Organizations design and operate business process models to achieve their goals efficiently and systematically. With the advancement of IT technology, the number of items that computer systems can participate in and the process becomes huge and complicated. This phenomenon created a more complex and subdivide flow of business process.The process instances that contain workcase and events are larger and have more data. This is an essential resource for process mining and is used directly in model discovery, analysis, and improvement of processes. This event log is getting bigger and broader, which leads to problems such as capacity management and I / O load in management of existing row level program or management through a relational database. In this paper, as the event log becomes big data, we have found the problem of management limit based on the existing original file or relational database. Design and apply schemes to archive and analyze large event logs through Hadoop, an open source distributed file system, and HBase, a NoSQL database system.
Kim, Junki;Han, Jaehyeok;Choi, Jong-Hyun;Lee, Sangjin
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.625-633
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2018
Realm is an open source database developed to replace SQLite, which is commonly used in mobile devices. The data stored in the database must be checked during the digital forensic analysis process for mobile devices because it can help to understand the behavior of the user and whether the mobile device is operating or not. In addition, since the user can intentionally use anti-forensic techniques such as deleting data stored in the database, research on how to recover deleted records is needed. In this paper, we propose a method to recover records that have not been overwritten after deletion based on the analysis of the structure and record and deletion process of the Realm database file.
Nowadays, demands with respect to applications based on geo-based information on mobile device such as smartphone and those based on open platform or open source have been increasing. This trend can be regarded as significant opportunities to widen application fields and to expand industry business cases using satellite imagery. However, it needs a different approach from conventional remote sensing researches. This work focuses on SAR among many kinds of geo-based data resources. First, an application for Interferometric SAR processing based on open source was implemented. And using this, InSAR data was processed and stored into database. When smartphone users at any places request InSAR results, they can receive InSAR information and concerned metadata on their device. An smartphone application for this task was designed and implemented in this study. This provides a practical way for SAR service for smartphone, and can apply to build mobile service system of complex and compound types of remote sensing resources and their derived contents.
Purpose: The objective of this research was to investigate how blockchain ventures can optimize their wealth through Initial Coin Offerings (ICOs). Drawing upon signal theory, this study examined the impact of technological capabilities on the performance of ICOs in blockchain ventures. Given the highly technical nature of companies involved in ICOs, the technical proficiency of venture companies can have a significant influence on the success of ICOs. Specifically, three potential indicators of technological capability - patents, white papers, and source code - were analyzed. Research design, data and methodology: To accomplish this, a database was constructed by coding the relevant variables from various sources for 514 companies that launched ICOs. This study conducted hierarchical regression analysis for the hypotheses test. Results: The results indicated that a blockchain venture with a patent had a positive effect on the performance of the ICO. Additionally, publishing source code had a positive impact on ICO performance. Conclusions: This study identifies crucial factors for ICO success, emphasizing the importance of technological capabilities. Companies should enhance these to boost investor confidence, transparency, and outcomes. This research offers valuable insights for businesses and policymakers in the evolving cryptocurrency market, aiming to maximize ICO performance and success.
Database Shard is a technique that can be queried and stored by dividing one logical table into multiple databases horizontally. In order to analyze the shard data with aggregate or analysis functions, a process is required that integrates partial results on each shard database. In this paper, we introduce the design and implementation of a distributed processing system for aggregation and analysis on the CUBRID Shard distributed database, which is an open source database management system. The implemented system can accelerate the analysis onto multiple shards of partitioned tables; it shows efficient aggregation on shard distributed databases compared to stand-alone databases.
There are frequent accidents by chemicals during laboratory experiments and pilot plant and reactor operations. It is necessary to find and comprehend relevant information to prevent accidents before starting synthesis experiments. In the process design stage, reaction information is also necessary to prevent runaway reactions. Although there are various sources available for synthesis information, including the Internet, it takes long time to search and is difficult to choose the right path because the substances used in each synthesis method are different. In order to solve these problems, we propose an intelligent synthetic path search system to help researchers shorten the search time for synthetic paths and identify hazardous intermediates that may exist on paths. The system proposed in this study automatically updates the database by collecting information existing on the Internet through Web scraping and crawling using Selenium, a Python package. Based on the depth-first search, the path search performs searches based on the target substance, distinguishes hazardous chemical grades and yields, etc., and suggests all synthetic paths within a defined limit of path steps. For the benefit of each research institution, researchers can register their private data and expand the database according to the format type. The system is being released as open source for free use. The system is expected to find a safer way and help prevent accidents by supporting researchers referring to the suggested paths.
The purpose of this study is to develop an Android smartphone app providing analysis capabilities of remote sensing images, by using mobile browsing open sources of gvSIG, open source remote sensing software of OTB and open source DBMS of PostgreSQL. In this app, five kinds of remote sensing algorithms for filtering, segmentation, or classification are implemented, and the processed results are also stored and managed in image database to retrieve. Smartphone users can easily use their functions through graphical user interfaces of app which are internally linked to application server for image analysis processing and external DBMS. As well, a practical tiling method for smartphone environments is implemented to reduce delay time between user's requests and its processing server responses. Till now, most apps for remotely sensed image data sets are mainly concerned to image visualization, distinguished from this approach providing analysis capabilities. As the smartphone apps with remote sensing analysis functions for general users and experts are widely utilizing, remote sensing images are regarded as information resources being capable of producing actual mobile contents, not potential resources. It is expected that this study could trigger off the technological progresses and other unique attempts to develop the variety of smartphone apps for remote sensing images.
The numerical simulations associated with the interaction of High Velocity Clouds (HVC) with the Magnetized Galactic Interstellar Medium (ISM) are a powerful tool to describe the evolution of the interaction of these objects in our Galaxy. In this work we present a new project referred to as Theoretical Virtual i Observatories. It is oriented toward to perform numerical simulations in real time through a Web page. This is a powerful astrophysical computational tool that consists of an intuitive graphical user interface (GUI) and a database produced by numerical calculations. In this Website the user can make use of the existing numerical simulations from the database or run a new simulation introducing initial conditions such as temperatures, densities, velocities, and magnetic field intensities for both the ISM and HVC. The prototype is programmed using Linux, Apache, MySQL, and PHP (LAMP), based on the open source philosophy. All simulations were performed with the MHD code ZEUS-3D, which solves the ideal MHD equations by finite differences on a fixed Eulerian mesh. Finally, we present typical results that can be obtained with this tool.
Flash memory has been widely used in mobile devices, such as mobile phone and digital camera. Recently flash SSD(Solid State Disk), having same interface of the disk drive, is replacing the hard disk of some laptop computers. However, flash memory still cannot be considered as the storage of database systems. The FTL(Flash Translation Layer) of commercial flash SSD, making flash memory operate exactly same as a hard disk, shows poor performance on the workload of databases with many random overwrites. Recently In-Page Logging(IPL) approach was proposed to solve this problem. In this paper, we implement IPL approach on SQLite, a popular open source embedded DBMS, and evaluate its performance. It improves the performance by up to 30 factors for update queries.
In the era of Big Data, NoSQL databases provide solutions for problems, circumventing the limitations of traditional relational databases by using new architectures and data model. Contrary to relational database products, the range of the features architectures, and limitations of NoSQL databases is very broad. Thus, choosing the right database products requires more considerations and difficulties. The advent of NoSQL does not only promote the abundance of NoSQL products, but also stimulates the relational database realm to expand their features beyond the relational model. In order to understand NoSQL trends more accurately, here we discuss and compare NoSQL databases with relational databases. We also present the newest features associated with NoSQL in one of the most advanced open-source relational databases, PostgreSQL. To discuss future directions for PostgreSQL we analyzed the performance of NoSQL and PostgreSQL by conducting experiments using the NoSQL benchmark tool (YCSB).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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