DSP(Digital Signal Processor)는 신호처리의 응용에 있어서 실시간 처리가 요구되는 경우 탁월한 성능을 나타낸다. 멀티미디어 서비스를 위해서는 전송되어 들어오는 데이터를 빠른 시간에 처리를 하여 원하는 서비스를 제공해야 한다. 따라서 사용자 측에서는 전송된 데이터의 실시간 처리를 위한 특별한 장치가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 용도를 위해 DSP를 이용하여 MSP(Multimedia Signal Processor)를 설계한다.
센서 네트웍, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 발전하면서 스트리밍 데이터와 같이 무한한 데이터의 처리에 대한 요구가 많이 커지고 있다. 스트리밍 데이터에 대한 질의 처리는 크게 실시간으로 처리가 요구되는 질의와 과거 데이터에 대한 동향 근사치 요청질의로 나누어질 수 있다. 기존의 스트리밍 데이터 처리에 대한 연구들은 실시간 질의 처리만을 고려하고 과거 데이터에 대한 질의에 대한 고려는 미약하다. 그리고 사용자가 과거의 데이터에 대한 동향 분석을 요청하는 질의, 또는 과거 어느 시점의 데이터에 대한 요청 혹은 근사치를 요구하는 질의에 대해서는 처리를 할 수 없는 한계점이 있다. 본 논문에서는 스트리밍 데이터 프로세서의 메모리의 범위를 넘어서서 삭제되는 과거 데이터를 디스크의 I/O처리 속도에 맞추기 위해서 로드 셰딩 기법을 적용해서 저장한 후에 개념 계층을 이용해서 사용자가 원하는 데이터만을 효과적으로 저장하는 기법을 제안한다.
최근 소형 레이더는 한번의 타격으로 표적의 시스템을 무능화시키기 위해 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더 개발을 요구한다. 높은 거리해상도를 갖는 소형 밀리미터파 레이더가 표적을 획득하고, 추적하기 위해서는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리해야한다. 본 논문에서는 소형 밀리미터파 레이더에서 요구하는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 실시간 데이터 전처리 방법을 정리하였다. 또한 실시간 데이터 전처리 방법으로 제시한 디지털 IF(Intermediate Frequency) 수신기, Window처리, DFT(Discrete Fourier Transform)를 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 활용하여 구현하였다. 마지막으로 구현한 실시간 데이터 전처리 모듈은 소형 밀리미터파 레이더를 위한 신호처리기에 적용하여 실시간 데이터 전처리 기능과 관련된 성능시험으로 검증하였다.
대규모 실험장비에서 발생하는 아주 큰 사이즈의 데이터를 처리하기 위해서 기존에는 수집 및 저장, 계산 장비로의 원거리 전송, 데이터 분석 등의 단계를 따로 처리해 왔다. 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있고 동시에 데이터의 실시간 처리 요구가 증가하는 상황이다. 이에 본 연구에서는 추상화된 입출력 계층을 이용하여 마치 로컬 저장소에 있는 데이터를 사용하는 것과 같은 인터페이스를 통해 원거리에서 생성된 데이터 스트림을 실시간으로 이동하고 처리할 수 있는 기법을 소개한다. 또한 데이터 전처리 계산 위치를 송신 측으로 변경하여 대용량 데이터를 효과적으로 전송하기 기법을 제안한다.
STAREX 교환기의 DBMS는 교환기 시스템의 호처리, 운용, 보전 등에 관련된 모든 데이터를 유지하면서, 응용 프로그램 데이터의 효율적 지원, 데이터의 일관성 유지, 데이터의 백업, 데이터의 무결성 진단 및 복구 등의 종합적인 관리를 수행하는 시스템 소프트웨어이다. 또한, DBMS는 교환기의 실시간 처리 요구를 만족시키기 위하여 여러 가지 기능들을 제공한다. 그러나, 이러한 기능들은 응용 프로그램들이 얼마나 효율적으로 사용 하느냐에 따라 성능이 크게 좌우된다. 본 논문에서는 STAREX 교환기의 DBMS가 제공하는 실시간 처리 기능들을 소개하고, 교환기의 성능을 향상시키기 위하여 응용 프로그램들이 효율적으로 데이터베이스에 접근하는 방안을 제시한다.
데이터웨어하우스는 기업의 정책을 결정하는데 사용하고 있다. 그러나, 새로운 시스템이 추가되면 데이터 통합 측면에서 시스템간의 여러 가지 이질적인 특성으로 인해 많은 비용과 시간이 필요로 하게 된다. 따라서, 이러한 이질적인 특성을 해결하기 위해 데이터 구조의 이질성 및 데이터 표현의 이질성은 XMDR(eXtended Master Data Registry)를 이용하여 추상화된 쿼리를 생성하고, XMDR에 맞게 쿼리를 분리함으로써 이질성을 해결한다. 특히 본 논문에서는 XMDR을 이용하여 분산 시스템 통합시 로컬시스템의 영향을 최소화하고, 데이터웨어하우스의 정보를 실시간으로 생성하기 위해 분산된 환경에서 데이터 통합을 위한 표준화된 정보를 제공한다. 또한, 기존 시스템의 변경 없이 데이터를 통합하여 비용과 시간을 절감하고, 실시간 데이터 추출 및 정제 작업을 통해 일관성있는 실시간 정보를 생성하여 정보의 품질을 향상시킬수 있도록 한다.
DCP (Device Configuration Protocol)는 인터넷을 기반으로 하여, TCP/IP 표준 프로토콜상에서 돌아가는 응용프로토콜로서, 특히 응용계층에서 Client와 Server의 역할을 교환하여, 다양한 필드장치들의 인터페이스를 단일화하기 위해 제안한 프로토콜이다. 이 프로토콜에 실시간 처리 알고리즘과 IPv6에서 제공되는 QoS의 기능을 연동하여 적용하게 된다면, 긴급한 실시간 처리가 요구되는 데이터를 상황에 맞게 처리 할 수 있다. 만약, 이러한 실시간 처리가 보장되는 DCP 인터페이스 방식을 현장에 적용하게 된다면, Device의 소형화에 의한 비용절감 효과, 인터페이스 단일화에 의한 효율적 장치 제어 및 관리. 그리고 실시간 처리로 인한 서비스의 질적 향상이 기대된다.
본 논문은 장비엔지니어링 시스템(EES) 프레임워크에서 반도체와 광전자 제조장비를 위한 새로운 하이브리드 생산설비데이터 습득 시스템을 설계하고 구현한다. 장비엔지니어링 분야에서 장비로부터 수집되는 데이터 량이 급격히 증가하고 있다. 제안된 HEDAS(Hybrid Equipment Data Acquisition System)는 EES 프레임워크에서 발생하는 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리한다. 또한, 제안된 시스템은 실시간 EES 응용 뿐만 아니라 비실시간 EES 응용을 지원할 수 있다. 실시간 EES 응용을 위해서 HEDAS는 메모리 기반의 연속질의와 필터링 기술을 이용하여 고속의 실시간 처리를 수행한다. HEADS는 비 실시간 장비 데이터를 HEADS 기반의 데이터베이스 또는 기존의 데이터베이스에 선택적으로 저장할 수 있다. 특히, 급격하게 증가하는 장비 데이터에 대해 디스크 저장 비용을 절감하기 위해 타임스템프 기반의 압축 인덱싱과 질의처리 기법을 제공한다. HEDAS는 EES 프레임워크에서 대용량의 실시간 및 비 실시간 장비 데이터를 수집하여 다양한 EES 응용에 수집된 데이터를 전송할 수 있는 효율적인 시스템이다.
본 논문에서는 실시간 지진감시 시스템의 필수 조건이 되는 PGA데이터의 실시간 전송성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방식을 제안한다. 현재 전국에 120개 이상의 지진 관측소가 설치되었으며, 지진 재해에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 향후 더욱 많은 지진 관측소들이 설치될 예정이다. 실시간 지진감시 시스템은 각 지진 관측소의 가속도 데이터를 이용하여 만든 PGA데이터를 이용하여 지진감시를 수행한다. 실시간 지진감시 시스템 구축을 위해 효율적인 PGA데이터 송 수신이 필수적이다. 제안 데이터 전송 방식은 국내에 설치된 지진 관측소를 각각 유일한 ID로 관리하고 패킷 헤더에 각 ID별로 1 bit를 할당하여 데이터 포함여부를 표시한다. 기존의 전송 방식보다 많은 관측소의 데이터를 처리할 수 있고, 데이터 전송 시 발생하는 데이터 유실율도 최소화한다. 제안한 데이터 전송 방식의 성능을 검증하기 위하여 약 91,000개의 패킷에 대한 처리 시간 및 데이터 유실을 등을 분석하였다. 실험 결과로써 제안한 전송 방식은 기존 전송 방식에 비해 약 50%정도의 처리시간 증가를 보이고 있으나 데이터 유실율은 기존 전송 방식에 비하여 87.5%가 감소된 것으로 확인되었다.
이기종(異機種) 시스템환경에서 발생하는 수많은 로그 데이터는 중요도에 따라 실시간 로그 분석이 필요하고 대용량의 로그 데이터의 경우 특정 시간내에 로그 분석 처리를 종료해야만 한다. 보안에 관련된 로그 정보의 경우 실시간 분석과 빠른 통계 처리를 요구할 것이며, 대용량의 비실시간성 로그 분석의 경우 로그 분석 및 통계처리를 주어진 특정 시간 내에 하여야 한다. 본 논문에서는 로그 데이터의 중요도에 따른 실시간 로그 분석 처리와 비실시간 대용량 통계 로그의 로그 분석 처리 마감 시간을 충족하는 로그 분석 스케줄링 정책을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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