http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
큐브리드 샤드 분산 데이터베이스에서 집계/분석 함수의 분산 처리 시스템 개발
원지섭(Jiseop Won),강석(Suk Kang),조선화(Sunhwa Jo),김진호(Jinho Kim) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.8
대용량의 테이블을 수평적으로 분할하여 서로 다른 데이터베이스에 저장함으로써 데이터를 분산 저장하고 처리할 수 있는 방법을 샤딩이라 한다. 샤딩된 데이터에 대한 집계 또는 분석 함수를 적용하여 전체 결과를 얻기 위해서는 여러 곳으로 분산된 데이터에 대한 지역 결과를 통합하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 소스 DBMS의 하나인 큐브리드(CUBRID)의 샤딩 기술을 이용하여 분산된 부분 집계함수를 통합 처리하는 모듈을 설계하고 구현하는 방법에 대해 소개한다. 이 통합 모듈을 통해 여러 곳으로 샤딩된 데이터에 대하여 집계 및 분석 함수를 이용한 분석이 가능하도록 하였고, 단일 데이터베이스를 사용한 분석 성능과의 비교를 통해 샤드 분산 데이터베이스를 사용한 집계 계산이 효율적임을 보인다. Database Shard is a technique that can be queried and stored by dividing one logical table into multiple databases horizontally. In order to analyze the shard data with aggregate or analysis functions, a process is required that integrates partial results on each shard database. In this paper, we introduce the design and implementation of a distributed processing system for aggregation and analysis on the CUBRID Shard distributed database, which is an open source database management system. The implemented system can accelerate the analysis onto multiple shards of partitioned tables; it shows efficient aggregation on shard distributed databases compared to stand-alone databases.
모바일 단말기에서 효과적인 사진 관리를 위한 계층적 사진 탐색기
이수안(Suan Lee),원지섭(Jiseop Won),최재용(Jaeyong Choi),김진호(Jinho Kim) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
본 논문에서는 모바일에서 수천 수만장의 사진을 효과적으로 관리하기 위한 사진 탐색기에서 대해서 제안하였다. 대부분의 사람들은 개인적인 분류 기준에 따라서 사진을 분류 및 관리한다. 하지만 사진의 양이 많아짐에 따라 기존의 단일 분류 기준으로는 관리 및 탐색의 어려움이 있다. 본 논문에서는 촬영된 사진에서 날짜/시간 주소를 자동으로 추출하고 추출된 정보의 계층 구조에 따라 사진을 효과적으로 자동 분류한다. 또한 계층 모델의 구조에 따라 사용자가 언제든지 변경가능한 가상 계층 디렉토리 기능을 제공하고 동적 계층 탐색 기능을 제공하여 사용자가 쉽고 빠르게 사진을 탐색할 수 있다. 사용자는 사진만 촬영하면 편리하게 사진을 계층 분류 및 관리할 수 있는 기능을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 구글 안드로이드 기반의 스마트 폰에서 제안한 계층적 사진 탐색기를 구현하였다.
인공지능 학습 및 실시간 분석에 적합한 행위 기반 룰 모델링 및 룰 처리 기법에 대한 연구
박정환(Park, Jeong Hwan),원지섭(Won, Jiseop),진홍석(Jin, Hongseok),한혁(Han, Hyuk) 한국IT서비스학회 2018 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2018 No.-
본 논문에서는 로그 분석 시스템 안에서의 룰 엔진에서 사용되는 룰 모델링 기법, 즉 룰을 정의하는 방식과 제안하는 룰 모델링에 적합한 로그 정규화 기법 및 룰 처리 방식을 제안한다. 특히 향후의 인공지능을 통한 자동 룰 생성 또는 룰 고도화에서의 활용을 위해 인공지능 학습에 적합한 행위 기반의 룰 모델링 방법을 제안한다. 또한 제안한 룰 모델에 기반한 룰 처리 방식을 통해 인공지능 학습에 적합할 뿐 아니라 분석 이전에 저장 단계가 필요 없는 In-Memory 룰 처리를 함으로써 실시간 룰 처리에도 적합함을 보인다.