• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.65-68
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• 2010

스트리밍 XML 데이터는 고정된 저장소에 유지되지 않고 사용자 측으로 계속적으로 데이터가 전송된다는 특성을 지닌다. 이러한 스트리밍 XML에 대한 질의 처리를 위해서는 효과적인 메모리 관리와 빠른 질의 처리 성능이 요구된다. 최근 최소한의 메모리 사용으로 효과적으로 트윅 질의를 처리하기 위한 기법인 StreamTX가 제안되었으나 반복적인 질의 처리 알고리즘 호출로 인해 불필요한 질의 처리시간이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 불필요한 질의 처리 시간을 줄이기 위해 실시간으로 질의와 무관한 노드를 제거하여 보다 효과적인 질의 처리를 수행 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 연구와 유사한 메모리 사용량을 가지면서도 빠른 질의 처리 속도를 가짐을 성능평가를 통해 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.187-188
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• 2017

최근 유럽과 미국을 중심으로 하이브리드 라디오 서비스 도입을 위한 표준, 기술 개발 및 서비스가 진행 중이다. 하이브리드 라디오는 기존 라디오 방송망과 통신망을 결합해 고품질 오디오 및 부가 데이터 서비스를 제공할 수 있는 서비스이다. 이를 통해 사용자들은 지상파 라디오 방송망에서 오디오를 제공 받으며 인터넷을 통해 실시간으로 고해상도 이미지와 영상 및 라디오 부가 정보 등을 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 라디오 서비스가 구현되기 위해 인터넷 라디오 스트리밍 기술에 대해 살펴보고, 유럽 하이브리드 라디오 표준에서 라디오스트리밍 방식에 DASH를 적용한 인터넷 스트리밍 서비스 기술을 소개한다. 현재 DASH 방식은 MPEG에서 HTTP 기반의 적응적 스트리밍 서비스 포맷을 통일하기 위해 정의된 기술 방식이다. 이를 하이브리드라디오 스트리밍 제공 기술로 적용할 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.706-708
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• 2004

일반적으로 모바일 단말기는 스트리밍 서비스의 클라이언트로서 그 역할을 당당하고 있으며 여기에 스트리밍 서버를 설치하는 것은 매우 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 RTP 프로토콜을 이용하여 Jpeg 형식의 스트리밍 데이터를 송수신 할 수 있는 초경량 스트리밍 서버를 모바일 단말기에 구현함으로써 궁극적으로 모바일 단말기간의 P2P 기반 스트리밍 서비스 네트워크를 구축하는 것을 목표로 한다. 본 시스템에서는 현재 차세대 Mobile 인터넷 플랫폼 표준으로 채택된 WIPI를 기반 시스템으로 하였으며 향후 모바일 단말기가 본격적인 P2P 기반 멀티미디어 서비스 시스템으로 확장성을 고려한 개발을 진행중이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.513-516
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• 2002

분산 멀티미디어 기술이 궁극적으로 지향하는 것은 사용자들에게 선명한 화질과 뚜렷한 음성을 인터넷으로 전달하는 것이다. 이를 위해서, 대부분 멀티미디어 스트리밍 기술을 사용한다. 멀티미디어 스트리밍 기술은 최소한의 지연(delay)과 지터(jitter)를 갖는 네트워크 상에서 time-based media인 오디오와 비디오를 연속적으로 전달 및 처리하는 기술을 의미한다. 하지만, 지금까지의 멀티미디어 스트리밍 기술은 "Guarantee" 서비스가 아닌, "Best of quality" 서비스에 가깝다. 따라서, 본 논문에서는 "Guarantee" 서비스 지원 및 처리가 가능한 실시간 멀티미디어 스트리밍 구조를 설계하였다. 특히, MMStream TMO는 멀티미디어 데이터의 입출력 및 변환을 실시간으로 처리하는 TMO 객체로써, 복잡한 분산 멀티미디어 응용프로그램 개발이 용이하고, 신뢰성 있는 멀티미디어 스트리밍 서비스를 보장하도록 설계되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.577-580
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• 2001

최근 정보통신 기술 발전 및 초고속 통신망의 발달로 인한 인터넷 망(network)상에서의 방송과 통신이 융합되는 추세가 가속화되고 있다. 이에 스트리밍(Streaming) 기술을 기반으로 한 멀티미디어 데이터의 서비스와 데이터 정보의 푸시(push) 기술을 결합하여 인터넷과 고속망상에서의 원활한 실시간 전송 서비스를 위하여 다중 서버를 지원하는 3-tier 방식의 스트리밍 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 실시간 전송 프로토콜인 RTP(Real-time Transport Protocol)를 이용하여 송신자에게 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하며, VOD(Video on Demand) 및 실시간 방송 서비스를 제공하는 분산 멀티미디어 스트리밍 전송 시스템이다. 전체 시스템은 인터넷 방송 서비스 제공을 위한 VOD 서버, 실시간 방송 서버 및 푸시 서버와 멀티미디어의 실시간 재생을 위한 클라이언트 인터페이스 등으로 구성되어 있으며, 안정적인 서비스를 위한 미들웨어에서의 부하분배 및 채널 정보의 관리를 가능하게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.317-318
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• 2019

가상/증강현실로 대표되는 공간정보 기반 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 증대되면서 객체인식 등의 지능형 공간인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 HMD등의 영상 시각화 장치의 발달 및 5G 통신기술의 출현으로 인해 실시간 대용량 영상정보의 송, 수신 및 가시화 처리 기술의 기반이 구축됨에 따라, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상정보 처리와 같은 고자유도 콘텐츠를 위한 관련 연구의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 지능형 영상정보 처리의 대표적 연구인 딥 러닝(Deep Learning) 기반 객체 인식 기술의 경우 대부분 일반적인 평면 영상(Planar Image)에 대한 처리를 다루고 있고, 파노라마 영상(Panorama Image) 특히, $360^{\circ}$ 스트리밍 영상 처리를 위한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 딥 러닝을 이용하여 $360^{\circ}$ 스트리밍 영상에서의 객체인식 연구 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 $360^{\circ}$ 카메라 영상에서 딥 러닝을 위한 학습 데이터를 획득하고, 실시간 객체 인식이 가능한 YOLO(You Only Look Once)기법을 이용하여 학습을 한다. 실험 결과에서는 학습 데이터를 이용하여 $360^{\circ}$영상에서 객체 인식 결과와, 학습 횟수에 따른 객체 인식에 대한 결과를 보여준다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.310-318
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• 2018

최근 사물인터넷(IoT)의 등장으로 인터넷에 연결된 다양한 기기들에 의해 대규모의 데이터가 생성됨에 따라 빅데이터 분석의 중요성이 증가하고 있다. 특히 실시간으로 생성되는 대규모의 IoT 스트리밍 센서 데이터를 분석하여 새로운 의미 있는 미래 예측을 통해 다양한 서비스를 제공하는 것이 필요하게 되었다. 본 논문은 AWS를 활용하여 IoT 센서로부터 생성되는 스트리밍 데이터에 기반하여 실시간 실내 PM10 농도 예측 LSTM 모델을 제안한다. 또한 제안 모델에 따른 실시간 실내 PM10 농도 예측 서비스를 구축한다. 논문에 사용된 데이터는 PM10 IoT 센서로부터 24시간 동안 수집된 스트리밍 데이터이다. 이를 LSTM의 입력 데이터로 사용하기 위해 PM10 시계열 데이터로부터 30개의 연속된 값으로 이루어진 시퀀스 데이터로 변환한다. LSTM 모델은 바로 인접한 공간으로 이동해 가는 슬라이딩 윈도우 프로세스를 통하여 학습한다. 또한 모델의 성능 개선을 위해 24시간마다 수집한 스트리밍 데이터에 대해 점진적 학습 방법을 적용한다. 제안한 LSTM 모델의 성능을 평가하기 위해 선형회귀 모델 및 순환형 신경망(RNN) 모델과 비교한다. 실험 결과는 제안한 LSTM 예측 모델이 선형 회귀보다 700%, RNN 모델보다는 140% 성능 개선이 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.313-318
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• 2016

IoT 환경에서 센싱 정보의 활용을 위해서는 센서로 부터 생성된 정보의 가공 및 처리를 위한 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계가 필수적이다. 특히 IoT 환경에서 사물은 인터넷에 연결되고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 통신이 가능하여야 한다. 그러나 MapReduce 기반의 Hadoop과 Twister은 데이터의 배치 처리에 적합하지만, 스트리밍 센서 자료의 이동중 처리에는 제약점을 갖는다. 전통적인 스트리밍 데이터 처리 방법인 MOM 기반의 메시지 큐 시스템을 이용해 메시지 스트림을 처리하는 방식은 프로그래머가 메시지 흐름의 복잡도를 고려해야 상세한 처리를 프로그램 함으로써 유지보수 및 확장성을 갖기 어려움이 있다. 이 논문에서는 IoT 환경에서 수집된 센싱 자료의 처리를 위한 소프트 웨어 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계된 소프트아키텍처를 기반으로 오픈소스 프레임워크인 Storm의 응용 구성을 기술한다. 구성응용은 센서게이트웨이(Sensor Gateway)를 통해 자료를 수집한 후 실시간 스트리밍 데이터를 파이프-필터 스타일로서 변환한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.1291-1294
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• 2005

소프트웨어 스트리밍[1][2]은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 데이터 전송이 진행중인 동안에도 PC, PDA, 휴대용 개인 컴퓨터, 휴대 전화 등과 같은 데스크 탑 또는 이동 연산장치 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 즉, 소프트웨어 스트리밍 기술을 사용하면 사용자가 다운로드, 압축해제, 인스톨과 시스템 재구성이라는 일련의 과정이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 최소한의 다운로드 후에 해당 소프트웨어가 곧바로 실행될 수 있도록 해준다. 응용프로그램을 실행하는데 필요한 첫번째 실행 블록이 메모리에 적재되고 기본적인 환경설정을 마치자마자 나머지 블록들이 다운로드되고 설치되기도 전에 실행될 수 있기 때문에 스트리밍 시스템은 응용 프로그램의 실행준비 시간을 대폭 줄일 수 있게 해준다. 게다가, 응용프로그램 실행시 실제로 사용되지 않는 대부분의 블록들은 서버로부터 다운로드 받지 않아도 된다. 그 결과, 메모리와 대역폭 같은 리소스의 활용이 절약된다. 이러한 스트리밍 시스템을 사용하면 사용자는 다양한 공개 또는 상업용 응용프로그램을 광범위하게 지원하는 사용자 투명성을 가진 가상 소프트웨어 컴퓨팅 환경을 만들 수 있다. 본 논문에서는 프로그램 등록, 환경 변수 설정, 그리고 구성파일과 관련된 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공함으로서 네트워크를 통하여 소프트웨어를 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 설계 및 구현한다. 또한 구현된 SOD 스트리밍 시스템의 성능측정 실험환경을 구축하고 실험 결과를 이용하여 성능분석을 행한다.