Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.2
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pp.171-177
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2022
In this paper, we propose a service method that can provide insight into multi-source agricultural data, way to cluster environmental factor which supports data analysis according to time flow, and curate crop environmental factors. The proposed curation service consists of four steps: collection, preprocessing, storage, and analysis. First, in the collection step, the service system collects and organizes multi-source agricultural data by using an OpenAPI-based web crawler. Second, in the preprocessing step, the system performs data smoothing to reduce the data measurement errors. Here, we adopt the smoothing method for each type of facility in consideration of the error rate according to facility characteristics such as greenhouses and open fields. Third, in the storage step, an agricultural data integration schema and Hadoop HDFS-based storage structure are proposed for large-scale agricultural data. Finally, in the analysis step, the service system performs DTW-based time series classification in consideration of the characteristics of agricultural digital data. Through the DTW-based classification, the accuracy of prediction results is improved by reflecting the characteristics of time series data without any loss. As a future work, we plan to implement the proposed service method and apply it to the smart farm greenhouse for testing and verification.
The amount of web traffic has increased as a result of the rapid growth of the use of web-based applications. In order to obtain valuable information from web logs, we need to develop systems that can support interactive, flexible, and efficient ways to analyze and handle large amounts of data. In this paper, we present CERES, a log-based, interactive web analytics system for backbone networks. Since CERES focuses on analyzing web log records generated from backbone networks, it is possible to perform a web analysis from the perspective of a network. CERES is designed for deployment in a server cluster using the Hadoop Distributed File System (HDFS) as the underlying storage. We transform and store web log records from backbone networks into relations and then allow users to use a SQL-like language to analyze web log records in a flexible and interactive manner. In particular, we use the data cube technique to enable the efficient statistical analysis of web log. The system provides users a web-based, multi-modal user interface.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.119-126
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2024
The volume of genomic data is constantly increasing in various modern industries and research fields. This growth presents new challenges and opportunities in terms of the quantity and diversity of genetic data. In this paper, we propose a distributed cloud system for integrating and managing large-scale gene databases. By introducing a distributed data storage and processing system based on the Hadoop Distributed File System (HDFS), various formats and sizes of genomic data can be efficiently integrated. Furthermore, by leveraging Spark on YARN, efficient management of distributed cloud computing tasks and optimal resource allocation are achieved. This establishes a foundation for the rapid processing and analysis of large-scale genomic data. Additionally, by utilizing BigQuery ML, machine learning models are developed to support genetic search and prediction, enabling researchers to more effectively utilize data. It is expected that this will contribute to driving innovative advancements in genetic research and applications.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.4
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pp.217-226
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2017
Korea has the tenth largest film industry in the world; however, detailed analyses using the factors contributing to successful film commercialization have not been approached. Using big data, this paper analyzed both internal and external factors (including genre, release date, rating, and number of screenings) that contributed to the commercial success of Korea's top 10 ranking films in 2011-2015. The authors developed a WebCrawler to collect text data about each movie, implemented a Hadoop system for data storage, and classified the data using Map Reduce method. The results showed that the characteristic of "release date," followed closely by "rating" and "genre" were the most influential factors of success in the Korean film industry. The analysis in this study is considered groundwork for the development of software that can predict box-office performance.
Park, Jung Kyu;Kim, Jaeho;Koo, Sungmin;Baek, Seungjae
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.16
no.6
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pp.880-888
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2016
In this paper, we propose a new HDFS-AIO framework to enhance HDFS with Adaptive I/O System (ADIOS), which supports many different I/O methods and enables applications to select optimal I/O routines for a particular platform without source-code modification and re-compilation. First, we customize ADIOS into a chunk-based storage system so its API semantics can fit the requirement of HDFS easily; then, we utilize Java Native Interface (JNI) to bridge HDFS and the tailored ADIOS. We use different I/O patterns to compare HDFS-AIO and the original HDFS, and the experimental results show the design feasibility and benefits. We also examine the performance of HDFS-AIO using various I/O techniques. There have been many studies that use ADIOS, however our research is expected to help in expanding the function of HDFS.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.676-679
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2015
빅데이터 분석을 위한 Hadoop 환경에서 고성능 저장장치인 SSD에 대한 중요성이 증가하면서 일반적으로 사용되는 저장장치인 HDD와 혼합하여 사용하는 연구들이 주목 받고 있다. 특히 SSD를 HDD의 캐시로 사용했을 때 저장장치에 대한 I/O 성능을 향상할 수 있다는 연구 결과들이 있다. 본 연구는 이를 바탕으로 SSD를 HDD의 캐시로 사용한다. HDFS는 저장장치에 접근하여 I/O를 수행하는데 기존에는 로컬 서버에서 캐시 미스가 발생한 경우 로컬 HDD로 접근한다. 이러한 방식은 접근하는 데이터에 따라 SSD의 높은 Bandwidth를 활용하지 못하게 되는 경우를 발생시키고 그 결과 특정 서버의 I/O 지연으로 전체 분산 처리의 성능을 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 HDFS 레벨에서 로컬 서버의 HDD와 데이터 복제본들이 저장된 원격 서버의 SSD에서 I/O를 수행하는 경우에 대해 수식을 통해 비용을 비교한다. 그 결과 항상 기대 성능이 높은 저장 장치를 선택하여 데이터를 읽어오게 함으로써 기존 방식보다 성능이 개선될 수 있음을 입증한다.
Throughout the world, aging populations and doctor shortages have helped drive the increasing demand for smart healthcare systems. Recently, these systems have benefited from the evolution of the Internet of Things (IoT), big data, and machine learning. However, these advances result in the generation of large amounts of data, making healthcare data analysis a major issue. These data have a number of complex properties such as high-dimensionality, irregularity, and sparsity, which makes efficient processing difficult to implement. These challenges are met by big data analytics. In this paper, we propose an innovative analytic framework for big healthcare data that are collected either from IoT wearable devices or from archived patient medical images. The proposed method would efficiently address the data heterogeneity problem using middleware between heterogeneous data sources and MapReduce Hadoop clusters. Furthermore, the proposed framework enables the use of both fog computing and cloud platforms to handle the problems faced through online and offline data processing, data storage, and data classification. Additionally, it guarantees robust and secure knowledge of patient medical data.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.2
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pp.103-116
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2017
In this paper, we present the design and implementation of a large-scale qualitative spatial reasoner, which can derive new qualitative spatial knowledge representing both topological and directional relationships between two arbitrary spatial objects in efficient way using Aparch Spark SQL. Apache Spark SQL is well known as a distributed parallel programming environment which provides both efficient join operations and query processing functions over a variety of data in Hadoop cluster computer systems. In our spatial reasoner, the overall reasoning process is divided into 6 jobs such as knowledge encoding, inverse reasoning, equal reasoning, transitive reasoning, relation refining, knowledge decoding, and then the execution order over the reasoning jobs is determined in consideration of both logical causal relationships and computational efficiency. The knowledge encoding job reduces the size of knowledge base to reason over by transforming the input knowledge of XML/RDF form into one of more precise form. Repeat of the transitive reasoning job and the relation refining job usually consumes most of computational time and storage for the overall reasoning process. In order to improve the jobs, our reasoner finds out the minimal disjunctive relations for qualitative spatial reasoning, and then, based upon them, it not only reduces the composition table to be used for the transitive reasoning job, but also optimizes the relation refining job. Through experiments using a large-scale benchmarking spatial knowledge base, the proposed reasoner showed high performance and scalability.
Current ontology studies use the Hadoop distributed storage framework to perform map-reduce algorithm-based reasoning for scalable ontologies. In this paper, however, we propose a novel approach for scalable Web Ontology Language (OWL) Horst Lite ontology reasoning, based on distributed cluster memories. Rule-based reasoning, which is frequently used for scalable ontologies, iteratively executes triple-format ontology rules, until the inferred data no longer exists. Therefore, when the scalable ontology reasoning is performed on computer hard drives, the ontology reasoner suffers from performance limitations. In order to overcome this drawback, we propose an approach that loads the ontologies into distributed cluster memories, using Spark (a memory-based distributed computing framework), which executes the ontology reasoning. In order to implement an appropriate OWL Horst Lite ontology reasoning system on Spark, our method divides the scalable ontologies into blocks, loads each block into the cluster nodes, and subsequently handles the data in the distributed memories. We used the Lehigh University Benchmark, which is used to evaluate ontology inference and search speed, to experimentally evaluate the methods suggested in this paper, which we applied to LUBM8000 (1.1 billion triples, 155 gigabytes). When compared with WebPIE, a representative mapreduce algorithm-based scalable ontology reasoner, the proposed approach showed a throughput improvement of 320% (62k/s) over WebPIE (19k/s).
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.25
no.1
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pp.29-36
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2017
In this paper, we implement a spatial big data analysis prototype based on Spark which is an in-memory system and compares the performance by the spatial split algorithm on this basis. In cluster computing environments, big data is divided into blocks of a certain size order to balance the computing load of big data. Existing research showed that in the case of the Hadoop based spatial big data system, the split method by spatial is more effective than the general sequential split method. Hadoop based spatial data system stores raw data as it is in spatial-divided blocks. However, in the proposed Spark-based spatial analysis system, there is a difference that spatial data is converted into a memory data structure and stored in a spatial block for search efficiency. Therefore, in this paper, we propose an in-memory spatial big data prototype and a spatial split block storage method. Also, we compare the performance of existing spatial split algorithms in the proposed prototype. We presented an appropriate spatial split strategy with the Spark based big data system. In the experiment, we compared the query execution time of the spatial split algorithm, and confirmed that the BSP algorithm shows the best performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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