• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1105-1108
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• 2012

순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 찾아내는 기법이다. USN 환경에서 발생하는 스트림 데이터는 시간 속성을 갖는 이벤트들의 집합으로 표현할 수 있으며 순차 패턴 탐사 기법을 이용하여 유용한 정보를 탐사할 수 있다. 그러나 스트림 데이터 환경에서는 데이터가 무한하고 연속적으로 발생하기 때문에 모든 데이터를 저장하여 패턴을 탐사하는 기법을 적용하는 데는 문제가 있다. 이 논문에서는 향상된 데이터 처리방식을 사용하여 순차패턴을 탐사하는 스트림 데이터 마이닝 기법에 대하여 제안한다. 제안하는 기법은 의미 단위의 가변적 윈도우를 사용하여 스트림 데이터로부터 트랜잭션을 생성하고 이 트랜잭션들의 집합을 해시와 슬라이딩 윈도우를 사용하여 스트림 데이터의 순차 패턴을 탐사한다. 이를 이용한 제안 기법은 실시간 시스템에 적합하게 데이터 저장 공간 사용의 효율성을 높이고 신속하게 유용한 패턴을 탐사할 수 있다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.35 no.4
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• pp.297-306
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• 2008

MJoin is proposed as an algorithm to join multiple data streams efficiently, whose characteristics are unpredictably changed. It extends a symmetric hash join to handle multiple data streams. Whenever a tuple arrives from a remote stream source, MJoin checks whether all of hash tables have matching tuples. However, when a join involves many data streams with low join selectivity, the performance of this checking process is significantly influenced by the checking order of hash tables. In this paper, we propose a BiHT-Join algorithm which extends MJoin to conduct this checking in a constant time regardless of a join order. BiHT-Join maintains a bit-vector which represents the existence of tuples in streams and decides a successful/unsuccessful join through comparing a bit-vector. Based on the bit-vector comparison, BiHT-Join can conduct a hash join only for successful joining tuples based on this decision. Our experimental results show that the proposed BiHT-Join provides better performance than MJoin in the processing of multiple streams.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.33 no.3
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• pp.327-341
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• 2006

As we are getting to deal with more applications that generate streaming data such as sensor network, monitoring, and SDI (selective dissemination of information), active research is being conducted to support efficient processing of queries over streaming data. The applications on the Web environment like SDI, among others, require query processing over streaming XML data, and its investigation is very important because XML has been established as the standard for data exchange on the Web. One of the major problems with the previous systems that support query processing over streaming XML data is that they cannot deal adaptively with dynamically changing stream because they rely on static query plans. On the other hand, the stream query processing systems based on relational data model have achieved adaptiveness in query processing due to query operator routing. In this paper, we propose a system of adaptive query processing over streaming XML data in which the model of adaptive query processing over streaming relational data is applied. We compare our system with YFiiter, one of the representative systems that provide XML stream query processing capability, to show efficiency of our system.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.1
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• pp.69-76
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• 2010

Spatial data streams from sensors are useful in context-awareness for many types of applications. However, an important gap is found between spatial data stream management in real-time and complex computation for spatial context-awareness, and this brings about serious difficulty to integrate spatial data stream processing and context-awareness. In this paper, we present a system called SCONSTREAM(Spatial CONtext STREAm Management) that we have developed to resolve the gap between spatial data stream and context-awareness. The key approach of our system is to filter off unnecessary spatial data streams and convert them to the spatial context streams, which are smaller and more suitable to be processed by the context-awareness module than raw data from sensors. By experimentation, We show that SCONSTREAM resolves the functional gap between spatial stream processing and spatial context-awareness module.

• Spatial Information Research
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• v.16 no.2
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• pp.219-236
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• 2008

Data stream collected from sensors contain a large amount of useful information including causality relationships. The causality join query for data stream is to retrieve a set of pairs (cause, effect) from streams of data. A part of causality pairs may however be lost from the query result, due to the delay from sensors to a data stream management system, and the limited size of sliding windows. In this paper, we first investigate spatial, temporal, and spatio-temporal aspects of the causality join query for data stream. Second, we propose several strategies for sliding window management based on these observations. The accuracy of the proposed strategies is studied by intensive experiments, and the result shows that we improve the accuracy of causality join query in data stream from simple FIFO strategy.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.5 no.1
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• pp.1-9
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• 2002

Video server which stores video streams should serve more users with the requested streams rapidly, satisfying their time constraints. In this paper, we propose the storage system that does not only maintain fast responses but also increase the number of users supported, with satisfying the time constraints characteristics of the video streams. When the video streams are retrieved in storage system under multiple disks environments, it can not only maintain the rapid responses but also can save the disk bandwidth owing to the retrieval based on priority. Also, it utilizes the given buffer capacity efficiently owing to determining the stream segment size heuristically, which is adapted to the buffer capacity Consequentially, these policies can increase the number of users supported. The correctness of the proposed policies is not only analyzed theoretically but also evaluated through simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.171-176
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• 2006

데이터 스트림(data stream)을 처리하기 위해서는 기본적으로 질의 대상이 되는 슬라이딩 윈도우에 대한 지원과 이에 대한 연속질의를 수행할 수 있어야 한다. 기존의 관계형 DBMS는 성능 문제로 인하여 데이터 스트림 처리에 한계가 있었으나 고성능 메인메모리 DBMS의 등장으로 빈번히 발생하는 스트림에 대한 충분한 질의 처리 능력을 갖추게 되었다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS기반에서의 데이터 스트림에 대한 연속질의 처리를 위해서 새로운 접근방법을 제공한다. 즉. 고성능 메인 메모리 DBMS의 높은 삽입과 갱신 성능을 전제로 트리거를 통한 슬라이딩 윈도우의 지원방법을 제시하고. 윈도우에 대한 연속질의는 응용에서 지원하되 효율적인 질의처리를 위해 저장프로시저를 적용한다. 이러한 메커니즘의 연속질의 처리 시스템은 CQL에서 정의한 세 가지 윈도우 유형을 모두 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.77-79
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• 2000

주문형 비디오 시스템에서 비디오 서버의 입출력 대역폭은 지연 시간을 증가시키는 원인이 되는 중요한 자원이다. 공유를 통하여 비디오 서버의 입출력 요청을 감소시키는 다수의 방법들: 일괄처리, 브리징, 피기백킹이 제안되었다. 일괄처리는 같은 객체에 대한 요청들을 묶어서, 기억장치 서버에 대한 하나의 입출력 요청을 만드는 것이고, 피기백킹은 객체의 대응하는 입.출력 스트림들을 그룹으로 서비스할 수 있는 하나의 스트림으로 병합하기 위하여 진행중인 요청들의 디스플레이 율을 변경하는 정책이다. 본 논문에서는 인기 있는 비디오에 대한 요청들이 가능한 한 스케줄 될 수 있도록 비디오 서버의 입출력 스트림 용량을 예약해 두고 상반관계에 있는 두요소: 스트림 요청의 지연시간과 입출력 요청의 감소를 적절히 절충한 하이브리드 장치 대역폭 감소 정책을 제안하고, 시뮬레이션을 통하여 제안하는 정책의 성능을 평가한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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• pp.1019-1033
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• 2001

본 논문에서는 멀티미디어 스트리밍을 위한 표준 프로토콜과 미디어 포맷을 지원하고, 실시간 객체지향형 멀티미디어 데이터베이스(BeeHive)를 지원하는 통합 멀티미디어 스트리밍 서비스 프레임워크(ISSA)를 제안한다. ISSA의 핵심 구성요소는 세션의 생성과 스트림 제어를 담당하는 세션 관리자, 스트리밍 데이터의 전송을 담당하는 전송 관리자, 미디어의 압축과 복원 및 재생을 담당하는 미디어 관리자, 그리고 데이터베이스와의 연동을 담당하는 데이터베이스 커넥터이다. ISSA는 스트림의 제어를 위하여 IETF에서 제안한 RTSP, 스트림과 세션의 표현과 초기화를 위해 SDP와 SIP, 스트림 데이터의 실시간 전송을 위하여 RTP 및 TCP, UDP를 지원한다. 또한, ISSA는 VOD, MOD, 웹캐스팅을 위한 개발과 라이브러리를 제공하며, 웹서버와 CORBA A/V 스트리밍 서비스와의 연동을 위한 게이트웨이도 제공한다. ISSA는 운영체제 환경에서 플랫폼에 독립적으로 작동하고, 객체지향 멀티미디어 데이터베이스 서비스를 지원한다. 그리고 멀티캐스팅, 웹캐스팅, 멀티미디어 통신을 위한 표준 프로토콜을 지원하며, 상용 코덱인 Microsoft 사의 Direct Show를 지원할 수 있는 RTP 소스필터를 가지고 있다. 마지막으로, 기존의 다양한 표준 미디어 포맷을 지원할 뿐만 아니라, 새로운 미디어 포맷도 쉽게 수용할 수 있도록 설계되어 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.323-326
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• 2001

DTV 방송 신호를 수신하거나 송신하는 장비의 경우 대부분 한두 가지 인터페이스 방식을 이용하여 서로 통신을 하고 있다. 따라서 서로 다른 인터페이스 포맷을 사용하여 스트림을 전송하는 경우 기존의 장비를 사용하지 못하는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 이런 장비들 사이에서 주고받는 스트림의 포맷을 자유로이 연결 가능하도록 해주는 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 인터페이스는 스트림 자체 내용은 변경하지 않고, 송·수신하기 위한 인터페이스 규격에 스트림을 적용하여 자유로이 송·수신할 수 있도록 하였다. 구현한 인터페이스 규격은 SMPTE 310M, ASI(Asynchronous Serial Inerface), SPI (Synchronous Parallel Interface)와 셋탑박스에서 사용하는 TS(Transport Stream)의 네 가지로 서로간에 송·수신 가능하도록 매트릭스 형태를 취하고 있다. 주요 블록은 YHDL 코딩을 이용하여 설계를 하였으며, FPGA(EPF10K10T144)를 사용하였다.