겹침 및 비겹침 분할 방식의 그리드 파일을 이용한 병렬 공간 조인의 성능 평가

김진덕(Kim JinDeog),홍봉희(Hong BongHee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅰ

공간 조인(Spatial Join)은 단일주사(Single scan) 질의인 점 질의(Point Query)나 영역 질의(Region query)와는 달리 다중 주사(Multiple scan)이기 때문에 객체의 수가 증가함에 따라 연산 시간이 지수적으로 증가하는 비용이 매우 큰 연산이다. 그래서 다양한 공간색인을 이용한 공간 조인에 관한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 겹침 분할 방식과 비겹침 분할방식의 공간 색인 구조간의 공간조인에 대한 성능 평가가 거의 없다. 이 논문에서는 MIMD 구조 및 공유디스크 방식의 시스템에서 겹침 공간분할 방식의 그리드 파일 공간 색인과 비겹침 공간 분할 방식의 그리드파일 공간 색인을 각각 구성한 뒤 공간 조인 연산을 수행하여 두 방식의 성능을 평가한다. 또한 각 프로세서의 동적 작업 균등 분배(Dynamic Load Balancing) 알고리즘을 제시하고 적용한다. 아울러 단일 프로세서를 이용할 경우와 다중 프로세서를 이용할 경우의 겹침 공간 분할 방식과 비겹침 공간 분할 방식의 장단점을 분석한다.

고정 그리드를 이용한 병렬 공간 조인을 위한 비용 모델

김진덕(JinDeog Kim),홍봉희(BongHee Hong) 한국정보과학회 2001 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.28 No.4

공간 데이타베이스에서 가장 비용이 큰 공간 연산자는 공간 조인이다. 공간 조인은 두개의 데이타 집합으로부터 공간적인 조건을 만족하는 두 객체 쌍의 집합을 구하는 것이다. 지난 수년동안 공간 조인의 순차 수행 시간은 많이 향상되었지만, 그 응답시간은 사용자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그래서 공간조인의 병렬 수행에 대한 연구가 자연스럽게 대두되고 있다. 공간 데이타베이스 관리 시스템에서 공간 데이타의 관리의 용이성 및 부분 지역 검색의 효율성 등을 위해 고정 크기의 격자 구조를 갖는 고정 그리드를 이용할 수 있다. 그러나 지금까지 고정 그리드를 이용한 공간조인의 병렬 처리에 관한 연구는 거의 없다. 이 논문에서는 고정 그리드를 이용한 병렬 공간 조인 알고리즘의 성능을 예측하는 비용 모델을 제시하였는데, 이는 최소 경계 사각형(Minimum Bounding Rectangle : MBR)의 비교 횟수, 디스크 접근 횟수, 메시지 전송 횟수 등을 근거로 하였다. 실제 데이타 및 인위 데이타 집합을 이용한 실험은 제안한 비용 모델이 정확함을 보여주었다. 이 비용 모델은 복합 공간 질의의 비용을 예측할 필요가 있는 공간 질의 최적화를 위한 유용한 도구가 될 것으로 기대된다. The most expensive spatial operation in patial databases is a spatial join which computes a combined table of which tuple consists of two tuples of the two tables satisfying a spatial predicate. Although the execution time of sequential processing of a spatial join has been so far considerably improved, the response time is not tolerable because of not meeting the requirements of interactive users. It is usually appropriate to use parallel processing to improve the performance of spatial join processing. In spatial databases, the fixed grids which consist of the regularly partitioned cells can be employed due to ease of managing spatial objects as well as simplicity in searching for a query region. However, the previous works on the spatial joins have not studied the parallel processing of spatial joins using fixed grids. This paper has presented an analytical cost model that estimates the comparative performance of a parallel spatial join algorithm based on the fixed grids in terms of the number of MBR comparisons, disk accesses, and message passing. Several experiments on the synthetic and real datasets show that the proposed analytical model is very accurate. This cost model is also expected to used for implementing a very important DBMS component, called the query processsing optimizer.

선박수리를 위한 입찰 및 일정관리 시스템의 설계 및 구현

강효운,김진덕,Kang, Hyo-woon,Kim, Jindeog 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.7

현재 선박수리를 위해 수리조선소 공무감독관의 수기대장기반 일정관리에 의존하고 있다. 단순 수기대장 관리는 장비 및 인력의 실시간 현황분석이 어려워 효율적이지 못한 일정관리가 되며, 이러한 문제점을 해결하고자 선박수리산업에 ICT기반 일정관리 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효율적인 선박수리 일정관리를 위하여 ICT기반 일정관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 이용하여 운용중인 수기대장의 일정관리의 문제를 해결하도록 한다. 수리과정상 진도에 문제가 발생할 경우 빠른 대처가 가능하며, 인력 및 장비의 효율적인 운영을 통하여 선박수리과정의 업무 능률을 극대화할 수 있다. Currently, the existing schedule management of ship repair has depended on hand-written notes of engineering manager in the repair ship yard. Simple management based on the hand-written notes is inefficient because current states of equipments and staff are not graspable in real-time. To solve this problem, the ICT based scheduling method is required in ship repair industry. In this paper, we propose a system based on ICT which manages schedules for repairing ships. The proposed system solves the problem occurred by the management to use the hand-written notes. Because the system has a function to report the current state of ship repair, it is able to cope with various problems, such as delay, wrong repair and so on. Moreover, the system is able to maximize the efficiency of ship repair process due to efficient management to staff and equipment.

인터넷 쇼핑몰 니즈 분석 시스템의 설계 및 구현

박성훈,김진덕,Park, Sung-hoon,Kim, Jindeog 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.9

온라인에서 제품을 고르고 실질적인 구매는 오프라인에서 이루어지는 역 쇼루밍이 급격히 늘고 있다. 역 쇼루밍이 늘고 있다는 것은 이미지와 설명을 기반으로 한 인터넷 쇼핑몰의 사용자 분석에 한계가 있음을 의미한다. 따라서 대형 온라인 쇼핑몰은 고객 맞춤형 쇼핑정보를 제공하고 있으나, 단순히 고객이 검색하거나 구매한 상품을 나열하여 제공하여 준다. 따라서 사용자의 다양한 요구를 분석하고 적용할 수 있는 온라인 쇼핑몰이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 니즈분석 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 정의 모듈과 후기 분석 모듈로 구성되어 있다. 전자는 두 개의 상품을 지정하고 개인별 사용자 선호도를 수집하며, 후자는 저장된 데이터베이스 사전을 이용하여 구매 상품의 후기를 분석한다. 구현된 시스템은 개별 사용자의 요구를 충족하는 상품을 추천할 수 있음을 보였다. Even though users choose goods they want to buy in on-line shopping malls, real purchase is often performed in off-line shopping malls. It is called reverse showrooming. It means that users' analysis of goods based on images and description of internet shopping malls has limitation. Thus, large-scale online shopping malls provide a customized shopping information. However, in that case, the provided information is a simple list of goods users bought or retrieved. Thus, a system to analyze various needs of users and apply the result into on-line shopping mall is necessary. In this paper, an analysis system is proposed. The system contains a module to analyze user defined preference and a module to analyze users' reviews. The former designates two goods and collects preferences of individual users. the latter analyzes reviews about purchased goods based on database dictionary stored in advance for analyzing reviews. The system implemented shows that it is possible to recommend some goods that meet each users's needs

빅데이터 클러스터에서의 추출된 형태소를 이용한 유사 동영상 추천 시스템 설계

이현섭,김진덕,Lee, Hyun-Sup,Kim, Jindeog 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.2

최근 널리 이용되고 있는 동영상 공유 서비스에서는 콘텐츠 추천 시스템이 매우 중요한 요소이다. 콘텐츠 추천을 위해서 일반적으로 사용자 선호도와 동영상(아이템) 유사도를 동시에 고려하는 협업 필터링을 사용하고 있다. 그러한 서비스는 주로 사용자의 검색 키워드와 시청시간과 같은 개인 선호도를 활용하여 사용자의 편의를 도모한다. 또한 동영상에 지정한 키워드를 중심으로 랭킹화한다. 그러나 한정된 키워드만을 이용한 동영상 유사도를 분석한다는 한계가 있다. 이런 경우 지정한 키워드가 아이템을 제대로 반영하지 못하는 경우 그 문제가 심각해진다. 이 논문에서는 교육 동영상으로부터 차별화된 의미를 갖는 모든 단어를 고려하여 유사도를 분석하며, 이런 경우 데이터와 연산의 규모가 방대하기 때문에 빅데이터 클러스터에서 처리하는 방법을 적용한다. 제안한 시스템은 빅데이터 영상 분석을 통해 동영상 공유 서비스 플랫폼의 기본 모듈로 활용될 것으로 기대한다. In order to recommend contents, the company generally uses collaborative filtering that takes into account both user preferences and video (item) similarities. Such services are primarily intended to facilitate user convenience by leveraging personal preferences such as user search keywords and viewing time. It will also be ranked around the keywords specified in the video. However, there is a limit to analyzing video similarities using limited keywords. In such cases, the problem becomes serious if the specified keyword does not properly reflect the item. In this paper, I would like to propose a system that identifies the characteristics of a video as it is by the system without human intervention, and analyzes and recommends similarities between videos. The proposed system analyzes similarities by taking into account all words (keywords) that have different meanings from training videos, and in such cases, the methods handled by big data clusters are applied because of the large scale of data and operations.

선호도 분석을 위한 내·외부 SNS 활용기법

박성훈,김진덕,Park, Sung-Hoon,Kim, Jindeog 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.12

SNS(Social Network Service)의 등장으로 쇼핑 패턴이 변화하고 있다. 최근의 쇼핑몰은 고객의 니즈를 반영한 상품정보 제공에 관심을 갖고 있다. 일반적으로 제공되는 정보는 사용자의 단순 검색 이력을 기반으로 한 상품정보를 제공하는 수준이며, 추천되는 상품 목록은 대중의 선호도를 반영하여 제공된다. 그러나 제공되는 상품 정보는 개인의 선호도와는 무관하다. 이 논문에서는 각 개인의 관심 상품에 대한 대중의 선호도를 분석하기 위한 내 외부 SNS 활용 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 내 외부 SNS 모듈로 이루어져 있다. 내부 분석 모듈은 사용자가 지정한 두 개 상품의 비교를 통하여 커뮤니티 사용자의 선호도를 수집 및 분석한다. 외부 분석 모듈은 트위터(Twitter)를 활용하여 그룹 및 타인의 니즈를 분석할 수 있도록 지원한다. 구현 결과 기존의 쇼핑몰과 달리 개별 사용자의 선호도에 따라 상품을 추천할 수 있음을 보였다. Shopping patterns are changing with the emergence of SNS. Recently, it is also interested in providing the information based on the users' needs. Generally, the provided information is obtained from the history of users' simple browsing. Best selling hot item list is also provided in order to reflect the preferences of public users. However, the provided information is irrelevant to an individual preference. In this paper, we propose a method to utilize inner and outer SNS for analyzing public preferences about goods which are interested by individual users. The inner analyzing module collects and analyzes the preferences of community members about two goods designated by individual users. The outer analyzing module supports to analyze public preferences by using the tweeter SNS. The results of implementation show that it is possible to recommend goods based on the individual users' preferences unlike the existing shopping mall.

사용자 추천을 위한 교육용 동영상의 빅데이터 분석 기법 비교

이현섭,김진덕,Lee, Hyoun-Sup,Kim, JinDeog 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.12

최근 동영상 콘텐츠 제공 서비스는 그 용량이 매우 증가하여 사용자 추천의 중요성이 증가하고 있다. 그리고 이러한 콘텐츠는 다양한 특성을 내포하고 있어 사용자가 지정한 키워드만으로 그 콘텐츠의 특징을 제대로 표현하기 어렵다. 그러므로 사용자가 정의한 키워드를 이용하는 기존의 추천 시스템은 개체의 특성을 제대로 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 교육용 동영상 서비스 시스템의 콘텐츠 추천을 위한 기법 중 음성데이터 기반 자막을 이용한 분석과 영상의 키프레임을 이용한 영상 비교 기법의 효율성을 비교한다. 또한, 실험 결과를 통해 각 분석 기법이 효율적으로 활용될 수 있는 영상 콘텐츠의 유형 및 환경을 제안한다. Recently, the capacity of video content delivery services has been increasing significantly. Therefore, the importance of user recommendation is increasing. In addition, these contents contain a variety of characteristics, making it difficult to express the characteristics of the content properly only with a few keywords(Elements used in the search, such as titles, tags, topics, words, etc.) specified by the user. Consequently, existing recommendation systems that use user-defined keywords have limitations that do not properly reflect the characteristics of objects. In this paper, we compare the efficiency of between a method using voice data-based subtitles and an image comparison method using keyframes of images in recommendation module of educational video service systems. Furthermore, we propose the types and environments of video content in which each analysis technique can be efficiently utilized through experimental results.

관성을 이용한 이동체 데이터베이스의 디클러스터링

서영덕(Youngduk Seo),김진덕(JinDeog Kim),홍봉희(BongHee Hong) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1A

이동체의 궤적을 저장하는 대용량 이동체 DB는 대규모의 이동 객체 궤적의 효과적인 검색을 위하여 디클러스터링 기법을 통한 객체 궤적의 분산 배치가 필수적으로 요구된다. 그러나 기존 공간 객체의 디클러스터링 기법은 이동체의 특성과 시간 영역에 대한 고려 없이 디클러스터링을 수행한다. 또한, 단순히 현재 시점에서 색인 노드의 공간 관련성만을 판단의 근거로 삼고 있어서 효과적인 디클러스터링이 되지 않는 단점이 있다. 이러한 이유로 이동체 데이터베이스에서 빠른 질의 수행을 위한 디클러스터링 기법이 필요하다. 이 논문에서는 이동체 궤적에 대한 질의 시 빠른 응답 시간을 얻고 전체 시스템의 처리율 향상을 위한 디클러스터링 방법을 제시한다. 제시되는 방법은 이동체의 진행 방향에 대하여 이동 시간에 의한 이동 궤적의 관성을 정의하고, 이를 색인의 노드 단위로 확장한 노드의 관성을 정의한다. 정의된 관성을 이용하여 이동체 궤적의 노드가 저장될 디스크를 정의함으로써 궤적 데이터의 디클러스터링을 효과적으로 수행할 수 있다.

아쿠아포닉스의 작물 생산 효율화를 위한 엣지 컴퓨팅

이현섭(HyunSup Lee),김진덕(Jindeog Kim) 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.27 No.1

Multicast Group Partitioning Algorithm using Status of Receivers in Content Delivery WDM Network

Kyohong Jin(진교홍),Jindeog Kim(김진덕) 한국멀티미디어학회 2003 멀티미디어학회논문지 Vol.6 No.7