최근 이미지나 멀티미디어 데이터와 같은 비정형 데이터의 검색을 보다 효과적으로 수행하기 위한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 비정형 데이터를 검색하기 위해서는 비정형 데이터를 다차원의 특징 벡터로 변환하고, 그것을 다차원 색인구조를 이용해 색인한다. 따라서 이러한 비정형 데이터를 효율적으로 색인 할 수 있는 다차원 색인구조가 요구되고 있다. 이 논문에서는 데이터를 벡터 근사치로 표현한 후 이를 트리 형태로 구성하여 검색이 효율을 높이는 다차원 데이터를 위한 색인구조 VA(Vector Approximate)-트리를 제안한다. 이 논문에서 제안하는 VA-트리는 VA-파일과 K-D-B-트리 구조를 기반으로 하고 있다. VA-트리는 적은 비트를 이용하여 다차원 공간을 표현하기 위해 노드내의 모든 정보를 비트로 표현한다. 중간노드의 비트 형태 엔트리는 하위노드에 포함된 정보를 의미하고 있어 탐색을 효율적으로 수행할 수 있도록 한다. 실험을 통한 성능평가를 수행하여 제안된 색인구조의 우수함을 보인다.
본 논문에서는 자율 주행 로봇을 위한 계층화된 소프트웨어 구조 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터 종류를 추상화 단계에 따라 수치형 데이터, 명제형 데이터, 사실형 데이터로 분류했다. 그리고, 사용하는 데이터의 종류에 따라 계층을 분류해서, 실행 계층, 제어 계층, 추론 계층을 구성하고 각 계층의 기능을 정의했다. 또한 각 계층별 데이터 특성에 따른 고유의 데이터 처리 방법을 적용하였으며, 처리 결과에 대한 계층간 연동 구조에 대해서도 제안한다. 이러한 계층의 명확한 구분을 통하여 실시간 문제이면서도 복잡한 자료 처리 구조를 가지는 자율 주행 로봇의 소프트웨어 구조를 체계화하였고, 각 계층별 소프트웨어를 콤포넌화하여 재 사용성을 높이게 되었다.
본 논문에서는 한국통신 멀티미디어연구소에서 개발한 XML 계층구조를 이용한 비오 검색 시스템에 대해 설명한다. 대용량 비디오 데이터 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 비디오 데이터와 관련메타데이터에 대해 XML 계층구조를 생성하여 저장하고 검색 요청시 XML 계층구조를 반영하는 Xpath 생성하여 질의처리를 한다. 본 논문에서는 XML 계층구조를 이용한 비디오 검색 시스템을 설계 하고 구현한다.
공간 데이터베이스 시스템에 관한 연구는 다양한 분야에서 진행되고 있으며 특히 공간 데이터베이스 시스템의 가장 중요한 응용인 지리정보시스템에 대한 연구가 중점적으로 이루어지고 있다. 지리정보시스템에서 이용되는 공간 객체는 Point, Lie, Region 등으로 분류되며 불규칙한 n차원의 가변 길이 속성을 가진다. 이는 또한 공간 객체간의 위상 관계와 위치 정보를 포함하여야 한다. 본 논문에서는 기존의 저장구조를 용이하게 확장 가능할 수 있도록 하는 관계표현을 이용한 공간 객체 데이터 구조를 제안한다. 제안된 구조는 공간 데이터와 속성 데이터를 효율적으로 연결시키며 공간 위상 관계를 유지하고 관리한다. 이는 도한 레이어 구조에서 관리되는 데이터에 의하여 공간 객체 간의 일관성을 유지시킨다.
공간데이터는 양이 크고 복잡한 공간 연산을 필요로 한다. 따라서 웹, PC 또는 서버환경에서 사용하는 공간 데이터를 제약을 가진 PDA 환경에서 사용 시 비효율적이다. PDA에서 공간데이터를 효율적으로 처리 및 검색하기 위해서는 데이터 양을 감소시키고 공간 색인 기법을 적용한 짱 구조로 데이터를 변환하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 직접 접근이 가능한 순차적인 가변길이 레코드 단위의 저장 구조를 가진 팜 PDA에서 고정 그리드 파일을 색인 구조를 적용한 공간 데이터의 표현 방법을 제시하고 데이터 저장 구조 및 영역 질의, 객체 삽입, 객체 삭제에 대한 처리 방법과 이동성을 고려하여 부가적인 데이터를 수신했을 때 처리 방법을 제시한다.
사물인터넷(IoT)은 지금의 우리가 살고 일하는 모든 방식을 변화시키고 있다. IoT를 통해 데이터를 생성하고 저장하고 연결된 장치와 상호작용하여 비즈니스는 물론 우리의 일상 생활을 개선하고 있는 것이다. 무수히 많은 센서들이 연결된 세상은 센서들에 의해 그 어느 때보다 거대한 양의 데이터들을 생산하고 있다. JSON, XML 같은 트리 구조의 데이터 타입은 대량 데이터 저장 전송 교환 등에 주요하게 사용되는데 이는 트리 구조가 이형 데이터 간의 유연한 정보 전송과 교환을 가능하게 하기 때문이다. 반면에, 효용성 높은 정보나 감추어져 있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 추출하는 것은 일반 데이터 구조에 비해 훨씬 어려우며 더 난해한 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 트리 구조의 대량 스트리밍 데이터로부터 가중치가 부여된 주요한 부정 패턴들을 추출하기 위한 방법을 공식화한다.
본 연구의 목적은 인문학 분야 연구데이터와 연구논문을 연계할 수 있는 '인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조 기반 메타데이터'를 개발하는 것이다. 인문학 분야 연구자의 관심 정보를 파악하기 위해 키워드 유형화를 진행하고 이를 일반적인 연구논문의 의미구조를 기준으로 분석함으로써 인문학 분야의 특성을 반영하기 위해 추가될 요소를 확인하였다. 이를 기반으로 인문학 분야 연구논문의 의미구조 기반 메타데이터를 구성하였으며 해당 메타데이터가 인문학 분야 연구데이터의 메타데이터로서 적합한지를 평가하기 위하여 인문학 분야 연구자를 대상으로 설문을 진행하였다. 인문학 분야 연구논문의 의미구조를 기반으로 도출된 17개의 메타데이터 요소 중 인문학 분야 연구데이터 메타데이터로 활용하기에 적합하다고 판단된 요소는 7개이며, 그 외 10개 요소는 사용 가능한 요소로 확인되었다. 평가 결과를 바탕으로 인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조기반 메타데이터를 구성하였다.
본 연구에서는 STEP 표준을 고려하지 않고 설계·개발된 기존의 PDM 시스템이 CAD 시스템에서 생성된 STEP 포맷의 제품 데이터를 활용할 수 있도록 하기 위한 데이터 변환 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 AP203 응용 프로토콜의 분석과 함께 스키마 매핑을 위한 방법과 절차를 제시하였다 그리고, 이를 바탕으로 AP203 스키마와 ‘중소기업형 PDM 시스템'의 DB 스키마간에 매핑을 설계하였다. 또한, CAD 시스템에서 생성된 제품의 Assembly 구조를 PDM 시스템의 BOM 구조로 변환하기 위한 알고리즘을 함께 제시하였으며, 제품의 product structure를 중심으로 데이터 변환을 위한 STEP-to-DB 변환기 프로토타입을 개발하였다. 그리고, CAD 시스템에서 생성된 제품 데이터에 대한 STEP 스키마 구조와 AP203 응용 프로토콜 스키마와의 구조적 차이를 비교·분석함으로서 CAD 시스템에서 생성된 STEP 포맷의 제품 데이터 구조에 대해 엔지니어링 데이터로서의 구조를 갖도록 하기 위한 기초 자료를 제공하였다.
본 논문에서는 네트워크 온 칩(NoC: network on chip) 구조에서의 내부 데이터 통신의 성능을 최적화 할 수 있는 새로운 온 칩 네트워크 인터페이스 구조를 제안하였다. 제안하는 NoC 구조는 기본적으로 하드웨어 면적을 줄이기 위하여 XY 라우팅 알고리듬을 기반으로 구현되었으며, 전달되는 패킷의 크기 또는 플릿의 개수를 최소화하기 위하여 Golomb-Rice 인코딩/디코딩 알고리듬에 기반을 둔 하드웨어 압축기/해제기를 이용하여 통신되는 데이터의 양을 크게 줄임으로써 네트워크 지연시간을 최소화 할 수 있는 새로운 구조를 제안하였다. 즉 전송될 데이터는 전송자(sender)의 네트워크 인터페이스에서 내장된 하드웨어 인코더를 통해 압축된 형태로 패킷의 개수를 최소화하여 온 칩 네트워크상의 데이터를 업로드하게 된다. 이러한 압축된 데이터가 리시버(receiver)에 도착하면, 하드웨어 디코더를 통해서 원래의 데이터로 복원된다. 사이클 수준의 시뮬레이터를 통하여 제안된 라우터 구조가 온 칩 시스템의 네트워크 지연시간을 크게 줄일 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 다차원 데이터의 유사도 검색을 효과적으로 수행하기 위한 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 차원의 저주 현상을 극복하기 위한 벡터 근사 기반의 색인 구조이다. 제안하는 색인 구조는 부모 노드를 기준으로 KDB-트리와 유사한 영역 분할 방식으로 분할하고 분할된 각 영역은 데이터의 분포 특성에 따라 동적 비트를 할당하여 벡터 근사화된 영역을 표현한다. 따라서, 하나의 노드 안에 않은 영역 정보를 저장하여 트리의 깊이를 줄일 수 있다. 또한 다차원의 특징 벡터 공간에 상대적인 비트를 할당하기 때문에 군집화되어 있는 데이터에 대해서 효과적이다 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 다양한 실험을 통하여 성능의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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