• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권7호
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• pp.741-753
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• 2006

네트워크가 급속도로 발달함에 따라, 네트워크 상에서 발생되는 트래픽 데이타를 대상으로 마이닝 기법을 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 수행되는 마이닝 작업은 네트워크 사용자의 프라이버시를 침해할 여지가 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대용량 네트워크 트래픽 데이타를 대상으로 사이트의 프라이버시를 보호하면서 마이닝 결과의 정확성과 실용성을 보장할 수 있는 효율적인 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은, N-저장소 서버 모델과 정보 유지 대체 기법을 사용함으로써, 각 사이트에 저장되어 있는 네트워크 데이타를 공개하지 않은 상태에서 순차 패턴 마이닝을 수행한다. 또한 후보 패턴의 발생 여부를 신속히 결정할 수 있는 메타 테이블을 유지하여 전체 마이닝 과정이 효율적으로 진행되도록 한다. 네트워크 상에서 발생한 실제 트래픽 데이타를 대상으로 다양한 실험을 수행한 결과 제안된 기법의 효율성과 정확성을 확인할 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.781-786
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• 2009

클라우드 컴퓨팅 환경은 웹을 기반으로 한 응용분야의 새로운 트랜드이다. 이는 많은 사용자들이 쉽게 인터넷을 통해 자원을 할당받고 서비스를 지원받을 수 있는 IT 비즈니스 모델이라 할 수 있다. 또한 u-러닝은 인터넷 기반 학습의 효율성을 극대화한 모델이다. 따라서 본 연구는 이를 인터넷 기반 학습에 응용하는 u-러닝 교수 학습 모형의 설계를 제시하고자 한다. 제안된 교수 학습 모형은 u-러닝에 맞도록 준비, 계획, 수집, 학습 진행, 분석 및 평가, 피드백의 7단계로 구성하였다. 이는 클라우드 u-러닝 서버와 클라우드 LMS를 두어 처리 및 관리하도록 하였으며, 학습자의 이동형 기기 모델의 인식을 위하여 이동형 기기 메타데이터를 두도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.187-189
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• 2005

인터넷 및 분산 환경에서 XML은 애플리케이션 간의 자료 저장 및 자료 교환을 위한 표준으로써, XML 문에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 이기종 관계형 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용한다. XML Schema는 평면적 구조인 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있는 메커니즘을 가지고 있으며, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 가지고 있다. 또한 기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보를 검색할 수 있는 사이트가 등장하고 있어 고객들이 구매하고자 하는 상품에 대한 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있도록 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품을 검색할 때 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 고객에게 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 따라서 XML기반으로 분산된 이 기증의 시스템들을 온톨로지(Ontology)기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 온톨로지 기반의 메타데이터 XMDR(eXtended MetaData Registry)을 이용한 상품 검색 시스템을 효율적으로 검색하기 위한 온톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.101-111
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• 2000

VBR로 압축된 멀티미디어 데이터는 비트 변화율이 매우 큰 편차로 변하기 때문에 자원 예약 관리가 매우 힘들다. 따라서 VOD 서버는 MPEG데이터의 참조 패턴을 오프라인으로 분석한 메타 테이블을 근거로 과부하구간에서 미리 선반입하여 시스템 활용율을 높이는 선반입 기법을 사용한다. 이러한 선반입 기법을 과부하구간에서도 상영실패는 발생하지 않으나, 선반입 임계슬롯이 증가함으로써 버퍼 점유량이 증가하여 버퍼의 최소 적재시간과 적재비용을 유지할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 선반입 구간을 고정적으로 사용하여, 과부하 구간에서도 적재비용과 적재시간을 일정한 범위 이하로 유지하면서 시스템 자원의 활용율을 높이는 방법을 제안한다. 그리고 선반입 구간을 고정시킴으로써 발생하는 상영 실패는 Drop 모듈을 사용하여 GOP내의 B프레임에 한정하며, 미디어의 질 저하를 전체 사용자에게 고르게 분산시키는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.524-532
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• 2012

스마트폰 가입자 수가 증가함에 따라 사용자의 편의를 제공하려는 다양한 분야의 애플리케이션이 등장하고 있다. 특히, 최근에는 위치 기반 서비스를 활용하여 사용자의 현재 위치에 따라 정보를 제공받는 방식의 애플리케이션이 많이 개발되고 있다. 또한, 뉴스의 경우 수많은 데이터 가운데 정작 필요한 정보를 제공받기 어렵다. 특히, 지역과 관련된 뉴스의 경우 거의 찾아보기 힘들다. 뉴스를 제공해주는 많은 애플리케이션이 있으나 국내에서 사용자의 위치 정보에 따른 뉴스 정보를 제공하는 시스템이 없어 사용자는 주변의 뉴스를 제공받기 힘들다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 위치 정보를 사용해 주변 기사를 제공하는 애플리케이션 시스템을 제안한다. 이 시스템은 주변에서 일어난 기사내용을 제공하기 때문에 사용자가 필요한 주변 정보를 쉽게 알 수 있다는 장점을 가진다. 제안한 시스템은 충북 지역 종합일간지인 '충북일보'에서 기사 데이터를 받아 뉴스를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권3호
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• pp.371-375
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• 2010

SSD는 NAND 플래시 메모리 기반의 저장장치로 속도가 빠르고, 전력 소모량이 작으며, 충격과 진동에 강하다는 좋은 특성 때문에 PC뿐 아니라 스토리지 서버 등에서도 사용되는 경우가 늘고 있다. NAND 플래시 메모리는 덮어쓰기가 불가능하다는 제약이 있으므로 SSD에서는 일반적으로 FTL이라고 불리는 소프트웨어 계층을 사용한다. 다양한 형태의 FTL 중 페이지 단위 변환에 기반한 FTL은 유연성이 높고 효율적인 쓰레기 수집 작업이 가능하다는 점에서 가장 성능이 좋다고 알려져 있다. 한편 이 방법은 64GB MLC SSD의 경우 64MB 크기의 변환 테이블이 메모리에 올라와 있을 것을 요구하므로 현실적인 사용이 제한되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 캐시 구조를 통해 SSD에서도 순수한 페이지 단위 변환을 사용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 매핑 테이블 메타 데이터를 사용해 완전 연관 캐시를 구성하고 캐시크기에 무관하게 O(1)시간에 주소를 변환한다 다양한 환경에서 수집한 트레이스를 이용한 시뮬레이션 결과 32KB의 캐시 공간의 경우 80% 이상, 512KB의 경우 90% 이상의 적중률을 보였다. 이 경우 메모리 사용량은 64MB의 1. 9% 에 불과하며 캐시 미스로 인한 오버헤드는 실행시간 기준으로 2% 미만으로 측정되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.464-475
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• 2003

웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.