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RDF 질의 처리 성능 향상을 위한 실체 뷰 선택 기법
박재열(Jaeyeol Park),윤상원(Sangwon Yoon),최기태(Kitae Choi),임종태(Jongtae Lim),이병엽(Byoungyup Lee),신재룡(Jaeryong Shin),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.12
시맨틱 웹의 발전과 함께 RDF 데이터에 대한 사용이 증가되고 있다. RDF 데이터는 트리플로 구성되어 있으며 질의 처리 시 높은 조인 비용이 요구된다. 실체 뷰는 질의 처리 비용을 감소시키는 기법으로 알려져 있다. 실체 뷰는 질의 처리의 결과 또는 중간 결과를 저장 공간 내부에 물리적으로 저장하여 질의 처리시 전체 데이터베이스의 접근이 아닌 실체 뷰의 접근으로 질의를 처리한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 의사 결정 트리를 사용하여 실체 뷰를 선택한다. 제안하는 기법은 의사 결정 트리를 통해 질의 처리시간뿐만 아니라 실체 뷰의 크기 및 유지비용을 고려한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 제한된 저장 공간에서의 실체 뷰는 증가하였고 동일 개수의 실체 뷰의 유지비용은 감소함을 보인다. 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.
서지운 ( Jiun Seo ),박재열 ( Jaeyeol Park ),이경현 ( Kyung-hyune Rhee ) 한국정보처리학회 2023 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.30 No.2
오늘날 운영체제나 응용프로그램에서 레이스 컨디션으로 인한 문제가 발생하여 공격에 이용하거나 레이스 컨디션을 기반으로 한 공격을 막기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 레이스 컨디션이 발생할 때 스레드가 자원에 접근하는 매커니즘을 응용한 보호기법과 관련된 연구는 미흡하다. 이에 본 논문에서는 레이스 컨디션이 발생할 때 스레드가 무작위 순서로 자원에 접근하는 점을 이용해 새로운 난수 생성 방식을 제안한다. 또한 이를 난수 생성 알고리즘을 사용하는 랜덤 모듈과 비교하여 더 안정적인 난수 생성 모듈을 개발할 수 있는 가능성에 대해 알아봤다.
소셜 시맨틱 웹 환경에서 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰도 평가 기법
윤상원(Sangwon Yoon),최기태(Kitae Choi),박재열(Jaeyeol Park),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.1
최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다. Recently, as the generation and sharing of web data have increased, the importance of a social semantic web that combines the semantic web and the social web has also been increasing. In this paper, we propose a trust evaluation scheme based on provenance by extending the PROV model in the social semantic web environment. The proposed scheme manages the provenance of web data and adds the necessary elements for trust evaluation in the PROV model of W3C. The extended PROV model supports data management and provenance tracing. The proposed trust evaluation scheme considers various parameters such as user trust, original data trust, and user evaluation. The evaluated trust is managed as provenance. When processing a query, the proposed scheme generates a result by considering the trust. Therefore, the proposed scheme can manage the provenance of web data and compute data trust correctly by using such various parameters. The evaluated trust becomes a criterion to determine whether the query result can be trusted or not. In order to show the validity of the proposed scheme, we verify its performance using SPARQL queries.
분산 인-메모리 환경에서 부하 분산을 위한 데이터 복제와 이주 기법
최기태(Kitae Choi),윤상원(Sangwon Yoon),박재열(Jaeyeol Park),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.1
최근 소셜 미디어의 성장과 디지털 기기의 활용이 증가함에 따라 데이터가 기하급수적으로 급증하고 있다. 이러한 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 분산 메모리 처리 시스템을 사용한다. 하지만 분산 환경에서 특정 노드에 부하가 집중이 되면 노드의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문은 분산 메모리 환경에서 노드의 부하를 적절하게 분배하는 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 노드의 부하를 관리하기 위해 핫 데이터를 여러 노드에 복제하고 노드가 추가되거나 삭제될 때 노드의 부하를 고려하여 데이터를 이주시킨다. 클라이언트는 핫 데이터의 메타데이터 정보를 유지하여 직접 노드에 접근함으로써 중앙 서버의 접근을 감소시킨다. 성능 평가를 통해 제안하는 부하 분산 관리 기법이 기존에 캐시 관리 기법에 비해 우수함을 입증한다. Recently, data has been growing dramatically along with the growth of social media and digital devices. A distributed memory processing system has been used to efficiently process large amounts of data. However, if a load is concentrated in a certain node in distributed environments, a node performance significantly degrades. In this paper, we propose a load balancing scheme to distribute load in a distributed memory environment. The proposed scheme replicates hot data to multiple nodes for managing a node’s load and migrates the data by considering the load of the nodes when nodes are added or removed. The client reduces the number of accesses to the central server by directly accessing the data node through the metadata information of the hot data. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing load balancing scheme through performance evaluation.