Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06d
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pp.315-320
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2007
본 논문에서는 동시 접속자 수의 제약과 서버 증설에 의한 고비용 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 실시간 웹캐스팅 시스템이 설계 구현된다. 기존의 시스템과는 다르게, 다양한 해상도를 지원할 수 있는 IP 카메라로부터 실시간으로 스트리밍 되는 동영상 데이터를 콘텐츠로 하는 라이브 웹캐스팅과, 저장 공간에 저장된 후, 사용자 요구에 따라 파일 데이터를 콘텐츠로 스트리밍 하는 주문형 비디오(VOD) 서비스 모두를 포함하는 total 시스템이다. 압축률이 높은 마이크로소프트사의 WMV(혹은 VC-1) 형식의 동영상 데이터를 사용함으로써 사용 대역폭을 줄여, 많은 Tuner들을 수용할 수 있도록 하였으며, 각 Tuner는 미디어플레이어를 뷰어로써 사용할 수 있도록 하여 시청자들이 별도의 소프트웨어를 설치하지 않도록 하였다. 가능한 모든 시스템 구성 요소들 또한 마이크로소프트에서 제공되는 유틸리티들을 사용할 수 있도록 하여 기존 시스템과의 호환성을 최대화 시켰으며, 특히, Caster, Distributor, 그리고 Tuner, 3 부분으로 나누어, Caster의 규모, 혹은 Tuner의 규모에 따라 Distributor의 확장이 모듈 단위로 가능하도록 하였다.
RFID 기술이 발전하면서 다양한 분야에서 이를 활용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. EPC 네트워크 시스템은 EPC로 구동되는 모든 이벤트를 캡쳐하는 EPCIS를 가지고 있으며, 제품 정보를 포함한다. EPC 태그가 다른 곳으로 이동될 때마다, 리더는 태그를 읽으며 태그 데이터가 EPCIS에 저장된다. EPCIS는 데이터 저장 시스템으로써 클라이언트가 서비스를 요구할 때 원하는 데이터를 제공한다. 모든 서비스가 웹 서비스를 통하여 EPCIS로 접근되며 EPCIS는 클라이언트로 하여금 제품의 실시간 상태를 얻을 수 있게 한다. 본 논문에서는 네트워크에서 실시간으로 제품 상태를 파악하고, 재고 관리를 위해 EPCIS를 이용한 서비스 정보 시스템을 제안하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.648-650
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2003
시장조사나 소비자 행태 등을 조사하기 위해 많은 설문들이 이루어진다. 최근에는 컴퓨터를 이용하여 독립적인 설문 소프트웨어를 이용하거나 웹 상에서 직접 설문에 응답하는 등 다양한 방식의 설문조사 시스템이 개발되었다. 설문 조사는 복잡한 절차와 많을 시간, 많은 일손을 필요로 한다. 이러한 설문 시스템에서 다루어지는 복잡한 시스템 체계를 효율적으로 처리하고, 데이터의 저장이나 추출 방법 둥에 대해 많은 연구가 필요하다. 본 논문에서는 설문 시스템의 데이터의 양이 증가하고, 형태가 복잡해짐에 따라 이를 효율적으로 처리하기 위한 XML을 이용한 신뢰성 있는 실시간 설문조사 시스템 체계를 설계 구현한다.
침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.
The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.4
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pp.75-82
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2000
전자전 장비는 개발 과정에서 재밍 성능을 시험평가하기 위하여 위협 레이더를 대상으로 그 재밍효과를 측정하여야 한다. 종래에는 재밍 효과를 측정하는 방법으로 레이터 스코프에 나타나는 표적의 이동 또는 상실을 육안으로 관측하거나, 레이더 자체에서 실시간으로 저장되는 추적 데이터를 후처리하여 해석하였으나, 본 고에서는 2개의 GPS(Global Positioning System)를 이용하여 두 위치간의 상대위치를 측정하고 이를 레이더의 표적 추적 위치 정보와 비교하여 그 차이를 분석함으로써 실시간으로 재밍효과를 측정하는 방법을 소개하였다.
소셜 네트워크 서비스의 사용자가 늘어나면서, 소셜 네트워크 서비스상에서 발생하는 빅데이터를 활용한 서비스가 늘어나고 있다. 소셜 네트워크 서비스 데이터는 실시간으로 생성되며, 따라서 데이터 수집 시스템 역시 자동화하여 준 실시간으로 데이터를 수집할 필요가 있다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터의 데이터를 지속적으로 수집하기 위한 자동 수집 시스템을 제안한다. 수집 시스템은 Twitter API 를 활용하는 Python 라이브러리를 통해 내용 및 메타데이터를 수집하며, 수집된 데이터를 재 검증한 뒤 저장한다. 또한 구현된 시스템에 환경 데이터를 주제로 하는 쿼리를 입력하여 실제 트위터 데이터를 수집하며 구현된 시스템을 검증해보았다.
네트워크 공격이 다양해지고 빈번하게 발생함에 따라 이에 따라 해킹 공격의 유형을 파악하기 위해 다양한 보안 솔루션이 생겨났다. 그 중 하나인 통합보안관리시스템은 다양한 로그 관리와 분석을 통해 보안 정책을 세워 차후에 있을 공격에 대비할 수 있지만 기존 통합보안관리시스템은 대부분 관계형 데이터베이스의 사용으로 급격히 증가하는 데이터를 감당하지 못한다. 많은 정보를 가지는 로그데이터의 유실 방지 및 시스템 저하를 막기 위해 대용량의 로그 데이터를 처리하는 방식이 필요해짐에 따라 분산처리에 특화되어 있는 하둡 에코시스템을 이용하여 늘어나는 데이터에 따라 유연하게 대처할 수 있고 기존 NoSQL 로그 저장방식에서 나아가 로그 저장단계에서 정규화를 사용하여 처리, 저장 능력을 향상시켜 실시간 처리 및 저장, 확장성이 뛰어난 하둡 기반의 로그 수집 시스템을 제안하고자 한다.
Recently, massive amounts of stream data have been studied for distributed processing. In this paper, we propose an incremental stream data processing method based on in-memory in big data environments. The proposed method stores input data in a temporary queue and compare them with data in a master node. If the data is in the master node, the proposed method reuses the previous processing results located in the node chosen by the master node. If there are no previous results of data in the node, the proposed method processes the data and stores the result in a separate node. We also propose a job scheduling technique considering the load and performance of a node. In order to show the superiority of the proposed method, we compare it with the existing method in terms of query processing time. Our experimental results show that our method outperforms the existing method in terms of query processing time.
산업 전반에 보급된 실시간 시스템의 수행 상태를 파악하기 위해 실시간 감시 기능을 사용한다. 감시의 기본 목적은 감시 대상이 정상적으로 수행하는지를 파악하는 것이다. 특히 실시간 감시 기법으로는 실시간 시스템 상에서 동작하는 실시간 프로세스 상태를 감시하는 프로세스 감시 기법이 있다. 이러한 감시 기법을 지원하는 실행시간 프로세스 모니터의 구조 및 데이터 저장소의 구조에 대해서는 이미 설계 및 구현을 하였다. 하지만, 기존의 프로세스 모니터는 프로세스 상태 데이터를 수집하는 기본 기능만을 제공하였다. 개발자에게 있어서 의미 있는 정보는 프로세스 상태 데이터만이 아니라 프로세스의 동작상의 문제점을 발견하고 원인 규명을 할 수 있도록 하는 고급 정보이다. 이러한 정보를 도출하기 위해 본 논문에서는 기존의 실행시간 프로세스 모니터의 구조 기반 위에서 프로세스 동작 여부를 확인하는 기능과 흐름 추적 기능을 새롭게 설계 추가하였다. 이들 기능을 통해 개발자는 어떤 프로세스에서 동작상의 문제가 발생했는지, 또한 문제를 발생시킨 원인 프로세스가 무엇인지를 추적해 낼 수 있으며, 개발단계에서 문제 해결 능력을 높일 수 있다. 본 논문에서 설계한 원인 프로세스 추적 기능을 가진 실행시간 프로세스 모니터는 기본적으로 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야에서 이용될 수 있다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.1-9
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2018
In the fourth industrial revolution, which has become an issue now, we have been able to receive instant analysis results faster than the existing slow speed through various Big Data technologies, and to conduct real-time monitoring on mobile and web. First, various irregular sensor Data is generated using IoT device, Raspberry Pi. Sensor Data is collected in real time, and the collected data is distributed and stored using several nodes. Then, the stored Sensor Data is processed and refined. Visualize and output the analysis result after analysis. By using these methods, we can train the human resources required for Big Data and mobile related fields using IoT, and process data efficiently and quickly. We also provide information that can confirm the reliability of research results through real time monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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