Jin-Ho Hwang;Hak Soo Kim;Jhong-Jin Kim;Seung Mi Lee;Jin Hyun Son
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.360-363
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2008
최근 관계형 데이터 스트림에서 키워드 검색에 관한 연구가 진행되고 있다. 키워드 검색을 통해 사용자는 시스템의 복잡한 내부 데이터 스키마나 질의언어에 대한 지식이 없이도 데이터 스트림에서 정보 검색이 가능하다. 하지만, 빈번하고 동적으로 변화하는 특성을 지닌 데이터 스트림에서 수행되는 연속 질의 처리를 위해서 보다 효과적인 질의 최적화 방안이 요구된다. 따라서, 우리는 본 논문을 통해 계층적 클러스터링을 이용하여 중간결과 공유의 최대화를 통한 질의 최적화를 방안을 제안한다.
With the development of social network services, graph structures have been utilized to represent relationships among objects in various applications. Recently, a demand of subgraph matching in real-time graph streams has been increased. Therefore, an efficient approximate Top-k subgraph matching scheme for low latency in real-time graph streams is required. In this paper, we propose an approximate Top-k subgraph matching scheme considering data reuse in graph stream environments. The proposed scheme utilizes the distributed stream processing platform, called Storm to handle a large amount of stream data. We also utilize an existing data reuse scheme to decrease stream processing costs. We propose a distance based summary indexing technique to generate Top-k subgraph matching results. The proposed summary indexing technique costs very low since it only stores distances among vertices that are selected in advance. Finally, we provide k subgraph matching results to users by performing an approximate Top-k matching on the summary indexing. In order to show the superiority of the proposed scheme, we conduct various performance evaluations in diverse real world datasets.
This paper present a design and implementation of a distributed audio, Video stream service framework based on CORBA for efficient processing and control of audio/video stream. We design software components which support processing, control and transmission of audio/video streams as distributed objects. For optimization of stream transmission performance, we separate the transmission path of control data and media data. Distributed objects are defined by IDL and implemented using JAVA. And device dependent facilities like media capturing, playing and communication channels are implemented using JMF (Java Media Framework) components. We show a connection establishment and control procedure of streams communication. And for evaluation, we implement a test system and experiment a system performance. Our experiments show that test system has somewhat longer connection latency time compared to TCP connection establishment, but has optimized media transmission time compared to CORBA IIOP. Also test system show acceptable service quality of media transmission.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2001.05a
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pp.217-223
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2001
본 논문에서는 기존의 AV용 적외선 송수신 시스템을 중간 매체로 이용하고, 그의 대역내에서 디지털 비트스트림을 고속으로 송수신할 수 있는 적외선 무선 데이터 통신 시스템을 제안 및 구현하였다. 제안한 시스템의 송신측에서는 디지털 비트스트림을 NTSC 비디오 신호 규격과 유사한 형태의 아날로그 신호로 변환하고, 이를 기존의 적외선 송신기로 무선 전송한다. 수신측에서는 기존의 적외선 수신기로 아날로그 신호를 수신하고, 이를 다시 디지털 비트스트림으로 변환한다. 본 논문의 결과는 다양한 AV시스템에서 적외선을 이용한 고속 무선 데이터 송수신에 응용될 수 있을 것이다.
Despite the surge in the research for keyword search method over relational database, only little attention has been devoted to studying on relational data stream.The research for keyword search over relational data stream is intense interest because streaming data is recently a major research topic of growing interest in the data management. In this regard we first analyze the researches related to keyword search methodover relational data stream, and then this paper focuses on the method of minimizing the join cost occurred while processing keyword search queries. As a result, we propose an advanced keyword search method that can yield more meaningful results for users on relational data streams. We also propose a query optimization method using layered-clustering for efficient query processing.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.540-543
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2008
본 논문은 DVB-T 전송스트림의 비디오, 오디오 및 그 외의 데이터의 다중화를 고찰하고, 효율적인 역다중화에 대한 연구이다. DVB 시스템은 위성, 케이블, 지상파, 휴대용 등 모든 전송 매체에 디지털 TV 및 데이터 방송을 제공하며 전송(Transport) 시스템으로 MPEG-2 시스템을 채택하였다. MPEG-2 시스템은 여러 가지 영상과 음성, 데이터 스트림을 하나의 스트림으로 다중화하고 188byte 크기의 전송 스트림 패킷을 사용한다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.383-393
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2013
Data stream mining is a technique to obtain the useful information by analyzing the data generated in real time. In data stream mining technology, frequent itemset mining is a method to find the frequent itemset while data is transmitting, and these itemsets are used for the purpose of pattern analyze and marketing in various fields. Existing techniques of finding frequent itemset mining are having problems when a malicious attacker sniffing the data, it reveals data provider's real-time information. These problems can be solved by using a method of inserting dummy data. By using this method, a attacker cannot distinguish the original data from the transmitting data. In this paper, we propose a method for privacy preserving frequent itemset mining by using the technique of inserting dummy data. In addition, the proposed method is effective in terms of calculation because it does not require encryption technology or other mathematical operations.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.1
s.16
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pp.1-16
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2006
Recently, human based computing environment for supporting users to concentrate only user task without sensing other changes from users is being progressively researched and developed. But middleware deletes steream data processed for reducing process load of massive information from RFID sensor in this computing. So, this kind of middleware have problems when user demands probability or statistics needed for data warehousing or data mining and when user demands very important stream data repeatedly but already discarded in the middleware every former time. In this paper, we designs Sensor Middleware Architecture on Multi Level Spatial DBMS with Snapshot and manage repeatedly required stream datas to solve reusing problems of historical stream data in current middleware. This system uses disk databse that manages historical stream datas filtered in middleware for requiring services using historical stream information as data mining or data warehousing from user, and uses memory database that mamages highly reuseable data as a snapshot when stream data storaged in disk database has high reuse frequency from user. For the more, this system processes memory database management policy in a cycle to maintain high reusement and rapid service for users. Our paper system solves problems of repeated requirement of stream datas, or a policy decision service using historical stream data of current middleware. Also offers variant and rapid data services maintaining high data reusement of main memory snapshot datas.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.9
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pp.35-46
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2010
Sequential pattern mining is one of the essential data mining tasks, and it is widely used to analyze data generated in various application fields such as web-based applications, E-commerce, bioinformatics, and USN environments. Recently data generated in the application fields has been taking the form of continuous data streams rather than finite stored data sets. Considering the changes in the form of data, many researches have been actively performed to efficiently find sequential patterns over data streams. However, conventional researches focus on reducing processing time and memory usage in mining sequential patterns over a target data stream, so that a research on mining more interesting and useful sequential patterns that efficiently reflect the characteristics of the data stream has been attracting no attention. This paper proposes a mining method of sequential patterns over data streams with a gap constraint, which can help to find more interesting sequential patterns over the data streams. First, meanings of the gap for a sequential pattern and gap-constrained sequential patterns are defined, and subsequently a mining method for finding gap-constrained sequential patterns over a data stream is proposed.
This paper analyzes cost tradeoffs between memory usage and computation for window-based operators in data stream environments. It identifies generic operator network constructs, and sets up a cost model for the estimation of the expected memory reduction and the computation overheads when window memory relocations are applied to each operator network construct. This cost model helps to identify the utility of window memory relocations. It also helps to apply window memory relocation to improve a query execution plan to save memory usage. The proposed approach contributes to expand the scope of query processing and optimization in data stream environments. It also provides a basis to develop a cost estimation model for the query optimization using window memory relocations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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