• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.71.2-71.2
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• 2019

We have developed and tested a prototype system to process transient alert messages from the currently working facilities such as Gaia and GCN notices. Our experiments with the prototype focus on developing a platform that can be used in the LSST era with about 10 million alerts per night and helping Korean community members with the automated processing environment to provide auxiliary information for every alert message. The system consists of a message broker implemented by Redis and multiple message subscribers specialized for specific scientific interests. The current implementation of the entire system allows new Korean members to adopt their own processing chains receiving the messages from our local broker. We welcome experimental ideas and opinions from the Korean community about the current message processing system. We plan to test the current system with the ZTF alerts in the near future.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권3호
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• pp.566-576
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• 2017

키-값 저장소(key-value store)는 Redis, Memcached 등의 다양한 NoSQL 데이터베이스에 응용되어 그 우수성을 보였다. 그리고 키-값 저장소 응용프로그램은 대부분의 환경에서 삽입 연산(insert) 보다 탐색 연산(lookup)이 많이 발생하기 때문에 탐색의 성능이 중요하다. 하지만 기존의 응용프로그램은 해시 테이블을 링크 리스트(linked list) 형태로 유지하기 때문에 탐색 연산이 느릴 수 있다. 따라서 탐색 연산을 상수 시간 내에 완료할 수 있는 쿠쿠 해싱(cuckoo hashing)이 학계의 주목을 받기 시작했고, 그 후 메모리 사용률이 더 높은 버킷화 쿠쿠 해싱(Bucketized Cuckoo Hashing, BCH)이 제안되었다. 본 논문에서는 BCH 구조를 기반으로 하여 삽입 정렬 방법으로 데이터를 입력하는 Sorting Cuckoo를 소개한다. Sorting Cuckoo를 이용하면 데이터가 정렬된 상태에서 탐색을 수행하기 때문에 상대적으로 적은 메모리 접근을 통해 키의 존재 여부를 판단할 수 있으며, 메모리 점유율(load factor)이 높을수록 BCH보다 탐색의 성능이 좋아진다. 실험 결과에 의하면 Sorting Cuckoo는 메모리 점유율이 95%인 상황에서 BCH보다 천만 번의 negative 탐색(데이터가 존재하지 않는 탐색)에서는 최대 25%(약 1900만회), 천만 번의 positive 탐색(데이터가 존재하는 탐색)에서는 최대 10%(약 400만 회)만큼 더 적은 메모리 접근을 이용하였다.

• 한국세라믹학회지
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• 제35권7호
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• pp.706-714
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• 1998

The MgO-{{{{ { {Al }_{2 }O }_{3 } }}-{{{{ { {SiO }_{2 } }_{ } }}system containing alumina powder was fabricated sintered at various temperature and analyzed in order to study the sintering mechanism and crystallization characteristics. The specimen composed of glass powder with average particle size of 8.27 $\mu\textrm{m}$ and 0-40 vol% alumina powder were sint-ered for 3 hrs at the temperature between 850$^{\circ}C$ and 1350$^{\circ}C$ The sintering mechanism consists of the redis-tribution of particles occuring at 750$^{\circ}C$ and the viscous flow at 850∼950$^{\circ}C$. The degree of crystallization and sintering temperatue were dependent upon the ratio of glass/alumina. The second phase from the reaction between glass and alumina was not observed which was confirmed by XRD and properties analysis. The density dielectric constant and specific resistivity of specimen were 2.30∼3.26g/cm2 5.8∼7.38 at 1 GHz density dielectric constant and specific resistivity of specimen were 2.30∼3.26g/cm3 5.8∼7.38 at 1GHz and 1.23∼4.70${\times}$107 $\Omega$$.$m respectively.

• 천문학회보
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• 제43권1호
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• pp.70.3-70.3
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• 2018

외계행성 탐색시스템의 망원경-카메라 제어 시스템 및 소프트웨어 구성과 관측 유틸리티에 대해 소개한다. 망원경 제어 소프트웨어는 천문 위치보정, 포인팅, 돔 회전 등을 담당하는 PC-TCS 프로그램, 망원경 적경-적위 축 서보 제어를 담당하는 full-closed loop PID 컨트롤 프로그램, 포커서, 필터박스, 돔 셔터, 주경냉각, 온도 모니터 등의 보조 시스템을 제어하는 AUX controls 프로그램으로 구성된다. 카메라 제어 소프트웨어는 모자이크로 구성된 여러 CCD를 각각 독립적으로 제어하는 IC(Instrument Control) 패키지와 이들을 총괄 제어하는 ICS(IC Science) 패키지로 구성되며 망원경과 카메라 소프트웨어의 인터페이스 역할을 하는 TCS Agent 프로그램이 포함된다. 관측 진행을 돕는 유틸리티로서 관측제어 명령어 입력 및 관측 스크립트 구동 기능을 제공하는 OBS Agent 프로그램과 가이드 CCD를 이용한 시상 모니터링 및 자동초점조정 프로그램을 개발하여 활용하고 있다. 각 소프트웨어는 UDP, TCP/IP, RS-232, Redis server 등 다양한 인터페이스를 통하여 서로 통신하며, CCD 영상 자료 전달을 위해 RAM(Random Access Memory) 디스크와 Network File System(NSF)을 이용하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.351-354
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• 2014

빅데이터의 등장은 RDBMS로 대변되던 기존 데이터베이스 시장에 다양한 변화를 가져왔다. 빅데이터들은 데이터의 양은 증가했으나 개개의 데이터크기는 작아지고, RDBMS상의 데이터들과 비교해 단순해졌다. 이런 특징은 새로운 데이터처리기술을 요하게 되고, 그에 따라 빅데이터처리에 특화된 다양한 데이터베이스기술이 등장하게 되었다. 이를 NoSQL이라고 정의한다. NoSQL은 각각 데이터의 특성에 따른 처리방식이 달라 하나로 정의하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 다양한 NoSQL의 종류별 특징에 따라 분류하고 실제 빅데이터 운용에 있어 적합한 NoSQL을 알아보고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.221-232
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• 2023

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational reliability of the ICT/Cold-Chain Unmanned Storage, a predictive maintenance system was implemented based on the LSTM model. In this paper, a server for data management, such as collection and monitoring, and an analysis server that notifies the monitoring server through data-based failure and defect analysis are separately distinguished. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on RabbitMQ, loading data in an InMemory method using Redis, and managing snapshot data DB in real time. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the ICT/Cold-Chain Unmanned Storage in the future.

• 복식
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• 제29권
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• pp.143-158
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• 1996

It was the year of 1903 when avantgarde artists in Vienna gave a birth to the Wiener Werkstaette under the influence of Aesthetic Movement and Guild of Handicraft from England. This study is on the backgrounds of the birth of the Wiener Werkstaette its artis-tic motto and world-wide echo it provoked. This thesis goes back to the time when the decadent Wiener Secession shaped up refiewing the Reform Movement It also covers characteristics works of major members of the Wiener Werkstaette which were produced on the basis of the concept of Gesmtkunstwerk, The conclusion of this study is that : 1. Without losing its own specifc features various fields of formative arts were combinded together coherently and succeeded to realize the idealistic art that is the com-posite are 2. The Wiener Werkstaette was strongly opposed to the ready-made clothes which be-came popular as the society was Industrialized and commercialized. unlike those ready-to-wear clathes those members of the Wiener Werkstaette preferred to make each clothes with different mateirals and printed their own unique pattern designs. 3.As a results of close relationships between the Wiener Werkstaette and paul poiret 'Stu-dio Martine' was established in paris and new pattern deslhns were introduced by Raoul Dufy. 4. After the break-out of World War One cultural exchanges with other foreign countries were vuirtually cut off and the Wiener Werkstaette was disconnected from the influence of Parisl That was the motive for Wiener Werkstaette to start building up its unique artistic style with peculiar materials techniques and methods of productionl Those brisk and creative activities of the Wiener Werkstaette brought forth "the Golden perlod of 1920s" 5. Its historic design and ornamental pattern were assessed as a prelude to the Post-mod-ernism Since the late 1970s with the redis-covery of the culture of vienna in 1900s. the Art to wear which was created by the 'Wiener Werkstaette' but unfortunately tucked away by the Greate Depression and nationalism has been revaluated and studied. In Korea it was since 1985 when 'the art to wear' began to gain attention widely. It is urged that the theory of the 'Gesamtkunstwerk' should be also ac-cepted and shared earnestly.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.39-51
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• 2024

이 논문은 컨테이너 기반의 시스템 보안 강화를 목표로, 커널을 수정하지 않고 시스템콜을 분석하여 경쟁 상태를 동적으로 감지하는 새로운 방법을 제시한다. 컨테이너 탈출 공격은 공격자가 컨테이너의 격리를 벗어나 다른 시스템에 접근할 수 있게 하는데, 이 중 경쟁 상태 기반의 공격은 병렬 컴퓨팅 환경에서 발생할 수 있는 보안 취약점을 이용한다. 이러한 공격을 효과적으로 감지하고 방어하기 위해, 본 연구에서는 eBPF를 활용하여 공격 시 발생하는 시스템콜 패턴을 관찰하고, AdaBoost 모델을 사용하여 공격 프로세스와 정상 프로세스를 구분하는 방법을 개발하였다. 이를 위해 Dirty COW, Dirty Cred와 같은 공격과 MongoDB, PostgreSQL, Redis와 같은 일반 컨테이너 사용 사례에서 발생하는 시스템콜을 분석하여 학습 데이터로 활용하였다. 실험 결과, 이 방법은 99.55%의 Precision, 99.68%의 Recall 그리고 99.62%의 F1-score를 달성했으며, 이로 인한 시스템 오버헤드는 약 8%로 나타났다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제25권4호
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• pp.141-151
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• 2023

Recently, due to the expansion of the logistics industry, demand for logistics automation equipment is increasing. The modern logistics industry is a high-tech industry that combines various technologies. In general, as various technologies are grafted, the complexity of the system increases, and the occurrence rate of defects and failures also increases. As such, it is time for a predictive maintenance model specialized for logistics automation equipment. In this paper, in order to secure the operational safety and reliability of the parcel loading system, a predictive maintenance platform was implemented based on the Naive Bayes-LSTM(Long Short Term Memory) model. The predictive maintenance platform presented in this paper works by collecting data and receiving data based on a RabbitMQ, loading data in an InMemory method using a Redis, and managing snapshot DB in real time. Also, in this paper, as a verification of the Naive Bayes-LSTM predictive maintenance platform, the function of measuring the time for data collection/storage/processing and determining outliers/normal values was confirmed. The predictive maintenance platform can contribute to securing reliability and safety by identifying potential failures and defects that may occur in the operation of the parcel loading system in the future.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.