Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권1호
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pp.161-174
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2007
In this paper, we propose a high performance database cluster system called HyperDB to process OLAP queries efficiently. HyperDB is a virtual database system running on top of internet-connected PCs; the PCs are used for their own purpose at ordinary times, but they are able to participate in the database cluster system at non-office hours. We propose fully logical replication technique and optimal parallel intra-query routing technique for extensibility and performance. Experiment for TPC-R benchmark shows significant performance upgrade compared with conventional approaches.
Park, Hong-Kyu;Kim, Young-Il;Park, Jin-Hyoung;Ryu, Keun-Ho
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.591-593
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2007
This paper is to cluster the AMR (Automatic Meter Reading) data. The load survey system has been applied to record the power consumption of sampling the contract assortment in KEPRI AMR. The effect of the contract assortment change to the customer power consumption is determined by executing the clustering on the load survey results. We can supply the power to customer according to usage to the analysis cluster. The Korea a class of the electricity supply type is less than other country. Because of the Korea electricity markets exists one electricity provider. Need to further divide of electricity supply type for more efficient supply. We are found pattern that is different from supplied type to customer. Out experiment use the Clementine which data mining tools.
본 논문은 저장장치 전용 네트워크인 SAN 상에서 운영되는 공유 파일 시스템 $SANique^{TM}$의 성능평가에 대한 분석내용을 기술하고 이를 통해 독립적 파일 시스템인 EXT3와 비교 분석한다. 성능평가를 위해 클러스터 파일 시스템 위에 오라클 10g 데이터베이스 시스템을 설치하고 ESQL/C 데이터베이스 응용 프로그램을 제작하여 집중적인 입출력 스트레스 테스트를 수행하였다. 다양한 성능평가 결과 비교를 위해 클러스터 파일 시스템 구조, 독립 파일 시스템 구조, 클러스터 및 독립 파일 시스템의 공용으로 사용하는 구조에서 각각 성능평가를 수행하고 그 결과를 분석하였다. 본 논문의 다양한 성능평가 결과를 통해 집중적인 입출력 테스트에서 클러스터 파일 시스템 $SANique^{TM}$이 독립 파일 시스템에 비해 우수한 성능을 보임을 입증하였다.
온-라인 재조직 기법은 인터넷 환경과 같은 동적 환경에서 높은 가용성과 고성능을 제공하기 위한 비공유 데이터베이스 클러스터의 필수적인 기능이다. 기존의 온-라인 재조직 기법은 클러스터 안의 프로세싱 노드에 과부하가 생긴 경우, 과부하 노드의 데이터를 인접 노드로 빠르게 이동시킴으로써 부하 분배를 수행한다. 그러나 동시에 두개 이상의 다중 노드에 과부하가 발생된 경우, 부하 분배를 위해 인접 노드로 여러 번의 반복된 데이터 이동이 발생되고, 재조직 수행동안 시스템의 응답 속도가 늦어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 노드에 발생한 과부하 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 향상된 $B^{+}$트리 색인의 온-라인 재조직 기법을 제안한다. 제안된 기법은 확장 가능한 데이터베이스 클러스터 환경 하에 온-라인 확장을 통해 새롭게 추가된 노드들에 데이터를 이동시킴으로써 데이터 이동의 회수를 줄이면서 빠른 시간 안에 온-라인 재조직을 수행하도록 한다. 또한 제안된 기법에서는 $B^{+}$-트리 색인 대신 캐시를 고려한 CS$B^{+}$-트리 색인을 이용하여 검색과 갱신 연산을 보다 빠르게 처리하도록 한다. 제안된 온-라인 재조직 기법은 확장 가능한 고가용 데이터베이스 클러스터 시스템으로 개발된 최대 결함허용 보장 데이터베이스 클러스터(Ultra Fault-Tolerant Database Cluster) 환경에서 성능 평가를 통해 기존 기법에 비해 빠르고 효율적임을 보인다.
Conventional database retrieval system have problems of being able to select data out of database only if the data exactly equal to retrieval conditions offered by users. If there are no data in database which exactly equal to users retrieval conditionals, the system can not provide adequate data. To solve these problems, cluster increase of FCM and re-initialization of algorithm were suggested in this study. And by interlocking knowledge-based database, built with FCM, to image database, new retrieval system was built to provide the data which are most appropriate for the requirement of users. We applied this new retrieval system to gift selection database system in pamphlet of mail order, and confirmed its effectiveness.
In order to investigate the spatial orientation of the spin vectors of galaxies in the Virgo cluster, we carried out a detailed identification of all the certain and possible member disk galaxies with four UK Schmidt Telescope (UKST) III a-j direct plates digitized by the Automated Plate Measuring System (APM). As a result, a relatively large and complete database with no selection effect of the member galaxies has been established. We provide the APM measured values of the position angle (P.A.) and diameters at the isophotal level of 24.5 $m_j / arcsec^2$. Based on this newly generated database, an initial study on the spatial orientation of the spin vectors of galaxies in the Virgo cluster is shown.
기존의 단일 대용량 데이터베이스 서버에 인터넷 서비스 사용자들이 과도하게 몰릴 경우 서버에 발생하는 네트워크 통신량의 증가와 자원 사용량의 급격한 증가로 인해 서비스 처리 시간의 지연 및 서비스의 중단 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 저비용의 여러 단일 노드를 고속의 네트워크로 연결하여 고성능을 제공하는 공간 데이터베이스 클러스터가 대두되었으나, 단일 노드에서 처리할 경우 전체 시스템의 성능을 저하시킬 수 있는 고비용의 공간 조인 연산에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 특성을 고려한 데이터의 분할과 부분 중복 기법을 사용하는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터 환경에서 고비용의 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하기 위한 논리적 분할 영역 및 병렬 공간 조인 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존의 병렬 광간 조인 기법에서 나타나는 노드간 작업 생성 및 할당 단계가 필요하지 않으며 추가적인 메시지 전송이 발생하지 않으므로 고비용의 공간 조인 질의에 대해 기존의 비공유 구조를 위한 병렬 R-tree 공간 조인 기법보다 23%의 성능향상을 보인다. 또한, 각 클러스터 노드에서의 중복 정제(Refinement) 연산을 제거하므로 사용자에게 빠른 응답을 제공한다.
공유 디스크(Shared Disks: SD) 클러스터는 다수 개의 처리 노드를 연동하는 방식으로, 각 노드는 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. 고성능의 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 효율성은 기존의 연구들을 통해서 입증되었으나, SD 클러스터 기반의 실시간 처리에 대한 연구는 지금까지 이루어지지 않았다. 실시간 트랜잭션의 경우 전통적인 트랜잭션의 ACID 속성 외에 시간 제약성을 추가로 가진다. 클러스터 기술을 실시간 트랜잭션 처리에 도입함으로써 높은 가용성과 노드들 사이의 병렬성에 따른 성능 향상을 기대할 수 있다. 이런 관점에서 본 논문에서는 먼저 SD 클러스터 기반 실시간 데이터베이스 시스템의 실험 모형을 개발한다. 그리고 개발한 모형을 기반으로 실시간 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 적합성 여부를 평가한다. 뿐만 아니라 실시간 트랜잭션 처리 알고리즘과 SD 클러스터 알고리즘들 간의 상호 영향에 대해 다양한 실험을 통하여 평가한다.
This study measured the stream data from the several sensors, and stores the database in MapReduce framework environment, and it aims to design system with the small performance and cluster analysis error rate through the KMSVM algorithm. Through the KM-SVM algorithm, the cluster analysis effective data was used for U-health system. In the results of experiment by using 2003 data sets obtained from 52 test subjects, the k-NN algorithm showed 79.29% cluster analysis accuracy, K-means algorithm showed 87.15 cluster analysis accuracy, and SVM algorithm showed 83.72%, KM-SVM showed 90.72%. As a result, the process speed and cluster analysis effective ratio of KM-SVM algorithm was better.
웹을 통해 위치기반 서비스 등과 같은 다양한 지리정보 서비스를 사용하려는 사용자가 급격하게 증가하면서, 웹 지리정보시스템도 많은 다른 인터넷 정보시스템들과 같이 클러스터 기반 아키텍쳐로의 변화가 요구되고 있다. 즉, 사용자의 수에 상관없이 양질의 지리정보 서비스를 지속적이며 빠르게 제공하기 위해서는 비용대비 효율, 가용성과 확장성이 높은 클러스터 기반의 웹 지리정보시스템이 필요하다. 본 논문에서는 가용성과 확장성이 높은 클러스터 기반의 웹 지리정보시스템을 설계한다. 이를 위해 메모리 상주 공간 데이터베이스들을 클러스터의 각 노드로 구성하고 전체 데이터 영역 중 일부만을 복제 처리함으로써, 각 노드가 공간 질의에 대해 공간적 근접성을 이용한 캐시 역할을 수행하도록 한다. 또한, 제안된 시스템은 단순 영역 질의외에 연산 비용이 큰 공간 조인 연산을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 데이터 양이 많고, 클러스터의 노드 수가 증가할수록 각각 약 23%, 30%의 향상된 성능을 갖음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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