본 논문은 디지털 사이니지의 다양한 콘텐츠 유형과 활용범위에 대하여 소개하고 송수신 거리를 늘리기 위하여 기존의 통신 방식을 분석하였다. 디지털 사이니지를 장거리에서 구현하기 위하여 기존의 모듈레이션 기법들을 결합한 하이브리드 모듈레이션 기법을 제안하고 성능을 분석하였다. 그리고 실제 채널에서의 성능을 검증하기 위해 USRP 장비를 이용하여 심벌을 매핑하고 가시광 통신 송수신 모듈로 데이터를 송수신하는 실험을 수행하였다. 기존의 QAM 방식을 이용한 데이터 수신거리와 송수신 파워를 실험을 통하여 확인하였다. 제안된 하이브리드 모듈레이션 기법을 이용한 데이터 수신거리와 송수신 파워가 기존 QAM 방식보다 뛰어남을 보였다.
본 연구에서는 건설 관리자의 전자적 의사결정 지원을 위한 활용도구인 건설 데이터 웨어하우스의 시스템 프로토타입 개발에 대한 기초연구를 수행하였다. 건설 데이터 웨어하우스는 건설회사 내에서 별도 저장된 데이터에 접근하여 관리의 차원, 각 주제영역, 그리고 기술모듈별로 분석함으로써 전자적 정보를 제공하는 기술인 바, 이 기술의 건설산업 활용을 위하여 본 연구에서는 데이터 웨어하우스 기술의 기술적 특성을 검토하여 요소기술모듈과 사용주체에 대한 설정을 통한 건설 데이터 웨어하우스 시스템 프로토타입을 도출한다. 이러한 연구의 결과로서, 건설데이터 웨어하우스 시스템 프로토타입과 각 기술 모듈을 제시하고 이의 활용성을 사례연구를 통하여 검증함으로써 데이터 웨어하우스 기술의 건설산업 활용가능성을 확인하였다.
초고속 국가망에 적용되는 ACE2000 ATM 교환기는 기존의 ATM 서비스외에도 IP 기반의 인터넷트래픽을 처리하기 위해서 MPLS 기능을 탑재하게 된다 이러한 MPLS 기능을 ATM 교환기에 적용하기 위해서 기존의 ATM 정함 모듈과 동일한 토폴로지를 유지하면서 IP 패킷을 저리할 수 있는 MPLS 정합 모듈과 MPLS프로토콜을 포함한 다양한 제어기능을 수행하는 MPI_S 프로세서 모듈을 추가하게 된다. 본 논문에서는 MPLS 정합 모듈의 전제적인 데이터 저리 구조와 하드웨어 기반의 IP 포워딩/머징 엔진의 구성을 살펴보았다. 특히 IP 포워딩/머징 엔진은 하드웨어 기반의 고속 패킷 처리를 위해서 622Mbps ATM SAR칩과 하드웨어 기반 룩업/포워딩 엔진으로 구성되어 있으며. 4개의 IP 포워딩/머징 엔진을 통해서 2.5G 용량의 MPLS 정합 모듈이 구성된다. 각각의 IP 포워딩/머징 엔진은 622M 트래픽을 처리하며 본 논문에서는 포워딩 엔진의 ATM 인터페이스를 담당하는 622M ATM SAR칩을 중심으로 MPLS 정합 모듈의 전체적인 패킷 처리 구조와 메모리 구조 및 성능을 분석하였다.
최근 데이터 양이 급증하면서 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 특히 GPS 시스템, 감시시스템, 기상 관측 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 데이터를 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구들에서는 비시공간 데이터 기반의 일반적인 클러스터링 기법들을 그대로 적용하고 있으나 데이터의 속성이 다른 시공간 데이터 마이닝에서 기존의 알고리즘들이 어느 정도의 성능을 보장하는지, 데이터의 시공간 속성에 따라 적절한 마이닝 알고리즘을 선택하기 위한 기준이 무엇인지 등에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 기존의 시공간 데이터 마이닝 연구에서 일반적으로 많이 사용되어 온 알고리즘인 SOM(Self-Organizing Map)을 기반으로 시공간 데이터 마이닝 모듈을 개발하고, 개발된 클러스터링 모듈의 성능을 K-means과 두 가지 응집 계층(Hierarchical Agglomerative) 알고리즘들과 균질도, 분리도, 반면영상 너비, 정확도의 네 가지 평가 기준을 기반으로 비교하였다. 또한 입력 데이터의 특성 가시화 및 클러스터링 결과의 정확한 분석을 위해 시공간 데이터 클러스터링을 위한 가시화 모듈을 개발하였다.
빅데이터 시대의 대두에 따라 기존의 관계형 데이터베이스로는 처리하기 어려운 형태의 데이터가 발생하였다. 이런 성질의 데이터를 저장, 활용하기 위한 방법으로 Apache 하둡이 널리 사용되고 있다. 기존의 RDBMS 상의 데이터를 하둡 데이터 분석의 원천 데이터로 활용하려고 하는 경우, 혹은 데이터 크기와 복잡도의 증가로 저장방식을 바꿔야 하는 경우 데이터를 HDFS(Hadoop Distributed File System) 으로 전송해야 한다. 본 논문에서는 정형 데이터 수집 모듈인 Sqoop과 Nosqoop4u의 개발을 통하여 데이터 전송 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 현재 VOIP(Voice Over IP)기술고서 ITU-T의 H.323에 대응되는 텍스트 기반 프로토콜인 SIP(Session Initiation Protocol)를 구현한 오픈 소스인 VOCAL(Vovida Open Communication Application Library) 시스템의 구조를 분석하고 SIP의 시스템을 구성하는 여러 모듈들을 테스트를 통하여 검증하였다. VOCAL의 사용자 에이전트에 RTP(Real-time Transport Protocol ) 포맷의 데이터를 전송/수신할 수 있는 모듈을 구현하고 검증하여, SIP 시스템에서 사용할 수 있는 사용자 에이전트의 활용에 대한 방안을 제시하였다.
최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 태양광발전 출력 및 모듈온도 값을 기상청 데이터를 이용하여 예측해보고 실측 데이터와 날씨, 일사량, 주변온도, 풍속별로 비교 분석해보았다. 날씨별 예측정확도는 눈이 오거나, 새벽에 해무가 끼는 날의 데이터를 가장 많이 보유한 맑은날의 데이터의 예측정확도가 가장 낮았다. 일사량에 따른 모듈온도와 발전량의 예측정확도는 일사량이 커질수록 정확도가 떨어졌으며, 주변 온도에 따른 예측정확도는 모듈온도는 주변 온도가 커질수록, 발전량은 주변온도가 낮을수록 예측정확도가 떨어졌다. 풍속은 모듈온도와 발전량 모두 풍속이 높아질수록 예측정확도가 감소하였지만, 풍속이 영향 다른 기상조건에 의한 영향보다 미미하여 그 상관관계를 정의하기가 어려웠다.
본 논문에서는 데이터마이닝모듈과 정보융합모듈을 핵심구성요소로 가지는 지능형에이전트 시스템을 설계하고 다각도 정보를 융합하여 진단전문가시스템으로 활용할 수 있는 가능성을 제시한다. 데이터마이닝모듈에서는 퍼지신경망 OFUN-NET에 의하여 다각도의 데이터를 분석하고 퍼지 클러스터 정보를 지식베이스로 구축한다. 정보융합모듈과 응용모듈에서는 가능성정도로 제공되는 진단결과와 불확실 결정상태나 비대칭의 발견과 같은 전문가의 진단에 유용한 정보를 제공해 주고 있다. 또한 DDSM 벤치마크 데이터베이스로부터 획득한 디지털 유방 x선 영상의 BI-RADS 기반 특징데이터를 가지고 실험한 결과는 기존의 방법보다 높은 분류 정확도를 보여주면서 컴퓨터보조진단시스템으로서의 가능성을 보여주고 있다.
항로표지는 선박이 항로를 안전하게 운항함에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 빅데이터 기반으로 AIS 항적분석 모듈, 항로표지 적합성 평가 모듈, 항로표지 배치 검증 모듈 개발을 하고 이를 통합한 항로표지 적합성 평가 및 최적배치 서비스를 개발하고자 한다. 이에 최적배치 서비스 개발을 위한 로드맵과 모듈 개발을 위한 추진 전략 방향성을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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