최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.106-109
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2015
ICT 기술이 급속하게 발전함에 따라 수없이 많은 기술이 등장하고 정착되고 안정화되고 있는 상황에서 빅데이터 이슈는 매우 중요하다. 이러한 변화에 빠르게 대응하는 개인이나 기업에게 엄청난 새로운 기회와 부가가치 창출을 제공을 부여해 주고 있다. 현재 방송분야에서는 빅데이터 기술이 콘텐츠 서비스 분야에서 활발히 적용되고 있으며 그 영역이 점차 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 디지털 방송 시스템을 구성하고 있는 다양한 기기에서 발생되는 장애나 이벤트를 빅데이터 분석을 통해 통합관제 모니터링, 통계 및 분석을 통하여 처리할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 방송 인프라 통합 관리, 실시간 이벤트 검색, 장애 분석 및 리포팅 기능을 제공함으로써 문제점을 신속히 파악하여 안정적인 방송 운영을 지원하도록 한다. 또한 각종 방송 장비들의 로그 정보를 수집하여 서비스 상태 및 작업 통계를 통한 시스템의 가용성을 평가할 수 있도록 한다.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.459-468
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2017
본 논문에서는 자율주행자동차와 관련한 주제어를 선정하여 KCI 등재 논문의 서론 자료를 수집하고, 이에 빅데이터 분석 기법을 적용하였다. 이를 토대로 자율주행자동차와 관련된 다양한 이슈 분석을 통해 자율주행자동차의 연구 동향을 파악할 수 있으며, 추가적인 연구가 필요한 분야에 대해 알 수 있다. 제4차 산업혁명의 영향으로 등장한 다양한 기술들의 활용이라고 볼 수 있는 자율주행자동차는 2025년 상용화 될 가능성이 높다. 자율주행자동차의 상용화를 위해 지속적인 연구와 논의가 필요하지만, 과거부터 등재된 자율주행자동차 관련 KCI 논문 빅데이터 분석을 통해 기술들 간의 군집 방식과 주제어의 밀집도, 네트워킹 형성 방식 등에 대해 파악할 수 있다. 이처럼 논문 데이터 분석을 통해 향후 정부출연(연), 혹은 기업체에서 더욱 발전시켜야 할 부분에 대해 인지하고 정부 차원의 과제 지원과 연구를 통해 자율 주행자동차 상용화를 촉진시킬 수 있을 것이라고 예상한다.
This paper review about kerberos security authentication scheme and policy for big data service. It analyzed problem for security technology based on Hadoop framework in big data service environment. Also when it consider applying problem of kerberos security authentication system, it analyzed deployment policy in center of main contents, which is occurred in commercial business. About the related applied Kerberos policy in US, it is researched about application such as cross platform interoperability support, automated Kerberos set up, integration issue, OPT authentication, SSO, ID, and so on.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.702-704
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2013
최근 스마트폰과 같은 모바일 기기의 확산과 SNS 의 성장이 결합되면서 사이버상의 데이터량이 기하급수적으로 증가됨에 따라 빅데이터가 화두로 등장하였으며 빅데이터는 활용방법에 따라 국가 기업 및 개인의 삶의 질을 향상 시킬수 있다. 그러나 빅데이터는 다양한 경로로 데이터를 생성하고 수집함으로서 보안에 대한 이슈가 대두되고 있다. 본 논문에서는 데이터를 생성하고 수집하는 구간에서의 보안관리를 통하여 잠재되어 있는 악성코드의 공격과 개인정보에 대한 안전성을 높이고 신뢰성있는 데이터로 만들어 활용할수 있는 방법에 대해 연구한다.
Kim, Ki-Hyeon;Seok, Woojin;Moon, Junghoon;Kim, Kwangsoo;Sim, Joonyong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.11a
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pp.507-509
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2022
농업은 우리의 삶에서 빼놓을 수 없는 중요한 분야이며, 농업은 토지를 이용하여 다양한 작물들을 길러 음식을 만드는 기본이라고 말할 수 있다. 이렇게 중요한 농업 분야를 ICT 분야에서 가장 이슈가 되는 기술인 인공지능 기술과 결합하여 스마트팜과 같은 농업의 디지털화를 구축할 수 있다. 이와 같은 스마트팜 구축을 위해서는 기본적으로 다양한 작물의 빅데이터를 제공하고, 이 데이터를 바탕으로 인공지능을 수행하여 다양한 결과를 제공할 수 있다. 하지만 인공지능 연구를 수행하기 위한 시스템 및 플랫폼의 부재라는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 농업 빅데이터 관리 및 인공지능 연구 플랫폼 개발을 위한 과제를 통해 농업 빅데이터를 관리하고 인공지능을 연구자들이 손쉽게 수행할 수 있는 플랫폼을 개발하여 농업 분야의 작물 생산성 향상에 기여하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2018.05a
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pp.290-291
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2018
The purpose of this study is to analyze the trends and changes in the environment of construction technology and industry through big data analysis and to draw out implications. Based on this research, this study will be used as a basic research for the vision of industrial competitiveness in the field of construction engineering technology and the policy task.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2018.05a
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pp.149-150
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2018
지능정보사회가 도래하면서 주거공간인 홈에서 건강관리, 가사/편의, 쇼핑, 보안/안전, 여가/엔터테이먼트, 에너지 등 다양한 홈에서의 활동이 인공지능, 빅데이터, 모바일 등 지능정보기술과 접목되어 단순 주거 공간에서 지능형 모바일 환경의 허브 공간으로서 홈의 역할에 대한 중요성이 증대하고 있다. 이에 본고에서는 Intelligence life구현을 위한 공간으로 부각되고 있는 스마트홈 서비스 활성화를 위해 스마트홈의 핵심 수요를 파악하고 R&D 이슈를 고찰하여 시사점을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.115-117
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2019
누리온 시스템은 Intel Xeon Phi 아키텍쳐를 기반한 8305개의 노드로 구성되었고, 이론 성능 25.7페타플롭스를 갖춘 시스템으로 2018년도에 도입되었다. 누리온 시스템은 그동안 KISTI가 지속적으로 수행해 온 국내 계산과학자를 지원하는 한편, 빅데이터를 기반으로 하는 거대 규모의 딥러닝 등의 새로운 AI 분야에서도 슈퍼컴퓨팅을 활용할 수 있도록 전략적으로 지원하고 있다. 본 논문에서는 이러한 거대 규모 딥러닝을 수행하는데 있어 발생하는 주요 이슈들과 이러한 이슈들을 누리온 시스템에서는 어떻게 해결하고 있는지에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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