본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
센서 네트워크에서 센서 노드들은 소형 배터리로 동작하면서 환경에 대한 정보를 수집하는 기능을 가지고 있다. 최근 관련 하드웨어 기준이 발전하고 있지만, 여전히 에너지와 관련된 제약조건이 주요한 고려사항이 되고 있다. 즉 일반적으로 센서 노드의 전원은 교환이나 충전이 곤란한 경우를 가정하고 있으며, 따라서 이러한 상황을 기본 가정으로 하여 응용을 개발하여야 한다. 에너지 소모는 메시지의 전송에 큰 영향을 받게 되므로, 질의처리를 위한 메시지의 수를 줄일 수 있는 알고리즘이 필요하다. 이를 위해서 일반적으로 다른 센서들과 협력하여 관련된 정보를 미리 유지하도록 하여 불필요한 전파를 막게 하는 기법들이 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 센서 노드들간의 부모-자식 관계를 이용하여 메시지의 수를 줄일 수 있는 조를 제안하였다. 즉 부모노드들은 자신의 자식노드들에 대한 위치 정보 및 각 자식들의 자손들을 모두 포함하는 영역정보(MBA)를 유지하도록 한다. 이는 각 노드가 유지해야 할 정보의 양을 줄이면서도 분산 방식으로 정보가 관리될 수 있게 된다. 또한 유지하는 정보의 정확성을 높임으로써 불필요한 메시지의 수를 크게 줄일 수 있게 된다. 마지막으로 다양한 실험을 거쳐 제안한 구조의 이러한 장점을 보여주었다.
시맨틱 웹에서는 메타데이터와 온톨로지를 이용하여 질의를 처리하기 때문에 보다 정확한 검색 결과를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 추론을 통하여 얻어진 새로운 지식도 검색 결과에 포함시킬 수 있다. 메타데이터와 온톨로지를 기술하기 위한 시맨틱 웹 언어 중 RDF와 RDF 스키마가 보편적으로 많이 활용되고 있다. 따라서 RDF와 RDF 스키마로 기술된 시맨틱 웹 언어에 대한 효과적인 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 키워드 질의 처리 결과의 기본 단위를 전체 웹 문서나 부분이 아닌 정보 리소스로 정의하였다. 그리고 메타데이터와 온톨로지 정보를 모두 고려한 시맨틱 웹 환경의 키워드 질의를 3가지 유형으로 분류하고 다양한 관련 질의에 대한 처리를 효과적으로 지원하기 위하여 키워드 인덱스와 저장 구조를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 키워드 인덱스는 질의 조건으로 주어진 키워드를 직접 포함하고 있는 리소스는 물론 의미적 관계에 의해 간접적으로 포함하고 있는 리소스에 관련된 정보를 쉽게 제공할 수 있다. 그리고 본 논문에서는 클래스와 속성의 일반적인 정보와 계층 정보를 단순한 레이블링 기법을 이용하여 표현한 후 제안된 저장 구조를 이용해 정보를 유지하여 시맨틱 웹 환경에 적합한 키위드 질의 처리를 지원하고자 한다.
이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
본 논문에서는 한국형 에너지 관리 시스템의 계통 해석용 프로그램을 위한 공통 데이터 모델의 구축에 대해 다루었다. 공통 데이터 모델이란 다양한 어플리케이션이 공유하여 사용할 수 있는 계통 모델의 데이터베이스를 가리키며 본 논문에서는 토폴로지 프로세서(topology processor, TP), 상태추정(state estimator, SE), 급전원 조류계산(dispatcher power flow, DPF), 휴전계획(outage scheduler, OS), 부하 분포계수(bus load distribution factor, BLDF), 송전 손실 민감도 계수(transmission loss sensitivity factor, TLSF) 등을 위한 공통 모델에 대해 다루었다. 공통 모델의 구축을 위해 각 어플리케이션에서 필요한 정보를 수집하여 전력계통의 토폴로지 구조과 계통 설비를 모델링 하였다. 최종적으로 계층적(hierarchy) 구조와 비계층적(non-hierarchy) 구조로 나뉘어진 직접(direct) 및 간접(indirect) 인덱스 코드를 사용하여 데이터로의 빠른 접근이 가능한 실시간 데이터베이스 형태를 제시하였다.
메타데이타 레지스트리는 동적인 메타데이타 관리와 다양한 이질적인 메타데이타간 상호운용성 증진을 위한 목적으로 개발되었다. 구축된 메타데이타 레지스트리는 새로운 데이타베이스 설계시 표준 지침을 제공함으로써 근본적이고 데이타 통합 메커니즘을 제공한다. 그러나 대규모 분산 데이터베이스에 대한 점진적인 통합을 위한 상황에서, 기 구축된 데이타베이스에 대한 인덱스를 생성하고 일관성 있는 표준 지침서인 메타데이타 레지스트리를 구축하는데 한계가 있다. 특히, 각 단위 데이타베이스에 대한 이용률 통계 정보 부재 및 단위 기간 내 주어진 비용이 제한된 경우, 우선적으로 통합할 데이타베이스 선택을 통한 점진적인 메타데이타 레지스트리의 체계적인 구축 방법을 제공하지 않는다. 이 논문에서는 이와 같은 환경에서, 점진적으로 메타데이타 레지스트리를 구축할 수 있는 방법론을 제안하고 점진적인 메타데이타 레지스트리 구축을 위해 데이타 가시성과 계층적 메타데이타 레지스트리 구조를 정의한다. 또한 정의한 개념, 구조 및 방법을 실제 도메인에 적용하기 위해 개발된 시스템과 적용한 결과를 기술한다.
본 논문은 레거시를 통합 검색하기 위한 방안으로 XMDR을 확장하는 방안을 제안한다. 이러한 확장은 메타데이터의 관리를 위한 메타 시멘틱 온톨로지, 위치 정보를 위한 메타 로케이션, 그리고 시멘틱 웹을 표현하기 위한 표준 언어인 토픽맵을 결합한다. 본 논문에서는 이것을 TMDR(Topic Map MetaData Registry)이라 한다. 토픽맵은 지식계층으로 인덱스와 같은 역할을 수행한다. 그러나 토픽맵은 데이터의 변화가 빈번한 경우에는 효율이 떨어질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 시스템은 메타 데이터 사이의 관계, 실제 데이터 사이의 관계 그리고 메타데이터와 실제 데이터 사이의 관계를 토픽맵으로 표현한다. 표현된 토픽맵은 메타 데이터 간의 관계로 인해 실제 데이터간의 관계 변화를 줄이는 방안을 제시한다.
최근 언제 어디서나 고품질의 인터넷 서비스 이용에 대한 필요성이 증가함에 따라, 인터넷 또는 셀룰러 망과 같은 기반 망과 연동된 하이브리드 애드 혹 네트워크에 대한 연구가 중요해지고 있다. 이러한 통합 네트워크는 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 분야 등에서 사용자 요구에 부합하는 다양한 종류의 서비스 제공이 가능해진다. 그러나 무선 이동 네트워크에서 불안정한 링크에 의한 전송 거리와 전송 대역폭 및 이동 노드의 배터리 제약은 대용량의 실시간 데이터 처리를 요구하는 서비스의 원활한 제공을 어렵게 만든다. 따라서 본 논문에서는 기반 망에서 제공하는 인프라를 활용하여 에너지 효율성을 고려한 클러스터 기반의 계층적 라우팅 기법을 제안한다. 인덱스 기반의 브로드캐스팅 기법을 적용한 경로 전달 모델을 통해 노드가 필요한 정보만을 선택적으로 청취함으로써 불필요한 에너지 손실을 줄인다. 또한, 경로 탐색 및 유지비용과 경로 설정에 필요한 지연시간을 줄였다.
본 연구에서는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득된 대용량 포인트 클라우드로부터 효과적인 포인트 탐색을 수행하기 위한 인덱싱 방법으로서 3D R-tree와 옥트리를 비교하였다. 포인트 클라우드의 각 포인트로부터 일정 거리 이내의 포인트를 조회하는 방식으로 탐색을 수행하였으며, 탐색 시간 및 메모리 사용량을 측정하였다. 실제 건물과 석탑을 대상으로 취득된 포인트 클라우드에 적용한 결과, 옥트리는 3D R-tree에 비하여 생성 및 탐색 속도가 우수하며 3D R-tree는 보다 메모리 효율적임을 확인할 수 있었다. 3D R-tree는 인덱스 용량과 리프 용량이, 옥트리는 계층 수가 탐색 성능을 좌우함을 확인하였으며, 주어진 자료에 대한 최적의 수치를 도출할 수 있었다.
OFDMA는 주파수와 시간 축에 따라 융통성 있는 자원 할당이 가능하고, 적응적 변조와 코딩이 가능하기 때문에 다중률 멀티캐스트 전송에 적합하다. 계층적 코딩과 달리 MDC (multiple description coding)는 비디오 스트림을 서브 스트림으로 분해와 재조립이 용이하며, 수신율에 비례하여 비디오 품질도 증가하는 특성을 가지고 있다. OFDMA 무선 또는 이동통신망에서 비디오를 다중률로 멀티캐스트 전송할 때 자원 할당과 전송률에 관한 수학적 모델을 제시하고, 사용자가 느끼는 비디오 품질 인덱스인 MOS (mean opinion score)를 최대화 혹은 비례적 공평성을 극대화하는 스케줄링 방식에 대해, 평균값 분석 방법론을 통해 장기적 관점에서 비교 분석한다. 또한, 제한된 자원 내에서 일부 사용자에게 최저 품질을 보장하는 pruning 알고리즘을 제시하고, 비디오 세션 전 기간 또는 일부 기간에 최적으로 서브 스트림을 분할할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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