최근 빅데이터는 전사적 자원관리 분야뿐만 아니라 해양플랜트내 생산 및 운영 작업 분야에서도 큰 관심을 받고 있다. 이력데이터를 기반으로 미래의 설비에 대한 성능을 예측하는 것은 설비들의 생산성을 향상 시킬 수 있다. 특히 해양플랜트의 주요설비 중 하나인 원심압축기는 고장 시 폭발 할 수 있는 위험한 설비이기 때문에 실시간으로 설비성능을 모니터링 해야 한다. 본 논문에서 원심압축기의 성능을 계산하기 위한 스트림 데이터 처리 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 가상태그 스트림 생성기와 실시간 데이터 스트림 관리자와 같이 두 가지 컴포넌트로 구성된다. 시스템 성능 확장성을 제공하기 위해, 멀티 코어 CPU를 사용하여 대용량 스트림 데이터를 처리할 수 있는 병렬 프로그래밍 접근 방식을 이용하였다. 또한, 실험을 통해 원심압축기의 스트림 데이터 처리에 대한 성능 개선을 보여주었다.
3차원 입체 영상을 디스플레이에 출력하려면, 여러 시점에서의 영상 정보가 필요하다. 여러 시점의 영상을 얻을 수 있는 가장 기본적인 방법은, 필요로 하는 시점의 개수와 동일 한 수의 카메라를 사용하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 카메라간의 동기화 와 방대한 데이터 처리 및 전송 등의 현실적인 문제가 해결되어야 한다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해서 연구되고 있는 방법이 한정된 시점 영상을 이용하여 여러 중간 시점 영상을 생성하는 영상 기반의 임의 시점 합성 방법이다. 본 논문에서는 두 개의 기준 시점 영상과 각각의 깊이 정보가 주어줬음을 가정하고 주어진 정보를 바탕으로 이중의 순차적인 전방 사상을 통하여 목표로 하는 여러 다중 시점의 영상을 동시에 합성하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 좌우 기준 시점 영상의 평행 이동으로 가상 시점 영상을 생성 할 수 있으며, 평행 이동은 시점의 거리에 비례한 행렬간의 관계로 나타난다. 따라서 이중의 순차적인 전방 사상이라 함은 좌우 시점에서 가상 시점 거리에 따른 관계식을 통한 순차적인 양안 시점의 평행 이동을 의미한다. 이 때 전방 사상을 통해 생성되는 가상 시점 영상과 기준 시점 영상간의 기하관계가 시점간 거리에 비례하여 반복적이므로 이를 GPU 프로그래밍을 통해 병렬 처리를 통해 고속화 하는데 초점을 맞추었다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터 베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.
최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.
본 연구는 영상정합의 주요 과정에 라이다데이터를 적용함으로서 정합과정의 효율성 및 결과의 신뢰도를 향상시키기 위한 전략 및 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 영상정합은 정합대상객체를 선택하고, 이와 일치된 정합객체를 검색하며, 정합결과의 품질을 평가하는 과정으로 이루어진다. 본 연구는 이러한 영상정합의 각 과정에 라이다데이터를 적용하는 방법을 제시하였다. 제안된 방법을 중해상도 항공 디지털 영상과 이와 동시에 관측된 라이다데이터를 적용하여 실험하였다. 적용된 결과를 라이다데이터 대신에 가상의 수평면을 이용하는 기존의 방법과 대비하여 분석하였다. 그 결과, 제안된 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 현존하는 상업용 디지털영상정합자동화 프로그램의 정합성능을 개선하고, 영상정합의 결과를 라이다데이터와 결합하여 생성된 DEM의 품질을 제고하는 것에 기여한다.
클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.
비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.
최근 데이터 스트림을 관리하기 위해 DSMS(Data Stream Management System)가 계속적으로 연구 되고 있다. 하지만 데이터 스트림은 방대한 양의 데이터를 처리하기 위하여 실시간성을 갖는 빠른 데이터 처리가 요구되며, 이러한 특성 때문에 데이터 처리의 효율성 증대를 위하여 메모리 관리가 중요하다. 기존 메모리 관리에 대한 연구는 쓰레드 스케줄링을 통한 관리 기법이 연구되었다. 하지만 기존의 연산자 쓰레드 스케줄링과 그래프 쓰레드 스케줄링은 쓰레드 관리의 유연성이 떨어지기 때문에 불규칙적인 데이터 스트림 환경에서는 부적합하다. 또한 하이브리드 멀티 쓰레드 스케줄링 기법은 두 가지 기법의 장점을 결합하였으나 가상 연산자의 일회성 사용으로 쓰레드 관리의 어려움 이 있다. 따라서 본 논문은 공유와 재사용이 가능한 링 연산자를 이용한 링 연산자 쓰레드 스케줄 링 기법을 제안한다. 본 기법은 링 연산자를 통해 새로 입력된 질의의 동일한 연산자 구성은 생성 되어 있는 링 연산자를 공유하거나 재사용하여 불필요한 자원 소모와 자원 할당의 과부하를 줄임으로써 기존 기법에 비해 쓰레드 할당의 수를 감소 시켜 대량의 질의 처리 시 속도를 증가 시켰다.
증강현실에서 다양한 미디어의 결합으로 보다 향상된 현실감 있는 멀티미디어 데이터가 요구되고 있다. 기존의 미디어 정보에 텍스트 및 음성과 비디오 등 다양한 미디어를 결합한 멀티미디어 정보에 대한 첨단 기술이 미디어 산업 전반에 주도적인 위치를 점하고 있다. 특히 인터넷에서의 다양한 의사전달 수단 및 시각화에 대한 관심과 가상공간에서의 의사 표현을 위한 실시간 상호작용 시스템 구축 및 3차원 콘텐츠, 증강현실 기술에 대한 서비스 요구가 증가되고 있다. 이러한 서비스들은 기존 콘텐츠에서 입체감 형성을 위한 3차원 공간구조의 복원에 필요한 깊이 값 생성에 어려움이 있다. 그러므로 2차원 영상을 이용하여 효율적인 Depth-map 생성에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 2차원 영상을 이용하여 3차원 공간구조 복원에 필요한 Depth-map 생성기법의 단점을 보완하여, 기존 알고리즘에서 정의 되지 않은 영상 내 소실점 위치에 따른 갚아 방향의 정의를 통한 개선된 Depth-map 생성 기법을 제안하였다.
최근 4차 산업혁명과 함께 세계 제조 강국들은 침체된 제조업의 부흥을 위해 국가적 전략을 추진하고 있다. 이러한 추세에 따라 문재인 정부도 '과학기술 발전이 선도하는 4차 산업혁명'이라는 전략을 제시하였다. 4차 산업혁명을 이끄는 핵심기술인 IoT, Cloud, Big data, Mobile, AI 등의 지능정보기술은 로봇, 3D 프린팅 등과 같은 신산업의 등장과 기존 주요 제조업의 스마트화를 촉진하고 있다. 스마트공장과 같은 기술이 발전함에 따라 IoT 기반의 센싱 기술이 발전하면서 이전에는 수집할 수 없었던 다양한 데이터를 측정할 수 있게 되었고, 각 공정에서 생성되는 데이터도 폭발적으로 증가했다. 따라서 본 논문에서는 데이터 생성기를 활용하여 스마트공장에서 발생할 수 있는 가상 데이터를 생성하고, 이를 활용하여 실시간으로 불량품의 발생 원인을 분석하고 설비의 교체주기를 예측하는 방법을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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