Earticle

As interest in big data has increased recently, NoSQL, a solution for storing and processing big data, is getting attention. NoSQL supports high speed, high availability, and high scalability, but is limited in areas where data integrity is important because it does not support multiple row transactions. To overcome these drawbacks, many studies are underway to support multiple row transactions in NoSQL. However, existing studies have a disadvantage that the number of transactions that can be processed per unit of time is low and performance is degraded. Therefore, in this paper, we design and implement a multi-row transaction system for data integrity in big data environment based on HBase, a column-based NoSQL which is widely used recently. The multi-row transaction system efficiently performs multi-row transactions by adding columns to manage transaction information for every user table. In addition, it controls the execution, collision, and recovery of multiple row transactions through the transaction manager, and it communicates with HBase through the communication manager so that it can exchange information necessary for multiple row transactions. Finally, we performed a comparative performance evaluation with HAcid and Haeinsa, and verified the superiority of the multirow transaction system developed in this paper.

As new applications of cloud data management system (CDMS) such as online games, cooperation edit, social network, and so on, are increasing, transaction processing capabilities for CDMS are required. Several transaction processing methods for cloud data management system (CDMS) have been proposed. However, existing transaction processing methods have some problems. Some of them provide limited transaction processing capabilities. Some of them are hard to be integrated with existing CDMSs. In this paper, we proposed a new concurrency control method to support transaction processing capability for CDMS to solve these problems. The proposed method was designed and implemented based on Spark, an in-memory distributed processing framework. It uses RDD (Resilient Distributed Dataset) model to provide fault tolerant to data in the main memory. In our proposed method, database stored in CDMS is loaded to main memory managed by Spark. The loaded data set is then transformed to RDD. In addition, we proposed a multi-version concurrency control method through immutable characteristics of RDD. Finally, we performed experiments to show the feasibility of the proposed method.

Method for providing a human interface for media services in a user equipment. In order to provide the human interface, the background screen of the human interface may be formed from at least one image. Each image of the at least one image may represent a respective one of the retrieved media services. The human interface having the background screen formed from the at least one image may be displayed. A desired image may be selected from the at least one image of the displayed human interface, and a desired media service corresponding to the selected desired image may be played.

최근 대용량의 스트림 데이터를 분산 처리하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 환경에서 실시간 스트림 데이터의 점진적 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 처음 스트림 데이터가 입력되면 임시 큐에 데이터를 저장하고 마스터 노드에 저장되어 데이터와 비교과정을 통해 마스터 노드에 동일한 데이터가 있는 경우 마스터 노드에서 가지고 있는 노드의 정보를 이용하여 해당 노드의 메모리에서 기존 처리 결과를 재사용한다. 기존 처리 결과가 없다면 처리하고 처리 결과를 메모리에 저장한다. 분산 환경에서 점진적인 스트리밍 데이터 처리를 위해 노드의 작업 지연을 계산하여 노드의 부하를 파악하고 처리 시간 계산을 통해 각 노드의 성능을 고려한 잡 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 질의 수행 시간 비교를 위한 성능평가를 수행한다.

Recently, massive amounts of stream data have been studied for distributed processing. In this paper, we propose an incremental stream data processing method based on in-memory in big data environments. The proposed method stores input data in a temporary queue and compare them with data in a master node. If the data is in the master node, the proposed method reuses the previous processing results located in the node chosen by the master node. If there are no previous results of data in the node, the proposed method processes the data and stores the result in a separate node. We also propose a job scheduling technique considering the load and performance of a node. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing method in terms of query processing time. Our experimental results show that our method outperforms the existing method in terms of query processing time.

최근 위치 측정 기술과 모바일 기기들의 발달과 함께 위치 기반 서비스가 중요하게 연구되고 있다. 위치기반서비스를 제공하기 위해 많은 연구자들이 맵리듀스를 활용한 다양한 질의 처리 기법을 제안하였다. 그 중에 하나가 맵리듀스를 활용한 리버스 k-최근접 질의 처리 기법이다. 하지만 기존 기법들은 연속 리버스 k-최근접 질의 처리를 수행하기 위해 많은 처리 비용이 요구된다. 본 논문에서는 맵리듀스를 활용한 효율적인 연속 리버스 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 이용한다. 제안하는 기법은 60도 가지치기 기법을 활용하여 모니터링 영역을 생성하고 모니터링을 수행하여 결과 업데이트을 수행하기 때문에 효율적으로 결과 업데이트를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과의 성능평가를 수행한다.

With the development of location aware technologies and mobile devices, location-based services have been studied. To provide location-based services, many researchers proposed methods for processing various query types with Mapreduce(MR). One of the proposed methods, is a Reverse k-nearest neighbor(RkNN) query processing method with MR. However, the existing methods spend too much cost to process the continuous RkNN query. In this paper, we propose an efficient continuous RkNN query processing method with MR to resolve the problems of the existing methods. The proposed method uses the 60-degree-pruning method. The proposed method does not need to reprocess the query for continuous query processing because the proposed method draws and monitors the monitoring area including the candidate objects of a RkNN query. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the query processing performance of the existing method.

하둡(Hadoop)은 맵리듀스(MapReduce) 분산처리 프로그래밍 모델과 HDFS(Hadoop distributed file system) 분산 파일시스템으로 구성된다. 하둡은 빅데이터 처리에 적합한 프레임워크로서, 대량의 스몰파일 처리에 문제점이 있다. 하둡에서 대량의 스몰파일 처리는 하나의 파일마다 매퍼가 생성되며, 파일의 메타정보를 저장하기 위해 많은 메모리가 필요한 문제점이 있다. 본 논문은 하둡 플랫폼에서 다양한 방법으로 대량의 스몰파일 처리방법을 비교 검토하였다. 일반 압축은 데이터의 크기와 상관없이 하나의 매퍼로 처리해야 하기 때문에, 하둡 처리 포맷으로 적절하지 않다. 시퀀스 와 하둡 아카이브 파일의 처리는 스몰파일을 압축 및 병합을 통해 네임노드의 메모리 문제가 제거되었다. 하둡 아카이브 파일은 스몰파일의 병합시간이 시퀀스 파일보다 빠른 속도를 보였다. CombineFileInputFormat 클래스를 이용한 처리는 병합과정이 필요 없으며, 빅데이터 처리방법과 유사한 속도를 보였다.

Hadoop is composed with MapReduce programming model for distributed processing and HDFS distributed file system. Hadoop is suitable framework for big data processing, but processing of mass small files have many problems. The processing of mass small file in hadoop have problems to created one mapper per one file, and it have problems to needed many memory for store of meta information of file. This paper have comparison evaluation processing method of mass small file with various method in hadoop platform. The processing of general compression format is inadequate because of processing by one mapper regardless of data size. The processing of sequence and hadoop archive file is removed memory problem of namenode by compress and combine of small file. Hadoop archive file is faster then sequence file about combine time of small file. The processing using CombineFileInputFormat class is needed not combine of small file, and it have similar speed big data processing method.

단순한 형태의 네트워크 시스템에서는 질의가 발생하면 질의를 효율적이고 정확하게 처리하기 위하여 연결된 모든 피어로 질의를 전송한다. 그러나, 이러한 처리방식은 전송 대역폭을 낭비하게 되고, 각 피어의 효율을 감소시킨다. 이를 극복하기 위하여, 질의처리 기법뿐만 아니라 질의를 적절한 곳으로 전송하기 위한 라우팅 기법이 필요하다. 더구나 네트워크의 환경이 P2P 환경으로 구성되어 있는 경우엔, 효율적인 라우팅을 위해서는 네트워크를 구성하는 피어들을 여러개의 그룹으로 묶어 클러스터를 구성하는 것이 효율적이다. 이때 랜덤하게 클러스터를 구성하는 것 보다 유사성에 기준을 두고 클러스터를 구성하는 것이 중요한 요소가 된다. 이 논문은 특히 갈수록 중요성을 더해가는 시맨틱웹을 구성하기 위한 온톨로지 환경에서의 P2P 질의 처리를 위한 클러스터링 기술을 제안한다. 클러스터링을 하기 위한 유사성 측정요소를 제안하며, 질의를 P2P 환경에서 처리하기 위한 클러스터 인데스 구조, 질의처리 단계 등을 제안한다.

In simple topology in network system, query should be delivered to all linked peers for query processing. This causes waste of transmission band width and throughput of each peer. To overcome this, as well as query processing strategy, efficient routing technique to deliver query to proper peer is needed. For efficient routing, clustering of peers in P2P networks is important. Clustering of P2P network bases on that combines peers that have similar characteristics in same cluster reduces quantity of message in network than assign peer for cluster randomly. In this paper, we propose clustering techniques for ontology based P2P query processing. Similarity measure point, cluster index structure, and query processing steps in ontology based P2P cluster environment are proposed.

인터넷 서비스가 일반화되고 복잡해지면서 차세대 인터넷 서비스인 시맨틱웹의 중요한 구성요소로 활발히 연구되고 있는 분야가 온톨로지이다. 현재까지의 많은 연구들은 중앙 집중형 사이트에서의 온톨로지 구축을 통한 데이터의 통합에 관한 연구가 대부분이었다. 그러나 인터넷 환경은 기본적으로 분산 데이터 환경이며, 이러한 분산된 사이트의 모든 데이터를 대상으로 질의를 처리해야 한다. 이때 사이트간의 온톨로지 분산 데이터 처리에 대한 해결 기법들이 없이는 빠른 변화에 대응할 수 있는 차세대 시맨틱웹 구축을 기대할 수 없다. 본 연구는 분산된 인터넷 환경에서 각기 다른 방법으로 구축되어 있는 온톨로지간의 관계를 OWL언어가 지니는 확장요소를 이용하여 온톨로지 요소간의 분산관계를 기술하여 통합 질의 처리가 가능한 시스템을 구축하는 방법을 제시한다.

As the increasing of users' request about internet web service, the importance of ontology to construct semantic web is increasing now. Early Internet data processing was studied in the form of data integration through centralized ontology construction. However, because of distributed environment of internet, when integrating data of distributed site, it is required to integrate data of each site in terms of peer-to-peer data processing for corresponding to fast change of internet. In this paper, in distributed environment, we propose data processing method which construct ontology in each site with ontology language OWL. Furthermore, through relational representation of OWL, we propose the system containing distributed query processing for data constructed in different site with different method.

많은 양의 연속적인 스트림 데이터를 대상으로 하는 연속적인 질의처리의 경우는 전통적 방식의 요구구동형 질의처리 방식이 적합하지 않다. 본 논문에서는 자료구동형 방식을 도입하여 질의를 처리함으로써 스트림 데이터에 알맞은 질의처리 기법을 제안하고 질의계획의 구조와 질의실행 방식을 설명하였다. 제안된 질의처리 기법은 다중질의 처리가 가능하며, 질의 간에 공유가 가능하게 한다. 또한 부분질의의 실행결과가 저장됨으로써 실행시간을 단축할 수 있다. 본 질의처리 모델에 XML 데이터와 XQuery 질의를 적용하였다.

Traditional query processing method is not efficient for continuous queries with large continuous stream data. This paper proposes a data-driven query processing method for stream data. The structure of query plan and query execution method are presented. With the proposed method, multiple query processing and sharing among queries can be achieved. Also query execution time can be reduced by storing partial results of query execution. This paper showed an example of query processing with XML data and XQuery query.

스마트 기기의 대중화로 다양한 위치 기반 서비스가 제공되고 있다. 최근에는 소셜 서비스와 결합한 위치 기반 소셜 서비스들이 생겨나고 있다. 이러한 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서는 사용자 중심의 가장 가까운 위치를 검색하는 k-최근접 질의 처리의 요구가 증가된다. 본 논문에서는 대규모 사용자 환경에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 근사 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 빅데이터 분산 처리기술을 활용하여 효율적인 스트림 처리를 수행한다. 본 논문에서는 대량의 위치 데이터에 대한 색인을 위해 전통적인 그리드 색인 기법을 변형한 색인 기법을 제안한다. 제안하는 질의 처리기법은 사용자의 진행방향을 고려하여 해당 셀을 우선적으로 탐색한다. 이를 통해 k개의 근사 결과 집합을 생성할 수 있다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 다양한 성능 평가를 수행한다.

With the growing popularity of smart devices, various location based services have been providing to users. Recently, some location based social applications that combine social services and location based services have been emerged. The demands of a k-nearest neighbors(k-NN) query which finds k closest locations from a user location are increased in the location based social network services. In this paper, we propose an approximate k-NN query processing method for fast response time in a large number of users environments. The proposed method performs efficient stream processing using big data distributed processing technologies. In this paper, we also propose a modified grid index method for indexing a large amount of location data. The proposed query processing method first retrieves the related cells by considering a user movement. By doing so, it can make an approximate k results set. In order to show the superiority of the proposed method, we conduct various performance evaluations with the existing method.

This experiment was conducted to establish the standard of quality evaluation in peony root (Paeonia lactiflora Pall.) cultivated in Korea. The contents of extract and changes of extract pH in peony root with different root ages, cultivars and drying method were investigated. The contents of extract and changes of extract pH in peony root with the removed and the unremoved cork layer showed no difference among different root ages. On the other hand, the contents of extract in the root with the unremoved cork layer which was two-to four-year-old, were higher by 3.7 to 9.2% than those in the root with removed cork layer. This suggests that cork layer might be a good source of extracts. The contents of extract in root of Youngchonjakyak in both the removed and the unremoved cork layer were 36% and 30%, respectively and were higher than of Euisungjakyak and Jomjakyak, but the extract pH was not significantly different among three cultivars which were four-year-old. It showed that the contents of extract and the changes of extract pH in peony root with the removed and the unremoved cork layer of Euisungjakyak, which being four-year-old, showed clear difference at various drying methods. Among the different drying methods, it showed that the contents of extract of that with unremoved cork layer in the room temperature drying method was 32.8%, and that of root with the removed cork layer in the 80℃ hot water treatment drying method was 28.1% which were the highest values, respectively. The pH of extract in freeze drying was the highest (about 5.1),and the 80℃ hot water treatment drying showed the lowest (about 3.7).

Chemical compositions were investigated by harvested months and produced methods. The level of crude protein and crude ash of ginseng leaf tea harvested in July was slightly higher than it harvested in September. However, the level of crude fat and carbohydrate of ginseng leaf tea harvested in September were higher than it harvested in July. The results indicated that the harvest month influenced the chemical composition of the ginseng leaf tea. Also, the level of free sugar was increased when the ginseng leaf team harvested in September was produced by FHT(fermented and then hot-air dried) or HHT(heated and then hot-air dried). The results indicated that the subjects were preferred the color of ginseng leaf tea which was harvested in July. However, they were preferred the aroma and ginseng's aroma which was harvested and produced by HHT in September. Because they responded that the ginseng leaf tea tasted too bitter, it suggested that the taste of bitterness needed to remove. Also, the astringent, the savory, after aroma, and after say cry of the ginseng leaf tea was improved with FHT or HHT, and those results obtained from September's harvest rather than July's. Therefore, the overall quality of ginseng leaf tea which was harvested in September and produced with FHT or HHT were evaluated better than it of DHT(dried on the shade and then hot-air dried).

최근 인터넷의 발달과 더불어 다양한 아케이드 게임이 네트워크를 통하여 제공되고 있으며, 누구나 쉽게 접할 수 있는 Grid Logic 게임의 경우 제공되는 퍼즐 이외에는 게임을 할 수 없다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 이용자의 이미지를 사용할 수 있는 Grid Logic 게임 콘텐츠를 개발하였다. 이를 위하여 영상처리의 전처리 단계인 임계치 결정방법을 제안하고, 제안 방법으로 구해진 이진 이미지에서 목표물을 검출하는 방법과 게임 데이터로 변환하는 방법을 제시하였으며, 게임을 완료한 시점에는 특정 형상으로 의미 전달이 가능하도록 하였다. 문자, 로고, 인물 등의 목표물을 포함하는 10종의 이미지에 제안 알고리즘을 적용하여 JAVA 애플릿으로 구현하고, 실험을 통하여 제안 방법이 Grid Logic 게임의 데이터 획득에 적합함을 보인다.

Recently, various kinds of arcade games are offered through the network with the internet's development. And for the Grid Logic game, it is opened up for everyone who uses the internet but it has a disadvantage that only the provided puzzles can be played. To improve this, in this paper, we developed a Grid Logic game contents using an image of user's as a puzzle. In order to do this, we suggested a threshold decision method, the pre-processing stage of image processing. We showed a method of detecting aim image from a binary image, showed up by the suggested way, and a method of changing into the game data and carrier of the meaning as a specific image at the end of the game are the objects of this paper. The suggested algorithm is constructed as a Java applet and applied to the 10 objects such as characters, logos, persons, etc. to show that this algorithm is suitable for the appropriate acquisition of the Grid Logic game data through the experiment.

This study was carried out to determine changes in general chemical composition, free sugars, physicochemical properties of extract, and ginsenoside contents depending upon processing methods. Ginseng roots harvested from the same field were employed for the processing into white ginseng (WG), taegeuk ginseng (TG), red ginseng A (RGA, steamed one time), and red ginseng B (RGB, steamed three times). The fat content decreased by increasing duration of treatment and number of steaming treatment. On the other hand, there was no significant variation in contents of ash and carbohydrate depending on processing methods. Contents of sucrose and maltose was higher in Taegeuk and red ginseng than those of white ginseng. Steamed ginseng root (taegeuk and red ginseng root) showed higher amount of water extractable solid than the unsteamed white ginseng, but the variation of crude saponin content was not distinctive depending on processing methods. The contents of total ginsenosides increased by the order of white,taegeuk, red A, and red B root. In summary, chemical composition and total ginsenoside content were different according to part of root and processing methods, thus implies the importance of quality control as well as pharmacological activity of ginseng root.

유도탄 체계개발 기간 중 유도탄 기능 점검을 위하여 유도탄 종합점검장비를 제작하여 사용하는데, 장비 제작을 위하여 전원 및 통신 등에 대한 요구사항을 관리한다. 유도탄 종합점검장비 개발자는 유도탄과 통신하는 데이터의 신뢰성 확보를 위하여 제시된 통신 규격에 따라 소프트웨어를 구현한다. 구현 후 테스트베드를 구축하여 자체 성능평가를 수행하고 기준 장비를 이용하여 검증하는 프로세스로 진행하는데, 테스트 베드 구축 시 데이터의 주기적 지연 전송 특성을 반영하여야 한다. 본 논문은 주기적 지연 데이터 처리를 위한 테스트 베드 구축 방법에 대하여 기술하였고, 기존 설계된 알고리즘을 변경하여 성능을 비교 평가 하였다.

The MATS(Missile Assembly Test Set) is manufactured and used to check the function of the missile during the period of development for the guided missile system, and the requirements for power and communication are managed for equipment production. The MATS developer implements software according to the proposed communication standard to guarantee the reliability of the data that communicates with the guided missile. The test bed is built and self-performance evaluation is performed after implementation. And the verification process is performed using the standard equipment. The characteristics of periodic delay for data transmission must be reflected when building a test bed. This paper describes a test bed construction method for data processing with periodic delay. Also This paper compares and evaluates the performance by changing the previously designed algorithm.

2021년에는 코로나의 여파로 랜섬웨어를 활용한 공격이 유행했으며 그 수는 매년 급증하고 있다. 그 중 파워쉘은 랜섬웨어에 주요 기술로 사용되고 있어 파워쉘 기반 악성코드 탐지 기법의 필요성은 증가하고 있으나 기존의 탐지기법은 난독화가 적용된 스크립트를 탐지하지 못하거나 역난독화에 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 간단하고 빠른 역난독화 처리과정, Word2Vec과 CNN(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 스크립트의 의미를 학습하고 특징을 추출해 악성 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 2021 사이버보안 AI/빅데이터 활용 경진대회의 AI 기반 파워쉘 악성 스크립트 탐지 트랙에서 제공된 1400개의 악성코드와 8600개의 정상 스크립트를 이용하여 제안한 모델을 테스트한 결과 기존보다 5.04배 빠른 역난독화 실행시간, 100%의 역난독화 성공률, 0.01의 FPR(False Positve Rate), 0.965의 TPR(True Positive Rate)로 악성코드를 빠르고 효과적으로 탐지함을 보인다.

In 2021, ransomware attacks became popular, and the number is rapidly increasing every year. Since PowerShell is used as the primary ransomware technique, the need for PowerShell-based malware detection is ever increasing. However, the existing detection techniques have limits in that they cannot detect obfuscated scripts or require a long processing time for deobfuscation. This paper proposes a simple and fast deobfuscation method and a deep learning-based classification model that can detect PowerShell-based malware. Our technique is composed of Word2Vec and a convolutional neural network to learn the meaning of a script extracting important features. We tested the proposed model using 1400 malicious codes and 8600 normal scripts provided by the AI-based PowerShell malicious script detection track of the 2021 Cybersecurity AI/Big Data Utilization Contest. Our method achieved 5.04 times faster deobfuscation than the existing methods with a perfect success rate and high detection performance with FPR of 0.01 and TPR of 0.965.

진동하는 구조물을 설계할 때에는 그 구조물 중의 Strain이나 응력이 최대가 되는 장소나 시각을 알 필요가 있다. 지금까지의 Strain 해석에는 Strain gauge 등과 같은 접촉법이 많이 이용되고 있다. 더우기, 접촉법으로 대변형 진동을 하는 물체의 Strain을 해석하는 것은 곤란하다. 최근에는 비접촉법으로 Strain 분포를 해석하기 위해 화상처리를 이용한 계측이 행하여지고 있다. 이들의 Strain 분포를 측정하는 광학적인 방법으로는 격자법, Moire법, 홀로 그랩픽 간섭법 등이 있다. 특히 대변형이나 대Strain을 해석하는 데에는 격자법이 많이 이용되고 있는데, 종래의 격자법은 Data를 처리하는 데에 많은 시간과 노력이 소요되고 작업도 매우 복잡하며, Data의 수도 제한이 되어서 구조물의 분포의 해석 정도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문 에서는 스테레오법을 이용해서 2차원 격자를 붙인 시료표면의 각 점의 3차원 좌표를 계측하고, 또 Fourier 변환 격자법을 적용하여 촬영된 2차원 격자의 화상에서 위상치를 구한다. 그리고 물체의 변형 전후의 대응 관계의 화상에서 3차원 형상과 Strain 분포를 해석하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 진동하는 구조 물의 3차원 변위분포, Strain 분포를 정도 좋게 해석할 수가 있다.

ESPE(Electonic-Speckle-Pattern-Interferometry) is very useful method for measuring In-plane displacement. Using the CW-Laser and Image processing system, it is possible to measure displacement and strain. Unlike traditional straingauge or moire' method, ESPI method requires no special surface preparation or attachments and can be measured In-plane displacement with no contact and real time. In this experimental specimen was loaded in paralled with loadcell, which provided loading step. The specimen was sheet plate, which was attached straingauge in x-y direction. In this study provides an example of how ESPI has been used to measure two dimensional displacement and strain distribution in this specimen. The results measured by ESPI compare with the data which was measured straingauge method in tensile testing at 1 ton range.

The determination of soil dry unit weight is crucial for assessing the stability of diverse geotechnical structures. While empirical regression methods have been proposed to predict dry unit weight using data from various sounding techniques (e.g., CPT, SPT, and DCPT), these approaches may exhibit uncertainties when applied across different regions or soil types, thus compromising their reliability. This study investigates the efficacy of Bayesian regression analysis in conjunction with outlier processing techniques for the probabilistic prediction of dry unit weight, utilizing Dynamic Cone Penetration Test (DCPT) and in-situ density test data. The findings demonstrate that Bayesian methods, coupled with outlier processing, effectively quantify prediction uncertainty and leverage prior information to yield more robust and accurate predictions. The proposed methodology facilitates reliable and precise probabilistic estimations of dry unit weight using the cost-effective and straightforward DCPT. Moreover, this approach offers the advantage of deriving site-specific prediction models by integrating both the distribution of data from previous studies and a limited amount of field data, as opposed to directly applying generalized formulas. The results underscore the potential of this methodology in enhancing the accuracy and reliability of dry unit weight predictions in geotechnical engineering. Further research exploring the influence of varied soil conditions and the quantity of field data on prediction outcomes may enhance the generality and applicability of these findings.