웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
빅 데이터 처리는 파일이나 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 문제를 해결하고 통찰력 있는 유용한 정보를 제공한다. 현재 빅 데이터 처리를 위해 다양한 플랫폼이 사용되지만, 하둡이 가지는 단순성, 생산성, 확장성, 그리고 내고장성 때문에 많은 기관, 기업에서 빅 데이터 처리에 하둡을 사용하고 있다. 또한, 하둡은 다양한 하드웨어 플랫폼으로 클러스터를 구축할 수 있으며, 네임 노드(Master)와 데이터 노드(Slave)로 구분하여 빅 데이터를 처리한다. 본 논문에서는 실제 기관과 기업에서 사용하는 완전분산모드를 사용하였으며 원활한 테스트를 위해 저전력이고 저가인 싱글 보드를 사용하여 하둡 클러스터를 구축하였다. 네임 노드의 성능 영향 분석은 싱글 보드와 랩톱을 네임 노드로 사용하여 같은 데이터 처리를 통하여 비교하였으며 데이터 노드의 개수에 따른 영향 분석은 싱글 보드를 기존 클러스터의 개수에서 2배까지 늘려가며 데이터 노드가 미치는 영향을 분석하였다.
온라인상에서 다루어지는 비정형 텍스트 데이터는 대용량이면서 비구조적 형태의 특성을 가지고 있기 때문에, 기존 관계형 데이터 모델의 저장 방식과 분석 방법만으로는 한계가 있다. 더군다나, 동적으로 발생하는 대량의 소셜 데이터를 활용하여 이용자의 반응을 실시간으로 분석하기란 어려운 상황이다. 이에 본 논문에서는 대용량 비정형 데이터(문서)의 의미를 빠르고, 용이하게 파악하기 위하여 데이터 셋에 대한 사전학습 없이, 문서 내 단어 비중에 따라 자동으로 토픽(주제)이 추출되는 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안된 시스템의 토픽 모델링에 사용될 입력 단어는 N-gram 알고리즘에 의하여 도출되어 복수 개의 단어도 묶음 처리할 수 있게 했으며, 또한, 대용량 비정형 데이터 저장 및 연산을 위하여 Hadoop과 분산 인메모리 처리 프레임워크인 Spark 기반 클러스터를 구성하여, 토픽 모델 연산을 수행하였다. 성능 실험에서는 TB급의 소셜 댓글 데이터를 읽어 들여, 전체 데이터에 대한 전처리 과정과 특정 항목의 토픽 추출 작업을 수행하였으며, 대용량 데이터를 클러스터의 디스크가 아닌 메모리에 바로 적재 후, 처리함으로써 토픽 추출 성능의 우수성을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 소규모 서버로 사용될 수 있는 Workstation Cluster환경에서 전통 적인 디스크들을 디스크 배열 처럼 사용할 수 잇는 병행 화일시스템(S-CFS)을 설계 하고 구현하였다. S-CFS는 범용의 UNIX 운영체제를 기반으로 구현되어서 융통성과 이식 성이 높으며 별도의 입출력 노드가 불필요하므로 시스템 자원을 효율적으로 사용한다. 성능 분석 결과에 위하며, 소규모 서버에서 디스크의 수가 충분 할 경우, 트랜잭션 처리 에서 병행 화일시스템의 성능은 CPU 계산 능력에 의하여제한받는 것으로 나타났으며 대용량 데이타 입출력에서는 성능이 버퍼 간의 데이타 복사시간에 의하여 제한받는 것으로 나다.Workstation Cluster 에서 구현된 병행 화일시스템은 8개의 디스크에서 트랜잭션 처리의 경우에는초당 388 트랜잭션의 처리율을 보였으며, 대용량 데이타의 경우에는 15.8 MBytes/sec 의 대역표을 보였다. 그리고 사용자가 병행 화일시스템의 병렬성을 제어할 수 있도록 설계함으로써 고속 입출력을 요구하는 사용자의 처리율을 높일 수 있도록 하였다.
Data assimilation techniques have received growing attention due to their capability to improve prediction in various areas. Despite of their potentials, applicable software frameworks to probabilistic approaches and data assimilation are still limited because the most of hydrologic modelling software are based on a deterministic approach. In this study, we developed a hydrological modelling framework for sequential data assimilation, namely MPI-OHyMoS. MPI-OHyMoS allows user to develop his/her own element models and to easily build a total simulation system model for hydrological simulations. Unlike process-based modelling framework, this software framework benefits from its object-oriented feature to flexibly represent hydrological processes without any change of the main library. In this software framework, sequential data assimilation based on the particle filters is available for any hydrologic models considering various sources of uncertainty originated from input forcing, parameters and observations. The particle filters are a Bayesian learning process in which the propagation of all uncertainties is carried out by a suitable selection of randomly generated particles without any assumptions about the nature of the distributions. In MPI-OHyMoS, ensemble simulations are parallelized, which can take advantage of high performance computing (HPC) system. We applied this software framework for several catchments in Japan using a distributed hydrologic model. Uncertainty of model parameters and radar rainfall estimates is assessed simultaneously in sequential data assimilation.
Ad-Hoc네트워크에서 클러스터 구조는 여러 채널을 효율적으로 사용 가능하게 하고 제어메시지의 교환수를 감소시키며 네트워크의 확장성을 증가시킨다. 또한 클러스터 구조는 Ad-Hoc 네트워크에서 방송되는 메시지의 수를 감소시키기 위해 사용된다. 이를 위해 임의의 클러스터 구조는 작은 수의 클러스터를 가지는 것이 바람직하다. 일반적으로 연결성 기반의 클러스터 구성방법은 다른 방법들에 비해 작은 수의 클러스터를 생성한다. 그러나 연결성 기반의 방법은 네트워크의 위상에 따라 연결성을 고려하지 않는 방법보다 더 많은 클러스터를 생성할 경우도 있다. 본 논문에서는 클러스터 구성을 2단계로 나누어 수행하는 클러스터 구성방법을 제안한다. 제안방법은 첫 번째 단계에서 최소연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 이때 최소연결성의 노드들을 가능한 많이 포함하는 작은 수의 클러스터를 생성하기 위하여 일련의 조정절차를 이용한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 클러스터에 포함되지 않은 노드들을 대상으로 최대 연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 제안된 방법은 첫 번째 및 두 번째 단계를 거쳐서 기존 방법보다 더 작은 수의 클러스터를 완전히 분산된 방법으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실험결과에 의해 LIDCP(3)와 HCCP(3)보다 우수한 것으로 평가되었다.
최근 분산 컴퓨팅과 임베디드 시스템을 위한 응용 영역이 급성장하고 무선 통신 기술과 컴퓨터 하드웨어의 발전으로 매우 작은 크기의 센서 노드로 이루어진 센서 네트워크를 구성하는 것이 가능해졌다. 하지만 센서 네트워크의 특징 때문에 기존 라우팅 프로토콜을 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 특징을 고려하여 에너지 효율적으로 동작할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 먼저 센서 노드가 관찰한 데이터를 싱크로 전송할 때 센서 노드의 에너지의 상태를 고려한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 둘째, 센서 노드의 상대 위치를 측정하여 인접 노드를 휴지 상태로 전환시켜 에너지 소모를 줄이는 기법을 제안한다. 센서 노드의 에너지 상태와 위치정보를 주기적으로 재설정하여 센서 네트워크의 서비스 시간을 향상시킨다. 제안하는 기법은 트리기반 라우팅 프로토콜에 비해 경로 유지 시간이 2배 이상 향상되고, 평균 에너지 소모율이 약 30% 줄어든다.
이 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 발행/구독 기법에 대한 기존 연구를 이벤트 브로커간의 협동 방식에 따라 분석하고 그 결과로서 공공 장소에서 사람들이 다양한 개인화 서비스를 제공받는 시나리오에서는 이벤트 전달트리 방식이 가장 유용함을 보였다. 하지만 이 방식을 이용한 기존 연구는 각 노드가 독립적으로 메시지를 교환하므로 트리를 만드는 과정에서 최신의 토폴로지를 반영할 수 없다는 한계를 갖게 되며 이는 노드가 이동함에 따라 깨진경로를 빨리 복구하지 못하게 하여 결과적으로 낮은 이벤트 수신율을 보이게 된다. 이 논문은 트리의 루트로부터 경로 정보를 전파하게 하여 이벤트 전송 경로를 생성, 유지하게 하는 방식을 제안하며 이를 통하여 한 번의 주기 이내에 이벤트 전송 경로를 복구하게 한다. 실험을 통하여 제안된 방식이 더 낮은 부담으로 더 높은 이벤트 수신율을 달성할 수 있음을 보였다.
센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.
최근 선박자동식별장치의 도입으로, 육상에서 선박위치, 침로, 속력, 선박종류 등 선박 항적데이터 수집이 가능해 졌다. 본 연구는 맵리듀스 알고리즘을 분산처리 환경에 적용하여 선박 항적데이터를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전처리 단계, 맵핑 단계, 리듀싱 단계로 나뉘어져 있다. 데이터 전처리 단계는 선박의 동적 및 정적 데이터를 통합하고, 비관심지역의 선박정보는 필터링한다. 맵핑 단계는 선박 위치를 지오해시 코드로 변환하여 맵리듀스의 키 데이터로 할당하고, 선박의 ID는 값 데이터로 분리한다. 리듀싱 단계에서는 키 데이터가 같은 키-값 쌍 데이터를 추출하여 해당 그리드에서 선박의 수를 계산하여 시각화 한다. 제안한 방법은 항적데이터 분석에 있어서 기존 프로그램 성능에 비해 1~4배 성능 개선이 되었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.