센서 네트워크에서 데이터 저장소 기법은 해쉬 테이블을 기반으로 네트워크상의 센서노드들을 저장소로 간주한다. 센서노드들은 해쉬 테이블에서 추출된 노드에 데이터를 저장하며 질의를 전송하는 사용자들도 해쉬 테이블을 이용하여 원하는 데이터가 저장된 센서노드에 접근한다. 이러한 데이터 저장소 기법의 문제점들 중 하나는 데이터를 저장하는 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며 부하집중으로 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 적응적 지역 트라젝토리 기반의 데이터 저장소 (Data Centric Storage based on Adaptive Local Trajectory, ALT)기법을 제안한다. ALT기법에서는 데이터를 저장할 노드를 중심으로 트라젝토리를 형성하며 질의 빈도의 변화에 따라 적응적으로 트라젝토리 범위를 변화시킨다. 실험을 통하여 제안하는 ALT기법이 기존의 데이터 저장소 기법에 비해 질의 빈도에 따라 빠른 응답시간을 제공함을 보이며 질의처리를 위한 부하가 여러 노드로 분산됨을 보인다. 또한 이를 통하여 노드의 에너지 소모도 분산됨으로써 네트워크 수명을 연장할 수 있음을 설명한다.
현대의 산업화가 급격히 발전되면서 유한한 에너지에 대한 고갈 및 환경 문제가 더욱 심각해지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위한 하나의 방법으로서 대체에너지 관리 및 서비스의 필요성이 크게 요구되고 있다. 이 논문은 국내 지역에서 측정된 대체에너지 데이터에 대한 실시간 시공간 대체에너지 관리기를 설계한다. 시공간 대체에너지 관리기는 시공간 질의 처리기, 실시간 데이터 처리기, 공간 객체 관리기, 웹 GIS 서버로 구성된다. 또한 주기적으로 측정되는 대체에너지 관련 데이터를 실시간으로 처리하여 시공간 데이터베이스를 구축하고, 웹에서 다양한 형태로 정보를 제공하는 기능을 포함한다. 시공간 질의 처리기에서 실행된 결과를 텍스트 형태로만 제시하지 않고, 그래프, 등고선, 지도정보 등과 같은 다양한 시각화를 통한 검색 서비스를 제공한다.
의료정보시스템에서 처리하는 데이터 크기가 급속하게 늘어남에 따라 대용량 데이터 처리에 대한 필요성이 갈수록 증가되고 있다. 최근 몇 년 동안 의료정보시스템을 구성하는 요소 중 디스크의 성능 향상 및 발전 속도가 중앙처리장치에 비해 둔화되고 있으며, 이와 같은 성능차이로 인해 디스크 장치가 시스템의 병목지역이 되어 전체 성능을 저하시키는 주된 요인이 되고 있다. 의료정보시스템은 주로 관계형 데이터베이스를 이용하여 저장하기 때문에 서버의 데이터 접근 처리방식과 I/O에 대한 부분이 성능을 크게 좌우한다. 따라서 본 논문에서는 의료정보시스템의 특성에 따른 하드웨어 RAID 디스크 구성 최적화 방안을 알아봄으로써 본 논문의 연구 결과가 시스템 구성 초기에 최적화된 I/O 를 위한 구성정보로 활용될 수 있도록 하고자 한다.
기계학습에서 분류기틀의 집합으로 구성된 앙상블 분류기는 단일 분류기에 비해 정확도가 높다는 것이 입증되어왔다. 본 논문에서는 새로운 앙상블 학습으로서 데이터의 지역 기반 분류기들의 앙상블 학습을 제시하여 기존의 앙상블 학습과의 비교를 통해 성능을 검증하고자 한다. 지역 기반 분류기의 앙상블 학습은 데이터의 분포가 지역에 따라 다르다는 점에 착안하여 학습 데이터를 분할하여 해당하는 지역에 기반을 둔 분류기들을 만들어 나간다. 이렇게 만들어진 분류기들로부터 지역에 따라 가중치를 둔 투표를 적용하여 앙상블 방법을 이끌어낸다. 본 논문에서 제시한 앙상블 분류기의 성능평가를 위해 단일 분류기와 기존의 앙상블 분류기인 배깅과 부스팅 등을 UCI Machine Learning Repository에 있는 11개의 데이터 셋으로 정확도 비교를 하였다. 그 결과 새로운 앙상블 방법이 기본 분류기로 나이브 베이즈와 SVM을 사용했을 때 다른 방법보다 좋은 성능을 보이는 것을 알 수 있었다.
이 논문은 서울시를 중심으로 공공 빅데이터 및 환경 분석을 통한 상대적 성범죄예방지수를 산출하기 위하여, 서울시의 법정동 별로 분석하고 그에 따른 위험도를 도출하는 데이터 베이스를 구축하였다. 이 시스템에서 개발한 상대적 성범죄예방지수를 활용하여 정부차원에선 위험도가 높은 지역에 성범죄 예방 자원을 추가 공급할 수 있는 근거 자료가 될 수 있다. 또한 개인 차원에서는 지역별 성범죄의 위험도를 인지하는 것을 넘어서, 실질적으로 주거지를 선택할 때에 유용한 정보로 활용할 수 있다.
Covid19의 세계적 유행 이래로 긴 일정의 해외여행이 감소하고 국내 여행의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 현재 다수의 국내 여행 숙박 플랫폼은 가성비 측면으로 이용자가 숙박업소를 선택하고 소비자와 업체를 연결해주는 과정에서 수수료를 얻는 상업적 모델이다. 본 논문에서는 가격 경쟁 중심의 기성 시스템이 아닌, 여행자 개인의 가치를 맞춤화하고 공익의 목적으로 업체를 홍보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반의 시스템을 구현하여 여행자에게 개인 가치에 맞는 업소를 맞춤형으로 추천하고 해당 업소에 대한 평가 지표를 시각화하여 제공한다. 본 시스템은 맞춤형 업소 추천과 평가 지표 제공을 위해 소비자의 리뷰 데이터를 사용한다. 텍스트 데이터를 분석하고 해당 데이터를 다중 분류를 통해 업소에 대한 평가 지표별 점수를 산정한다. 본 시스템은 여행자에게 다양한 관광지와 관광 업소를 추천함으로써 지역 관광을 유도하고 해당 여행지 업소와 지역 경제에 도움을 줄 것이라고 기대된다. 본 논문에서 제안된 기법은 오픈소스로 공개되었다[1].
본 논문에서는 MapReduce 작업처리시간을 줄일 수 있는 선 정렬 기반 태스크 스케줄링 기법을 제안한다. 태스크와 그 태스크가 처리할 데이터가 동일 노드에 존재하지 않으면 해당 태스크는 다른 노드로부터 데이터를 전송받아 처리한다. 이때 전송시간으로 인해 MapReduce의 작업처리시간이 증가하는 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 두 단계로 태스크를 스케줄링한다. 첫 번째 단계에서는 데이터 지역성이 높은 순으로 태스크를 노드 리스트에 정렬한다. 두 번째 단계에서는 데이터의 위치정보를 이용하여 태스크들이 데이터 지역성을 높일 수 있도록 교환하여 스케줄링한다. 본 논문에서는 제안한 스케줄링 기법의 성능평가를 위해 소규모 Hadoop 클러스터를 구현하여 실험하였다. 제안한 기법을 적용하였을 때 작업처리시간이 약 18% 감소하였으며 데이터가 저장된 노드에 할당되지 않은 태스크 수는 약 25% 감소하였다.
지능형교통체계(ITS:Intellegent Transport System)의 구현을 위한 가장 중요한 요소중의 하나는 교통정보의 생성이다. 교통정보의 생성은 루프 검지기, 폐쇄회로(CCTV), probe 차량, 경찰, 통신원 등을 수집된 제보자료들을 분석 및 가공함으로써 이루어진다. 그러나 이들 수집원은 주어진 시간에 있어 모든 네트웍을 통해서 자료가 완전히 수집되어지는 것은 아니다. 즉, 특정 지역에 수집원이 몰려 있는 경우가 있는 반면, 전혀 수집되어지지 않는 지역이 발생할 수도 있다. 이러한 공간적인 불균형적 특성은 동시에 발생한 다량의 자료를 처리하는 기술과 자료가 수집되지 않은 지역에 대한 처리기술을 요하게 된다. 본 논문은 전술한 바와 같은 사항에 대하여 ITS의 진행 단계별로 드러날 수 있는 문제점을 검토하고, 자료통합에 대한 일반적인 개념을 우선 설명한다. 다음에 특정시각에 주어진 자료의 통합을 위해 퍼지선형회귀모형(fuzzy linear regression model)과 데이터 퓨전(data fusion)기법의 내용을 소개하고, 신뢰성있는 단일 교통정보생성을 위한 테이터 퓨전 알고리즘을 제시한다. 또한 제시된 알고리즘을 토대로 가상의 자료를 이용하여 적용가능 봉? 타진해 보았다. 제시되어진 알고리즘은 향후 교통정보 수집환경이 어느 정도 형성된다고 볼 때, 예측치와 실측자료간의 자료검증을 통하여 신뢰도를 가질 경우 보다 광범위하게 사용되어질 수 있을 것으로 판단된다.
기존 센서들은 고정형 무선 네트워크로 구성되어 재난지역, 군사지역 등의 지역에서는 데이터를 획득 할 수 있는 관찰영역이 제한적이다. 하지만 이동 능력을 가진 센서들이 스스로 주변 센서들의 위치와 장애물의 위치를 이용하여 자율 배치된다면 센서들의 관찰영역을 보다 많이 확보하면서 보다 더 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 로봇 공학 분야에서 많이 사용하는 Player/Stage 시뮬레이터를 이용하여 다양한 실제 환경과 같은 가상의 환경에서 포텐셜 필드 방식을 적용한 센서 로봇 집단의 자율 배치 기법을 모의실험하고 검증한다. 또한 그 자율 배치 방법을 이용한 실제 이동 센서 로봇집단의 구현 내용 및 결과를 제시한다.
본 연구에서는 서울시에서 시범 운영을 진행 중인 스마트쉘터를 우선으로 설치해야 하는 지역을 제안한다. 행정동별 유동 인구뿐만 아니라 교통약자, 폭염, 대기오염을 고려한 클러스터링을 통해 우선순위를 부여한 서울시 스마트쉘터 설치 지역을 제안하였고, 이를 통해 스마트쉘터를 효율적으로 설치할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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