사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.
인터넷 기반 네트워크 통신의 형태가 단순한 텍스트 위주의 데이터로부터 실시간 환경을 요구하는 멀티미디어 데이터 형태로 변하고 있으며, 실시간 분산처리 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. 이러한 실시간 시스템은 분산 실시간 처리 시스템에 대한 전반적인 분야의 발전이 필요하며, 특히 그 중에서도 신뢰성이 높은 그룹 통신 시스템의 개발은 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 고장탐지 기능이 있는 실시간 그룹 통신 시스템을 설계하였다. 설계된 실시간 그룹통신 시스템은 이미 TMO 모델을 통하여 메시지 신뢰성과 고장탐지에 관한 시뮬레이션을 하였고, 그 결과를 분석하여 실시간 그룹통신 시스템 설계에 반영하였다.
본 논문에서는 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘에 대하여 살펴보았다. 이러한 실시간 처리 디스크 스케쥴링 알고리즘은 멀티미디어 서버에서 한정된 자원을 효과적으로 사용하면서 많은 사용자에게 실시간으로 비디오, 오디오 등의 데이터를 제공하기 위해서는 이러한 스케쥴링 기법의 도입이 필수적이며, 그 중 중요한 부분이 바로 직접 비디오, 오디오 등의 데이터를 읽고 쓰는 디스크이다. 요청된 데이터의 탐색 시간을 줄이면서 시간적인 제약조건을 만족시켜 주기 위한 연구가 많이 이루어져 왔다. 그러나 아직까지는 멀티미디어 서버의 성능에 대한 일관성이 없어서 각 스케쥴링 알고리즘들에 대한 가정이 많이 달라서 이들을 객관적으로 비교 평가하기 어려운 상황이며, 이를 위한 연구가 필요한 것으로 평가된다.
데이터 마이닝은 데이터 속에 숨겨져 있는 의미 있는 패턴을 찾아내는 것이다. 이러한 패턴들을 찾아내는 것은 데이터 마이닝에서 중요한 부분을 차지한다. 그러나 기존의 데이터 마이닝 방법들에 사용되는 데이터는 시간의 흐름에 데이터가 변하지 않는다는 특징을 가지고 있다. 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터의 특성을 고려해볼 때 변하지 않는 데이터에서 패턴을 찾아내는 것은 의미가 없는 일이다. 따라서 실시간으로 변하는 데이터의 특성을 고려하고 더불어 적합한 실시간 침입 탐지 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에서 규칙을 발견하여 규칙 Set 을 생성하는 실시간 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간의 흐름에 따라 변하는 데이터에 대한 침입을 감시하기 위해 실시간 침입 탐지 시스템에 적용함으로써 보다 효율적으로 침입을 탐지하기 위한 방법을 제시한다.
LiDAR 기술은 실제와 유사한 수준의 3차원 영상 정보를 제공하는 센싱 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이 기술을 실제 활용하기 위해서는 복잡하고, 방대한 데이터 처리가 요구되며, 이에 급변하는 상황에서 빠른 대응이 필요한 군사 작전에서의 활용은 제한적이다. 본 논문에서는 무인기 플랫폼 기반의 실시간 LiDAR 데이터 처리구조를 제안하여 LiDAR 데이터 처리를 위해 무인기-고성능 데이터 처리영역 간 병렬처리와 오프로딩을 통해 실시간 수준의 탐지 정보를 제공하도록 제안한다. 또한, 제안 구조의 적용 가능성 검증을 위해 기존 처리 방식과 무인기 플랫폼의 처리환경과 유사한 ARM 클러스터에서의 병렬 처리 방식에서 실제 LiDAR 데이터의 보간 처리를 통해 처리시간, 용량을 확인하는 실험을 수행하였고, 기존 방식과 유사하거나 양호한 결과를 확인하였다. 향후 제안 구조를 기반으로 실시간성 보장이 요구되는 무인 침투자 감시 등 군사 작전에 활용될 수 있을 것이다.
일반적으로 초고속 네트워크에서 실행되는 분산 시스템의 데이터 전달처리 효율은 시스템 구조 및 데이터의 전달처리 시스템에 의존한다. 분산 환경을 이용한 실시간 분산 시뮬레이션 시스템은 데이터전달처리의 실시간성과 시스템의 신뢰성 보장을 위하여 데이터 전달처리 시스템에 의하여 요구된 성능을 만족하고자 하였다. 그러나 실시간 시뮬레이션 시스템에 적용된 클라이언트/서버 기반의 데이터 전달처리 시스템은 시스템의 안정성 및 시스템의 변경에 따른 확장성과 유지보수성 확보가 어려웠다. 따라서 기존의 데이터 전달처리 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 새로운 데이터 전달처리 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 실시간 시뮬레이션 시스템을 분석하여 시스템 개선방향을 제시하고, 시스템 확장성, 상호운용성, 재사용성 및 유지보수성을 위하여 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 새로운 실시간 데이터 전달처리 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 발생하는 실시간 데이터스트림의 처리 및 관리에 대한 요구사항이 증가되고 있다. 특히 인터넷 보안, 공장 자동화 기기설비 관리 등에서 발생하는 데이터스트림은 대용량 데이터가 실시간으로 발생하는 특징을 가지고 있어 이를 처리하기 위한 특화된 DSMS의 저장관리자의 개발이 요구된다. Coral8과 같은 기존의 DSMS의 경우 일반적인 데이터스트림의 처리가 가능 하지만 초당 10만 건 이상의 대용량의 실시간 데이터스트림이 발생하는 특수한 상황의 경우 이에 대한 처리 성능이 부족하며, 이에 대한 저장이 불가능하다. 관련 분야에서 일반적으로 사용되는 오라클10g의 경우 저장, 관리 성능은 우수하지만 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 삼성전자, 하이닉스, HP 등에 반도체, LCD 제조공장의 생산 기계에서 발생하는 대용량 데이터스트림을 실시간 압축 저장이 가능한 DSMS 저장관리자를 설계 및 구현하였다. 본 문에서는 시스템의 구조 및 주요 컴포넌트에 대해 설명하며, 관련시스템과 비교 평가를 통해 제안 시스템의 우수성을 보인다.
이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.
오늘날의 기술 환경에서 대다수의 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션은 스트리밍 데이터의 실시간 처리를 기반으로 한다. 빅 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석은 빅 데이터 기반 애플리케이션 및 솔루션 개발에서 중요한 역할을 한다. 특히 해사 분야 데이터 처리 환경에서도 데이터의 폭발적 증대에 따른 대용량 실시간 데이터를 빠르게 처리 및 분석할 수 있는 기술 개발의 필요성이 가속화되고 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 빅 데이터 처리를 위한 오픈소스 기술 중에 적합한 오픈소스로 NiFi, Kafka, Druid의 특징을 분석하여 한국형 e-Navigation 서비스에서 해사 분야 서비스 분석에 필요한 외부 연계 필요 정보들을 상시 최신 정보로 제공할 수 있도록 실시간 데이터 처리를 위한 개방형 데이터 프레임워크 기술 적용의 기초를 마련하고자 한다.
최근 인터넷 기반 서비스에서 사용되는 데이터가 개인화 및 맞춤화가 됨에 따라 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같이 데이터를 서비스 요청 즉시 처리해야 하는 실시간 서비스에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 하지만, 기존 컨테이너 관리 시스템은 컨테이너의 데드라인 할당 및 관리 기능이 제공되지 않으며, 컨테이너 관리 시스템에서 GPU(Graphic Processing Unit) 작업의 실행과 같은 작업 상태를 알 수 없다. 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 시작 및 종료 상태의 추적과 데드라인 할당 기법을 위한 실시간 처리 정보 관리 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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