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본 연구는 함정 전투체계의 데이터 파일 불일치 문제 해결을 위해 레코드 블록 단위로 데이터를 저장 및 동기화하는 RDBS를 제안합니다. 기존 시스템의 최신 날짜 기준 동기화 방식의 한계를 극복하고자 Rsync 알고리즘을 활용하여 파일 동기화 오버헤드를 줄이고, 모의 환경에서 RDBS 적용 SW의 성능을 검증하여 전투체계 적용 가능성을 확인했습니다.
데이터 안보의 복합지정학 : 신흥안보론의 시각
Digital data integrity : the evolution from passive protection to active management
Foundations of data organization and algorithms : 4th International Conference, FODO '93, Chicago, Illinois, USA, October 13-15, 1993 : proceedings
빅데이터 실무 기술 가이드 =
모던 데이터 보호 : 테이프부터 최신 워크로드까지
Foundations of data organization and algorithms : 3rd international conference, FODO 1989, Paris, France, June 21-23, 1989 :proceedings
A modular and extensible network storage architecture
Enterprise information systems : 11th international conference ; proceedings, ICEIS 2009, Milan, Italy, May 6 - 10, 2009
(만들면서 배우는) Git+GitHub 입문
(고수가 되기위한)리눅스 실무기술 : 필수 300
윈도우 2000 레지스트리 관리
Database and expert systems applications : 10th International Conference, DEXA'99, Florence, Italy, August 30-September 3, 1999 : proceedings
(빅 데이터분석을 위한) 아파치 Mahout 프로그래밍
SOFSEM'96 : theory and practice of informatics : 23rd Seminar on Current Trends in Theory and Practice of Informatics, Milovy, Czech Republic, November 1996 : proceedings
(그림으로 이해하는) SQL 서버의 구조
데이터베이스 관리 시스템 : 데이터 관련 요구 사항 파악에서 DBMS의 설계와 응용까지 =
Database and expert systems applications : 9th international conference, DEXA'98, Vienna, Austria, August 1998 : proceedings
실전 LOG 분석과 체계적인 관리 가이드 : 개발자와 운영자의 트러블슈팅과 보안 담당자의 이상행위 탐지를 위한
Database and expert systems applications : 7th International Conference, DEXA '96, Zurich, Switzerland, September 1996 : proceedings
한국컴퓨터정보학회논문지
최영한국통신학회논문지
이종우, 김형진, 이재민, 전태수, 김동성한국정보기술학회논문지
박승주; 이정근; 고영웅; 방기석정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
이주원한국컴퓨터정보학회논문지
이병완한국컴퓨터정보학회논문지
김현모, 장원석, 허형조, 박주미, 문우현, 이서호, 윤지석한국컴퓨터정보학회논문지
하현태한국컴퓨터정보학회논문지
연기운, 박수석, 김영산한국컴퓨터정보학회논문지
정용규IEEE Systems Journal
Liao J.,Trahay F.,Cai Z.,Xiong H.,Chen S.,Ishikawa Y.Cluster Computing
Liu Y.,Li H.,Lu Y.,Chen Z.,Xiao N.,Zhao M.The International Journal of Advanced Smart Convergence
김장환IEEE Transactions on Computers, Computers, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Comput.
Yi, L.; Shu, J.; Zhao, Y.; Qian, Y.; Lu, Y.; Zheng, W.Journal of Supercomputing
Won, H.; Whang, K.-Y.; Nguyen, M.C.; Gil, M.-S.; Moon, Y.-S.IEEE Transactions on Device and Materials Reliability, Device and Materials Reliability, IEEE Transactions on, IEEE Trans. Device Mater. Relib.
Arslan, S.S.; Lee, J.; Hodges, J.; Peng, J.; Le, H.; Goker, T.Bioinformatics
Westbrook A.,Varki E.,Kelley Thomas W.Wireless Networks
Gao Z.,Shi L.,Reviriego P.ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems
Bin, L.I.; Ramamoorthy, A.; Srikant, R.한국산학기술학회논문지
오진우, 김종규, 류지선, 윤재형, 송치훈ACM Transactions on Storage
Rebello, A.; Patel, Y.; Arpaci-Dusseau, A.C.; Arpaci-Dusseau, R.H.; Alagappan, R.전선 / 학사
각종 정보를 효율적으로 관리하기 위한 데이터베이스 시스템에 대한 데이터 모델링 기법, 화일 시스템의 구성 및 인덱싱 기법, 해싱 기법,데이터베이스의 논리적 구조와 물리적 구조, 각 모델에 따른 각종 질의어(query language) 처리 및 최적화, 동시성 제어(concurrency control), 복구기법(recovery technique) 등의 데이터베이스 설계 기법에 대해서 배운다. 선수과목으로는 자료구조, 운영체제가 요구된다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
본 강좌는 데이터사이언스 대학원의 ABC(AI model/algorithm, Big data, Computing) 교육 과정 중 빅데이터(B) 분야 첫번째 강좌이다. 이 강좌에서는 데이터사이언스와 관련 분야를 위한 데이터 관리의 원론을 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용전선 / 대학원
본 교과목은 응용 데이터사이언스를 위한 데이터 관리의 원리를 가르친다. 이 수업에서 다루는 주제는 다음과 같다. - 데이터 관리의 이론적 배경: 데이터 종류, 1차 논리, 2차 논리, 관계 논리와 관계 대수, 스키마, 정규화 - 관계데이터베이스: 개체-관계 모델, 트랜잭션, 동시성 제어, 로깅, 복구, SQL, OLTP, 쿼리 최적화 - 분산형 및 연합형 데이터베이스 시스템 - 데이터 애널리틱스: OLAP, 컬럼 스토어, ETL, 작업 데이터 저장소, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크, 인메모리 데이터베이스 - 데이터베이스의 물리적 디자인: Postgres 또는 MySQL을 이용한 B-tree 구현 등 - 데이터 처리: 파이썬의 NumPy, Pandas 등을 활용 이를 바탕으로 적용분야에 데이터사이언스를 응용할 기틀을 마련한다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
데이터센터 구조의 융합적 접근 (A Holistic Approach to Datacenter Architecture): 모바일, 클라우드 컴퓨팅이 보편화되면서 대부분의 대용량 자료들이 데이터센터에서 수집,처리,보관되고 있다. 본 강의에서는 융합적 시각에서 이러한 데이터센터를 하나의 컴퓨터로 접근하여, 전달, 연산, 저장 기능이 구현되는 원리와 예시를 학습하며, 보편적인 문제들인 소프트웨어와 하드웨어 구성요소, 확장성, 총소유비용 및 신뢰성 문제를 다룬다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전선 / 대학원
기록학의 연구 및 실천에 필요한 전산의 기초적 지식을 교육한다. 기록의 작성과 보존 및 활용에서 컴퓨터 활용이 가지는 사회적 의미와 실무적 가치를 분석하고, 컴퓨터 시스템의 개요 및 하드웨어, 소프트웨어, 운영체제를 이해할 수 있는 기초 지식을 습득하게 한 후, 현재 공공 부문에서 널리 사용하고 있는 응용소프트웨어의 기초적 사용법, 효과적 이용 방법 등을 체계적으로 교육한다.전선 / 대학원
본 강의는 빅데이터 관리 시스템을 다루는 대학원 수준의 과목으로, 전통적인 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)부터 최신 데이터 레이크하우스 아키텍처 및 벡터 데이터베이스까지 포함하여 최신 데이터베이스 시스템 설계(State-of-the-Art DBMS Design)를 중점적으로 다루게 됩니다. 또한, 클라우드 네이티브 하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP) 데이터베이스 시스템과 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)기술을 활용한 AI 기반 데이터베이스 응용을 다룰 예정입니다. 이 강의를 통해 학생들은 다음과 같은 내용을 심도 있게 학습하게 됩니다. • 독립형 및 분산형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 최신 구현 기법 (e.g., cloud HTAP DBMSs). • OLTP(온라인 트랜잭션 처리), OLAP(온라인 분석 처리), 벡터 검색(Vector Search) 워크로드 간의 설계 트레이드오프와 데이터베이스 시스템에서의 설계 선택. • 벡터 데이터베이스(Vector Databases)개념 및 벡터 인덱싱 기술(예: HNSW, IVF, PQ, FAISS, ScaNN)과 고차원 데이터 검색을 위한 근사 최근접 이웃(ANN, Approximate Nearest Neighbor) 검색 알고리즘. • 전통적인 데이터베이스와 벡터 검색 기술의 통합, 그리고 이를 AI 기반 분석, 추천 시스템, LLM(대규모 언어 모델) 기반 검색 엔진에서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 이해. • 최신 데이터베이스 연구 논문을 비판적으로 분석하고, 이를 바탕으로 개선 방향을 도출하여 새로운 데이터베이스 기술을 제안하는 능력. 또한, 본 강의에서는 오픈소스 빅데이터 관리 프레임워크 및 클라우드 기반 플랫폼을 활용한 실습과 프로젝트를 통해, 현대적인 데이터베이스 시스템 및 벡터 검색 기반 아키텍처를 설계하고 최적화하는 실무 경험을 쌓을 수 있도록 합니다.전필 / 학사
본 과목에서는 정형 데이터와 비정형 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 데에 필요한 제반 이론 및 기법을 배운다. 구체적으로, 본 과목의 전반부에서는 데이터베이스 (DB)를 기반으로 한 정보 시스템의 설계 및 구현, 그리고 DB 마이닝과 DB 기반 추천 시스템과 관련된 모형과 기법을 다루고, 후반부에서는 텍스트 데이터를 대상으로 정보 검색, 문서 분류 및 군집화를 위한 주요 이론과 방법론들을 소개한다. 아울러, 본 과목은 소개된 모형 및 기법들을 구현하여 다양한 형태의 데이터에 실적용해보는 프로젝트들을 포함하는 바, 이를 통해 실제 문제에 대한 해결 능력을 기르고, 관련된 기술적 이슈들을 경험해보는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
의료정보시스템은 일반적인 정보시스템에 비교하여 매우 복잡한 데이터의 흐름을 관리하여야 한다. 또한 데이터의 용량이 많을 뿐만 아니라 전체시스템은 빠른 응답속도를 유지해야 하는 조건을 만족시킬 수 있어야 한다. 본 강좌에서는 병원에서 발생되는 업무의 흐름을 분석하고 이를 객체 관계형 모델 (entity relationship diagram)로 표현하는 기법을 배운다. 또한 객체관계모델을 토대로 관계형 데이터베이스를 설계하는 과정을 배우게 되며, 관계형 데이터베이스 설계에 사용되는 제약조건들의 의미와 구현방법들을 배운다. 또한 구축된 toy system을 이용하여 대용량 데이터베이스 평가 및 시스템의 성능 평가를 위한 평가모델의 설계 및 구현방법을 배운다.전선 / 대학원
이 교과목에서는 고급 데이터베이스 시스템의 기반이 되는 주제로서 질의어 처리, 데이터베이스 회복, 병행제어, 데이터베이스 보안 및 무결성, 그리고 분산 데이터베이스를 다룬다. 또한 현재 제기되고 있는 문제로서 의사결정지원 시스템, 웹 데이터베이스, 멀티미디어 데이터베이스, 그리고 이동 데이터베이스도 다뤄질 것이다. 교과목을 통해 관련 연구논문들이 논의될 것이다.전선 / 대학원
수집된 기록들을 보관하기 위해 이를 어떻게 정리하여 배열할 것인가, 혹은 파일과 폴더의 제목은 어떻게 붙일 것인가. 또한 이용을 위해 자료를 어떻게 분류하고 색인화하며, 어떻게 목록화하여 이용자에게 편의를 제공할 것인가를 다룬다. 기록들의 목록, 분류, 색인 등 이용을 위한 기록물 조직방법의 이론과 실습을 통해 기록전문가로서의 자질을 기른다. 또한 기록물 메타데이터의 개념과 구조를 이해시킨다.전필 / 대학원
전 세계 모든 컴퓨터가 네트워크로 연결되어 자유롭게 소통하며 정보를 주고받게 되면서, 전달되고 저장되는 정보의 보안이 중요한 이슈가 된지 오래다. 이 강의에서는 소프트웨어와 컴퓨터시스템에서 정보보안을 위해 개발된 기술의 원리와 한계를 강의한다. 컴퓨터가 정보를 처리할 때 보안 유지를 위해서 컴퓨터 소프트웨어와 하드웨어가 어떻게 서로 협업하여 주어진 보안의 목적을 달성하는 지를 살펴본다. 시스템 소프트웨어의 보안, 응용 소프트웨어의 보안, 소프트웨어 저작권 보장을 위한 기술적인 해결책 등등에 대한 강의를 포함한다. 또한, 이러한 기술들이 미래에 끊임없이 첨단화되고 있는 디지털포렌식 현장에서 어떤 의미를 갖는지를 살펴본다.전선 / 대학원
자료구조 및 알고리듬을 학습한 학부 학생들이 대량의 데이터를 메모리 및 디스크에서 효율적으로 관리하는 시스템 소프트웨어의 모델에 대한 학습과 실제 시스템의 구현을 할 수 있도록 한다. 구체적으로 관계형 모델, 객체지향형 모델, SQL 질의 언어, 파일 시스템 구조, B+tree 및 해쉬 인덱스 구조, 질의처리 및 최적화, 트랜잭션처리, 동시성 제어, 그리고 회복 방법 알고리듬을 학습하고 프로그래밍 프로젝트를 통하여 강의에서 배운 여러 가지 자료 구조와 알고리즘을 구현하도록 한다.전선 / 학사
프로그램 안에서 데이터를 효율적으로 저장하고 접근하도록 자료구조의 다양한 개념을 소개한다. 특히 같은 목적을 위해 작성된 코드안에서 사용 가능한 여러 가지 자료구조들 중에서 어떤 자료 구조가 어떤 상황에서 더 유리한 지를 이해하고, 주어진 응용에 적합한 자료구조를 선택하고 새로운 자료구조를 디자인 할 수 있는 감각을 기른다. 이를 위해 수학적인 분석과 프로그래밍 실습을 통한 다양한 자료구조의 평가를 수행한다.전선 / 대학원
진료 및 연구결과로 얻어진 결과 데이터들을 분석하고 관리하는데 필요한 기초이론을 다룬다. 주된 내용으로는 access를 이용한 데이터베이스의 구축, 인터넷에서의 정보검색, matlab 등을 이용한 생체신호분석등의 내용을 다룬다.전선 / 대학원
의공학 및 의료정보기술의 발전에 따라서 의료기관에서 활용되고 있는 정보시스템은 다양하게 발전하고 있으며, 진료의 편리성 제공 및 기능적인 도움을 줄뿐만 아니라, 임상 및 연구에서 활용되고 있는 범위가 점차 확대되고 있다. 본 교과목에서는 데이터메이스의 이해, 정보시스템의 분석방법론, 개체관계형 모델, 의학용어체계 등 다양한 의료정보 시스템의 기본적인 원리와 함께, 설계 방법론에 대하여 공부한다. 또한 개발된 정보시스템을 향 후 연구 및 지능형 정보시스템에서 활요하기 위하여 임상진료와 연구의 목적에 부합하게 처리 분석하는 XML, data clustering 등 다양한 의료정보 처리 방법에 대하여 임상에 적용된 사례 및 최근의 연구 동향을 포함하여 폭 넓게 공부한다.전선 / 대학원
현대 데이터사이언스 이론과 기술의 발전은 기반이 되는 컴퓨팅 시스템의 기본 구조와 동작 방식에 대한 이해를 필요로 한다. 이 과목에서는 데이터사이언스 전 주기에 걸쳐 활용되는 컴퓨팅 시스템에 대한 기본 개념과 요소들을 배우고, 실습을 통해 시스템을 폭넓게 활용하고 성능을 개선하는 방법론을 학습한다. 먼저 프로세서 파이프라인, 메모리 계층 구조, 가상 메모리, 프로세스/스레드, 파일 시스템, I/O, 병렬 실행과 동기화, 에러 처리와 같은 시스템 구성 요소와 개념들에 대해 배우고, 자원관리 도구 및 네트워크 라이브러리들을 활용하고 시스템 프로그래밍을 통해 기능 구현과 성능 개선을 실습하는 랩을 병행하여 진행한다.