미래의 전쟁은 적 보다 더 나은 상황인식(SA: Situation Awareness)을 통한 정보우위를 기반으로 전쟁을 수행하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 작전 수행 개념이 빠르게 변하고 있다. 이에 따라 네트워크 중심전을 실현하기 위한 핵심 기술인 전술데이터 링크의 중요성이 크게 부각되고 있으며, 한국군은 자주 국방을 이루기 위한 한국형 전술데이터 링크를 개발 및 구축하기 위한 계획을 진행하고 있다. 본 원고에서는 한국형 합동전술데이터링크 구축을 위해 현재 미군에서 운용하고 있는 최신 전술데이터링크 기술인 Link-16 시스템의 핵심 요소기술인 PHY계층과 MAC계층에 관하여 살펴본다. 먼저 PHY 계층의 송 수신기 구조를 분석하여 전술웨이브폼의 성능을 알아본다. 다음으로는 MAC 계층에서의 자원할당방식을 알아보고, 최근 해군에서 개발중인 Link-22 시스템의 특징을 살펴봄으로써 Link-16 MAC 계층 기술의 발전방향에 대해 살펴본다. 마지막으로 이러한 기술 분석과 함께, Link-16의 PHY 및 MAC 계층 기술들의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석함으로써 한국형 전술데이터 링크 구축을 위해 필요한 기술요소들의 실질적인 성능에 대해 알아본다.
빅 데이터의 데이터 수집 및 분석 기술에 대한 연구는 컴퓨터 과학 분야에서 각광 받고 있다. 또한 소셜 미디어로 인한 대량의 비정형 데이터 분석을 요구하는 다양한 분야에 접목되어 효용성을 인정받고 있다. 그러나 빅 데이터 개념을 기반으로 하는 하둡과 스파크는 유즈케이스에 따라 성능이 크게 달라진다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 하둡의 맵리듀스를 줄이고 아파치 스파크를 이용한 빅 데이터 분석을 위하여 머신러닝 알고리즘인 K-Means 알고리즘을 이용하여 프로세싱 모델의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 신뢰성 있는 통신을 요구하는 철도신호용 정보전송을 위해 설계한 프로토콜과 이 설계된 프로토콜의 데이터 링크제어의 성능분석을 위한 시뮬레이터의 개발에 대해 설명한다. 우선 철도신호용 통신 프로토콜의 성능분석을 위해 Matlab/Simulink 윈도우상의 데이터 링크제어 시스템 화면에서 사용자 인터페이스 블록을 통해 통신 파라미터들을 선택하여 시뮬레이션을 행할 수 있는 시뮬레이션 툴과, Matlab이 제공하는 Rs232통신용API 기능을 이용하여 철도 신호장치간의 통신 프로토콜을 PC상에서 에뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터를 설계하였다.
기하급수적으로 증가하고 있는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 저장하고, 검색하기 위한 방법으로 압축된 인덱스 자료구조(compressed index data structure)가 제안되었고 현재 활발히 연구되고 있다. 압축된 인덱스 자료구조란 데이터를 적절한 방법으로 색인화(indexing)하여 이를 압축(compression)된 자료구조로 저장하여, 데이터 검색의 성능저하 없이, 저장 공간을 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 방법으로 Ferragina와 Manzini가 제시한 FM-index를 다룬다. 이 방법을 구현하여 전체적인 성능에 영향을 미치는 요소들을 실험을 통해 분석하였다. 이를 통하여 각 파라미터들의 상관관계를 분석하고 이상적인 설정 값을 실험하였다.
데이터 웨어하우스는 효과적인 질의와 분석을 위해 물리적으로 여러 사이트에 분산된 소스 데이터로부터 통합된 정보를 추출하여 저장한 데이터 저장소로써, 실체 뷰의 집합으로 구성된다. 따라서 데이터 소스에 변경 사항이 발생하면 데이터 웨어하우스와 일관성을 유지하기 위해 실체 뷰에도 변경 사항을 반영하는 뷰 관리가 필요하다. 동시에 변경되는 여러 데이터 소스와 뷰의 상태 사이에 일관성을 보장하기 위해서는 각 소스의 변경 사항을 순서대로 뷰에 반영해야 한다. 이때 각 소스의 변경 사항을 뷰 정의와 관련된 다른 소스들과 조인을 수행해야 하는 등 뷰 갱신을 위해 많은 비용이 소요된다. PSWEEP/RI 기법은 이러한 뷰 갱신 비용을 줄이는 방법으로 뷰의 일관성을 보장하기 위해 수행해야 하는 서브질의를 참조 무결성 제약조건의 특성을 이용하여 병렬로 처리하는 방법이다. 본 논문에서는 PSWEEP/RI기법의 성능을 평가하기 위하여 이 방법의 비용 모델을 분석적으로 제시하였으며, 이 모델을 기반으로 다른 기존의 방법(SWEEP)과 성능을 비교 분석하여, PSWEEP/RI 기법이 다른 기존의 방법(SWEEP)보다 여러 소스 릴레이션의 조인으로 구성된 실체 뷰를 갱신하는 시간을 크게 단축하여 효율적으로 뷰를 관리하며, 소스의 증가에 따른 뷰 갱신 시간의 증가를 줄일 수 있음을 보였다.
멀티미디어를 주요 처리 대상으로 하는 포터블 임베디드 시스템은 데이터에 대한 빈번한 메모리 접근으로 인하여 처리 속도가 저하되는 문제점에 직면하고 있으며, 이를 해결하기 위하여 임베디드 프로세서 설계 과정에서 데이터 선인출 기법을 채택하고 있다. 이 논문에서는 임베디드 시스템의 주요 성능 척도인 전력 소모 측면에서 데이터선인출이 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 데이터 선인출 기법이 추가된 메모리 시스템의 전력 분석 모델을 제안하고, 응용 프로그램 수행에 소모되는 전력을 모의 측정하였다. 실험 결과, 데이터 선인출은 응용 프로그램의 처리 시간을 단축하는 반면 전력 소모를 크게 증가시키는 것을 확인하였다. 더불어 데이터 선인출을 채용한 임베디드 시스템에 대하여 처리 속도와 전력 소모를 함께 고려하는 성능 분석 모델을 제안하였다.
최근 빅데이터를 처리하기 위한 고용량의 저장장치의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 낸드 플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(Solid State Drive)는 고속 데이터 처리가 가능하기 때문에 다양한 저장 시스템에서 사용되고 있다. 그러나 낸드 플래시 메모리는 읽기 속도가 빠르고 쓰기 속도가 느린 비대칭 구조를 가지고 있어 데이터 쓰기 작업이 진행 중일 때 다른 작업이 대기하게 되어 전체적인 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있다. 이에 대해 대부분의 연구에서는 쓰기 성능을 개선하기 위한 버퍼 관리 정책들이 제안되었다. 기술의 발전으로 쓰기 성능은 개선되었지만, 그에 비해 읽기 성능이 저조한 문제가 있다. 본 논문에서는 읽기 성능이 쓰기 성능보다 취약한 점을 분석하고 플래시 메모리 내에 저장장치 속도를 개선하기 위해 앞으로 읽기 요청 가능성이 있는 예상 데이터를 선형회귀 모델을 적용하여 전송 대기 시간 중 미리 읽는 정책을 제안한다.
원자력 발전소의 원자로보호계통(Plant Protection Systems)은 그 특성상 안전성과 신뢰성을 중시하며, 매우 엄격한 설계 요건을 요구한다. 또한 원자로 보호계통에 사용되는 데이터 통신망은 최악의 예상된 조건에서도 신뢰할 수 있는 성능을 보여야 하며, 실증 시험을 통해 확인되어야 한다. 이러한 특성을 고려하여 국산화과제로 개발 중인 원자로보호계통의 데이터 통신망은, 개방형 통신 프로토콜인 프로피버스(Profibus)를 적용하고 있다. 본 논문에서는 적용된 통신 프로토콜인 Profibus에 대한 성능 모델을 제시하고, 제시된 성능 모델을 통해 데이터통신망이 결정론적(Deterministic) 요건을 만족한 수 있는 성능 특성을 분석하고자 한다. 이를 통해 Profibus를 적용한 데이터 통신망이 요구되는 성능, 신뢰성, 독립성 및 건전성 요건을 만족하도록 하기 위한 설계 요건을 제시하고자 한다.
본 논문은 데이터 마이닝의 기법 중 가장 잘 알려진 지도학습 기법의 성능 향상을 위한 새로운 Hybrid 및 Combined 기법인 불일치 패턴 모델(오차 패턴 모델)에 대한 연구 논문이다. 불일치 패턴 모델이란 2개 이상의 기법 중 향후 더 레코드별로 더 잘 맞출 수 있는 기법을 메타 분류하는 불일치 패턴 모델을 개발하여, 최종적으로는 기존의 기법보다 더 좋은 분류 정확도 및 예측 향상율을 기대하기 위한 기법을 의미한다. 본 논문에서는 의사 결정나무 추론 기법인 C5.0과 C&RT 그리고 신경망 분석, 그리고 로지스틱 회귀분석과 같은 대표적인 데이터 마이닝의 지도학습 기법을 이용하여 불일치 패턴 모델을 생성하여 보고, 이들이 기존 단일 기법과 기존의 Combined 모델인 Bagging, Boosting 그리고 Stacking 기법보다 성능이 우수함을 23개의 실제 데이터 및 공신력 있는 공개 데이터를 이용하여 증명하여 보였다. 또한 데이터의 특성에 따라서 불일치 패턴 모델의 성능의 변화 및 더 우수해 지는지를 알아보기 위한 연구포 같이 수행을 하여 본 모델의 활용성을 높이고자 하였다.
본 논문에서는 주기억 데이터베이스 시스템에서의 효율적인 데이터 처리를 위하여 T*-트리라는 새로운 색인구조를 제시한다. T*-트리 색인구조는 기존의 디스크를 기반으로 하는 색인기법과 달리 모든 데이터가 주기억장치에 적재되어 있는 시스템에서 보다 빠른 데이터 접근과 메모리 공간의 효율적인 사용을 위해 주기억 데이터베이스 시스템에서 주로 사용되고 있는 T*-트리색인구조의 장점은 그대로 계승하면서 단점을 보완한 인덱스 구조이다. 본 논문에서 제시하는 T*-트리는 데이터 아이템에 대한 검색과 저장공간의 활용면에서는 T*-트리와 대동소이한 성능을 가지고 있으나, 범위 질의에서와 데이터 아이템에 대한 검색과 삭제시 중간노드에서의 노드간의 순회경로를 줄임으로써 보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 T*-트리와 스레드 이진트리를 조합하는 경우에는 순회경로가 다소 단축되지만 중간노드에서 자신보다 높은 레벨의 후속 노드로의 순회는 기존의 인오더 트리 순회에 의존하지만, T*-트리에서는 후위포인터를 이용하므로 직접순회가 가능하게 된다. 본 논문에서는 제안된 T*-트리의 구조와 T*-트리의 검색, 삽입 및 삭제 연산을 위한 알고리즘을 설명한 후, 기존의 T*-트리와 성능분석을 실시하고 그 결과를 제시한다. 성능 분석결과 T*-트리는 데이터 검색의 경우 기존의 T*-트리와 거의 동일한 성능을 보였으며, 삽입과 식제등 색인구조의 변경시는 약간의 성능향상을 보였으나, 범위질의와 순차질의에서는 매우 향상된 성능을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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