딥러닝 기반의 다중 클라우드 환경에서 빅 데이터의 안전성을 보장하기 위한 비대칭 데이터 저장 관리 기법

정윤수

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정윤수 (목원대학교)

저널정보: 한국디지털정책학회 디지털융복합연구 디지털융복합연구 제19권 제3호

발행연도: 2021.1

수록면: 211 - 216 (6page)

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분산 클라우드 환경에서는 다양한 이기종 장치의 정보들이 꾸준하게 증가하고 있다. 이 같은 이유는 고속의 네트워크의 속도와 대용량의 멀티미디어 데이터가 사용되고 있기 때문이다. 그러나, 이기종의 장치에서 송?수신되는 빅 데이터의 정보 오류를 최소화하기 위한 방법은 여전히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 송?수신되는 정보들에 의해 발생되는 네트워크의 대역폭과 데이터 오류 최소화를 위한 딥러닝 기반의 비대칭적 저장 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 각각의 디바이스에서 생성되는 빅 데이터정보를 비대칭적으로 해시 처리한 후 로드 밸런스를 최적화하기 위해서 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 제안 기법은 각 디바이스에서 수집된 빅 데이터의 오류를 허용하는 동시에 빅 데이터의 연계 정보를 개의 클러스터 그룹으로 그룹핑함으로써 빅 데이터의 연결성을 확보한 것이 특징이다. 특히, 제안 기법은 빅 데이터간의 유사 값을 시드로 추출한 손실 함수를 사용하였기 때문에 비대칭적으로 빅 데이터를 저장 관리 할때의 정보 오류를 최소화하였다.

#라우드 #빅 데이터 #비대칭 #딥러닝 #연계 정보 #로드 밸런스

참고문헌 (16)

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S. Y. Wang / 2019 / Deep Policy Hashing Network with Listwise Supervision / Proceedings of the 2019 on International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR-19) :123~131

S. Jin / 2018 / Deep saliency hashing

J. X. Li / 2019 / Dual Asymmetric Deep Hashing Learning / IEEE Access 7:113372~113384

P. H. Li / 2017 / Is Second-Order Information Helpful for Large-Scale Visual Recognition? / 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV-17) :2089~2097

M. Zhou / 2019 / Deep Forest Hashing for Image Retrieval / Pattern Recognition

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