본 논문에서는 분산형 환경에 적합한 새로운 의사결정나무 알고리즘을 제안하고 그 실용성을 확인하기 위해 분산형 데이터마이닝 시스템을 구현하였다. 그리고 본 논문에서 구현한 시스템을 평가하기 위해 데이터의 신뢰성이 높은 방대한 양의 미국의 인구통계 데이터(Census bureau database)를 사용하였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 이용하여 신뢰성을 테스트하였고 그 결과가 다른 시스템의 알고리즘과 유사한 신뢰성을 나타내었다.
TPMS(Tire Pressure Monitoring System)는 차량에서 사용되는 무선통신기기의 일종으로 운전자가 타이어의 상태를 보다 효율적으로 파악하고 관리하기위한 안전보조 시스템으로 정의할 수 있다. TPMS는 무선통신을 사용하므로 데이터 송/수신 시 각종 잡음이나 간섭에 의한 통신장애가 발생하게 된다. 운전자의 안전과 직결되는 타이어 사고를 사전에 예방하고 무선통신으로 인한 데이터 전송 시 보다 정확한 데이터 신뢰성 확보를 위해 본 논문에서는 신호처리수신부에서 수신신호의 SINR(signal-to-interference and noise ratio, 신호 대 간섭 및 잡음 비)을 측정하여 데이터 신뢰도를 판정하는 신뢰도 판정기법을 제안한다. 또한, 이를 수행하기 위한 효과적인 데이터 신뢰성 판정 알고리즘 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안된 데이터 신뢰성 판정기법은 TPMS 뿐만 아니라 센서를 이용한 양방향통신 시스템에서 폭넓게 사용될 수 있을 것으로 판단되다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 95%, 97%, 99%의 데이터 신뢰도를 만족하는 임계 SINR 값을 확인한다.
전력선을 이용하여 신뢰성 높은 데이터 통신을 하기 위해서는 다양한 변복조 방법 및 채널코딩의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 변복조 및 채널코딩중에서 FSK 변복조와 HDLC코딩 방식을 적용하여 데이터 통신 시 발생하는 신호감쇠와 잡음을 제거하고, 신뢰성 있는 데이터 전송환경을 구축하기 위해 전력선 통신용 모뎀을 CPLD를 바탕으로 한 ASIC으로 구현하고 실제환경에 적용하였다.
NAND flash 메모리의 집적도를 높이기 위한 주요 기술로, 데이터가 저장되는 cell 자체의 크기를 줄여주는 미세 공정화와 cell 당 저장되는 정보량을 늘려주는 멀티-레벨(multi-level)화가 사용되고 있다. 이러한 기술의 적용은 NAND flash 메모리 자체의 오류를 증가시키게 되므로, NAND flash 메모리 기반 데이터 저장 장치의 신뢰성을 높은 수준으로 유지하기 위해서는 우수한 정정 능력을 갖는 ECC(error control code) 를 사용하는 것이 필수적이다. 본고에서는 NAND flash 메모리의 신뢰성 특성과 함께 NAND flash 메모리를 사용하는 데이터 저장 장치에서의 ECC의 응용에 대해서 살펴보고자 한다.
인터넷을 발전에 따라 데이터의 전송량이 음성 전송량을 능가하고 있으나 현재의 네트워크로는 빠르고 신뢰성 있는 데이터의 전송을 보장할 수 없다. 데이터와 음성 모두의 빠르고 신뢰성 있는 전송과 관리를 위하여 개발된 패킷 중심 네트워크를 NGN이라 한다. NGN에서는 효율적인 전송과 관리를 위하여 기존(PSTN)의 교환기의 콜 에이전트를 소프트웨어로 구성하여 범용컴퓨터에서 운용될 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 콜 에이전트를 소프트웨어로 설계하기 위하여 H/W 개발을 위하여 설계된 기본호처리모델인 BCSM을 객체지향방법론의 표준인 UML을 이용하여 설계를 하였다. 그리고 설계된 모델의 검증을 위하여 LSL(LarchShared Language)를 이용하여 정형명세를 하였다.
선박의 여러 시스템 중 데이터 통합플랫폼과 화물의 고박센서를 통합 이상치 탐지는 선박의 운항 지원 및 안전에 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 데이터 통합플랫폼과 화물의 고박센서 기반 시스템등의 이기종 통신 시스템의 신뢰성 검증을 위한 시뮬레이터를 개발하고 분석하였고, 관련 절차서를 연구하였다.
최근 환경 감시용 센서장치, 유비쿼터스 센서 네트워크, 지능형 로봇의 센서와 같이 다양한 분야에서 센서를 이용한 감지, 검출 시스템이 날로 증가하고 있다. 센서 데이터는 센서의 물리적 상태 변화나 화학적 반응을 통하여 측정하게 된다. 하지만 센서의 노후화나 다양한 측정 환경으로 인하여 데이터 오류가 발생할 문제점이 있다. 따라서 센서 데이터의 신뢰성 확보가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 다양한 센서에 적용 가능한 신뢰성 있는 센서 신호 처리 플랫폼을 제안하고자 한다. 신뢰성 확보를 위하여 다수의 동일 센서를 복수의 어레이 구조로 배치하고 사용하였다. 여러 센서의 측정된 데이터의 시간적 상관관계와 공간적 상관관계를 이용하는 신호처리 알고리즘을 이용하여 센서 데이터를 보정함으로써 센서 데이터의 신뢰성을 향상 시켰다. 또한 다양한 환경에서 센서의 이상 유무 확인 및 데이터를 확인하기 위하여 플랫폼 구성요소 간 통신을 위한 전용 프로토콜을 개발하였다.
대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.
소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.893-901
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2014
기업에서는 매달 제품이 일정 수량만큼 판매되고, 이들 중 일부는 반환 또는 클레임이 제기된다. 본 연구에서는 이러한 품질보증 반환 데이터의 반환율을 그래프상에 어떻게 타점할 것인지 먼저 살펴본다. 이어서 이런 데이터는 좌측 및 우측 중도중단 데이터의 결합으로 생각할 수 있으므로 이런 데이터에 대해 와이블 분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해본다. 마지막으로 좌측 중도중단 데이터의 경우 구체적인 반환시기를 알 수 있다면 좌측 중도중단 데이터는 고장 데이터가 되어, 이제는 우측 중도중단만 남게 되는데, 이때에도 와이블분포 등을 적합시켜 신뢰성분석을 실시해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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