웹의 발전으로 인터넷 상의 정보 양이 증가하면서 XML을 이용하여 이들 정보를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 이 논문에서는 XML 문서의 효율적인 관리와 구조 검색을 위해 구조 정보 표현과 검색 메카니즘을 제안한다. 기존의 방법은 특정 엘리먼트의 부모, 자식, 형제 엘리먼트에 대한 다양한 구조 검색을 효율적으로 지원하지 못한다. 이 논문에서는 XML 문서의 구조 정보를 표현하기 위해 엘리먼트에 대한 부모 노드와 현재 노드의 계층 정보, 형제 노드 및 동일한 형제 노드의 순서 정보를 갖는 고정된 크기의 LETID를 제안한다. 또한, 구조 정보를 검색하기 위해 내용 색인, 구조 색인 그리고 애트리뷰트 색인 모델과 구조 정보 검색 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 XML 문서의 구조 정보를 효율적으로 표현 할 수 있을 뿐 아니라 간단한 연산으로 특정 엘리먼트에 직접적인 접근과 다양한 질의 처리가 가능하다.
외판원 순회문제(Traveling Salesman Problem)는 세일즈맨이 한 도시(node)를 출발하여 모든 도시를 한 번씩 방문한 후 다시 출발점으로 되돌아오는 최적 경로를 반환한다. 이 기법은 도시의 수가 늘어날수록 연산횟수가 기하급수적으로 늘어나는 단점으로 인해 실생활에서 여러 노드(node)를 방문해야 하는 놀이동산이나 택배에 적용하기에는 탐색 성능에 한계가 있다. 또한, 최적 경로 탐색은 각 노드 사이의 거리를 1차원 속성으로 사용하기 때문에 이동시간, 관심도, 대기시간 등의 다차원속성을 고려하는 사용자의 요구를 만족하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 해결하기 위하여 Top-n 스카이라인 질의(Skyline query)를 이용한 다차원 외판원 순회문제(TS-MDT, Top-n Skyline-Multi Dimensional TSP) 알고리즘을 제안한다. 제안기법은 스카이라인의 지배원칙에 따라 다중 속성의 노드들을 제거함으로써 연산횟수의 감소를 통한 신속한 연산과 최적 경로를 반환한다. 실험에서는 1차원 속성의 데이터를 사용한 기존의 동적 계획법과 다차원속성을 처리하는 제안기법의 연산시간을 비교한 결과, 같은 데이터 개수일 때 다차원속성을 처리하는 제안기법이 더 빠른 것으로 나타났다.
교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.
센서 노드 미들웨어는 다양한 센서 응용 소프트웨어와 운영체제 및 네트워크 기능 사이에 존재하며, 유지보수, 설치, 배포, 응용 수행에 필요한 제반 사항을 지원하며, 센서 노드에 탑재되어 센서 네트워크의 프로그램 갱신, 응용 변화에 따른 프로그래밍 조정을 수행한다. 본 논문에서는 센서 노드 미들웨어가 센서 노드의 응용 모듈을 동적으로 재구성하기 위한 방법으로 속성 값 단위의 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 센서 노드의 응용 모듈을 변경해야 할 필요가 있을 경우, 응용 모듈과 관련된 속성의 값을 변경시켜 줌으로써 응용 모듈을 재구성하는 방법이다. 논문에서는 제안하는 동적 재구성의 개념과 동적 재구성을 위한 프로세스 및 알고리즘을 설명한다. 제시하는 기법은 각처에 설치되어 동작중인 센서 노드들을 무선 통신을 이용하여 재구성함으로써 직접 센서 노드들을 떼어내거나 동작을 중단시키지 않고도 재구성함으로써 운영의 편의를 도모할 수 있는 효과가 있다. 또한 속성 값을 통한 동적 재구성방법을 통하여 용량이 큰 이미지 파일 전송으로 인한 통신 오버헤드를 줄이고 그로인해 배터리 소모를 줄 일수 있다.
다양한 플랫폼에 따라 게임을 개발하는 데에는 중복되는 작업들이 있는 것 같다. 각 플랫폼에 따라 데이터를 관리하고 처리하는 유사한 작업이 포함되는데, 이는 개발기간에도 영향을 미친다. 본 논문은 최근 유행하고 있는 전투 시뮬레이션 게임을 멀티 플랫폼 기반으로 서버를 설계 하고 제작하여 플랫폼 형태와 상관없이 동일한 서버와 같은 전투 시뮬레이션의 결과를 볼 수 있는 서버 프레임 워크를 제안한다. JSON 데이터 포맷을 사용하여 속성-값 쌍으로 이루어진 프로토콜을 사용하여 디버깅하기 편하게 설계 하였다. 프로그래밍 언어에 독립적이기 때문에 다양한 언어와 통신을 할 수 있는 장점도 가지고 있다. 서버는 아마존 서버를 이용하여 쉽게 서버 구조를 확장하거나 서버 스펙을 업그레이드 할 수 있는 모델을 제안한다.
Zhang, Fan;Bai, Jing;Li, Xiaoyu;Pei, Changxing;Havyarimana, Vincent
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.1975-1988
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2019
Short-term traffic flow prediction plays an important role in intelligent transportation systems (ITS) in areas such as transportation management, traffic control and guidance. For short-term traffic flow regression predictions, the main challenge stems from the non-stationary property of traffic flow data. In this paper, we design an ensemble cascading prediction framework based on extremely randomized trees (extra-trees) using a boosting technique called EET to predict the short-term traffic flow under non-stationary environments. Extra-trees is a tree-based ensemble method. It essentially consists of strongly randomizing both the attribute and cut-point choices while splitting a tree node. This mechanism reduces the variance of the model and is, therefore, more suitable for traffic flow regression prediction in non-stationary environments. Moreover, the extra-trees algorithm uses boosting ensemble technique averaging to improve the predictive accuracy and control overfitting. To the best of our knowledge, this is the first time that extra-trees have been used as fundamental building blocks in boosting committee machines. The proposed approach involves predicting 5 min in advance using real-time traffic flow data in the context of inherently considering temporal and spatial correlations. Experiments demonstrate that the proposed method achieves higher accuracy and lower variance and computational complexity when compared to the existing methods.
This study aims to explore consumers' perception regarding "one-mile wear" and "home wear" fashion, an emerging trend during the Coronavirus disease (COVID-19) pandemic, and to identify the changes in consumers' perception of this style before and after the pandemic. The data collection period was set as one year before and after the outbreak as of January 1, 2020, and blog posts with keywords "one-mile wear" and "home wear" were collected. Further, textual data crawled and refined using Python 3.7 libraries, and centralities were measured and visualized through NodeXL 1.0.1 and Ucinet 6. According to the results, first, consumers' perception regarding one-mile wear fashion was divided into the following eight categories: wearing situation, expected attribute, style, item, color, textile, shape, and target wearer. Second, before the pandemic, home wear was recognized as pajamas or indoor wear; after the pandemic, home wear was recognized as one-mile wear, outdoor wear, and daily wear. Moreover, keywords, such as "telecommuting", "social distancing", "untact", and "upper body", appeared after the pandemic. It was confirmed that consumers' perception of home wear was affected by the pandemic.
본 논문은 이동 노드간 클러스터링을 함에 있어 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기 위한 딥러닝의 자율학습에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분 이동 노드의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 새롭게 입력되거나 변경된 데이터가 비교정보에서 오염된 정보로 분류될 경우 기존 분류된 클러스터링으로부터 오염된 정보로 이해되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용 할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 학습 모델을 제시 한다.
네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.
주기억장치 DBMS(MMDBMS)는 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로서 사용하므로 고속의 처리를 요구하는 다양한 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 차세대 MMDBMS Tachyon의 인덱스 관리자 개발에 관하여 논의한다. 최근 하드웨어의 급격한 발전으로 인하여 주기억장치 액세스 속도와 CPU의 처리 속도의 차는 점점 커지고 있다. 따라서 CPU 내에 있는 캐쉬(cache)의 존재를 충분히 활용하는 자료 구조 및 알고리즘을 고안함으로써 MMDBMS의 성능을 크게 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 Tachyon를 위한 캐쉬-인지 인덱스 관리자의 개발 중에 경험한 실질적인 구현 이슈들을 언급하고, 이들에 대한 해결 방안을 제시한다. 본 논문에서 다루는 주요 이슈들은 (1) 캐쉬(cache)의 효과적인 사용, (2)인덱스 엔트리 및 인덱스 노드의 집약적 표현(compact representation). (3) 가변 길이 키(variable-length key)의 지원, (4) 다중 애트리뷰트 키(multiple-attribute key)의 지원, (5) 중복키(duplicated key)의 지원. (6) 인덱스를 위한 시스템 카탈로그의 정의. (7) 외부 API(application programming interface)의 정의. (8) 효과적인 동시성 제어 방안. (9) 효율적인 백업 및 회복 방안 등이다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 분석을 통하여 제안된 인덱스 관리자의 우수성을 규명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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