• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.1
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• pp.80-88
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• 2011

데이터의 효과적인 활용이 경쟁력 확보에 주요한 요인이나, 데이터 폭증은 유용한 정보를 얻는데 필요한 처리 시간의 지연을 야기하고 있다. 개인 맞춤형 서비스, 방범 방재 서비스 등 모니터링 & 대응 서비스를 위해 분석할 데이터의 양이 급증하고 있으며, 텍스트, 영상, 오디오 등 비정형 데이터에 대한 실시간 분석 필요성이 증대하고 있다. 대량의 폭증하는 데이터에 대한 실시간 분석 처리 환경을 제공하기 위해 분산 병렬 컴퓨팅 기술과 데이터 스트림 연속 처리 기술이 활용되고 있다. 본고에서는 폭증하는 데이터 스트림 처리를 위하여 확장성 및 유연한 처리 환경을 제공하는 분산 스트림 컴퓨팅 기술에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.148-150
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• 2004

최근 컴퓨팅 기술의 발전으로 인해 모든 정보 디바이스 간의 융합화 현상, 유비쿼터스와 퍼베이시브와 같은 새로운 컴퓨팅 개념이 대두되고 있으며, 이러한 미래 컴퓨팅의 핵심 솔루션으로 홈 네트워크의 실현이 화두가 되고 있다. 이러한 미래 지향형 홈 네트워크의 실현을 위하여 차세대 홈 플랫폼의 개발이 본격적으로 진행되고 있으며, 이를 통해 엔터테인먼트 서비스가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 차세대 홈 플랫폼인 홈 스테이션의 기술적 요구사항과 구조에 대하여 기술하고, MPEG-275, DVD, VoD와 같은 미디어 스트림의 전송을 위하여 차세대 홈 플랫폼인 홈 스테이션에서의 미디어 스트림 게이트웨이 인터페이스를 설계 및 구현하고, 홈 스테이션과의 연동을 통한 미디어 스트림의 전송에 대하여 기술한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.3
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• pp.1-9
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• 2017

Smart Cities intelligently manage numerous infrastructures, including Smart-City IoT devices, and provide a variety of smart-city applications to citizen. In order to provide various information needed for smart-city applications, Smart Cities require a function to intelligently process large-scale streamed big data that are constantly generated from a large number of IoT devices. To provide smart services in Smart-City, the Smart-City Consortium uses stream reasoning. Our stream reasoning requires real-time processing of big data. However, there are limitations associated with real-time processing of large-scale streamed big data in Smart Cities. In this paper, we introduce one of our researches on cloud computing based real-time distributed-parallel-processing to be used in stream-reasoning of IoT big data in Smart Cities. The Smart-City Consortium introduced its previously developed smart-city middleware. In the research for this paper, we made cloud computing based real-time distributed-parallel-processing available in the cloud computing platform of the smart-city middleware developed in the previous research, so that we can perform real-time distributed-parallel-processing with them. This paper introduces a real-time distributed-parallel-processing method and system for stream reasoning with IoT big data transmitted from various sensors of Smart Cities and evaluate the performance of real-time distributed-parallel-processing of the system where the method is implemented.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.1
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• pp.9-16
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• 2009

In ubiquitous spatial computing environments, GeoSensor generates sensor data streams including spatial information as well as various conventional sensor data from RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, and Telematics units. This GeoSensor enables the revitalization of various ubiquitous USN technologies and services on geographic information. In order to service the u-GIS applications based on GeoSensors, it is indispensable to efficiently process sensor data streams from GeoSensors of a wide area. In this paper, we propose a GeoSensor data stream processing system for u-GIS computing over real-time stream data from GeoSensors with geographic information. The proposed system provides efficient gathering, storing, and continuous query processing of GeoSensor data stream, and also makes it possible to develop diverse u-GIS applications meet each user requirements effectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.28-30
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• 2003

컴퓨팅 환경의 발달로 방대한 양의 정보들이 매우 빠른 속도로 생성되고 있다. 구성 요소가 지속적으로 발생되는 무한 집합으로 정의되는 데이터 스트림에 대한 마이닝 방법은 이들 정보로부터 중요한 지식을 효과적으로 얻을 수 있는 방법으로 최근 들어 다양한 방법들이 활발히 제안되고 있다. 이러한 마이닝 방법에서는 지속적으로 확장되는 데이터 스트림의 특성으로 수행과정에서 메모리 사용량을 가용 범위 내로 제한하는 것이 중요한 고려 사항이 되고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 빈발 항목을 탐색하는데 있어서 가용 메모리 범위에서 최적의 메모리를 사용하여 최상의 마이닝 결과를 얻을 수 있도록 하는 메모리 사용량 최적화 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.207-210
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• 2008

(비)구조화된 격자 상에 정의된 벡터 데이터는 다양한 과학 및 공학 분야에서 매우 중요하게 다루어진다. 이러한 데이터는 데카르트 격자 상의 데이터에 비해 많은 처리시간을 필요로 하는데, 이러한 문제는 계층 트리를 이용해서 빠르게 처리하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 구조화된 격자 데이터에 대해 계산 공간을 기반으로한 계층 트리를 생성하고 이 트리를 이용해서 빠르게 데이터 샘플링을 처리하고자 했다. 이러한 방법을 이용해서 스트림라인 생성 시간을 평균 1800배 빨라지게 하는 것이 가능했다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.92-95
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• 2018

가상 현실을 위한 360 영상 비디오 전송기술이 활발히 연구되고 있다. 그러나 현재 가상현실 기기의 컴퓨팅 연산능력과 대역폭은 고화질 360 영상을 재생하기에 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 본 논문은 High Efficiency Video Coding (HEVC)와 Scalability Extension of HEVC (SHVC)를 활용하여 타일 기반의 360 도 영상 전송 기법을 제안한다. 제안하는 HEVC 와 SHVC 인코더는 타일을 독립적으로 전송 할 수 있는 비트 스트림을 생성한다. 제안하는 추출기는 사용자 시점에 해당하는 타일의 비트 스트림을 추출한다. 제안하는 기법에 의해 추출된 SHVC 비트스트림의 기본계층은 전체화면을 나타내며, 강화계층은 사용자 시점에 해당하는 타일로 구성된다. 제안하는 HEVC 인코더를 사용할 때에는 저화질과 고화질을 따로 인코딩하여 고화질만 사용자 시점에 해당하는 타일을 추출한다. 전체화면을 고화질로 보내는 대신에 전체화면을 저화질로, 사용자화면을 고화질로 보내기 때문에 제안하는 기법은 디코더의 컴퓨팅 연산과 네트워크 bitrate 를 대폭 줄일 수 있다. 본 제안 기법의 실험 결과는 전체화면 전송 대비 47%이상의 bitrate 를 줄인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.300-303
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• 2008

최근 사용자가 휴대용 단말기를 사용하여 이동하면서 정보를 주고 받는 무선 모바일 컴퓨팅 환경이 확산되고 있다. 한편, 방송 기법을 통한 데이터의 전달은 대역폭 활용의 이점과 확장성으로 인해 무선 모바일 컴퓨팅에서 효과적인 방법으로 알려져 있다. 본 논문에서는 무선 방송 환경에서 시간에 대한 의존도가 높은 XML 데이터를 전달하기 위한 스트림 최적화 기법을 제안한다. 이를 위해 경로 요약 기법 방법으로 노드들을 그룹화하고, 중복된 속성이름을 생략하고 속성 값과 듀이 순서만 표시함으로써 스트림의 크기를 최소화하는 속성 요약 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안 방법이 기존의 무선 XML 데이터 방송 기법에 비해 접근 시간 및 에너지 효율적임을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.113-117
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 실현을 위해서는 이동 단말기의 자원 및 컴퓨팅 파워의 효율적 사용이 필수적이다. 특히, 이동 단말기에 내장된 소프트웨어의 수행에 있어 메모리 효율성, 에너지 효율성, 그리고 처리 효율성이 요구된다. 본 논문은 자원이 제약되어 있는 이동 단말기에서의 XML 데이터에 대한 질의 처리 기술에 관한 것이다. 메모리 용량이 크지 않은 단말기의 경우 대량의 XML 데이터에 대한 질의 처리를 수행하기 위해서는 XML 스트림 질의 처리 기술이 활용되어야 한다. 최근에 제시된 XFrag 기법은 홀-필러(hole-filler) 모델을 이용하여 XML 데이터를 XML 조각(fragment)으로 분할(fragmentation)하여 스트림으로 전송하고 처리할 수 있는 기법이다. 이는 메모리 효율성이 요구되는 이동 단말기에서 전체 XML 문서를 재구성하지 않고 XML 데이터에 대한 질의 처리를 가능하게 한다. 그러나 홀-필러 모델을 사용할 경우 홀과 필러에 대한 부가적인 정보를 저장해야 하므로 메모리 효율성이 높지 못하다. 본 논문에서는 XML 데이터의 구조 정보를 표현하는 XML 레이블링(labelling) 기법을 이용하여 XML 데이터를 조각으로 분할하여 조각 스트림에 대한 질의 처리를 수행하는 기법을 제시한다. 구현 및 성능 실험 결과 본 논문에서 제시한 기법이 기존의 XFrag 기법보다 메모리 사용량과 처리 시간 양면 모두에서 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.19-22
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• 2006

최근 들어, 모든 장소에 컴퓨터가 있고 그것을 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인간 중심 유비쿼터스 환경에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서의 센서 미들웨어들은 연속적인 스트림 데이터 처리에 대한 막대한 비용을 줄이기 위해서 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 서비스에 삭제된 스트림 데이터가 요구될 경우, 또는 과거 데이터들에 대한 확률 통계 정보가 요구될 경우, 이에 대한 서비스를 사용자에게 제공할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 미들웨어에서의 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해서 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS를 기반으로 하는 효율적인 센서 데이터 미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자에게 재사용될 가치가 높은 스트림 데이터들을 다중 레벨 공간 DBMS 의 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 또한 빈번한 서비스를 가지는 스트림 데이터의 경우 해당 스트림 데이터를 메모리 데이터베이스에 관리함으로서 사용자에게 신속한 서비스를 제공한다. 본 시스템은 기존의 미들웨어에서 지원할 수 없었던 동일한 스트림 데이터에 대한 빈번한 요청, 또는 확률이나 통계 자료와 같은 데이터 서비스 요청 문제들을 해결하였다. 그리고 메인 메모리 데이터베이스에 스냅샷 형태로 저장되는 스트림 데이터의 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서, 사용자에게 지속적으로 정확하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.