• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.146-151
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• 2010

온톨로지 내의 효율적 정보 탐색을 위한 질의 처리 부분은 온톨로지 응용의 측면에서 반드시 해결되어야 할 부분이다. 기존의 온톨로지에 대한 질의 처리 시스템은 온톨로지에 표현된 사실만을 분석하여, 단순 구조적 사실 정보만을 사용자에게 제공 함으로써 데이터베이스 시스템 및 텍스트 기반 정보처리 시스템과 크게 다른 점이 없었다. 사실상, 기존의 온톨로지 질의 시스템들에서 사용하고 있는 질의 언어의 구조나 형식이 데이터베이스 시스템의 질의 언어(SQL)에 모태를 두고 있으므로, 온톨로지와 데이터베이스의 질의 처리 및 그 결과는 거의 동일하다. 이에 본 연구에서는 온톨로지 사용의 효율성을 극대화하기 위해 온톨로지에 대한 단순 질의 처리가 아닌, 추론 규칙에 기반한 추론된 사실들을 모두 처리할 수 있는 온톨로지 추론 및 질의에 대한 통합 시스템 개발의 필요성을 인식하고, 온톨로지에 대한 효율적 질의 처리 방법을 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.999-1002
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• 2013

실시간 영상처리를 위해 다양한 시스템이 개발되고 있으며, 이들은 주로 고성능 프로세서에 의존한다. 하지만 이러한 영상처리 시스템은 상대적으로 낮은 성능의 모바일 시스템이나 저전력을 요구하는 시스템에는 적용하기 힘들다. 따라서 다양한 어플리케이션에 적용을 하기 위해서는 영상처리를 위한 좀 더 효율적인 방법이 필요하다. 본 논문에서는 상대적으로 낮은 성능의 시스템에서도 실시간 영상처리가 가능하도록 인트라 예측기 원리를 이용하여 영상의 처리 범위를 제한하는 전처리 방법을 고안하였고, 이러한 전처리기를 하드웨어 코어로 하는 시스템 구성을 제안한다. 또한 하드웨어 코어 구현 결과와 이를 이용한 영상 처리량 감소 방안을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.471-476
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• 2005

자바 언어는 신뢰성 있는 프로그램의 개발을 위해 예외를 처리할 수 있는 명시적인 예외 처리 메커니즘을 제공한다. 따라서 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위해서는 실행 시간에 발생 가능한 예외에 대한 적절한 처리가 매우 중요하다 본 논문에서는 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위한 동적 예외 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 프로그래머가 효과적으로 실제 발생된 예외의 처리, 전파과정을 모니터링 할 수 있으며 이러한 기능을 이용하여 좀더 적절한 예외 처리가 가능하도록 하며 결과적으로 개발된 프로그램의 신뢰성을 항상 시킬 수 있다. 본 시스템은 사용자 옵션을 통하여 관심 있는 예외들만을 모니터링 할 수 있으며 또한 시스템의 성능 부하를 줄이기 위해 기존의 코드에 필요한 모니터링 코드만을 삽입하는 방식으로 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 실험을 통해서 그 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제8A권4호
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• pp.353-358
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• 2001

시스템 처리용량의 증가로 과거 메인프레임이 처리하던 작업을 PC가 처리할 수 있게 되었다. 특히 산업계에서는 기존의 메인프레임을 PC급으로 전환하면서 PC급 시스템에서 실시간성을 보장하는 실시간 정보처리와 실시간 정보감시를 위한 실시간 모니터링 기능이 요구되고 있다. 그러나 실시간성의 보장을 위해서는 실시간 기능의 추가 및 이에 대한 검증이 필요하다. 본 논문은 이러한 실시간성의 요구를 충족시키기 위해 실시간성을 제공할 수 있는 시스템의 구축과 이에 대한 성능 검증을 목적으로 한다. 또한 실시간 정보감시를 위해 웹기반의 실시간 모니터링 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.99-101
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• 2015

현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.367-377
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• 1999

최근 들어 신속한 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터베이스 응용이 확대되고 있다. 트랜잭션 처리 시스템에서 높은 성능을 달성하기 위한 한가지 방법으로 데이터베이스를 디스크가 아닌 주기억장치에 모두 상주시키는 것이다. 반도체 메모리의 집적도가 증가하고 가격이 하락함에 따라 모든 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 트랜잭션 처리율을 높이기 위한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 주기억장치 데이터베이스를 기반으로 한 고성능 트랜잭션 처리 시스템을 구현하기 위하여 새로운 병행수행 제어 기법과 회복 기법 그리고 저장 구조를 제안하며, 트랜잭션의 처리량과 응답속도로 평가되는 트랜잭션 처리 시스템 성능의 개선을 목적으로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.826-828
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• 2017

그래프는 객체와 객체 간의 관계를 표현하는 데에 있어 효과적인 데이터 표현 방법이다. 그래프 데이터는 웹 그래프, 사회 관계망 서비스, 신약 개발, 생명정보학 등의 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그래프 마이닝 응용에서 활용되기 위한 효율적인 처리 기술을 필요로 한다. 최근까지 그래프 데이터의 처리 및 분석을 위한 많은 시스템들이 개발되었다. 본 논문에서는 최신 분산 그래프 처리 시스템 중에서 대표적인 그래프 분석 질의인 페이지랭크(pagerank)와 너비 우선 탐색(breadth first search)를 수행하고 시스템의 성능을 평가한다.

• 전기저널
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• 통권284호
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• pp.60-65
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• 2000

가전제품은 최근 수년 사이에 급격한 사회정세의 변화와 더불어 소비자의식에 대폭적인 변혁을 가져온 가운데 적절한 가격의 납득이 가는 진짜상품이 요구되는 추세이다. 한편 가전제품에서의 센서(Sensor)기술은, 참으로 성능쇄신의 요소기술을 담당하는 중요한 기술로 센서 그 자체의 고도화$\cdot$다양화에 더하여 마이크로 프로세서를 주체로 하는 지적인 신호처리에 의한 기능과 성능의 향상이 눈부신 바 있으며, 이 두 수레바퀴에 의하여 가전제품용 센서의 인텔리전트시스템이 구성되고 있다. 본고에서는 후자의 신호처리에 의한 인텔리전트화 기술을 지적제어 처리로 간주하여, 센싱 기술에서의 지적제어처리의 자리매김과 구체적인 가전품에서의 응용 예로서 세탁기에 지적제어처리를 탑재하여 기능 향상을 도모한 개발사례를 중심으로 그 개요를 소개한다. 최근의 개발사례로서 세탁기, 에어컨, 냉장고, 청소기 등에 퍼지제어나 뉴럴네트워크, 또한 비선형 처리 등의 응용 예를 표로서 나타내었다. 특히 세탁기에서는 모터의 회전수를 검출하는 회전센서출력의 처리에 의해 다음의 두가지 센싱시스템을 개발하였다. (1) 부하량 검지 시스템 무단계 부하량 검출을 실현하여 검출오차를 약 1/3로 저감시킴과 동시에 에너지 절약(물$\cdot$세제$\cdot$시간)을 도모한다. (2) 언밸런스 건지 시스템 속도감속 성분량 추출에 의한 검출정도 향상과 현행센서 삭제에 의한 코스트 저감을 이룬다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.82-85
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• 2021

최근 초연결화를 근간으로 한 스마트 홈 구성을 위해 스마트 홈 내부에 센서를 탑재한 디바이스가 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 사용하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생함에 따라 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속적으로 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시간에 빈번한 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 기계학습 기반 캐싱 시스템을 설계하였다.