Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2003.04a
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pp.208-216
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2003
최근 들어 사용자의 위치 데이타를 기반으로 한 LBS가 유용한 서비스로 등장함에 따라 이동 객체의 관리에서 발생하는 대용량의 위치 데이타에 대한 처리가 중요한 문제가 되었다. 이러한 대용량의 위치 데이타는 초당 몇 백만 건이 생성 및 변경되기 때문에 위치 데이타에 대한 신속한 저장 및 검색을 위한 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는 위치 데이타를 효과적으로 분산 저장 및 검색할 수 있는 MODBMS를 위한 분산 위치 저장 컴포넌트를 설계 및 구현하였다. 분산 위치 저장 컴포넌트는 미들웨어의 정보를 관리하는 서버 관리자, 검색할 서버의 정보를 반환하는 연결 관리자, 디스크 정보 및 백업 작업을 위한 디스크 관리자, 위치 데이타의 저장 및 검색을 위한 미들웨어, 그리고 클라이언트로 구성되어 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.325-327
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2002
현재 다양한 연구들이 진행되고 있는 이동 에이전트는 통신망 점유와 과부하를 효율적으로 감소시켜 여러 문제점들을 해결하고 있으나, 이동 에이전트의 이동성 강조에 따른 지능성 결여와 다수의 이동 에이전트 시스템들로 이주시 발생하는 지연시간 및 호스트의 결점이나 장애 등으로 인하여 이동 에이전트가 무한 대기상태나 쓰레기로 처리될 수 있는 문제점들을 해결하기 위한 새로운 대안이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경에서 정보 검색의 성능을 향상시키기 위하여 네이밍 에이전트 기술을 이용하여 사용자의 검색 키워드에 대한 객체 참조자를 획득하고, 획득되어진 객체 참조자의 수 만큼 이동 에이전트 객체를 다중 복제하여 복제된 다수의 에이전트 객체를 여러 이동 에이전트 시스템으로 분산시킴으로써, 이주시 발생하는 지연시간을 제거하고 쓰레기로 처리될 수 있는 이동 에이전트들의 수를 줄임으로써 분산 정보 검색 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있는 모델을 설계 및 구현한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.29-37
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2006
The distributed system is used that it's features of the fault tolerance and good performances. One of the distributed systems, a peer-to-peer tech, has high availability to share resources. However when peers wanna share resources, it isn't online like the peer using resources of the search time. Therefore we usually use the re-transmission method to download all resources. It's not good at the performance of the peer-to-peer system so we need to good solution. In this study, we wanna use the peer-to-peer system with the partner peer that works same download method simultaneously. We wanna have the effective performance to reduce the search stage additionally.
Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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s.7
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pp.32-43
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2001
정보화사회에 있어서 인간의 지적 활동에 필수적인 요소는 과학기술에 의존한 정보의 수집과 축적 및 검색과 이용이라고 할 수 있다. 이러한 요구에 따른 다양한 형태의 정보나 데이터를 효율적으로 구축, 유지, 운영할 수 있는 정보 검색시스템 개발의 중요성이 점차 증가하고있다. 특히, 웹과 컴퓨터의 보급이 확산됨에 따라 수많은 전자문서들이 생산되면서 기존의 검색시스템의 기능, 즉 정형적인 텍스트문서에 대한 단순한 불리언질의만으로는 사용자의 요구를 충족시킬 수 없게되었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 사용자 요구를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 기존의 정보 검색시스템인 "KRISTAL-2001"의 특징은 저장엔진, 시스템제어기, 검색기, 색인기, 분산엔진 모듈이 각각 서버 역활을하며 통신을 통하여 상호간의 정보를 전달한다. 따라서 분산검색을 통한 빠른 질의처리가 가능하다는 장점을 가지고 있다. 그리고 문서 또는 문서그룹단위의 트랜잭션처리를 지원하기 때문에 데이터의 안정적인 저장 및 수정을 보장한다. 또한 구조문서, 멀티미디어 데이터등 다양한 형태의 데이터를 관리할 수 있기 특징을 가지고 있다. KRISTAL-2001은 순수 국내기술로 개발된 대용량 데이터를 위한 차세대 정보검색시스템으로서 국제 경쟁력 향상에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
With mobile devices showing marked improvement in performance in the age of the Internet of Things (IoT), there is demand for rapid processing of the extensive amount of multimedia big data. However, because research on image searching is focused mainly on increasing accuracy despite environmental changes, the development of fast processing of high-resolution multimedia data queries is slow and inefficient. Hence, we suggest a new distributed image search algorithm that ensures both high accuracy and rapid response by using feature extraction of distributed images based on MapReduce, and solves the problem of memory scalability based on BIRCH indexing. In addition, we conducted an experiment on the accuracy, processing time, and scalability of this algorithm to confirm its excellent performance.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06a
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pp.417-418
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2012
우리는 유클리드 공간에서 그림 데이터의 평균화 분산을 이용한 비선형 변환을 이용하여, 그림 데이터에서 최인접검색(nearest neighbor search)을 빠르게 할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 기존의 평균과 분산을 이용한 최인접검색 알고리즘은 고차원 그림 데이터를 그보다 낮은 차원의 유클리드 공간의 데이터로 변환하고, 낮은 차원에서의 비교를 통해 최인접검색의 해가 될 수 없는 그림 데이터를 빠르게 제외하는 방법을 사용한다. 우리는 기존의 방법이 균일하게 나누어지는 크기의 그림 데이터에서만 가능하던 기존방법에 대한 해결책을 이 논문에서 제시하여 일반적인 그림 데이터에서도 평균과 분산을 이용하는 최인접검색을 가능하게 한다.
대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2001.06a
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pp.281-294
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2001
HMS(Hallym Mediator System)는 XML을 기본 데이터 모델로 하여 인터넷에 산재하여 있는 분산이질 정보에 대한 통합, 검색기능을 제공하는 미디에이터 시스템이다. 분산이질 정보의 공통 스키마 구조로서 XML DTD를 사용하며, 각종 정보에 대한 가상의 통합 뷰(view) 생성기능을 제공하여 웹 상의 통합된 가상정보 구조를 표현한다. 웹 상의 일반 사용자는 이와 같이 생성된 뷰 DTD를 근거로 분산이질 정보에 대한 구조적, 내용적 질의를 수행할 수 있다. HMS는 가상접근 기법(virtual approach) 기반의 정보검색 시스템으로서, 사용자 질의는 XML 형태의 소스 매핑정보를 이용하여 각 소스에 대한 부질의로 변환되며, 각 소스로부터의 검색결과는 시스템에 의하여 통합되어 XML 문서 형태로 돌아오게 된다. HMS에서 는 DTD 구동형의 비쥬얼 사용자 인터페이스를 제공하여, 관리자와 일반 사용자에게 직관적이고 간편한 가상정보 구축 및 질의검색 환경을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.187-189
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2005
인터넷 및 분산 환경에서 XML은 애플리케이션 간의 자료 저장 및 자료 교환을 위한 표준으로써, XML 문에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 이기종 관계형 데이터베이스 시스템들 간의 메타데이터 및 데이터 교환을 위해 W3C에서 제안한 XML Schema를 사용한다. XML Schema는 평면적 구조인 관계형 데이터베이스 시스템의 메타데이터 및 데이터를 계층적 구조인 XML 문서형식으로 나타낼 수 있는 메커니즘을 가지고 있으며, 다양한 원시 데이터 형식을 지원하여 관계형 데이터베이스 시스템이 제공하는 데이터형식을 충분히 반영할 수 있는 구조를 가지고 있다. 또한 기존의 이질적인 전자상거래 플랫폼을 사용하므로 인해 발생하는 시스템간의 상호 호환 및 운영의 어려움이 있다. 그러나 분산 환경에서 이질적인 특성을 해결하기 위해서 XML을 기반으로 하는 쇼핑몰들의 통합된 정보를 검색할 수 있는 사이트가 등장하고 있어 고객들이 구매하고자 하는 상품에 대한 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있도록 각종 쇼핑몰 사이트를 연결하여 통합하는 과정이 진행 중이다. 따라서 상품을 검색할 때 메타데이터를 이용하여 선택에 필요한 정보를 고객에게 제공함으로서 상품을 효율적으로 검색할 수 있다. 따라서 XML기반으로 분산된 이 기증의 시스템들을 온톨로지(Ontology)기반의 메타데이터를 이용하여 상품을 검색할 수 있는 시스템을 제안하고, 온톨로지 기반의 메타데이터 XMDR(eXtended MetaData Registry)을 이용한 상품 검색 시스템을 효율적으로 검색하기 위한 온톨로지 서버 구축에 관한 방법을 제안한다.
본 논문에서는 분산된 준구조적 데이터에 대한 질의 처리 문제를 다룬다. 분산된 준구조적 데이터는 루트가 있고 간선에 레이블이 있는 그래프 모델로 표현될 수 있으며, 그래프의 조드들은 한 사이트 또는 여러 사이트들에 위치할 수 있다. 분산된 준구조적 데이터의 효율적인 검색을 위해 ‘질의 단축 및 확산’ 방법에 기반을 둔 질의 처리 모델을 제안한다. 이 방법은 사용자 질의가 사이트 내부에서 단축되고 다른 사이트로 분산되는 과정을 통해 데이터를 검색한다. 또한, 제안된 모델에 필요한 알고리즘들을 제시하고 정확성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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