데이터 스트림(data stream)을 처리하기 위해서는 기본적으로 질의 대상이 되는 슬라이딩 윈도우에 대한 지원과 이에 대한 연속질의를 수행할 수 있어야 한다. 기존의 관계형 DBMS는 성능 문제로 인하여 데이터 스트림 처리에 한계가 있었으나 고성능 메인메모리 DBMS의 등장으로 빈번히 발생하는 스트림에 대한 충분한 질의 처리 능력을 갖추게 되었다. 본 논문에서는 메인메모리 DBMS기반에서의 데이터 스트림에 대한 연속질의 처리를 위해서 새로운 접근방법을 제공한다. 즉. 고성능 메인 메모리 DBMS의 높은 삽입과 갱신 성능을 전제로 트리거를 통한 슬라이딩 윈도우의 지원방법을 제시하고. 윈도우에 대한 연속질의는 응용에서 지원하되 효율적인 질의처리를 위해 저장프로시저를 적용한다. 이러한 메커니즘의 연속질의 처리 시스템은 CQL에서 정의한 세 가지 윈도우 유형을 모두 지원할 수 있다.
차분 프라이버시는 통계 데이터베이스 상에서 수행되는 질의 결과에 의한 개인정보 추론을 방지하기 위한 수학적 모델로써 2006년 Dwork에 의해 처음 소개된 이후로 통계 데이터에 대한 프라이버 보호의 표준으로 자리잡고 있다. 차분 프라이버시는 데이터의 삽입/삭제 또는 변형에 의한 질의 결과의 변화량을 일정 수준 이하로 유지함으로써 정보 노출을 제한하는 개념이다. 이를 구현하기 위해 메커니즘 상의 연구(라플라스 메커니즘, 익스퍼넨셜 메커니즘)와 다양한 데이터 분석 환경(히스토그램, 회귀 분석, 의사 결정 트리, 연관 관계 추론, 클러스터링, 딥러닝 등)에 차분 프라이버시를 적용하는 연구들이 수행되어 왔다. 본 논문에서는 처음 Dwork에 의해 제안되었을 때의 차분 프라이버시 개념에 대한 이해부터 오늘날 애플 및 구글에서 차분 프라이버시가 적용되고 있는 수준에 대한 연구들의 진행 상황과 앞으로의 연구 주제에 대해 소개한다.
DMB, IPTV 등의 미디어에서 방송 서비스를 위해 다수의 기송출된 지상파 방송 프로그램을 재가공하여 활용한다. 이를 위한 작업에서 방송 프로그램 앞뒤에 삽입되어 있던 지상파 방송사의 광고를 각 서비스 사업자의 계약 광고로 대체하므로, 광고를 분리하여 방송 프로그램의 본 내용만 인코딩하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 재가공 작업을 위해 방송프로그램 스트림에서 본 내용의 시작 종료점을 검출하는 방법을 제안한다. 이는 디지털 방송 프로그램 스트림으로부터 영상의 특징과 자막 데이터를 추출, 분석하여 판별하는 방법으로, 개별 광고의 특징 데이터를 이용하지 않고 처리한다. 따라서 방송 콘텐츠를 재가공하기 위한 인코딩 시스템에, 모든 광고들을 미리 분석하고 특징 데이터를 추출하는 전처리 과정없이 적용이 가능하다.
J2EE 플랫폼의 핵심기술인 EJB는 서버 측 컴포넌트 표준 모델이다. 최근 들어 점차 이를 지원하는 도구의 중요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 EJB 환경의 컴포넌트인 엔터프라이즈 빈즈를 생성하는 생성기 모델을 제시한다. 특히 이 생성기는 개발자의 개입이 많은 빈 관리 지속성 엔티티 빈 개발 시 자동화할 수 있는 매크로 기능을 가진다. 제공하는 매크로 기능은 크게 두 가지 부류로 구분할 수 있는데 데이터를 조작하는 부분과 엔터프라이즈 빈즈 환경을 조작하는 부분이 있다. 먼저 데이터를 조작하는 부분의 매크로 기능으로는 SQL 질의 관련 매크로(데이터 삽입, 삭제, 선택, 갱신) 및 데이터베이스 필드 변수 설정 매크로가 있고, 환경을 조작하는 부분에는 엔터프라이즈 빈즈 환경 접근 매크로, 홈 객체 획득 매크로, JDBC 연결 매크로 등이 있다. 사용자 측면을 고려한 이러한 기능들을 통해 개발 시간 단축, 노력, 경감, 오류 방지 등의 효과를 얻을 수 있다.
통신 채널을 이응해서 비디오 데이터를 전송할 경우 데이터에 에러가 삽입되게 된다. 이러한 에러의 영향을 최소화하기 위해서 비디오에서는 여러 가지 에러 강인성 도구들을 제공한다. 하지만 영상에 한번 에러가 발생하게 되면 다음 영상에도 영향을 주게 되므로, 에러가 생긴 부분은 인트라(Intra)코딩을 해주어야 다음 영상에 영향을 주지 않게 된다. MPEG-4는 재 동기 마커와 데이터 분리 같은 에러 내성 도구가 사용되기 때문에 이전에 사용되는 인트라 리트래쉬 방법은 효율성이 떨어진다. 본 논문에서는 이전 방법과 달리 리프래쉬 맵(Refresh Map)을 2개 사용하여 기존에 MPEG-4어서 사용하던 방법보다 0.33 ~0.39 db 정도 화질이 향상되었다.
시뮬레이션 모델과 전문가 시스템의 학제간 연구는 그동안 많은 학자에 의해 진행되어 왔다. 전문가 시스템은 추론 기관과 지식베이스로 구성되며, 지식베이스는 사실과 규칙으로 구성된다. 사실과 규칙은 추론 기관의 추론을 위한 정보로 사용된다. 요즘의 정보 시스템은 데이터베이스를 가지며 데이터베이스의 정보를 기반으로 모든 처리가 진행된다. 이러한 정보 시스템에 삽입되어 사용되는 시뮬레이션 모델의 전문가 시스템도 데이터베이스의 정보를 사용하여 추론을 행한다. 데이터베이스의 정보는 전문가 시스템의 추론을 위한 사실로 사용되고, 추론 결과를 저장하기 위한 저장 장소로 사용된다. 본 연구에서는 전문가 시스템의 사실과 데이터베이스 사이의 사상을 정리하고, 이를 위한 사실 클래스를 제안한다. 이 사실 클래스는 데이터베이스 데이터를 전문가 시스템이 사용할 수 있도록 필링하는 기능과 추론을 위한 의미 분석의 기능을 갖는다. 또한, 데이터베이스에 추론 결과를 저장할 때 생기는 데이터의 일치성과 무결성 문제를 해결한다. 이 사실 클래스를 갖는 전문가 시스템 기능을 갖는 시뮬레이션 모델을 그래이팅 생산 공정의 시뮬레이션에 적용하였다.
스마트 디바이스를 보유 및 사용하고 있는 사람들이 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 스마트 디바이스를 보다 효과적으로 사용할 수 있는 기술, 그 중에서도 상황 인지 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 하지만 기존의 상황 인지 기술은 인지할 수 있는 상황이 매우 단편적이며, 시스템을 원활하게 가동하는 데 필요한 사전 작업이 번거로운 등 여러 가지 제한이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 상황 인지 기술 중에서도 가장 많이 사용되는 위치 정보 기반 시스템과 화상 데이터 기반 시스템을 융합하여, 위치한 장소의 특성을 파악할 수 있는 상황 인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 위치정보가 삽입되어있는 화상 데이터를 분석하여 장소의 특성을 파악하고, 해당 위치에 도달하였을 때 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있도록 구성하였다. 해당 시스템을 통해 상황 인지 기반 서비스를 쉽게 구축할 수 있고, 사용자가 쉽게 서비스를 제공받도록 할 수 있다.
무선 다중경로 채널에서 데이터를 고속으로 전송할 경우, 신호는 페이딩, ISI(inter-symbol interfrence) 등의 영향으로 높은 에러율을 가지게 된다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선된 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호기간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서 본 논문에서는 다중경로 페이딩 환경에서 시뮬레이션을 통하여 12 Mbps 전송 속도를 갖는 OFDM/QPSK 통신 시스템의 BER 성능을 비교${\cdot}$분석하고 다중경로 페이딩 환경에서 채널 상태를 추정 보상하기 위하여 판정 궤환경 등화기(Decision Feedback Equalizer)를 적용하여 시스템 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.
본 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 개의 입력 릴레이션에 대해서도 최적의 조인 연산을 수행할 수 있는 공간 해쉬 조인 알고리즘을 제안한다. 인덱스가 존재하지 않는 릴레이션의 처리에 사용하는 기존의 공간 해쉬 조인(SHJ: Spatial Hash Join)과 Scalable Sweeping-Rased Spatial Join(SSSJ) 알고리즘을 결합하여 SHJ 알고리즘의 단점으로 지적되고 있는 편향된(skewed) 데이터에 대한 조인 연산의 성능저하 문제를 개선한 수 있는 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. SHJ에서 편향된 데이터의 경우 해쉬 버킷의 오버플로우 처리를 위해 버킷 재분할 방법을 사용하고 있는데 반하여 본 논문에서 제안한 SHSJ 알괴리즘에서는 버킷의 재분할 처리 대신에 버킷에 데이터를 삽입하고, 조인 연산과정에서 오버플로우가 발생한 버킷에 대하여 SSSJ 알고리즘을 사용함으로써 편향된 입력 릴레이션의 처리 성능을 제고시킬 수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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