본 논문에서는 무선 방송 환경에서 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 XML 데이타 스트리밍 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원본 XML 문서의 데이타를 효과적으로 캡슐화하여 클라이언트에서의 스트림 접근 시간을 단축시킨다. 또한 연관된 데이타들 사이의 주소 정보를 이용하여 서로 다른 방식의 스트림 구조를 제안하고 이들에 대한 이벤트 구동 방식의 스트림 생성 방법과 단순 경로 질의에 대한 처리 알고리즘을 제시한다. 또한 실제 XML 데이타에 대한 실험을 통해 질의 처리 시 튜닝 성능을 크게 향상시킴을 보인다.
다중 센서를 활용하는 상황인식에 있어서 각각의 센서가 감지하여 보내온 센서 데이터를 활용할 때, 센서 별로 가중치를 달리하여야 할 필요가 있다. 같은 상황에 대하여 같은 종류의 센서를 구성하였더라도 다른 부차적인 요인 때문에 가중치 부여를 달리하여야 하는 경우가 있다. 실제 세계의 이벤트에 가중치 부여를 하지 않을 수 없으며, 다중 센서를 활용하는 상황인식 시스템에서 활용할 수 있는 가중치 부여 방안은 필요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 시간이 경과하면서 센서들이 계속 감지 활동을 하는 가운데 호스트로 보고하는 각 센서에 대한 가중치 부여 방안을 제안한다. 대부분의 사물인터넷 환경에서 센서는 감지 활동을 지속적으로 이어나가며, 감지한 값이 사전에 정해 둔 범위 이상의 변화양상을 보일 때, 호스트로 보고하는 것을 기본으로 한다. 이러한 것을 일종의 데이터 스트림 환경이라고 할 수 있다. 데이터 스트림 환경에서 다중 센서로부터의 감지 데이터를 대상으로 하는 가중치 부여 방안에 대하여 제안하였으며, 새로운 가중치 부여 방안은 스트림 상에서 상황 변화를 주도적으로 나타내는 데이터를 선별하여 가중치를 부여하는 것으로 하였다.
IDS 에서 가장 중요한 것은 침입을 논리적으로 모델링하고, 이것을 센싱 할 수 있는 Filter 의 개발이며 Filter 에서 발생한 이벤트들에서 특정 공격 행위를 인식할 수 있는 신호인 Signature 의 정의를 통해 이벤트 스트림에서 Signature 를 자동으로 인식할 수 있는 방법에 대한 연구가 가장 핵심적이라고 할 수 있다. 본 논문은 이러한 filter 와 Signature 에서 사용할 수 있도록 특징들이 정의 되어있는 양식으로 원시 데이터로부터 profile 을 생성 filter 와 signature 에서 탐지할 수 있는 모듈을 적용할 수 있도록 네트웍과 host input stream 등의 raw audit data 에서 특징을 추출 Feature Construction 작성에 대한 연구이다.
인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
본 논문은 지능형 TV에서 QoS 개선을 위한 MPEG-4 미디어 프리젠터 개발이다. 사용자들이 단순히 수동적인 미디어 사용을 벗어나, 능동적으로 참여 가능한 상태로 변환하며, 다양한 하이퍼미디어를 제공함으로써 정보 서비스의 질적 향상을 지원한다. 화면에 나타난 장면에서 사용자 이벤트를 실시간으로 처리하고, 독립적인 바이너리 세마포 구조인 변형된 원형버퍼를 사용하여 네트워크를 통해 전달된 미디어 스트림을 버퍼링하여 효율적인 상호작용을 지원한다.
최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.
운전자의 도로 주행 데이터를 데이터베이스화한 정보는 다양하게 이용될 수 있다. 이러한 주행 정보를 이용한다면 운전자의 운전 성향을 분석하는데 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 도로 주행 시의 센서 데이터들을 기록하고 주행 패턴을 인식하는 방법을 제안한다. 운전 성향을 분석하기에 앞서 패턴 별 주행 정보를 제공하기 위해 주행 패턴을 인식하는데 중점을 두었다. 좌회전, U턴, 우회전, 급감속, 급출발, 급가속, 과속방지턱에 해당하는 7개의 패턴을 인식하기 위한 과정으로 데이터 전처리를 통해 이벤트가 발생한 구간을 검출 후, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용한 결정 방식을 적용하여 패턴을 인식한다. 제안된 방법은 운전자의 정보 제공을 위해 인식된 패턴과 함께 동시에 녹화된 비디오 스트림도 제공되며, 이는 안전운전시스템이나 운전습관분석시스템의 중요한 요소라 할 수 있다.
이절적인 하드웨어 플랫폼, 네트워킹, 프로토콜, 미들웨어 등 다양한 기술들이 존재하는 홈 네트워크에서 OSGi는 로컬 네트워크에서 상호 호환성을 보장하고, 각 하드웨어에서 관리되는 서비스들의 배포 및 공유에 대한 플랫폼을 제공한다. 하지만 현재 OSGi를 이용한 홈 네트워크에서는 단순한 제어와 이벤트성 데이터 처리에 대한 고려만 있을 뿐, RFID/USN 센서 등을 이용한 실시간 데이터스트림 처리에 대한 고려가 충분치 않다. 따라서 OSGi를 이용한 홈 네트워크 환경에서 개발자로 하여금 실시간 데이터스트림 생성 장치를 효과적으로 활용하여 OSGi 응용을 개발할 수 있도록 하기 위한 아키텍처 및 API 제공 방법 등에 관한 연구가 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크로 제공되는 다양한 형태의 실시간 데이터스트림을 필터링, 그룹핑, 그리고 카운팅 등 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다.
MPEG-4와 같은 대화형 미디어의 시간 관계를 위하여 재생 중에 사용자 이벤트에 의하여 객체간 재생 시간과 시간 관계를 동적으로 변화시킬 수 있는 시간 모델이 필요하다. 또한 사용자 이벤트에 의하여 시간 속성이 변경되더라도, 씬의 타당성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 사용자 상호작용을 지원하는 시간 모델을 제안하고, 이를 적용한 MPEG-4 컨텐츠 저작 시스템을 개발하였다. MPEG-4에서 저작 가능한 시간 관계와 시간속성을 변경시키는 사용자 상호작용을 정의하였다. 본 저작 시스템은 시간 관계와 이벤트에 대한 제약 조건을 정의하고, 제약 조건을 검사하여 오류 없는 씬(scene)을 생성할 수 있다. 또한 MPEG-4 씬에 시간관계와 이벤트를 시각적으로 저작하기 위한 저작 환경을 제공하고, 저작된 씬을 인코딩 하여 MPEG-4 스트림을 생성한다.
인터넷의 발전으로 사용자는 방대한 양의 데이터로부터 유용한 정보를 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 사용자의 요구에 맞는 정보만을 추출하기 위한 효율적인 기법이 필요하다. 전통적인 정보 추출 방법은 사용자의 요구를 질의로 변환하여 대용량의 데이터를 대상으로 처리하였다. 그러나 이 방법은 연속적으로 변화하는 데이터를 대상으로 매번 사용자의 질의를 처리하기 때문에 비효율적이다. 이 논문에서는 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 시스템을 구현하고 다양한 데이터 셋을 대상으로 실험평가를 실시하여 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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