• 자연과학논문집
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• 제8권1호
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• pp.115-121
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• 1995

기존의 상업용 데이타베이스 시스템들은 복잡한 오브젝트 들의 계층 구조에 의존하며 방대한 양의 데이타를 반복적으로 접근하는 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하지 못하여 CAD 데이타베이스의 중요성과 이의 효율적인 관리를 위한 연구의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 CAD 데이타베이스의 효율적인 관리와 설계 도구들의 통합을 위한 좋은 환경을제공하기 위하여, 계층적 인터페이스 시스템을 설계하고 이의 구현을 위해 CAD 데이타베이스의 특성을 고려한 GROCO 모델을 제시하고자 한다. 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템은 CAD 데이타의 효율적인 관리를 위한 빠른 실용화를 위해 기존의 상업용 데이타베이스 관리 시스템과 CAD 도구들을 인터페이스 시키는시스템으로 개발되어 실제 CAD 도구들에 적용하고자 한다. GROCO 모델은 데이타의 의미들을 나타내기 위한 5개의 노드 타입들이 연결되어 방향 주기 그래프를 구성하고 있다. 이 모델은 이질적인 데이타들의 다양한 형태의 모임으로 구성된 복잡한 오브젝트들의 계층구조에 의해 이루어진 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하고자 한다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.253-263
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• 2012

본 논문은 분산 시스템에서의 표준합성환경 기반 수중 교전 시뮬레이션을 위한 방법론이다. 수중 교전 시뮬레이션의 경우 염분과 수온 등의 수중 환경 데이터를 시뮬레이션에 반영하는 것이 중요하다. 분산 시뮬레이션 시스템에서 이러한 환경 데이터의 재사용성과 상호운용성 향상을 위해 합성 환경 표현 및 교환 표준(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification, SEDRIS(ISO standard for environmental data))이 개발되었고, 본 논문에서는 SEDRIS를 활용하여 수중 합성환경을 구축한다. 본 논문을 통해 SEDRIS가 합성환경 데이터의 국제 표준이지만 그 방대함과 복잡함으로 인하여 사용이 저해된 문제점을 대기/해양 환경에 대해 효율적인 SEDRIS 기술 활용 방법을 제시하여 해결한다. 본 논문의 최종 목적은 대기/해양 환경 표현을 위한 다차원 격자 기반의 SEDRIS 구조를 구축하고, High Level Architecture (HLA)/Run-Time Infrastructure (RTI) 기반의 분산 시스템에서 대기/해양 합성전장환경 구축에 SEDRIS 적용 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.205-218
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• 2004

시공간 데이타관리를 위한 데이타베이스 기술이 발전함에 따라 방대한 시공간 데이타 집합으로부터 의미 있는 시공간 지식 탐사를 필요로 하는 시공간 응용 서비스가 증대되고 있다. 이 논문에서는 시공간 지식 탐사 기법 개발을 지원하기 위하여 시공간 3계층 지식탐사 프레임워크를 제안하였다. 프레임 워크에서는 시공간 지식 탐사 문제 정의를 위한 기반 모델을 제시하여 시공간 지식에 대한 정의 및 관계를 표현할 수 있도록 하였다. 또한 시공간 지식 탐사 시스템의 구성요소 및 구현 모델을 제시하였다. 이 논문에서 제안한 시공간 지식 탐사를 위한 프레임워크는 앞으로 새로운 유형의 시공간 지식 탐사 기법 개발에 적용될 수 있는 특징을 포함하고 있다. 제안한 프레임워크는 시공간 이동 패턴과 같은 새로운 유형의 지식 탐사 기법 개발 지원에 있어 시공간 데이타 집합, 정보 및 지식에 대한 관계 규정과 각 요소에 대한 표현 모델을 제공함으로써 지식 탐사 문제를 형식화하고 단순화할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.553-557
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• 2009

USS(Ubiquitous Smart Space)는 공간내에서 벌어지는 다양한 상황을 인지하고, 사물이나 서비스들이 자율적으로 협업함으로써 사용자의 목표에 맞는 서비스를 제공한다. U-Safety는 USS 상에서 다중센서를 통해 좀더 정확한 상황을 인지하고 이에 대처하여 조처를 취하는 시스템이다. U-Safety 에서 사용되는 다양한 센서들이 수집한 데이터 중에 영상데이터는 사람이 객관적으로 상황을 추론하기에 가장 이상적이다. 센터는 다양한 곳에 설치된 영상입력 장치로 부터 많은 양의 영상 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 다중의 상황인지 및 추론을 수행하게 된다. 이에 센터는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 매우 많은 자원을 소비하게 된다. 본 논문에서는 제안하는 계층적 영상 처리 방법은 영상입력 장치에서 1차 상황인지를 하고 전체 영상중 상황인지의 가능성이 높은 부분만을 블럭화하여 센터로 전송하는 방법을 제안한다. 이는 센터가 영상처리를 위해 소비하는 자원을 줄여 원활한 상황인지의 효율을 높이고 U-Safety 망에 영상데이터가 차지하는 비율을 줄인다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.7-14
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• 2019

감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.807-816
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• 2021

4차 산업혁명 기술로 네트워크 트래픽은 공급의 증가, 수요의 증가, 트래픽 패턴의 복잡도 증가의 특징으로 유통되는 Data가 늘고 있다. 이런 방대한 트래픽을 효율적으로 관리하기 위해 H/W와 S/W가 분리된 개념인 SDN이 차세대 네트워크로 주목받고 있다. S/W Opensource로 구현된 SDN의 Controll Layer, Infrastructure Layer 컨트롤러를 이용하여 경직된 Vendor 종속성의 문제를 탈피하여 유연한 정책을 적용할 수 있는 장점으로 많은 연구가 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 SDN을 이용하여 네트워크 계층의 패킷 구조를 통해 그룹화하고 Packet Delay, Transmission Rate 등을 분석하여 효율적인 부하분산 기법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1039-1046
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• 2022

코로나-19 판데믹 이후 언택트 문화의 확산과 다양한 유형의 데이터를 생성하는 4차 산업 혁명으로 이전과는 비교되지 않을 정도로 많은 데이터가 생성되었다. 이는 보다 높은 데이터 처리율을 요구하게 되었고, 벤더와 하드웨어를 중심으로 하는 기존 네트워크 체계의 한계를 조금씩 드러나게 하였다. 최근 이런 한계점을 극복할 수 있는 사용자와 소프트웨어 중심의 SDN이 주목받고 있다. 또한, SDN을 기반으로 한 부하분산 기법은 방대하고 다양한 데이터를 생성하고 처리하는 데이터 센터의 서버 클러스터의 부하분산 영역에 효율을 높여줄 것으로 보인다. 본 논문은 기존 SDN 부하분산 연구들과 달리 모니터링 기법을 통한 주기적인 확인 아닌 이벤트 발생에 따라 컨트롤러가 서버의 상태를 확인하고, 부하율에 따른 가중치를 부여하여 사용자의 요청을 할당하는 부하분산 기법을 제안하고 있다. 소기 실험결과 제안기법이 대조기법과 비교하여 3%가량 균등한 부하분산 효과를 보여 소기의 성과를 보였기에 규모가 크고 패킷의 흐름이 많은 데이터 센터의 서버 클러스터에서의 좀 더 효과적일 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.296-299
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• 2008

최근 데이터 스트림을 관리하기 위해 DSMS(Data Stream Management System)가 계속적으로 연구 되고 있다. 하지만 데이터 스트림은 방대한 양의 데이터를 처리하기 위하여 실시간성을 갖는 빠른 데이터 처리가 요구되며, 이러한 특성 때문에 데이터 처리의 효율성 증대를 위하여 메모리 관리가 중요하다. 기존 메모리 관리에 대한 연구는 쓰레드 스케줄링을 통한 관리 기법이 연구되었다. 하지만 기존의 연산자 쓰레드 스케줄링과 그래프 쓰레드 스케줄링은 쓰레드 관리의 유연성이 떨어지기 때문에 불규칙적인 데이터 스트림 환경에서는 부적합하다. 또한 하이브리드 멀티 쓰레드 스케줄링 기법은 두 가지 기법의 장점을 결합하였으나 가상 연산자의 일회성 사용으로 쓰레드 관리의 어려움 이 있다. 따라서 본 논문은 공유와 재사용이 가능한 링 연산자를 이용한 링 연산자 쓰레드 스케줄 링 기법을 제안한다. 본 기법은 링 연산자를 통해 새로 입력된 질의의 동일한 연산자 구성은 생성 되어 있는 링 연산자를 공유하거나 재사용하여 불필요한 자원 소모와 자원 할당의 과부하를 줄임으로써 기존 기법에 비해 쓰레드 할당의 수를 감소 시켜 대량의 질의 처리 시 속도를 증가 시켰다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1087-1094
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• 2023

빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.393-402
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• 2015

조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.