지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
드문 경우이긴 하지만 설치 후 절연강도에 대한 전력용변압기의 운전 적합성을 판단하고 있다면 부분방전의 존재를 검출하기 위해 이 시험을 실시하는 경우가 있다. 이 시험은 보수나 수정작업이 실시된 변압기에 실시할 수도 있다. 일반적으로 유도전압시험은 대용량 초고압변압기에만 실시하는 것으로 알려져 있으나 모든 변압기에 실시할 수 있는 시험이다.
강 유전체 메모리(FRAM)와 상 변화 메모리(PRAM)는 기존의 메모리들이 갖고 있는 문제점들을 해결할 수 있는 이상적인 메모리로 주목 받고 있다. 현재 FRAM과 PRAM을 구현하는데 있어서 가장 큰 어려움은 셀의 크기와 대용량이다. 따라서 신 메모리의 셀 크기를 결정짓는 중요 요소들과 이를 해결할 수 있는 공정 기술들에 대하여 살펴보았다.
전력계통 가운데 중요한 역할을 담당하고 있는 대용량 전력용변압기는 효율이 높고 그 특성이 매우 안정되어 있는 설비이나 절연유의 여과와 같은 보수작업에도 불구하고 점진적인 열화과정이 누적진행되며 결국에는 교체를 필요로 하게 된다. 이러한 교첵 적절한 시기에 이루어지지 않는 경우 불시의 고장현상 또는 사고가 발생하게 되어 전력계통뿐 아니라 사회적 경제적으로도 큰 문제를 야기한다.
빠른 웹의 성장으로 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 플랫폼 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, HDFS는 이상적인 분산 파일 시스템으로 각광받고 있으며 대용량 파일의 처리를 목적으로 개발되었다. 하지만, 실제 파일들의 집합에서 소용량 파일이 차지하는 비중은 높은 편이다. 많은 수의 소용량 파일은 HDFS 성능 감소에 치명적인 원인이 된다. 많은 수의 소용량 파일들이 HDFS에 저장된다면 NameNode의 메모리 소비량이 증가하게 되며 많은 수의 소용량 파일은 많은 수의 DataNode와 NameNode를 요구하므로 상대적으로 처리시간이 많이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 HDFS에서 소용량 파일의 저장과 액세스 효율성을 향상시키기 위하여 나이브 베이지안 분류기 알고리즘을 적용한 파일 그룹화 시스템을 설계하였다.
최근 GIS 분야에서 공간 분석이나 군사적 목적을 위해 좀 더 상세하거나 넓은 영역의 공간 데이타를 요구함에 따라 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이러한 분야에서 공간 데이타 검색에 활용되고 있는 Oracle Spatial이나 ESRI ArcSDE와 같은 기존의 GIS 소프트웨어는 공간 데이타의 안정적인 관리와 다양한 서비스를 위해 많은 기능들을 제공하지만, 저장 구조 및 공간 연산의 복잡성으로 인해 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 대용량 공간 데이타의 효율적인 검색을 위한 공간 미들웨어를 개발하였다. 본 논문에서 개발한 공간 미들웨어는 안정적인 공간 데이타의 관리를 위해 상용 DBMS인 Oracle을 데이타 저장소로써 활용하였으며, Oracle에 저장된 대용량 공간 데이타의 효율적인 접근을 위해 OCCI(Oracle C++ Call Interface)를 이용하였다. 또한, 대용량 공간 데이타의 효율적 연산과 검색을 위해 다양한 공간 연산 기법 및 Array Fetch 기법 등을 사용하였다. 마지막으로, 본 논문에서 개발한 공간 미들웨어와 Oracle Spatial 및 ESRI ArcSDE의 검색 성능을 비교함으로써 공간 미들웨어에 대용량 공간 데이타 검색 성능의 우수함을 입증하였다.
커널에 대한 모수의 조절은 서포트 벡터 기계의 일반화 능력에 영향을 준다. 이와 같이 모수들의 적절한 값을 결정하는 것은 종종 어려운 작업이 된다. 서포트 벡터 회귀에서 이와 같은 모수들의 값을 결정하기 위한 부담은 앙상블 학습을 사용함으로써 감소시킬 수 있다. 그러나 대용량의 자료에 대한 문제에 직접적으로 적용하기에는 일반적으로 시간 소모적인 방법이다. 본 논문에서 서포트 벡터 회귀의 모수 조절에 대한 부담을 감소하기 위하여 원래 자료집합을 유한개의 부분집합으로 분해하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 대용량의 자료들인 경우와 특히 불균등 자료 집합에서 효율적임을 보일 것이다.
본 논문에서는 소형화, 경량화 및 저전력화를 목표로 개발된 과학기술위성 2호 대용량 메모리 유닛(Mass Memory Unit, MMU)의 준비행모델(Proto Flight Model, PFM)을 통해서 과학기술위성 1호 대용량 메모리 유닛과의 성능을 비교 하였다. 탑재체로부터의 수신 속도와 XTX로의 전송 속도는 각각 200Kbps와 10Mbps이다. 실험실에서의 성능시험과 위성에 조립된 상태에서의 성능 및 환경 시험을 통해서 그 성능을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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