• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.4
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• pp.405-412
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• 2014

Due to the popularity of mobile phones, Peer-to-Peer (P2P) content sharing in mobile phones is highly desirable, especially in a mobile data connection. In addition, there has been an increasing demand for content sharing applications for P2P communication in Android-based smartphones as ubiquitous mobile devices. However, due to wireless network limits, unstable characteristic and restricted storage space, mobile users confront challenges in establishing connections and sharing video frames with other users. To solve this issue, we propose an architectural design and implementation of key frame sharing application that uses Chord, a distributed lookup protocol to establish a content sharing platform for mobile devices, combined with the Chord SDK based on Android. Our proposed system enables users easily to share key information on video data in real-time over a wireless network without manual processing of devices which join or leave the group and cost associated with the 3G/4G network.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.127-131
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• 2008

관계형 DBMS의 보급이 확대되면서 대형 운영시스템 구축 시에 인덱스를 사용하는 관계형 DB의 사용이 증가하고 있다. 이에 따라 Sort의 용도가 대폭 축소되고 DB에서 직접 대형 결산작업이 주로 처리되게 되었다. 그러나 대형 결산 작업 처리시 사용되는 대용량의 데이터의 경우 ETL(Extract Transformation Loading) 작업 시에는 오히려 파일 시스템을 사용하는 경우보다 성능이 저하되는 문제가 발생하기 시작했다. 본 논문에서는 ETL 작업 시 DBMS에 존재하는 대용량 데이터 처리하는 경우에 파일 시스템 상에서 flat 파일을 이용하여 처리 속도를 향상 시키고, 이와 동시에 리소스부하 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시했다. 보다 세부적으로 DBMS에서 사용되는 sort, Join, Merge, Summary, 각종 사용자 함수 등의 다양한 기능들을 flat 파일에 적용하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 ETL 작업 시 제안하는 기법이 처리 속도 개선과 리소스 활용성을 향상 시킴을 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.37-38
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• 2014

최근 SNS의 발전으로 인해 데이터의 양이 급격히 증가하였으며, 이에 따라 빅데이터 처리를 위한 분산 DBMS 기반 질의 처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해 CUBRID는 CUBRID Shard 서비스를 통해 데이터베이스를 shard 단위로 수평 분할하여 각기 다른 물리 노드에 데이터를 분산 저장하도록 지원한다. 그러나 CUBRID Shard는 shard간 데이터가 독립적으로 관리되기 때문에 세타 조인 및 중첩 질의와 같이 다수 서버에서의 테이블 참조가 필요한 질의는 처리가 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 분산 CUBRID 상에서 세타 조인 및 중첩 SQL를 지원하는 질의 재구성 기법을 제안한다.

• Laser Solutions
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• v.14 no.3
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• pp.12-16
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• 2011

In automotive industry, because of the consideration of fuel economy, lightweight alloys have been adopted and are expected to be extensively used in the future. Magnesium alloys are among the promising materials, due to their lightweight and good mechanical properties. This study is related to the laser weldability of AZ31B magnesium alloy, an all-purpose wrought alloy with good strength and ductility. A 4kW Nd:YAG laser was used to join AZ31B sheet, and the effects of welding parameter on the quality of lap-welded joints were investigated. As a result of this study, the optimal condition was obtained, and the effect of gap distance was also revealed on the porosity control.

• Journal of Welding and Joining
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• v.24 no.1
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• pp.50-55
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• 2006

In an attempt to optimize friction spot joining process of Al alloys for automobiles, effects of joining parameters such as tool rotating speed, plunging depth, and joining time on the joints properties were investigated. A wide range of joining conditions could be applied to join Al alloys for automobile without defects in the weld zone except for certain welding conditions with a lower heat input. For sound joints without defects, tensile shear strength of joints was higher than acceptable criteria of tensile shear strength of resistance spot welded joints for aluminum.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.187-190
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• 2008

데이터 스트림이란 제한 없이 끊임없이 흘러 들어오는 일련의 많은 양의 데이터 객체들을 의미하며, 센서 데이터 처리, 인터넷 트래픽 분석, 웹 서버 로그와 같은 다양한 트랜잭션 로그 분석등과 관련된 수많은 응용 분야에 적용 가능하기 때문에 이들을 처리 하기 위해 많은 연구가 진행되었다. 데이트 스트림을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의들(연속 질의)을 새롭게 들어오는 스트림 데이터들로 계산하여 그 결과를 계속적으로 생성하여야 하므로 연속 질의들은 스트림 데이터가 들어올 때마다 반복적으로 수행되며, 데이터 스트림은 매우 빠르게 입력되는 특성을 가지고 있기 때문에 보다 빠르게 질의를 처리하여야만 한다. 본 논문에서는 다수의 조인 연속 질의들이 시스템에 등록되어 있을 때, 이들을 보다 빠르게 처리할 수 있도록 여러 개의 질의에 반복적으로 적용되는 조인 연산들을 공유함으로써 최적의 질의 계획을 생성하는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.16-18
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• 2012

플래시메모리는 빠른 성능 및 저전력 등 여러 가지 장점 덕분에 저장장치 시장에서 최근 빠른 속도로 하드디스크를 대체해 가고 있다. 특히, 엔터프라이즈 데이터베이스 분야에서 가격 대비 성능 면에서 효과가 높기 때문에 더 주목을 받고 있다. 데이터베이스 분야에서 조인은 가장 자주 사용되는 연산으로 그 성능 개선이 중요한데, 본 논문에서는 플래시메모리를 위한 새로운 조인 처리의 한 방법으로 정렬 인덱스 스캔 방식을 활용하는 방안은 제시한다. 정렬 인덱스 스캔은 최근 플래시메모리 상에서 테이블에 대한 접근 방식의 하나로, 조인결과의 정렬을 고려할 경우, 기존의 전체 테이블 스캔에 기반을 둔 해시조인이나 정렬합병조인과 비교했을 때 상당한 성능 개선을 보장한다.

• ETRI Journal
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• v.44 no.5
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• pp.780-793
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• 2022

Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.7 no.2 s.14
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• pp.123-132
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• 1999

With the rapid increases of the amount of data and computing, the parallelization of the computing algorithm becomes necessary more than ever. However the parallelization had been conducted mostly in a super-computer until the rod 1990s, it was not for the general users due to the high price, the complexity of usage, and etc. A new concept for the parallel processing has been emerged in the form of K-clustering form the late 1990s, it becomes an excellent alternative for the applications need high computer power with a relative low cost although the installation and the usage are still difficult to the general users. The mapping algorithms (cut, join, resizing, warping, conversion from raster to vector and vice versa, etc) in GIS are well suited for the parallelization due to the characteristics of the data structure. If those algorithms are manipulated using PC-clustering, the result will be satisfiable in terms of cost and performance since they are processed in real flu with a low cos4 In this paper the tools and the libraries for the parallel processing and PC-clustering we introduced and how those tools and libraries are applied to mapping algorithms in GIS are showed. Parallel programs are developed for the mapping algorithms and the result of the experiments shows that the performance in most algorithms increases almost linearly according to the number of node.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.12
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• pp.24-34
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• 2015

With the development of the semantic web, a large amount of data being produced nowadays is in RDF format. RDF is represented by a triple. An RDF database consisting of triples requires the high cost of join query processing. Materialized view is known as a scheme to reduce the query processing cost by accessing materialized views without accessing the database. It is physically stored the results or the intermediate results of the query processing in a storage area. In this paper, we propose a materialized view selection scheme by using decision tree to solve such a problem. The decision tree considers the size and maintenance costs of the materialized view as well as the profit of query response times. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme increases the number of materialized views in the limited storage space and decreases the update rates of the materialized views.