센서 네트워크는 센서 노드들이 배치된 후 충전이 사실상 어렵기 때문에 에너지를 효율적으로 사용하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 Modified-CBPER이 CBPER의 데이터 공고 패킷의 공고 범위를 줄여 전송 횟수를 감소함으로서 에너지 소비를 감소시킨 점에 착안하여 추가적으로 데이터 공고 범위를 줄여 에너지 소비 감소를 도모하는 방법을 제안한다. 제안하는 EM-CBPER(Enhanced Modified CBPER)은 데이터 요청을 하고 데이터를 전송하는 과정에서의 에너지 소비는 기존의 알고리즘들에 비해 다소 증가하나 전체 전송량에서 큰 비중을 차지하는 데이터 공고 패킷의 전송 횟수를 줄임으로서 전체적인 에너지 소비를 줄인다.
본 논문에서는 비동기식 회로 설계시 2선식(Dual-Rail) 코드를 사용할 때, 회로 구조에서 갖는 신호 천이를 줄여 소비전력을 감소시키는 RZ/NRZ 혼합 데이터 전송 방식을 제안한다. RZ 방식 2선식 코드는 비동기 회로 구현에 많이 사용되고 있으며, 고정 지연을 사용하는 단선구조와는 달리 데이터를 통하여 신호의 유효성을 판별할 수 있다 그러나, 단선 구조에 비해 많은 회로 면적과 모든 신호가 Return-to-Zero의 스위칭에 의해 전력 소비를 가져오므로, 신호 천이의 수를 감소시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 RZ/NRZ 방식을 제안하여 스위칭을 약 50% 감소시키며 소비전력을 비교한 결과, 기존의 2선식에 비해 약 23% 정도 감소하는 결과를 얻었다.
최근 무선 센서 네트워크는 멀티미디어 센서 모듈 기반의 고품질의 모니터링에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 멀티미디어 데이터는 크기가 매우 크므로 데이터 전송 과정에서 특정 노드에 과도한 에너지 소모를 야기하여 전체 네트워크 수명이 감소하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 무선 멀티미디어 센서 네트워크에서 고효율 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티미디어 데이터의 특성을 고려한 낮은 순위 비트 데이터 삭제 기반의 1단계 압축 및 중국인의 나머지 정리기반의 2단계 압축으로 구성된 다중 압축을 수행함으로써 데이터 크기를 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 압축기법과 성능을 비교한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 압축 기법에 비해 데이터 전송률이 평균 약 55% 감소하였으며, 노드 생존율은 16% 증가하였다.
MPEG-2 는 Layered Coding방식을 채택하여 하나의 base layer와 4개의 enhancement layer로 이루어져 있으나 동영상 재생을 위해 필요한 최소한의 layer인 base layer 만으로도 데이터 양이 많기 때문에 인터넷 환경에 적용하기가 어렵다. 이에 base layer를 다시 세분화된 layer로 나누기 위해 인코딩 중에는 또는 인코딩 결과로 만들어지는 MPEG-2 Video steam 의 하부 구조인 블록층에 존재하는 8$\times$8블록의 AC 계수들을 layering한다. Layered된 base layer의 데이터는 통신망 및 단말기의 QoS에 따라 서로 다른 전송 채널을 통해 서버에서 클라이언트 디코더로 전송된 후 디코더에 실시간적으로 병합한 후 재생된다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 기존에 encoding MPEG-2 Video steam의 AC계수를 layering할 경우에 QoS에 따라 가변적으로 데이터 양을 서버 쪽에서 조절할 수 있었고, 통신 선로 상에서 이동하는 데이터 양의 원래의 MPEG-2 Video steam 을 이용했을 때보다 인코딩 중에 블록을 변환하면 51% 정도 감소하고 인코딩 되어진 데이터를 이용했을 경우에는25%정도 감소하는 것을 알 수 있었다.
공간 데이터베이스 시스템에서는 데이터의 보안과 사용자의 편의성을 제공하기 위해 사용자가 원하는 공간데이터만으로 구성된 공간 뷰를 제공한다. 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 다수의 클라이언트에 의해 공간 뷰에 대한 질의가 요청 될 시 대용량의 데이터를 처리하기 위한 서버의 I/O 연산의 수행비용과 질의처리 비용 및 결과 데이터의 전송을 위한 전송 비용이 서버의 부하를 일으키고 질의 처리속도의 저하를 야기시킨다. 본 논문에서는 클라이언트/서버 환경의 공간 데이터베이스 시스템에서 공간 뷰의 생성 과정을 서버와 클라이언트에 분산시킨 크라이언트 실체화 기법을 제안한다. 공간 뷰 생성의 질의처리를 서버와 클라이언트에 분산시켜 대용량의 데이터와 복잡한 공간 연산에 따른 공간 뷰 생성과정의 서버 부하를 감소시키고 클라이언트에 실체화 함으로 해서 공간뷰에 대한 질의처리 요구에 따른 서버의 병목현상과 서버 부하를 감소시켜 사용자 응답시간을 최소화한다.
다양한 센서들과 디바이스들이 실시간으로 정보를 주고받는 산업 IoT환경에서 싱크노드에게 속하는 하위 센서 및 디바이스들을 통한 데이터 손실 및 시스템 마비를 발생시킬 수 있는 상황이 발생될 수 있다. 따라서 본 논문은 위의 상황을 고려하여 센서 및 디바이스의 정상범주를 파악하고 비정상적인 디바이스를 판별을 통해 시스템 보안성을 향상시키는 방안을 제시한다. 싱크노드에 속하는 센서 및 디바이스들의 로그데이터를 통해 주성분 분석법을 통해 데이터의 차원을 감소시키고 차원 감소시킨 데이터를 K-means 클러스터링 알고리즘에 적용하여 정상범주 내에 속하지 않는 디바이스를 판별하여 비정상 센서 및 디바이스를 판별한다. 비정상 데이터로 판별된 센서 및 디바이스의 모니터링을 통해 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있도록 한다.
스무딩은 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터를 클라이언트로 전송할 때 일련의 고정 비트율로 전송할 수 있도록 전송 계획을 세우는 것이다. 이러한 스무딩 알고리즘들에는 CBA, MCBA, MVBA, PCRTT, e-PCRTT 알고리즘 등이 있다. 그러나 이 알고리즘들에서는 전송률 감소량의 최대화를 고려하지 않아서 새로운 구간에서 전송률의 감소가 요구되는 경우에 서버에서 제공할 수 있는 여분의 대역폭에 대한 효율적인 사용을 어렵게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 제한된 네트워크 대역폭을 갖는 VOD 서버에서 보다 많은 비디오 데이터를 서비스 할 수 있게 하기 위하여 새로운 구간의 전송률의 감소가 요구되는 경우에는 전송률 감소량을 최대로 하고 새로운 구간의 전송률의 증가가 요구되는 경우에는 전송률 증가량을 최소로 하는 스무딩 알고리즘을 제안하고 성능을 평가한다. 제안 알고리즘의 성능은 Final Four 비디오 소스를 이용하여 첨두 전송률, 전송률 변화 횟수, 평균 전송률 증가량, 평균 전송률 감소량을 비교 분석하였다.
한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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pp.504-514
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1997
관계형 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소 중의 하나는 트랜잭션을 처리하기 위해 데이터를 디스크에서 주기억장치로 옮기는데 필요한 디스크 액세스(access) 횟수이다. 본 연구는 관계형 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리할 때, 릴레이션(relation)을 수직분할하여 디스크에 단편(fragment)으로 저장하므로써 필요한 단편만 액세스하여 액세스 횟수를 감소시키는데 목적이 있다. 단편에 속성을 중복할당하여 수직분할하므로써 트랜잭션을 만족시키는 단편의 수를 감소시켜 중복할당을 고려하지 않은 방법보다 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 갱신트랜잭션의 경우 하나의 속성이 갱신되면 중복된 속성을 모두 갱신하여야 하므로 액세스 횟수가 증가하지만, 조회트랜잭션의 경우 각 단편에 속성을 중복할당하여 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 속성의 중복을 허용하여 단편을 구성하는 경우에 중복을 고려하지 않은 경우를 포함하므로 효과적으로 디스크 액세스 횟수를 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 중복할당을 고려하여 디스크의 액세스 횟수를 최소화시킬 수 있는 수직분할문제의 0-1 정수계획모형을 개발하고, 모형에 대한 최적해법으로 분지한계법을 제안한다.
최근 전자상거래 사이트에서는 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 추천시스템은 이러한 개별화된 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하고 있다. 전자상거래 추천시스템에 대한 최근 연구 동향 중 하나는 고객의 탐색 및 행동 패턴 데이터를 이용하여 각 상품에 대한 선호도를 추정하고, 이를 바탕으로 한 추천시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 추정한 선호도 데이터에 차원 감소 기법을 적용한 추천시스템을 개발하였으며, 이를 기존의 협업적 필터링을 이용한 방법과 비교하였다. 실험용 전자상거래 사이트로부터 수집한 데이터를 바탕으로 두 방법을 비교하여, 추천 상품 수가 지나치게 크지 않을 때에는 차원 감소 기법을 이용한 방법의 성능이 협업적 필터링을 이용한 방법의 성능과 유사하거나 더 우수하다는 것을 보였다.
IDS에서 발생되는 경보의 수는 최근 인터넷 애플리케이션의 발달로 인하여 급격히 증가하고 있으며. 그로 인해 오 경보의 수도 함께 증가하고 있다. 발생된 경보들은 침입탐지 시스템의 성능저하와 alert flooding 의 원인이 된다. 따라서 이 논문에서는 다량의 경보 중에서 오 경보(False Alarm)의 발생을 감소시킬 수 있는 오 경보 분류 모델을 제안한다. 제안된 오 경보 분류 모델은 데이터 마이닝 기법들 중에서 분류 기법을 기반으로 구현되었다. 실험 을 통해서 IDS에서 발생하는 경보 중에서 정상데이터이나 공격으로 잘못 판단하여 발생하는 False Positive의 발생율이 현저히 감소됨을 확인할 수 있었다. 제안된 오 경보 분류 모델은 경보메시지 축약의 효과가 있으며 침입탐지 시스템의 탐지율을 높이는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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