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公开(公告)号：KR102230764B1
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：KR1020190078934
申请日：2019-07-01
Applicant: 건국대학교 산학협력단
IPC: G06F16/176 , G06F16/182 , G06F11/14 , G06F21/56 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 본발명의일 실시예에따른블록체인기반파일수정증거저장방법이제공된다. 블록체인기반파일수정증거저장방법은분산저장된파일의수정요청을수신하는단계, 요청된파일의수정을분산저장노드들에걸쳐서실행하는단계, 파일수정과연관된증거를생성하는단계, 및증거를블록체인노드로보내파일수정장부에기록을위한작업을수행하도록하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR102019799B1
公开(公告)日：2019-09-09
申请号：KR1020160148660
申请日：2016-11-09
Applicant: 건국대학교 산학협력단
IPC: G06F3/06
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公开(公告)号：KR101916809B1
公开(公告)日：2018-11-08
申请号：KR1020150040459
申请日：2015-03-24
Applicant: 건국대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의일 실시예에따른가상클러스터배치방법이제공된다. 가상클러스터배치방법은복수의가상머신을포함하는가상클러스터시스템에대한시스템정보를수신하는단계, 복수의가상머신을서브그룹으로분류하는단계, 서브그룹사이의관계속성또는서브그룹내의복수의가상머신사이의관계속성을결정하는단계및 서브그룹사이의관계속성또는서브그룹내의복수의가상머신사이의관계속성에따라, 복수의가상머신중 하나를복수의호스트중 하나에배치하는단계를포함한다. 본발명은서로에대한관계속성에따라가상클러스터내의복수의가상머신각각을적합한호스트들에배치시킬수 있는가상클러스터배치방법및 이를제공하기위한장치를제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR101812452B1
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：KR1020170099846
申请日：2017-08-07
Applicant: 건국대학교 산학협력단
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30979 , G06F17/30477
Abstract: 본발명은질의처리수행방법및 이를이용하는장치에관한것으로서, 본발명에따른질의처리수행방법은, 데이터에대한질의를수신하는단계, 질의를처리하기위한복수의수행계획을생성하는단계, 복수의수행계획중 잡(job)의수가최소인수행계획을선택하는단계및 잡의수가최소인수행계획에따라질의의처리를수행하는단계를포함함으로써, 질의처리를보다효율적으로수행할수 있다.
Abstract translation: 执行查询处理的方法和使用该方法的装置以及执行根据本发明的查询处理的方法包括：接收对数据的查询;生成用于处理查询的多个执行计划; 在执行计划中选择具有最小作业数量的执行计划并且根据具有最小作业数量的执行计划执行查询处理使得能够更高效地执行查询处理。
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公开(公告)号：KR1020170016666A
公开(公告)日：2017-02-14
申请号：KR1020150110045
申请日：2015-08-04
Applicant: 건국대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은 HLA-DDS 간데이터변환방법및 장치에관한것으로서, 본발명의일 실시예에따른 HLA-DDS 간데이터변환방법은 HLA(High Level Architecture) 데이터및 DDS(Data Distribution Service) 데이터를획득하는단계, HLA 데이터및 DDS 데이터중 공통된데이터의요소를서로매핑(mapping)하는단계, 및 HLA 데이터또는 DDS 데이터중 매핑되지않은비공통된데이터의요소를기초로, HLA 데이터및 DDS 데이터사이에서변환하기위한보완규칙에따라비공통된데이터를처리하는단계를포함하고, 데이터정의및 구조가상이한 HLA 데이터와 DDS 데이터사이의교환을위해 HLA-DDS 공통데이터모델을통해일반화된데이터를각각 HLA 데이터및 DDS 데이터로서로변환할수 있는 HLA-DDS 간데이터변환방법및 장치를제공할수 있는효과가있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160114280A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：KR1020150040495
申请日：2015-03-24
Applicant: 건국대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의일 실시예에따른가상클러스터구동시간스케줄링방법및 장치가제공된다. 가상클러스터구동시간스케줄링방법은가상머신을사용하고자하는시점인데드라인및 가상머신에대한생성시작시간의산출요청을수신하는단계, 데드라인에기초하여생성시작시간을산출하는단계및 생성시작시간을외부모듈로송신하는단계를포함하는것을특징으로한다. 본발명은가상클러스터의구동시간을스케줄링하는데있어서, 사용자가설정한데드라인을기준으로가상클러스터가생성완료되도록생성시간정보를산출함으로써, 사용자가원하는시간에가상클러스터를사용할수 있도록스케줄링할수 있는유리한효과가있다.
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公开(公告)号：KR101660028B1
公开(公告)日：2016-09-27
申请号：KR1020150118230
申请日：2015-08-21
Applicant: 건국대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은 HLA-DDS간연결컴포넌트생성방법및 장치에관한것으로서, 본발명의일 실시예에따른 HLA-DDS간연결컴포넌트를생성하는방법은 DDS (Data Distribution Service) 시스템이 HLA (High Level Architecture) 시뮬레이션에참여하기위해데이터를변환하는 HLA-DDS간연결컴포넌트를생성하는방법에있어서, HLA 메타모델, DDS 메타모델및 HLA-DDS 공통모델중 적어도하나를수신하는단계, HLA 메타모델, DDS 메타모델및 HLA-DDS 공통모델중 수신된적어도하나를분석하고파싱 (parsing) 하는단계, 및 HLA 메타모델, DDS 메타모델및 HLA-DDS 공통모델중 분석되고파싱된적어도하나를기초로 HLA-DDS를연결하기위한타겟코드를생성하는단계를포함하고, 일반화되고효율적인연동을위해 HLA 미들웨어와 DDS 미들웨어를연결해줄수 있는연결컴포넌트의코드를생성하여, 정확하고검증된일반화된솔루션을제공할수 있는 HLA-DDS간연결컴포넌트생성방법및 장치를제공할수 있는효과가있다.
Abstract translation: 本发明涉及用于在高级架构（HLA）和数据分布式服务（DDS）之间生成连接组件的方法和装置，更具体地说，涉及一种生成HLA和 DDS，其中DDS系统转换数据以参与HLA模拟。 提供了根据本发明的实施例的用于生成HLA和DDS之间的连接组件的方法，所述方法包括以下步骤：接收HLA元模型，DDS元模型和HLA-DDS中的至少一个 共同模式 分析和解析接收的HLA元模型，DDS元模型和HLA-DDS共同模型中的至少一个; 以及基于经分析的解析的HLA元模型，DDS元模型和HLA-DDS共同模型中的至少一个，生成适于连接HLA和DDS的目标代码。 因此，产生适于连接HLA中间件和DDS中间件的连接组件的代码，以建立广义，高效的关联，从而提供准确和验证的通用解决方案。
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公开(公告)号：KR1020150025532A
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：KR1020130102826
申请日：2013-08-29
Applicant: 건국대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/00
Abstract: 키워드 기반 데이터 추천 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 키워드 기반 데이터 추천 방법은, 키워드를 수신하는 단계, 상기 키워드의 유사키워드집단을 생성하는 단계, 상기 키워드와 상기 유사키워드집단을 조합하여 데이터 그룹을 추출하는 단계 및 상기 데이터 그룹을 특정조건에 따라 정렬하여 클라이언트에 제안하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 本发明的目的是提供一种基于语义知识的数据推荐方法，其基于与之相似的关键字和一组关键字搜索数据。 提供了一种基于关键词的数据推荐方法。 根据本发明的实施例，基于关键词的数据推荐方法包括以下步骤：接收关键字; 生成与所接收的关键字类似的一组关键字; 通过将关键字与生成的关键字组合来提取数据组; 并在特定条件下对数据组进行排序，并向客户端提出排序的数据组。
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公开(公告)号：KR1020150025330A
公开(公告)日：2015-03-10
申请号：KR1020130102840
申请日：2013-08-29
Applicant: 건국대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/30011 , G06F17/3053
Abstract: 가중치 기반 데이터 랭킹 산출 방법이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치 기반 데이터 랭킹 산출 방법은, 제1 데이터를 수신하는 단계, 제2 데이터 그룹을 결정하는 단계, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터 그룹간의 연관레벨을 설정하는 단계, 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터 그룹간의 제1 가중치를 산출하는 단계, 제2 가중치를 이용하여 상기 제1 데이터와 상기 제2 데이터 그룹간의 유사도 순위를 결정하는 단계를 포함하되, 상기 제2 가중치는 상기 연관레벨과 상기 제1 가중치를 기초로 산출한다.
Abstract translation: 提供了一种基于权重计算数据排序的方法。 根据本发明的实施例，一种用于基于权重计算数据排序的方法包括以下步骤：接收第一数据; 确定第二数据组; 设置第一数据和第二数据组之间的关联的级别; 计算第一数据和第二数据组之间的第一权重; 以及使用第二权重确定所述第一数据和所述第二数据组之间的相似性的排序，其中，基于所述关联级别和所述第一权重来计算所述第二权重。 该方法可以使用权重和关联级别来计算排名，从而实现可靠的数据搜索和数据相似性检测。
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公开(公告)号：KR1020150025326A
公开(公告)日：2015-03-10
申请号：KR1020130102831
申请日：2013-08-29
Applicant: 건국대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F17/30283 , G06F17/30336 , G06F17/30477
Abstract: 인덱스 기반 데이터 처리 시스템이 제공된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 인덱스 기반 데이터 처리 시스템은, 수신된 파일을 복수의 블록으로 분할하여 저장하는 데이터베이스부, 상기 데이터베이스부에 포함되어 상기 복수의 블록에 복수의 인덱스를 생성하는 인덱스 생성부 및 쿼리에 따라 상기 복수의 블록을 처리하는 처리부를 포함하되, 상기 처리부는 상기 복수의 인덱스를 기초로 상기 특정블록에서 특정 데이터를 추출하여 처리한다.
Abstract translation: 提供了一种基于索引的数据处理系统，其能够通过生成用于数据块的索引并且对期望被处理的块进行滤波来提高数据处理速度。 根据本发明的实施例，基于索引的数据处理系统包括：数据库单元，被配置为将接收到的文件分割成多个块并存储分割块; 包括在所述数据库单元中以生成所述块的多个索引的索引生成单元; 以及处理单元，被配置为根据查询处理块，其中处理单元基于索引从指定的块中提取指定的数据，并处理提取的指定数据。
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