무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭 효율을 위해 방송 기법이 널리 사용되고 있다. 기존에는 비계층적 데이터를 대상으로 한 인덱싱 연구들이 있었으나, 웹과 이동통신 환경에서 널리 사용되는 XML 데이터에 대한 방송 인덱싱 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 XML문서에 대한 새로운 방송 인덱싱 방법으로 TOP 트리를 제안한다. TOP 트리는 XML 문서에 포함된 엘리먼트들을 같은 경로를 갖는 엘리먼트 그룹으로 분류한 후, 해당 그룹을 순서화된 고유 ID가 부여된 노드로 구성하고 엘리먼트 그룹간의 관계를 간선으로 연결한 경로 요약 트리이다. 본 논문에서는 TOP 트리 기반 방송 스트림 생성 방법과다중 경로 질의 처리 방법을 제안하고 실험을 통해 제안 방법의 우수성을 입증한다.
개인 전력 생산자 및 기반 지식이 부족한 비전문가의 경우 EMS(Energy Management System)을 통해 시설을 제어, 관리, 운영하기 어렵기 때문에 증강현실 및 가상현실을 적용한 모니터링 시스템이 적용되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 센서에서 수집된 아날로그 신호 값에 대한 컬럼 값을 분석하고 이에 대한 컬럼들을 결합한 후 데이터를 변환하는 과정으로 인하여 데이터 엑세스 효율성이 떨어진다. 그리고 다양한 아날로그 신호 파형에 대한 액세스 패턴을 수용하기 위한 다수의 인덱스들로 인하여 고속 연산 처리가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전력설비에서 수집된 데이터를 비트맵 생성기(Bitmap Generator)를 비-트리 구조에 삽입하여 물성 정보로 변환하고 변환된 정보를 공통 키로 암호화하여 각 기기 사이에서 공유되는 리소스에 대한 자원을 계측적으로 제어하는 증강현실 기반 전력시스템의 데이터 교환방법을 제안한다.
플래시 메모리는 비휘발성이며 시스템에 전원이 없는 상태에서도 데이터를 유지할 수 있는 특성을 가지는 메모리이다. 게다가 빠른 접근 시간과 저전력 소비, 충격에 강하고, 작은 크기와 매우 가벼운 특성을 가진다. 가격이 점차 낮아 지고 용량이 증가함에 따라 플래시 메모리의 활용도는 가전제품, 내장형 시스템, 그리고 이동 단말기 등에 널리 사용되고 있는 추세이다. 이러한 플래시 메모리를 구동함에 있어서 필수적인 소프트웨어인 FLT이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 블록 매핑 알고리즘의 가장 큰 단점을 극복하기 위한 새로운 FTL 알고리즘을 제안한다. 핵심적인 사항은 기존의 블록 매핑 테이블에 추가하여 작은 램 메모리를 이용하여 섹터 위치를 바로 알 수 있는 인텍스 블록 매핑 테이블을 제안하고자 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 FTL은기존의 하이브리드 매핑과 비교했을 때 수행 시간을 평균45%정도 줄이는 효과를 얻을 수 있었으며, 메모리 사상 요구량에 대해서 약 12% 줄이는 효과를 얻을 수 있었다.
이진 트라이를 이진 비트열로 압축하여 표현하는 CB 트리는 키가 늘어남에 따라 이진 비트열이 길어지게 되어 검색 시간이 증가하며 잦은 키 삽입/삭제 연산에 비효율적이다. 작은 분할 트라이들을 계층적 구조로 표현한 HCB 트리가 제안되었으나 비트열 시프트 처리를 근본적으로 해결할 수 없으며 자식 혹은 부모 트리 참조를 위해 별도의 자료 구조를 탐색해야 하는 부담이 있다. 본 논문에서는 각 분할 트리를 포화 이진 트라이 형태로 표현하고 레벨 순위에 따라 분할 트리 번호를 할당하여 검색 성능을 향상 시키는 한편 키의 삽입/삭제 시에 시프트 연산이 발생하지 않도록 하였다. 시 공간 복잡도를 사용한 성능 평가에서 검색 시에는 제안 방법과 HCB 트리 방법이 CB 트리에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 키 삽입/삭제는 제안 방법이 가장 높은 성능을 보여주었다. 공간 사용량은 제안 방법이 CB 트리 방법에 비해 71~89%의 공간만을 요구하여 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 RCNN (recurrent convolution neural network) 계층 모델을 채택한 인공 지능에 기반을 둔 주가 예측을 제안한다. LSTM (long-term memory model) 기반 신경망은 시계열 데이터의 예측에 사용된다. 다른 한편, 컨볼루션 신경망은 데이터 필터링, 평균화 및 데이터 확장을 제공한다. 제안된 주가 예측에서는 위에서 언급 한 장점들을 RCNN 모델에서 결합하여 적용함으로써 다음날의 주가 종가를 예측한다. 그리고 최근의 시계열의 데이터를 강조하기 위해 커스텀 가중치 손실 함수가 채택되었다. 또한 시장의 상황을 반영하기 위해 주가 인덱스에 관련된 데이터를 입력으로 포함하였다. 제안된 주가 예측 방식은 실제 주가를 대상으로 한 실험에서 3.19%로 테스트 오차를 줄였으며, 다른 방법보다 약 19%의 성능 향상을 거둘 수 있었다.
웹, 모바일, IoT 등의 기술을 활용한 다양한 어플리케이션 서비스의 활용과 이에 따른 대용량 데이터 관리의 필요성이 확대됨에 따라 효율적인 데이터 표현 및 교환 방법과 데이터에 대한 질의 처리의 중요성이 증가하고 있다. 간결함을 특징으로 갖는 JSON은 웹 상의 표준 데이터 표현 및 교환 언어인 XML를 대신하여 데이터 교환 및 대용량 데이터 저장의 포맷으로 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이는 JSON으로 표현된 대량의 데이터를 효과적으로 접근 및 검색하기 위한 인덱싱 및 질의 처리 기법의 개발이 중요함을 의미한다. 이에 본 논문에서는 계층적 구조를 특징으로 가지는 JSON 데이터를 트리 형태로 모델링 하고 경로 개념을 이용한 인덱싱 및 질의 처리 방안을 제안한다. 특히, 텍스트 검색에서 널리 사용되는 접미사 배열을 활용한 인덱스 구조를 설계하였으며 이를 활용하여 단순 및 복합 경로 기반의 JSON 데이터 질의 처리 방안들을 소개하였다.
최근 이동 통신 기술의 급속한 발달로 인해 휴대폰, PDA등과 같은 휴대용 단말기의 사용이 보편화 되고 있다. 따라서 무선 이동기기의 시간에 따른 공간적인 위치 정보를 활용하여 다양하고 빠른 서비스를 제공하기 위해서 위치 기반 서비스(Location-Based Service)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 효율적인 위치 기반 서비스의 제공을 위하여 시간에 따라 지속적으로 변하는 이동 객체의 대용량 시공간 정보를 신속하게 저장, 관리, 검색할 수 있는 인덱싱 및 질의 처리 기술이 수반되어야 한다. 본 논문에서는 대용량 이동 객체 데이타베이스를 대상으로 효율적인 인덱스 구축을 위한 위치 정보의 압축 표현 방식에 대하여 논한다. 이를 위해 본 논문에서는 기존의 주요 연구에서 (x,y) 형태의 2차원 공간 좌표로 표현되던 이동 객체의 위치 정보를 계층적 구조를 갖는 행정 구역과 도로 상의 위치를 이용하여 1차원의 위치 정보로 압축 표현하는 방식을 제안한다. 이를 이용해 도로를 따라 움직이는 이동 객체에 대해 위치 정보의 손실 없이 효율적인 위치 기반 서비스를 제공할 수 있다 또, 일정 공간 내의 객체 분포를 필요로 하는 교통 상황 파악, 근사적(approximate) 공간 정보를 필요로 하는 사람 차량 위치 추적 등에 유용하게 사용할 수 있다.
사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이력 데이터 집합으로부터 유용한 패턴을 추출하여 의미 있는 지식을 탐사하기 위한 시공간 패턴 탐사가 필요하다. 현재까지 다양한 패턴 탐사 기법들이 제안되었으나 이동 패턴들 중 단순히 시공간 제약이 없는 빈발 패턴만을 추출하기 때문에 한정된 시간 범위와 제한적인 영역 범위 내에서의 빈발 패턴을 탐사하는 문제에는 적용하기 어렵다. 또한 패턴 탐사 수행 시 데이터베이스를 반복 스캔하여 탐사 수행시간이 많이 소요되는 문제를 포함하거나 메모리상에 탐사 대상인 후보 패턴 트리를 생성하는 방법을 통해 탐사 시간을 줄일 수는 있으나 이동 객체 수나 최소지지도 등에 따라 트리를 구성하고 유지하는데 드는 비용이 커질 수 있다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 효율적인 패턴 탐사 기법의 개발이 요구됨으로써 선행 작업으로 본 논문에서는 상세 수준의 객체 이력 데이터들의 시간 및 공간 속성을 의미 있는 시간영역과 공간영역 정보로 변환하는 시공간 데이터 일반화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 공간 개념 계층에 대한 영역 정보들을 영역 Grid 해쉬 테이블(AGHT:Area Grid Hash Table)로 생성하여 공간 인덱스트리인 R*-Tree의 검색 방법을 이용해 이동 객체의 위치 속성을 2차원 공간영역으로 일반화하고, 시간 개념 계층을 생성하여 이동 객체의 시간적인 속성을 시간 영역으로 일반화함으로써 일반화된 데이터 집합을 형성하여 효율적인 이동 객체의 시간 패턴 마이닝을 유도할 수 있다.의 성능을 기대할 수 있을 것이다.onium sulfate첨가배지(添加培地)에서 가장 저조(低調)하였다. vitamin중(中)에서는 niacin과 thiamine첨가배지(添加培地)에서 근소(僅少)한 증가(增加)를 나타내었다.소시켜 항이뇨 및 Na 배설 감소를 초래하는 작용과, 둘째는 신경 경로를 통하지 않고, 아마도 humoral factor를 통하여 신세뇨관에서 Na 재흡수를 억제하는 작용이 복합적으로 나타내는 것을 알 수 있었다.으로 초래되는 복합적인 기전으로 추정되었다., 소형과와 기형과는 S-3에서 많이 나왔다. 이상 연구결과에서 입도분포가 1.2-5mm인 것이 바람직한 것으로 나타났다.omopolysaccharides로 확인되었다. EPS 생성량이 가장 좋은 Leu. kimchii GJ2의 평균 분자량은 360,606 Da이었으며, 나머지 두 균주에 대해서는 생성 EPS 형태와 점도의 차이로 미루어 보아 생성 EPS의 분자구조와 분자량이 서로 다른 것으로 판단하였다.TEX>개로 통계학적으로 유의한 차이가 없었다. Heat shock protein-70 (HSP70)과 neuronal nitric oxide synthase (nNOS)에 대한 면역조직화학검사에서 실험군 Cs2군의 신경세포가 대조군 12군에 비해 HSP70과 nNOS의 과발현을 보였으며, 이는 통계학적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.05). nNOS와 HSP70의 발현은 강한 연관성을 보였고(상관계수 0.91, p=0.000), nNOS를 발현하는 세포가 동시에 HSP70도 발현함을 확인할 수 있었다. 결론: 우리는
클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.
도로교통공단과 경찰청은 2005년부터 전국 주요도시에 교통정보센터, 도로교통정보시스템(UTIS), CCTV, VMS 통신망 등 교통정보 기반시설을 설치하는 "도시지역 광역교통정보 기반확충사업"을 추진 중에 있다. 중앙교통정보센터는 국내 교통정보 허브(Hub) 기능을 담당하는 동시에 표준화된 광역교통정보관리체계의 구축 및 지역간 구분없는 UTIS 교통정보를 제공하는 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서는 중앙교통정보센터를 통해 통합 제공되는 UTIS 교통정보 서비스의 효율적 추진과 품질향상을 도모하기 위한 방안을 모색하기 위해 수행되었다. 최종수요자(End-User) 요구분석, 기존사례검토 및 계층적 분석기법(AHP) 등을 활용하여 UTIS 교통정보 제공서비스의 성과평가지표를 개발하였으며, 평가시행방안을 수립 제시하였다. 개발된 성과평가지표는 총 5개 부문 20개 지표로 구성되어 있으며, UTIS 교통정보 제공에 따른 직접적/간접적 평가가 가능토록 하였다. 본 연구에서 제시된 평가지표 및 평가방법을 활용함으로써 중앙교통정보센터 UTIS 교통정보 제공서비스의 품질 개선을 도모할 수 있을 것으로 기대되며, 타 교통정보시스템의 운영성과 평가 시에도 확장 적용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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