• Title/Summary/Keyword: 충북대학교

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Storage Benchmarking System Using NoSQL Database Engines (NoSQL 데이터베이스 엔진을 이용한 스토리지 벤치마킹 시스템)

  • Choi, do-jin;Park, soo-bin;Park, song-hee;Baek, yeon-hee;Shin, bo-kyoung;Choi, jae-yong;Park, jae-yeol;Lim, jong-tae;Bok, kyoung-soo;Yoo, jae-soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.445-446
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    • 2019

  • 빅데이터 시대의 도래로 다양한 NoSQL 데이터베이스 엔진이 활용되고 있다. NoSQL 데이터베이스 엔진 기반의 다양한 응용들이 수행될 때 스토리지의 성능을 평가하기 위한 스토리지 벤치마킹 툴이 요구된다. 본 논문에서는 NoSQL 데이터베이스를 이용한 스토리지 벤치마킹 시스템을 설계한다. 제안하는 스토리지 벤치마킹 시스템은 IO 추적기를 통해 스토리지의 성능을 측정하고, 웹 UI를 통해 사용자 정의 워크로드 생성, 벤치마킹 실행, 결과 확인을 수행할 수 있다.

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Design and Implementation of a Cosmetics Recommendation System Based on Machine Learning in Social Media Environments (소셜 미디어 환경에서 기계 학습을 활용한 화장품 추천 시스템의 설계 및 구현)

  • Shin, Haeran;Lim, Yujung;Hong, Yujin;Lim, Jongtae;Park, Jaeyeol;Lee, Hyeonbyeong;Shin, Bokyoung;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.289-290
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    • 2019

  • 최근 뷰티에 대한 관심이 증가함으로써 화장품 관련 정보가 대량으로 발생하였다. 사용자는 선택적으로 정보를 얻고자 하기 때문에 사용자 맞춤형 추천 서비스가 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어 환경에서 기계 학습을 활용한 화장품 추천 시스템을 설계하고 구현한다.

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Design of an Intelligent Database System for Autonomous Machine Learning (자율형 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템 설계)

  • Lim, Jongtae;Shin, Haeran;Lim, Yujung;Hong, Yujin;Shin, Bokyoung;Lee, Hyeonbyeong;Park, Jaeyeol;Bok, Kyoungsoo;Yoo, Jaesoo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.13-14
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    • 2019

  • 최근 기계학습이 중요하게 연구되고 있다. 기계학습을 활용한 응용을 위해서는 지능형 응답을 수행하기 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자율형 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 자율 기계학습 플랫폼과 연동하여 수집된 데이터로부터 추출된 지식을 저장하고 이를 추천, 예측과 같은 서비스에 활용한다.

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k-Nearest Neighbor Query Optimization Scheme Using Data Distributions and Query Processing Costs in Distance Based Indexing (거리 기반 색인에서 데이터 분포 및 질의 처리 비용을 이용한 k-최근접 질의 최적화 기법)

  • Choi, do-jin;Lee, hyeon-byeong;Kim, yeon-dong;Wee, ji-won;Park, song-hee;Lim, jong-tae;Bok, kyoung-soo;Yoo, jae-soo
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2019.05a
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    • pp.443-444
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    • 2019

  • 효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.

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