본 논문은 멀티미디어 데이터 처리를 위한 효율적인 RISC 프로세서 유닛의 설계를 목표로 Vector 프로세서의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 개념을 바탕으로 고정된 연산기 데이터 비트 수에 비해 상대적으로 작은 비트수의 데이터 연산의 부분 병렬화를 통하여 멀티미디어 데이터 연산의 기본이 되는 곱셈누적(MAC : Multiply and Accumulate) 연산의 성능을 향상 시킨다. 또한 기존의 MMX나 VIS 등과 같은 범용 프로세서들의 부분 병렬화를 위해 전 처리 과정의 필요충분조건인 데이터의 연속성을 위해 서로 다른 길이의 데이터 흑은 비트 수가 작은 멀티미디어의 데이터를 하나의 데이터로 재처리 하는 재정렬 혹은 Packing/Unpacking 과정이 성능 전체적인 성능 저하에 작용하게 되므로 본 논문에서는 기존의 프로세서의 연산기 구조를 재이용하여 병렬 곱셈을 위한 연산기 구조를 구현하고 이를 위한 데이터 정렬 연산 구조를 제안한다.
개인 디지털 콘텐츠 증가에 따른 개인 미디어의 관리를 위해 대량의 메타데이터를 자동으로 생성하는 연구가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 기반의 추론을 이용하여 개인 미디어 메타데이터를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 부족한 정보로부터 적합한 의미를 추출하여 메타데이터를 자동 생성하므로 콘텐츠관리의 어려운 문제점을 해결한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용자가 메모를 부착하기만 하면, 온톨로지 기반 추론을 통해 메타데이터를 자동 생성하는 방법으로 다음과 같은 세가지 기술과 특징을 갖는다. 첫째, 개인 미디어 온톨로지를 정의한다. 둘째, 미디어 메타데이터 표준을 정의한다. 미디어의 종류가 다르더라도 정의한 표준의 키워드만 추출할 수 있다면 미디어의 통합관리가 가능하다. 셋째, 메타데이터 자동 생성 기술을 연구한다. 단순히 온톨로지에 정의된 키워드의 의미만을 보지 않고, 온톨로지 기반의 추론엔진을 이용하여 사용자를 중심으로 관련 키워드의 관계를 고려한 메타데이터 생성의 정확성을 높인다. 이러한 기술을 기반으로 시맨틱 검색도 가능하며, 기존의 메타데이터 저작도구와 비교하여 보다 정확한 메타데이터 자동생성과 검색이 가능하다.
현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.
기존의 데이터 처리 방식과는 다른 접근이 필요한 빅데이터는 데이터의 분량, 데이터의 변화 속도, 데이터의 다양성의 특징을 가진 비정형 데이터이다. 트위터의 트윗(tweet)이 국내만 보더라도 하루 500만건이 넘는 상황이다. 이렇게 많은 데이터는 저렴해진 저장시스템과 분석정보에 대한 수요 증대로 인해 연구가치가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술에서 요구되는 요소 기술로써 데이터 변형성의 특징을 기반으로 우선순위기반 단어 추천 알고리즘을 제안한다.
웹상에서 데이터 교환과 표현을 위한 표준으로 XML 데이터가 널리 사용되고 있으며 유비쿼터스 환경에서 XML 데이터의 형태는 연속적이다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발 구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반으로 하여 XML 스트림 데이터로부터 최근 윈도우 범위에 속하는 데이터에 대한 빈발 패턴 구조를 추출하기 위한 마이닝방법을 제안한다. 제안된 방법은 XML 스트림 데이터를 트리집합 모델, XFP_tree로 표현하고 이를 이용하여 최근의 데이터에 대한 빈발구조 패턴을 빠르게 추출한다.
본 연구는 한국전자통신연구원에서 개발한 멀티미디어 DBMS의 하부 저장 시스템인 MIDAS-III에서 기존에 지원하던 일반호일, BLOB, CLOB 형태의 데이터 이외에 멀티미디어 스트림 데이터를 추가로 지원하기 위한 연구이다. 본 논문에서는 MIDAS-III에 새롭게 추가된 데이터 형태인 멀티미디어 스트림에 대한 디스크 입출력 성능을 향상시키기 위해 스트림 데이터의 대용량, 연속재생의 특성을 고려한 데이터 저장 구조를 설계한다. 또한 디스크 스케줄러가 존재하지 않던 기존의 MIDAS-III에서 여러 형태의 데이터를 통합 지원하기 위한 2단계 디스크 스케줄러를 설계한다. 멀티미디어 스트림 데이터에 대해서는 데이터의 연속재생 특성을 고려한 선 인출 기법을 적용하여 디스크 입출력 접근 요구들을 최적화하도록 처리한다. 이에 따라 줄어든 시간만큼 BLOB, CLOB 등과 같은 다른 요구들을 처리할 수 있으므로 전체적인 성능을 향상시킬 수 있다.
RFID를 기반으로 유비쿼터스 환경의 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 지속적으로 끊임없이 입력되는 데이터를 정확하게 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같은 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에 연구되는 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균 오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 RFID EPC 라는 데이터 특성에 맞추어 다중버퍼를 이용함으로써 고속의 데이터 처리 능력을 얻고, 각 버퍼마다 일정한 규칙을 통해 질의에 있어서도 빠른 대응을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 현재 DSMS의 관련 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 제안하는 알고리즘 설명과 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능 평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경을 이용하여 서비스를 제공하는 응용들의 수는 점점 많아지고 있는 추세이다. 이러한 응용들이 USN을 활용하여 서비스를 제공하기 위해서는 USN을 구성하는 자원들에 관한 정보가 필요하다. USN 메타데이터는 이를 위한 한가지 방법으로 USN 자원 정보를 표현하는 것에 초점을 맞추고 있다. USN 메타데이터를 실제의 응용에 적용하기 위해서는 메타데이터를 저장하고 관리하는 것이 필수적인 요구 사항이다. 본 논문에서는 USN 메타데이터를 관리하기 위한 USN 메타데이터 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 논문에서 제안한 USN 메타데이터 관리 시스템은 저장구조에 독립적으로 USN 메타데이터를 저장하고 XML 표준 질의어인 XQuery를 이용하여 검색을 수행한다. 또한 다른 시스템과의 성능평가를 통해 효과적인 USN 메타데이터 관리 기법을 알아보고 이는 향후 USN 환경에 메타데이터 관리를 위한 기준으로 삼을 수 있는 자료가 될 것으로 기대된다.
빅데이터는 초연결·초지능·초융합으로 대표되는 4차 산업혁명의 핵심 동력으로 이노베이션 창출, 비즈니스 모델 발굴을 위한 데이터 공유, 연계·활용이 중요하다. 그러나 빅데이터 플럇폼이 공유·연계를 고려하지 않고 폐쇄적으로 구축될 경우 양질의 풍부한 데이터 확보 및 활용이 어렵다. 따라서 본 논문은 데이터 생산·구축 및 연계·유통을 활성화 할 수 있도록 빅데이터 플랫폼의 다양한 사례를 비교·분석하여 빅데이터 플랫폼 인프라의 발전 방향을 제시한다.
디지털 카메라는 단순히 사진을 찍는 장치가 아니며 사진에 연관된 다양한 메타 데이터를 제공하기 위한 다양한 시스템이 사진을 찍는 CCD와 유기적으로 연계되어 있다. 사진에 연관된 메타 데이터들은 디지털 카메라로 찍은 사진을 분류하는 기능을 지원한다. 하지만 사진의 메타 데이터들은 사진에 대한 검색을 가능하게 하지만, 대부분 사람의 수작업으로 이루어지기 때문에 새로운 메타 데이터의 입력이 어렵다는 문제점이 있다. 사진의 메타 데이터를 쉽게 추가하기 위해 본 논문에서는 GPS 시스템과 Wi-Fi, 데이터베이스를 이용해서 사진의 메타 데이터를 Exif(Exchangeable image file format)에 추가하고자 한다. GPS 시스템은 사진을 찍는 사람들이 어디에 있는지를 제시하고, Wi-Fi와 데이터 베이스를 이용해서 사용자에게 사용자가 사진을 찍은 위치와 관련된 메타 데이터를 제공한다. 이를 기반으로 본 논문에서는 이러한 PreTag라는 사진 메타 데이터 추가 아키텍처를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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