소셜 사물 인터넷 환경에서 차량 간 정보 공유를 위한 신뢰도 판별

백연희(Yeon-Hee Baek),복경수(Kyoung-Soo Bok),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.3

소셜 사물 인터넷(SIoT)에서 차량들이 다양한 정보를 생성하고 이를 다른 차량과 공유하고 피드백을 주고 받는 소셜 행위가 이루어진다. 차량 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위해서는 차량의 신뢰성을 판별하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 차량들 간에 신뢰성 있는 정보를 공유하기 위한 차량 신뢰도 계산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 차량 간 소셜 행위에 기반한 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 고려하여 차량 신뢰도를 판별한다. 차량은 점수 부여, 무시, 재배포 등의 행위를 선택할 수 있으며 이에 따라 사용자 평판이 계산된다. 네트워크 신뢰도를 계산하기 위해 다른 차량과의 거리와 패킷 전송률을 이용한다. 사용자 평판과 네트워크 신뢰도를 이용하여 지역 신뢰도가 계산된다. 이때, 전달되는 데이터의 중복 배포를 방지한다. RSU(Road Side Unit)의 데이터를 활용하여 지역적인 데이터의 한계를 극복하고 전역적인 데이터를 활용하여 보다 더 정확한 차량 신뢰도 계산이 가능하다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해서 성능이 우수함을 보인다. On the Social Internet of Things (SIoT), social activities occur through which the vehicle generates a variety of data, shares them with other vehicles, and sends and receives feedbacks. In order to share reliable information between vehicles, it is important to determine the reliability of a vehicle. In this paper, we propose a vehicle trust evaluation scheme to share reliable information among vehicles. The proposed scheme calculates vehicle trust by considering user reputation and network trust based on inter-vehicle social behaviors. The vehicle may choose to scoring, ignoring, redistributing, etc. in the social activities inter vehicles. Thereby, calculating the users reputation. To calculate network trust, distance from other vehicles and packet transmission rate are used. Using user reputation and network trust, local trust is calculated. It also prevents redundant distribution of data delivered during social activities. Data from the Road Side Unit (RSU) can be used to overcome local data limitations and global data can be used to calculate a vehicle trust more accurately. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

ArangoDB기반 벤치마킹 시스템 설계 및 구현

최도진(Do-Jin Choi),백연희(Yeon-Hee Baek),이소민(So-Min Lee),김윤아(Yun-A Kim),김남영(Nam-Young Kim),최재용(Jae-Young Choi),이현병(Hyeon-Byeong Lee),임종태(Jong-Tae Lim),복경수(Kyoung-Soo Bok),송석일(Seok-Il Song),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.9

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. ArangoDB is a NoSQL database system that has been popularly utilized in many applications for storing large amounts of data. In order to apply a new NoSQL database system such as ArangoDB, to real work environments we need a benchmarking system that can evaluate its performance. In this paper, we design and implement a ArangoDB based benchmarking system that measures a kernel level performance well as an application level performance. We partially modify YCSB to measure the performance of a NoSQL database system in the cluster environment. We also define three real-world workload types by analyzing the existing materials. We prove the feasibility of the proposed system through the benchmarking of three workload types. We derive available workloads in ArangoDB and show that performance at the kernel layer as well as the application layer can be visualized through benchmarking of three workload types. It is expected that applicability and risk reviews will be possible through benchmarking of this system in environments that need to transfer data from the existing database engine to ArangoDB.

학술 정보 기반 한의학 처방을 위한 확장 적응증 데이터베이스 구축

이소민(So-Min Lee),백연희(Yeon-Hee Baek),송상호(Sang-Ho Song),RETITI DIOP EMANE CHRISTOPHER,함선중(Xuan-Zhong Han),홍성연(Seong-Yeon Hong),김익수(Ik-Su Kim),임종태(Jong-Tea Lim),복경수(Kyoung-Soo Bok),MINH NHAT TRAN,QUYNH HO 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.8

의료의 질은 효과, 효율, 적절성, 과학적-기술적 측면 등과 같은 4가지로 정의할 수 있다. 과학적-기술적 측면의 질 관리를 위해 의료기관에서는 매년 보수교육의 형태로 최신 지견을 현장에 보급하고 있다. 하지만 최신 지견이 가장 빠르게 보급되는 연구 결과들을 단발성인 보수교육만으로 임상 현장에 충분히 보급하는 것에는 명백한 한계가 존재한다. 빅데이터, 인공지능과 같은 지능정보처리 기술이 의료 분야에 적용될 경우 기존에 문헌 조사 등으로 연구되어 적은 정보만으로 연구를 수행해야 했던 한계를 극복할 수 있다. 본 논문은 기존 약재 처방 적응증을 확장할 수 있는 근거가 되는 데이터베이스를 구축한다. 이를 위해 한의학 관련 국내외 논문 정보를 수집, 저장 관리, 분석하는 작업을 수행한다. 약재 처방전의 확장 적응증 콘텐츠 구축을 위한 한의학 근거문헌 데이터의 처리 및 분석 기법을 설계한다. 본 연구를 통해 한의학 의사결정지원시스템에서 근거기반 약재처방 주치 정보의 기본 콘텐츠로 활용할 수 있을 것이라 기대한다. The quality of medical care can be defined as four types such as effectiveness, efficiency, adequacy, and scientific-technical quality. For the management of scientific-technical aspects, medical institutions annually disseminate the latest knowledge in the form of conservative education. However, there is an obvious limit to the fact that the latest knowledge is distributed quickly enough to the clinical site with only one-time conservative education. If intelligent information processing technologies such as big data and artificial intelligence are applied to the medical field, they can overcome the limitations of having to conduct research with only a small amount of information. In this paper, we construct databases on which the existing medicine prescription adaptations can be extended. To do this, we collect, store, manage, and analyze information related to oriental medicine at domestic and abroad Journals. We design a processing and analysis technique for oriental medicine evidence research data for the construction of a database of oriental medicine prescription extended adaption. Results can be used as a basic content of evidence-based medicine prescription information in the oriental medicine-related decision support services.

다양성을 지원하는 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템

최도진(Do-Jin Choi),백연희(Yeon-Hee Baek),이소민(So-Min Lee),김윤아(Yun-A Kim),김남영(Nam-Young Kim),최재용(Jae-Young Choi),이현병(Hyeon-Byeong Lee),임종태(Jong-Tae Lim),복경수(Kyoung-Soo Bok),송석일(Seok-Il Song),유재수(Jae-Soo Yoo) 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.12

객체 간의 관계를 표현하기 위해 정점과 간선으로 구성된 그래프 데이터를 효율적으로 저장하고 질의 처리하기 위한 그래프 데이터베이스가 개발되었다. 그래프 데이터베이스는 질의 유형이 기존 NoSQL 데이터베이스와 매우 다른 특성을 보이기 때문에 그래프 데이터베이스의 성능을 검증하기 위해서는 그래프 데이터베이스에 알맞은 벤치마킹 도구가 필요하다. 본 논문에서는 그래프 입력과 질의에 대한 다양성을 지원하는 효율적인 그래프 데이터베이스 벤치마킹 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 그래프 데이터베이스에 대한 벤치마킹을 테스트하기 위해서 OrientDB를 활용한다. 입력 그래프와 질의 그래프의 다양성을 지원하기 위해서 기존 그래프 데이터 생성 도구인 LDBC를 이용한다. 벤치마킹 결과 분석을 통해 제안하는 기법의 타당성 및 실효성을 입증한다. 성능 평가 결과 제안하는 시스템은 사용자 정의 가능한 가상 그래프 데이터가 생성이 가능하며, 생성된 그래프 데이터를 기반으로 벤치마킹이 가능함을 보였다. Graph databases have been developed to efficiently store and query graph data composed of vertices and edges to express relationships between objects. Since the query types of graph database show very different characteristics from traditional NoSQL databases, benchmarking tools suitable for graph databases to verify the performance of the graph database are needed. In this paper, we propose an efficient graph database benchmarking system that supports diversity in graph inputs and queries. The proposed system utilizes OrientDB to conduct benchmarking for graph databases. In order to support the diversity of input graphs and query graphs, we use LDBC that is an existing graph data generation tool. We demonstrate the feasibility and effectiveness of the proposed scheme through analysis of benchmarking results. As a result of performance evaluation, it has been shown that the proposed system can generate customizable synthetic graph data, and benchmarking can be performed based on the generated graph data.

한국, 일본, 대만에서의 의약품 부작용 피해구제 제도 현황 조사

안상완(Sang-Wan An),노윤하(Yunha Noh),백연희(Yeon-Hee Baek),박한희(Han-Heui Park),박소희(So-Hee Park),박성민(Sungmin Park),신주영(Ju-Young Shin) 대한약학회 2019 약학회지 Vol.63 No.4

Abstract The adverse drug reaction relief system is no-fault compensation system which provides compensation for severe injuries that were caused by adverse reaction even after proper use of medicines. The purpose of this study is to evaluate current status of the adverse drug reaction relief system in Japan, Taiwan, and Korea. We investigated the relief system in above three countries through websites, literatures, reports, spot investigation and e-mail questionnaires. Although great similarities for the relief system were recognized among the three countries, the difference among the countries and the unique characteristics of each country’s relief system was also identified; for example, the relief for injuries by offlabel uses, details of relief benefits, the relief payment for the adverse drug reactions, and the compensation for medical expenses which is classified as non-reimbursement treatment. Therefore, it is possible to establish more valuable no-fault compensation system in Korea through application of advantage and experience for the relief system in Japan and Taiwan.

NoSQL 데이터베이스 엔진을 이용한 스토리지 벤치마킹 시스템

최도진(Choi do-jin),박수빈(Park soo-bin),박송희(Park song-hee),백연희(Baek yeon-hee),신보경(Shin bo-kyoung),최재용(Choi jae-yong),박재열(Park jae-yeol),임종태(Lim jong-tae),복경수(Bok kyoung-soo),유재수(Yoo jae-soo) 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2019 No.5

YCSB 기반의 데이터베이스 엔진 벤치마킹 GUI 설계

최재용(Choi Jae-yong),함선중(Ham Seon-jung),최도진(Choi do-jin),박수빈(Park soo-bin),박송희(Park song-hee),백연희(Baek yeon-hee),신보경(Shin bo-kyoung),박재열(Park jae-yeol),임종태(Lim jong-tae),복경수(Bok kyoung-soo),유재수(Yoo jae- 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2019 No.5