• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.1
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• pp.29-36
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• 2021

The amount of data generated has been growing exponentially, and the complexity of data has been increasing owing to the advancement of information technology (IT). Big data analysts and engineers have therefore been actively conducting research to minimize the analysis targets for faster processing and analysis of big data. Hadoop, which is widely used as a big data platform, provides various processing and analysis functions, including minimization of analysis targets through Hive, which is a subproject of Hadoop. However, Hive uses a vast amount of memory for data deduplication because it is implemented without considering the complexity of data. Therefore, an efficient algorithm has been proposed for data deduplication of complex structures. The performance evaluation results demonstrated that the proposed algorithm reduces the memory usage and data deduplication time by approximately 79% and 0.677%, respectively, compared to Hive. In the future, performance evaluation based on a large number of data nodes is required for a realistic verification of the proposed algorithm.

• The Magazine of the IEIE
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• v.40 no.10
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• pp.51-58
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• 2013

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.7-9
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• 2004

센서 네트워크의 급속한 성장에 따라 센서 네트워크의 효율적 관리를 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 특히, 센서의 저 전력을 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다. 본 논문은 센서에 전해지는 다중 연속 질의의 중복 성을 제거함으로써, 센서 네트워크의 효율적 관리를 제공할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 연속 질의는 두 가지 단계로 최적화가 이루어진다. 먼저, 다중 연속 질의의 시간 속성 중복을 제거하기 위해 B+tree를 이용해 그룹 핑된다. 그룹 핑된 다중 연속 질의들은 연관 속성의 중복 여부 판단을 통해, 중복 성을 제거하여 재구성 된다. 그러므로 재구성된 다중 연속 질의가 센서 노드에 전해지게 되면, 센서는 중복된 결과를 전송하지 않기 때문에 센서 노드의 불필요한 전력을 낭비하지 않게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.293-295
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• 2012

가상화 기술은 물리적 컴퓨팅 자원을 사용자에게 논리적으로 제공하여 시스템의 효율성을 높이고 유연성을 향상시키기 위한 기술로 서버 통합이나 아마존 EC2와 같은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용되고 있다. 이러한 가상화 환경에서는 다수의 가상머신들의 동시적인 I/O 수행으로 인해 저장장치에 병목현상이 발생된다. 또한 각 가상머신들의 중복된 데이터들을 저장하기 위해 불필요한 쓰기 비용이 발생하여 시스템의 성능 저하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 가상화 환경에서의 I/O비용을 감소시키기 위해 SSD를 캐시로 사용하는 중복 제거 기법을 제안한다. 제안된 기법은 중복된 데이터를 제거하여 불필요한 디스크에 대한 I/O 수행을 감소시키며, 중복 발생 패턴의 특성을 고려하여 SSD의 빠른 쓰기 성능을 효과적으로 사용할 수 있는 캐시 구조 모델을 통해 가상화 환경에서 I/O 성능을 향상 시킬 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.140-143
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• 2019

본 논문에서는 사용자 시점에 대응하는 고화질 360 비디오 제공을 위해 다시점 360 비디오 중복성 제거기법을 적용하고 잔여 비디오를 하나의 영상으로 병합하여 압축 후 전송하는 시스템을 구현한다. 사용자 움직임 적응적 360 비디오 스트리밍을 지원하는 three degrees of freedom plus (3DoF+)를 위한 시스템은 다시점에서 촬영된 다수의 고화질 360 비디오 전송을 요구한다. 이에 대한 방안으로 다시점 비디오 간 중복성 제거를 위한 3D warping 을 기반으로 하는 뷰 간 중복성 제거 기술과 비디오 복원에 필요한 타일들만 추출 및 병합해주는 잔여 뷰 병합 기술에 대한 구현 내용을 설명한다. 제안된 시스템을 기반으로 다시점 360 비디오 전송을 수행하면, 기존 high-efficiency video coding (HEVC)을 사용하여 전송했을 때 대비 최대 20.14%의 BD-rate 감소가 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1803-1806
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• 2010

스마트폰에서 용량을 많이 차지하는 멀티미디어 컨텐츠, 응용 프로그램 데이터가 증가하면서 스마트폰을 위한 백업 프로그램에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 중복 제거 기법을 적용한 스마트폰 백업 기술을 제안함으로 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용하고 저장 공간을 줄일 수 있는 방안을 제시하고 있다. 제안하는 중복 제거 방식은 스마트폰에서 각 파일을 일정한 크기의 블록 단위로 분할하고 지문을 부여하고, 지문이 동일하지 않을 경우에만 데이터를 전송하는 방식을 사용한다. 실험결과 제안하는 방식이 네트워크 대역폭 및 저장 공간을 효율적으로 사용함을 보이고 있다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.10
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• pp.1-8
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• 2020

The need for storage, management, and retrieval techniques for alternative data has emerged as technologies based on data generated from business activities conducted by enterprises have emerged as the key to business success in recent years. Existing big data platform systems must load a large amount of data generated in real time without delay to process unstructured data, which is an alternative data, and efficiently manage storage space by utilizing a deduplication system of different storages when redundant data occurs. In this paper, we propose a multi-layer distributed data deduplication process system using the similarity of the Cuckoo hashing filter technique considering the characteristics of big data. Similarity between virtual machines is applied as Cuckoo hash, individual storage nodes can improve performance with deduplication efficiency, and multi-layer Cuckoo filter is applied to reduce processing time. Experimental results show that the proposed method shortens the processing time by 8.9% and increases the deduplication rate by 10.3%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.595-597
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• 2011

분산 비디오 기술의 대표적인 기술 중 하나는 와이너 지브 부호화 기술이다. 종래 와이너 지브 부호화 기술에서는 낮은 복잡도의 부호화기를 얻기 위하여 일반적으로 인트라 부호화된 키 픽처를 사용한다. 하지만 인트라 부호화 방법은 공간적 중복성분만을 제거하기 때문에, 정적인 영상에서 부호화 효율이 매우 떨어지게 되어, 전체적인 율 왜곡 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 (0, 0)으로 간주한 제로 모션 키 픽처를 이용하여 공간적 중복성분 이외에 시간적 중복성분 또한 제거하여 부호화 효율 성향을 위한 방법에 대한 종래 인트라 키 픽처 대비 율 왜곡 성능을 비교하여 보이고, 제로 모션 키 픽처 부호화의 복잡도가 기존 인트라 부호화 방법과 유사한 것을 보였다. 실험결과 기존 방법에 비해 유사한 복잡도를 갖으면서, 정적인 영상에서 최대 56%의 비트율 이득을 얻었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.6
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• pp.59-76
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• 2015

Recent wide spread of embedded devices and technology growth of broadband communication has led to rapid increase in the volume of created and managed data. As a result, data centers have to increase the storage capacity cost-effectively to store the created data. Data deduplication is one way to save the storage space by removing redundant data. This work propose IO extent based deduplication schemes called CORE-Dedup that exploits content-preserving access locality. We acquire IO traces from block device layer in virtual machine host, and compare the deduplication performance of chunking method between the fixed size and IO extent based. At multiple workload of 10 user's compile in virtual machine environment, the result shows that 4 KB fixed size chunking and IO extent based chunking use chunk index 14500 and 1700, respectively. The deduplication rate account for 60.4% and 57.6% on fixed size and IO extent chunking, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.543-546
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• 2011

SSD는 일반적으로 사용되는 HDD와는 달리 기계적 동작이 없는 반도체 메모리를 사용하여 데이터를 저장하는 장치이다. 플래시 기반의 SSD는 읽기 성능이 뛰어난 반면 덮어쓰기 연산이 안되는 단점이 있다. 즉 마모도가 존재하여 SSD의 수명에 영향을 준다. 하지만 HDD보다 뛰어난 성능 때문에 노트북이나 중요한 데이터 등을 다루는 시스템 등에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 SSD를 서버 스토리지로 사용할 때 기존의 데이터 중복 제거 기법의 장점만을 조합한 복합적 데이터 중복 제거 기술을 제안하고 이 기법이 SSD의 마모도 측면에서 훨씬 효율적임을 검증하였다.