• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.169-171
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• 2013

Cloud computing provides access to big volumes of data and computational resources through various services. Cloud computing also supports to process these volumes of data using set of computers. Cloud computing can satisfy resource requirements through virtualization technology. Eucalyptus is an open source cloud computing environment helps the users to setup their own private cloud based on virtualization. In this paper, monitoring of virtual machines is explained with the eucalyptus cloud setup.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권5호
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• pp.57-65
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• 2019

Recommendation Systems are information technologies that E-commerce merchants have adopted so that online shoppers can receive suggestions on items that might be interesting or complementing to their purchased items. These systems stipulate valuable assistance to the user's purchasing decisions, and provide quality of push service. Traditionally, Recommendation Systems have been designed using a centralized system, but information service is growing vast with a rapid and strong scalability. The next generation of information technology such as Cloud Computing and Big Data Environment has handled massive data and is able to support enormous processing power. Nevertheless, analytic technologies are lacking the different capabilities when processing big data. Accordingly, we are trying to design a conceptual service model with a proposed new algorithm and user adaptation on dynamic recommendation service for big data environment.

• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.29-36
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• 2017

본 논문은 인 메모리 시스템인 Spark에 기반 한 공간 빅 데이터 분석 프로토타입을 구현하고, 이를 기반으로 공간 분할 알고리즘에 따른 성능을 비교하였다. 클러스터 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터의 컴퓨팅 부하를 균형 분산하기 위해, 빅 데이터는 일정 크기의 순차적 블록 단위로 분할된다. 기존의 연구에서 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템의 경우 일반 순차 분할 방법보다 공간에 따른 분할 방법이 효과적임이 제시되었다. 하둡 기반의 공간 빅 데이터 시스템들은 원 데이터를 그대로 공간 분할된 블록에 저장한다. 하지만 제안된 Spark 기반의 공간 분석 시스템에서는 검색 효율성을 위해 공간 데이터가 메모리 데이터 구조로 변환되어 공간 블록에 저장되는 차이점이 있다. 그러므로 이 논문은 인 메모리 공간 빅 데이터 프로토타입과 공간 분할 블록 저장 기법을 제시하였다, 또한, 기존의 공간 분할 알고리즘들을 제안된 프로토타입에서 성능 비교를 하여 인 메모리 환경인 Spark 기반 빅 데이터 시스템에서 적합한 공간 분할 전략을 제시하였다. 실험에서는 공간 분할 알고리즘에 대한 질의 수행 시간에 대하여 비교를 하였고, BSP 알고리즘이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제38권4호
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• pp.70-80
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• 2023

In recent years, our society has shifted from an information society to an intelligent information society, in which computing has become a key factor in shaping and driving social development. In this new era of digital civilization powered by the Internet of Things, traditional data-based computing is no longer sufficient to meet the growing demand for higher levels of intelligence. Therefore, intelligent computing has emerged, reshaping traditional computing and forming new computing paradigms to promote the digital revolution in the era of the Internet of Things, big data, and artificial intelligence. Intelligent computing has greatly expanded the scope of computing through new computing theories, architectures, methodologies, systems, and applications, and it is expanding into diverse computing paradigms such as perceptual intelligence, cognitive intelligence, autonomous intelligence, and human-computer fusion intelligence. This paper introduces the concept and main features of intelligent computing and describes trends in standardization for intelligent computing within the ISO/IEC JTC 1, focusing on the technical trend report on intelligent computing that is currently under development within ISO/ IEC JTC 1/AG 2.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.176-182
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• 2021

We live in the age of artificial intelligence, and big data and artificial intelligence education are no longer just for majors, but are required to be able to handle non-majors as well. Software and artificial intelligence education for non-majors is not just a general education, it creates talents who can understand and utilize them, and the quality of education is increasingly important. Through such education, we can nurture creative talents who can create and use new values by fusion with various fields of computing technology. Since 2015, many universities have been implementing software-oriented colleges and AI-oriented colleges to foster software-oriented human resources. However, it is not easy to provide AI basic statistics education of big data analysis deception to non-majors. Therefore, we would like to present a big data education model for non-majors in big data analysis so that big data analysis can be directly applied.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권3호
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• pp.57-84
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• 2012

정형, 비정형의 정보자원의 폭발적인 증가에 따른 빅 데이터 시대의 도래와 함께, 도서관에 있어서 정보자원의 효과적인 저장, 관리 및 보존을 위한 새로운 방법을 요구하고 있다. 또한 디지털 환경에서 도서관 간의 협업의 필요성은 지속적으로 높아져 가고 있다. 이와 같이 도서관을 둘러싼 변화와 도전에 대한 효과적인 해결방안으로써 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)에 대한 관심이 높아져 가고 있다. 본 연구에서는 도서관에서의 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 방안을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 기존 도서관 시스템에 대한 현황 및 문제점에 대한 분석을 위하여 문헌조사를 수행하였다. 또한, 클라우드 컴퓨팅 도입을 위한 고려사항, 기대효과, 단계별 전략 및 시나리오를 제안하였다. 그리고 현재 도서관 분야에서 클라우드 컴퓨팅을 도입한 사례에 대한 조사 및 분석을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 모델에 따른 도서관 적용 분야 및 접근 전략을 제안하였다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 접근방법을 통하여 클라우드 컴퓨팅 도입에 따른 시간과 노력을 절감할 수 있으며 도입효과를 극대화 할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.300-306
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• 2021

IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-52
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• 2014

유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.

• 지식경영연구
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• 제19권1호
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

• International Journal of Contents
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• 제14권1호
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• pp.34-38
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• 2018

With the rapid growth of genomic data, new requirements have emerged that are difficult to handle with big data storage and analysis techniques. Regardless of the size of an organization performing genomic data analysis, it is becoming increasingly difficult for an institution to build a computing environment for storing and analyzing genomic data. Recently, cloud computing has emerged as a computing environment that meets these new requirements. In this paper, we analyze and compare existing distributed and parallel NGS (Next Generation Sequencing) analysis based on cloud computing environment for future research.