IoT 및 사물인터넷 기반 빅데이터 시스템을 구축하는 경우 발생하는 빈번한 전송에 따른 데이터 오류율과 자원의 비효율적 이용율을 극복하기 위하고 오픈소스기반 하둡시스템의 문제점을 극복하기 위한 본 연구에서는 순수 하둡을 기반으로 적용된 결과를 분석하고 하둡 2.x대 버전을 기준으로 빅데이터 시스템의 용량을 산정한 가이드를 제시하고 용량 산정의 기준을 에코 소프트웨어 적용 플랫폼을 제안한다.
이동 컴퓨팅에서 사용되는 단말기는 배터리의 제약과 이동통신망의 높은 장애율로 사용에 불편을 느낀다. 여러 mobile client는 공통 관심이 있는 데이터를 서버로부터 받는 방법으로 broadcasting을 많이 쓰는데, 이때 indexing 기법을 이용해 클라이언트는 원하는 데이터를 filtering해서 수신함으로서 에너지의 효율적 사용을 기할 수 있다. index를 중복시킴으로써 원하는 데이터 접근(access) 시간을 줄이고 무선 통신망의 장애에 따른 성능저하를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 K-level indexing 기법을 위한 장애율에 따른 최적의 중복회수를 구하고 데이터 수신시 데이터 시간과 튜닝(tuning)시간을 구한다.
본 논문에서는 고정 전송율 서비스 및 가변 전송율 서비스 호들이 동적으로 네트워크에 들어와서 데이터를 전송하고, 데이터를 모두 전송하면 네트워크에서 사라지는 동적인 다중 서비스 네트워크에서, 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스의 요구 성능을 만족하기 위한 네트워크 스위치(링크)의 성능 분석 및 설계 방법을 제안한다. 먼저 동적인 다중 서비스 네트워크의 링크를 Harkov 체인을 이용해 모델하고, QBD (Quasi-Birth-Death) 프로세스와 행렬 방정식을 이용해 가변 전송율 서비스의 호들에 할당될 전송율의 성능을 구한다. 즉, 가변 전송율 서비스의 평균 호수를 추정하고 이를 바탕으로, 호당 평균 전송율 및 평균 전송 지연 시간을 구한다. 고정 전송율 서비스의 성능은 고정 전송율 서비스 호들의 차단 확률(blocking probability)로 구해진다. 이렇게 해서 구해진 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스의 성능을 이용해서, 고정 전송율 및 가변 전송율 서비스 호들의 요구 성능(전송율, 전송 지연 시간, 호의 차단 확률 등)을 만족하기 위한 네트워크 링크의 용량을 설계하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 데이터 및 음성(비디오)을 동시에 지원하는 네트워크 스위치의 성능 분석 및 용량 설계에 이용할 수 있다.
멀티미디어 응용 프로그램은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 고속 처리해야 한다. 적재/저장과 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행에 방해가 되는 주요인이다. 본 논문에서는 메모리 참조 속도를 향상시키기 위해 멀티미디어 데이터의 주소간격이 규칙적으로 참조되는 특성을 활용하여 다음에 참조될 데이터를 미리 캐시로 선인출 함으로써 실행시 캐시 미스율을 줄이고 또한 전체 수행시간을 줄이는 효과적인 방법을 제안한다. 제안한 방법은 캐시 미스율을 줄이는 방법으로서 데이터 선인출 기법을 사용하는데 주소간격을 이동한 기존 연구들에 비해 캐시 미스율에 있어서 평균적으로 27%향상되었다.
전력선 통신은 최근 정보통신 기술의 급속한 발전과 더불어 많은 데이터 전송율을 요구하게 되었다. 한편, 기존의 사용하던 직교코드는 데이터 전송의 신뢰성은 높으나 준 직교코드를 사용했을 때보다 데이터 전송율은 낮다. 따라서 높은 데이터 전송율을 충족하기 위해 준 직교코드를 적용함으로서, 고속의 전력선통신을 가능하게 하고, 채널부호화를 통해 데이터의 신뢰성을 높인다. 또한, 본 논문에서는 전력선통신에 이용가능한 직교코드와 준 직교코드의 상관특성 및 비트오율특성을 비교해 봄으로서, 줄 직교코드의 유효성을 확인하였다.
시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있으나 주식시장의 경우 패턴 분석 및 예측에 관련되어 많은 연구가 이루어져 있지 않고 있다. 이는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 생각되어지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov Complexity로 측정, 그 무작위성의 정도와 본 논문에서 제시한 반전역정렬로 예측하는 주가의 예측 간의 상관관계를 보인다. 이를 위하여 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이들 주식 데이터의 등락을 양자화된 문자열로 변환하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov Complexity가 높은 경우에는 주가 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov Complexity가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 등락 예측 율은 단기 예측은 12%이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.
최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.
최근 VANET에 대한 연구가 활발하게 진행됨에 따라 보다 편리하고 안정적인 서비스를 차량에 제공할 수 있다. 본 논문에서는 다수 RSU들을 유선망으로 연결하고 RSU들 사이의 협업을 통해 데이터를 전송하는 새로운 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다중 RSU 협업 전략을 통해 안전 데이터와 비안전 데이터를 효율적인 전송하며 데드라인 실패율 및 평균 응답 시간을 감소시킨다. 안전 데이터가 발생할 경우 이전 RSU에서 데이터를 미리 전송하고 데드라인, 수신율을 고려하여 우선 순위를 부여한다. 비안전 데이터는 사용자의 요청에 따라 처리되는 요구 기반 데이터이기 때문에 RSU에서 부하가 발생할 경우 데드라인 실패율이 방지하기 위한 기법을 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 차량 수와 속도를 변화시키면서 성능 평가를 수행한 결과 데드라인 실패율과 평균 응답 시간 측면에서 제안하는 기법이 기존 기법보다 모두 우수함을 입증하였다.
본 연구는 원양 다랭이 연승 어획량을 데이터 베이스 처리하여 여러 가지 정보를 제공함으로써 조업시 경제성 있는 어장 선정에 도움을 주기 위하여 처리 프로그램을 작성하여 그 실용성을 검토해 보고자 하였다. 자료는 국립수산진흥원에서 발행한 보고서의 어획량 데이터를 이용하였고, 데이터 베이스 처리를 위한 프로그램을 설계한 후 실행해 보았다. 1)프로그램은 Quick Basic을 이용하여 작성하였고, 데이터 파일은 random 파일로 변환하여 사용하였다. 데이터 베이스 프로그램은 구획별로 조획율을 나타내는 어장도를 그리는 프로그램과 조획율을 나타내는 그래프 및 도표를 구성하는 프로그램, 데이터 통계를 나타내는 프로그램, 그리고 어장 평가 지수를 나타내는 프로그램으로 구성하였다. 2)조획율을 나타내는 어장도에서는 $5^{\circ}$간격의 해구에 조획율의 크기를 나타내는 원을 나타냄으로써 사용자가 쉽게 어획이 잘되는 해역을 판단 할 수 있었다. 3)조획율을 수치로 나타내는 도표를 통하여 원의 크기로 나타내었던 조획율 값을 좀 더 상세히 알 수 있었다. 4)시기, 저장, 어종에 따른 조획율 및 어획마리수의 그래프는 그것의 변화패턴의 규명에 도움이 되었다. 5)어장의 경제성을 비교해 볼 수 있는 시뮬레이션 기능을 이용하여 조업자가 경제성 있는 어장을 권고 받을 수 있었다.
현재의 이동 컴퓨팅 환경은 더욱 보편화되고 있다. 그러나 베터리의 제약과 이동통신망의 높은 장애율로 사용에 불편을 느낀다. 여러 mobile client는 공통 관심이 있는 데이터를 서버로부터 받는 방법으로 broadcasting을 많이 쓰는데, 이때 indexing 기법을 이용해 클라이언트는 원하는 데이터를 filtering 해서 수신함으로서 에너지의 효율적 사용을 기할 수 있다. index를 중복시킴으로서 원하는 데이터의 access 시간을 줄이고 무선 통신망의 장애에 따른 성능 저하를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 장애율에 따른 최적의 중복회수를 구하고 데이터 수신시 access 시간과 tuning 시간을 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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