• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.56-68
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• 2006

RFID 시스템의 태그를 추적하기 위해서는 태그의 궤적을 모델링하고 색인으로 구성해야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두 개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않는 경우에 태그의 시공간 위치는 인식영역에 들어올 때만 보고된 점으로 표현된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의하고 새로운 색인인 TPIR-tree(Time Parameterized Interval R-tree)를 제안한다. 또한 효율적인 질의처리를 위한 새로운 삽입 및 분할 알고리즘을 제안하여 노드가 차지하는 영역을 최소화한다. 마지막으로 제안된 색인을 구현하여 다양한 데이타에서 기존 색인과 성능을 비교한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.845-854
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• 2004

모티프 데이터베이스는 새롭게 등장하는 원시 단백질 서열의 기능 및 구조 예측에 사용된다. 이러한 모티프 데이터베이스들은 원시 단백질 서열의 빠른 성장과 더불어 급속한 이용 증가 추세를 보이고 있으며, 최근에 이르러 모티프 자원 통합에 관한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 모티프 데이터베이스들은 각기 개별적인 메소드로 개발되었기 때문에 각기 다른 형식의 검색 결과를 제공한다. 이러한 문제 해결을 위한 데이터베이스 통합에서는 데이터베이스 자동 갱신 문제, 복잡한 질의 처리 문제, 중복된 데이터베이스 엔트리 핸들링 문제, XML 지원 문제 등을 지니고 있다. 이 논문에서는 기존 문제점들을 해결하기 위하여 데이터베이스 자원 통합 방법론을 제안하였고, 통합된 데이터베이스의 주기적 갱신 방안과 XML로의 변환에 관하여 기술하였다. 아울러 구축된 통합 데이터베이스와 사례 데이터베이스를 비교 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.181-188
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• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.33-40
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• 2021

고도화된 무기체계와 복잡한 전략으로 인하여 지휘관이 분석하고 판단해야 할 정보의 복잡도가 증가하고 있다. 지휘관의 적시적 판단을 위해서 전장의 정보를 지식화하고 분석할 수 있는 지능형 서비스가 필요하다. 지능형 서비스는 전장상황 정보로부터 지식을 추출하는 단계와 지식베이스를 구축하는 단계, 지식베이스로부터 전장상황을 분석하는 단계로 구성된다. 본 논문은 두 번째 단계에서 구축 완료된 지식베이스를 임베딩함으로써 입력 쿼리와 유사한 정보를 추출하는 방안을 연구한다. 지식베이스 임베딩을 위해 문장화 과정이 필요하며 random-walk 알고리즘을 적용한다. 문장화된 정보는 Word2Vec을 활용하여 벡터화되고 코사인 유사도를 통해 입력 쿼리와 유사한 정보를 찾는다. 본 논문에서는 오픈 지식베이스로부터 98개 개체를 기준으로 980개의 문장을 생성하고 100차원의 벡터로 임베딩함으로써 코사인 유사도 기반 유사 개체가 추출됨을 확인했다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.147-152
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• 2019

사물인터넷(IoT), 빅데이터(BigData) 및 인공지능(AI)과 같은 최신 IT 기술로 인터넷 비즈니스가 성장함에 따라 인프라가 빠르게 성장하고 있습니다. 그러나 대부분의 회사에서는 제한된 수의 사람들이 많은 하드웨어와 소프트웨어를 관리해야합니다. 따라서 시스템 운영 상태, IT 서비스 및 주요 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator)를 모니터링하기 위한 PEMS (Polestar Enterprise Management System)을 적용합니다. 실시간 모니터 스크리닝은 시스템 오작동 및 빠른 응답을 방지합니다. PEMS를 사용하면 IT 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 구성 정보를 한눈에 볼 수 있으며 전체 종단 간 성능을 모니터링하여 문제가 실시간으로 발생하는 시기를 확인할 수 있습니다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-6
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• 2022

최근 IoT 센서를 이용하여 데이터를 로컬에서 생산하고 스트림으로 제공하는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 응용 분야가 넓어지고 있다. 대량으로 생산된 데이터는 실시간 처리를 위해 모바일 장치의 데이터베이스에 저장했다가 필요한 시점에 서버와 동기화된다. 이러한 응용 분야를 지원하기 위한 다양한 모바일 데이터베이스가 개발되었다. CloudScape, DB2 Everyplace, ASA, PointBase Mobile 등이며 그중 가장 널리 사용되는 대표적 모바일 데이터베이스는 리눅스 기반 SQLite3이다. 이 논문에서는 서버와 동기화 시 필요한 성능에 초점을 맞추었다. SQLite3의 정보 선택 시 필요한 검색 성능을 데이터베이스가 저장된 각 리눅스 파일 시스템의 종류에 따라 비교 분석하였다. 그래서 다양한 검색 쿼리 유형에 따라 파일 시스템별로 성능 차이를 확인하고 인덱스 사용 환경과 테이블 스캔 환경에 따라 더 적합한 리눅스 파일 시스템을 적용하는 기준을 마련하고 제시하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권10호
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• pp.3587-3594
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• 2022

A distributed high-speed data acquisition and monitoring system for the RF negative ion source at Huazhong University of Science and Technology (HUST) is developed, which consists of data acquisition, data forwarding and data processing. Firstly, the data acquisition modules sample physical signals at high speed and upload the sampling data with corresponding absolute-time labels over UDP, which builds the time correlation among different signals. And a special data packet format is proposed for the data upload, which is convenient for packing or parsing a fixed-length packet, especially when the span of the time labels in a packet crosses an absolute second. The data forwarding modules then receive the UDP messages and distribute their data packets to the real-time display module and the data storage modules by PUB/SUB-pattern message queue of ZeroMQ. As for the data storage, a scheme combining the file server and MySQL database is adopted to increase the storage rate and facilitate the data query. The test results show that the loss rate of the data packets is within the range of 0-5% and the storage rate is higher than 20 Mbps, both acceptable for the HUST RF negative ion source.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.835-843
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• 2023

XML 데이터의 구조를 고려할 때 경로 및 트리 패턴 매칭 알고리즘은 XML 질의 처리에 중요한 역할을 하고 있다. 노드 간의 결정 또는 관계를 용이하게 하기 위해 XML 트리의 노드는 일반적으로 두 노드 간의 조상-후손 관계를 신속하게 설정할 수 있는 방식으로 레이블링된다. 그러나 이러한 기법은 순서에 따른 업데이트로 삽입이 발생할 경우 기존 노드에 레이블을 다시 지정하거나 특정 값을 다시 계산해야 하는 단점이 발생한다. 따라서 현재 레이블링 기법들에서는 레이블을 업데이트 하는 비용이 매우 높다. 본 논문에서는 재레이블링 또는 재계산 없이 순서에 민감한 XML 문서의 업데이트를 지원하는 Fast XML 인코딩 기법이라는 새로운 레이블링을 제안한다. 또한 XML 트리의 동일한 위치에서 삭제된 레이블을 재사용하여 레이블의 길이를 제어한다. 제안한 재사용 알고리즘은 삭제된 모든 레이블을 동일한 위치에 삽입할 때 레이블의 길이를 줄일 수 있다. 실험 결과에서 제안된 기법은 순서에 민감한 질의 및 업데이트를 효율적으로 처리할 수 있다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.55-62
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• 2009

u-GIS 환경에서는 센서 네트워크를 통해 필요한 공간 데이터를 수집하고 이를 실시간 처리 및 가공 또는 기 저장되어 있는 정보와 함께 유통된다. 웹 기반 응용서비스 등에서 인터넷 망을 통한 정보가 요청되는 경우 표준 문서인 XML로 전달된다. 특히 요청되는 정보에 공간 데이터가 포함되는 경우 공간데이터 처리가 가능한 GML, S-XML 등의 문서가 사용된다. 이 과정에서 DSMS에서와 같이 실시간 처리된 스트림데이터는 S-XML 문서 형태로 변환되고, 웹 기반의 공간정보 응용서비스는 인터넷 망을 통해 S-XML 문서를 전달받는다. 대부분의 공간정보 응용서비스는 저장시스템으로 기존의 공간 데이터베이스 관리 시스템을 사용하기 때문에 S-XML 데이터와 SDBMS에서 사용되는 데이터간의 상호 변환과정이 필요하다. 본 논문에서는 공간 데이터의 캐싱을 이용한 S-XML 변환 기법을 제안한다. 제안 기법은 공간 정보유통을 위한 S-XML과 관계형 공간 데이터베이스와의 효율적인 변환을 위해, S-XML에서 공간 데이터에 해당하는 부분을 캐싱하고, 동일 지역의 공간데이터에 대한 변환이 요구될 경우 캐시 데이터를 재사용하여 별도의 변환 비용 없이 변환한다. 제안 기법을 통해 u-GIS 환경에서 공간정보의 유통을 위한 S-XML 문서와 이를 이용하는 웹 기반 공간정보 응용서비스 사이의 변환 비용을 감소하였으며, 성능평가를 통하여 질의 처리 성능이 향상됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권2호
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• pp.103-116
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• 2017

본 논문에서는 Apache Spark SQL을 이용하여 임의의 두 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 새로운 정성 공간 지식을 효율적으로 추론해내는 대용량 정성 공간 추론기의 설계와 구현에 대해 소개한다. Apache Spark SQL은 Hadoop 클러스터 컴퓨터 시스템에서 다양한 데이터들 간의 매우 효율적인 조인 연산과 질의 처리 기능을 제공하는 분산 병렬 프로그래밍 환경이다. 본 공간 추론기에서는 정성 공간 추론의 전체 과정을 지식 인코딩, 역 관계 추론, 동일 관계 추론, 이행 관계 추론, 관계 정제, 지식 디코딩 등 크게 총 6개의 작업들로 나누고, 논리적 인과관계와 계산 효율성을 고려하여 작업들 간의 처리 순서를 결정하였다. 지식 인코딩 작업에서는 추론의 전처리 과정으로서 XML/RDF 형태의 입력 지식을 보다 간략한 내부 형태로 변환함으로써, 추론 대상인 지식 베이스의 크기를 축소시켰다. 일반적으로 이행 관계 추론 작업과 관계 정제 작업의 반복은 정성 공간 추론에 필요한 가장 많은 계산 시간과 기억 공간을 소모한다. 이 작업들을 효율화하기 위해 본 공간 추론기에서는 공간 추론에 필요한 최소한의 이접 관계들을 찾아내고, 이들을 기반으로 이행 관계 추론을 위한 조합표를 큰 폭으로 축소하고 관계 정제 작업도 최적화하였다. 대규모 벤치마킹 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 정성 공간 추론기의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.