• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.198-208
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• 2021

ArangoDB는 대용량 데이터 저장을 위해 많은 응용에서 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 시스템이다. ArangoDB와 같은 새로운 NoSQL 데이터베이스 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해서 성능을 평가해 줄 수 있는 벤치마킹 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층에서의 성능이 측정 가능한 ArangoDB 기반 벤치마킹 시스템을 설계하고 구현한다. 클러스터 환경에서의 NoSQL 데이터베이스 시스템 성능을 측정하기 위해서 YCSB를 일부 수정한다. 또한, 기존 자료 분석을 통해 실세계에서 발생하는 세가지 워크로드 유형을 정의한다. 세 가지 워크로드 유형의 벤치마킹을 통해 ArangoDB에서 활용 가능한 워크로드를 도출하였고, 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층의 성능이 가시화될 수 있음을 입증하였다. 기존 데이터베이스에서 ArangoDB로 데이터 이전 작업이 필요한 환경에서는 본 시스템의 벤치마킹을 통해 적용 가능성과 리스크 검토가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.39-46
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• 2013

비정상적인 시스템 종료로 인해 파일 시스템이 손상되었을 경우 시스템은 fsch을 이용하여 일관성 검사를 수행하며 이는 오랜 시간이 소요된다. 특히 대용량의 파일 시스템인 경우에는 상당한 시간이 걸린다. 저널링 기법을 이용한 저널링 파일 시스템은 메타 데이터를 이용하기 때문에 복구 시간을 상당히 단축시킬 수 있으며, 복구시 복구 확률도 높일 수 있다. 본 논문의 목적은 현재 리눅스에서 사용되고 있는 저널링 파일 시스템을 커널 기반의 벤치 마킹 도구인 Iozone을 사용하여 파일의 read, write 중심으로 성능을 비교평가하는 것이다. 본 논문에서는 현재 리눅스의 기본 파일 시스템인 Ext4 파일 시스템이 파일 읽기 성능이 경우 XFS 파일 시스템보다 1.28배, 파일의 쓰기 성능의 경우 Ext3 보다 1.22배 빠르게 전송되었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.151-158
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• 2019

With the recent advances of memory technologies, high-performance non-volatile memories such as non-volatile dual in-line memory module (NVDIMM) have begun to be used as an addition or an alternative to server-side storages. When these memory bus-connected storages (MBSs) are installed over non-uniform memory access (NUMA) servers, the distance between NUMA nodes and MBSs is one of the crucial factors that influence file processing performance, because the access latency of a NUMA system varies depending on its distance from the NUMA nodes. This paper presents the design and implementation of a high-performance logical volume manager for MBSs, called MBS-LVM, when multiple MBSs are scattered over a NUMA server. The MBS-LVM consolidates the address space of each MBS into a single global address space and dynamically utilizes storage spaces such that each thread can access an MBS with the lowest latency possible. We implemented the MBS-LVM in the Linux kernel and evaluated its performance by porting it over the tmpfs, a memory-based file system widely used in Linux. The results of the benchmarking show that the write performance of the tmpfs using MBS-LVM has been improved by up to twenty times against the original tmpfs over a NUMA server with four nodes.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권4호
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• pp.137-144
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• 2020

섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.