최근 미국의 enphase사의 상용화를 시작으로 국내에서도 태양광 마이크로 인버터의 개발이 활성화 되고 있다. 이러한 동향은 전기를 분산발전함으로써 고장진단 및 발전성능향상에 크게 기여 할 수 있을 것으로 기대된다. 인버터 용량을 줄여 전력생산을 분산 처리하는 것은 음영으로 인한 발전량 감소, 발전량의 향상을 가져올 수는 있지만 분산 된 처리만큼 데이터의 처리 양을 급격히 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 인버터 제조사 별로 대용량 인버터와 마이크로 인버터사이의 통신프로토콜을 분석하여 패킷의 수를 측정하고 이에 따른 데이터에 대한 상관관계를 분석하였다.
인터넷 상에서 정보량이 급격히 증가함에 따라 ISP들은 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 방법을 연구하고 있다. 대표적으로 Google에서는 대용량의 분산 데이터 처리 기법인 MapReduce 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 기존 MapReduce 모델에 Pipeline 방식을 적용하여 성능을 개선한 Pipeline-MapReduce 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 빠른 처리 결과를 나타냄을 보여준다.
스마트 그리드는 에너지 이용 효율 최적화를 위한 개선방안으로 전기에너지를 발생하는 발전원별 분석하며, 전력 사용 측면에서 전력망을 통해 공급된 전력의 소비패턴으로 분석을 통해 에너지 이용 효율을 최적화할 수 있다. 본 논문에서는 아파치 Storm을 활용하여 실시간 데이터 수집 및 처리 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 에너지 효율성을 위해 이종의 실시간 대용량 스트리밍 센서 데이터를 수집하여 분석을 수행하도록 데이터 필터링과 변환 기법을 제시한다. 이를 위해 실시간 대용량 처리를 위해 필터링 및 변환을 병렬 처리하도록 한다. 필터링과 변환 처리는 독립적인 타스크로 구성하도록 하며, 전체 프로세스는 정의된 파이프-필터 토폴로지를 구성하여 처리한다.
최근 데이터 분석을 위한 연구 환경은 고성능 컴퓨팅자원, 대용량 스토리지, 초고속 네트워크 시스템등 IT 기술이 융합된 사이버 인프라 연구 환경을 기반으로 하고 있다. 또한, 실험의 규모가 커지면서 다수의 연구자들이 협업을 통해 공동의 연구결과를 도출하는 집단연구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 환경에서 연구자들이 대용량 실험데이터를 공유·분석할 수 있는 효율적인 스토리지 작업 공간 모델을 제안한다.
인터넷을 통한 정보전송이 급증하고 있는 오늘날, 멀티미디어 데이터 전송 또한 상당부분을 차지하고 있다. 그러나 한정된 네트웍 대역폭 상에서 대용량의 멀티미디어 데이터를 서비스하는 것은 여러가지 문제점을 안고 있어 계층적 코딩기법들을 통해 해결방안을 찾는 시도가 계속되고 있다. 본 논문에서는 이러한 계층적 코딩기법의 하나로 MPEG 비디오 데이터의 움직임 벡터를 이용한 분할기법을 제안한다. 이 기법은 데이터 전송량을 줄이면서도 고화질의 영상전송을 가능하게 한다.
Wi-Fi 표준 규격에 기술되어 있는 전력절감방식으로 동작하는 Wi-Fi 단말이 Wi-Fi AP로부터 데이터 프레임을 수신하는 경우에 시스템 성능(데이터 처리량, 시간지연)이 저하되는 문제점이 발생할 수 있다. 무선채널 상태로 인한 데이터프레임 수신 실패와 이에 따른 재전송 횟수 증가가 이러한 문제점의 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 공정성을 고려한 수정된 전력절감방식을 제안하였다. 모의 실험을 수행하여 제안한 패킷 전송 시도 횟수제한 방법과 HARQ를 사용할 경우 전송 시간지연의 변화없이 총 데이터 처리량을 증가를 얻을 수 있음을 보였다.
Wi-Fi 표준 규격에 기술되어 있는 전력절감방식으로 동작하는 Wi-Fi 단말이 Wi-Fi AP로부터 데이터 프레임을 수신하는 경우에 시스템 성능(데이터 처리량, 시간지연)이 저하되는 문제점이 발생할 수 있다. 무선채널 상태로 인한 데이터 프레임 수신 실패와 이에 따른 재전송 횟수 증가가 이러한 문제점의 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 수정된 전력절감방식을 제안하였다. 또한 데이터 처리량 및 전송 시간지연의 관점에서 모의 실험을 수행하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다.
첨단 과학 장비를 이용한 시뮬레이션의 결과로 데이터의 정확도 및 정밀도가 향상되어 대용량의 이차원 배열 데이터가 생성되고 있다. 대용량의 이차원 배열 데이터에서 유사 구역 (similar region)을 찾아내는 것은 매우 의미 있는 일이다. 따라서 본 논문에서는 대용량의 이차원 배열데이터에서 유사 구역을 찾는 단순 방법(naïve method)과 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 단순 방법과 제안 알고리즘의 시간 복잡도(time complexity)를 분석하고 실험을 통해 제안 방법이 단순 방법보다 더 빠르게 처리함을 보인다.
본 연구에서는 보건기관이 효율적으로 고혈압 관리 대상자를 탐색하고, 고혈압 관련 요인에 대한 지식을 효과적으로 관리할 수 있도록 하는 고혈압 고위험군 추정 모형 및 우선 사업 대상자 탐색 모형을 제안한다. 특히, 대용량 데이터 처리 및 실시간 시스템 운영, 외부 환경 변화를 고려한 자동 학습과 같은 현실적인 제약 조건을 해결하는 모형을 개발하는 것을 주 목표로 한다. 지역 보건소에서 수집된 의료 데이터를 이용하여 최적의 파라미터 값을 설정한 고혈압 고위험군 탐색 모형을 도출하였으며, 모형의 검증을 위하여 고혈압 환자정보로 구성된 평가용 데이터를 사용하여 고혈압 자연 발병률 대비 약 2배 수준으로 향상된 고혈압 환자 예측 정확도가 얻어지는 것을 확인하였다. 시스템 운영과 유비보수 측면에서 현실적으로 중요한 문제인 대용량 데이터 처리 및 외부 환경 변화에 강인한 자동학습 이슈를 해결하기 위한 방안에 대해서도 설명하였다.
본 연구에서는 Mobile Smart Device와 Bluetooth 기반의 휴대용 센서 모듈을 이용하여 Bluetooth 기반의 USN을 구성하여 상시 건강 관리를 위한 데이터를 측정하고 건강 가이드를 제공하는 Lifestyle 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 운동, 도보 등 상시 활동량을 측정하기 위해 3축 가속도 센서로 움직임을 측정하고 Bluetooth 통신을 통해 Mobile Smart Device로 측정 데이터를 전송할 수 있는 LSM(Lifestyle Sensor Module)과 전송된 측정 데이터를 Android Mobile Smart Device를 사용하여 상시 활동량 데이터를 저장, 처리하여 분석결과에 의한 건강 가이드를 제공하는 Android App을 설계 구현하였다. 활동량을 분석하기 위해 3축 가속도 센서로 측정한 2G, 4G, 8G, 16G 3축 데이터를 에너지 값으로 변경 후 임계값을 다양하게 변경하면서 에너지 값을 분석하여 최적의 임계값을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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