현재 대부분의 소셜 네트워크 서비스에 대한 시각화방법들은 네트워크 자료를 시각화하여 표현하는 것에만 중점을 두고 있으며, 기하급수적으로 증가하는 소셜 네트워크의 빅데이터 처리에 대한 계산량 및 효율적인 처리속도는 전혀 고려하지 않고 있다. 본 논문은 소셜 네트워크의 사용자 노드 간의 계층 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 제안방법은 퍼지를 이용하여 소셜 네트워크 노드의 계층 관계를 표현함으로써 사용자의 사회관계를 직관적으로 이해할 수 있으며, 소셜 네트워크에서의 사용자들의 중심 역할 관계를 쉽게 파악할 수 있다. 또한 클라우드 기반의 하둡(hadoop)과 하이브(hive)를 이용하여 시각화 알고리즘을 분산병렬 처리함으로써 소셜 네트워크의 빅데이터를 신속히 처리할 수 있다.
범용적으로 사용되고 있는 수평형 풍력 터빈(HAWT)은 블레이드가 장착된 터빈이 회전부인 너셀에 고정되어 타워의 최상단에 지지되는 구조이다. 터빈에서 생산되는 전력은 너셀 내부에서 증속기를 통하여 발전기로 들어가게 된다. 발전기에서 생산되는 전력은 타워를 통해서 지상과 송전선으로 연결되므로 너셀의 요잉이 발생하는 경우 송전선의 꼬임이 발생하게 된다. 따라서 이를 방지하기 위한 슬립링이나 추가적인 요잉 제어 알고리즘이 필요한 단점이 있다. 제안하는 새로운 구조의 HAWT는 베벨기어와 중공축을 이용하여 송전선 문제를 해결하였다. 또한, 병렬로 접속된 두개의 발전기를 이용하여 요잉이 용이할 뿐 아니라 생산 전력을 분산시킴으로써 인버터의 용량을 줄일 수 있다. MPPT 알고리즘과 요잉 제어를 수행하는 시뮬레이션을 통해서 제안하는 구조가 풍력 발전에 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 CAN네트워크와 Profibus 네트워크를 통합하기 위한 통합 프로토콜 게이트웨이를 설계, 구현하였다. CAN/Profibus 네트워크를 통합하기 위하여 스위칭이더넷을 백본 네트워크로 사용하였고, 각각의 필드버스 네트워크는 CAN/Ethernet 및 Profibus/Ethernet 게이트웨이를 이용하여 이더넷 스위치에 연결되며, 각 게이트웨이는 필드버스 프레임과 이더넷 프레임 사이의 변환을 수행한다. 또, 스위칭 이더넷 환경에서 게이트웨이 사이에 분산 경성 실시간 스케줄링 알고리즘을 적용하여 메시지의 실시간성을 만족할 수 있게 하였다. CAN/Ethernet 및 Profibus/Ethernet 게이트웨이 구현을 위해 실시간 메시지 전송을 지원하는 리눅스 2.6.31.12 Real-Time Patch 버전을 사용하였고, 실제 구현을 통해 메시지의 성공적인 변환과 실시간성을 확인할 수 있었다.
We estimated the spatio-temporally distributed soil moisture using Sentinel-1A/B SAR (Synthetic Aperture Radar) sensor images and soil moisture data assimilation technique in South Korea. Soil moisture data assimilation technique can extract the hydraulic parameters of soils using observed soil moisture and GA (Genetic Algorithm). The SWAP (Soil Water Atmosphere Plant) model associated with a soil moisture assimilation technique simulates the soil moisture using the soil hydraulic parameters and meteorological data as input data. The soil moisture based on Sentinel-1A/B was validated and evaluated using the pearson correlation and RMSE (Root Mean Square Error) analysis between estimated soil moisture and TDR soil moisture. The soil moisture data assimilation technique derived the soil hydraulic parameters using Sentinel-1A/B based soil moisture images, ASOS (Automated Synoptic Observing System) weather data and TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)/GPM (Global Precipitation Measurement) rainfall data. The derived soil hydrological parameters as the input data to SWAP were used to simulate the daily soil moisture values at the spatial domain from 2001 to 2018 using the TRMM/GPM satellite rainfall data. Overall, the simulated soil moisture estimates matched well with the TDR measurements and Sentinel-1A/B based soil moisture under various land surface conditions (bare soil, crop, forest, and urban).
In recent years, Ulaanbaatar, a capital of Mongolia has witnessed major problem that air quality reaches hazardous level during the winter season. Coal combustion for heating of every house in "Ger" district is main reason. One way to reduce the air pollution is mass usage of electric heater. However, there are several difficulties such as overload and degradation of transformers and other equipment used in distribution and transmission systems as well as power shortage occurrence in evening peak period due to residential consumption. This study aims to contribute for solving the air pollution and power shortage problem in Mongolia. One possible solution could be distributed generation (DG) with photovoltaic (PV) penetration. In this study, PV with energy storage (ES) hybrid system to reduce peak load is analyzed. We proposed the suitable structure of PV-ES hybrid for Mongolian household, and suggested several operation scenarios. Optimal operation algorithm is carried out based on a comparison aspect from economical, grid impact and PV penetration possibility. The economic analyse shows annual income of 520USD, and has a payback period of 8 years for selected scenario. The proposed PV-ES system structure is verified by experimentation set on the building rooftop in city center. The suggested scenario is planned to apply for system in further research.
무선메쉬네트워크환경을 지원하는 TDMA기반 MAC프로토콜은 기존의 패킷기반인 802.11 DCF/EDCA 프로토콜보다 많은 장점을 가지고 있다. 하지만, TDMA기반의 MAC프로토콜은 MP(Mobile Points)들의 발진기(Oscillator) 편차와 분산 환경의 특성으로 인해서 새로운 동기화 기법이 필요하다. 본 논문에서는 TDMA기반의 MAC프로토콜에서 동기화 방법을 제안한다. MP들을 동기화 상태에 따라 4가지로 구분해서 MP가 동기화 상태일때 비콘을 이용해서 TDMA프레임의 시작시간을 Time Skew의 변동 범위내에서 결정하도록 한다. Clock Drift에 의해 발생하는 Time Skew는 보정계수를 통해서 자동으로 보정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 이 제안된 내용을 기반으로 General Time Error값과 Clock Drift Rate가 실험을 통해 안정적이며 최소의 값이 산출되는 것을 확인하였다.
분산 센서 네트워크에서 대용량 스트림 데이타를 제한된 네트워크, 전력, 프로세서를 이용하여 모든 센서 데이타를 전송하고 분석하는 것은 어렵고 바람직하지 않다. 그러므로 연속적으로 입력되는 데이타를 사전에 분류하여 특성에 따라 선택적으로 데이타를 처리하는 데이타 분류 기법이 요구된다. 이 논문에서는 다차원 센서에서 주기적으로 수집되는 스트림 데이타를 슬라이딩 윈도우 단위로 데이타를 분류하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 단계와 분류단계로 구성된다. 전처리 단계는 다변량 스트림 데이타를 포함한 각 슬라이딩 윈도우 입력에 대해 데이타의 변화 특성에 따라 문자 기호를 이용하여 다양한 이산적 문자열 데이타 집합으로 변환한다. 분류단계는 각 윈도우마다 생성된 이산적 문자열 데이타를 분류하기 위해 표준 문서 분류 알고리즘을 이용하였다. 실험을 위해 우리는 Supervised 학습(베이지안 분류기, SVM)과 Unsupervised 학습(Jaccard, TFIDF, Jaro, Jaro Winkler) 알고리즘을 비교하고 평가하였다. 실험결과 SVM과 TFIDF 기법이 우수한 결과를 보였으며, 특히 속성간의 상관 정도와 인접한 각 문자 기호를 연결한 n-gram방식을 함께 고려하였을 때 높은 정확도를 보였다.
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.
EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.
네트워크상에서 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 탐지를 위해 수집되는 트래픽 자료(BPS, PPS 등)는 시간 순서대로 발생하는 대용량 자료이다. 대용량 자료에서 공격 탐지를 위한 변화점 탐지 알고리즘은 정확성 뿐 아니라 시간과 공간적인 계산 수행의 효율성이 확보되어야 한다. 본 연구에서는 대용량자료에서 변화점 탐지에 대한 Ross 등(2011)이 연구한 순차적인 Sliding Window and Discretization(SWD) 방법을 확장하였다. 그리고 경험적 분포함수와 순위를 이용한 다섯 종류의 검정방법을 사용하면서 자료의 분포에 대한 가정없이 DDoS 공격을 탐지할 수 있도록 새로운 비모수 모형을 제안한다. 다양한 확률밀도 함수와 이에 대응하는 모평균과 분산을 변화시키면서 모의실험하여 본 연구에서 제안한 비모수적 검정방법을 SWD 방법에 적용하여 모형의 효율성을 탐색하고 토론한다. 그리고 실증 분석을 통해 공격 탐지율 및 공격 탐지의 정확성을 기준으로 성능을 측정하고 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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