최근 이동체 또는 센서 데이터에 대한 연속 질의를 처리하기 위해 다양한 질의 색인 기법들이 연구되고 있다. 그러나 RFID 미들웨어는 이전 연구에서 고려되지 않은 특징이 존재한다. 첫째, 질의 색인에 삽입되는 질의는 Industry, Product, Serial의 세 부분으로 구성되며, 각 값은 범위 값으로 표현될 수 있기 때문에 색인 공간에서 비연속적인 간격의 조각들이 반복해서 나타난다. 둘째, TagID가 가지는 Industry, Product, Serial의 값은 포함관계를 가진다. 즉, 하나의 Industry에 여러 Product가 존재하며, 하나의 Product에 여러 Serial Item이 존재한다. 따라서 이러한 특징을 고려하지 못하는 기존의 질의 색인을 적용하면 다수의 질의 조각을 삽입하게 되어 색인의 성능이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 이 논문에서는 RFID 미들웨어의 실시간 필터링 및 컬렉션을 위해서 Tag 스트림에 대한 질의 색인 기법을 제안한다. 이 논문은 ECSpec 필터링 범위의 3단계 계층구조 특징을 고려한 코드 분할(Code Segmented) 도메인을 제시하고 이를 위한 그리드 기반 색인 구조를 제안한다. 또한 ECSpec의 필터링 패턴 특징에 의해 나타나는 질의 조각의 반복 현상을 정의하고 이를 위한 질의 처리 기법을 제시한다.
기존 그리드 기반의 전통적인 RDBMS는 비구조적 데이터에 대한 색인이 지원되지 않았다. 이러한 제약 조건들로 인해 파일 문서 및 비 구조화된 데이터의 검색 엔진으로는 부적합하였다. 최근에 다양한 검색 오픈소스(Solr, Lucene)등으로 검색 엔진이 개발되어 활용되고 있지만, 검색한 결과와 기존 데이터의 연동이 쉽지 않고 구조 변경이 어려우며, 사용자의 다양한 요구 사항 수용이 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 빠른 검색을 위한 색인 (index) 최적화와 대용량 데이터 처리를 위한 파티션 기반 데이터의 분할 및 정복 (divide and conquer) 처리, 이중화된 검색어 색인 기능을 구현하였다. 또한 동의어 사전을 구축하여 연관 관계 분석이 가능하도록 DB를 구축하여 검색어와 동의어의 상호 관계성을 유지하였으며 오픈 소스보다 발전한 형태의 검색 엔진을 개발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구를 위해 약 400만건 이상의 다양한 포맷 (Ms-office, Hwp, Pdf, Text)등의 파일 문서를 샘플로 실험을 진행하였다.
최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 적용하여 각 노드에 분할된 데이터 중에서 최초의 키를 찾는 시간 기준으로 구현한다. 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000으로 고정된 상태에서 SP들의 총수를 1000, 2000, 3000, 4000으로 증가하고 노드 수를 1, 2, 3, 4로 확장하면서 SP들의 총수, 노드 수에 따른 태그 판별 시간을 단일 노드와 비교하면 노드 수가 2개일 때 40%, 노드 수가 3개일 때 56%, 노드 수가 4개일 때 71%로 성능이 향상 되었다.
본 논문은 표준 셀을 효율적으로 배치하는 하이브리드 기법을 제시한다. 제시한 기법에서는 레이아웃 영역을 n${\times}$m 그리드로 분할하고, 분할된 그리드의 각 빈에 셀을 배치함으로 광역 배치를 얻는다. 광역배치를 얻은 후 Relaxation-Based Local Search (RBLS)라 불리는 해석적 최적 기법[12]을 사용하여 배치를 개선시킨다. 이 기법을 사용하면 배치 전체를 개괄적으로 볼 수 있게 되어 배치가 국부 최적에 빠지지 않도록 할 수 있다. 이 기법의 핵심은 중복을 해결하기 위한 매우 효율적인 적법화 알고리즘이라고 볼 수 있는데, 이에 대해 본 논문은 자세히 설명한다. 광역배치가 더 이상 개선되지 않으면 이를 상세 배치로 변환시킨다. 상세 배치를 얻은 후“최적 인터리빙”이라 불리는 기법[13]을 사용하여 이를 더욱 개선시킨다. MCNC 벤치마킹 회로에 대한 실험 결과는[14]에서 보여준 Feng Shui의 결과와 필적할 만하다.
전력선통신은 스마트그리드 기반의 서비스가 제공될 수 있는 네트워크를 위한 미래지향적 기술이다. 전력선통신 채널의 주파수 선택적 페이딩이 있는 환경에서, 직교주파수분할다중화 기술은 신뢰성 있는 통신을 제공한다. 본 논문에서는 직교주파수분할다중화 기반의 전력선통신 시스템에서 은닉학습신호를 이용한 주파수사용효율이 높은 기법을 제안한다. 은닉학습신호를 사용하면 채널 추정용 주파수를 따로 소모하지 않고도 채널 추정이 가능하고, 이는 데이터와의 간섭을 줄일 수 있는 학습신호에 할당된 파워를 이용해서 해결할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 기존의 기법들에 비해 저전압 및 중전압 송전 라인에서 높은 성취 가능한 데이터 율을 보여준다.
본 연구는 스마트분전반 MG(;Micro-Grid) 구성의 중심축으로 모듈형 하이브리드 발전원과 DC버스를 통하여 링크를 갖으며 표준소켓을 사용하여 불법연결을 감지 차단하는 기능을 부여하고, 전력계통의 안정화를 달성함을 목적으로 한다. 전력변환장치, 스마트분전반, 통합제어시스템의 개발과 효율적인 수요관리가 필요하며, MG 전체시스템과의 호환성이 절실하다. 이는 공통 전력 연결 규약으로 안전하고 누구나 연결을 쉽게 할 수 있는 하이브리드발전시스템으로 데이터 관리가 용이해지고 다양한 제조사의 시스템 확대설치에 대한 대비가 가능하다.
최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그판별시간 절감을 위해서 Hash-Chain 기법을 분석하여 그리드 환경으로의 이식한다. 또한 노드별로 SP들을 균등하게 분할하는 태그판별처리 모델을 제안하여 구현하고자한다.
유비쿼터스 환경에서 다양한 센서로부터 생성되는 데이터 스트림에 대해 사용자가 요구하는 위치 기반 서비스를 효과적으로 지원하기 위해 연산자 네트워크와 공유 등을 통한 연속 질의 처리 기법이 활용되고 있다. 위치 정보 기반의 연속 질의 처리는 특정 영역을 중심으로 유사 질의가 집중적으로 발생할 수 있으므로, 본 논문에서는 유사한 조건을 갖는 공간 연산을 공유하기 위해 그리드 영역 분할을 이용한 공간 연산 공유 기법을 제안한다. 제안기법은 공간 연산을 직접 공유하지 않고 그리드 셀 별로 이동객체를 공유하기 때문에 유사한 조건을 갖는 공간 연산의 공유가 가능하여 공간 연산의 실행 빈도수를 크게 감소시켜 질의 처리 속도의 향상과 함께 메모리 이용률을 향상시킨다.
스마트그리드는 기존의 전력망과 정보통신 기술을 융합하여 에너지 효율을 최적화할 수 있는 차세대 지능형 전력망이다. 현재까지 표준화 및 호환성에 대한 해결책이 진행 중인 가운데 스마트그리드 사업은 소비자에게는 전력요금의 실시간 확인을 통해 능동적인 전력소비를 유도하고, 공급자에게는 예상 발전량 측정을 통해 보다 안정적인 전력 시스템을 운용하도록 할 수 있다는 장점이 있다. 활발하게 스마트 산업이 발전함에 따라 AMI 시스템의 원격제어 시스템을 구현하기 위해서 무선 통신이 많이 고려되고 있으며 ZigBee 센서를 이용한 무선 통신을 다양한 분야에 적용하고 있다. 본 논문에서는 스마트그리드 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정 방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x, y) 2개의 좌표축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
대용량의 공간데이터베이스로부터 암시적이고 유용한 지식을 자동적으로 추출하는 공간데이터 마이닝은 데이타 양이 급격히 증가하면서 필요성이 더욱 증대되고 있다. 공간데이터 마이닝에서 데이타를 분석하여 유사한 그룹으로 분류하는 공간 클러스터링은 매우 중요한 분야이다. 기존 연구에서 공간 클러스터링을 위한 여러 가지 알고리즘들이 제시되었지만, 다음과 같은 문제점들이 있다. 먼저 클러스터링을 위하여 객체들 간의 거리론 기반으로 하므로 데이타 양이 많아질수록 계산 비용이 커진다. 또한, 메모리 상주 데이타를 대상으로 하므로 대용량의 데이타인 경우에 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 공간데이터 마이닝을 위하여 그리드 셀을 기반으로 한 효율적인 공간 클러스터링 방법을 제시한다. 이 클러스터링에서는 기존 공간 클러스터링 기법들의 문제점을 해결하는데 중점을 둔다. 세부적으로 공간 클러스터링의 효율성을 높이기 위하여 클러스터링시에 발생하는 비용(계산량)을 감소시키는 것이다. 이를 위해서 공간지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반으로 한 공간 클러스터링 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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