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웹 응용을 위한 JAQS(JAva Query Stub)의 설계 및 구현
최원익(Wonik Choi),심마로(Maro Shim),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅰ
WWW에 있어서 데이타베이스와의 연동 구조는 필수적이다. 데이타베이스와의 연동을 필요로 하는 대부분의 웹 서비스는 CGI를 통해서 이루어지고 있는데 이러한 데이타베이스 통로 구조는 HTTP의 비연결성(connectionless)인 성질로 인하여 원격교육, 실시간 응용, 전자쇼핑 등과 같이 사용자관리, 과금관리 그리고 트랜잭션 상대관리를 필요로 하는 서비스에 적용되기에는 여러 가지 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 근본적으로 해결하기 위한 프레임웍으로서 JAQS(JAva Query Stub)를 제안하고 있다. JAQS는 클라이언트와 서버가 항상 연결되어 있으면서 클라이언트 측에서 던져주는 질의를 데이타베이스에 넘겨준 후 그 결과를 받아 웹 브라우져상의 클라이언트 측에 돌려주는 구조로 동작한다. JAQS를 통하여 이루어지는 서비스는 HTTP의 비연결성(connectionless)을 극복함으로써 사용자관리, 과금관리 그리고 트랜잭션 상태 관리를 지원할 수 있음은 물론 자바언어로 구현되어 플랫폼 독립적인 구조와 다중 쓰레드를 최대한 활용하고 있다. 또한 JAQS과 함께 제안하고 있는 JAQS관리자를 이용하면 데이타베이스가 분산된 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있는 구조로 이루어져 있다.
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최원익(Wonik Choi),김형주(Hyoung-joo Kim),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1999 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.5 No.6
WWW에 있어서 데이타베이스 통로는 필수적이다. 데이타베이스를 이용한 대부분의 웹 서비스는 CGI를 통해서 이루어지고 있는데 본 논문에서는 CGI가 갖는 문제점을 근본적으로 해결하기 위한 프레엠웍으로서 JAQS(JAva Query Stub)를 제안하고 있다. JAQS를 통하여 이루어지는 서비스는 HTTP의 비연결성(connectionless) 및 무상태성(stateless)을 극복함으로써 상태 및 트랜잭션 관리를 지원할 수 있음은 물론 자바언어로 구현되어 플랫폼 독립적인 구조와 다중쓰레드를 최대한 활용하고 있다. 또한 JAQS와 함께 제안하고 있는 JAQS 관리자를 이용하면 데이타베이스가 분산되어 있는 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있는 구조로 이루어져있다. Database gateway is absolutely vital to web-based services. Most web-based services with DBMS are implemented using CGI(Common Gateway Interface). This paper proposes a framework, dubbed JAQS(JAva Query Stub), as a solution for problems of CGI. JAQS not only supports state/transaction management by overcoming the connectionless and stateless nature of HTTP, but also effectively guarantees platform/DBMS-independence and multi-threading abilities because JAQS is implemented using Java. Also, using the JAQS Manager additionally proposed in this paper, JAQS can operate efficiently even in distributed database environments.
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최원익(Wonik Choi),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.30 No.5
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 큐브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 점 객체에 초점을 두고 있는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다. Recently, there have been various research efforts to develop strategies for accelerating OLAP operations on huge amounts ofspatio-temporal data. Most of the work is based on multi-tree structures which consist of a single R-tree variant for spatial dimension and numerous B-trees for temporal dimension. The multi-tree based frameworks, however, are hardly applicable to spatio-temporal OLAP in practice, due mainly to high management cost and low query efficiency. To overcome the limitations of such multi-tree based frameworks, we propose a new approach called Hilbert Cube(H-Cube), which employs fractals in order to impose a total-order on cells. In addition, the H-Cube takes advantage of the traditional prefix-sum approach to improve query efficiency significantly. The H-Cube partitions an embedding space into a set of cells which are clustered on disk by Hilbert ordering, and then composes a cube by arranging the grid cells in a chronological order. The H-Cube refines cells adaptively to handle regional data skew, which may change its locations over time. The H-Cube is an adaptive, total-ordered and prefix-summed cube for spatio-temporal data warehouses. Our approach focuses on indexing dynamic point objects in static spatial dimensions. Through the extensive performance studies, we observed that The H-Cube consumed at most 20% of the space required by multi-tree based frameworks, and achieved higher query performance compared with multi-tree structures.
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최원익(Wonik Choi),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.2Ⅱ
최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 적응적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.
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Voronoi 다이어그램을 이용한 고속 최근접 검색 기법
권동섭(Dongseop Kwon),최원익(Wonik Choi),박명선(Myungsun Park),이석호(Sukho Lee) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅰ
최근접 검색(nearest neighbor search)을 위해서 대부분의 기존 기법들은 데이타를 특징한 공간 인덱스 구조를 이용하여 인덱싱하고 이 인덱스를 이용하여 질의를 수행하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 데이타 자체를 인덱싱하는 방법과는 달리 미리 최근접 질의의 결과가 되는 Voronoi 다이어그램을 생성해두고, 이를 통하여 최근접 검색을 수행하는 VGrid(Voronoi diagram-Grid)기법을 제안한다. 이 방법은 미리 모든 데이타에 대한 Voronoi 다이어그램을 계산하고 그 결과를 격자(grid)를 이용하여 인덱싱한 다음 최근접 검색 질의가 주어지면 이 격자 인덱스를 이용하여 빠르게 결과를 찾아낸다. 이 방법을 이용하면 처음 인덱스를 생성할 때는 많은 계산 시간이 소모되지만, 일단 인덱스가 구성되고 나면 최근접 검색 질의 처리 시 디스크 접근 회수가 줄기 때문에 기존의 기법에 비해 빠르게 최근접 검색 질의를 수행할 수 있다.
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글로벌생산네트워크의 변화추세 분석 -사회망분석기법을 활용한 자동차 및 반도체 산업을 중심으로
이준엽 ( Junyeop Lee ),최원익 ( Wonik Choi ),박슬기 ( Seulki Park ) 사단법인 아시아문화학술원 2021 인문사회 21 Vol.12 No.2
본 논문은 한국의 주요 수출품목인 자동차와 반도체 산업을 대상으로 하여, 글로벌생산네트워크의 최근 변화 추이를 분석한다. 생산네트워크의 변화를 관찰하기 위해서는 사회망분석기법의 군집구조 및 중심성 분석을 활용한다. 특히 본 논문에서는 기존 연구의 광의품목 분류보다 세분화한 HS6단위의 상품분류를 이용하여 반도체 및 자동차 세부 품목 무역데이터를 기초데이터로 사용하였다. 주요분석결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 자동차와 반도체 모두에서 글로벌생산네트워크의 군집구조가 약화되는 추세가 관찰된다. 둘째, 미국과 그 외 주요 국가간의 내향 및 외향중심성은 2019년 전후로 반대 방향으로의 변화가 관찰된다. 이는 미국의 보호무역으로 각국의 수출네트워크가 축소되는 영향 및 수입네트워크 확대의 노력이 동시에 작용한 결과라고 판단된다. 셋째, 글로벌생산네트워크에의 영향은 상대적으로 중국 및 반도체 품목에서 큰 변화가 나타난 것으로 관찰된다. This paper analyzes changing patterns of the global production network focusing on the automobile and semiconductor industries. The main methodologies are the community modularity and centrality analysis based on HS 6digit classification. The main findings are as follows. First, cohesion and centrality analysis reveals that the global production networks has been weakening in both automobile and semiconductor industries. Second, Indegree and outdegree centrality in U.S. and other major countries is observed to change in the opposite direction around 2019. This would be the results of the U.S. initiated trade policy and reponses in other countiries. Third, the impact on the production network is observed relatively large in China and semicomductor industries.
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발전 예측 정확도 향상을 위한 기상 예측 알고리즘 개발
이서우(Seowoo Lee),최원익(Wonik Choi),김명수(Myoungsoo Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
재생에너지 설비 규모가 확대됨에 따라 안정적인 계통 운영을 위해 가상발전소에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 가상발전소의 운영을 위해서는 태양광·풍력 등 재생에너지 발전량의 정확한 예측이 요구된다. 재생에너지 발전량은 설비가 위치한 지역의 기상 조건에 많은 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 발전 예측 정확도를 향상시키기 위해 기상 센서 데이터를 이용한 기상 예측 모델을 제안한다. 예측하는 기상 정보는 온도, 상대습도, 일사량, 풍속이며 하루 전 발전량 예측을 위한거래일 24시간에 대한 1시간 단위 기상 예측 모델을 제안한다.
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