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서진형(Jin Hyung SUH) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅰ
웹에서의 실시간 데이터 제공이 요구되고 있는 상황에서 웹에서의 적절한 데이터 갱신은 매우 중요한 사항이다. 단일 시스템 환경에서의 동적인 웹 데이터 갱신에 대하여는 이미 상당한 연구가 있어왔으나, 실제 네트워크 환경에서 분산되어 있는 데이터 갱신은 아직 많은 연구가 이루어져 있지 않다. 본 논문에서는 기존 연구 중 웹뷰 구체화에 대한 이론을 정리하고, 네트워크에 산재하여있는 데이터를 수집, 가공하여 제공하는 분산 네트워크 환경에서 데이터 갱신을 효율적으로 할 수 있는 방법에 대하여 살펴보고자 한다.
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서진형(Jin-Hyung Suh),이현창(Hyung-Chang Lee) 한국컴퓨터정보학회 2010 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.18 No.2
웹 사용 환경에서의 새로운 웹 환경의 적용은 이전의 정적인 웹 환경에서 동적인 웹 사용 환경으로 움직이고 있다는 것을 의미하며, 새로이 생성된 데이터에 의하여 모든 것이 움직이게 됨을 의미되며, 이에 따라 정적인 웹과 동적인 웹에서 사용되는 웹 페이지의 일반적인 성격을 분석하면 단순한 정적 및 동적 페이지의 성격만을 보여주지 않는다. 이러한 관점에서 새로운 웹 운영 환경은 읽기만 하는 웹부터 메타웹까지의 기본적인 개념을 모두 적용하며, 이 과정에서 가장 중요하게 여겨지는 것이 바로 웹뷰로 새로운 웹 사용 환경을 통하여 만들어진 데이터가 웹 인터페이스를 통하여 사용자에게 결과를 전송하게 되며, 새로운 웹 사용 환경에서는 주변에서의 끊임없는 데이터의 갱신을 통하여 다양한 사용자 요구에 따른 결과를 생성, 전송하게 된다. 그러나 웹은 데이터 모델의 사용과 질의어 정의 등에 대한 서비스를 제공하지 않으며, 데이터베이스의 운용에 대한 개념도 존재하지 않아 처리되는 데이터에 대한 소유권에 대한 주장 등이 명확하지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 새로운 웹 사용 환경과 웹 서비스의 관련성을 확인하여 추후의 응용에 대비하고자 한다.
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서진형(Jin-Hyung Suh),이왕헌(Wang-Heon Lee) 한국컴퓨터정보학회 2010 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.15 No.1
일반적인 웹 환경에서도 웹 페이지에 포함되어 있는 웹뷰 콘텐츠의 갱신 상태와 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 변화는 파악하기가 어려우며, 만약 갱신이 되고 있는 도중에 읽기 작업이 수행되거나, 잘못된 갱신으로 인한 부정확한 콘텐츠의 사용으로 인한 문제가 발생하면 이에 대한 문제 해결은 매우 복잡하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 이루어져 왔으나, 대부분 단일 사용자 환경에서의 웹뷰 연구로 분산된 환경에서의 적용은 문제가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 웹뷰 콘텐츠의 운영 상태를 확인할 수 있는 방법으로 기존의 상태 전이 그래프를 확장하고 이에 대한 알고리즘을 제시하여 분산된 환경에서의 웹뷰 콘텐츠의 갱신 및 재-계산 상태 또는 생성되는 과정에서의 상태 변화를 설명할 수 있도록 하며, 구체화 웹뷰를 이용한 실험을 통하여 구체화 웹뷰를 사용하였을 경우와 사용하지 않았을 경우 그리고 네트워크의 상태에 따른 시간 분석과 웹뷰 콘텐츠의 크기에 따른 효율성에 대한 분석을 한다. In a typical web environment, it is difficult to determine the update and re-computation status of WebView content or the transition of WebView processing included in web page. If an update to one of data is performed before a read operation to that, we could get a wrong result due to the incorrect operation and increase a complexity of the problem to process. To solve this problem, lots of researchers have studied and most of these problems at the single user environment is not problems. However, the problems at a distributed environment might be occurred. For this reason, in this paper, we proposed the extended state transition graph and algorithms for each status of WebView for explaining WebView state in the distributed environment and analyze the performance of using the materialized WebView and not. Additionally, also analyze the timing issues in network and effectiveness which follows in size of WebView contents.
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온-디바이스 엣지 컴퓨터 기반 설비예지보존 솔루션 구축에 관한 연구
이용환(Yong-Hwan Lee),서진형(Jin-Hyung Suh) 한국컴퓨터정보학회 2020 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.25 No.4
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다. In this paper we propose an uses on-device-based edge computing technology and big data analysis methods through the use of on-device-based edge computing technology and analysis of big data, which are distributed computing paradigms that introduce computations and storage devices where necessary to solve problems such as transmission delays that occur when data is transmitted to central centers and processed in current general smart factories. However, even if edge computing-based technology is applied in practice, the increase in devices on the network edge will result in large amounts of data being transferred to the data center, resulting in the network band reaching its limits, which, despite the improvement of network technology, does not guarantee acceptable transfer speeds and response times, which are critical requirements for many applications. It provides the basis for developing into an AI-based facility prediction conservation analysis tool that can apply deep learning suitable for big data in the future by supporting intelligent facility management that can support productivity growth through research that can be applied to the field of facility preservation and smart factory industry with integrated hardware technology that can accommodate these requirements and factory management and control technology.
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오주영(Oh, Ju-Young),서진형(Suh, Jin-Hyung) 한국정보전자통신기술학회 2010 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.3 No.2
암호화 작업은 많은 연산시간을 요한다. 본 논문에서는 암호화에 수반되는 연산시간을 분석하기 위해 평문의 압축과 가변의 블록 크기, 라운드 횟수의 사용자 설정 및 단계별 작업과정의 선택적 적용 등의 네 가지 원리에 기초해서 AES 구조를 확장하였다. 실험은 C++로 수행하였으며 실험을 통해 최적의 입력 블록 크기를 도출하였다. Cryptography is primarily a computationally intensive process. In this paper we expand AES scheme for analysis of computation time with four criteria, first is the compression of plain data, second is the variable size of block, third is the selectable round, fourth is the selective function of whole routine. We have tested our encryption scheme by c++ using MinGW GCC. Through extensive experimentations of our scheme we found that the optimal block size.
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단일 소스 웨어하우스 환경에서 정확성을 향상시킨 유지전략
이현창,서진형 경인여자대학 2000 경인논집 Vol.- No.8
A data warehouse extracts, transforms and stores needed information from source data. Also, data warehouse stores materialized view derived from various sources to enhance query processing. The definition of a materialized view is maintained in the data warehouse, not source data. In such an environment, the source has to send update information to the data warehouse to keep the warehouse consistent when an update has occurred at the source. This is called an incremental maintenance methodology. The compensating algorithm to maintain materialized view is well known for a single source site environment. In the compensating algorithm, several problems arise to get results in view maintenance. The problems are due to the overhead in query management within the data warehouse, increased complexity to manage queries in the warehouse as updates occur and increased volume of message traffic between the data source and the warehouse. In addition, the compensating algorithm require a quiescent state at the data warehouse that has to manage unanswered query set until it receives all answers. In this paper, we propose a new algorithm that reduces the overhead in managing queries for view maintenance and that enhances the correctness.
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