단백질 분자에 대해 공간 상의 한 점으로부터의 최소 거리를 계산하거나, 임의의 점에 대한 충돌을 감지하는 등의 proximity query는 분자에 대한 기하학적 연산을 수행하기 위해 매우 중요한 기본 연산이다. Proximity query의 계산 시간 효율성은 분자가 어떤 자료구조로 표현되는가에 따라 크게 달라질 수 있다. 본 논문에서는 GPU 가속을 이용하여 효율적으로 proximity 연산을 수행하기 위한 기법을 제안하고자 한다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map)과 스피어 트리 (sphere tree) 를 사용한 자료구조를 제안하며 각 자료구조에 대응되는 알고리즘을 제시한다. 또한, 1,000개~15,000개의 원자를 포함하는 분자에 대한 실험을 통해 두 자료구조의 성능이 기존 자료구조에 비해 최소 3배에서 최대 633배 향상되었음을 보인다.
온톨로지 기반 분산 정보시스템 환경에서는 시스템들 간의 자동화된 정보 공유를 지원하기 위해서 온톨로지 간의 의미적 이질성(semantic heterogeneity)을 해결해야 한다. 일반적으로 전문가들에게 미리 온톨로지들 간의 명시적 매핑(explicit mapping between ontologies)을 요청하고 있다. 하지만, 온톨로지 매핑의 고비용성 문제 때문에 모든 정보시스템들의 온톨로지 간의 일대일 매핑이 이루어지기 힘들다. 따라서, 본 논문에서는 분산된 온톨로지들 간의 매핑정보를 수집하고 재사용(reuse) 하고자 한다. 즉, 분산 환경에서 활용 가능한 온톨로지 매핑 정보의 결합(composition)을 위한 방법론을 제안한다. 이를 통해 주어진 두 온톨로지 간의 매핑 정보를 간접적으로 예측할 수 있게 된다. 특히, 본 연구에서 제안하는 온톨로지 매핑 결합 기법의 성능 평가를 위하여, 자동화된 쿼리 전송(propagation) 및 변환 (transformation) 시스템에 적용하였다.
Kang, Sae-Hoon;Kim, Dae-Woong;Lee, Young-Hee;Hyun, Soon-J.;Lee, Dong-Man;Lee, Ben
ETRI Journal
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제29권5호
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pp.545-558
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2007
This paper presents an efficient semantic service discovery scheme called UbiSearch for a large-scale ubiquitous computing environment. A semantic service discovery network in the semantic vector space is proposed where services that are semantically close to each other are mapped to nearby positions so that the similar services are registered in a cluster of resolvers. Using this mapping technique, the search space for a query is efficiently confined within a minimized cluster region while maintaining high accuracy in comparison to the centralized scheme. The proposed semantic service discovery network provides a number of novel features to evenly distribute service indexes to the resolvers and reduce the number of resolvers to visit. Our simulation study shows that UbiSearch provides good semantic searchability as compared to the centralized indexing system. At the same time, it supports scalable semantic queries with low communication overhead, balanced load distribution among resolvers for service registration and query processing, and personalized semantic matching.
After several significant nuclear accidents, public attitudes toward nuclear energy technologies and facilities are considered to be one of the essential factors in the national energy and electricity policy-making process of several nations that employ nuclear energy as their key energy resource. However, it is difficult to explore and capture such an attitude, because the majority of prior studies analyzed public attitudes with a limited number of respondents and fragmentary opinion polls. In order to supplement this point, this study suggests a big data analyzing method with K-LIWC (Korean-Linguistic Inquiry and Word Count), sentiment and query analysis methods, and investigates public attitudes, positive and negative emotional statements about nuclear energy with the collected data sets of well-known social media and network services in Korea over time. Results show that several events and accidents related to nuclear energy have consistent or temporary effects on the attitude and ratios of the statements, depending on the kind of events and accidents. The presented methodology and the use of big data in relation to the energy industry is suggested as it can be helpful in addressing and exploring public attitudes. Based on the results, implications, limitations, and future research areas are presented.
최근 서비스 계약 또는 가입에 개인의 고객정보 이용 및 약관 동의를 위한 디지털 자필 서명을 요구하는 것이 일반적이다. 기존 자필 서명을 포함하는 서명시스템들은 각 기업 내에서 자체적으로 서비스 플랫폼 위에 구현되어 활용되고 있기 때문에 플랫폼에 의존적일 뿐만 아니라 디바이스 보유 현황에 따라 서명을 수행할 수 있는 환경이 달라질 수 있는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이기종간 통합 브라우저 환경에서 jQuery를 기반으로 자필의 2차원 좌표를 직접 저장하는 방식을 이용하여 크로스 브라우징이 가능한 통합 자필 서명 시스템을 설계 및 구현하였다. iOS, Android, PC 등 이기종 환경의 웹 브라우저에서 통합 테스트를 하였고, 모든 자필 서명 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
U-Healthcare의 활성화를 위해 모바일 기기를 활용한 원격진료 및 진료지원에 대한 연구가 활발하다. 특히 원격처방시스템을 허용하는 의료법이 개정되면 모바일 처방시스템에 관한 연구는 급속도로 확산될 것이다. 그러나 모바일 앱은 모바일 플랫폼의 특성에 따라서 호환성이 떨어지는 특징을 가지므로, 플랫폼에 맞게 다시 개발해야 하는 제약사항을 가진다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 이 논문에서는 모바일 표준 웹 개발 언어로 대두된 HLTML5와 자바스크립트 라이브러리인 jQuery Mobile을 이용하여 모바일 웹 처방 인터페이스를 설계한다. 또한, 기존의 병원정보시스템과의 자료 공유를 위해서 표준 프로토콜인 HL7을 기반으로 하는 메시지 형태로 변환하는 기능을 추가한다. HL7 메시지 송신을 통해 기존의 병원정보시스템과의 연동이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 모바일 플랫폼에 독립적이고, 범용 컴퓨터에서도 호환성을 가지므로 다양한 환경에서 활용이 가능한 장점을 가진다.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이타베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과 적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 사각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 타원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 단순한 캡슐 표현 방식이 최근접 질의 처리의 성능을 저하시키는 주요 원인임을 지적하고, (1) 클러스터에 적합한 새로운 축 시스템(axis system)의 채택, (2) 원과 사각형의 조합 에 의한 다양한 캡슐 형태의 표현. (3) 아웃 라이어(outlier)의 별도 관리 등의 해결 방안을 제안한다. 또한, 이러한 개념들을 채택하는 인덱싱 구조를 제시하고. 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 끝으 로, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
워크플로우 비즈니스 프로세스는 설러 단위 업무(Activity)로 구성되며 단위 업무에는 여러 가지 타입이 존재한다. 유저 태스크(User Task) 타입은 특정 애플리케이션을 통해 처리되는 중요한 단위 업무 타입중 하나이며 본 논문에서는 유저 태스크 타입에 대한 최적의 수행자를 할당할 수 있는 질의어 기반 수행자 할당 방식을 기술한다. 이 방식은 기존의 워크플로우 관리시스템의 워크플로우 엔진에서 제공하는 로드-밸런싱 알고리즘을 현행 그대로 유지하는 동시에 조직의 조직 구조 정보를 이용하여 유저 태스크에 대한 기존의 할당 방식에서 확장된 형태의 수행자 할당 방법을 제공함으로써 태스크 처리에 대한 최적의 수행자를 할당하여 단위 업무의 처리 효율성을 향상시킨다.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
We have designed data processing server system to include data archiving, photometric processing and light curve analysis for KMTNet (Korea Microlensing Telescope Network). Outputs of each process are reported to the main photometric database, which manages the whole processing steps and archives the photometric results. The database is developed using ORACLE 11g Release 2 engine. It allows to select objects applying any set of criteria such as RA/DEC coordinate and Star ID, etc. We tested the performance of the database using the OGLE photometric data. The searching time for querying 70,000,000 records was under 1 second. The database is fully accessed using query forms via web page.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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