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Traditional techniques for web service discovery mostly rely on string matching and/or semantic logic-based matching. They are generally developed on service description and functional attributes which are exposed in service advertisement. The selection is made from the result output which is typically presented in order of their ranks based on degree of match of functional or operational parameters. The QoS attributes such as service performance, reliability, reputation, price and user preferences are often ignored in the query. Moreover, it is very difficult for the requester or any software agent to select the best service out of many potential candidates from the search result. This paper proposes a framework that takes into account QoS attributes along with user preferences and devise an algorithm namely Diversified Service Rank (DSR) and re-ranks top k web services in the search result, this helps service requesters in prompt selection and composition of web services.

In this paper, we propose a new boosting algorithm for distributed databases. The main idea of the proposed method is to utilize the parallelism of the distributed databases to build an ensemble of classifiers. At each round of the algorithm, each site processes its own data locally, and calculates all needed information. A center site will collect information from all sites and build the global classifier, which is then a classifier in the ensemble. This global classifier is also used by each distributed site to compute required information for the next round. By epeating this process, an ensemble of classifiers, which is almost identical to the one built on the whole data, will be produced from the distributed databases. The experiments were erformed on 5 different datasets from the UCI repository [9]. The experimental results show that the accuracy of the proposed algorithm is almost equal to or higher than the accuracy when pplying boosting algorithm to the whole database.

Location management is very important in location-based services to provide services to the mobile users like banking, city guides and many more. Ubiquitous and mobile devices are the source of data in location management and its significant operations are update and search method. Some studies to improve these were presented by using optimal sequential paging, location area scheme and hierarchical database scheme. In addition, not all location services have the same access methods on data and it lead to difficulties of providing services. A proposed location management of multi-agent architecture is presented in this study. It shows the coordination of the agents on the distributed database of location-based services. The proposal focuses on the location management of the mobile object presented in a hierarchical search and update. Also, it uses a nearest neighbor technique for efficient search method of mobile objects.

Background: Hydrochlorothiazide (HCTZ) has carcinogenic effects owing to its photosensi- tizing properties. Recent studies have reported inconsistent results regarding the association between HCTZ and skin cancer. Objective: This study aimed to clarify the effects of HCTZ on the risk of developing nonmela- noma skin cancer (NMSC) in Korean patients with hypertension. Methods: This multicenter, retrospective cohort study was conducted using clinical data from 11 hospitals in Korea, and converted to the Observational Medical Outcomes Partnership-Common Data Model. Large-scale 1:1 propensity score-matching was conducted to balance the target and comparator cohorts. Cox regression analysis was used to examine the hazard ratio (HR) for NMSC in HCTZ users compared to HCTZ never-users. Results: 8,821 patients and same number of controls were pooled from 11 databases. HCTZ use was not associated with a decreased risk of NMSC (HR, 1.01; 95% confidence interval [CI], 0.70?1.47). In the dose-response analysis, no significant correlation was found between NMSC risk and HCTZ dose for <1 year (HR, 1.17; 95% CI, 0.64?2.17) and ≥1 year (HR, 1.02; 95% CI, 0.64?1.61). No significant increase in the risk of NMSC was observed in the subgroup analyses for either age or sex. Conclusion: HCTZ was not associated with the development of NMSC in a Korean hypertensive population, regardless of the duration of drug exposure.

Background: Given the dual potential of statins to act as both carcinogenic and antineoplastic agents, evidence from previous investigations into statin use and the risk of nonmelanoma skin cancer (NMSC) remains inconclusive. Objective: To demonstrate the impact of statin exposure on the NMSC risk in Korean patients. Methods: We carried out a multicenter cohort study based on electronic health record data aggre- gated from 11 Korean hospitals. Patients with hyperlipidemia who had been taking antilipidemic agents, including statins were included in this study. We applied 1:1 propensity score matching to create balanced cohorts and used Cox regression to assess the hazard ratio (HR) for NMSC. Results: A total of 18,579 statin users and a matched number of non-users were included across 11 databases. Statin use showed no significant association with an increased risk of NMSC (HR, 1.03; 95% confidence interval, 0.75?1.43). Subgroup analyses of drug exposure, age, and sex depicted no significant HR trends. Conclusion: Statin exposure demonstrated no significant association with NMSC development in Korean patients with hyperlipidemia.

분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.

Currently, most metaverse platforms rely on centralized databases for data management. However, metaverse data presents challenges due to its heterogeneous characteristics, including real-time spatial information, user interactions, and digital assets. This diversity makes single-system management inefficient. Furthermore, ensuring clear digital asset ownership remains a significant hurdle. This study proposes a data classification framework that categorizes metaverse data based on its structural properties. We have designed a hybrid data management paradigm that combines the processing efficiency of distributed real-time database with the trust and transparency of blockchain technology. To validate this approach, we implemented a prototype using the Unity engine. This prototype employes a dual-layered architecture: real-time information is managed via Firebase, while digital asset ownership data is stored on the Ethereum blockchain. Our prototype demonstrates that this hybrid paradigm can simultaneously achieve efficient data processing and secure asset ownership within metavserse environments. This research provides a technical foundation for future metaverse data architecture design and management strategies, addressing both performance requirements and ownership challenges in virtual environments.

정보 저장 검색 기술의 발달로 여러 개의 데이터베이스를 한꺼번에 검색할 수 있는 분산통합검색 시스템에 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스의 종류 및 검색방식이 다양하기 때문에 분산통합검색 시스템의 구축에는 통합검색의 확장성과 데이터베이스간의 독립 운영성이 떨어지는 문제가 있다. 따라서 본 고에서는 이러한 문제점 해결을 위해 기존 데이터베이스들의 질의 구조를 분석해서 질의 구조의 핵심 요소들과 관련 요소들을 추출한 후, XML을 사용하여 대부분의 데이터베이스의 질의어를 포괄할 수 있는 질의어 Meta Format을 설계한다. 이렇게 작성한 표준화된 XML 질의어 Meta Format(DTD)은 분산통합검색에 적용되어 분산통합검색 시스템과 지역 데이터베이스들간의 독립 운영성 및 확장성을 증대시킬 전망이다.

웹에서의 멀티미디어 데이터베이스가 발달함에 따라 분산 멀티미디어 데이터에 대한 검색 기능의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 지금까지는 주로 웹상에 분산된 텍스트 데이터베이스를 선택하고 선택된 텍스트 데이터베이스에 대해소 질의 결과를 결합하는 연구가 이루어졌을 뿐 멀티미디어 데이터베이스에 대해서는 연구가 미진하였다. 웹상의 멀티미디어 데이터베이스는 자율적이고 이질적인 특성을 가지고 있고 주로 내용 기반으로 검색된다. 멀티미디어 데이터베이스에서의 수집 융합 문제는 웹상의 이질적인 멀티미디어 데이터베이스에서 내용 기반 검색으로 검색된 경과를 병합하는 것을 다룬다. 이 문제는 분산 멀티미디어 데이터베이스의 검색에 매우 중요하지만 아직까지 연구된 바가 없다. 본 논문은 웹상에서 이질적인 멀티미디어 데이터베이스의 수집 융합을 처리하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 데이터베이스에서 검색할 객체의 개수를 추정하는 휴리스틱 방법과 선형 회귀분석을 이용한 알고리즘을 사용한다. 그리고 실험에 의해서 이 알고리즘들의 효율성을 보였다. 이 알고리즘들은 향후 웹상의 멀티미디어 데이터베이스들에 대한 분산 내용 기반 검색 알고리즘들의 기본이 될 수 있다.

With the advances in multimedia databases on the World Wide Web, it becomes more important to provide users with the search capability of distributed multimedia data. While there have been many studies about the database selection and the collection fusion for text databases. The multimedia databases on the Web have autonomous and heterogeneous properties and they use mainly the content based retrieval. The collection fusion problem of multimedia databases is concerned with the merging of results retrieved by content based retrieval from heterogeneous multimedia databases on the Web. This problem is crucial for the search in distributed multimedia databases, however, it has not been studied yet. This paper provides novel algorithms for processing the collection fusion of heterogeneous multimedia databases on the Web. We propose two heuristic algorithms for estimating the number of objects to be retrieved from local databases and an algorithm using the linear regression. Extensive experiments show the effectiveness and efficiency of these algorithms. These algorithms can provide the basis for the distributed content based retrieval algorithms for multimedia databases on the Web.

분산된 공간 데이터를 효과적으로 저장. 관리하고 공유하기 위하여 분산 공간 데이터베이스 시스템의 필요성이 대두되었다. 분산 공간 데이터베이스 시스템은 많은 변화가 있는 환경이기 때문에 최적화된 질의 플랜을 작성하기가 어렵고 또한 고비용의 공간 연산 비용을 고려해야 하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 질의 실행 시간이 변화된 분산 데이터베이스 환경을 고려하여 질의를 수행하며 공간 조인을 병렬적으로 수행하는 동적 콜렉터를 제안한다. 동적 콜렉터는 분산 데이터베이스 환경의 변화에 적응할 수 있으며 분산 공간 조인을 효율적으로 처리할 수 있다.

본 논문에서는 공간 데이터가 여러 서버에 분산 저장되어 있을 때, 여러 클라이언트에서 동시에 변경 작업을 수행하기 위한 미들웨어 컴포넌트를 설계한다. OpenGIS 구현 명세에는 변경을 위한 미들웨어 인터페이스가 정의되어 있지 않다. OLE DB 데이터 제공자의 변경 인터페이스 사용을 고려 할 수 있으나, 공간 관련성을 가지는 공간 객체의 특징을 반영하고 협동 작업을 통한 동시성 지원을 위해서는 새로운 인터페이스의 설계가 필요하다. 왜냐하면, 기존의 프로토콜을 이용한 인터페이스 구현으로는 클라이언트가 미들웨어를 통해서 분산된 공간 데이터에 대한 변경 작업 수행이 어렵기 때문이다. 본 논문은 분산된 공간 데이터 변경을 위한 인터페이스를 가진 서비스 제공가작 미들웨어를 통한 분산 공간 데이터 변경 프로토콜을 설계하는 것을 목적으로 한다. 즉, 분산된 공간 데이터의 확장 잠금 기법을 통한 일관성 제어와 협동 변경 트랜잭션에 대한 인터페이스를 정의하고, 분산 환경을 고려한 변경 프로토콜을 설계한다.

분산 지리정보시스템을 구현하는데 가장 어려운 점 중의 하나는 공간데이타베이스의 불일치이다. 특히, 여러 가지 이유로 발생하는 분산 공간 데이타베이스 사이의 위치 불일치는 공간 질의의 결과를 부정확하게 만든다. 하나의 간단한 해결책은 가장 중요한 사이트에 따라 각 사이트의 공간데이타베이스에 있는 위치 데이타를 보정하는 것이다. 그러나, 이러한 방법은 각 사이트의 자율성이 중시되어야 하는 경우에는 실용적이지 않다. 본 논문에서는 위치 데이타가 불일치하는 여러 개의 공간데이타베이스에 대하여 공간질의를 처리하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 각 지역 공간데이타베이스를 수정하지 않고 자율성을 보장하는 방식으로 공간질의를 처리할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 탄성변형방법을 이용하면서, 각 질의의 위치를 동적으로 변환하는 방법에 기초하고 있다. 이 방법의 정확성은 수학적으로 증명이 되었으며, 실험으로도 확인하였다. 더욱이, 이 방법의 유용성 검증을 위하여 상용 데이타베이스시스템을 이용하여 구현하였다.

One of the most difficult problems in building a distributed GIS lies in the heterogeneity of spatial databases. In particular, positional mismatches between spatial databases, which arise due to several reasons, may incur incorrect query results. They result in unreliable outputs of query processing. One simple solution is to correct positional data in spatial databases at each site, according to the most accurate one. This solution is however not practical in cases where the autonomy of each database should be respected. In this paper, we propose a spatial query processing method without correcting positional data in each spatial database. Instead of correcting positional data, we dynamically transform a given query region or position onto each space where spatial objects of each site are located. Our proposed method is based on an elastic transformation method by using delaunay triangulation. Accuracy of this method is proved mathematically, and is confirmed by an experiment. Moreover, we implemented using common use database system for usefulness verification of this method.

국토정보화의 기반준비 단계인 ‘1차 국가 GIS 사업’기간 동안, 상당량의 수치화된 공간 정보가 축적되었고 이들을 관리하기 위한 다양한 종류의 지리정보시스템이 국가기관에서 사용되었다. 그러나, 사용중인 지리정보시스템은 조직적 지리적으로 분산되어 있으며, 공간데이타베이스의 이질성 및 폐쇄성으로 인해, 공간정보의 상호운용 측면에서 한계성을 드러내고 있다. 본 연구에서는 이러만 한계점을 극복하고자 분산 이기종 공간데이타베이스에 저장된 공간정보를 표준화된 방법으로 통합검색하며, 상호운용 가능토록 하는 국가공간정보유통체계를 설계 및 구현한다. 본 시스템을 구성하고 있는 단일 유통게이트웨이, 복수개의 유통노드, 지리정보공급기관을 국가통신망을 통하여 상호 연결하고, 컴퓨팅 부하를 분산시키기 위한 방안으로 공간정보유통망을 검색망 및 전송망으로 분리 설계한다. 검색망에서는 메타데이타의 검색 및 전송을 위한 표준화된 방법으로서 OpenGIS OLE DB Provider 기반 데이터제공자 컴포넌트를 구현한다. 또한 데이터제공자 컴포넌트를 통해 전송된 이기종 공간데이타베이스로부터의 WKB 형태의 공간정보를 상호운용할 목적으로, 공간데이타 구조와 처리에 대한 인터페이스 표준화를 실시한 MapBase 컴포넌트를 활용하여 공간정보에 대한 통합검색, 분석 및 상호운용을 구현한다.

최근의 위치 측위 기술과 무선 통신 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 휴대폰 사용자와 같은 대용량의 객체를 처리하기 위해서 기존의 단일 노드 기반 시스템으로는 어려움이 있어, 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS 아키텍처가 제안되었다. 본 논문에서 제안하는 실시간 모니터링 시스템은 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 제안된 GALIS 구현에 있어 기존 명령어 인터페이스를 GUI 로 개선하여 질의 처리 과정에 대한 직관성을 높이고, 각 노드의 부하를 모니터링 함으로써 각 노드의 역할을 동적으로 조정할 수 있게 각 노드별 이동 객체 처리 상황을 관리한다.

본 논문에서는 분산 객체 지향 데이타베이스에서 객체를 여러 사이트에 분산시키는 기법에 관하여 연구하였다. 제안된 객체의 분산 기법은 클래스의 분할 과정과 할당 과정으로 구성된다. 클래스의 분할 과정에서는 메소드, 계승 및 복합 객체와 같은 객체 지향 데이터베이스의 특성을 반영한 애트리뷰트 분할 알고리즘의 정의하였고 할당 과정에서는 함께 참조되는 다른 클래스의 프래그먼트들은 같은 사이트에 할당함으로써 데이타 전송량을 줄일 수 있는 할당 수식을 정의하였다.

This paper addresses the design of object distribution in distributed object-oriented databases. The proposed strategy of object distribution consists of two-step design of fragments. One step is class fragmentation and the other is allocation of fragments. We define partitioning algorithms to reflect the characteristics of object-oriented databases in the class fragmentation and define expressions to reduce the amount of data transfer by allocating fragments of other classes referred together to one site in the allocation of fragments

최근의 위치 측위 기술과 무선 기술의 발전에 따라 위치 기반 서비스에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 기존 연구의 단일 노드 기반 시스템으로는 처리하기 힘든 휴대폰 사용자와 같은 최소 백만 단위이상의 대용량의 객체를 처리하기 위해 제시된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조로 GALIS가 제안되었다. GALIS는 이동 객체의 현재 위치정보를 관리하는 SLDS와 과거 시간의 흐름에 따라 과거 위치정보를 관리하는 LLDS로 구성된다 LLDS는 분산된 다수의 노드로 구성되며 각 노드는 독립된 지역에 위치한 이동 객체의 정보를 관리한다. 본 논문에서는 이전의 GALIS 프로토타입에서 구현되지 않았던 이탈시간 관리 기법을 제안하여 노드간 이동 경로를 가진 이동객체를 추적하기 위한 질의유형에 대해 보다 정확하고 빠른 응답을 얻을 수 있음을 보인다. LLDS는 객체의 과거 위치 정보가 타임 존을 이동할 때 필터링하여 저장하므로 보다 효율적인 저장공간의 활용이 가능하다. 이때 LLDS가 모든 이동 객체의 위치 정보에 대해 해당 타임 존으로 이동시키고 정보를 필터링하는 작업을 타임 존 시프팅이라 한다. 본 논문에서는 GALIS에서 제안한 타임 존 시프팅을 구현하기 위해서 실시간 시프팅, 일괄 타임존 시프팅, 테이블 분할 시프팅 세 가지 기법을 제안하였고, 이를 구현하여 각 방법의 성능을 질의 테스트를 통해 제안된 세 가지 방법 중 테이블 분할 시프팅 방법이 보다 효율적임을 살펴볼 수 있었다.

To handling the extreme situation that must manage positional information of a very large volume, at least millions of moving objects. A cluster-based sealable distributed computing system architecture, called the GALIS which consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone, was proposed. In this paper, we proposed a valid time management and time-zone shifting scheme, which are essential in realizing the long-term location data subsystem of GALIS, but missed in our previous prototype development. We explain how to manage valid time of moving objects to avoid ambiguity of location information. We also describe time-zone shifting algorithm with three variations, such as Real Time-Time Zone Shifting, Batch-Time Zone Shifting, Table Partitioned Batch-Time Zone Shifting, Through experiments related with query processing time and CPU utilization, we show the efficiency of the proposed time-zone shifting schemes.

분산 주기억장치 데이터베이스 관리 시스템 (DMM-DBMSs)은 데이터베이스를 참여 사이트의 주기억 장치에 저장한다. 지역 데이터베이스에 신속하게 접근할 수 있고 사이트들 사이에 고속 통신이 가능하므로 DMM-DBMS는 높은 성능을 보장한다. 최근 들어 DMM-DBMS에 대해 많은 연구 결과가 발표되었으나 아직까지 DMM-DBMS의 카탈로그 관리 기법에 대한 성능 분석 결과는 발표된 것이 없다. 본 연구에서는 높은 사이트 자치성을 보장하는 DMM-DBMS의 분할식 카탈로그 관리 기법의 성능을 실험적으로 평가하였다. 분할식 카탈로그 관리 기법을 캐시없는 분할식 카탈로그 방식(PCWC), 점진적 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWIC), 완전 캐시를 이용한 분할식 카탈로그 방식(PCWFC)으로 분류하였고, 성능평가는 사이트 수, 사이트 당 터미널 수, 버퍼 크기, 쓰기 질의 비율, 지역 질의 비율 등을 중심으로 분석하였다. 분석 결과 PCWFC가 모든 경우에 가장 높은 성능을 보였다. 이는 또한 PCWIC가 시간이 흐름에 따라 더욱 높은 성능을 보인다는 것을 뜻한다. PCWFC 방식은 디스크 기반 분산 DMBS에서는 사이트 부하가 크거나 카탈로그 쓰기 비율이 높거나 원격 데이터 객체가 빈번히 액세스되는 상황에서 고성능을 보장하지 못하지만, DMM-DBMS에서는 원격 데이터 객체의 카탈로그가 자주 갱신된다고 해도 질의 컴파일과 원격 카탈로그 액세스가 고속으로 이루어질 수 있기 때문에 높은 성능을 보장하는 것이다.

Distributed main memory database management systems (DMM-DBMSs) store the database in main memories of the participating sites. They provide high performance through fast access to the local databases and high speed communication among the sites. Recently, a lot of research results on DMM- DBMSs has been reported. However, to the best of our knowledge, there is no known research result on the performance of the catalog management schemes for DMM-DBMSs. In this work, we evaluated the performance of the partitioned catalog management schemes through experimental analysis. First, we classified the partitioned catalog management schemes into three categories : Partitioned Catalogs Without Caching (PCWC), Partitioned Catalogs With Incremental Caching (PCWIC), and Partitioned Catalogs With Full Caching (PCWFC). Experiments were conducted by varying the number of sites, the number of terminals per site, buffer size, write query ratio, and local query ratio. Experiments show that PCWFC outperforms the other two schemes in all cases. It also means that the performance of PCWIC gradually increases as time goes by. It should be noted that PCWFC does not guarantee high performance for disk-based distributed DBMSs in cases when the workload of individual site is high, catalog write ratio is high, or remote data objects are accessed very frequently. Main reason that PCWFC outperforms for DMM-DBMSs is that query compilation and remote catalog access can be done in a very high speed, even when the catalogs of the remote data objects are frequently updated.