온라인 검색 광고는 인터넷 사용자의 증가, 그리고 온라인 광고 수요의 규모가 커짐에 따라 광고 시장에서 보조적인 역할에서 벗어나 주도적인 위치로 변화하고 있다. 지속적인 규모성장과 수요 증가에도 불구하고 기존의 관계형 데이터베이스에 의존한 온라인 검색 광고 플랫폼은 구조적인 한계로 인해 유연한 자원 확장이나 분석속도의 보장성을 유지할 수 없다. 본 논문에서는 빅데이터 분석 시스템을 이용하여 온라인 검색 광고 플랫폼을 설계 및 구현함으로써, 데이터 저장 공간을 유연하게 확장할 수 있으며, 일정한 시간으로 수렴할 수 있는 안정적인 분석 속도를 유지하는 시스템을 제안한다.
클라우드 컴퓨팅은 클라우드 서버에서 제공되는 자원을 이용하여 사용자에게 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공된다. 클라우드 서비스 환경 구축을 제공하는 유칼립투스에서 사용되는 라운드로빈, 그리디, 파워세이브 등의 가상머신 할당 기법은 자원들을 같은 성능으로 판단하고 사용여부만으로 가상머신을 할당할 노드를 선택하기 때문에 노드의 공정한 사용이 가능하다. 그러나 다른 성능의 자원을 고려하지 않아 자원 사용의 효율성이 결여되었다. 본 논문에서는 가상머신이 최적의 노드에 할당하기 위해 다양한 성능의 노드들을 미리 분석하고 조건에 가장 적합한 노드에 가상머신을 할당하여 사용자에게 제공하는 가상머신 할당 기법을 제안한다. 시스템이 시작되면 노드들의 성능이 분석되어 데이터베이스에 저장되고 이를 바탕으로 가상머신은 노드에 할당된다.
다양한 스마트 기기의 출현과 함께 정보보호를 위한 보다 강건한 사용자 인증 시스템에 대한 요구도 증대되고 있다. 하지만 스마트 기기별로 호환성을 유지하면서도 사용자 인증을 수행하기 위해서는 각 기기에서 공통적으로 제공되는 센서의 활용이 필요하며, 영상 기반 다중 생체 인식에 기반을 둔 사용자 인증 시스템은 이에 대한 대안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전통적으로 사용자 인증에 사용되고 있는 얼굴 인식과 더불어 영상 기반의 제스처 인식을 함께 사용함으로서 호환성을 유지하면서도 강건한 사용자 인증 시스템을 제안하였다. 그리고 제스처 인식 데이터베이스의 하나인 ChaLearn 데이터에 적용하여 인식 성능을 평가하였다. 그 결과 기존의 스마트 기기에서 가속도계, 자이로스코프 또는 터치 패널에 의한 제스처 인식이 아니라 영상 기반의 제스처 인식을 사용하여 호환성의 확보뿐만 아니라 사용자 인증 성능 또한 개선할 수 있음을 확인하였다.
인덱스는 데이터 검색을 빠르게 하기 위하여 사용되며, 많은 데이터를 저장하는 대용량 데이터베이스 시스템은 B+-tree 인덱스를 주로 사용한다. B-tree 인덱스를 사용하여 범위 검색을 수행하는 경우 레코드 각각에 대하여 I/O를 요청함으로써 프로세스가 자주 대기(waiting) 상태가 되어 많은 오버헤드가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔방법을 제안한다. 비동기 복수 I/O 인덱스 스캔이 최고 6.5배 빠른 성능을 보였다.
음성 인식은 사용자의 음성을 문자로 변환하는 기술로 최근 스마트폰의 사용자 인터페이스로 사용되면서 그 활용도가 높아지고 있다. 기존의 스마트폰용 사전 프로그램은 좁은 자판으로 인하여 입력과정에 오타가 많이 발생하고, 찾고자 하는 단어의 발음은 알고 있지만 철자를 알지 못 하는 경우에 검색할 수 없다. 본 논문에서는 음성 명령을 이용한 스마트폰용 영한사전 앱을 설계 및 구현하였다. 외부 음성 인식 서버를 이용하여 음성 명령을 이해하고 클라이언트에 SQLite를 이용하여 사전 데이터 베이스를 구축한다. 클라이언트는 서버로 사용자 음성을 전달하고, 서버는 음성 정보를 텍스트로 변환하여 클라이언트에게 제공한다[1]. 클라이언트는 서버로부터 전송받은 텍스트를 이용하여 사전 데이터베이스를 검색하고, 그 결과를 사용자에게 보여준다.
본 논문에서는 지각의 실시간 측량과 데이터 수집을 위해 Gyro Sensor기반의 전자기준점 시스템을 제안한다. 이를 위해 GPS 모듈, 환경 센서 및 Gyro Sensor를 이용하여 측량값을 데이터화하고 데이터값을 CDMA 모듈 방식을 이용해 데이터베이스 서버로 전송한다. 또한 측정값을 사용자 기반의 시스템 GUI를 구현함으로써 실시간으로 모니터링이 가능하도록 구현하였다.
클라우드 컴퓨팅은 기존의 컴퓨팅 환경에 제약을 받지 않고 가상머신을 활용하여 고사양 컴퓨팅 환경을 제공해준다. 고사양의 컴퓨팅 환경을 제공해주는 서버는 분산 파일 시스템을 통해 자원을 관리하고 매치메이킹, Haizea 등의 가상머신 스케줄러를 통해 노드에 가상머신을 할당한다. 본 논문은 노드가 가지는 CPU, 메모리, 스토리지 자원의 처리 속도를 반영하여 최적의 노드에 가상머신을 할당 할 수 있는 다중 자원의 성능을 고려한 가상머신 할당 기법을 제안한다. 노드 성능 분석 결과를 가진 데이터베이스에서 하드웨어 성능이 지원되는 노드들 중 성능 분석 결과가 좋은 노드에 가상머신을 할당해 주는 방법으로 자원의 단편화를 최소화하고 신속한 할당이 가능하다.
실시간으로 발생되는 대량의 데이터를 효율적으로 저장하기 위한 연구는 분산/병렬 처리를 위한 하둡 및 NoSQL과 관련한 빅 데이터 처리 기술을 통해 진행 중에 있다. 하지만 시맨틱 웹 분야에서 발생되는 대량의 데이터를 처리하기 위한 모델은 현재 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 발생되는 대량의 온톨로지 데이터를 빅 데이터 처리가 가능한 NoSQL 분야인 HBase 데이터베이스에 분산 저장할 수 있는 매핑 규칙을 제안한다. 이와 같은 매핑 규칙을 통해 시맨틱 웹 환경에서도 대량으로 발생될 수 있는 데이터들을 효율적으로 분산 저장 할 수 있다.
Oh, Gi Hwan;Kim, Jae Myung;Kang, Woon Hak;Lee, Sang Won
Annual Conference of KIPS
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2012.04a
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pp.1131-1133
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2012
메모리 가격이 저렴해 짐에 따라 대용량의 데이터베이스 연산이 메모리 안에서 처리될 수 있다. 그에 반해 메모리의 접근속도는 과거에 비해 크게 향상되지 않았기 때문에, 효율적인 캐시 활용이 전체 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 멀티코어 환경에서 효율적 캐시와 높은 동시성을 모두 만족시키기는 쉽지 않다. 이 논문에서는 알려진 메모리 기반 해시 알고리즘을 비교하고, 각각에 대해 탐색 단계에서 조인 키를 기준으로 정렬 알고리즘을 적용하여 수행 시간과 캐시 미스 감소를 비교한다.
PHR(Personal Health Record)은 다양한 의료기관으로부터 제공되는 개인의 진료정보와 개인 스스로 기록한 건강기록을 통합적이고 포괄적인 관점에서 바라본 개인의 평생건강기록과 그 기록을 관리할 수 있는 도구들을 의미한다. 이러한 PHR 서비스를 제공하기 위해서는 다양한 의료정보시스템에 대한 연동이 필요하다. 그러나 기존의 의료정보시스템은 개발한 회사에 따라서 각기 다른 형태의 데이터베이스 구조를 갖고 있어서 PHR 서비스를 위한 연동이 용이하지 않다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로서 의료정보 표준의 하나인 CCR 기반으로 한 XML 스키마 형식의 문서를 생성하기 위해 CCR구조 및 스키마를 분석하고 설계 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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