• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.563-564
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• 2017

클라우드 컴퓨팅 기술의 핵심은 데이터 센터이며 데이터 센터 내에서는 네트워킹 기술이 중요하다. 클라우드 데이터 센터에는 수만에서 수십만 개의 물리적 서버로 구성되어 있어서 높은 수준의 데이터 전송이 가능한 네트워킹 기술이 필요하다. 이러한 네트워킹 기술은 또한 확장성과 고장 감내성 등이 필요하며 민첩성이 필요하다. 이를 위해 다양한 다중 경로를 이용하는 기법이 제안되었다. 하지만 주로 부하 균형을 위한 기법이나 임의적으로 경로를 선택하는 데 사용되었다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워킹 기술을 이용하여 다중 경로를 구성하고 다중 경로를 이용하여 트래픽을 병렬 전송함으로써 빠른 전송속도를 가져오며, 확장성 문제를 해결하고 고장 발생 시에 감내할 수 있는 기술을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제28권4호
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• pp.49-63
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• 2011

본 연구는 고도화된 웹 서비스와 스마트 기기의 확산으로 인해 변화된 시스템 환경 속에서 클라우드 서비스에 대한 선호도와 이용의도에 영향을 미치는 데이터 안정성, 네트워크 반응속도, 그리고 시스템 접근성을 중심으로 정보센터의 이용도 향상에 대한 방향 설정을 위해 인지된 유용성, 인지된 이용 용이성을 중심으로 이용자의 이용의도와의 관계를 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 태블릿PC, 스마트폰과 같은 모바일기기를 많이 이용하거나 관심이 높은 20대에서 30대 연령층의 114명으로 부터 설문을 받아 활용하였다. 클라우드 서비스 선호도에 대한 이용자의 인지된 유용성과 인지된 이용용이성에 영향을 미칠 수 있는 정보센터의 시스템 품질특성과 관련된 요인들과의 관계를 살펴봄으로써 최근의 클라우드 서비스를 위해 새롭게 고려되어야 할 정보센터의 시스템 품질특성에 대해 이용자 이용의도 관점에서 논의하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.770-772
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• 2003

In this paper, to correct the error, we propose a method to estimate a correction data based on observation data obtained from MUBEX campaign. Many heat spots are correspond to industrial area including steel plant, power plant and so on. Heat spot transmits some kinds of thin cloud because it emits large radiance, so that it is possible to extract GCP from the area under the thin cloud.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.439-449
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• 2019

ICBMA(IoT, Cloud, Big Data, Mobile, AI)로 대변되는 정보기술의 발전은 데이터의 급증과 이를 수용하기 위한 데이터센터의 수적, 양적 증가로 이어지고 있다. 이에 데이터센터를 사회 중요 기반시설로 인식하고, 테러 공격 대응 등 안전성 확보를 위해서는 사전에 물리보안 위협의 식별이 매우 중요하다. 본 논문에서는 위협의 식별과 분류를 쉽게 처리할 목적으로 물리보안 위협 분할도(PS-TBS)를 개발하고, 전문가 설문조사를 통하여 개발 된 물리보안 위협 분할도의 타당성과 효용성을 검증한다. 또한 위협 분할도의 항목에 대해 상세 정의를 통해 실무 활용을 통한 물리보안 수준 향상에 기여하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권2호
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• pp.99-105
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• 2011

정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권1호
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• pp.11-18
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• 2012

Purpose: Short-circuit current of a solar module that is widely used as a power source for wireless environmental sensors is proportional to solar radiation although there are a lot of factors affecting the short-circuit current. The objective of this study is to develop a model for estimating solar radiation for using the solar module as a power source and an irradiance sensor. Methods: An experiment system collected data on the short-circuit current and environmental factors (ambient temperature, cloud cover and solar radiation) during 65 days. Based on these data, two linear regression models and a non-linear regression model were developed and evaluated. Results: The best model was a linear regression model with short-circuit current, angle of incidence and cloud cover and its overall RMSE(Root Means Square Error) was 66.671 $W/m^2$. The other linear model (RMSE 69.038 $W/m^2$) was also acceptable when the cloud cover data is not available.

• Genomics & Informatics
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• 제18권1호
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• pp.8.1-8.10
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• 2020

The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1164-1183
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• 2019

The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.

• 대기
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• 제24권1호
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• pp.39-48
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• 2014

This study provides a comparative analysis of cloud top heights observed by a Ka-band cloud radar and the Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) at Boseong National Center for Intensive Observation of severe weather (NCIO) from May 25, 2013 (1600 UTC) to May 27. The rainfall duration is defined as the period of rainfall from start to finish, and the no rainfall duration is defined as the period other than the rainfall duration. As a result of the comparative analysis, the cloud top heights observed by the cloud radar have been estimated to be lower than that observed by the COMS for the rainfall duration due to the signal attenuation caused by raindrops. The stronger rainfall intensity gets, the more the difference grows. On the other hand, the cloud top heights observed by the cloud radar have been relatively similar to that observed by the COMS for the no rainfall duration. In this case, the cloud radar can effectively detect cloud top heights within the range of its observation. The COMS indicates the cloud top heights lower than the actual ones due to the upper thin clouds under the influence of ground surface temperature. As a result, the cloud radar can be useful in detecting cloud top heights when there are no precipitation events. The COMS data can be used to correct the cloud top heights when the radar gets beyond the valid range of observation or there are precipitation events.

• 한국지구과학회지
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• 제40권4호
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• pp.406-413
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• 2019

Red-Green-Blue (RGB) imagery techniques are useful for both forecasters and public users because they are intuitively understood, have advantageous visualization, and do not lose observational information. This study presents a novel RGB convective cloud product and its application to tropical cyclone analysis using Communication, Oceanography, and Meteorology (COMS) satellite observations. The RGB convective cloud product was developed using the brightness temperature differences between WV ($6.75{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$), and IR2 ($12.0{\mu}m$) and IR1 ($10.8{\mu}m$) as well as the brightness temperature in the IR1 bands of the COMS, with the threshold values estimated from the Korea Meteorological Administration (KMA) radar observations and the EUMETSAT RGB recipe. To verify the accuracy of the convective cloud RGB product, the product was applied to the center positions analysis of two typhoons in 2013. Thus, the convective cloud RGB product threshold values were estimated for WV-IR1 (-20 K to 15 K), IR1 (210 K to 300 K), and IR1-IR2 (-4 K to 2 K). The product application in typhoon analysis shows relatively low bias and root mean square errors (RMSE)s of 23 and 28 km for DANAS in 2013, and 17 and 22 km for FRANCISCO in 2013, as compared to the best tracks data from the Regional Specialized Meteorological Center (RSMC) in Tokyo. Consequently, our proposed RGB convective cloud product has the advantages of high accuracy and excellent visualization for a variety of meteorological applications.