• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2011.10a
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• pp.309-310
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• 2011

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.4
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• pp.91-103
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• 2024

A tourist destination ranking system was designed that employs a semantic search to extract information with reasonable accuracy. To this end the process involves collecting data, preprocessing text reviews of tourist spots, and embedding the corpus and queries with SBERT. We calculate the similarity between data points, filter out those below a specified threshold, and then rank the remaining tourist destinations using a count-based algorithm to align them semantically with the query. To assess the efficacy of the ranking algorithm experiments were conducted with four queries. Furthermore, 58,175 sentences were directly labeled to ascertain their semantic relevance to the third query, 'crowdedness'. Notably, human-labeled data for crowdedness showed similar results. Despite challenges including optimizing thresholds and imbalanced data, this study shows that a semantic search is a powerful method for understanding user intent and recommending tourist destinations with less time and costs.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.249-261
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• 2014

Ever increasing "Big data" can only be effectively processed by parallel computing. Parallel computing refers to a high performance computational method that achieves effectiveness by dividing a big query into smaller subtasks and aggregating results from subtasks to provide an output. However, it is well-known that parallel computing does not achieve scalability which means that performance is improved linearly by adding more computers because it requires a very careful assignment of tasks to each node and collecting results in a timely manner. Hadoop is one of the most successful platforms to attain scalability. In this paper, we propose a measurement for Hadoop optimization by utilizing a Lorenz curve which is a proxy for the inequality of hardware resources. Our proposed index takes into account the intrinsic overhead of Hadoop systems such as CPU, disk I/O and network. Therefore, it also indicates that a given Hadoop can be improved explicitly and in what capacity. Our proposed method is illustrated with experimental data and substantiated by Monte Carlo simulations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.3
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• pp.1-11
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• 2009

XQuery query proposed by W3C is one of the standard query languages for XML data and is widely accepted by many applications. Therefore the studies for efficient Processing of XQuery query have become a topic of critical importance recently and the optimization of XQuery query is one of new issues in these studies. However, previous researches just focus on the optimization techniques for a specific XML data management system and these optimization techniques can not be used under the any XML data management systems. Also, some previous researches use predefined XML data structure information such as XML schema or DTD for the optimization. In the real situation, however applications do not all refer to the structure information for XML data. Therefore, this paper analyzes only a XQuery query and optimize by using itself of the XQuery query. In this paper, we propose 3 kinds of optimization method that considers the characteristic of XQuery query. First method removes the redundant expressions described in XQuery query second method replaces the processing order of operation and clause in XQuery query and third method rewrites the XQuery query based on FOR clause. In case of third method, we consider FOR clause because generally FOR clause generates a loop in XQuery query and the loop often rises to execution frequency of redundant operation. Through a performance evaluation, we show that the processing time for rewritten queries is less than for original queries. also each method in our XQuery query optimizer can be used separately because the each method is independent.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.16 no.1
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• pp.109-116
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• 2021

Since RDF (Resource Description Framework) triples are modeled as graph, we cannot directly adopt existing solutions in relational databases and XML technology. In order to store, index, and query Linked Data more efficiently, we propose a convergence indexing method combined R*-tree and K-dimensional trees. This method uses a hybrid storage system based on HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive) devices, and a separated filter and refinement index structure to filter unnecessary data and further refine the immediate result. We perform performance comparisons based on three standard join retrieval algorithms. The experimental results demonstrate that our method has achieved remarkable performance compared to other existing methods such as Quad and Darq.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.9 no.2
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• pp.25-34
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• 2007

Existing approaches that select an order for the join of three or more data streams have always used the simple heuristics. For their disadvantage - only one factor is considered and that is join selectivity or arrival rate, these methods lead to poor performance and inefficiency In some applications. The graph-based sliding window multi -join algorithm with optimal join sequence is proposed in this paper. In this method, sliding window join graph is set up primarily, in which a vertex represents a join operator and an edge indicates the join relationship among sliding windows, also the vertex weight and the edge weight represent the cost of join and the reciprocity of join operators respectively. Then the optimal join order can be found in the graph by using improved MVP algorithm. The final result can be produced by executing the join plan with the nested loop join procedure, The advantages of our algorithm are proved by the performance comparison with existing join algorithms.