• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.241-244
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• 2023

본 연구는 2010년 이후로 다시 활성화가 된 NFC 기술을 이용하여 출석 체크 APP을 개발하고, 아두이노와 MySQL을 통해 데이터베이스를 생성, Node.js를 이용하여 서버를 구축함으로써 출석 체크 과정에서 발생하는 불필요한 시간 사용을 최소화하고 근거리 통신을 통해 확실한 출석 체크를 실현하기 위한 연구이다. 출석 체크시스템에서의 효율성과 정확성은 중요한 요소로서, 이를 위해 NFC 기술을 활용하여 신속하고 정확한 출석 체크를 수행하며, 데이터의 신뢰성과 보안성을 강화한다. 연구를 통해 출석 체크 시스템이 발생하는 인력과 시간의 절약 효과를 확인하고, 효율적인 출석 체크 관리를 위한 혁신적인 해결책을 제시한다. 이러한 연구는 출석 체크 시스템의 개선과 혁신을 이끌며, 다양한 조직이나 교육기관에서 확장될 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.5
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• pp.354-361
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• 2023

Big data analysis systems apply NoSQL databases like MongoDB to store, process, and analyze diverse forms of large-scale data. MongoDB offers scalability and fast data processing speeds through distributed processing and data replication, depending on its configuration. This paper investigates the suitable MongoDB environment configurations for implementing big data analysis systems. For performance evaluation, we configured both single-node and multi-node environments. In the multi-node setup, we expanded the number of data nodes from two to three and measured the performance in each environment. According to the analysis, the processing speeds for complex data structures with three or more dimensions are approximately 5.75% faster in the single-node environment compared to an environment with two data nodes. However, a setting with three data nodes processes data about 25.15% faster than the single-node environment. On the other hand, for simple one-dimensional data structures, the multi-node environment processes data approximately 28.63% faster than the single-node environment. Further research is needed to practically validate these findings with diverse data structures and large volumes of data.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.12
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• pp.855-864
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• 2013

Decision tree classification is one of the important problems in data mining fields and data minings have been important tasks in the fields of large database technologies. Therefore the coupling efforts of data mining systems and database systems have led the developments of database primitives supporting data mining functions such as decision tree classification. These primitives consist of the special database operations which support the SQL implementation of decision tree classification algorithms. These primitives have become the consisting modules of database systems for the implementations of the specific algorithms. There are two aspects in the developments of database primitives which support the data mining functions. The first is the identification of database common primitives which support data mining functions by analysis. The other is the provision of the extended mechanism for the implementations of these primitives as an interface of database systems. In data mining, some primitives want be stored in DBMS is one of the difficult problems. In this paper, to solve of the problem, we describe the database primitives which construct and apply the optimized decision tree classifiers. Then we identify the useful operations for various classification algorithms and discuss the implementations of these primitives on the commercial DBMS. We implement these primitives on the commercial DBMS and present experimental results demonstrating the performance comparisons.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.5
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• pp.159-166
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• 2008

Recently, according to the rapid development of location positioning technology and wireless communications technology and increasement of usage of moving object data, many researches and developments on the real-time locating systems which provides real time service of moving object data stream are under proceeding. However, MO (Moving Object) DBMS used based system in the in these systems is the inefficient management of moving object data streams, and the existing DSMS (Data Stream Management System) has problems that spatio-temporal data are not handled efficiently. Therefore, in this thesis, we designed and implemented spatio-temporal DSMS for efficient real-time management of moving object data stream. This thesis implemented spatio-temporal DSMS based STREAM (STanford stREam dAta Manager) of Stanford University is supporting real-time management of moving object data stream and spatio-temproal query processing and filtering for reduce the input loading. Specifically, spatio-temporal operators of the spatio-temporal DSMS support standard interface of SQL form which extended "Simple Feature Specification for SQL" standard specifications presented by OGC for compatibility. Finally, implemented spatio-temporal DSMS in this thesis, proved the effectiveness of the system that as applied real-time monitoring areas that require real-time locating of object data stream DSMS.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.25 no.4
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• pp.163-180
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• 2022

Real estate data can be big data. Because the amount of real estate data is growing rapidly and real estate data interacts with various fields such as the economy, law, and crowd psychology, yet is structured with complex data layers. The existing Relational Database tends to show difficulty in handling various relationships for managing real estate big data, because it has a fixed schema and is only vertically extendable. In order to improve such limitations, this study constructs the real estate data in a Graph Database and verifies its usefulness. For the research method, we modeled various real estate data on MySQL, one of the most widely used Relational Databases, and Neo4j, one of the most widely used Graph Databases. Then, we collected real estate questions used in real life and selected 9 different questions to compare the query times on each Database. As a result, Neo4j showed constant performance even in queries with multiple JOIN statements with inferences to various relationships, whereas MySQL showed a rapid increase in its performance. According to this result, we have found out that a Graph Database such as Neo4j is more efficient for real estate big data with various relationships. We expect to use the real estate Graph Database in predicting real estate price factors and inquiring AI speakers for real estate.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.197-204
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• 2006

인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.463-466
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• 2001

최근 인터넷상에서 정보 교환의 표준으로 XML이 자리잡고 있다. XML은 웹 문서뿐만 아니라 전자 도서관, 전자 상거래, EC/EDI를 포함한 다양한 분야에서 사용하기 위하여 폭 넓은 연구를 진행하고 있다. 따라서 이들 문서에 대한 저장 및 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이들 기법들은 주로 관계형 데이터베이스 시스템만 지원하거나, 주로 검색만 다루어 문서 정보 갱신이 발생할 경우 인덱스 변환에 따른 비용이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 기법과 달리 객체 관계 및 관계형 데이터베이스 환경 둘 다 지원할 수 있도록 하였으며, 검색 정보 표현과 정보 갱신에 따른 인덱스 갱신 비용을 최소화하기 위해 화장 경로 표현 기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법을 Window 2000에서 PHP와 SQL Server 2000 데이터베이스 시스템을 이용해서 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.464-468
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• 2003

인터넷의 급성장과 더욱 발전하는 On-line환경에 있어서 기업들간의 정보 교환이 실시간으로 이루어지고 있고, 서로 요구하는 정보의 양질이 높아져감에 따라 현 시점에서 데이터베이스의 관리 및 운용이 대우 중요한 요소가 되었다. 본 연구에서는 (주)대한증석과 경희대학교의 공동연구로 만들어진 KT-Guide라는 전자 카달로그를 Web상으로 구축하여, 피삭재의 절삭에 있어서 사용자가 원하는 가공형식, 공구 및 피삭재를 선택하고 적정 데이터의 입력 후에 최적절삭조건을 실시간으로 알아보고자 함을 목적으로 하고 있다. 이것은 사용자가 절삭을 사용함에 있어서 플랫폼에 제한없이 온라인환경에서 보조도구를 사용하게 하며 궁극적으로는 온라인 상으로 CAD/CAM시스템을 사용함을 목적으로 한다. 한편, 이 전의 연구에 있어서도 Web으로의 확장은 있었으나 많은 부분에 있어서 제한적이었다. DB의 관리에 있어서 MS SQL 2000으로의 Upgrade를 선택하였다. 또한, 프로그램 내부적으로는 기존의 대부분이 HTML Tag를 사용한 ASP형태였다면, 본 논문에 있어서 많은 부분이 XML로 전환되었음을 알 수 있다. 절삭조건의 최적화에는 뉴럴 네트워크를 적용하여 연구된 자료를 이용하였으며, Virtual Machining에 있어서 절삭 조건의 검색 및 Query부분은 XML을 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.105-108
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• 2000

실시간 응용의 객체 관리에 적합한 주기억장치 상주형 데이터베이스에서 능동적 자료의 처리를 위한 모니터링 기능은 실시간 시스템 응용 분야에서 제공되어야 하는 필수적인 기능 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 질의어 국제 표준으로 제정되고 있는 SQL3 에서 제시된 트리거 기능과 실시간 응용을 위한 시간 사건 기능을 주기억장치 상주형 DBMS 인 KAIROS[6]를 확장하기 위한 능동커널의 설계 방안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.47-53
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• 2008

이 논문에서는 학습관리시스템에 대한 다양한 오픈소스 소프트웨어를 비교하고, 사용자들이 쉽게 설치할 수 있고, 다양한 기능을 포함한 무들(moodle), 줌라(joomla)와 Third Party 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습 콘텐츠 관리 시스템을 구현하고 분석한다. 오픈소스 소프트웨어인 무들은 국내외에 잘 알려져 있고, 많은 참여자로 인하여 타 오픈소스 소프트웨어에 비해 커뮤니티의 활동이 왕성하고, 여러 운영체제 환경에서 APM(Apache, MySQL, PHP)을 사용하여 비교적 쉽게 설치할 수 있고, 모듈화 구조로 개발되어 확장이 가능하다. 줌라 또한 APM 환경에서 강력한 기능을 가진 CMS로서 CMS에 기반한 LMS 컴포넌트를 제공하여 설치가 가능하다. 쉬운 설치와 강력한 기능, 사용자에게 친숙한 인터페이스로 사용자가 점점 늘고 있다. 이 연구에서 구현된 시스템은 기존의 국내외 상용 소프트웨어와 비교, 평가하여 초기에 많은 비용을 투자하지 않고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습관리시스템 구축을 할 수 있는 가능성을 제시하였다.