본 논문은 한국형 에너지 관리 시스템(Korean Energy Management System)의 프로토타입 네트웍 어플리케이션 개발을 위한 데이터 베이스 구축에 대해 요약하였다. 본 논문에서는 두가지 측면에 집중하였다. 첫째, 각 어플리케이션 프로그램의 연산에 필요한 데이터를 추출하였다. 몇 가지 네트웍 어플리케이션 프로그램이 기저 모델로 선택되었으며 각 기저 모델에 필요한 데이터가 추출되었다. 둘째, 국내 실정에 적합한 전력계통의 토폴로지 구조 및 설비 모델에 대한 공통 모델이 구축되었다. 본 논문에서는 KEMS 너트웍 어플리케이션 프로그램에 공통으로 적용될 어플리케이션 공통 모델(application common model, ACM)을 제시하였다. 공통 모델은 계층적 비계층적 전력계통 구조를 포함하며 직간접의 데이터 링크를 이용하여 연관관계가 정의되었다. 제안한 데이터베이스 모델은 국내 전계통 데이터를 이용하여 시험되었으며 실시간 SCADA 데이터가 시험을 위해 사용되었다. 시험을 통해 제안한 데이터베이스 구조가 한국형 에너지 관리 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 입증하였다.
컴퓨터에 입력하는 데이터에는 한글과 영어가 혼합되어 있다. 데이터를 입력하기 위해서는 흔히 키보드의 한/영 전환키를 사용하여 입력되는 언어에 맞게 수동으로 입력모드를 전환하는데 잘못된 모드에서 데이터를 입력하게 되는 문제점이 있어서 자동으로 입력 모드를 전환해주는 한영자동전환기술에 관한 연구가 있었다. 인터넷에서의 데이터 입력시에도 사용자가 데이터를 잘못된 입력 모드에서 입력하여 원하는 검색결과를 얻지 못하는 일도 자주 발생한다. 본 논문은 인터넷 검색과 같이 분산환경에서 데이터를 입력할 때에 이용될 수 있는 웹기반 한영 자동전환 모델 및 구현에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하기 위해 기존의 응용프로그램에서 동작하는 한영자동전환 기술을 분산환경에서 적용할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 설명하는 방법을 이용하면 웹 응용에서 기존의 다른 구현보다 편리하게 한영 자동전환 서비스를 사용할 수 있으며 웹 검색에 적용할 경우 검색결과의 정확성이 증가된다.
본 논문은 발성자의 자연스러운 음성데이터를 수집하기 위한 발성내용 제시시스팀의 구현에 대하여 기술한다. 대량의 음성정보의 수집 및 처리를 위해서는 이와같은 시스팀이 필수적이다. 왜냐하면, 음성정보처리의 성능 평가는 음성데이터와 발성방법에 따라 죄우되므로 실제의 환경에서 사용되는 자연스러운 음성으로 평가되어야만 객관적인 결과를 얻을 수 있기 때문이다. 따라서 이러한 음성데이터를 효율적으로 수집하기 위한 방법으로써 발성내용 제시시스팀에 관하여 기술하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 발성해야 할 데이터를 제시하기 위한 방법으로써 발성내용 제시 시스팀에 관하여 기술하고자 한다. 특히, 본 논문에서는 발성해야 할 데이터를 제시하기 위한 요구사항, 기능, PC에 의한 구현에 대하여 기술한다. 본 시스팀은 음성수집 단계뿐만아니라 수집 후의 편집 작업의 편리성을 고려하여 구현하였으며, 4연속 숫자음 등 96명이 발성한 63,840개의 단어를 수집하는데 적용하였고 수집 과정에서 종래의 리스트를 보고 발성하는 방법에 비해 훨씬 효율적이고 자연스러운 발성을 유도할 수 있었다.
Autoencoder와 Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여, 불완전한 데이터의 군집화를 위한 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 제안된 Optimal Completion Autoencoder Fuzzy c-Means (OCAEFCM)은 손상되어 불완전한 데이터의 최적 복원과 데이터의 군집화를 위해 Autoencoder Neural Network (AENN) 과 Gradient-based FCM (GBFCM)을 이용하였다. OCAEFCM 의 성능평가를 위해 IRIS 데이터와 금융기관에서 취득한 실제 데이터를 사용하였다 기존의 Optimal Completion Strategy FCM (OCSFCM)과 비교했을 때, 제안된 OCAEFCM 이 OCSFCM 보다 18%-20%의 성능 향상을 보여준다.
본 논문에서는 서로 다른 데이터 율 신호들의 다중 접속 간섭을 제거하기 위해 그룹형 하이브리드 위너 필터링 간섭 제거 기법(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering : GHICW)을 제안하고 AWGN 채널과 레일리 페이딩 채널환경에서 그 성능을 상용검파기와 비교 분석하였다. 본 논문에서 제시한 수신 기법은 동일 데이터 율을 가진 사용자를 그룹으로 묶어 처리함으로써 기존의 간섭제거 시스템보다 시스템 처리 지연이 적고, 하드웨어 구현이 간단하며, 큰 전력으로 전송되는 높은 데이터 율 사용자의 신호들을 위너 필터를 이용해 재생하여 낮은 데이터 율 사용자와 높은 데이터 율 사용자의 수신 성능을 향상시킨다.
인터넷 망의 핵심은 라우팅 기능에 있다. 일반적으로 라우터의 데이터 전달 기능이 인터넷 망 성능의 저해 요인이 되고 있다. 그래서 라우터의 데이터 전달 능력을 개선시키기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본논문은 이런 라우터의 성능을 향상시키는 방법에 대해 논의하고 있다. 이 논문의 핵심은 대형 라우터 시스템에서 라우터로 보내지는 데이터의 양을 감소시켜 라우터의 성능을 개선시키는 것이다. 이 기능이 가능하게 하기 위해서는 라우터의 각 데이터 송수신하는 포트에서 포워딩 테이블을 유지해야 한다. 이 포워딩 데이블을 이용하여 포트에 데이터를 직접 착신지로 전달할 수 있다. 본 논문에서는 이에 대한 내용을 설명하고 이 기능은 가능케하기 위해구현 방법에 대해서도 설명한다.
대부분의 연구자들은 새로운 분야의 연구를 수행하기 위해 전문가에게 자문을 받거나 전문가의 논문들을 기반으로 연구 방향을 설정한다. 기존의 학술 검색 서비스에서는 분야별 논문 정보는 제공하지만 각 분야의 전문가를 제공해주지 않기 때문에 사용자들이 검색된 논문을 기반으로 전문가를 직접 판단해야 한다. 본 논문에서는 학회에 발간된 논문 정보를 기반으로 빅 데이터 처리를 이용한 학문 분야별 전문가검색 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 대량의 논문을 저장하고 관리하기 위해 빅 데이터분산 저장 기술을 활용하였다. 또한 빅 데이터 분산 처리기술을 활용하여 전문가를 판별하고 전문가와 연관 되는 정보를 분석한다. 분산처리 된 결과는 사용자가 전문가 검색 요청 시 웹페이지를 통해 보여준다. 사용자는 제안하는 시스템을 통해 해당 연구 분야의 전문가를 추천받음으로써 연구를 수행함에 있어 많은 도움을 받을 수 있다.
이 논문에서는 무선 센서네트워크의 한정된 에너지 사용의 문제점을 해결하기 위해 노드 적응적 데이터 병합 및 전달 기법을 제안한다. 기존 무선 센서네트워크 환경에서 에너지 효율을 위해 사용되었던 계층적 구조 방식의 LEACH나 TEEN 방식을 기반으로 제안된 방법은 모든 라운드에서 전송 데이터가 있는 멤버노드(Member Node:MN)이나 전송 데이터가 없는 MN 모두에게 프레임을 할당하여 전송데이터가 없는 MN도 활성상태 모드(Active Mode)로 에너지를 소비한다. 또한 수집 데이터가 있다해도 이전 전송 데이터와 동일한 경우에도 데이터를 전송함으로 MN의 에너지 소비를 가중시킨다. 대부분의 계층적 방식은 LEACH를 기반으로 제안되었다. 따라서 이 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 센싱 데이터가 있는 MN에게만 프레임을 할당한다. 또한 센싱 데이터가 있는 MN 중 이전 전송 데이터와 통일한 데이터를 센싱한 MN는 휴지상태 모드(Sleep Mode)로 전환하여 중복 데이터 전송을 피해 클러스터헤드(Cluster Head:CH)의 데이터전송 에너지를 감소하고 CH에서 데이터 병합 에너지를 감소하여 네트워크 전체 에너지 효율성을 제공한다.
본 논문에서는 데이터 그리드 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 Peer-to-Peer 기반의 효율적인 복제 정책을 제안한다. 이 정책은 기존의 데이터 복제정책에 Peer-to-Peer 개념을 추가하여 계층구조로 인한 데이터 전송 제한을 줄인다. 그리고 클라이언트 계층 노드의 저장장치 일정 부분을 임계구역(critical section)으로 설정하여 데이터 복사본을 저장할 수 있도록 함으로써 클라이언트 계층 노드간의 데이터 복사본 전송과 클라이언트 계층 노드에서 상위 계층의 데이터 복제 서버로 데이터 복사본 전송이 가능하도록 한다. 클라이언트 계층 노드간의 데이터 복사본 전송은 데이터 서버 또는 데이터 복제 서버에서 데이터 복사본을 전송하는 것에 비해 전송시간을 최소화 할 수 있기 때문에 데이터 그리드 시스템의 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서 는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 Peer-to-Peer 기반 데이터 복제 정책이 기존의 복제 정책에 비해 그리드 시스템의 성능을 향상시킨다는 것을 보인다.
본 논문은 데이터 스트림의 하이브리드 질의를 위한 빠른 저장 방법을 제안한다. 빠르고 많은 입력을 가지는 데이터 스트림의 처리를 위해 DSMS(Data Stream Management System)란 새로운 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 입력되고 있는 데이터 스트림과 과거에 발생했던 데이터 스트림를 동시에 검색하는 하이브리드 질의를 위해서는 데이터 스트림이 디스크에 저장되어져야 한다. 그러나 데이터 스트림의 빠른 입력 속도와 메모리와 디스크 공간의 한계 때문에 저장된 데이터 스트림에 대한 질의보다는, 현재 입력되고 있는 데이터 스트림에 대한 질의에 대한 연구들이 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 입력을 받을 때 순환버퍼를 이용하여 메모리 이용률을 최대화하고 블록킹 없는 데이터 스트림의 입력을 가능하게 한다. 또한 최대한 많은 양의 데이터를 디스크에 저장하기 위하여 디스크에 있는 데이터를 압축한다. 실험을 통하여 제안되는 기술이 대량으로 입력되는 데이터 스트림을 빠르게 저장시킬 수 있다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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