RFID 미들웨어에서 처리하는 데이터는 스트림 데이터로써 질의색인 기법을 사용하면 효과적이다. 질의색인에서는 RFID 미들웨어의 표준 질의 인터페이스인 ECSpec 이 데이터가 되고, 리더가 태그를 인식하면서 발생하는 태그 이벤트는 질의 색인의 점 칠의가 된다. 질의색인의 데이터인 EXSpec 은 태그 및 리더에 대한 수집 조건과 결과집합의 보고 주기를 포함한다. 이때, 태그 이벤트가 발생할 때마다 점 질의를 즉시 수행하는 것보다 보고 주기까지 지연하고 수집된 질의 집합에서 연속되는 태그 이벤트를 영역 질의로 수행하면 질의 수행 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 일정기간 동안의 연속된 태그 이벤트를 영역 연속 질의(a range continuous query)로 처리하기 위한 큐의 구성 방안과 태그 이벤트 집합으로부터 영역질의를 구성하기 위한 자료구조 및 알고리즘을 제안한다.
신생아 호흡곤란증후군(RDS, Respiratory Distress Syndrome)은 미숙아 사망의 주된 원인 중 하나이며, 이 질병은 빠른 진단과 치료가 필요하다. 소아의 x-ray 영상을 시각적으로 분석하여 RDS 의 판별을 하고 있으나, 이는 전문의의 주관적인 판단에 의지하기 때문에 상당한 시간적 비용과 인력이 소모된다. 이에 따라, 본 논문에서는 전문의의 진단을 보조하기 위해 심층 신경망을 활용한 소아 RDS/nonRDS 판별 방법을 제안한다. 소아 전신 X-ray 영상에 폐 영역 분할을 적용한 데이터 세트와 증강방법으로 추가한 데이터 세트를 구축하며, RDS 판별 성능을 높이기 위해 ImageNet 으로 사전학습된 DenseNet 판별 모델에 대해 구축된 데이터 세트로 추가 미세조정 학습을 수행한다. 추론 시 입력 X-ray 영상에 대해 MSRF-Net 으로 분할된 폐 영역을 얻고 이를 DenseNet 판별 모델에 적용하여 RDS 를 진단한다. 실험결과, 데이터 증강과 폐 영역을 분할을 적용한 판별 방법이 소아전신 X-ray 데이터 세트만을 사용하는 것과 비교하여 3.9%의 성능향상을 보였다.
간 및 낮은 메모리 사용량을 요구한다. 이러한 데이터 스트림에서의 데이터 마이닝은 전체 데이터에 대한 분석 보다는 사용자가 관심을 갖는 영역에 대한 마이닝에 초점이 맞추어져 있어, 사용자 관심영역에 대한 분석 데이터 탐색을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 기존의 분석 데이터 탐색 기법인 빙산 질의 및 상위-k 질의에 대하여 알아보고, 이를 보완하기 위한 확률에 기반한 데이터 탐색법인 확률기반 빙산 질의를 제안한다.
데이터 마이닝의 방법론 중 클러스터링은 데이터베이스 객체들의 에트리뷰트 값에 근거하여 유사한 그룹으로 식별하는 기술적인 작업이다. 그러나 대부분 알고리즘들은 데이터의 차원이 증가할수록 형성된 전체 데이터 공간은 매우 방대하므로 의미있는 클러스터의 탐색이 더욱 어렵다. 따라서 효과적인 클러스터링을 위해서는 클러스터가 포함될 데이터 공간의 예측이 필요하다. 본 논문에서는 고차원 데이터에서 각 차원에 대한 점진적 프로젝션을 이용한 클러스터링 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 클러스터가 포함될 가능성이 있는 데이터공간의 후보영역을 결정하여, 이 영역에서 점들의 평균값을 중심으로 클러스터를 탐색한다.
3차원 볼륨데이터에서 분할 대상영역의 밝기 값이 다양하면서 밝기 값이 유사한 영역과 인접한 경우 3차원 영역확장(region growing) 방법을 사용하여 영역을 분할하기 위해서는 영역확장의 중요한 요인인 동질성 기준 값의 적절한 선택이 요구된다. 본 논문에서는 영역 복셀(voxel)의 1차 미분 값의 크기인 기울기 크기(gradient magnitude)만으로 영역의 경계를 찾기가 쉽지않은 대상의 분할을 위해 볼륨데이터의 지역적인 밝기 값의 변화의 특징을 고려하면서 분할 대상영역의 복셀의 2차 미분(second partial derivation)을 행렬의 요소(element)로 갖는 Hessian 행렬의 고유치(eigenvalue)를 영역확장의 문턱치 결정에 이용하였다. 제안한 알고리즘은 3차원 영역확장의 결과에 가장 큰 영향을 미치는 적절한 문턱치의 선택으로 대상영역의 분할을 성공적으로 수행하여 3차원 영역확장의 단점을 보완하였다.
플래시 메모리에서 읽기 작업은 속도도 빠르고 제약이 없으나 데이터 변경 시에는 덮어쓰기(overwrite)가 되지 않아 해당 데이터를 새로운 영역에 쓰고 이전에 존재하던 데이터는 무효 시켜야한다. 무효화시킨 데이터는 가비지컬렉션을 통해 지움 연산을 수행해야 한다. 지역 접근성을 가지는 데이터에 대해 가비지컬렉션을 통해 클리어 시킬 대상 목록을 선정할 때 cost-benefit 방법을 사용하면 성능은 좋으나 wear-leveling이 나빠지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 wear-leveling을 개선하기 위해 플래시 메모리를 hot 데이터 그룹들과 cold 데이터 그룹들의 다수의 그룹으로 분할한 후 데이터를 배치하고 주기적으로 hot 데이터 영역과 cold 데이터 영역을 교체함으로써 wear-leveling과 성능을 개선하였다.
SLI(Street-Level Imagery)와 벡터지도의 합성을 통해 두 데이터 간의 위치 편차를 제거한 후, SLI의 매개변수를 기반으로 두 데이터의 대응되는 건물영역을 찾을 수 있다. 그러나 합성 이후에도 여러 요인으로 인하여 건물영역이 완전히 일치하지는 않는다. 본 연구는 영상의 영역분할을 통해 두 데이터 간의 건물영역 일치도를 향상시키는 것을 목적으로 한다. 합성을 통해 생성한 벡터 지도의 건물 객체를 SLI 영상에 투영한 선을 영역분할의 초기 정보로 사용한다. 우선, 필터링, 분할(segmentation), 하늘영역 탐지를 통해 하늘 영상을 생성한다. 그리고 에지 검출자를 통해 건물 분리 후보선을 추출한 후, 색상 차이와 하늘정보를 함께 활용하여 건물 최적분리선을 추출함으로써 보다 정확한 건물영역으로 분할한다. 실제 데이터에 대한 실험 결과, 영역 분할을 통해 건물영역 일치 정확도가 83.3%에서 89.7%로 향상된 것을 확인하였다. 본 연구의 성과는 SLI 서비스를 강화하는데 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
언제부터인가 주위는 모두 "녹색" 물결로 뒤덥혀 버렸다. 그 중에서도 IT의 존재는 녹색 물결에 휩싸여 새로운 판로를 모색하고 있다. 데이터센터 역시 그 문제점은 수 년전부터 대두되어 왔고, 정책적으로 혹은 업계 자체적으로 데이터센터의 문제점을 해결하고자 많은 솔루션을 내고 있는 실정이다. 그린 데이터센터를 위한 견해는 먼저 비 IT영역으로 공조, 항온/항습 시설, 전력 배전 시설 등의 관점에서 접근하는 견해가 있고 IT영역으로 서버 자체에 대한 관점에서 접근하는 견해가 있다. 본 고에서는 데이터센터 내에서 IT 영역에 대한 전력 관리를 위하여 해야 될 역할에 대하여 언급하고자 한다. 특히 데이터센터 내 서버 자체의 전력 절감을 위한 방법에 대하여 논하고, 앞선 업체들 특히 IBM, Google, SUN 등의 동향으로부터 그린 데이터센터를 위한 방향을 모색해 보기로 한다.
무선 단말기는 저장공간, 연산능력, 통신등에 대한 계약을 가지고 있다. 무선 단말기의 공간데이터 검색의 경우 사용자의 요구를 효과적으로 처리하기 위해서 질의 생성, 데이터 관리, 색인관리등과 같은 연산들을 필요로 한다. 그러나 추가되는 영역과 저장된 영역의 데이터 사이에 중복객체가 존재하는 문제가 있고 추가되는 영역에 대해 색인을 구성하기 위해 공간 데이터의 정렬과 같은 고비용의 연산이 필요하다. 특히 무선 단말기에서 색인관리는 서버로부터 공간 데이터를 전송받을 때 마다 색인을 재 구성하기 위해 Bulk-Insertion 기법의 사용이 효율적이다. 따라서 이 논문에서는 낮은 컴퓨팅 능력을 가지는 무선 단말기에서 고비용의 연산 처리를 줄이기 위해 데이터 정렬, 색인 구성 등의 연산을 처리하는 에이전트를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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