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.
스트림데이터는 무한하고 연속적인 특성을 지니고 있기 때문에 전체 데이터를 기반으로 빈발 항목 집합을 탐사하는 것은 어렵다. 이 때문에 데이터의 특성과 사용자의 특성을 반영한 특수한 데이터마이닝 방법이 필요하다. 이 논문에서는 사용자가 최근에 발생한 데이터에 더 많은 관심이 있다는 특성을 반영하여 빈발 항목을 탐사하는 FIMWB 방법을 제안한다. FIMWB는 과거 데이터의 발생 시점과 현재 시점과의 시간 간격에 따라 가변적인 가중치를 배치에 부여하여 최신 데이터에 더 많은 관심과 중요성을 반영한다. FP-Digraph는 FIMWB를 통해 탐사된 빈발 항목으로 그래프를 구성하여 빈발 항목 집합을 탐사한다. 실험 결과로 FIMWB 방법이 불필요한 항목의 생성을 감소시키고 트리기반(FP-Tree)의 빈발 항목 집합 탐사에 비해 제안하는 FP-Digraph 방법이 스트림 데이터 환경에 더 적합함을 알 수 있다.
관계형 데이터베이스 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구에서의 관심에도 불구하고 관계형 데이터 스트림 기반의 연구는 아직 미흡한 수준이다. 오늘날 스트리밍 데이터는 데이터 관리 측면에서 중요한 연구 토픽이기 때문에 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법에 대한 연구는 매우 중요하다. 이러한 관점에서 본 논문은 관계형 데이터 스트림 기반의 키워드 검색 기법과 관련된 연구들을 먼저 분석하고 키워드 검색 질의를 처리하는 동안에 발생되는 조인 비용을 최소화하는 기법에 대해 초점을 둔다. 결과적으로 본 논문은 관계형 데이터 스트림에서 사용자를 위해 좀 더 의미 있는 질의 결과를 산출하기 위한 고급 키워드 검색 기법을 제안하고 효율적인 질의 처리를 위한 계층적 클러스터링을 사용한 질의 최적화 기법을 제안한다.
In this letter, we present an event stream processing system that can evaluate a pattern query for a data sequence with predicates. We propose a pattern query language and develop a pattern query processing system. In our system, we propose novel techniques for run-time aggregation and negation processing and apply our system to stream data generated from vehicles to monitor unusual driving patterns.
현재 하천정비는 하천생태계에 초점을 맞추고 자연하천에 근접할 수 있는 공법을 사용하는 자연 친화적인 하천정비가 비약적으로 늘어나고 있다. 하지만 자연 친화적인 하천정비는 아직까지 많은 기술이 축적되지 않아 어떤 공법이 하천환경에 적합한 공법인지가 확립되어 있지 않은 상태이다. 또한, 값비싼 공법을 적용하여 하천을 자연 친화적으로 정비하였다. 하더라도 하천정비에 대한 종합적인 평가방법이 확립되어있지 않아 자연 친화적 하천정비에 대한 타당성을 객관화하지 못하고 있다. 따라서 하천환경기능을 포함한 종합적이고 다양한 평가방법을 개발하여 정비하천에 대한 평가를 수행할 필요가 있다. 본 연구에서는 자연 친화적으로 정비된 하천에 대해 정비의 타당성과 효율성을 평가하는 평가방법에 대해 연구하였다. 전라북도 순창읍에 있는 경천을 대상으로 2000년${\sim}$2000년 월별로 모니터링을 수행하여 자료를 수집하였으며, 수집된 자료를 분석하여 하천환경기능을 종합적으로 고려할 수 있는 방법으로서 하천자연도 평가, 전 과정 평가, 어메니티 평가, 경제적 편익 평가 등의 평가방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 4가지의 평가방법은 하천정비사업의 종합적이고 정량적인 평가를 수행할 수 있는 방법으로 판단된다. 하지만 하나의 하천을 대상으로 개발된 방법을 적용하였기 때문에 차후 각 하천마다 갖는 특성을 고려하여 하천정비의 평가방법이 요구된다.
센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.
The purpose of this study is to quantitatively analyze the effects of a restoration project on the decrease in the temperature in the surrounding areas. The thermal environment characteristics of the investigation area were analyzed using the meteorological data from the Busanjin Automatic Weather System which is closest to the target area. The terrain data of the modeling domain was constructed using a digital map and the urban spatial information data, and the numerical simulation of the meteorological changes before and after the restoration of the stream was performed using the Envi-met model. The average temperature of the target area in 2016 was $15.2^{\circ}C$ and was higher than that of the suburbs. The monthly mean temperature difference was the highest at $1.1^{\circ}C$ in November and the lowest in June, indicating that the temperatures in the urban areas were high in spring and winter. From the Envi-met modeling results, reductions in temperature due to stream restoration were up to $1.7^{\circ}C$ in winter, and decreased to $3.5^{\circ}C$ in summer. The effect of temperature reduction was seen in the entire region where streams are being restored.
본 논문은 데이터 통신의 전송효율 측면에서 OSI 표현계층에서 수행되는 문자의 원천부호화에 대하여 연구하였다. 데이터링크 계층의 HDLC와 PPP 프로토콜은 프레임과 프레임간의 식별 및 수신기의 동기화 패턴용으로 프레임의 맨 앞뒤에 FLAG 바이트를 삽입한다. 이 FLAG 바이트는 "01111110"의 8비트열로 구성된다. 그러므로 데이터비트열에서 "0"비트 이후 "1"의 비트가 연속하여 5개 이상 발생될 경우 데이터비트열이 플래그(flag)로 혼동되어 질 수 있다. 이를 방지하기 위해 HDLC에서는 데이터 비트열에 "1"의 비트가 5개 이상 연속될 경우 5번째 비트 다음에 "0"비트를 인위적으로 추가해 주고 있다. 그러므로 문자 부호에 연속 5개의 "1"비트열이 많이 발생하도록 부호화하게 되면 데이터 통신의 전송 효율에 영향을 주게 된다. 본 본문에서는 문자부호에 연속 5개 이상의 비트"1"이 발생 되지 않도록 하는 문자부호화 규칙을 제시하였다.
인류가 석탄, 석유, 천연가스 화석 연료 등 연로들에 대한 무절제한 사용으로 하여 전 세계적으로 심각한 환경오염과 화석 연료의 자원 고갈문제에 직면하게 되었다. 따라서 이러한 환경오염 문제를 줄이고 또한 고갈돼가고 있는 화석 연료를 대체할 태양 에너지, 풍력, 수력, 바이오매스, 지열 등과 같은 신재생에너지 자원의 개발이 필요하게 되었다. 최근 센서 네트워크 기술의 발달로 인하여 신재생 에너지 데이터는 각종 센서들로부터 원격으로 수집이 된다. 그러나 이러한 데이터는 센서 네트워크로부터 실시간으로 연속적으로 무한히 수집되는 센서 스트림 데이터이기 때문에 주기적으로 갱신되는 데이터 수집 방법으로는 최신의 데이터를 유지하기 어려우며, 부정확한 분석 결과를 도출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 내에서 데이터 스트림을 효율적으로 수집하고 센서의 전송 횟수를 감소하기 위한 칼만 필터링 기법에 기반 한 필터링 기법을 제안하였다.
데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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