기존의 멀티미디어 연구의 실현에 있어 가장 큰 문제라 할 수 있던 성능의 문제가 하드웨어의 급속한 발달로 해결되어 감에 따라 멀티미디어 및 제반 관련기술도 함께 발전되었으며 이에 기반한 multimedia stream에서의 event를 검출하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 지금까지의 연구는 주로 전송 및 저장, 검색에 집중되어 연구되어 왔으며 영상인식 등의 Vision관련 연구에서는 멀티미디어 스트리밍 기술과의 연동을 고려하지 않은 연구를 수행함에 따라 검출 가능한 event가 있다고 하더라도 응용영역에 종속적인 인테페이스만을 고려함에 따라 사용자가 이를 기술(記述, description)하거나, 사용자에게 검출 가능한 event를 제시하기 위해 일반화된 방법이 제시되어 있지 않았다. 본 연구에서는 사용자가 검출을 원하는 event를 기술하는 방법과, 시스템에서 검출 가능한 event를 제시하기 위한 방법을 제안하고, 제시되는 방법이 응용영역에 독립적이기 위해 요구되는 사항들과 객체 단위인 이벤트/행위와 처리기 사이의 인터페이스에 관하여 정의한 후 기본적인 동작방식을 제안한다.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.
유비쿼터스 공간 컴퓨팅 환경에서 GeoSensor는 RFID, WSN, Web CAM, Digital Camera, CCTV, 텔레매틱스 단말 등에서 발생되는 다양한 데이터와 함께 직.간접적으로 지리적 정보를 포함하는 데이터 스트림을 발생하는 센서들로, 지리적 정보를 이용한 USN 기술과 공간적 특성에 기반을 둔 서비스의 활성화에 기여하고 있다. 이러한 GeoSensor를 기반으로 하는 다양한 u-GIS 서비스를 제공하기 위해서는 광역의 GeoSensor들로부터 발생하는 센서 데이터 스트림에 대한 효과적인 처리가 필수적이다. 본 연구에서는 위치 및 이동성을 갖는 GeoSensor들로부터 생성되는 실시간 데이터 스트림에 대한 효율적인 수집, 저장, 그리고 연속 질의 처리를 제공하여 사용자의 상황(Context)에 부합하는 다양한 u-GIS 응용 서비스의 효과적인 구축을 지원하는 GeoSensor 데이터 스트림 처리 시스템을 제안한다.
RFID 기반의 유비쿼터스 응용 서비스를 지원하는 미들웨어는 리더에 지속적으로 입력되는 데이터를 실시간으로 처리하고 응용 서비스에서 질의하는 결과를 획득해서 전달하여야 한다. 이와 같이 지속적으로 입력되는 대량의 데이터 스트림을 처리하기 위해서 데이터 스트림 관리 시스템(Data Stream Management System: DSMS)을 개발하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 데이터 스트림에 대한 알고리즘은 대부분 연속 질의 결과들 사이의 평균오차를 줄이고, 부하 발생 시 데이터의 우선순위에 따라 버리는 것에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문은 DSMS에 관한 연구와 고속 데이터 처리의 필요성을 말하고, 버퍼를 이용하여 고속데이터와 빠른 질의응답이 가능하도록 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 단일버퍼와 다중버퍼일 경우 데이터 처리 속도 성능평가와 제안한 알고리즘에 맞도록 버퍼가 생성 되는지 테스트하는 것으로 구성된다.
맵리듀스는 빅데이터 분석 및 처리에 널리 사용되는 프로그래밍 모델이다. 빅데이터 분석을 위해 흔히 사용되는 질의 중 하나는 집계 질의(aggregate query)이다. 본 논문에서는 여러 사용자가 동시에 여러 집계 질의를 계속해서 요청하는 경우, 맵리듀스를 사용하여 이들 질의를 효율적으로 처리하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 집계 질의를 개별적으로 처리하지 않고, 여러 집계 질의를 묶어 하나의 최적화된 맵리듀스 잡(job)으로 만들어 일괄 처리한다. 그 결과로 제안 방법은 단순 방법에 비해 시간당 처리하는 질의 수를 크게 증가시킨다. 성능 평가를 통해, 제안 방법은 단순 방법에 비해 질의 처리 속도를 크게 향상시킴을 보인다.
Kim, Do-Kyun;Lee, Yong-Joo;Koo, Gun-Seo;Lee, Yong-Surk
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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pp.682-685
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2002
In this paper, we defined necessary operations and functional blocks of a multiplexer for 3-D video systems and present our multiplexer design. We adopted the ITU-T's recommendation(H.222.0) to define the operations and functions of the multiplexer and explained the data structures and details of the design for multiview image processing. The data structure of TS(Transport Stream) and PES (Packetized Elementary Stream) in ITU-T Recommendation H.222.0 does not fit our multiview image processing system, because this recommendation is fur wide scope of transmission of non-telephone signals. Therefore, we modified these TS and PES stream structures. The TS is modified to DSS(3D System Stream) and PES is modified to SPDU(DSS Program Data Unit). We constructed the multiplexer through these modified DSS and SPDU. The number of multiview image channels is nine, and the image class employed is MPEG-2 SD(Standard Definition) level which requires a bandwidth of 2∼6 Mbps. The required clock speed should be faster than 54(= 6 ${\times}$ 9)㎒ which is the outer interface clock speed. The inside part of the multiplexer requires a clock speed of only 1/8 of 54㎒, since the inside part of the multiplexer operates by the unit of byte. we used ALTERA Quartus II and the FPGA verification for the simulation.
유비쿼터스 환경에서 상황정보 인식 분야를 연구하면서 가장 밑바탕에서 기초가 될 수 있는 것은 인터넷 기술과 XML(Extensible Markup Language)이다. 인터넷을 통한 통신에서 XML 데이터의 사용이 일반화되고 있으며 데이터의 형태는 연속적이다. 그리고 XML 스트림 데이터에 대한 질의를 처리하기 위한 방안들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 스트림 데이터에 대한 질의처리를 효율적으로 수행하기 위한 기반연구로써 XML을 레이블의 순서화된 트리로 모델링하여 온라인 환경에서 빈발한 구조를 추출하는 마이닝 방법을 제안한다. 즉, 지속적으로 입력되는 XML 데이터의 구조를 트리로 모델링하고 각각의 트리를 하나의 트리 집합의 구조로 표현하여 현재 윈도우 시점에서 빈발한 구조를 정확하고 빠르게 추출하는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 XML의 질의 처리 및 색인 구성의 기초 자료로 활용될 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권4호
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pp.135-142
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2021
Estimating the locations of workers in a shipyard is beneficial for a variety of applications such as selecting potential forwarders for transferring data in IoT services and quickly rescuing workers in the event of industrial disasters or accidents. In this work, we propose a human movement stream processing system for estimating worker locations in shipyards based on Apache Spark and TensorFlow serving. First, we use Apache Spark to process location data streams. Then, we design a worker location prediction model to estimate the locations of workers. TensorFlow serving manages and executes the worker location prediction model. When there are requirements from clients, Apache Spark extracts input data from the processed data for the prediction model and then sends it to TensorFlow serving for estimating workers' locations. The worker movement data is needed to evaluate the proposed system but there are no available worker movement traces in shipyards. Therefore, we also develop a mobility model for generating the workers' movements in shipyards. Based on synthetic data, the proposed system is evaluated. It obtains a high performance and could be used for a variety of tasksin shipyards.
The main parameter commonly used to evaluate spray distribution is spray angle. Spray angle is important because it influences the axial and radial distribution of the fuel. Spray angles were measured and compared for the two non-air assisted injectors such as 2hole-2stream 4hole-1stream injectors used for port fuel injection gasoline engines with n-heptane as a fuel by three different measuring techniques, i.e., digital image processing, shadowgraphy, and spray patternator, respectively. Fuel was injected with the injection pressures of 0.2-0.35 MPa into the room temperature and atmospheric pressure environment. In digital image processing approach, the selection of the transmittance level is critical to obtain the edge of spray and hence to measure the spray angle. From the measurement results by the shadowgraphy technique, it is dear that the spray angle is varied during the spray injection period. The measurement results from spray patternator show that the different spray angles exist in different region. Spray angle increases with the increase in the injection pressure. it is suggested that the spray angle and stream separated angle should be specified when spray is characterized for 2hole-2stream injector, because spray angle is much different though stream separated angle is same. It was also considerably affected by the measurement techniques introduced in this experimental work. However, the optimal axial distance for measuring the spray angle seems to be at least 60-80 mm from the injector tip for two non-air assisted injectors.
In recent years, progress in hardware technology has resulted in the possibility of monitoring many events in real time. The volume of incoming data may be so large, that monitoring all individual data might be intractable. Revisiting any particular record can also be impossible in this environment. Therefore, many database schemes, such as aggregation, join, frequent pattern mining, and indexing, become more challenging in this context. This paper surveys the previous efforts to resolve these issues in processing data streams. The emphasis is on specifying and processing sliding window queries, which are supported in many stream processing engines. We also review the related work on stream query processing, including synopsis structures, plan sharing, operator scheduling, load shedding, and disorder control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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