• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.169-171
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• 2001

다수 사용자를 지원하는 프로그램에서 쓰레드의 중요성이 증가함에 따라 데이터베이스 관리 시스템의 하부구조인 객체 저장 시스템들도 쓰레드를 이용하도록 확장되고 있다. 기존의 프로세스/쓰레드 모델는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델, 단일프로세스/멀티쓰레드 모델, 그리고 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 분류할 수 있다. 이 중 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델은 다른 모델들을 포괄할 수 있는 일반적인 형태의 구조이다. 본 논문에서는 멀티프로세스/단일쓰레드 모델로 개발된 객체 저장 시스템 COSMOS를 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델로 확장한 COSMOS/MT를 설계하고 구현한다. 먼저 COSMOS의 트랜잭션 컨텍스트를 분석하여 공유 트랜잭션 컨텍스트와 비공유 트랜잭션 컨텍스트로 분류 후, 각 트랜잭션 컨텍스트의 유지방법을 제안한다. 그리고, 구현한 모델의 유용성을 보이기 위하여 TPC-A 벤치마크에 대해 성능 평가를 수행한다. 실험결과 1000개의 클라이언트를 서비스하는 경우 COSMOS/MT가 COSMOS에 비하여 처리율이 최고 5배까지 향상됨을 보인다. 마지막으로, 멀티프로세스/멀티쓰레드 모델의 성능을 결정하는 중요 요소인 프로세스 당 쓰레드 개수에 따른 성능 변화에 대하여 고찰하고, 실험을 통하여 프로세스당 쓰레드 개수에 따른 시스템의 성능 변화를 보인다.화를 보인다.

• Spatial Information Research
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• v.6 no.2
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• pp.125-132
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• 1998

The I/O performance for spatial queries is extremely important since the handling of huge amount of multidimensional data is required in spatial databases for geographic information systems. Therefore, we describe representative spatial access methods handling complex spatial objects, z-transform B tree, KDB tree, R tree, MAX tree, to increase I/O performance. In addition, we measure the performance of spatial indexing schemes by testing against various realistic data and query sets. Results from the benchmark test indicates that MAX outperforms other indexing schemes on insertion, range query, spatial join. MAX tree is expected to use as index scheme organizing storage system of GIS in the future.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.6
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• pp.1305-1317
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• 2019

Although encryption for data protection is essential in the big data platform environment of public institutions and corporations, much performance verification studies on encryption algorithms considering actual big data workloads have not been conducted. In this paper, we analyzed the performance change of AES, ARIA, and 3DES for each of six workloads of big data by adding data and nodes in MongoDB environment. This enables us to identify the optimal block-based cryptographic algorithm for each workload in the big data platform environment, and test the performance of MongoDB by testing various workloads in data and node configurations using the NoSQL Database Benchmark (YCSB). We propose an optimized architecture that takes into account.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.809-812
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• 2014

본 논문에서는 키 프레임 영상을 이용한 효과적인 실시간 시각 루프 결합 탐지기를 제안한다. 시각 루프 결합 탐지기는 과거에 지나온 위치들 중 하나를 다시 재방문하였는지를 판단하기 위해, 새로운 입력 영상을 이미 지나온 위치들에서 수집한 과거 영상들과 모두 비교해 보아야 한다. 따라서 새로운 위치나 장소를 방문할수록 비교 대상 영상들이 계속해서 증가하기 때문에, 일반적으로 루프 결합 탐지는 높은 정확도와 실시간성을 동시에 만족하기 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 본 시스템에서는 입력 영상들 중에서 키 프레임들만을 골라 비교함으로써, 루프 결합 탐지에 필요한 비교 연산량을 효과적으로 줄이는 방법을 채택하였다. 또한 본 시스템에서는 루프 결합 탐지의 정확도와 효율성을 높이기 위해, 키 프레임 영상들을 시각 단어들의 집합(BoW)으로 표현하고, DBoW 데이터베이스 시스템을 이용해 키 프레임 영상들에 대한 색인을 구성하였다. TUM 대학의 벤치마크 데이터들을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 시각 루프 결합 탐지기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.26 no.3
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• pp.12-36
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• 2023

Graph databases, which store different types of data and their relationships modeled as a graph, can be effective in managing and analyzing real estate spatial data linked by complex relationships. However, they are not widely used due to the limited spatial functionalities of graph databases. In this study, we propose a uniform grid-based real estate spatial data management approach using a graph database to respond to various real estate-related spatial questions. By analyzing the real estate community to identify relevant data and utilizing national point numbers as unit grids, we construct a graph schema that linking diverse real estate data, and create a test database. After building a test database, we tested basic topological relationships and spatial functions using the Jackpine benchmark, and further conducted query tests based on various scenarios to verify the appropriateness of the proposed method. The results show that the proposed method successfully executed 25 out of 29 spatial topological relationships and spatial functions, and achieved about 97% accuracy for the 25 functions and 15 scenarios. The significance of this study lies in proposing an efficient data integration method that can respond to real estate-related spatial questions, considering the limited spatial operation capabilities of graph databases. However, there are limitations such as the creation of incorrect spatial topological relationships due to the use of grid-based indexes and inefficiency of queries due to list comparisons, which need to be improved in follow-up studies.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.12D no.2 s.98
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• pp.199-210
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• 2005

We need XML generate various kinds of XML data to evaluate XML database systems. Existing XML data generators are developed to generate XML data that are suitable for particular evaluation methods, and their functionalities are limited in terms of generating XML data This paper introduces a new XML data generator, WeXGene, that not only improves the drawbacks of existing data generators but also adds new data generation functionalities. For generating XML data WeXGene uses the user data files and the structure definition files, which specify SDTD(Symbolic DTD) or input parameters. The user data file is a text data file that has column data or row data. It is also possible that WeXGene generates XML data without accessing the user data file. This paper presents the design details, overall system architecture, and data generation process of WeXGene. An analytic comparison with other XML data generators is also presented.

• Computational Structural Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.14-21
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• 2004

MDO프레임웍은 설계 작업을 통합적으로 관리하고 자동화하여 설계도구 간의 데이터 전달과 변환에 소요되는 설계자의 부담을 경감시키며 다분야 전문가가 참여하는 협동설계 환경을 제공함으로써 다분야를 동시에 고려한 효율적 설계를 지원한다. 이번 글에서는 이러한 MDO프레임웍으로 개발된 EMDIOS를 소개하고, 그 개발 배경과 타당성을 개략적으로 제시하였다. EMDIOS는 분산 환경을 제공하고, 데이터베이스와 연계되어 정의된 문제와 문제 풀이 절차를 저장하고 실행시 발생하는 데이터들을 체계적으로 관리하는 구조를 갖는다. MDO문제 해결에 필요한 도구들은 모두 소프트웨어 컴포넌트로 구성 및 기술되어 컴포넌트 등록기에 등록되어 저장된다. 등록된 컴포넌트는 GUI기반의 MDO커널에 의하여 검색되고 MDO문제해결 절차의 구성 요소가 된다. 구성된 문제 해결을 위한 실행은 컴포넌트 서비스 에이전트에 의하여 이루어진다. EMDIOS는 새로운 설계도구를 EMDIOS에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 공통적으로 구현될 수 있는 부분을 구현한 추상 클래스와 이로부터 필요한 인터페이스를 생성할 수 있는 인터페이스 제조기를 제공함으로써 확장성과 개방성을 제공한다. 제시된 MDO 프레임웍의 사용자 인터페이스는 가장 많은 사용자를 확보하고 있는 윈도우 환경에서 Visual C++를 이용하여 개발되고 있으며, 다양한 OS환경에서 작동되어야 하는 래퍼는 JAVA로 개발하였다. 현재 개발된 EMDIOS는 다양한 벤치 마크 테스트 중이며 올해 9월이후에는 일반에게도 공개할 수 있는 프레임웍으로써 모습을 갖출 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.160-162
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• 2001

최근 대용량의 데이터베이스로부터 유용한 정보를 발견하고 데이터간에 존재하는 연관성을 탐색하고 분석하는 데이터 마이닝에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 실제 응용분야에선 수집된 데이터는 시간이 지날수록 데이터의 양이 늘어나게 되고, 중복되는 속성과 잡음을 갖게 되어 마이닝 기법을 이용하는데 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 어느 속성이 중요한지 알 수 없어 중요한 속성이 중요하지 않은 속성에 의해 왜곡되거나 제대로 분석되지 않을 수 있다. 이 논문은 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 대용량의 데이터에 적용할 수 있고 데이터에서 알려지지 않은 패턴을 발견할 뿐만 아니라, 사용자가 얻고자 하는 출력을 생성할 수 있는 혼합형 신경망 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 알고리즘의 타당성을 검증하기 위해 몇 가지 벤치마크데이터를 이용하여 본 논문의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.234-237
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• 2015

현재 RDBMS는 대부분 블록기반의 스토리지를 사용하는데 오늘날 정형화 되지 않은 데이터 타입에 대한 요청이 많아지고 있어서 오브젝트 스토리지를 사용하려는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 그래서 본 논문을 통해 오브젝트 스토리지를 사용하는 RDBMS 환경을 제안한다. 오브젝트 스토리지 중 오픈 소스로 많이 사용되고 있는 Swift와 Ceph를 사용하여 시스템을 구축, 두 시스템간의 파일 및 RDBMS 성능비교를 진행하였다. Swift와 Ceph는 동일한 인터페이스가 아니기에 중간에 새로운 레이어를 추가하여 POSIX 환경에서 테스트가 가능하도록 하였다. 데이터베이스는 Postgresql을 사용하였고 두 시스템 간의 성능측정은 파일벤치마크인 IOzone 그리고 Posgresql에서 지원하는 TPC-B 기반 pgbench를 사용, 노드 확장성과 가상 클라이언트 수를 비교표로 활용하여 실험을 진행하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.1_2
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• pp.1-9
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• 2002

Evolutionary artificial neural networks (EANNs) are towards the near optimal ANN using the global search of evolutionary instead of trial-and-error process. However, many real-world problems are too hard to be solved by only one ANN. Recently there has been plenty of interest on combining ANNs in the last generation to improve the performance and reliability. This paper proposes a new approach of constructing multiple ANNs which complement each other by speciation. Also, we develop a multiple ANN to combine the results in abstract, rank, and measurement levels. The experimental results on Australian credit approval data from UCI benchmark data set have shown that combining of the speciated EANNs have better recognition ability than EANNs which are not speciated, and the average error rate of 0.105 proves the superiority of the proposed EANNs.