이벤트는 환자의 증상과 같은 시간 속성을 갖는 흐름을 의미하며 센서를 통하여 수집된 스트림 데이터는 시작과 종료 시점을 갖는 인터벌 이벤트로 요약 가능하다. 그러나 대부분의 시간 마이닝 기법은 빈발 이벤트만을 고려하며, 빈발하지 않는 이벤트는 중요하더라도 제외되는 문제가 있다. 이 논문에서는 다차원 스트림 데이터 환경에서 인터벌 이벤트에 기초하여 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙 마이닝 기법을 제안한다. 제안 방법은 이벤트 가중치와 이상 이벤트가 감지된 시점의 스트림 데이터만 고려하여 이벤트의 발생 횟수에 상관없이 의미있는 시간 관계에 대한 연관 규칙을 탐사한다. 그리고 성능 평가를 통하여 제안 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 유용한 지식을 탐사함을 보인다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.168-172
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2015
In this paper, a balanced bitrate control in transcoding process based on video complexity measure for multi-view system which simultaneously shows multiple channels or video contents in single screen, is proposed. In order to consider the total quality of multiple video streams, the proposed algorithm reduces the complexity of multiple video stream and video quality differences at the same time by controlling bitrates of each stream by weighting when they are stitched for single screen. For the measure of complexity and quality differences between video streams, two different data: histogram of macroblock type and bitrate for each stream are used. The experimental result indicates that proposed algorithm decreases fluctuation of quality difference between videos in the multi-view system.
많은 양의 연속적인 스트림 데이터를 대상으로 하는 연속적인 질의처리의 경우는 전통적 방식의 요구구동형 질의처리 방식이 적합하지 않다. 본 논문에서는 자료구동형 방식을 도입하여 질의를 처리함으로써 스트림 데이터에 알맞은 질의처리 기법을 제안하고 질의계획의 구조와 질의실행 방식을 설명하였다. 제안된 질의처리 기법은 다중질의 처리가 가능하며, 질의 간에 공유가 가능하게 한다. 또한 부분질의의 실행결과가 저장됨으로써 실행시간을 단축할 수 있다. 본 질의처리 모델에 XML 데이터와 XQuery 질의를 적용하였다.
Many continuous queries are important to be process efficiently in a data stream environment. It is applied a query index technique that takes linear performance irrespective of the number and width of intervals for processing many continuous queries. Previous researches are not able to support the dynamic insertion and deletion to arrange intervals for constructing an index previously. It shows that the insertion and search performance is slowed by the number and width of interval inserted. Many intervals have to be inserted and searched linearly in a data stream environment. Therefore, we propose Hashed Multiple Lists in order to process continuous queries linearly. Proposed technique shows fast linear search performance. It can be utilized the systems applying a sensor network, and preprocessing technique of spatiotemporal data mining.
The objective of this study is to develop and evaluate simple and multiple regression models for Total Organic Carbon (TOC) concentration estimation in stream flow. For development (using water quality data in 2012) and evaluation (using water quality data in 2011) of regression models, we used water quality data from downstream of Yeongsan river basin during 2011 and 2012, and correlation analysis between TOC and water quality parameters was conducted. The concentrations of TOC were positively correlated with Chemical Oxygen Demand (COD), Biochemical Oxygen Demand (BOD), TN (Total Nitrogen), Water Temperature (WT) and Electric Conductivity (EC). From these results, simple and multiple regression models for TOC estimation were developed as follows : $TOC=0.5809{\times}BOD+3.1557$, $TOC=0.4365{\times}COD+1.3731$. As a result of the application evaluation of the developed regression models, the multiple regression model was found to estimate TOC better than simple regression models.
In the presence of multiple continuous queries, multi-query optimizing is a new challenge to process multiple stream data in real-time. So, in this paper, we proposed an approach to optimize multi-query of sliding window on network traffic data streams and do some comparisons to traditional queries without optimizing. We also detail some method of scheduling on different data streams, while different scheduling made different results. We test the results on variety of multi-query processing schedule, and proofed the proposed method is effectively optimized the data stream similar multi-queries.
데이터 스트림이란 새로운 개념과 기존의 단순 데이터 사이에 존재하는 개념적 차이를 극복하기 위해서는 많은 연구가 필요하다. 대표적인 예로써 센서 네크워크에서의 데이터 스트림 처리를 들 수 있는 데, 이를 위해서는 대역폭이나 에너지, 메모리와 같은 자원적 한계에서 부터 연속 질의를 포함하는 질의처리의 특수성까지 고려해야 할 대상이 광범위하다. 본 논문에서는 데이터 스트림 처리에서의 물리적 제약사항에 해당하는 한정된 메모리 문제를 해결하기 위해 PCA 기법을 기반으로 하는 데이터 스트림 축소 방안을 제안하다. PCA는 상호 관련된 다수의 변수들을 관련이 없는 적은 수의 변수로 변환해준다. 본 논문에서는 질의 처리 엔진의 협력을 가정하고서 센서 네크워크의 스트림 데이터 처리를 위해 PCA 기법을 적용하며, 다른 센서로부터 얻어진 많은 측정값 사이에 시공간적 관련성을 이용한다. 최종적으로 그러한 데이터 처리를 위한 프레임워크를 제시하고 다양한 실험을 통하여 기법의 성능을 분석한다.
최근 들어 CDMA 기반 시스템에서 고속 데이터 서비스 지원을 위한 수신 성능 개선 방법의 하나로 칩 단위에서 동작하는 선형 최소 평균 제곱 오차(LMMSE: linear minimum mean-squared error) 수신기에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 D-TxAA (dual stream transmit antenna array) 방식을 사용하는 단일 스트림(single stream) HSDPA MIMO 시스템에서 선부호화 계수(precoding weight) 적용이 LMMSE 수신기의 성능에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 우선 D-TxAA 기반 $2{\times}2$ 다중입력 다중출력(MIMO: multiple input multiple output) 시스템에서 수신 신호 순간 파워 (instantaneous power)의 총 합이 최대가 되도록 하는 선부호화 계수 결정 방식을 유도할 것이다. 또한 선부호화 계수의 적용 지연 시간과 단말의 이동 속도가 LMMSE 수신기의 성능에 미치는 영향을 분석하고, 컴퓨터 모의실험을 통해 검증하고자 한다.
Over the last few years, streaming audio and video content on Internet sites has increased at unprecedented rates. The predominant method of delivering video over the current Internet is video streaming such as SureStream or Intelligent Stream. Since each method provides the client with only one data stream from one server, it often suffers from poor qualify of pictures in the case of network link congestion. In this paper, we propose a novel method of delivering video stream based on wavelet to a client by utilizing multi-threaded parallel connections from the client to multiple servers and to provides a better way to address the scalability functionalities. The experimental results show that the video quality delivered by the proposed multithreaded stream could significantly be improved over the conventional single video stream methods.
The objective of this study is to propose a critical storm duration forecasting model on storm runoff in small river basin. The critical storm duration data of 582 sub-basin which introduced disaster impact assessment report on the National Emergency Management Agency during the period from 2004 to 2007 were collected, analyzed and studied. The stepwise multiple regression method are used to establish critical storm duration forecasting models(Linear and exponential type). The results of multiple regression analysis discriminated the linear type more than exponential type. The results of multiple linear regression analysis between the critical storm duration and 5 basin characteristics parameters such as basin area, main stream length, average slope of main stream, shape factor and CN showed more than 0.75 of correlation in terms of the multi correlation coefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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