• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1859-1862
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• 2002

비공유 데이터베이스 클러스터는 그 구조의 특성 상 동적인 질의 패턴의 변화, 특정 데이터에 대한 질의 집중에 의한 부하 불균형 및 집중, 사용자 증가에 의한 처리량 한계 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터베이스 클러스터는 최근에 제안된 온-라인 확장기법을 사용하며, 이 기법은 데이터 베이스의 확장성에 의해 큰 영향을 받는다. 일반적으로 클러스터 시스템에서 사용되는 데이터 분할 기법에는 키 값의 순서대로 분할하는 라운드-로빈 분할 기법, 해쉬 함수를 이용해 데이터를 분할하는 해쉬 분할 기법, 범위에 따라 각 노드에 데이터를 분할하는 범위 분할기법, 그리고 조건식에 따라 데이터를 분할하는 조건식 분할 기법이 있다. 본 논문에서는 이 네 가지 분할 기법의 특성을 정리하고, 비공유 데이터베이스 클러스터에서 확장성에 있어서 우수한 분할 기법을 각 분할 기법의 성능평가를 통해 얻는다. 성능평가에서는 각각의 분한 기법을 평가하기 위해 확장 시 발생되는 이동 데이터의 크기, 질의처리에 대한 영향, CPU 사용률, 그리고 온-라인 확장기법의 수행 시 발생되는 특성에 대한 영향을 분석하며, 얻어진 결과를 토대로 비공유 데이터베이스 클러스터에서 가장 적합하면서도 온-라인 확장 기법적용을 위해 확장성이 우수한 데이터 분할기법을 찾는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.196-198
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• 2002

클러스터링 데이터베이스는 높은 가용성과 확장성을 갖으며, 예상치 못한 클라이언트 질의의 증가나 질의 패턴의 변경에 따른 작업부하의 편중에 효율적으로 대처할 수 있는 구조이다. 특히 온라인 확장 기법은 트랜잭션 처리를 중지하지 않고 새로운 노드를 클러스터에 추가하여 데이터를 재구성함으로써 임의의 노드에 질의가 집중되는 문제를 해결할 수 있다. 정적으로 구성된 시스템만으로는 두 대 이상의 서버에 작업량이 집중될 경우 재배치 시 서버 간의 데이터 이동의 반복 현상이 발생되며. 이로 인해 네트웍의 부하와 함께 실시간 트랜적션의 처리에 있어서 응답 시간이 지연되는 문제점이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 데이터 이동의 반복 현상을 해결하기 위해 클러스터링 데이터베이스에서 온라인 확장을 고려한 CSB+ 트리 색인의 온라인 재구성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 온라인 확장을 통한 동구 노드의 확장으로 데이터 이동의 반복을 막고 새롭게 추가된 노드를 통해 빠르고 효율적인 데이터의 분산을 수행한다 또한 각 시스템의 내부를 CS$B^{+}$ 트리로 구성하여 데이터의 재주성시에도 실시간 트랜잭션에 대한 빠른 응답 시간을 보장한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.217-224
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• 2003

전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.193-195
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• 2002

최근 근자상거래와 같은 웹 기반 응용프로그램에서는 높은 가용성과 확장성을 가지며 빠른 응답시간을 갖는 데이터베이스에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이러한 요구에 대한 해결책의 하나로 비공유 구조의 클러스터 시스템을 구성하고 분활과 복제정책을 사용한다. 즉, 해쉬함수나 범위값에 의해 분할하여 여러 노드에 분산 시키고 서로 다른 노드에 마스터와 백업을 두어 가용성을 높이고 있다. 그러나 기존의 방법은 하나의 갱신 질의에 대해서 마스터와 백업에 각각 질의를 보내주어야 하고 온라인 확장시에는 모든 마스터와 백업의 데이터가 재구성되어야 하므로 네트워크 비용이 크다는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 네트워크 비용을 줄이기 위한 변형된 분활 기법을 제안한다. 제안된 기법에서 마스터는 기존의 기법과 동일한 방법으로 저장하나 백업은 네트워크를 통해 지정된 노드로 포워딩을 하지 않고 질의를 받은 서버에 그대로 저장함으로써 클러스터를 구성하는 노드 사이에 통신 비용을 줄인다. 또한 온라인 확장에서는 기존의 기법과 달리 백업데이터는 같은 서버의 마스터데이터와 중복되는 것만 이동시킴으로써 데이터 이동비용을 줄이며, 전체 트랜잭션 처리량을 높인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.83-86
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• 2000

공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권6호
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• pp.935-948
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• 2003

온라인 확장 기법은 비공유 데이터베이스 클러스터에서 온라인 상태에서 새로운 노드를 추가하고 데이터 재조직을 수행함으로써 작업 부하를 분산시키거나 전체 트랜잭션 처리량을 늘리기 위한 기법이다. 그러나, 기존의 온라인 확장 기법에서는 과부하 상태의 노드에 데이터 전송과 일관성 유지에 대한 추가적인 부하가 발생됨으로써, 전체 시스템의 응답속도가 느려지고 노드의 결함 발생 가능성을 감소시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 높은 가용성을 위한 데이터 확장 기법으 제안한다. 제안딘 온라인 확장 기법은 확장 연산 수행 중에 발생되는 노드의 추가적 부하를 병렬 데이터 전송과정과 복제본의 완성 과정을 통해 분산시키고, 확장 중에 발생한 결함에 대해서 효율적인 회복을 수행함으로써 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킨다. 즉, 원본 노드의 데이터를 각 복제분이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화하고, 전송 영역을 서로 분배하여 원본 노드의 데이터을 각 복제본이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화사고, 전송영역ㅇ 버로 분배하여 원본 노드의 부하와 다른 트랜잭선에 대한 간섭을 줄인다. 또한, 온라인 확장 기법에서의 노드 결함에 대해 빠른 회복을 수행한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 노드의 부하를 감소시켜 결함 발생 가능성을 낮추고, 온라인 확장 연산에 대한 회복 처리 시간을 단축하여 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킴을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1663-1676
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• 2022

최근 딥러닝을 활용한 토지피복분류 기법 연구가 다수 수행되고 있다. 그런데 양질의 토지피복 학습데이터를 충분하게 구축되지 못하여 성능이 저하되는 양상이 확인되었다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 확장 기법의 적용을 통한 토지피복분류 성능의 향상을 확인하였다. 분류 모델로는 U-Net이 활용되었으며 AI Hub에서 제공하는 토지피복 위성 이미지 자료를 연구자료로 활용하였다. 원본 데이터로 학습한 모델과 데이터 확장 기법이 적용된 데이터로 학습한 모델의 픽셀 정확도는 각각 0.905와 0.923이었으며 평균 F1 스코어는 각각 0.720과 0.775로 데이터 확장 기법을 적용하였을 때가 보다 우수한 성능을 나타내는 사실을 확인할 수 있었다. 또한 원본 학습데이터를 활용하여 학습한 모델의 경우 건물, 도로, 논, 밭, 산림, 비대상 지역 클래스에 대한 F1 스코어가 0.770, 0.568, 0.733, 0.455, 0.964 그리고 0.830이었으며, 데이터 확장을 적용하였을 때에 각 클래스에 대한 F1 스코어는 각각 0.838, 0.660, 0.791, 0.530, 0.969 그리고 0.860으로 모든 클래스에 대해 데이터 확장이 성능향상에 유효하다는 사실을 확인하였다. 또한, 클래스 균형에 대한 고려없이 데이터 확장을 적용했음에도 불구하고 데이터 불균형에 의한 클래스별 성능 왜곡을 완화할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 절대적인 학습데이터의 양이 증가했기 때문이라 판단된다. 본 연구 결과는 다양한 영상 처리 분야에서 데이터 확장 기법의 중요성과 효과를 증명하는 기반 자료의 역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.403-408
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• 2018

딥 러닝의 학습을 위해서 일반적으로 많은 양의 데이터가 필요하다. 그러나 많은 양의 데이터 세트를 만드는 것은 쉽지 않기 때문에, 회전, 반전 (flipping), 필터링 (filtering) 등의 간단한 데이터 확장 (data augmentation) 기법을 통해 작은 데이터 세트를 좀 더 큰 데이터 세트로 만드는 여러 시도들이 있었다. 그러나 이러한 기법들은 이미 보유하고 있는 데이터 세트만을 이용하기 때문에 확장성에 제약을 갖는다. 이런 문제를 해결하기 위해 본고에서는 보유하고 있는 영상 데이터를 이용하여 새로운 영상 데이터를 획득하는 기술을 제안한다. 이는 기존 데이터 세트의 영상 데이터를 CBIR(Contents based image retrieval)의 쿼리로 이용하여 유사 영상들을 검색하여 획득하는 방식으로 이루어진다. 최종적으로 CBIR을 이용해 확장한 데이터를 딥 러닝으로 학습시켜 확장 전후의 성능을 비교하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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• pp.77-85
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• 2006

본 논문에서는 간이생명표 확장기법인 HP8(Heligman and Pollard 8-parametric) 모형과 spline 내 삽법을 이용한 사망확률 계산 결과를 비교하고 HP8 모형을 우리나라 간이생명표 자료에 적용하여 각 연령별, 연도별호 사망확률을 계산하였다. 그리고 HP8 모형의 8개 모수와 사망확률을 계산하는데 있어 SAS/OR의 NLP procedure를 이용한 결과와 UNO(United Nation)에서 인구통계분석을 목적으로 만든 소프트웨어인 MORTPAK을 이용한 결과를 비교하였다. 분석에 사용한 자료는 통계청에서 제공되는 1971년부터 2003년까지 우리나라 간이생명표 자료이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.211-213
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• 2002

데이터베이스의 활용도가 크게 증가되고 사용자가 증가되면서 데이터베이스의 가용성과 확장성이 중요시되고 있다. 이에 따라 확장 가능한 데이터베이스는 실시간 트랜잭션의 처리를 위해 온-라인 상태로 중단 없이 동작해야 한다. 사용자의 증가에 따른 질의의 집중 현상을 해결하기 위한 데이터베이스는 사용자의 질의를 처리하면서도 확장이 가능해야 한다. 또한, 온-라인 학장은 확장 가능한 고가용 데이터베이스에서 트랜잭션의 결과 응답 시간에 영향을 미치지 않고 트랜잭션의 처리량의 저하가 없어야 한다 본 논문에서는 질의 집중 현상을 해결하기 위해 기존의 데이터베이스에서 제안된 기법들을 살펴보고 온-라인 확장에 대한 기존 연구에서의 문제점을 보이며. 개선된 은-라인 확장 기법을 제안한다 제안되는 기법은 불필요한 확장 영역을 축소시키고 확장되는 노드에 대한 정책을 변형하여 내부 네트웍 사용을 줄임과 동시에, 데이터 복사의 병렬성을 향상시킨다. 본 연구를 통해 개선된 확장기법은 온-라인 확장 시 데이터베이스의 처리량과 트랜잭션 응답 속도를 향상시키고 확장성을 유지한다