현재 차량 항법 서비스를 위한 데이터는 물리적인 저장형식(PSF : Physical Storage Format)에 따라 설계되어 대용량의 GIS 원시 데이터를 작은 용량으로 압축하고 빠른 매체 접근이 가능하도록 변환된 서비스용 지도 포맷을 제공한다. 하지만, 파일 시스템 기반의 복잡한 구조는 데이터 생성과 관리를 어렵게 하고 시스템 간 상호 호환성이 결여되는 문제점을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 대두되고 있는 차량용 항법 시스템에서는 견고한 데이터 관리, 데이터의 동기화, 그리고 실시간 데이터 처리의 필요성 때문에 데이터베이스 시스템으로 공간 데이터 관리의 기능을 접목하려고 한다. 따라서, 본 연구에서는 차량 항법 서비스를 위한 데이터의 저장과 빠른 검색을 지원하는 차량용 Embedded DBMS 모듈을 개발하였다. 이를 위해 압축 기법, Multi-Link, 공간 인덱스, 공간분할을 적용하여 대용량의 공간 데이터를 효율적인 관리와 접근이 용이하도록 하였다. 또한, 어플리케이션에서의 데이터 검색과 표현에 필요한 API 개발을 하였다. 결과적으로, 개발된 Embedded DBMS는 적은 용량과 빠른 검색 구조인 PSF의 장점을 그대로 유지하면서 안정적인 데이터의 관리에 적합한 구조를 지원한다. 향후 DBMS모듈에 동기화 기법을 적용한다면 데이터의 현시성이 중요한 차량항법용 데이터의 유지관리 측면에서 강력한 데이터 관리가 용이한 Embedded DBMS의 장점을 더욱 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
주문형 비디오 시스템에서 가변 비트율로 압축된 데이터들은 압축 대상이 되는 데이터의 내용 변화와 압축 기법의 특성으로 인해 단위 시간 당 처리해야 할 데이터 크기가 일정하지 않다. 그러나, 대부분의 주문형 비디오 서버들은 가변 비트율로 압축된 데이터를 실시간에 처리하기 위해 가변 데이터 크기의 최대값으로 시스템 자원을 예약하기 때문에 자원의 활용률이 떨어진다. 본 논문에서는 가변 비트율로 압축된 데이터를 예약할 때 선반입을 사용하여 서버의 사용자 수용 가능성을 극대화할 수 있음을 증명하고 이를 구현한 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 버퍼 관리 기법은 현실적으로 가능한 최대의 블록들을 사용 순서에 따라 버퍼에 반입한다 또한, 소비 시점이 먼 블록부터 반출하고 소비 시점이 가까운 블록부터 반입함으로써 비디오 서버의 자원 활용률을 최대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법의 효율성은 모의 실험을 통해 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1353-1366
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2015
공정의 안정성을 평가하기 위해 사용되는 Shewhart 관리도 기법은 최근 다양한 분야에서 널리 응용되고 있지만, 품질 특성치에 대한 엄격한 확률분포를 가정한다. 하지만 현업에서 수집되고 있는 데이터의 확률분포는 알려진 경우가 많지 않으며, 다변량 데이터로 확장될수록 확률분포를 결정하는데 더 큰 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 비모수 관리도 기법이 연구되었는데, 최근 연구되고 있는 비모수 관리도 기법 중 하나인 RBF (Radial Basis Function) 커널 기반의 SVDD (Support Vector Data Description) 관리도는 관리상태 하의 데이터 영역에 대한 경계를 결정함으로써 공정의 이상상태를 탐지하는 기법으로 K 관리도로 불리우며, 다양한 분야에서 적용되고 있다. 그런데 K 관리도를 적용하기 위해서는 관리도의 성능을 결정짓는 커널모수 등의 선택이 중요하며, 관리도를 작성하기 전에 미리 결정되어야 한다. 이를 위해 기존의 연구들은 격자 탐색법 등을 활용하여 모수를 결정하고 있지만, 선택 가능한 범위에 대한 반복적인 계산으로 최적값을 선택하고 있어 계산 비용이 커지고 또 시간 등의 문제로 실제 문제에 적용하기 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터의 구조에 따라 모의실험을 통해 선택 가능한 영역에서의 효율성을 비교 검토하고, 이를 바탕으로 쉽게 적용할 수 있는 새로운 모수 선택 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 데이터 구조에 대해 강건함을 보이는 모수의 선택과 K 관리도의 구성을 논의하고 실제 자료에 적용해 보았다.
본 논문에서는 패칭 기법[3]을 사용한 프락시 관리 기법을 사용하여 연속형 스트립 서비스를 하는 스트림 서비스 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 프락시에 캐슁된 데이터의 양에 따라 스트림 전송 방식을 달리한다. 첫째, 요청된 객체 전체가 캐슁되어 있을 경우 프락시 만으로 서비스 한다. 둘째, 요청된 객체가 전혀 캐쉽 되어있지 않을 경우 후행 스트림들이 서버로부터 객체를 전송할 때 발생하는 초기 지연을 상쇄할 만큼의 데이터를 선반입 한다. 셋째, 일부분 만이 캐슁 된 경우에는 해당 객체를 요청 하는 스트림 사이에 존재하는 데이터 양만큼을 프락시에 패칭하며 이 경우에는 사용자 노드는 두개의 채널을 열어 하나는 프락시에 패칭된 데이터를 읽는데 사용하며 또 하나의 채널로는 서버로부터 나머지 부분을 읽어오는데 사용한다.
가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.
기업간의 경쟁이 심화되고 정보의 중요성에 대한 인식이 확대되어 가는 상황에서 다량의 데이터로부터 가치 있는 데이터를 추출하는 CRM 데이터 마이닝은 중대한 관심사가 아닐 수 없다. 본 연구는 데이터마이닝의 여러 활용 분야 중 고객세분화를 위해 최근 많이 사용되고 있는 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 신경망 알고리즘 기법들을 비교하며, 이를 실제 아파트 고객의 데이터를 이용하여 검증하고자 한다. 따라서, 아파트 고객 세분화를 위한 데이터마이닝 수행시 기법 선택의 기준과 비교 평가의 기준을 제시하는 데 연구목적 있다.
공간 데이터웨어하우스는 공간 DBMS 또는 다양한 소스데이터로부터 시간에 따라 추출된 공간데이터를 ETL 과정을 통해 가공된 데이터를 관리하는 시스템이다. 적재 주기 마다 추출된 공간데이터는 비공간 데이터와 달리 같은 주제의 중복된 공간 정보가 유용하지 않으며, 공간 데이터의 특징으로 저장 공간의 낭비가 크다. 또한 이기종간의 시스템에서 소스 데이터를 추출할 경우 서로 다른 공간데이터 타입 및 스키마를 가지고 있어 이를 위한 공간데이터 추출 기법이 요구된다. 기존 기법에서는 기준이 되는 Geocoding DB를 이용하여 추출된 공간데이터에 대한 주소 매칭과정을 수행함으로써, 정형화된 데이터 셋을 적재한다. 하지만 이 기법은 추출 데이터를 매번 Geocoding DB와 비교 연산이 발생하며, 주제별로 공간 데이터를 통합 관리함에 따라 이 기종 공간 DBMS 사이에 중복된 데이터를 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터웨어하우스 구축기 내에서 이 기종의 소스 시스템으로부터 추출된 갱신질의 통합을 이용한 효율적 추출 기법을 제안한다. 이는 이 기종의 공간 DBMS로부터 발생한 과거 적재 시점부터 현재까지 발생한 질의 중 삽입이나 삭제 등의 업데이트 관련 질의만을 추출하여 공간데이터의 불필요한 추출 연산 비용을 제거한다. 또한 소스 공간 데이터베이스 관리시스템의 업데이트 질의를 이용하여 추출된 공간 데이터를 주제별로 중복 제거 및 통합 한다. 제안 기법은 데이터 중복 저장에 의한 저장 공간의 낭비를 줄이고, 적재시점 별 통합된 데이터를 적재함으로써 빠른 공간데이터 분석을 지원할 수 있다.
현재 인터넷을 통해 수집되는 빅 데이터는 데이터의 종류와 크기에 따라 데이터가 수집되는 시간보다 데이터가 증가하는 속도가 높아 사용자가 원하는 데이터를 원활하게 수집하는 것이 어려운 상황이다. 특히, 데이터의 사용 목적 및 종류에 따라 다르게 처리되기 때문에 데이터의 정확성과 계산비용이 빅 데이터 관리에 중요한 항목 중 하나이다. 본 논문에서는 인터넷에 존재하는 수많은 서로 다른 종류의 데이터를 사용자가 원할 때, 데이터를 정확하게 추출하는 동시에 데이터의 계산비용을 최소화하기 위해서 이중 해쉬체인을 이용한 계층적 다중처리 기반의 데이터 처리기법을 제안한다. 제안 기법은 다양한 종류의 데이터를 추출하기 위해서 데이터를 사용 목적 및 방법에 따라 계층적으로 분류한다. 이때, 데이터의 정확도를 높이기 위해서 데이터를 이중 해쉬체인으로 묶어 다중 처리한다. 또한, 제안 기법은 계층적으로 분류된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 해쉬체인으로 데이터를 구성하여 데이터의 처리 비용을 줄였다. 실험결과, 제안 기법은 기존 기법보다 데이터의 정확도는 평균 7.8% 높았고, 데이터의 처리 비용은 4.9% 단축시켰다.
센서 기술의 발달로 데이터 처리 중심의 미들웨어에 대한 연구가 크게 증가하고 있다. 일반적으로 효율적인 데이터 처리를 위한 미들웨어에서는 naive, delta와 같은 큐 관리 기법들을 사용하고 있다. 그러나 이러한 큐 관리 기법들은 오버플로우 발생시 데이터를 단순 폐기함으로 데이터의 QoS를 보장하기 어렵다. 최근 들어 이러한 문제를 해결하기 위해 wavelet을 이용하여 무선 센서 네트워크 내의 데이터양을 최적화하는 방법들이 연구되고 있지만 복잡도가 커서 이에 따른 추가적인 프로세싱 비용이 상당히 높아지는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 오버플로우 발생시 데이터 값의 차이(Difference)를 이용하는 delta 류 관리 기법에 평균값을 적용한 Delta-Average 큐 관리 기법을 제안한다. 이 기법은 복잡도가 높지 않으며 상이성이 적은 데이터의 폐기정책 대신 평균값을 적용하여 데이터의 QoS를 높인다. 또한, 기준이 되는 상이성의 범위를 네트워크 환경에 적응적으로 조절함으로서 효율적으로 큐를 관리할 수 있도록 설계하였다.
IT 기술이 발달함에 따라 센서 모바일을 기반으로 사물에 정보를 담아 네트워크로 상호연계되는 유비쿼터스 정보기술이 발달하고 있다. 그러나 서버에 저장되어 있는 데이터를 손쉽게 사용하기 위한 보안 해결책이 미미한 상태이다. 본 논문에서는 빅 데이터 서비스에서 제공되고 있는 대용량 데이터를 사용자가 안전하게 처리하기 위해서 빅 데이터 서비스에 사용되는 데이터에 다중의 속성을 해쉬 체인 기법에 적용한 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안기법은 빅 데이터 서비스에 사용한 데이터의 종류, 기능, 특성에 따라 데이터의 속성을 분류하여 분류된 속성 정보를 해쉬 체인으로 묶어 데이터의 안전성을 향상시켰다. 또한, 제안 기법은 여러 지역에 분산된 데이터를 손쉽게 접근하기 위해서 데이터 속성 정보를 해쉬 체인의 연결 정보로 활용하여 빅 데이터의 접근 제어를 분산 처리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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