• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.302-318
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• 1997

인터넷 환경하의 어플리케이션 구축이 확산되면서 기존시스템의 정보 (Legacy sources)를 새롭게 전개되는 분산객체 환경의 시스템에서 접근이 가능하도록 하는 요구가 증대되게 되었으며, 이를 해결하기 위하여 WWW, 분산객체 미들웨어, 특수목적 미들웨어를 사용할 수 가 있다. 본 논문에서는 특수목적 미들웨어로서의 객체포장(Object Wrapping) 방법에 대해서 논한다. 기존시스템의 객체포장은 기존시스템에 대한 깊은 이해 없이 접근을 숨기는 (Information Hiding) 방법이다. 기존시스템의 내용은 데이타와 기능을 포함하며 잘 정의된 인터페이스를 제공하므로써 기존시스템을 이용하려는 어떠한 클라이언트나 타 시스템에서 이용할 수 있도록 해준다. 객체포장은 기존시스템에 대한 깊은 이해 없이도 인터넷상에서 기존시스템의 서비스를 개발위험은 최소로 하면서 서비스의 중복이나 불일치 (Inconsistency)를 회피하며 구현하는 대안이다. 한 번 객체포장이 된 기존시스템은 그 서비스를 필요로 하는 어떠한 종류나 클라이언트의 숫자와 관계없이 클라이언트에 대하여 표준 인터페이스를 제공하는 미들웨어로서 인터페이스 외부의 환경에 대하여 다양한 융통성을 가지게 된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.841-850
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• 2004

본 논문은 분산 시스템하에서 효율적인 분산자원 관리를 위하여, 각 노드는 정확한 의사 결정을 내려야 하는데, 이에 장애가 되는 통신 네트워크상의 지연, 통신 주기, 기타 의사 결정을 위한계산 시간등을 충분히 고려하였다. 또한, 직접 통신 방식을 사용하여 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 불확실한 부하정보는 시간변화에 따라 부하 정보에 대한 유용성을 변화 시켜 완화하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권2호
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• pp.51-78
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• 1995

This paper suggests a contingent perspective for analyzing information systems issues of the Korean firms. The contingent perspective includes such corporate characteristics as industry, organizational size, strategy, and value-added application function. This research surveyed 119 corporations in manufacturing, banking, distribution, and construction industries. Among those samples 104 data of corporate IS managers turned out to be statistically valid. As a result, those issues are ranked as the most urgent and important IS issues: strategic IS planning, system integration, application of database, process standardization, and network planning and implementation. Furthermore, factor analysis says that thirty issues to be surveyed are to be grouped into seven factors such as IS planning, user/education, database, applications of IT, system management, distributed computing technology, and network applications. It also found through Pearson correlation and ANOVA that organizational characteristics highly influences the IS issues the corporations face.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.37-50
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• 2021

Query applications based on nested data, the most commonly used form of data representation on the web, especially precise query, is becoming more extensively used. MapReduce, a distributed architecture with parallel computing power, provides a good solution for big data processing. However, in practical application, query requests are usually concurrent, which causes bottlenecks in server processing. To solve this problem, this paper first combines a column storage structure and an inverted index to build index for nested data on MapReduce. On this basis, this paper puts forward an optimization strategy which combines query execution service tree and frequent sub-query trajectory to reduce the response time of frequent queries and further improve the efficiency of multi-user concurrent queries on large scale nested data. Experiments show that this method greatly improves the efficiency of nested data query.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1807-1824
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• 2015

As the technologies advance, mobile peer-to-peer (MP2P) networks or systems become one of the major ways to share resources and information. On such a system, the information retrieval (IR), including the development of scalable infrastructures for indexing, becomes more complicated due to a huge increase on the amount of information and rapid information change. To keep the systems on MP2P networks more reliable and consistent, the index structures need to be updated frequently. For a semantic IR system, the index structure is even more complicated than a classic IR system and generally has higher update cost. The most well-known indexing technique used in semantic IR systems is Latent Semantic Indexing (LSI), of which the index structure is generated by singular value decomposition (SVD). Although LSI performs well, updating the index structure is not easy and time consuming. In an MP2P environment, which is fully distributed and dynamic, the update becomes more challenging. In this work, we consider how to update the sematic index generated by LSI and keep the index consistent in the whole MP2P network. The proposed Concept Space Update (CSU) protocol, based on distributed 2-Phase locking strategy, can effectively achieve the objectives in terms of two measurements: coverage speed and update cost. Using the proposed effective synchronization mechanism with the efficient updates on the SVD, re-computing the whole index on the P2P overlay can be avoided and the consistency can be achieved. Simulated experiments are also performed to validate our analysis on the proposed CSU protocol. The experimental results indicate that CSU is effective on updating the concept space with LSI/SVD index structure in MP2P semantic IR systems.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.598-606
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• 2002

현재 병원에서 구축되어 사용되는 PACS 시스템은 대용량의 데이터를 취급하고, 의료 영상 정보의 관리도 서버에 집중되어 이루어짐으로 서버의 부하가 크다. 의료 영상은 DICOM 표준을 따라 만들어지고 운용되는데 크기가 크고 이동 빈도가 높은 의료 영상 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 의료 정보의 분산된 관리 체계를 제시한다. 의료 정보의 분산 관리 및 전송은 네트워크의 부하와 서버의 부하를 줄여서 효율적 자원의 사용과 서버 시스템의 성능 향상이라는 효과를 가져올 것이다. DICOM PC to PC 컴포넌트는 요청한 질의를 처리하는 서비스 매니저와 파일의 전송을 담당하는 커뮤니케이션 매니저, 그리고 데이터의 저장과 시스템 동작을 담당하는 DICOM 매니저로 구성되어 있다. 각 컴포넌트는 에이전트로 구현이 되었다. 각 컴포넌트 간의 메시지 통신은 에이전트 통신 언어로 코드화된 XML 문서를 사용한다. 본 시스템은 기존의 DICOM 서버에서 요청 받은 질의를 수행하여 중앙집중적으로 처리했던 파일관리와 전송 방법을 각각의 PC에서 파일 관리 및 전송을 분산적으로 처리함으로써 서버가 처리하던 일의 과중을 분산 시켜서 의료 영상 전송과 관리에의 효율을 증대시킨다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.75-89
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• 2006

최근 무선 기술과 측위 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위 이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다. SLDS와 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 GALIS 프로토타입에 모니터링 기법을 적용하여 각 노드가 관리하는 이동 객체수의 변동에 따른 위치 정보관리 및 시공간 질의 처리시 각 노드에 걸리는 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리상황 및 부하를 관리한다. 또, GALIS 질의 처리 서브시스템 성능 향상을 위해 질의 처리 결과를 버퍼링하여 연속된 질의 처리시 발생할 수 있는 중첩된 질의 영역을 관리하는 버퍼링 기법을 제안한다. 버퍼링 기법을 통해 수행되는 질의는 중첩된 질의 영역을 제외한 부분으로 나누어 수행하기 때문에 시스템으로부터 구해야 하는 결과 세트의 크기를 줄여주는 역할을 하여 질의 처리 수행시간이 감소하도록 질의 처리 과정을 개선한다.

• 한국농공학회지
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• 제35권2호
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• pp.65-72
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• 1993

When a drought occurs in an area irrigated by multi-reservoirs, onerating a single reservoir separately to control the reservoir' storage is not a desirable solution. In order to reduce damages effectively for the areal drought, the storage of the reservoirs within the areal boundary should be managed as a group. Storage management procedures are as follows : 1. Collecting and checking the present storages of all reservoirs 2. Computing the drought frequency and depth; and finally, establishing a suitable storage saving strategy based on the estimated drought depth. For the purpose of this storage management, the RESTOMS(Reservoirs Storage Management System) was developed and the system was composed of the PRIME computer and the ORACLE as a distributed database management system, which was the host computer of Rural Development Corporation and would be on-lined with the regional offices throughout the country. Reservoirs operated by Farm Land Improvment Association were comprised in the DB system. Using the RESTOMS, the drought frequencies and drought depths were calculated with respect to the reservoir storage records(1967 to 1992). It was obvious that the results were closely corresponding to the real drought records.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.204-226
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• 2018

Big data processing applications have been migrated into cloud gradually, due to the advantages of cloud computing. Hadoop Distributed File System (HDFS) is one of the fundamental support systems for big data processing on MapReduce-like frameworks, such as Hadoop and Spark. Since HDFS is not aware of the co-location of virtual machines in the cloud, the default scheme of block allocation in HDFS does not fit well in the cloud environments behaving in two aspects: data reliability loss and performance degradation. In this paper, we present a novel location-aware data block allocation strategy (LDBAS). LDBAS jointly optimizes data reliability and performance for upper-layer applications by allocating data blocks according to the locations and different processing capacities of virtual nodes in the cloud. We apply LDBAS to two stages of data allocation of HDFS in the cloud (the initial data allocation and data recovery), and design the corresponding algorithms. Finally, we implement LDBAS into an actual Hadoop cluster and evaluate the performance with the benchmark suite BigDataBench. The experimental results show that LDBAS can guarantee the designed data reliability while reducing the job execution time of the I/O-intensive applications in Hadoop by 8.9% on average and up to 11.2% compared with the original Hadoop in the cloud.