현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
최근 소셜 네트워크의 등장과 기술의 발달로 인해 빅 데이터가 등장하였다. 특히, 소셜 네트워크나 웹 데이터 등과 같은 빅 데이터를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 이러한 그래프 데이터는 크기가 매우 방대하여 인-메모리 기법을 통해 연산하기 어렵다. 최근 대용량 그래프 상에서 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 인덱스 테이블을 활용한 기법이 제안되었으나, 인덱스 참조율을 고려하지 않아 비효율적이다. 본 논문에서는 인덱스 참조율이 높은 노드의 차수를 이용한 k-차수 인덱스 테이블을 이용한 효율적인 최단 경로 탐색 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 거리 기반 인덱스를 이용한 기존의 기법에 비해 약 12% 정도 성능이 향상됨을 보였다.
네트웍 기반의 컴퓨터 보안이 컴퓨터 보안분야의 중요한 문제점으로 인식이 된 이래 네트웍 기반의 침입탐지 방법 중 클러스터링(Clustering)을 이용한 비정상 탐지기법(Anomaly detection)을 사용하는 시도들이 있었다. 네트웍 데이터 같은 대량의 데이터의 처리에 클러스터링을 통한 방법이 효과적인 결과를 나타내었음이 다수의 논문에서 제기되어왔으나 이 모델에서의 클러스터링 방법은 네트웍 정보로부터 추출한 정보들을 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들 크게 두 집단으로 나누는 방법을 택했었는데 침입탐지율에서 만족할만한 결과를 얻지 못했었다. 본 논문에서 제안하고자 하는 모델에서는 이를 좀 더 세분화하여 네트웍 서비스(Network service)별로 정상적인 클러스터들과 그렇지 않은 클러스터들을 가지게되는 방법을 적용하여 기존 모델에서의 침입탐지율 결과의 개선을 도모해 보고자한다.
APT (Advanced Persistent Threat) 공격 사례가 증가하면서, 이러한 APT 공격을 해결하고자 이상 행위 탐지 기술 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 APT 공격의 탐지율을 높이기 위해서 빅데이터 기술을 활용하여 다양한 소스로부터 대규모 데이터를 수집하여 실시간 분석하는 연구들이 시도되고 있다. 본 논문은 빅데이터 기술을 활용하여 기존 시스템들의 실시간 처리 및 분석 한계를 극복하기 위한 실시간 비정상 행위 탐지 시스템에서, 파일 시스템에 수집된 오프라인 데이터 기반이 아닌 온라인 수집 데이터 기반으로 실시간 비정상 행위를 탐지하여 실시간성을 제고하고 입출력 병목 문제로 인한 처리 성능 확장성 문제를 해결하는 방법 및 시스템에 대해서 제안한다.
IP 네트워크 상에 TCP 데이터 트래픽의 제공은 처리율과 공정성을 향상시키기 위해 특별한 기법이 필요하다. 여기에는 DT와 RED와 같은 많은 기법들이 제안되었다. RED 알고리즘은 폭주를 회피하고 적은 지연과 높은 처리율을 유지하기 위한 목적으로 제안되었다. 현재의 TCP/IP 환경에서 TCP 근원지는 Slow-Start 단계에 들어감으로써 드롭된 패킷에 반응하지만, 네트워크 이용률은 급속히 떨어진다. 폭주를 탐지하고, 이를 무작위로 선택된 연결에 통보하므로써 RED는 글로벌 동기화 및 공정성 문제를 유발한다. 본 논문에서는 성능을 향상시키기 위해 공정성을 유지하고, 글로벌 동기화 문제를 해결할 수 있는 능동적인 큐 관리 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 버퍼크기와 임계치 변화에 따른 goodput, 처리율, 공정성의 평가인자를 이용하여 기존의 기법인 DT, RED와 비교 분석을 수행하고, 제안된 기법의 타당성을 보인다.
최근 그래픽 처리 장치는 DRAM에 대한 접근을 줄이고자 여러 메모리 계층을 사용하고 있다. GPGPU의 L2 캐쉬는 요청 데이터의 타입에 따라 별도로 접근하는 L1 메모리와 다르게 레이턴시가 긴 DRAM에 접근하기 전에 모든 데이터 타입이 접근 가능한 캐쉬이다. 본 논문에서는 애플리케이션에서 명시하는 다양한 데이터 타입에 대하여 접근 및 적재를 허용하는 L2 캐쉬를 오직 텍스쳐 데이터만을 허용하도록 하여 변화하는 성능을 분석하고자 한다. 본 실험을 위해 텍스쳐 데이터 이외의 데이터 타입은 L2 캐쉬를 바이패스하여 바로 DRAM에 접근하도록 구조를 변경한다. 실험을 통한 분석 결과 텍스쳐 데이터만을 허용하는 경우 대부분의 벤치마크에서 성능 감소가 발생하여 기존 구조대비 평균 5.58% 감소율을 확인하였다. 반대로, 본 논문의 실험 환경에서의 L2 캐쉬의 적중률이 낮은 애플리케이션인 needle은 불필요한 L2 접근을 바이패스 함으로써 전체적인 성능 증가를 이끌어낸 것으로 분석된다.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
본 논문에서는 PRMA의 구조를 사용하여 ABR 형태의 데이터 서비스를 수행 할 수 있는 알고리즘을 도입하므로서 그 개념을 확장하고, 채널의 이용효율을 극대화하도록 설계된 무선 MAC 알고리즘인 APRMA를 제안한다. 기존의 PRMA에서는 랜덤 데이터를 전송하고자 하는 단말들은 슬롯을 예약할 수 없다. 즉, 슬롯의 예약은 시간 지연에 엄격한 음성에만 국한된다. 그러나 데이터들도 요구하는 서비스 품질을 만족시켜 주어야 하며, 이를 위해 데이터에 대해서도 예약을 가능하게 하므로서 채널의 처리율도 높일 수 있다. 따라서 무선 MAC에서는 음성 뿐 아니라 데이터에 대해서도 예약이 수행되어야 한다. 이때, 데이터에 고정된 전송율을 갖도록 슬롯을 예약해줄 수도 있겠지만 이로 인해 시간 지연에 민감한 서비스들의 효율이 떨어질 수 있다. 따라서, APRMA에서는 초기에는 최소한의 대역만을 할당해주며, 잉여의 대역이 존재하면 계속 그 전송율을 높여나갈 수 있게 하므로서 채널의 이용율을 높이고, 음성과 같은 상대적으로 우선순위가 높은 서비스 요청에 대해서도 동시에 그 서비스 품질을 만족시킬 수 있다.
멀티미디어 응용 프로그램은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 고속 처리해야 한다. 적재/저장과 같은 메모리 참조 명령어는 프로세서의 고속 수행에 방해가 되는 주요인이다. 본 논문에서는 메모리 참조 속도를 향상시키기 위해 멀티미디어 데이터의 주소간격이 규칙적으로 참조되는 특성을 활용하여 다음에 참조될 데이터를 미리 캐시로 선인출 함으로써 실행시 캐시 미스율을 줄이고 또한 전체 수행시간을 줄이는 효과적인 방법을 제안한다. 제안한 방법은 캐시 미스율을 줄이는 방법으로서 데이터 선인출 기법을 사용하는데 주소간격을 이동한 기존 연구들에 비해 캐시 미스율에 있어서 평균적으로 27%향상되었다.
인터넷에서 제공되는 멀티미디어 데이터의 서비스 품질 및 트래픽 파라메타인 사용자 트래픽의 최대 발생률, 데이터 전송시간지연과 변동 허용치, 최대 버스트 길이의 자기유사 특성을 가진 트래픽 모델로 분석 하므로써, 네트워크의 확장성, Quality of Service 그리고 최적화된 설계를 유추하였으며 시뮬레이션 네트워크를 통한 트래픽 지연 특성과 처리율을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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