KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3766-3788
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2017
A blockchain is an underlying technology and basic infrastructure of the Bitcoin system. At present, blockchains and their applications are developing rapidly. However, the basic research of blockchain technology is still in the early stages. The efficiency and reliability of blockchain communication is one of the research problems that urgently need to be studied and addressed. Existing algorithms may be less feasible for blockchain-based communication because they only consider a single communication factor (node communication capability or node trust degree) and only focus on a single communication performance parameter(communication time or communication reliability). In this paper, to shorten the validation time of blockchain transactions and improve the reliability of blockchain-based communication, we first establish a multi-link concurrent communication model based on trust degree, and then we propose a novel integrated factor communication tree algorithm (IFT). This algorithm comprehensively considers the node communication link number and the node trust degree and selects several nodes with powerful communication capacity and high trust as the communication sources to improve the concurrency and communication efficiency. Simulation results indicate that the IFT algorithm outperforms existing algorithms. A blockchain communication routing scheme based on the IFT algorithm can increase communication efficiency by ensuring communication reliability.
In multiparty multimedia communication, each participant not only receives information from other participants but also generates real-time data streams to distribute to others and therefore the difference between source and destination is not clear in terms of data transmission. During a teleconference session, many sub-multicast trees may be generated to exchange information to specific members within the multicast group and if those sub-multicast trees use the same fixed multicast tree, the blocking probability will be high and it is hard to provide QoS for each sub-multicast group. Also, even though there exits some shortcuts between each sub-multicast group, fixed multicast tree does not allow to use those shortcuts. Thus to overcome these problems. We propose a network resource reservation protocol and show that its effectiveness in terms of blocking probability and network resources usage.
Nowadays, with the rapid emergence of XML as a standard for data exchange over the Internet had led to considerable interest In the problem of data management requirements such as the need to store and query XML documents in which the location path languages Xpath is of particular important for XML application since it is a core component of many XML processing standards such as XSLT or XQuery, This parer gives a brief overview about method and design by applying a new spatial-based indexing method namely Xp-free that used for supporting Xpath. Spatial indexing technique has been proved its capacity on searching in large databases. Based on accelerating a node using planar as combined with the numbering schema, we devise efficiently derivative algorithms, which are simple, but useful. Besides that, it also allows to trace all Its relative nodes of context node In a manner supporting queries natural to the types especially Xpath queries with predicates.
갱신 연산의 허용으로 동적 XML 데이터의 처리 효율성의 요구가 증대하면서 새로운 동적 XML 레이블링 기법들이 연구되어 왔다. 동적 XML 레이블링 기법의 핵심적인 해결 사항으로는 조상-자손-형제 관계 결정, 레이블 저장공간의 절약, 빠른 응답시간, 갱신에 의한 레이블 재작성의 최소화이다. 대표적인 동적 레이블링 기법으로 소수 기반 레이블링 기법이 있다. 소수 기반 레이블링 기법은 소수의 특성을 이용하여 조상-자손 관계를 쉽게 결정한다. 또한 새로운 엘리먼트를 삽입할 때도 기존 노드의 레이블을 재작성하는 비용이 발생되지 않는 장점을 갖고 있다. 하지만 소수를 많이 사용하면 레이블의 값이 상당히 커지게 되는 레이블 오버플로우 문제가 발생된다. 본 논문에서는 레이블 오버플로우 문제를 효과적으로 줄이는 새로운 방법을 소개한다. 제안하는 방법의 핵심 개념은 트리 분해이다. 레이블 오버플로우가 발생하면 트리를 하부 트리들로 분해하고 레이블은 각 하부 트리에 한해서 부여하는 것이다. 실험을 통해 트리 분해 기반의 소수 기반 레이블링 기법의 효과를 보인다.
본 연구에서는 코로나 이전과 이후의 강의평가에 대한 생각이 어떻게 변화하고 있는지를 분석하고자 하였다. 이를 위해서 A대학을 대상으로 코로나 이전과 이후에 실시한 교양과 전공 수업에 대한 강의평가 자료를 토대로 데이터마이닝 기법 중에서 결정나무분석(Decision Tree)를 사용하였다. 연구결과에 의하면, 교양은 '강의방식(Method)'에서 '강의내용(content)'으로, 전공은 전과 후 모두 '지식향상(Knowledge)'이 중요한 요인으로 나타났다. 특히 교양과 전공 강의평가에서 공통적으로 코로나 후에 '과제및평가적합(Assignment)'이 중요한 요인으로 나타났는데, 이는 향후 교수에게는 수업 중 적절한 교수법, 학생들과의 상호작용, 과제나 시험 결과 피드백 등의 교수역량이 필요함을 시사한다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학생들과의 소통 활성화 방안 지원과 블렌디드 러닝 활성화에 대한 개선방안을 제시하였다.
This study reviewde various parametic and nonparametic method for forexasting hospital closures in Korea. We compared multivariate discriminant analysis, multivartiate logistic regression, classfication and regression tree, and neural network method based on hit ratio of each model for forecasting hospital closure. Like other studies in the literture, neural metwork analysis showed highest average hit ratio. For policy and business purposes, we combined the four analytical method and constructed a foreasting model that can be easily used to predict the probabolity of hospital closure given financial information of a hospital.
Most traditional database systems exploit a record-oriented model where the attributes of a record are placed contiguously in a hard disk to achieve high performance writes. However, for read-mostly data warehouse systems, the column-oriented database has become a proper model because of its superior read performance. Today, flash memory is largely recognized as the preferred storage media for high-speed database systems. In this paper, we introduce a column-oriented database model based on flash memory and then propose a new column-aware flash indexing scheme for the high-speed column-oriented data warehouse systems. Our index management scheme, which uses an enhanced $B^+$-Tree, achieves superior search performance by indexing an embedded segment and packing an unused space in internal and leaf nodes. Based on the performance results of two test databases, we concluded that the column-aware flash index management outperforms the traditional scheme in the respect of the mixed operation throughput and its response time.
이동 멀티캐스트 환경에서 다수의 이동 호스트가 안전하고 효율적인 멀티캐스트를 실현하기 위해서는 호스트의 이동성 및 무선 영역의 특성을 반영하는 키관리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 이동 네트워크 구조를 반영한 KTMM 과 WSMM을 제안한다. 호스트의 이동에 따른 핸드오프와 그룹 멤버쉽 변화로 인한 키갱신을 처리하는 키 관리 구조 및 프로토콜을 설명하고, 실험을 통하여 데이터 전송, 멤버의 가입, 멤버의 탈퇴, 핸드오프 등으로 인해 발생하는 지연 시간을 서로 비교하여 각 방법의 장단점을 분석한다.
경제 성장과 함께 자동차의 수요가 늘어남에 따라 교통사고 발생 빈도는 꾸준히 증가하고 있다. 이에, 본 연구에서는 교통사고를 야기하는 도로 및 기상환경과 같은 조건을 활용하여 기계학습 모델을 통해 서울시 교통사고 사상자 수를 예측하는 모형을 찾고자 한다. 활용한 데이터는 도로교통 공단에서 제공하는 교통사고 사상자 수 정보를 포함하는 데이터로 2015년부터 2018년도까지 데이터를 학습에 사용하였고 2019년도 데이터를 테스트 평가에 사용하였다. 실증연구를 통해 트리 기반의 모델 별 성능을 비교하였으며 본 연구에 대한 결과는 사고 발생 시 우선순위에 의한 구조활동이 가능하게 함과 도로상황 및 기상을 고려한 안전운전 가이드 지식으로 활용될 수 있다.
전력 생산의 효율을 높이고 지속적인 공정관리를 위해 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하고 원인이 되는 주요 변수를 찾는 것이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 전력 설비 데이터의 패턴을 분석하기 위해 데이터를 군집화하고 연구 방법으로 Decision Tree, Random Forest와 ResNet을 이용하여 패턴을 분류하였다. Class Activation Map을 이용하여 설비데이터의 원인이 되는 주요 변수를 확인하였다. 본 연구를 통해 전력 설비 데이터의 분류 및 원인 분석이 가능한 통합적 솔루션을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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