• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.189-192
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• 2008

최근에 제한된 데이터 셋보다 센서 데이터 처리, 웹 서버 로그나 전화 기록과 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석등과 관련된 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 것에 많은 관심이 집중되고 있으며, 특히 데이터 스트림의 조인 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 조인 연산을 빠르게 처리하기 위한 효율적인 해시 구조와 조인 방법에 대해서 연구하고 다양한 환경에서 제안 방법을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.148-150
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• 2012

최근 대용량 스트림 데이터에 대한 요구사항이 발생하고 있다. 이때 모든 대용량 스트림을 실시간으로 좋은 서비스를 제공하는 것은 실제적으로 불가능하다. 즉 대용량 스트림 데이터에 대한 QoS(Quality of Service: 서비스 품질)이 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 QoS를 정의하기 위해서는 센서 스트림 데이터에 대한 우선순위 부여방법이 가장 원천적으로 중요한 사항이 된다. 현재 센서 네트워크상에서의 서비스 품질은 연구되고 있지만 미들웨어 레이어에서의 우선순위 부여 방법에 대한 연구가 미비하다. 센서 스트림은 자체적으로는 우선순위를 가질 수 없으므로 사용자 질의 우선순위와 센서 스트림의 발생 시간등을 고려하여 대용량 센서 스트림에 대한 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.11 no.3
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• pp.31-39
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• 2009

Requirement level regarding processing and managing real-time datastream in an ubiquitous environment is increased. Especially, due to the unbounded, high frequency and real-time characteristics of datastream, development of specialized stroge manager for DSMS is necessary to process such datastream. Existing DSMS, e.g. Coral8, can support datastream processing but it is not scalable and cannot perform well when handling large-volume real-time datastream, e.g. 100 thousand over per second. In the case of Oracle10g, which is generally used in related field, it supports storing and management processing. However, it does not support real-time datastream processing. In this paper, we propose specialized storage manager of DSMS for real-time compressed storing on semiconductor or LCD production facility of Samsung electronics, Hynix and HP. Hynix and HP. This paper describes the proposed system architecture and major components and show better performance of the proposed system compared with similar systems in the experiment section.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.99-101
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• 2015

현재 다양한 센서 기기에서 쏟아지는 대용량의 정형/비정형의 스트림 데이터의 경우 기존의 단일 스트리밍 처리 시스템 만으로 처리하기에는 한계가 있다. 클러스터의 디스크가 아닌 메모리들을 사용하여 대용량 데이터 처리를 할 수 있는 Spark 는 분산 처리 임에도 불구하고 강력한 데이터 일관성과 실시간성을 확보할 수 있는 플랫폼이다. 본 연구에서는 대용량 스트림 데이터 분석 시 발생하는 메모리 공간 부족과 실시간 병렬 처리 문제를 해결하고자, 클러스터의 메모리를 이용하여 대용량 데이터의 분산 처리와 스트림 실시간 처리를 동시에 할 수 있도록 구성하였다. 실험을 통하여, 기존 배치 처리 방식과 제안 시스템의 성능 차이를 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.81-86
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• 2007

RFID 미들웨어는 응용 서비스를 담당하는 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 빠르게 검출하여 이를 실시간적으로 전달할 수 있어야 한다. RFID 스트림 데이터는 대용량으로 발생되지만 어플리케이션에서 요구하는 비즈니스 이벤트를 항상 만족시키지는 못한다. 이에 따라, 미들웨어는 불필요한 이벤트를 처리하기 위해 많은 시간을 소요할 뿐만 아니라 대용량의 RFID 스트림 데이터를 정해진 시간 내에 처리하지 못하는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 어플리케이션이 등록한 비즈니스 이벤트를 구성하는 최소 조건을 만족하는 후보 집합을 찾는 연산을 제안한다. 이를 통해 후보 집합이 추출되면 실제 비교 연산을 통하여 조건을 만족하는 비즈니스 이벤트를 찾아내고 어플리케이션에 전달한다. 또한, 비트맵으로 이벤트의 발생을 표시를 하고 이 비트맵을 이용하여 실제 비즈니스 이벤트를 검출하는 기법을 제공한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2010.05a
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• pp.291-295
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• 2010

최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.145-147
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• 2005

최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.6
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• pp.27-37
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• 2018

Streamline generation is one of the most representative visualization methods to analyze the flow stream of fluid dynamics dataset. It is a challenging problem, however, to determine the seed locations for effective streamline visualization. Meanwhile, it needs much time to compute effective seed locations and streamlines on the massive flow dataset. In this paper, we propose not only an importance based method to determine seed locations for the effective streamline placements but also a parallel streamline visualization method on the distributed visualization system. Moreover, we introduce case studies on the real fluid dynamics dataset using GLOVE visualization system to evaluate the proposed method.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.23 no.3
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• pp.225-237
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• 2018

The demand for processing large data streams is growing rapidly as the generation and processing of large volumes of data become more popular. A variety of large data processing technologies are being developed to suit the increasing demand. One of the technologies that researchers have particularly observed is the data stream clustering with sliding windows. Data stream clustering with sliding windows may create a new set of clusters whenever the window moves. Previous data stream clustering techniques with sliding windows exploit the coresets, also known as group features that summarize the data. In this paper, we present some reformable elements of a group-feature based algorithm, and propose our algorithm that modified the clustering algorithm of the original one. We conduct a performance comparison between two algorithms by using different parameter values. Finally, we provide some guideline for the selective use of those algorithms with regard to the parameter values and their impacts on the performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.35-38
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• 2004

센서 데이터 스트림 처리 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술로 그 중요성이 날로 증대되어, 현재 산업계는 물론 학계에서도 그 역량을 이에 집중하고 있다. 본 논문에서는, 센서 데이터 스트림에 대한 특징 및 이를 처리하기 위한 산업계와 학계의 동향을 알아본다. 그리고, 대용량 센서데이터 스트림을 처리하기 위해 요구되어지는 기능을 정리하고, 이를 기반으로 센서 데이터 스트림처리 시스템의 구조를 설계한다.