• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.312-313
• /
• 2012

중복제거 파일 시스템은 가상머신 이미지와 같이 서로 중복되는 데이터가 많은 파일에서 용량을 줄이기 위하여 많이 사용된다. 중복제거를 위하여 많은 경우 서머리 벡터와 인덱스를 함께 사용하고 있는데, 이는 메모리를 많이 소모하고 인덱스 구조에 따라 여러 번의 하드 디스크 접근을 해야 하는 한계가 있었다. 본 논문에서는 서머리 벡터를 인덱스 내에서 활용하고 하드디스크를 접근하는 횟수를 감소할 수 있는 인덱싱 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.77-80
• /
• 2014

최근 컴퓨터와 인터넷 이용의 확산, 스마트폰을 포함한 스마트 기기의 보급과 소셜 네트워크 이용의 확대, 위치 기반의 다양한 서비스 확대 등으로 처리해야 할 데이터 크기가 증가하는 추세이다. 이에 따라 대용량 데이터에 대한 처리가 큰 이슈로 떠오르고 있다. 그로 인해 대용량 데이터 처리를 위한 큰 규모의 분산 컴퓨팅 환경을 지원하는 프레임워크인 하둡이 개발되었으며 많은 기업에서 이를 활용하고 있는 추세이다. 하지만 대용량 데이터 중 영상, 의료, 센서 데이터 등 다차원 데이터 처리에 관한 연구는 미비한 상태이다. 기존의 다차원 데이터 처리를 위해 다양한 다차원 인덱스가 제안되었지만, 대용량 다차원 데이터 처리는 단일머신에서는 비효율적인 단점이 있다. 본 논문에서는 다차원 인덱스 기법인 그리드 파일을 하둡의 분산 병렬 처리 모델인 맵리듀스를 기반으로 생성하는 기법을 제안한다. 또한 앞서 생성된 그리드 파일을 가지고 맵리듀스를 이용한 질의처리 방법을 제안 한다. 이로 인해 단일머신에서의 그리드 파일 생성을 병렬처리 함으로써 생성 시간을 단축시키고 질의 처리 또한 맵리듀스를 이용하여 병렬 처리 함으로써 질의 시간 단축을 예상한다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
• /
• v.21 no.8
• /
• pp.60-65
• /
• 2022

This study focuses on the driving control design of an index, which is a key component of a rotary transfer machine that is effective in improving productivity and reducing manufacturing costs by shortening cycle time. Although various index studies have been conducted on the rotation of workpieces such as general-purpose machine tools and tilting indices, the development of an index for rotary transfer machines for transfer is insufficient. The index consists of a body, table, hydraulic cylinder, motor, reducer, and curved coupling. The torque of the table for driving was selected, and the angular velocity and torque pattern were simulated using the motor manufacturer's program. The specifications of the drive motor were determined based on the selected torque.

• Journal of KIISE
• /
• v.43 no.6
• /
• pp.700-709
• /
• 2016

Recently, with the rapid growth of LOD (Linked Open Data) existing methods based on a single machine have limitation in performance. Existing solutions use distributed framework such as Mapreduce in order to improve the performance. However, the MapReduce framework for processing SPARQL queries involves multiple MapReduce jobs and additional costs incurred. In addition, the problem of unnecessary data processing arises. In this study, we proposed a method to reduce the number of MapReduce jobs during SPARQL query processing and join indexes based on Bitmap for minimizing the costs of processing unnecessary data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.424-426
• /
• 1999

본 논문에서는 추후 여러 내장형 기기들을 대체하게 될 내장형 자바가상머신에서 효율적으로 메모리를 사용하기 위해 바이트코드 압축 방법을 제시하고 있다. 이 압축 방법은 기본 코드 블록을 내장형 자바가상머신에서 사용하지 않는 명령어군과 한 바이트의 인덱스를 이용하여 사전을 구축하고, 사전에 등록되어 있는 반복되는 기본 코드 블록들을 이 두 바이트로 대체함으로써 압축하는 것이다. 그러나, 압축하는데 있어서 압축효율 뿐만 아니라 바이트 코드의 수행 속도도 고려하여야 하므로 압축으로 인한 수행 오버헤드를 최소화하여 수행시간에 영향을 적게 주도록 압축 방법을 단순화하여 설계하였다. 본 논문에서 제시하고 있는 압축 방법을 사용하여 실제 사용되는 자바 API(Application Programming Interface)들을 압축함으로써 메모리에 적재되는 바이트 코드를 최대 36%까지 줄이는 결과를 얻어낼 수 있다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.24-30
• /
• 1998

Strength and displacement of jig body in index machine utilized for multiprocess machining such as drilling, boring and tapping, etc, at the same time were analyzed by the use of finite element analysis soft ware ANSYS 5.2A. The whole geometry was constructed by 4048 elements and 7016 nodes employing 8 node brick element. The analyses were carried out on five loading cases combining vertical and horizontal machining to simulate the case occurring large displacement and the one occurring small displacement one and provided following conclusions. (1) Jig body had sufficient strength because its safety factor was 6.95 even in the most severe loading case. (2) The largest displacement in Z direction was 549 m and that in radial direction was 43.7 m. (3) In order to reduce the displacement, vertical machining rather than horizontal or two or three processes should be adopted in the same station. (4) Alternate change of horizontal machining direction at consecutive stations can reduce the displace ment. (5) The dimension of the slider should be increased to reduce the displacement by the tolerance in the sliding part. (6) A bypass idle piston head needs to be installed to give a counterpart supporting load from opposite direction for a single horizontal machining case.

• Journal of Industrial Convergence
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.33-40
• /
• 2022

Recently, IoT-linked services have been used in various environments, and IoT and artificial intelligence technologies are being fused. However, since technologies that process IoT data stably are not fully supported, research is needed for this. In this paper, we propose a processing technique that can optimize IoT data after generating embedded vectors based on machine learning for IoT data. In the proposed technique, for processing efficiency, embedded vectorization is performed based on QR such as index of IoT data, collection location (binary values of X and Y axis coordinates), group index, type, and type. In addition, data generated by various IoT devices are integrated and managed so that load balancing can be performed in the IoT data collection process to asymmetrically link IoT data. The proposed technique processes IoT data to be orthogonalized based on hash so that IoT data can be asymmetrically grouped. In addition, interference between IoT data may be minimized because it is periodically generated and grouped according to IoT data types and characteristics. Future research plans to compare and evaluate proposed techniques in various environments that provide IoT services.

• Journal of the Korean Society of Radiology
• /
• v.17 no.5
• /
• pp.761-766
• /
• 2023

In this paper, TI was measured to classify the presence or absence of mild left ventricular diastolic dysfunction. Of the total 306 data, 206 were used as training data and 100 were used as test data, and the machine learning models used for classification used SVM and KNN. As a result, it was confirmed that SVM showed relatively higher accuracy than KNN and was more useful in diagnosing the presence of left ventricular diastolic dysfunction. In future research, it is expected that classification performance can be further improved by adding various indicators that evaluate not only TI but also cardiac function and securing more data. Furthermore, it is expected to be used as basic data to predict and classify other diseases and solve the problem of insufficient medical manpower compared to the increasing number of tests.