• Title/Summary/Keyword: 데이터 수요

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R-Trees construction using clustering (클러스터링을 이용한 R-Trees 구축방법)

  • 차정숙;이기준
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10a
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    • pp.171-173
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    • 1999
  • 공간 데이터베이스에서 사용되는 데이터는 그 양이 방대하고 복잡하여 이를 효율적으로 저장, 관리하는 색인이 필요하다. 여러 공간 색인 방법들 중에서 R-tree는 삽입과 삭제가 빈번히 발생하는 동적인 환경에서 효율적인 질의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. R-tree는 삽입되는 데이터의 순서에 따라 트리의 구조가 달라질 수 있는데, 주어진 데이터가 수정이 자주 발생하지 않는다며 데이터 입력 순서를 결정하여 질의 성능이 가장 좋은 트리를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 데이터가 자주 수정되지 않는 환경에서 노드간의 중첩을 가장 최소화 할 수 있는 데이터 입력 순서를 결정하기 위해 클러스터링을 이용한 새로운 방법인 CSR-tree를 제안하고자 한다. CSR-tree는 일반 R-tree와 hilbert packed R-tree 방법보다 향상된 질의 성능을 보인다.

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Data Pointer Encoding for Defense against Heap Attack (힙 공격으로부터 방어를 위한 데이터 포인터 인코딩)

  • Kim, Kyung-Tae;Pyo, Chang-Woo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06c
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    • pp.550-553
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    • 2010
  • 버퍼 오버플로우의 공격은 스택의 영역뿐만 아니라 데이터 세그먼트나 힙 영역에서도 다양한 형태가 가능하다. 이 논문은 힙 영역에 대한 동적 메모리 할당 함수의 취약점 공격을 방지하는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 데이터 포인터의 값을 암호화 하여 저장하고, 참조할 때 복호화 한다. 힙 공격은 원하는 주소에 원하는 값을 기록할 수 있게 하기 때문에 데이터 변수 또는 포인터 공격에 활용될 수 있다. 데이터 포인터 암호화는 아직 알려지지 않은 데이터 포인터와 변수에 대한 공격까지 방어할 수 있을 것으로 예상된다.

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A CORBA Server for Spatial Clearinghouse (공간 정보유통을 위한 CORBA 서버)

  • Oh, Byoung-Woo;Lee, Jong-Hun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.1301-1304
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    • 2000
  • 지리 정보 시스템의 발전으로 공간 데이터의 수요가 늘어남에 따라 공간 데이터의 공급자들이 늘어나고 있다. 일반적으로 공간 데이터의 공급자는 수요자의 요구에 맞는 형식을 사용하여 공간 데이터를 생산한다. 그래서, 생산된 공간 데이터는 다양한 플랫폼에서 다양한 형식으로 저장된다. 최근들어 분산환경에서 다양한 플랫폼에 저장된 공간 데이터를 효율적으로 접근하기 위하여 공간 정보유통의 필요성이 증대되었고 OpenGIS Consortium(OGC)은 공간 데이터의 상호호환성을 위해 ISO와 협력하며 국제 표준화를 추진중이다. 본 논문에서는 공간 정보유통 중 공간 데이터 접근을 위해 OGC의 Simple Features Specification for CORBA 표준을 기반으로 ESRI사의 공간 데이터 저장 형식인 Shape 파일을 위한 CORBA 데이터 프로바이더를 구현한다. CORBA는 언어와 플랫폼에 독립적으로서 분산환경에서의 상호운용성을 제공하고, 특히 Java와 결합하면 웹 브라우저를 통해 어떤 플랫폼에서든지 사용 가능하다. 그러므로, Shape 파일에 대한 CORBA 서버를 개발함으로써 플랫폼에 종속되지 않는 공간 데이터의 접근을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 설계시 고려사항 및 구현 방법에 대해 살펴보고 OGC 표준을 구현하면서 발견된 문제점 및 성능 향상을 위한 방법에 대해서도 언급하여 다른 공간 데이터 형식을 위한 CORBA 서버를 개발할 때 참조할 수 있도록 한다.

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Efficient Collecting Scheme the Crack Data via Vector based Data Augmentation and Style Transfer with Artificial Neural Networks (벡터 기반 데이터 증강과 인공신경망 기반 특징 전달을 이용한 효율적인 균열 데이터 수집 기법)

  • Yun, Ju-Young;Kim, Donghui;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.07a
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    • pp.667-669
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    • 2021
  • 본 논문에서는 벡터 기반 데이터 증강 기법(Data augmentation)을 제안하여 학습 데이터를 구축한 뒤, 이를 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)으로 실제 균열과 가까운 패턴을 표현할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 건축물의 균열은 인명 피해를 가져오는 건물 붕괴와 낙하 사고를 비롯한 큰 사고의 원인이다. 이를 인공지능으로 해결하기 위해서는 대량의 데이터 확보가 필수적이다. 하지만, 실제 균열 이미지는 복잡한 패턴을 가지고 있을 뿐만 아니라, 위험한 상황에 노출되기 때문에 대량의 데이터를 확보하기 어렵다. 이러한 데이터베이스 구축의 문제점은 인위적으로 특정 부분에 변형을 주어 데이터양을 늘리는 탄성왜곡(Elastic distortion) 기법으로 해결할 수 있지만, 본 논문에서는 이보다 향상된 균열 패턴 결과를 CNN을 활용하여 보여준다. 탄성왜곡 기법보다 CNN을 이용했을 때, 실제 균열 패턴과 유사하게 추출된 결과를 얻을 수 있었고, 일반적으로 사용되는 픽셀 기반 데이터가 아닌 벡터 기반으로 데이터 증강을 설계함으로써 균열의 변화량 측면에서 우수함을 보였다. 본 논문에서는 적은 개수의 균열 데이터를 입력으로 사용했음에도 불구하고 균열의 방향 및 패턴을 다양하게 생성하여 쉽게 균열 데이터베이스를 구축할 수 있었다. 이는 장기적으로 구조물의 안정성 평가에 이바지하여 안전사고에 대한 불안감에서 벗어나 더욱 안전하고 쾌적한 주거 환경을 조성할 것으로 기대된다.

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Web Log Data Analysis (웹 로그(WEB LOG) 데이터 분석 방법에 관한 연구)

  • 김석기;안정용;한경수
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.14 no.2
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    • pp.261-271
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    • 2001
  • 정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

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The Large Scale Workflow Model Data Process Mechanism Using Memory Cashing Repository (메모리 캐싱 저장소를 이용한 대규모 워크플로우 모델 데이터 처리 메커니즘)

  • 박민재;심성수;정재우;안형진;김민홍;김광훈
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.686-688
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    • 2003
  • 워크플로우 시스템의 핵심을 이루고 있는 엔진의 효율성을 극대화 시키기 위하여, 워크플로우 시스템 엔진 안에서 운용되는 데이터의 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 워크를로우 시스템에서 운용되는 각 시스템 데이터의 특징을 고찰 한 후, 일반적으로 사용하는 데이터 베이스 시스템 호출을 통해 데이터를 관리하는 방법을 보완 할 수 있는 방법을 제시한다. 그 방법으로 각 시스템 데이터가 가지고 있는 특성에 맞추어 기존의 데이터 베이스 호출을 통한 방법에 메모리에 데이터를 로드시켜 공용적으로 사용하는 방법을 더해 시스템 데이터를 관리하는 방법을 기술한다.

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Very Large Data Moving System Using Commercial Copy Technology (상용 DBMS 제품의 데이터 복제 기술을 이용한 대용량 데이터 이동 시스템)

  • 양진영;장혜정;송은정;김영곤;윤명상
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.217-219
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    • 2003
  • 분산 DB 환경에서 데이터 접근의 병목현상을 방지하기 위하여 테이블 단위의 중복을 허용할 때 데이터 일치성을 유지함으로써 업무처리의 정확성이 요구된다. 분산 DB 환경에서 중복 테이블들은 일정 시간 간격으로 마스터 테이블과의 데이터 일치성을 유지하기 위한 작업은 대상 서버와 해당 테이블수의 증가에 따라 업무의 복잡성이 가중된다. 본 논문에서는 중복 테이블간의 데이터 일치성을 수행하는 작업을 데이터 이동이라고 하는 일련의 동작으로 모델링하고, 다수 서버 환경에서 다량의 중복테이블간의 데이터 일치성을 요구하는 업무 환경에 쉽게 적용할 수 있는 데이터 이동 시스템을 소개하고자 한다.

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Method for Acquisition of Network Analysis Data under Inferior SCADA Signal Quality Conditions (원격 장치 신호 품질 불량 시 계통해석 데이터 취득 방안)

  • Bae, Ae-Kyoung;Kim, Young-In;Kim, Hong-Joo;Lee, Seung-Ju;Lee, Seok-Chan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2015.07a
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    • pp.288-289
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    • 2015
  • EMS(Energy Management System: 에너지 관리 시스템)에서 SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition: 집중원격감시 시스템)은 RTU(Remote Terminal Unit), RCC(Remote Control Centre) 등을 통해 데이터를 취득한다. 이렇게 취득된 데이터는 토폴로지(Topology)를 구성하고, 계통을 감시하고 해석하는데 사용된다. EMS에서 계통해석 기술은 발전, 송전, 변전, 배전 계통이 유기적으로 결합되어 원활한 전력의 공급과 높은 신뢰도를 제공할 수 있어야 하는데 이를 위해서는 항상 신뢰할 수 있는 데이터를 사용해야 한다. 하지만 SCADA 취득 데이터는 통신 선로 상의 지연 등 통신 오류를 포함하고 있기 때문에 항상 신뢰할 수는 없으며, 오차를 포함한 측정 데이터를 사용하여 계통 해석을 할 경우 계통 해석 결과 전체를 신뢰할 수 없게 된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 원격 장치 신호 품질 불량 시 계통해석 데이터를 보다 신뢰할 수 있도록 취득, 사용하는 방안에 대해 제안한다.

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통계적 척도 선택 방법에 따른 네트워크 침입 분류의 성능 비교

  • Mun, Gil-Jong;Kim, Yong-Min;Noh, Bong-Nam
    • Review of KIISC
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    • v.19 no.2
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    • pp.16-25
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    • 2009
  • 네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.

Presenting the possibility of using water pipe network data through R-based data mining analysis (R기반 데이터마이닝 분석을 통한 상수관망 자료 활용가능성 제시)

  • Hong, Sung Jin;Lee, Chan Wook;Yoo, Do Guen
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.236-236
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    • 2020
  • 데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.

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