최근 모바일 장치의 발전으로 인하여 이동 객체의 위치를 기반으로 하는 위치 기반 서비스(LBS:Location Based Service)가 발전되고 있다. 위치 기반 서비스에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 그 변화량이 방대하게 증가되기 때문에 대용량 데이터를 관리하기 위한 데이터베이스의 필요성이 요구되고 있다. 기존의 데이터베이스 시스템은 하나의 서버가 모든 처리를 담당하므로 동시 사용자 수가 제한되고, 사용자의 수가 증가할수록 성능이 저하된다. 특히, 사용자 질의의 급증에 대해 유연하게 대처하지 못해 시스템이 정지하여 서비스를 제공하지 못하게 된다. 본 논문에서는 대량의 데이터를 관리하고, 사용자 질의가 급증하여도 서비스가 계속되는 GMS/Cluster를 제안한다. 제안한 GMS/Cluster는 비공유 데이터베이스 클러스터로 독립적으로 질의를 처리할 수 있는 노드와 노드들의 묶음인 그룹으로 구성된다. GMS/Cluster는 분할 정책의 사용으로 대량의 데이터를 효율적으로 관리하여 성능이 향상되고, 복제 정책의 사용으로 서비스를 하던 노드가 정지되어도 복제본을 가진 노드가 대신 서비스를 하여 가용성이 높아지며, 서비스를 중지하지 않고 실시간으로 온라인 확장을 하여 급증하거나 접근 패턴이 변경하는 사용자 질의에 대처할 수 있다.
공급망상에서 ATP는 단순히 고객에게 납기를 확약해 주는 고객 서비스 기능이 아니다. 이것은 공급 망상에서 ATP Rule을 기반으로 하여 수요와 공급 일치에 도달하기 위한 핵심 기능이다 따라서 SCM Solution을 이용하여 공급 체인 전반에 걸쳐 제품 가용성에 대한 즉시 및 동시 엑세스를 관리하여 기업의 납기 일의 정확도에 대한 최고의 확신을 가져올 수 있으며, SCM Solution을 통해 주문이나 예측 수주로 인하여 새로운 수요가 제품 가용성에 미칠 영향을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 공급체인 전체의 통합관리 솔루션을 통하여 SCM에 대한 필요성을 정리하고 ATP관련 데이터를 분석을 수행한다. 이 것을 바탕으로 고객관계 관리( Customer Relationship Management)와 연계하여 세부데이터의 흐름 및 고객 가치를 향상 할 수 있는 ATP Rule을 정의한 후, 본 논문에서는 공급망상에 ATP Rule을 적용하여 ATP관련 데이터를 유연성 있게 취합할 수 있는 방안과 분류체계를 제시한 다단계 ATP모형을 제시 한다.
최근 사람 간 소통채널인 소셜미디어는 매스미디어 중심의 정보유통의 흐름을 바꿔놓으며 기업, 공공기관 등에서 가치를 찾는 핵심자원으로 관심을 받고 있다. 재난관리도 기존의 정부중심 대응에서 벗어나 소셜미디어, 즉 소셜 빅데이터를 활용한 국민 참여형 재난관리의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 재난관리를 위해 실시간 소셜 빅데이터를 모니터링하는 시스템인 국립재난안전연구원의 소셜 빅보드(Social Big Board)를 소개하고, 이 시스템의 재난이슈 탐지의 정확성 향상을 위해 새롭게 개발된 재난유형별 관련도에 기반한 재난이슈 탐지기법을 설명하며 실험 및 평가결과를 제시하고자 한다.
기존 홍수시각화 기법은 홍수위 분석 결과를 지형자료 기초로 단순히 침수위를 표현하는 방식으로 홍수 분석결과를 시각적으로 표출하는 일차원적 기법으로 홍수상황 대응을 위한 의사결정을 지원하기에는 다소 부족한 실정이다. 이를 개선하기 위해서는 정밀지형 자료를 근간으로 하도내에서 유체의 흐름 특성을 사실적으로 시뮬레이션 할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 홍수 시뮬레이션 기술은 고성능 컴퓨터를 활용하여 실좌표계를 기반으로 정밀 하천지형, 하도구성, 홍수시 유체흐름 표현 등에 필요한 데이터 필터링 및 융합처리, 하상생성 기법, 지형자료의 변환 및 가공 등의 처리 가능한 기법을 적용한다. 본 연구에서는 침수영향에 대해 정밀지형을 근간으로 홍수 시뮬레이션을 통해 의사결정을 지원할 수 있는 기반을 제공하고자 하였으며, 홍수시뮬레이터에는 하상지형 처리 및 생성 모듈, 홍수 시뮬레이션 모듈 등으로 구성된다. 또한, 하천 상황의 3차원 표현을 위한 지형 및 시뮬레이션 처리 기법 개발으로 랜더링 처리 기법, 유체 표현 기법을 개발하였다. 이에 따라, 본 연구에서 개발 적용된 홍수 시각화 기법은 홍수분석 결과에 대해 유체의 흐름, 유량, 유량의 전파 속도 등 유체 역학적인 흐름 특성을 사실적으로 표현하는 기법이다. 본 연구의 성과물 도출을 통해 물관리시스템에 반영하여 홍수관리에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
콘텐츠 관리 시스템(CMS:Contents Management System)은 '자료 수집, 등록, 검색, 배포' 의 기본 흐름을 가진다. 콘텐츠의 등록 및 검색/배포를 위하여 각 시스템은 콘텐츠에 대한 별도의 메타파일들을 가지고 있으나, 이러한 메타파일들은 데이터 요소의 중의성이나 모호함 때문에 일관되고 객관화 된 스키마를 가지지 못하여 체계적 분류 및 최신 업데이트를 위한 메타데이터 자체의 효율적 관리 기능을 가지고 있지 않았다. 본 논문에서는 기존 연구되고 있는 MDR을 자체 개발 중인 콘텐츠 메타파일 관리 시스템(CMMS:Contents Metafile Management System)에 적용하여 메타파일의 체계적이고 효율적인 관리를 통해 기준요소로서의 메타파일 역할을 극대화하고 향후 타 체계와의 연동 및 확장성의 향상을 도모한다.
콘텐츠 관리 시스템(CMS:Contents Management System)은 '자료 수집, 등록, 검색, 배포'의 기본 흐름을 가진다. 콘텐츠의 등록 및 검색/배포를 위하여 각 시스템은 콘텐츠에 대한 별도의 메타 파일들을 가지고 있으나, 이러한 메타파일들은 데이터 요소의 중의성이나 모호함 때문에 일관되고 객관화 된 스키마를 가지지 못하여 체계적 분류 및 최신 업데이트를 위한 메타데이터 자체의 효율적 관리 및 연관 검색 기능을 가지고 있지 않았다. 본 논문에서는 기존 연구되고 있는 MDR과 토픽맵을 자체 개발 중인 콘텐츠 메타파일 관리 시스템(CMMS:Contents Metafile Management System)에 적용하여 메타파일의 체계적이고 효율적인 관리를 통해 기준요소로서의 메타파일 역할을 극대화하고 향후 타 체계와의 연동 및 확장성의 향상을 도모한다.
인터넷을 기반으로 다양한 종류의 응용 서비스들을 제공하기 위해서 각 흐름 별로 서비스 품질을 보장하는 것은 이상적이지만, 이를 실현하는 것은 매우 어려운 일이다. 서비스 품질 요구조건이 같거나 비슷한 여러 흐름들을 동일한 그룹으로 지정하고, 그룹별로 서비스 품질을 제공하는 방안이 효율적이다. 라우터에서 적용되는 큐 관리 메커니즘은 데이터의 효율적으로 전송하고, 서비스 별로 차별화된 서비스 품질을 지원하기 위하여 매우 중요한 역할을 수행한다. 다양한 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원하기 위해서 지능적이고 적응적인 큐 관리 메커니즘 기능이 필요하다. 본 논문은 일정 기간 유입되는 각 흐름 그룹의 트래픽 정보와 현재의 네트워크 상태 정보를 기반으로 그룹별 패킷의 전달 여부를 결정하는 심층강화학습 기반의 지능형 큐관리 메커니즘을 제안한다.
대학 도서관의 대출 업무에 관한 시스템 연구를 수행함에 있어 구조적 분석 기법을 이용하여 현행 대출 업무를 분석하고 새로운 대출 시스템을 설계하였다. 기존 대출 업무 분 석에서는 구조적 개발 도구인 자료 흐름도와 자료 사전, 실체 관계도들을 기용하여 데이터 분석을 시도하였으며 시스템 설계에서는 분석한 데이터 구조를 데이터 표준화 작업을 통해 새 시스템의 논리적, 물리적 데이터 모델을 제시하였다.
IoT 기기의 보급 및 확산으로 많은 산업군에서 이를 바탕으로 시계열 데이터를 획득하고 분석하려는 시도가 확대되고 있다. 시간의 흐름에 따라 저장된 데이터들은 주기에 따라 특정 패턴을 갖는 경우가 많으며 이러한 패턴을 파악한다면 주요 산업군의 의사 결정에 도움이 된다. 그러나 IoT 기기의 수집 오류 및 네트워크 환경에 의해 대부분의 시계열 데이터들은 누락 데이터, 이상 데이터를 갖고 있으며 이를 처리하지 않고 분석할 경우 오히려 잘못된 결과를 초래한다. 본 논문에서는 패턴 파악을 위해 '시간, 일, 주, 월, 년' 등 시간의 주기를 기준으로 데이터를 분할하며 이에 기반하여 데이터셋을 재구성하고 활용 가능한 데이터와 불가능한 데이터로 구분한다. 선별된 데이터셋은 클러스터링에 적용하였으며, 제안하는 방법을 적용할 경우 주기를 갖는 시계열 데이터를 활용하는 분석 및 학습에서 더 나은 결과를 보임을 확인하였다.
항공교통흐름관리의 목적은 공항 및 공역의 수용량 안에서 항공교통 수요를 만족시키는 것이다. 그러므로 수용량을 정확하게 예측하는 것은 항공교통흐름관리의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문은 특정 공항의 예상 출·도착 수요, 시각, 기상 및 실제 처리한 항공기 대수 등 과거의 항공기운항 데이터를 기계학습의 한 방법론인 부스팅 앙상블 알고리즘으로 학습하여 시간당 출·도착하는 항공기의 수를 예측하는 회귀모형을 개발하였다. 기계학습을 통해 도출된 모델은 실제 인천국제공항의 출·도착 항공편 데이터를 이용해 검증하였으며, 결정계수가 0.95 이상으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 접근관제구역의 수용량을 간접적으로 예측할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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