• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.10a
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• pp.73-77
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• 1996

정보는 의사결정자들의 수주에 있을 때 기업에 있어 강력한 경쟁무기가 된다. 의사결정자들의 정보에 대한 이러한 필요성을 충족시키기 위해서 데이타는 운영시스템(Operational System)에서 추출되어 데이타웨어하우스에 저장된다. 데이타웨어하우스는 핵심 비지니스영역(key business dimension)에 의해 정리된 historical data를 저장한다. 이러한 의사결정자들을 위한 데이타웨어하우스 정보의 전달은 기존의 클라이언트/서버 시스템 하에서는 많은 지원을 요구한다. 즉 기존 클라이언트/서버 시스템 하에서는 사용자들의 접근을 위해 데이타가 추출되고 조직화되어지고 나면, 반드시 분석 소프트웨어가 각 사용자의 컴퓨터에 설치되어야 하고 외부의 사용자를 위한 새로운 운영자가 고용되어야 한다. 사용자의 다양한 요구 그리고 계속적 사용자의 교체는 사용자 지원에 있어 심각한 기업부담으로 작용한다. 또한 클라이언트/서버 시스템에서는 기업외부의 정보 이용자들에게 정보를 제공하는데 있어 장소적 한계점을 가지고 잇다. 인트라넷과 인터넷은 이러한 클라이언트/서버 시스템 환경의 문제에 대해 해답을 제시한다. 인트라넷은 데이타웨어하우스로의 접근을 간단히 할뿐만 아니라 의사결정자들의 정보의 공유와 상호분석의 새로운 단계를 제공한다. 그리고 인터넷은 기업 외부 어디에서나 기업이 제공하는 정보를 이용하고자 하는 사람들에게 접근의 편의성을 제공한다. 즉 데이타웨어하우스의 목표와 인트라넷, 인터넷의 목표는 데이타로의 손쉬운 접근이라는 점에서 동일하다. 이러한 점에 착안하여 인트라넷과 인터넷하에서 운용되는 데이타웨어하우스 시스템 구축을 위한 방안을 제시하고자 한다.다(학생군:8.16kg 작업자군:12.9kg). 심박수를 이용한 생리학적 연구에서는 평균 심박수가 거의 100 이하를 유지하므로써 피실험자들이 8시간 작업기준으로 보아 무리가 없는 최대허용 하중을 결정하였음을 보였다. 또한 각 운반작업에 대한 최대허용 하중을 예측하는 회귀모형을 제시하였다.아직 정립되어 있지 않은 분산 환경하에서의 관계형 데이타베이스의 데이타관리의 분류체계를 나름대로 정립하였다는데 그 의의가 있다. 또한 이것의 응용은 현재 분산데이타베이스 구축에 있어 나타나는 기술적인 문제점들을 어느정도 보완할 수 있다는 점에서 그 중요성이 있다.ence of a small(IxEpc),hot(Tex> SOK) core which contains two tempegatlue peaks at -15" east and north of MDS. The column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.7 no.1 s.13
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• pp.53-62
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• 2005

A challenging task in the LBS system engineering is to implement a highly scalable system architecture which can manage moderate-size configurations handling thousands of moving items as well as upper-end configurations handling distributed computing system architecture that consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone. In this paper, we explain a prototype location data server structuring major components of GALIS by employing the TMO programming scheme, including the execution engine middleware developed to support real-time distributed object programming and real-time distributed computing system design. We present how to generate realistic location sensing reports and how to process such location reports and location-related queries. Some experimental results showing performance factors regarding distributed query processing are also explained.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.6
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• pp.564-571
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• 2007

One of the methods for integrating XML data in distributed environments is using XML view. User can query toward distributed local XML views by using global XQuery queries in XQuery which is a standard query language for searching XML data. The global XQuery queries naturally contain join operations because of integrating and searching distributed heterogeneous data. Since join operations are generally expensive for processing a query, its processing technique is very important for efficient processing of global XQuery queries. Therefore there are some studies on the efficient processing of join operations and one of these studies is that selects minimum join cost by estimating a join selectivity. In case of SQL, there are already some researches for estimating a join selectivity and join cost of global SQL queries. However we can not apply their methods for estimating the selectivity of join operations in SQL queries into XQuery queries because of the structural difference between relational data and XML data. Therefore this paper proposes a method for estimating a selectivity of join operations in XQuery queries using the information of XML views. Our contribution is three threefold. First, we define the difference point for estimating join selectivity between SQL and XQuery. Second, we estimate join selectivity in XQuery queries by referring XML views. Third, we evaluate our estimating method.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.12-24
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• 1994

최근 수년간에 걸쳐 이루어진 센서기술의 발달과 컴퓨터를 이용한 데이타 처리능력의 혁신적인 발전은 대형의 복잡한 시스템을 실시간으로 운용하는데 있어서 막대한 양의 정보를 적절히 처리할 수 있는 기술을 요구한다. 예를 들어, 제철 또는 화학공장 공정제어에 있어서 여러 단계의 복잡한 공정의 상태에 관련된 정보는 다양한 센서들에 의하여 감지되어 제어컴퓨터에 전달된다. 또한 제어컴퓨터에서 생성되는 데이타는 자동화장비들의 각 구동장치로 분배된다. 이와 더불어 전체공정의 운용 및 관리와 제품의 품질 검사 및 시험에 관련된 데이타들도 적절히 전송되어야 한다. 또한 공장의 생산자동화 시스템에서도 수많은 로봇, PLC, CNC,AGV,켠베이어, 자동창고 등 자동화장비관련장비들의 시간적,공간적인 작업상태와 작업환경에 대한 무수한 정보들은 다양한 센서들에 의하여 감지되어 제어컴퓨터로 전달되어야 한다. 이러한 막대한 양의 데이타들을 적시에 수집하여 가공한 후 적시, 적소에 분배해 줄 수 있는 데이타 전송기술의 확보는 미래의 첨단생산시스템으로 인식되는 CIM(Computer Integrated Manufacturing)및 분산제어시스템(Distributed Control System)의 구축을 위한 선결과제라 할 수 있다. 이러한 문제들은 발전소, 최신예 항공기와 인공위성 등과 같이 고도의 제어기능과 매우 높은 신뢰도를 요구하는 시스템들에서도 마찬가지로 제기된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.256-258
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• 2002

데이타베이스 공유 시스템(Database Sharing System : DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위해 다수 개의 노드들을 연동하며, 각 노드는 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. DSS를 구성하는 노드들이 고장날 경우, 데이타베이스를 정확한 상태로 복구하기 위한 회복 기법이 필요하다. DSS에서의 데이터베이스 회복 과정은 여러 노드에 분산된 로그 레코드의 병합 작업을 포함하며, 병합된 로그 레코드를 이용한 REDO 작업을 수행하여야 하므로 일반적인 단일 데이타베이스 시스템에 비해 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 Oracle 9i에서 개발된 캐쉬 연합(cache fusion) 기법을 개선한 버전 관리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 DSS를 구성하는 단일 노드의 고장 시 로그 병합 과정이 필요 없으므로 빠른 회복을 지원할 수 있으며, Oracle 9i에서 발생하는 빈번한 디스크 저장 오버헤드를 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.1E
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• pp.14-21
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• 1995

This paper presents a parallel sorting algorithm suitable for the SIMD multiprocessor. The algorithm finds pivots for partitioning the data into ordered subsets. The data can be evenly distributed to be sorted since it uses the probability theory. For n data elements to be sorted on p processors, when $n{\geq}p^2$, the algorithm is shown to be asymptotically optimal. In practice, sorting 8 million data items on 64 processors achieved a 48.43-fold speedup, while the PSRS required a 44.4-fold speedup. On a variety of shared and distributed memory machines, the algorithm achieved better than half-linear speedups.

• Database Research
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• v.34 no.3
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• pp.58-68
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• 2018

Distributed computing helps to efficiently store and process large data on a cluster of multiple machines. The performance of distributed computing is greatly influenced depending on the state of the servers constituting the distributed system. In this paper, we propose a self-diagnosis system that collects log data in a distributed system, detects anomalies and visualizes the results in real time. First, we divide the self-diagnosis process into five stages: collecting, delivering, analyzing, storing, and visualizing stages. Next, we design a real-time self-diagnosis system that meets the goals of real-time, scalability, and high availability. The proposed system is based on Apache Flume, Apache Kafka, and Apache Storm, which are representative real-time distributed techniques. In addition, we use simple but effective moving average and 3-sigma based anomaly detection technique to minimize the delay of log data processing during the self-diagnosis process. Through the results of this paper, we can construct a distributed real-time self-diagnosis solution that can diagnose server status in real time in a complicated distributed system.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.4
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• pp.219-228
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• 2006

Many biomedical research groups have been trying to share their outputs to increase the efficiency of research. As part of their efforts, a common ontology named Gene Ontology(GO), which comprises controlled vocabulary for the functions of genes, was built. However, data from many research groups are distributed and most systems don't support integrated semantic queries on them. Furthermore, the semantics of the associations between concepts from external classification systems and GO are still not clarified, which makes integrated semantic query infeasible. In this paper we present an ontology matching and integration system, called AutoGOA, which first resolves the semantics of the associations between concepts semi-automatically, and then constructs integrated ontology containing concepts from GO and external classification systems. Also we describe a web-based application, named GOGuide II, which allows the user to browse, query and visualize integrated data.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.11
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• pp.953-964
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• 2006

Due to the usefulness of the collaborative filtering, it has been widely used in both the research and commercial field. However, there are still some challenges for it to be more efficient, especially the scalability problem, the sparsity problem and the cold start problem. In this paper. we address these problems and provide a novel distributed approach based on agents collaboration for the problems. We have tried to solve the scalability problem by making each agent save its users ratings and broadcast them to the users friends so that only friends ratings and his own ratings are kept in an agents local database. To reduce quality degradation of recommendation caused by the lack of rating data, we introduce a method using friends opinions instead of real rating data when they are not available. We also suggest a collaborative filtering algorithm based on user profile to provide new users with recommendation service. Experiments show that our suggested approach is helpful to the new user problem as well as is more scalable than traditional centralized CF filtering systems and alleviate the sparsity problem.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.36 no.1
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• pp.50-62
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• 2009

In wireless and mobile environments, data broadcasting is recognized as an effective way for data dissemination due to its benefits to bandwidth efficiency, energy-efficiency, and scalability. In this paper, we address the problem of delayed query processing raised by tree-based index structures in wireless broadcast environments, which increases the access time of the mobile clients. We propose a novel distributed index structure and a clustering strategy for streaming XML data which enable energy and latency-efficient broadcast of XML data. We first define the DIX node structure to implement a fully distributed index structure which contains tag name, attributes, and text content of an element as well as its corresponding indices. By exploiting the index information in the DIX node stream, a mobile client can access the wireless stream in a shorter latency. We also suggest a method of clustering DIX nodes in the stream, which can further enhance the performance of query processing over the stream in the mobile clients. Through extensive performance experiments, we demonstrate that our approach is effective for wireless broadcasting of XML data and outperforms the previous methods.