가상화 기술

강만모,구자록 한국정보과학회 2010 정보과학회지 Vol.28 No.12

스마트 정보 모니터링 기술

강만모,이동형,구자록 한국인터넷방송통신학회 2010 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.10 No.6

최근, 스마트 그리드, 스마트 홈 네트워크, 유비쿼터스 컴퓨팅 등의 분야에서 필요한 정보를 수집 및 가공하여 실시간 양방향으로 교환하고, 제어 및 감시하는 스마트 정보 모니터링 기술에 대한 연구를 계속 해 왔다. 본 논문에서는 에너지, U-Farm, 차량정보 및 홈 네트워크에 관한 스마트 정보 모니터링 기술의 응용 제품 및 최근 동향들을 알아본다. 특히, 스마트 그리드의 핵심부분인 스마트 미터와 실시간으로 정보를 교환하는 구글 파워미터, 유비쿼터스 농업을 위한 실시간 모니터링 시스템, 차량상태 정보를 위한 실시간 모니터링 시스템, 저전력, 저가격의 ZigBee 기반 스마트 정보 모니터링 기술 응용 및 관련사례에 대하여 기술한다. 마지막으로 스마트그리드 제주 실증단지 구축현황에 대하여 기술한다. Recently, in the field of Smart Grid, Smart Home Network, Ubiquitous Computing, etc. we have continued to study Smart Information Monitoring Technology(SIMT) which exchange, control and monitor information collected and processed by need in real-time and two-way. In this paper, we understand application products or recent trends of SIMT for Energy, U-Farm, Vehicle Information and Home Network. Specially, we explain Google PowerMeter which exchange information with Smart Meter of core part of the smart grid at real-time, Real-time Monitoring System(RMS) for U-Farm, RMS for vehicle status Information. we subscribe Smart Information Monitoring Technology application based on ZigBee of low price, low power or related work. Finally we subscribe actual proof construction situation of Jesu for smart grid.

기간기반 복합 이벤트 패턴 검출

강만모,박상무,김상락,김강현 한국인터넷방송통신학회 2012 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.12 No.4

시점기반 복합 이벤트 처리는 각 이벤트에 하나의 타임스탬프를 사용하여 즉각적인 이벤트를 처리한다. 하지만, 시점기반의 이벤트 처리로는 이벤트의 활동 기간이 중요한 역할을 하는 금융, 멀티미디어, 의학, 기상학 같은 분야에서 복합적인 시제 관계를 표현하기에는 불충분하다. 실세계의 애플리케이션 분야에서, 이벤트는 기간을 가지며, 두 종류 이상의 이벤트는 시간적으로 겹쳐질 수도 있고, 하나의 이벤트가 다른 이벤트를 포함할 수도 있다. 이런 종류의 이벤트들에 대한 관계는 시점기반 이벤트처럼 연속적이지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 기간기반 이벤트를 사용하여 복합 이벤트의 패턴을 검출하는 방법을 설계하고 구현한다. 기간기반 이벤트는 시점기반 이벤트가 다룰 수 없는 이벤트들 사이의 겹침과 포함관계를 표현할 수 있다. 기간기반 이벤트 연산자는 시작 끝점과 종료 끝점을 사용하여 이벤트의 기간을 나타내고, 기간기반 이벤트의 시퀀스를 표현하여 복합 이벤트 패턴을 검출할 수 있다.본 논문에서는 복합 이벤트 패턴 검출의 효율성을 높이기 위해 활성 인스턴스 스택을 사용하는 알고리즘을 제시하며, 이벤트의 시퀀스를 구성할 때 중간 결과의 개수를 줄이기 위해 윈도우 푸시다운 기법을 적용하여 수행시간과 메모리의 효율을 높인다. The point-based complex event processing handled an instantaneous event by using one time stamp in each event. However, the activity period of the event plays the important role in the field which is the same as the finance, multimedia, medicine, and meteorology. The point-based event is insufficient for expressing the complex temporal relationship in this field. In the application field of the real-time world, the event has the period. The events more than two kinds can be temporally overlapped. In addition, one event can include the other event. The relation about the events of kind of these can not be successive like the point-based event. This thesis designs and implements the method detecting the patterns of the complex event by using the interval-based events. The interval-based events can express the overlapping relation between events. Futhermore, it can include the others. By using the end point of beginning and end point of the termination, the operator of interval-based events shows the interval-based events. It expresses the sequence of the interval-based events and can detect the complex event patterns. This thesis proposes the algorithm using the active instance stack in order to raise efficiency of detection of the complex event patterns. When comprising the event sequence, this thesis applies the window push down technique in order to reduce the number of intermediate results. It raises the utility factor of the running time and memory.

빅 데이터의 분석과 활용

강만모(Man-Mo Kang),김상락(Sang-Rak Kim),박상무(Sang-Moo Park) 한국정보과학회 2012 정보과학회지 Vol.30 No.6

효과적인 웹 캐싱 계층을 위한 설계

강만모(Manmo Kang),유대승(Daesung Yoo),구자록(Jarok Koo) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅲ

기하급수적으로 증가하는 인터넷 트래픽(traffic)의 대처방안으로 캐시 일관성 유지, 캐싱 알고리즘 등 웹 캐싱에 대한 연구가 끊임없이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽의 양을 줄이기 위해 다중의 캐시 서버를 설계하였다. 다중의 캐시 서버는 단일 캐시 서버를 사용할 때 발생하는 웹 서버의 부하를 감소시켜 네트웍 트래픽의 양을 줄여준다. 또한 다중의 캐시는 라우터, 디스크, 메모리 같은 하드웨어의 비용을 절감할 수 있어 경제적인 측면에서도 효율적이다.

차세대 웹 환경에서 Complex Event Processing 엔진을 이용한 대용량데이터 처리

강만모(Manmo Kang),구자록(Rarok Koo),이동형(DongHyung Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.6

웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다. According to growth of web, data processing technology is developing. In the Web of next generation, high-speed or high-volume data processing technologies for various wire-wireless users, USN and RFID are developing too. In this paper, we propose a high-volume data processing technology using Complex Event Processing(CEP) engine. CEP is the technology to process complex events. CEP Engine is the following characteristics. First it collects a high-volume event(data). Secondly it analyses events. Finally it lets event connect to new actions. In other words, CEP engine collects, analyses, filters high-volume events. Also it extracts events using pattern-matching for registered events and new events. As the results extracted. We use it by an input event of other work, real-time response for demanded event and can trigger to database for only valid data.

새로 등장하는 융합서비스

강만모(Man-mo Kang),김상락(Sang-rak Kim) 한국정보과학회 2014 정보과학회지 Vol.32 No.2

순차 램 기반 누적 신경망을 이용한 수화 인식

이동형,강만모,김영기,이수동 한국인터넷방송통신학회 2009 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.9 No.5

가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.

RAM 기반 신경망을 이용한 필기체 숫자 분류 연구

박상무,강만모,엄성훈 한국인터넷방송통신학회 2012 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.12 No.3

RAM 기반 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는(weightless) 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. 지도 학습에 기반을 둔 RAM 기반 신경망은 패턴 인식 분야에는 우수한 성능을 보이는 반면, 비지도 학습에 의해 패턴을 구분해야 하는 범주화 연구에는 적합하지 않은 모델로 분류된다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘을 제안하여 RAM 기반 신경망으로 패턴 범주화를 수행한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 RAM 기반 신경망은 입력 패턴에 따라 자율 학습하여 스스로 범주를 생성할 수 있으며, 이를 통해 RAM 기반 신경망이 지도 학습과 비지도 학습이 모두 가능한 복합 모델임을 증명한다. 실험에 사용한 학습 패턴으로는 0에서 9까지의 오프라인 필기체 숫자로 구성된 MNIST 데이터베이스를 사용하였다. A RAM-based neural network is a weightless neural network based on binary neural network(BNN) which is efficient neural network with a one-shot learning. RAM-based neural network has multiful information bits and store counts of training in BNN. Supervised learning based on the RAM-based neural network has the excellent performance in pattern recognition but in pattern categorization with unsupervised learning as unsuitable. In this paper, we propose a unsupervised learning algorithm in the RAM-based neural network to perform pattern categorization. By the proposed unsupervised learning algorithm, RAM-based neural network create categories depending on the input pattern by itself. Therefore, RAM-based neural network for supervised learning and unsupervised learning should proof of all possible complex models. The training data for experiments provided by the MNIST offline handwritten digits which is consist of 0 to 9 multi-pattern.

빅데이터 분석 기술의 오늘과 미래

김상락,강만모 한국정보과학회 2014 정보과학회지 Vol.32 No.1