• 제목/요약/키워드: 데이터베이스 성능

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영상 색인용 VP-tree의 검색 범위 압축법의 개선에 관한 연구 (Study of Improvement of Search Range Compression Method of VP-tree for Video Indexes)

  • 박길양;이상곤;황재정
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.215-225
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    • 2012
  • 멀티미디어 데이터베이스에서는 검색 효율을 높이기 위해 다차원 공간에 기초한 색인 방법이 사용되고 있다. 그러나 이 방법은 거리 계산의 척도로 유클리드 거리를 이용하여야 한다는 전제가 있어 범용성이 떨어진다. 한편, 거리 공리의 성립을 전제로 하는 거리 공간에 기반한 색인 방법은 유클리드 거리 이외의 거리 척도를 이용할 수 있기 때문에 범용성이 높다. 본 논문에서는 거리 공간을 색인화하는 방법 중 하나인 VP-tree의 방법을 개선하고자 한다. VP-tree는 검색 시에 루트 노드로부터 검색 범위에 적합한 노드를 따라 최종에 이르는 리프 노드에 링크되어 있는 오브젝트와의 거리를 계산하고, 검색 범위에 적합한가를 검사한다. 그러나 리프 노드에서 거리 계산 횟수가 증가하면 검색 속도가 떨어지기 때문에 리프 노드에서 삼각 부등식을 이용한 범위 압축 방법에 주목하고 그 개량 방법으로서 질의 오브젝트에 대한 최근접점을 삼각 부등식의 기준점으로 이용하는 방법을 제안한다. 이 개량 방법에 의해 검색 범위를 크게 좁힐 수 있으며, 또한 거리 계산의 횟수도 꽤 줄일 수 있다. 실제로 10,000 건의 영상 데이터를 이용하여 시스템의 성능 평가를 진행해 본 결과 기존 방법에 비해 유사 영상의 검색 시간을 5%~12%까지 절감할 수 있었다.

데이터베이스 시스템에서 거래관리를 위한 두단계기부잠금규약 (Two-Way Donation Locking for Transaction Management in Database Systems)

  • Rhee, Hae-Kyung;Kim, Ung-Mo
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권2호
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    • pp.1-10
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    • 2000
  • 기존의 syntax 위주의 직력성 이론만 가지고서는 거래의 실행시간상 차별화 특성을 수용하면서 다수의 거래에 대한 단위시간당 처리 생산성을 높이기는 힘든 형편이다. 이러한 상황을 해결하기 위하여 이타적 잠금기법(altruistic locking :AL)은 거래가 객체를 사용한 다음 더 이상 그 객체를 요구하지 않을 때 다른 거래들이 그 객체를 로크할 수 있도록 미리 객체에 대한 로크를 해제함으로써 거래들의 대기시간을 줄이기 위한 취지에서 제안된 것이다. 확장형 이타적 잠금(extended altruistic locking :XAL)기법은 AL을 자취의 확장 측면에서 개선한 잠금기법으로서 AL이 근본적으로 안고 있는 반드시 기부된 객체만을 처리해야 한다는 부담을 보다 완화한 기법이다. 본 논문에서는 우선 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상 완화 측면에서의 AL과 XAL의 공통적 한계점을 분석하였다. Client-server 환경하에서 장기거래로 인한 단기거래의 장기적 대기현상을 최소화하도록 줄임으로써 작업처리율을 높이는 반면, 거래간의 평균 대기시간을 줄일수 있는 새로운 확장형 이타적 잠금기법인 전후진방식의 신형 확장 기법인 2DL(two-way donation locking)을 제안하였다. 모의실험에 의한 성능평가 결과 장기거래의 길이가 5이상, 9이하인 상황에서 2DL은 2PL 보다 작업 처리율과 거래의 평균 대기시간 면에서 우수한 결과를 나타내었다.

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확률 모형 기반의 아파트 창호 시스템 강풍 위험도 평가 (Assessment of Extreme Wind Risk for Window Systems in Apartment Buildings Based on Probabilistic Model)

  • 함희정;윤우석;최승훈;이승수;김호정
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제28권6호
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    • pp.625-633
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    • 2015
  • 본 연구에서는 강풍 위험과 강풍 취약도의 합성곱을 통하여 강풍 위험도를 평가할 수 있는 확률적 체계를 수립하였으며, 수치적으로 개발한 모형으로 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도를 평가하였다. 강풍 위험 모형은 1951년부터 2013년까지에 한반도에 영향을 준 태풍의 기후학적 자료를 몬테카를로 모사기법에 적용하여 개발되었다. 또한 몬테카를로 모사기법으로 창호 시스템의 저항성능과 풍하중의 확률 분포를 비교하여 강풍에 대한 4가지 피해단계의 구조적 파괴확률을 평가할 수 있는 취약도 모형이 개발되었다. 개발된 몬테카를로 모사기법으로 평가한 강풍 위험과 강풍 취약도는 각각 웨이블 분포와 로그정규분포로 곡선맞춤 되었으며, 합성곱을 통한 강풍 위험도 평가에 사용되었다. 본 연구에서 개발한 확률적 위험도 평가체계를 통하여 평가지역, 지표조도, 지형, 지붕 경사각, 건물 높이 등이 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도에 미치는 영향성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 향후 본 연구를 통하여 개발된 강풍 위험도 평가 모델은 평가지역의 존재하는 건축물에 대한 데이터베이스와 결합하여 손실추정 및 피해 저감대책 수립 등의 분야에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성과 통계적 모멘트를 이용한 스테그분석 (Steganalysis Using Histogram Characteristic and Statistical Moments of Wavelet Subbands)

  • 현승화;박태희;김영인;김유신;엄일규
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권6호
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    • pp.57-65
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    • 2010
  • 본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.

인터넷 게시판 질문 분류를 위한 인터랙티브 접근방법에 관한 연구 (An Interactive Approach to Categorize Questions on the Internet BBSs)

  • Jae-Kwang Lee;Seong-Ho Noh;Ok-Hyun Ryou
    • 한국전자거래학회지
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    • 제8권3호
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    • pp.177-195
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    • 2003
  • 전통적인 고객지원방법에서는 콜 센터와 서비스 센터가 고객의 질문과 요구 사항을 접수하고 응대하는 기능을 담당해왔다. 최근 인터넷의 급속한 확산에 따라 전화, 우편, 방문 등의 전통적인 고객과의 의사소통수단이 전자우편과 인터넷 게시판과 같은 웹기반의 고객지원시스템으로 전환되고 있다. 인터넷 게시판은 기본적으로 고객의 질문에 관리자가 응답하는 시스템이므로 고객이 응답을 받는데 시간이 걸리는 제약이 있다. 이러한 시간적 제약을 해결하기 위하여 고객이 인터넷을 통하여 고객지원시스템에 접속하여 미리 구축된 지식 데이터베이스로부터 원격에서 질문에 대한 응답을 받을 수 있도록 공통적인 질문과 응답을 FAQ와 같은 형태를 제공한다. 그리고, 인터넷 게시판에 다양한 내용과 형태의 질문이 혼재되어 사용됨으로써 응답과 관리상의 어려움이 많다. 따라서 질문들을 체계적으로 분류하여 FAQ를 만들고, 인터넷 게시판의 관리작업을 지원하기 위한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 키워드와 키워드들간의 친밀도를 이용하여 벡터형태로 표현한 질문들간의 유사 도를 계산하여 질문들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 자동으로 질문들을 분류하지만, 내용이 애매모호한 질문의 경우 사용자가 상호작용을 통하여 사용자의 판단을 받아들일 수 있도록 개발되었다. 그리고, 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 프로토타입 시스템을 개발하고 제한된 상황하에서 실험을 수행하였다.

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하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘과 극한 기계학습에 기반한 암 아류형 분류기 (Cancer subtype's classifier based on Hybrid Samples Balanced Genetic Algorithm and Extreme Learning Machine)

  • ;;최용수
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.565-579
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    • 2016
  • 본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.

전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 참고문헌 기반 저널 추천 기법 (The Technique of Reference-based Journal Recommendation Using Information of Digital Journal Subscriptions and Usage Logs)

  • 이해성;김순영;김재훈;김정환
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.75-87
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    • 2016
  • 전자 학술 정보 유통의 확대에 따라 날로 증가되는 학술 콘텐츠 서비스 수요에 부응하기 위하여 보다 효과적인 학술 콘텐츠 추천 시스템 개발이 요구된다. 학술 콘텐츠 추천 시스템은 정보 소비자의 과거 이용 내역을 기반으로 각 소비자 선호(preference)에 맞는 학술 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 이용성을 보다 효과적으로 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 기관에 소속된 사용자의 선호에 더욱 부합하는 학술 콘텐츠를 제공하기 위하여 기관의 전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 저널 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법에서는 기관 사용자의 저널 선호도를 효과적으로 예측하기 위하여 기관 유사도(Institution similarity), 그리고 참고문헌의 인용 관계 데이터를 기반으로 저널 유사도(Journal similarity) 및 저널 중요도(Journal importance)를 산출하여 최종적으로 기관 맞춤형 저널 추천 항목을 구성하게 된다. 또한, 제안하는 추천기법이 적용된 기관 맞춤형 저널 추천 시스템 프로토타입을 개발한다. 개발된 저널 추천 시스템은 각 기관의 저널 선호도 예측을 위하여 활용되는 웹 이용로그를 효과적으로 수집하고 이를 추천 기법에 활용하기 용이한 데이터로 가공 처리 하여 별도의 데이터베이스에 저장하여 추천 기법의 저널 선호도 예측을 위한 기반 데이터로 활용한다. 마지막으로 우리는 기존 추천 기법들과의 비교 성능 평가를 통해 제안 기법의 차별성과 우수성을 보인다.

로타리 작업 시 105마력급 농업용 트랙터의 소요동력 분석 (Analysis of Power Requirement for 105 HP Agricultural Tractor during Rotary Tillage Operation)

  • 김완수;최창현;박성운;김용주
    • 한국농업기계학회:학술대회논문집
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    • 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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    • pp.8-8
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    • 2017
  • 본 연구는 로타리 작업에 따른 105마력급 농업용 트랙터의 소요동력을 분석하기 위하여 수행되었다. 소요동력 측정 시스템은 차축 토크미터, PTO 토크미터, 주/보조 유압센서, 데이터 수집장치를 이용하여 구성하였다. 시험에 사용된 트랙터는 동양물산 105 HP급 트랙터 (S07, TYM, Korea)이며, 작업기는 로타베이터 (SW 230GL, Sungwoo Industrial Co. Ltd, Korea)를 사용하였다. 포장시험은 전라북도 부안군에 죽림길에 위치한 $4,000m^2$ ($100m{\times}40m$) 크기의 경작지 2곳에서 수행하였다. 포장시험 시 작업 단수는 주행단수 L3단 (2.38 km/h)에서 PTO 단수 1단 (540 rpm)과 2단 (750 rpm)으로 설정하였고, 로타리 작업 시 경심은 13 cm 조건에서 실시하였다. 트랙터 작업은 동양물산의 성능시험 업무를 맡고 있는 숙련된 작업자가 숙달된 방법으로 수행하였다. 포장시험지의 토양환경은 임의의 15곳에서 채취한 시료를 이용하여 토성, 함수율, 원추 관입지수에 대하여 미국 농무부 (USDA)법을 기준으로 분석하였다. 토양환경 분석 결과 토성은 Sandy loam (사양토), 평균 함수율은 35.15%, 평균 원추관입지수는 1,562 kPa로 나타났다. PTO 1단 작업 시 트랙터의 평균 소요동력은 차축, PTO, 주 유압, 보조 유압에 대하여 각각 1.8, 54.0, 1.3, 그리고 1.1 hp로 나타났다. PTO 2단 작업 시 트랙터의 평균 소요동력은 차축, PTO, 주 유압, 보조 유압에 대하여 각각 1.2, 79.4, 1.2, 그리고 1.0 hp로 나타났다. PTO 1단 작업 시 소요동력의 합은 58.2 hp로, 정격 마력 (105 hp) 대비 55.43 % 사용한 것으로 나타났으며, PTO 2단 작업 시 소요동력의 합은 82.8 hp로, 정격 마력 대비 78.85% 사용한 것으로 나타났다. PTO 1단 대비 2단에서는 PTO를 제외한 차축, 주 유압, 보조 유압의 소요동력이 감소하였으나, PTO에서 약 1.47배로 크게 증가하여 전체적으로 소요동력이 증가한 것으로 나타났다. 향후 다양한 작업기 및 작업 단수에 따른 소요동력을 분석하여 농업용 트랙터의 모든 부하 조건에 대한 데이터베이스 구축에 관한 연구를 수행할 예정이다.

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특이값 분해를 이용한 라만 스펙트럼 고속 탐색 알고리즘 (A Fast Search Algorithm for Raman Spectrum using Singular Value Decomposition)

  • 서유경;백성준;고대영;박준규;박아론
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8455-8461
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    • 2015
  • 본 논문에서는 라만 스펙트럼의 고속 탐색을 위해 특이값 분해(SVD, Singular Value Decomposition)를 이용한 새로운 탐색 알고리즘들을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 SVD를 통해 얻은 특이벡터를 중요도에 따라 선별하여 실험에 사용함으로써 계산량 단축을 도모한다. 파일럿 테스트(Pilot test)를 수행하여 일부 데이터들을 미리 탐색 대상에서 제외시키고 부분탐색법(PDS, Partial Distance Search)을 적용하여 탐색을 수행함으로써 큰 폭으로 계산량을 감소시킨다. 실험에 사용한 데이터베이스는 총 14,032종의 화학 물질 라만 스펙트럼으로 구성하였으며, 기존의 탐색 방법인 전체탐색법(Full Search), PDS와 평균피라미드탐색법(MPS, Mean Pyramid Search)를 1차원공간상의 신호에 적용하기 적절하게 변형한 1DMPS에 PDS를 적용한 실험(1DMPS+PDS), 데이터의 분산을 내림차순 정렬하여 !DMPS와 PDS를 적용한 실험(1DMPS Sort with Variance+PDS), 데이터의 250차원 성분만 SVD 변환하여 PDS를 적용한 실험(250SVD+PDS), 그리고 제안 알고리즘 PSP(Partial SVD with PDS)와 PSSP(Partial SVD with Sorted Pilot test)을 적용한 실험을 비교 분석하였다. 각 알고리즘의 성능은 곱셈 및 덧셈의 연산량 비교를 통해 이루어졌는데, 실험 결과에 따르면 250SVD+PDS에 비해 제안알고리즘 PSP는 15.7%, PSSP에서는 64.8%의 계산량 감소를 확인하였다.

블록 분류에 기반한 데이타베이스의 효율적 캐쉬 관리 기법 (Efficient Cache Management Scheme in Database based on Block Classification)

  • 신일훈;고건
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제29권7호
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    • pp.369-376
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    • 2002
  • LRU는 비균등 참조 패턴을 보이는 데이타베이스의 캐쉬 교체 정책으로 적합하지 않음에도 불구하고, 적절한 대안 부재로 인해 대부분의 데이타베이스 시스템에서 캐쉬 교체 정책으로 이용되어 왔다. 본 논문은 실제 데이타베이스 트레이스 분석을 통해 데이타베이스의 블록 참조 패턴을 추출하고, 이를 바탕으로 새로운 캐쉬 교체 정책을 제안한다. 데이타베이스의 트레이스 분석 결과, 전체 시간동안 거의 참조되지 않는 블록이 전체의 70% 가량을 차지하였다. 그리고 블록의 재참조 가능성에 미치는 최근도(recency)의 영향력이 시간적 지역성으로 인해 처음엔 강력하지만, LRU 스택거리가 증가함에 따라 급격히 감소하여, 결국엔 사라지는 현상을 관찰하였다. 이 관찰을 토대로, 본 논문은 전체 블록을 재참조 가능성과 재참조 가능성에 대한 최근도의 영향력을 기준으로 4개의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 참조 특징에 적합한 우선순위 평가 방법을 운용하는 RCB(Reference Characteristic Based) 캐쉬 교체 정책을 제안한다. RCB 정책은 재참조 가능성이 극히 낮은 블록은 다른 블록보다 캐쉬에서 빨리 교체하며, 오랜 시간 참조되지 않은 블록에 대해서는 참조빈도에 의거하여 블록의 우선순위를 결정한다. 실제 데이터베이스 워크로드를 통한 모의실험 수행 결과, RCB 정책은 기존의 다른 교체 정책들(LRU, 2Q, LRU-K, LRFU)보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 LRU에 비해서는 약 5 ~ 12.7% 정도, 캐쉬적중실패 회수를 줄였다. RCB 정책의 시간복잡도는 O(l)로서 LRU, 2Q 등과 동일하며, 캐쉬 크기를 N이라 할 때 시간복잡도가 $O(log_2N)$인 LFU와 LRU-K, 그리고 O(1)부터 $O(log_2N)$ 사이의 값을 갖는 LRFU보다 우수하다.