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차세대 웹 환경에서 Complex Event Processing 엔진을 이용한 대용량데이터 처리
강만모(Manmo Kang),구자록(Rarok Koo),이동형(DongHyung Lee) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.37 No.6
웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다. According to growth of web, data processing technology is developing. In the Web of next generation, high-speed or high-volume data processing technologies for various wire-wireless users, USN and RFID are developing too. In this paper, we propose a high-volume data processing technology using Complex Event Processing(CEP) engine. CEP is the technology to process complex events. CEP Engine is the following characteristics. First it collects a high-volume event(data). Secondly it analyses events. Finally it lets event connect to new actions. In other words, CEP engine collects, analyses, filters high-volume events. Also it extracts events using pattern-matching for registered events and new events. As the results extracted. We use it by an input event of other work, real-time response for demanded event and can trigger to database for only valid data.
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강만모(Manmo Kang),유대승(Daesung Yoo),구자록(Jarok Koo) 한국정보과학회 1999 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2Ⅲ
기하급수적으로 증가하는 인터넷 트래픽(traffic)의 대처방안으로 캐시 일관성 유지, 캐싱 알고리즘 등 웹 캐싱에 대한 연구가 끊임없이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 트래픽의 양을 줄이기 위해 다중의 캐시 서버를 설계하였다. 다중의 캐시 서버는 단일 캐시 서버를 사용할 때 발생하는 웹 서버의 부하를 감소시켜 네트웍 트래픽의 양을 줄여준다. 또한 다중의 캐시는 라우터, 디스크, 메모리 같은 하드웨어의 비용을 절감할 수 있어 경제적인 측면에서도 효율적이다.
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이동형,강만모,김영기,이수동 한국인터넷방송통신학회 2009 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.9 No.5
가중치가 없는 램 기반 신경망은 가중치를 재조정하는 기존 신경망에 비해 계산량 및 인식 시간이 적은 장점을 가지고 있다. 특히 연속적인 연관성을 갖는 제스처와 같은 행위 정보는 각각의 정보들이 시계열적 상관관계를 갖는다. 이와 같은 행위 정보를 인식하려면 일반적으로 많은 계산량과 처리 시간이 요구된다. 이런 문제점을 해결하기 위해 일반적으로 전처리 과정의 삽입 및 하드웨어 인터페이스 활용 등을 이용한다. 본 논문에서는 이와 같은 추가적인 방법 없이 순차 램 기반 누적 신경망으로 연속적인 행위 정보인 한글 복합어 수화 인식 시스템을 구현하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 카메라로부터 입력받은 연속적인 복합어 수화 영상을 최소한의 이미지 처리인 경계선 검출만으로 수화 인식을 실험하였다. 경계선 검출 후 이진 영상을 전처리 과정 없이 제안된 순차 램 기반 누적 신경망 시스템으로 처리된 결과는 93%의 인식률을 얻었다.
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