• Spatial Information Research
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• 제19권1호
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• pp.127-133
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• 2011

Recently, with the advances in sensor techniques and net work computing, Ubiquitous Sensor Network (USN) has been received a lot of attentions from various communities. The sensor nodes distributed in the sensor network tend to continuously generate a large amount of data, which is called stream data. Sensor stream data arrives in an online manner so that it is characterized as high-speed, real-time and unbounded and it requires fast data processing to get the up-to-date results. The data stream has many application domains such as traffic analysis, physical distribution, U-healthcare and so on. Therefore, there is an overwhelming need of a USN middleware for processing such online stream data to provide corresponding services to diverse applications. In this paper, we propose a novel USN middleware which can provide users both context-aware service and meaningful sequential patterns. Our proposed USN middleware is mainly focused on location based applications which use stream location data. We also show the implementation of our proposed USN middleware. By using the proposed USN middleware, we can save the developing cost of providing context aware services and stream sequential patterns mainly in location based applications.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권5호
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• pp.353-358
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• 2010

전통적인 데이터베이스와 달리, XML 스트림에 대한 질의는 실시간 처리와 메모리 사용량에 제한이 있다. 이 논문에서는 XML 조각들 사이의 구조적인 관계를 빠르게 확인할 수 있는 강력한 레이블링 기법을 제안한다. 제안된 레이블링 기법은 많은 중복된 작업과 처리해야 하는 조각들의 수를 최소화하여 효율적인 질의 처리를 제공한다. 실험 결과, 제안된 레이블링 기법은 효율적으로 질의를 처리하고 메모리 사용량을 최소화 할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5654-5668
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• 2018

Driven by security and real-time demands of Internet of Things (IoT), the timing of fog computing and edge computing have gradually come into place. Gateways bear more nearby computing, storage, analysis and as an intelligent broker of the whole computing lifecycle in between local devices and the remote cloud. In fog computing, the edge broker requires X-aware capabilities that combines software programmability, stream processing, hardware optimization and various connectivity to deal with such as security, data abstraction, network latency, service classification and workload allocation strategy. The prosperous of Field Programmable Gate Array (FPGA) pushes the possibility of gateway capabilities further landed. In this paper, we propose a software-defined gateway (SDG) scheme for fog computing paradigm termed as Fog Computing Zero-Knowledge Gateway that strengthens data protection and resilience merits designed for industrial internet of things or highly privacy concerned hybrid cloud scenarios. It is a proxy for fog nodes and able to integrate with existing commodity gateways. The contribution is that it converts Privacy-Enhancing Technologies rules into provable statements without knowing original sensitive data and guarantees privacy rules applied to the sensitive data before being propagated while preventing potential leakage threats. Some logical functions can be offloaded to any programmable micro-controller embedded to achieve higher computing efficiency.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.1153-1158
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• 2000

본 논문에서는 H.261로 압축된 비디오 데이터에서 움직임 검출과 장면 변환과 같은 이벤트를 압축된 정보인 움직임벡터를 이용하여 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 압축된 데이터를 이용함으로써 성능 향상은 물론 움직임 검출, 움직임 기간 검출, I 프레임 검출 등의 다양한 이벤트의 실시간 검출을 가능하게 한다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2005년도 학술발표논문집
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• pp.318-323
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• 2005

This research evaluates agricultural water supply capabilities for water computing demand and supply for water of the whole water system of Ansung stream by carrying out basin water balance classified by irrigation facility of water system of Ansung stream.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3378-3393
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• 2014

We have witnessed the rapid development of information technology in recent years. One of the key phenomena is the fast, near-exponential increase of data. Consequently, most of the traditional data classification methods fail to meet the dynamic and real-time demands of today's data processing and analyzing needs--especially for continuous data streams. This paper proposes an improved incremental learning algorithm for a large-scale data stream, which is based on SVM (Support Vector Machine) and is named DS-IILS. The DS-IILS takes the load condition of the entire system and the node performance into consideration to improve efficiency. The threshold of the distance to the optimal separating hyperplane is given in the DS-IILS algorithm. The samples of the history sample set and the incremental sample set that are within the scope of the threshold are all reserved. These reserved samples are treated as the training sample set. To design a more accurate classifier, the effects of the data volumes of the history sample set and the incremental sample set are handled by weighted processing. Finally, the algorithm is implemented in a cloud computing system and is applied to study user behaviors. The results of the experiment are provided and compared with other incremental learning algorithms. The results show that the DS-IILS can improve training efficiency and guarantee relatively high classification accuracy at the same time, which is consistent with the theoretical analysis.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.117-128
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• 2006

본 논문에서는 무선 방송 환경에서 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 XML 데이타 스트리밍 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원본 XML 문서의 데이타를 효과적으로 캡슐화하여 클라이언트에서의 스트림 접근 시간을 단축시킨다. 또한 연관된 데이타들 사이의 주소 정보를 이용하여 서로 다른 방식의 스트림 구조를 제안하고 이들에 대한 이벤트 구동 방식의 스트림 생성 방법과 단순 경로 질의에 대한 처리 알고리즘을 제시한다. 또한 실제 XML 데이타에 대한 실험을 통해 질의 처리 시 튜닝 성능을 크게 향상시킴을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-16
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• 2006

최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권1호
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• pp.21-29
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• 2012

최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.254-265
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• 2003

본 논문은 효율적인 스트리밍 캐쉬 서버 개발에 필수적인 스트림 제어 기법의 설계와 구현에 대해 기술한다. 논문에서 사용한 스트리밍 프로토콜은 표준 프로토콜인 RTSP/RTP/RTCP이다. 스트림 제인 기법은 기존 스트리밍 환경에서 On-Demand 캐슁과 실시간 Splitting 기능등을 제공하며, 프로토콜 수준의 세션 관리와 캐쉬 관리 기능으로 구성된다. 프로토콜 수준의 세션 관리는 RTSP 세션 제어, RTP 송수신과 RTCP 세션 제어를 양방향으로 제공하고, 캐쉬 관리 기능은 RTP 패킷 수준의 캐슁과 패킷 미디어 일관성 유지를 제공한다. 스트리밍 캐쉬 서버는 Apple의 QTSS 서버와 QuickTime Player로 구성된 스트리밍 환경에서 리눅스 시스템을 기반으로 구현하였다. 구현된 시스템은 On-Demand 캐슁과 스트림 Splitting 서비스를 원활하게 제공하였다.