• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.811-820
• /
• 2017

음원 서비스의 주요 기능 중 하나인 내용 기반 검색을 위해 음원의 지문을 채취하여 데이타베이스에 저장하고 색인하여 검색에 활용하는 기법이 널리 사용되고 있다. 그런데 지속적으로 추가되는 신규 음원의 지문이 기존의 데이타베이스에 계속 삽입되면 공간 효율 및 음원 검색 성능의 저하가 점차 초래되는 문제점이 있다. 따라서 시스템 운용 비용의 증가를 가져오는 주기적인 데이터 베이스 재구성 없이 효율적인 음원 데이타베이스의 확장을 지원하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 샤잠의 지문 채취 알고리즘을 기반으로 클러스터 컴퓨팅 환경에서 맵리듀스 및 NoSQL 데이타베이스를 사용하여 이러한 문제를 해결하는 내용 기반 음원 검색 시스템의 설계를 제시하고 실제 음원 데이터를 이용한 다양한 실험을 통해 그 성능을 평가한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제10D권6호
• /
• pp.935-948
• /
• 2003

온라인 확장 기법은 비공유 데이터베이스 클러스터에서 온라인 상태에서 새로운 노드를 추가하고 데이터 재조직을 수행함으로써 작업 부하를 분산시키거나 전체 트랜잭션 처리량을 늘리기 위한 기법이다. 그러나, 기존의 온라인 확장 기법에서는 과부하 상태의 노드에 데이터 전송과 일관성 유지에 대한 추가적인 부하가 발생됨으로써, 전체 시스템의 응답속도가 느려지고 노드의 결함 발생 가능성을 감소시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 비공유 데이터베이스 클러스터에서 높은 가용성을 위한 데이터 확장 기법으 제안한다. 제안딘 온라인 확장 기법은 확장 연산 수행 중에 발생되는 노드의 추가적 부하를 병렬 데이터 전송과정과 복제본의 완성 과정을 통해 분산시키고, 확장 중에 발생한 결함에 대해서 효율적인 회복을 수행함으로써 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킨다. 즉, 원본 노드의 데이터를 각 복제분이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화하고, 전송 영역을 서로 분배하여 원본 노드의 데이터을 각 복제본이 저장된 노드들에서 동시에 전송함으로써 데이터 전송을 병렬화사고, 전송영역ㅇ 버로 분배하여 원본 노드의 부하와 다른 트랜잭선에 대한 간섭을 줄인다. 또한, 온라인 확장 기법에서의 노드 결함에 대해 빠른 회복을 수행한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 노드의 부하를 감소시켜 결함 발생 가능성을 낮추고, 온라인 확장 연산에 대한 회복 처리 시간을 단축하여 데이터베이스 클러스터의 가용성을 향상시킴을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 1995년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.40-44
• /
• 1995

In this paper, we propose a retrieval system using knowledges of database expressed linguistically, where the relation between data are constructed by FCM. Several algorithms have been proposed to solve the major problem in the conventional retrieval system that the system doesn't reply in case of no data equal to user's query, and to express knowledge of database linguistically. This paper proposes the improved method of adding new cluster and the method of retrieving database from user's query. The validity of this retrieval system is shown by applying its algorithm to an example : the mail order service in post office.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.266-269
• /
• 2002

This paper explores a fundamental study of acquiring the users' KANSEI information regarding the recognition of shape models. Since there are many differences such as background differences and knowledge differences among users, they will produce different evaluations based on their KANSEI even when an identical shape model is presented. Cluster analysis is proved to be available for catching a group tendency and for constructing a mapping relation between a description of the shape model and the HANSEl database. In order to investigate an analogical relation and a mutual influence in our consciousness, first, we made a questionnaire that asked subjects to represent images having different colors and shape cones by using 4 pairs of adjectives (KANSEI words). Next, based on the cluster analysis of the questionnaire using a fuzzy set theory, we proposed a hypothesis showing how the analogical relation and the mutual influence work in our mind while viewing the shape models. Furthermore, how the properties of KANSEI depend on their descriptions was also investigated by virtue of the cluster analysis. This work will be valuable to construct a personal KANSEI database regarding the Shape Model Processing System.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제31권4호
• /
• pp.409-421
• /
• 2004

데이타베이스 공유 시스템(DSS)은 고성능 트랜잭션 처리를 위하여 여러 개의 처리 노드를 연결한 구조로서, 각 노드는 데이타베이스를 저장한 디스크를 공유한다. DSS를 구성하는 노드들이 고장날 경우 데이타베이스를 정확한 상태로 복구하기 위한 회복 과정이 필요한데 DSS에서 회복 작업은 하나의 노드로 구성된 일반적인 데이타베이스 시스템보다 많은 시간이 소요된다. 그 이유는 데이타베이스를 회복하기 위해 여러 노드에 나누어 저장된 로그들을 병합하여야 하며, 병합된 로그들을 이용하여 REDO 작업을 수행하여야 하기 때문이다. 본 논문에서는 Oracle 9i Real Application Cluster (ORAC)에서 제안된 캐쉬 연합 알고리즘의 성능을 개선한 2VC(Two Version Caching) 알고리즘을 제안한다. 2VC는 단일 노드 고장에 대한 회복 작업에서 로그 병합 과정을 생략할 수 있으므로 빠른 데이타베이스 회복을 지원할 수 있다는 장점을 갖는다. 뿐만 아니라, ORAC에서 발생하는 불필요한 디스크 기록 오버헤드를 줄임으로써 정상적인 트랜잭션 처리의 성능을 향상시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제40권3호
• /
• pp.203-216
• /
• 2003

In this paper a new feature extraction and target classification method is proposed for the recognition part of FLIR(Forwar Looking Infrared)-image-based ATR system. Proposed feature extraction method is "cluster(=set of classes)-based"version of previous fisherfaces method that is known by its robustness to illumination changes in face recognition. Expecially introduced class clustering and cluster-based projection method maximizes the performance of fisherfaces method. Proposed target image classification method is based on the mixture of experts model which consists of RBF-type experts and MLP-type gating networks. Mixture of experts model is well-suited with ATR system because it should recognizee various targets in complexed feature space by variously mixed conditions. In proposed classification method, one expert takes charge of one cluster and the separated structure with experts reduces the complexity of feature space and achieves more accurate local discrimination between classes. Proposed feature extraction and classification method showed distinguished performances in recognition test with customized. FLIR-vehicle-image database. Expecially robustness to pixelwise sensor noise and un-wanted intensity variations was verified by simulation.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제8A권3호
• /
• pp.261-268
• /
• 2001

With the rapid growth of the Internet, various web-based businesses are creating a new environment in an imaginary space. However, this expanding Internet and user increase cause an overflow of transmission and numerous subordinate problems. To solve these problems, a parallel cluster system is produced using different methods. This thesis recommends a multi0distribution cluster group. It constructs a MPP dynamic distribution sub-cluster group using numerous low-priced and low-speed systems. This constructed sub-cluster group is then connected with a singular virtual IP to finally serve the needs of clients (users). This multi-distribution cluster group consists of an upper structure based on LVS and a dynamic serve cluster group centered around an SC-server. It conducts the workloads required from users in a parallel process. In addition to the web service, this multi-distribution cluster group can efficiently be utilized for the calculations which require database controls and a great number of parallel calculations as well as additional controls with result from the congestion of service.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권2호
• /
• pp.205-216
• /
• 2013

In this paper, we analyze a technique for building a high-availability (HA) cluster system. We propose what we have termed the 'Selective Replication Manager (SRM),' which improves the throughput performance and reduces the latency of disk devices by means of a Distributed Replicated Block Device (DRBD), which is integrated in the recent Linux Kernel (version 2.6.33 or higher) and that still provides HA and failover capabilities. The proposed technique can be applied to any disk replication and database system with little customization and with a reasonably low performance overhead. We demonstrate that this approach using SRM increases the disk replication speed and reduces latency by 17% and 7%, respectively, as compared to the existing DRBD solution. This approach represents a good effort to increase HA with a minimum amount of risk and cost in terms of commodity hardware.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2016

In this paper, we present a performance evaluation agent based on fuzzy cluster analysis and validity measures. The proposed agent is consists of three modules, fuzzy cluster analyzer, performance evaluation measures, and feature ranking algorithm for feature selection step in CAD system. Feature selection is an important step commonly used to create more accurate system to help human experts. Through this agent, we get the feature ranking on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. Also we design a CAD system incorporating the agent and apply five different feature combinations to the system. Experimental results proposed approach has higher classification accuracy and shows the feasibility as a diagnosis supporting tool.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제15권12호
• /
• pp.1499-1505
• /
• 2012

Recently, the distributed processing system for big data has been actively investigated owing to the development of high speed network and storage technologies. In addition, virtual system that can provide efficient use of system resources through the consolidation of servers has been increasingly recognized. But, when we configure distributed processing system for big data in virtual machine environments, many problems occur. In this paper, we did an experiment on the optimization of I/O bandwidth according to the creation and placement of VMs and tasks with composing Hadoop cluster in virtual environments and evaluated the results of an experiment. These results conducted by this paper will be used in the study on the development of Hadoop Scheduler supporting I/O bandwidth balancing in virtual environments.