스마트그리드는 기존의 단방향 전력 전송에서 나아가 양방향 정보 교환이 이루어지는 시스템으로 전력의 이동 및 소요량에 대한 실시간 파악이 가능하다. 전력 생산자는 전력 소모량 집계 결과로부터 향후 전력 생산량 예측이 용이하며, 사용자 또한 다수 전력원으로부터의 단위 사용 비용을 고려한 선택적 전력 사용 및 전력 절약 계획 수립이 용이해져 자원의 효율적 생산 및 사용을 가능하게 한다. 반면 자원의 사용 및 이동에 대한 실시간 정보 수집은 개인의 프라이버시를 침해할 수 있는 위험성을 내포하고 있다. 이러한 스마트그리드에서의 전력량 집계 과정에서 프라이버시 침해를 방지하기 위하여, 본 논문에서는 동형 암호화 기법을 활용함으로써 단순 합계를 포함한 복합 연산을 허용하는 유연하면서도 효율적인 전력량 집계 및 분석 기법을 제시한다.
최근 점사상을 활용하는 GIS 분야에서 많은 양의 점사상 축적과 함께 점분포 패턴을 정량적으로 평가하기 위한 알고리즘의 개발이 이루어지고 있다. 여러 연구에서 K-지표를 활용하여 점사상의 공간적 밀집 여부의 검증이 가능하며, 사건과 배경의 상호 관련성 평가가 가능함을 증명하고 있다. 한편 GIS 데이터로서의 점사상은 측량에 의해 실좌표가 관측된 사상보다는 주소와 같은 위치참조에 의해 간접적으로 좌표가 주어지는 경우가 많으며, 경우에 따라서는 통계자료와 같이 행정구역과 같은 지역단위의 집계자료로 대표되어 점사상 각각이 좌표를 가지지 못하는 경우도 많다. 본 연구에서는 GIS를 이용한 공간 분석 기법으로서 K-지표를 계산할 때, 집계자료의 사용이 K-지표의 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여, 원데이터(지번단위), 지형적인 집계(블록 단위), 행정적인 집계(행정구역 단위) 등 세 가지 형태의 데이터로부터 산출된 K-지표를 비교, 분석하였다. 연구결과 가까운 거리에서 밀집이 심하게 일어나는 점사상의 경우에는 행정구역과 같은 큰 지역단위를 이용하면 결과의 왜곡이 심하게 발생하여 활용이 곤란하나, 블록단위의 K-지표는 원데이터의 K-지표와 거의 유사함을 알 수 있었다.
아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.
지오센서 네트워크에 활용되는 센서 노드는 제한된 자원과 전력을 지닌다. 따라서, 에너지를 효율적으로 사용하여 데이터를 집계하는 라우팅 기법 연구가 필수적이다. 무선 센서 네트워크에서의 일반적인 데이터 수집은 각 센서 노드에서 수집된 데이터를 멀티홉 방식으로 싱크노드로 전송하는 방식이다. 하지만, 이러한 방식은 두 가지의 문제점을 지닌다. 첫째, 기존 연구는 데이터를 전송하기 위해 부모 노드를 선정하는 과정에서 불필요한 데이터 전송을 요구한다. 둘째, 각각의 소스 노드는 서로 다른 전송 경로를 가지기 때문에 많은 전송 횟수가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 효율적인 에너지 관리를 위한 지정 경로 기반의 데이터 집계 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 전송할 경로를 미리 선정하여 불필요한 데이터 전송을 감소시키며, round-robin 메커니즘을 이용하여 모든 센서 노드가 데이터를 집계하는 데 참여하도록 한다. 마지막으로, 기존 연구인 directed diffusion(DD) 및 hierarchical data aggregation(HDA)과의 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 에너지 효율적임을 보인다.
능동 데이터베이스 시스템은 특정한 상태를 탐지하는 능동규칙을 도입한다. 조건부 평가는 사건이 발생할 때마다 수행되기 때문에 조건부를 처리하는 방법에 따라 시스템의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 차이트리 구조, 분류트리, 그리고 집계함수 테이블을 생성하는 전처리 기능을 갖는 조건부 처리 시스템을 제안한다. 전처리는 능동규칙을 미리 파악할 수 있는 능동 데이터베이스의 특징 때문에 도입될 수 있다. 본 논문에서는 선택연산, 조인연산, 그리고 집계함수를 효율적으로 처리할 수 있는 차이트리를 제안하고 조건부의 처리 성능을 높인다. 그리고 조인연산을 효과적으로 처리하는 분류트리와 높은 처리비용을 요구하는 집계함수를 처리하는 집계함수 테이블을 제안한다. 본 논문의 조건부 처리 시스템은 전처리 기능에서 만들어진 조건부 처리 구조 때문에 조건 비교의 횟수를 감소시켜 능동규칙에서 조건부 처리의 성능 향상을 기대할 수 있다.
금형공장의 생산 일정관리에 있어서 실제 가공작업에 대한 실적데이터의 집계는 매우 중요하지만, 이러한 작업상황을 기록하는 것에 대해서 현장 작업자는 비협조적이고 반감을 갖고 있는 실정이다. 현장에서는 작업자의 개입없이 CNC 장비의 컨트롤러와의 직접적인 인터페이스를 통해서 신호를 추출하고 자동으로 작업상황을 파악할 수 있는 시스템을 구축하려고 시도하고 있지만, 컨트롤러 메이커마다 다르게 적용해야 하고 많은 비용을 요구한다. 이러한 이유로 본 연구에서는 저가의 PC 카메라를 장비에 설치하여 가공상황에 대한 동영상을 수집하고 영상처리 알고리즘을 적용하여 가공시간을 집계하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CNC 컨트롤러에 독립적으로 운용되며 저렴하게 시스템을 구축할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 무인가공과 유인가공 상황에 시범적으로 적용 및 운영함으로써 시스템의 활용가능성을 살펴보았다.
본 논문은 재난 리스크 평가를 위한 집계구 통계자료의 활용방안에 대한 연구를 수행하였다. 인구통계자료, 주택통계자료, 전국사업체 자료는 재난취약성분석과 리스크 평가를 위한 필수 요소이다. 재난의 분석과 평가를 위하여 GIS에 구축하는 자료로는 인구의 총인구, 평균나이, 인구밀도, 노령화지수, 교육수준 등이 있다. 이 자료들을 공간정보로 구축함으로써 기존의 넓은 수준의 데이터를 활용하는 것 보다 정밀한 분석이 가능하다고 판단된다. 또한, 인구와 관련된 데이터뿐만 아니라 집계구 통계 자료는 주택의 건축년도와, 주택의 유형(다세대, 아파트, 연립, 영업용건물주택의 정보를 가지고 있다. 이는 건물의 경제적 평가를 위한 자료로 활용될 것이다. 또한 선정된 지역의 사업체를 분류하여 각 폴리곤의 주요 사업체를 조사하여 공간정보를 구축함. 구축된 공간정보는 리스크 평가를 위한 자료로서 활용될 수 있다 판단된다.
다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
ROLAP 시스템에서는 다차원 OLAP 큐브를 관계 데이터베이스 내에 여러 집계 테이블을 사용하여 저장하며, 관계 DBMS 기능을 그대로 이용하므로 구현이 간단하다. 이들 집계 테이블들은 대용량의 소스 데이타(즉, 사실 테이블)를 정렬한 후 이에 대한 집계 값을 계산하므로 큐브를 생성하는데 많은 시간이 소요된다. 이러한 다차원 큐브를 효율적으로 생성할 수 있는 여러 가지 방법이 제안되었다. 이들 방법들은 큐브 생성 시간이 사실 테이블을 정렬하는데 주로 소요되므로 이 횟수를 줄이는 기법을 주로 제안하였다. 그러나 이러한 큐브 생성 알고리즘의 성능은 실제 DBMS 상에서 평가되지 않았다. 이 연구에서는 기존의 큐브 생성 알고리즘들을 관계 DBMS 상에서 그 성능을 비교 평가하였다.
본 연구는 공로로의 화물수송 편중에 따른 사회 경제적 문제를 해결하는 데 정확한 화물수요예측이 필요함에 따라 환적과 셔틀을 고려한 생산지-소비지(P-C) 자료를 활용하여 화물수단선택모형을 구축하였다. 모형은 집계적 형태의 RP 자료와 비집계적 형태의 SP 자료를 모두 활용하여 구축하였다. 철도수송이 이루어지는 주요한 품목 - 컨테이너, 양회, 철강 - 에 대하여 모형을 구축하였는데, 컨테이너는 기존의 SP기반 모형과는 달리 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 타 품목에 비해 수송시간에 대해 민감한 것으로 나타났다. 한편, 양회와 철강은 RP, SP기반 모형 모두에서 수송비용에 민감한 것으로 나타났다. 기존의 대다수 SP기반 화물수단선택모형에서는 양회와 철강의 수단선택에서 수송시간이 일정 수준의 영향을 미친다는 것과는 다르게 본 연구의 RP기반 집계모형에서는 수송시간의 모수가 유효하지 않았다. 향후 철도수송을 보다 육성하기 위하여 컨테이너와 다른 품목간에 차별화된 전략이 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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