를 활용한 표준분석모델을 살펴보고, 실제 사례현장의 분석결과를 통해 빅데이터 표준분석모델의 적합성과 효과성을 확인하고자 한다. 특히 행정효율성을 향상시킬 수 있는 분야인 민원, CCTV 등의 빅데이터에 대한 표준분석모델을 대상으로 하였다. 이를 위해 빅데이터 표준분석 지표를 산출하고 K시의 CCTV우선설치지역 사례에 적용하여 빅데이터 표준분석모델의 정확성을 조사하였다. 빅데이터 표준분석 모델을 활용한 K시의 사례분석 결과, 우선 설치리스트 상위 지점 모두 범죄취약지수 중 환경지수 값이 전반적으로 낮게 나온 반면, CCTV미설치 지역에 따른 감시취약지수와 야간 및 심야 시간대의 유동인구 지수가 높게 나타났다. 이는 실제로 CCTV설치에 대한 민원이 높고 그 필요성을 인지하고 있는 지역으로 빅 데이터 분석결과가 높은 정확성을 나타내고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구결과는 빅데이터 활용과 분석에 의한 행정 효율성의 제고 및 디지털 융합 환경에서 빅데이터 표준분석 모델의 의미있는 시사점을 제시하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.113-116
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• 2020

본 연구의 목적은 최근 비중이 급증하고 있는 국내 전자상거래 시장에서 농산물 판매 현황이 지역 날씨와 생육 환경 등 농산물 생산과 연관성이 높은 데이터와 어떤 관계가 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 전라남도 농산물의 온라인 판매 현황을 분석하고, 전남 지역 날씨와 생육 환경에 관한 표준화된 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 빅데이터 시스템을 구축하고자 한다. 본 연구의 결과는 지역 농업인의 농산물 생산과 유통 의사결정에 시사점을 제공하고 궁극적으로는 생산성과 수익성 향성에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.239-241
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• 2012

최근 클라우드 서비스 공급자들은 세계적으로 증가하는 고객의 수요에 대응하기 위하여, 다양한 지역에 데이터센터들을 구축하고 시스템의 규모를 확장시키고 있다. 클라우드는 통합된 자원을 이용하기 때문에 부하 분산(load balancing)을 통해서 시스템의 성능 및 안정성을 향상시킬 수 있다. 하지만 지역적으로 분산된 데이터센터들을 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서는 자원 부하의 분산과 서비스 응답 속도(service response time) 사이의 상관 관계를 고려할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 클라우드 서비스 공급자들은 고정된 최소 서비스 응답 속도를 서비스 수준 협약(SLA: Service-Level Agreements)을 제시하고 있는 현실이다. 이와 같이 SLA에 최소 서비스 응답 속도를 임의로 고정할 경우, 거리차이가 있는 데이터센터(SLA에 명시된 응답 속도 보다 느린 데이터센터)에는 부하가 분산되기 어렵다. 따라서 지역적으로 분산된 데이터센터 환경에서는 응답 속도에 대한 가변 SLA를 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 지역적으로 분산된 데이터센터를 운영하는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가변 응답 속도를 적용하기 위한 방법으로써 서비스 응답 속도와 가격을 고려한 자동화된 SLA 협상 메커니즘을 적용하고 그 유효성을 평가하였다. 시뮬레이션을 이용한 실험 결과를 통해서 SLA 협상을 통한 가변 SLA를 이용하는 방법이 고정된 SLA를 이용하는 방법에 비해서 더 높은 SLA 보장률을 지원하고 클라우드 공급자에게 더 높은 수익을 제공함을 확인하였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.331-332
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• 2008

단빔, 멀티빔, 사이드스캔소나 등을 이용하여 해저면의 위치나 형상파악을 하는 방법은 측량시간과 비용이 막대하게 소요되고 해안절벽과 도서지역은 접근이 용이하지 않은 관계로 이러한 측량환경의 단점을 보완하기 위하여 항공기에 레이저 측량장비를 탑재하여 해저면의 수심을 측량할 수 있는 기술이 확산되고 있다. 본 연구에서는 실험지역에 대하여 항공레이저 수심측량을 실시하고 취득된 데이터를 이용하여 해안선을 추출하였다. 해저면 지역에 대하여 단빔 수심측량 데이터와 비교한 결과, 실험지역 A에서는 표준편차가 ${\pm}1.795m$, 실험지역 B에서는 표준편차가 ${\pm}2.251m$로 제시되었다. 또한 SHOALS 데이터와 7개의 암초에 대하여 9개 지점의 암초 수심측량 값과 비교하였으며, 암초 수심측량 값의 측량밀도가 적어 암초의 형상을 3차원으로 재현함에 있어서 한계가 존재하지만 SHOALS 데이터를 이용하여 암초에 대한 형상을 정확하게 3차원으로 표현할 수 있었다. 육지지역에 대한 SHOALS 데이터 검증을 위하여 라이다 데이터와 비교 한 결과, $0.16m{\pm}0.16m$로 나타났으며, 1/1,000 수치지형도와 비교한 결과, $0.51m{\pm}0.26m$로 SHOALS 데이터의 정확성과 신뢰성을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 국내에서도 SHOALS 데이터를 이용하여 해안선측량 및 수심측량에 적용할 수 있는 근거를 제시하였으며, 현행 수심측량으로 어려움이 많은 수심이 낮은 천소지역과 접근이 어려운 절벽지역에 효과적으로 적용할 수 있는 기반을 제시하였다.