F-Index: A Feature Index for Fast Subgraph Matching

본 논문에서는 대규모 데이터베이스 그래프에서 주어진 질의 그래프와 동형인 모든 부분그래프들을 찾는 부분그래프 문제를 다룬다. 최근 빠른 부분그래프 매칭을 위해서 특징 인덱스를 기반으로 하는 기법들이 제안되었다. 이 기법들은 데이터베이스 그래프 정점들과 질의 그래프 정점들을 정점 특징을 사용하여 비교한 후 부분그래프 매칭 작업에서 고려할 필요가 없는 데이터베이스 그래프 상의 정점들을 걸러냄으로써 부분그래프 매칭 비용을 줄인다. 기존 기법들에서는 라벨 분포와 부분구조를 정점 특징으로 사용한다. 하지만 가지치기 능력과 추출비용 사이의 교환 비용을 적절히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 빠른 부분그래프 매칭을 위한 F-Index라고 부르는 특징 인덱스를 제안한다. F-Index는 정점 특징의 가지치기 능력과 추출비용 사이의 균형을 고려한다. 제안하는 기법에서는 라벨 분포와 함께 정점 주변의 연결 정보를 정점 특징으로 사용한다. 데이터베이스 그래프 상에서 적합하지 않은 정점들을 빠르게 걸러내기 위해 정점 특징을 추출한 후 인덱스를 구축한다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법들에 비해서 질의 처리 시간과 인덱스 생성 시간 측면에서 우수함을 보인다

Efficient XQuery translation into SQL:2003

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학전공, 2005.2, [ [vi], 39 p. ]XML이 데이터의 표현 및 교환의 주요한 포맷으로 자리잡으면서 XML 데이터의 효율적인 저장 및 검색에 대한 요구가 발생하였다. XML 기술은 데이터베이스와 많은 유사한 특징(질의 언어, 인덱스, 스키마 등등)들을 가지고 있으므로, XML 데이터를 관계형 데이터베이스 시스템에 저장하는 방법은 하나의 해결책이 될 수 있다. 그러나, 이 방법을 사용하기 위해서는 XQuey 질의를 SQL 질의로 변환해야 한다. 우리는 XQuery 질의의 SQL 변환 문제를 해결하기 위하여, SQL:2003의 SQL/XML 이라는 XML 지원 특징을 이용한다. SQL/XML은 SQL:2003 표준의 한 부분으로 SQL의 확장이다. 이것은 SQL 질의에서 쉽게 XML 구조를 형성할 수 있도록 한다. 우리는 SQL:2003을 기반으로 XQuery 질의를 SQL로 변환하는 방법을 제안한다.한국과학기술원 : 전산학전공

그래프 질의의 효율적인 처리에 관한 연구

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 전산학과, 2013.2, [ vii, 63 p. ]Conceptually, a graph consists of a set of vertices and edges where both vertices and edges may have attributes to represent complex information associated with themselves. There are a lot of real-world datasets, which can be easily expressed as graphs. For example, it is natural to represent computer networks, food webs, protein interactions, and social networks as graphs. From the users` point of view, the main concern is how to quickly find information they needed from these graph datasets after issuing graph-structured queries. The goal of this thesis is to provide efficient ways of processing graph queries over large graph datasets. In this thesis, we focus on two types of graph query problems, i.e., subgraph matching and graph containment. We first answer to a subgraph matching query problem. The results of a subgraph matching query are all occurrences of the query in a target data graph. Since a target data graph typically has a lot of vertices, the main challenge of the problem is how to filter out unqualified vertices, which are not eligible to be mapped to vertices in the query. Here we analyze all possible vertex features, which are made of the combination of label distribution and connectivity information within two hops of neighbor of a vertex, and choose vertex features that are balanced with pruning power and extraction cost. Then, we propose a feature indexing method over the chosen vertex features, which is used for finding candidates for each vertex in query processing. Meanwhile, due to potential errors and noises in real-world graph datasets, exact subgraph matching may be sometimes inappropriate in practice. Thus approximate subgraph matching is also required. In this thesis, we investigate an approximate subgraph matching model that allows missing edges. A simple solution is to first generate all query subgraphs from a query within a threshold and perform exact subgraph matching for each query subgraph separately. The main challenge o...한국과학기술원 : 전산학과

Real-time Monitoring System for Rotating Machinery with IoT-based Cloud Platform

스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.

Feasibility Study on Automatic Monitoring System of NaP Zeolite Defect for Increase of Radionuclide Removal Efficiency

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회전기계류 상태 실시간 진단을 위한 IoT 기반 클라우드 플랫폼 개발

스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다. The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a webbased display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.22scopuskc