• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.1-16
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• 2023

Synthetic data generation is generally used in performance evaluation and function tests in data-intensive applications, as well as in various areas of data analytics, such as privacy-preserving data publishing (PPDP) and statistical disclosure limit/control. A significant amount of research has been conducted on tools and languages for data generation. However, existing tools and languages have been developed for specific purposes and are unsuitable for other domains. In this article, we propose a regular expression-based data generation language (DGL) for flexible big data generation. To achieve a general-purpose and powerful DGL, we enhanced the standard regular expressions to support the data domain, type/format inference, sequence and random generation, probability distributions, and resource reference. To efficiently implement the proposed language, we propose caching techniques for both the intermediate and database queries. We evaluated the proposed improvement experimentally.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.185-193
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• 2008

IT기반의 기상학과 기상 서비스의 급속한 발전에도 불구하고, 아직까지 사람들이 직접 기상 정보를 받아와 판단하는 전통적인 방식으로 기상 정보가 이용되고 있다. 특히 지능화된 기상 정보 처리가 유비쿼터스 컴퓨팅과 개개인의 생활에 매우 유용할 것으로 기대됨에도 불구하고, 기계 주도의 자동화된 기상정보 처리에 대한 연구는 오랫동안 주목을 받지 못했다. 본 논문에서는 지능형 기상 정보처리를 가능하게 하는 GRIB기반의 온톨로지의 설계에 대해서 논한다. GRIB은 세계적으로 널리 사용되는 범용 목적의 기상 데이터 포맷으로 세계 기상기구에 의해 승인된 형식이다. 설계된 온톨로지와 Jess 엔진으로 구성된 추론 시스템으로 지능형 기상 애플리케이션을 구현하고 실험하여, 기계 주도의 기상 정보 처리에 대한 효과를 검증하였다.