낙관적 기법은 실시간 데이터베이스 시스템을 위한 동시성 제어로서 적합하다. 특히, 종료시 한을 초과한 트랜잭션이 시스템으로부터 제거되는 펌 실시간 데이터베이스 시스템에서 낙관 적 기법은 잠금 기법보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 낙관적 기법은 낭비적 수행과 과도 한 재시작의 문제를 안고 있다. 종료에 가까운 트랜잭션의 재시작은 시스템 자원의 낭비는 물론 종료시한 초과 가능성을 높인다. 발생되는 재시작의 수를 줄이기 위해서 충돌하는 트 랜잭션들간의 직렬화 순서를 동적으로 저장하는 방법이 이용되었다. 그러나 직렬화 순서의 동적 조정 기법을 이용함에도 불구하고 불필요한 재시작이 발생된다. 본 논문에서는 기존의 타임스탬프 기반 동시성 제어에서 이용되던 Thomas 기록 규칙을 이용하여 이러한 불필요 한 재시작을 제거한 개선된 실시간 낙관적 동시성 제어 기법을 제한한다. 제안된 방법은 요 구되는 데이터베이스 일관성을 보장하면서도 발생되는 재시작 수를 줄임으로써 성능을 향상 시킨다.
실시간 응용을 위한 데이터베이스 시스템은 시간 제약 조건을 만족시켜야 하며, 데이터 일관성을 유지해야 한다. 또한 다중레벨을 지원하는 보안 프로토콜은 cover channel의 생성을 방지하는 것이 중요하다. Son과 Mukkamala는 primary copy와 secondary copy를 사용한 SRT-2PL을 개발하였다. 이 프로토콜은 보안 레벨간의 불간섭(non-interference)을 지원하며, covert channel의 발생을 막을 수 있으며, 지연이 적고 취소가 적으므로 실시간 데이터베이스 시스템에서 보안을 유지하는데 사용될 수 있다. 그러나 secondary copy를 모든 데이터 오브젝트에 대해 항상 보존해야 하므로 작업공간의 낭비가 있고, 데이터의 갱신을 위해 update queue를 관리해야 하는 오버헤드와 그에 따른 예측성 결여가 문제점으로 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 불간섭을 지원하여 covert channel의 발생을 방지하면서, 복사본의 유지 기간을 줄여 실시간 지원을 강화시키고, 예측성을 좀더 높인 개선된 SRT-2PL 실시간 데이터베이스 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동적 복사 알고리즘은 트랜잭션의 동작에 따라 동적으로 복사본을 생성하여 레벨간의 불간섭을 제공함과 동시에, 복사본의 유지 기간을 줄여 작업공간의 낭비를 줄이고 예측성을 높일 수 있다.
전통적인 데이터베이스와 달리, XML 스트림에 대한 질의는 실시간 처리와 메모리 사용량에 제한이 있다. 이 논문에서는 XML 조각들 사이의 구조적인 관계를 빠르게 확인할 수 있는 강력한 레이블링 기법을 제안한다. 제안된 레이블링 기법은 많은 중복된 작업과 처리해야 하는 조각들의 수를 최소화하여 효율적인 질의 처리를 제공한다. 실험 결과, 제안된 레이블링 기법은 효율적으로 질의를 처리하고 메모리 사용량을 최소화 할 수 있다.
Living in the age of information people face problems related to information overload. Information is easy to produce, store and distribute through various communication channels, one of which is emails. With the appearance of the mobile devices, such as smart phones and tabs, people can have access to email inbox at any moment of time from everywhere. In this paper we present information extraction system with a specific goal of extracting meeting location from the announcement of seminar or conference. We apply a machine learning method (conditional random fields, CRF), train the system using annotated corpus of seminar and conference announcements and validate results by applying various extracted correction rules and patterns. Furthermore, we normalize extracted location, and reference using geo-coding databases, OpenStreetMap and Wikipedia resources to determine real geographical coordinates.
Virtual Manufacturing is a technology facilitating effective development and agile production of products via computer models representing physical and logical schema and the behavior of the real manufacturing systems. For the successful application of this technology, a virtual plant as a well-designed and integrated environment is essential. We propose a series of systematic approaches and effective methods for construction and operation of a virtual plant in this paper, such as a 3-D CAD modeling, cell and line simulations and databases. We developed key technologies for measuring and 3-D CAD modeling of many equipments, facilities and structures of the buildings. In order to study the benefit of virtual manufacturing, we constructed a sophisticated virtual plant model of a Korean automotive company's body shop, and conducted precise simulations of unit cell, lines and the whole plant. We could obtain the benefit of savings in time and cost in many manufacturing preparation activities in the new car development processes.
In designing distributed databases, DAP(Data Allocation Problem) is one of the key design issues. Because, however, most of previous researches on DAP have considered only cost aspect, they cannot increase the performance and availability and they are not proper to the system requiring high-availability or real-time processing. Therefore, we need a more formal data allocation model considering multiple aspects. In this paper, we propose the MAPN (Multiple Aspects Petri Net) modeling method for the distributed transaction modeling. The MAPN model, an extended classical petri net, is proposed for the formal modeling considering multiple aspects (cost, performance and availability) concurrently. We demonstrate that we can compose the valid DAP evaluation model considering not only cost but also performance and availability concurrently by using the MAPN structure and MAPN graph.
Mining high utility itemsets (HUIs) from transaction databases considers such factors as the unit profit and quantity of purchased items. Two-phase tree-based algorithms transform a database into compressed tree structures and generate candidate patterns through a recursive pattern-growth procedure. This procedure requires a lot of memory and time to construct conditional pattern trees. To address this issue, this study employs two compressed tree structures, namely, Utility Count Tree and String Utility Tree, to enumerate valid patterns and thus promote fast utility computation. Furthermore, the study presents an algorithm called single-phase utility computation (SPUC) that leverages these two tree structures to mine HUIs in a single phase by incorporating novel pruning strategies. Experiments conducted on both real and synthetic datasets demonstrate the superior performance of SPUC compared with IHUP, UP-Growth, and UP-Growth+algorithms.
고전적인 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템은 동시 클라이언트가 많을 경우 범위성에서 한계를 가지는 것은 많은 연구 결과를 통해 알려져 있다. 사용자들의 자료이용의 유사성 기반 다계층 데이터베이스 시스템은 유사한 자료 이용 행태를 나타내는 클라이언트들을 논리적 클러스터들로 분할한다. 그 결과로 클러스터 내부에서의 자료객체 요구 만족도를 최적화하여 서버에 대한 부하는 줄어들 뿐 아니라, 객체 요구에 대한 응답시간은 최소화된다. 이 시스템의 목적을 위해서 유사한 자료이용 행태에 기반한 클러스터링의 관리가 매우 중요한 구성요소이다. 오프라인 방식은 전체 클러스터링의 질을 최적화 하지만, 그 비용과 수행 시기 선택에 따른 안정적인 시스템 성능 관리 측면을 신중하게 고려하여야 한다. 이 논문에서는 자료이용 유형에 생기는 변화를 실시간 인지하여 시스템 구성을 변경하는 방법론을 제안한다. 마지막으로 온라인 변화 인식의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.
서브시퀀스 매칭은 주어진 질의 시퀀스와 변화의 추세가 유사한 서브시퀀스들을 시계열 데이타베이스로부터 검색하는 연산이다. 본 논문에서는 서브시퀀스 매칭 처리의 성능 병목을 파악하고, 이를 해결함으로써 전체 서브시퀀스 매칭의 성능을 크게 개선하는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 사전 실험을 통하여 전체 서브시퀀스 매칭의 처리 시간 중 인덱스 검색 단계와 후처리 단계에서 디스크 액세스 시간 및 CPU 처리 시간이 차지하는 비중을 분석한다. 이를 바탕으로 후처리 단계가 서브시퀀스 매칭의 성능 병목이며, 후처리 단계의 최적화가 기존의 서브시퀀스 매칭 기법들이 간과한 매우 중요한 이슈임을 지적한다. 이러한 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 해결하기 위하여 후처리 단계를 최적으로 처리할 수 있는 간단하면서도 매우 효과적인 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후처리 단계에서 후보 서브시퀀스들이 질의 시퀀스와 실제로 유사한가를 판단하는 순서를 조정함으로써 기존의 후처리 단계의 처리에서 발생하는 많은 디스크 액세스의 중복과 CPU 처리의 중복을 완전히 제거한 수 있다 제안된 기법이 착오 기각을 발생시키지 않음과 후처리 단계를 처리하기 위한 최적의 기법임을 이론적으로 증명한다. 또한, 실제 데이타와 생성 데이타를 이용한 다양한 실험들을 통하여 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 기존 기법의 후처리 단계 수행 시간을 실제 주식 데이타를 이용한 실험의 경우 ,3.91 배에서 9.42배까지, 대규모의 생성 데이터를 이용한 실험의 경우 4.97 배에서 5.61배까지 개선시키는 것으로 나타났다. 또한, 제안된 기법을 채택함으로써 전체 서브시퀀스 매칭 처리 시간의 90%에 이르던 후처리 단계의 비중을 70%이하로 내릴 수 있었다. 이것은 제안된 기법이 서브시퀀스 매칭의 성능 병목을 성공적으로 해결하였음을 보여주는 것이다. 이 견과, 제안된 기법은 전체 서브시퀀tm 매칭의 성능을 실제 주식 데이타를 사용한 실험의 경우 3.05 배에서 5.60 배까지, 대규모의 생성 데이타를 이용한 실험의 경우 3.68 배에서 4.21 배까지 개선시킬 수 있었다.
본 논문에서는 대형 시퀀스 데이타베이스에서 타임 워핑을 지원하는 유사 검색을 효과적으로 처리하는 방안에 관하여 논의한다 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 타임 워핑 거리는 삼각형 부등식 성질을 만족하지 못하므로 기존의 기법들은 착오 기각(false dismissal) 없이 다차원인덱스를 사용할 수 없었다. 이러한 기법들은 전체 데이타베이스를 스캔해야 하므로 대형 데이타베이스에서는 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 서픽스 트리를 사용하는 또 다른 기법은 큰 트리로 인한 성능상의 문제를 갖는다 본 논문에서는 타임 워핑을 지원하는 효과적인 유사 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법의 주요 목표는 착오 기각 없이 대형 데이타베이스에서도 좋은 검색 성능을 보장하는 것이다. 이러한 목표를 위하여 본 연구에서는 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 새로운 하한 거리 함수 $D_{tw-Ib}를 고안한다. D_{tw-Ib}$는 각 시퀀스로부터 타임 워핑과 무관한 4-터플 특성 벡터를 추출한 다. 제안된 기법에서는 이러한 4-터플 특성 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 기반으로 유사 검색을 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 제안된 기법에서 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 또한, 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면 제안된 기법은 기존의 기법들과 비교하여 실제 S&P 500 주식 데이타에 대하여 43배, 대형 생성 데이타에 대하여 720배가지 의 성능 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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