• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.72-76
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• 2006

센서 네트워크에서는 싱크에서 센서로 자료요청을 위한 쿼리를 발송하고 감지된 데이터를 싱크로 수집하는 방법은 여러 가지가 있을 수 있다. 그러나 어떠한 쿼리 최적화 방법을 사용하느냐에 따라 센서 네트워크의 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서 센서 네트워크 상에서 영역질의를 처리하는 분산 색인 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 DIMTree(Distributed Index Management Tree)는 센터에서 데이터를 수집하기 위하여 모든 영역에 쿼리를 배포할 필요가 없이 질의에 적합한 지역에서만 쿼리를 배포하여, 자료 전송 및 수집으로 인한 데이터 전송량을 줄임으로써 통신으로 인한 노드의 에너지를 절감시킬 수 있는 장점을 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.361-364
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• 2023

볼륨 렌더링은 3D 밀도 데이터를 가시화 할 때 활용되는 기술로써 이 알고리즘에서 중요한 것은 렌더링 시간 단축이며, 본 논문에서는 이 계산시간을 효율적으로 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다. 렌더링의 처리시간은 탐색하는 횟수에 따라 결과 차이가 발생하지만, 탐색 횟수가 적을 경우 렌더링의 품질이 저하되고 반대인 경우에는 화질의 표현력은 높으나 많은 처리시간이 소요된다. 따라서 화질이 떨어지지 않는 최소의 탐색 방법이 요구되므로 본 논문에서는 밀도의 탐색 최적화와 시간별 밀도가 존재하는 위치를 예측하여 계산을 효율적으로 처리 할 수 있는 PyCUDA 프레임워크에 대해서 소개한다.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2011년도 추계학술논문요약집
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• pp.309-310
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• 2011

• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.249-261
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• 2014

최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1268-1271
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• 2015

전 세계 주요 56개국 성인 인구의 스마트폰 보급률이 평균 약 60%에 달하고. 지난 월 기준 한국 스마트폰의 보급률은 83.0%에 달해 세계 4위를 기록하였다. 안드로이드, iOS를 포함한 대부분의 모바일 플랫폼은 SQLite 데이터베이스를 기본 데이터베이스로 사용하고 있는 것으로 알려져 있다. 현재 보급된 대부분의 스마트폰의 저장장치는 플래시 메모리를 기반으로 하고 있다. 그러나 현재까지 안드로이드 운영체제의 기본 파일시스템은 Ext4 파일시스템으로 알려져 있으며, 플래시메모리에 최적화되었다고 주장하는 다른 파일시스템에 대한 성능 평가 및 데이터 입출력 특징의 자세한 분석 연구는 존재하지 않았다. 본 논문에서는 가장 잘 알려진 파일 시스템 Ext4, XFS, Btrfs 세 종류에서 실제 안드로이드 애플리케이션 쿼리를 사용하여 성능 측정을 진행하였다. 실험 결과 기본 파일 시스템으로 사용되고 있는 Ext4가 가장 빠른 성능을 나타낸 것을 확인하였고, 각 파일시스템마다 완연히 다른 데이터 입출력 특징을 갖고 있는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.765-766
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• 2009

시맨틱(Semantic) 온톨로지(Ontology)에서 SPARQL 질의언어는 W3C 로부터 표준으로 제정된 이후부터 활발히 연구 되고 있다. 그리고 현재까지 온톨로지 기반 어플리케이션 개발이 다방면으로 진행되어 왔는데, 현재 개발된 온톨로지 어플리케이션들은 시맨틱 데이터 저장 및 질의 처리가 파일시스템 기반 및 데이터베이스 기반 방식으로 나누어 진다. 그 중 데이터베이스 기반 방식은 최근부터 연구가 진행되어 왔고 실제 개발된 어플리케이션도 있지만, 아직 질의 최적화 기술에 대해서는 개선할 수 있는 여지가 많다. 따라서 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 기반한 온톨로지 데이터 저장 및 질의 처리 방법에서 캐시를 이용한 질의 속도 향상 방법을 제시하도록 하겠다. SPQARQL에서 변환된 SQL 질의 수행시 그 결과를 캐시하고, 후속 SQL 질의를 이전 질의와 비교하여 이전 SQL 질의와 일치하거나 그 결과가 포함 될 경우 캐시된 결과를 사용해 쿼리 속도를 향상 시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-11
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• 2009

XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.109-116
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• 2021

RDF(Resource Description Framework) 데이터 구조는 그래프로 모델링하기 때문에, 관계형 데이터베이스와 XML 기술의 기존 솔루션은 RDF 모델에 바로 적용하기 어렵다. 우리는 링크 데이터를 더욱 효과적으로 저장하고, 인덱스하고, 검색하기 위해 융합 인덱싱 방법을 제안한다. 이 방법은 HDD(Hard Disk Drive) 와 SSD(Solid State Drive) 디바이스에 기반한 하이브리드 스토리지 시스템을 사용하고, 불필요한 데이터를 필터하고 중간 결과를 정제하기 위해 분리된 필터 및 정제 인덱스 구조를 사용한다. 우리는 3개의 표준 조인 검색알고리즘에 대한 성능 비교를 수행했는데, 실험 결과 제안된 방법이 Quad와 Darq와 같은 다른 기존 방법들에 비해 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.25-34
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• 2007

데이터 스트림 환경에서 셋 이상의 스트림들에 대한 조인연산을 위해 순서를 선택하는 기존 기법들은 항상 간단한 휴리스틱 방법을 이용하였다 그러나 기존 기법들은 조인 선택도나 데이터 수신 비율과 같은 것만 고려하여 일반적인 응용에서 비효율적이며 낮은 성능을 갖는다. 본 논문에서는 최적의 조인 순서로 그래프 기반의 슬라이딩 윈도우 다중 조인 알고리즘을 제안한다. 이 기법에서 슬라이딩 윈도우 조인 그래프를 먼저 생성하는데, 정점(vertex)은 조인 연산으로 표현되고 엣지(edge)는 슬라이딩 윈도우들 사이의 조인관계를 나타낸다. 그리고 정점 가중치(vertex weight)와 엣지 가중치(edge weight)는 각각의 조인의 비용과 조인 연산들의 상호관계를 표현한다. 이때 데이터 스트림은 빠른 처리를 해야 하므로 메모리 기반의 그래프 기법을 사용한다. 이를 이용하여 최대값만을 이용하여 조인 연산을 수행하는 MVP 알고리즘을 개선하고 이의 그래프에서 최적의 조인 순서를 찾는다. 이를 통한 최종 결과는 중첩-루프(nested loop) 조인 계획을 수행하여 얻어진다. 성능비교를 통하여 제안기법이 기존 기법들보다 우수함을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2331-2340
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• 2015

기업들은 클라우드 협업 환경에서의 새로운 비즈니스 모델에 대한 비용과 시간을 투자하여 비즈니스 프로세스 처리에 대한 최적화 작업을 진행하는데, 소셜 비즈니스를 기반으로 협업 기술을 적용하고 있다. 이러한 협업 비즈니스 프로세스 처리는 전통적인 BPM(Business Process Management) 방식에서 클라우드, 모바일 클라우드 환경으로 변화하기 때문이다. 이에 본 논문에서는 모바일 클라우드 환경에서 비즈니스 프로세스 관리를 위한 소셜 기반의 협업 시스템을 제안한다. 본 시스템은 모바일 클라우드 기반의 협업 업무를 처리하기 때문에 데이터 상호운용에 적합한 XMDR-DAI을 적용하였다. 이 XMDR-DAI는 클라우드 환경에서 독립적으로 운영되는 로컬 시스템간의 데이터 공유 및 교환 서비스를 제공하는 것으로, 소셜 기반의 협업 비즈니스 프로세스 운영을 담당한다. 소셜 기반의 협업 비즈니스 프로세스 처리는 내부 쿼리로 인한 스키마 매핑상의 구조, 의미 충돌, 그리고 데이터간의 단위 변환등과 같은 충돌이 발생하게 되는데, 각 매핑 과정에서 일어나는 충돌문제를 XMDR-DAI로 해결하였다.