전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.
기술의 발달로 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다. 그 결과 데이터베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근속도가 병목현상을 일으키게 되었다. 그래서 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었고, 이를 활용하여 CPU 캐시를 효율적으로 활용하기 위한 많은 연구들이 있었고, 그 중 하나가 CST(Cache Sensitive T-tree)이다. 이 인덱스 구조는 점 검색(Point search)에서는 좋은 성능을 보이지만 범위 검색(range search)에서는 그렇지 못하다. 본 논문에서는 범위 검색(range search)을 위한 CST-tree에 대한 구축 기법을 제안한다.
서비스 메시 환경에서의 트래픽 분산은 시스템의 성능과 안정성, 그리고 보안에 필수적인 기능을 담당한다. 현재의 트래픽 분산 방식들은 대부분 정적 설정을 기반으로 하기 때문에 시스템 환경의 변화에 신속하게 대응하기 어렵고 최적화된 성능을 보장하기 힘들다. 본 논문에서는 강화학습을 활용해 서비스 메시 환경 내에서의 트래픽 분산을 자동화하고 최적화할 수 있는 새로운 시스템을 제안한다. 특히, 텔레메트리 기술을 활용해 트래픽의 분산을 실시간으로 추적하며, 강화학습 알고리즘을 이용해 트래픽 가중치를 조정함으로써 기존의 로드 밸런싱 방법들에 비해 더 빠른 처리 시간과 보다 효율적인 로드 밸런싱을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.
기후변화협약은 인류의 활동에 의해 발생되는 위험하고 인위적인 영향이 기후 시스템에 미치지 않도록 대기 중 온실가스의 농도를 안정시키는 것을 목적으로 한다. 이러한 기후변화협약에 대응하기 위하여 산업시설의 온실가스 배출원, 배출량 산정지침, 배출량 산정 가이드라인 등의 모니터링 대상을 설정하고 IPTV 기술을 접목하여 장소에 구애받지 않고 실시간으로 감시, 제어할 수 있는 시스템을 구축하는 데 필요한 모형을 제시하고자 한다. 본 논문은 온실가스 인벤트리 모니터링 시스템을 구현하는데 하나의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 생각한다.
KSLV-l의 탑재 시스템은 발사 전부터 발사 후 임무 종료 시까지 발사체 및 탑재위성에 대한 각종동작상태 및 특성에 관한 제반자료를 원격측정 지상국시스템으로 전송한다. 원격측정 지상국시스템의 안테나시스템은 이러한 원격측정신호를 실시간으로 획득한 후 자료 처리시스템으로 공급하고, 자료처리시스템은 수신한 텔레메트리 데이터를 처리.저장한 후 임무진행자들에게 분배하여 발사 진행시 발사임무진행을 위한 판단자료로 활용하도록 한다. 본 논문에서는 KSLV-1 으로부터 텔레메트리 신호를 수신한 후 효율적이고 안정적인 데이터처리과정을 위한 최적의 자료처리시스템의 구성 및 기능을 제시하였다.
최근 그룹 통신 분야에서 전통적으로 대표되는 IP 멀티캐스트의 대안기술로서 호스트기반 멀티캐스트 및 P2P시스템은 기존의 IP 멀티캐스트의 단점을 극복하고자 하는 연구이다. 이러한 호스트기반 멀티캐스트는 사용자 중심의 서비스를 제공함으로써 다양한 네트워크 환경에서 누구나 사용자들이 효율적으로 데이터를 공유하게 해주고 있다. 본 논문에서는 이러한 협동 기반의 호스트 멀티캐스트를 사용하여 미디어 서비스를 제공하는 VOD 시스템 전반에 관한 연구를 수행하고 이러한 VOD의 서비스를 고도화 하고자 한다. 보다 구체적으로는 패칭 기법을 사용하여 사용자간의 전달 지연을 최소화 할 수 있는 효율적인 자료 전송 경로를 설정 방법과 주문형 비디오 서버를 위한 현실적인 호스트 기반 멀티캐스트 트리 구성 모델을 제시하고자 한다.
무선 통신과 센서 기술의 발달과 더불어 센서 네트워크의 응용이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서 네트워크 환경에서 센서의 전력 소비를 최소화하는 것은 시스템의 수명을 연장하기 위한 중요한 요인 중의 하나이다. 센서 네트워크에서 각 센서 노드의 전력 소모는 헤드(싱크) 노드와의 통신 방법에 따라 달라 질 수 있다. 본 연구에서는 각 센서의 전력 소모를 최소하기 위한 새로운 계층적 통신 방법을 제안한다. 제안된 방법은 분할 정복 기법을 사용하여 센서 네트워크의 영역을 네 개의 영역으로 구분하고 각 영역에서 헤드 노드와 가장 가까운 노드를 그 노드의 자식 노드로 구성한다. 다음에 더 이상 영역이 분할되지 않을 때까지 같은 방법을 반복적으로 적용하여 계층적 트리를 구성한다. 각 센서 노드는 이러한 계층적 트리를 이용하여 헤드 노드와 통신을 수행한다. 본 연구에서 제안된 결과는 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법과 비교하였으며 그 결과 센서 네트워크의 에너지 효율에서 우수한 결과가 도출됨을 보였다.
최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.
XML은 단순히 웹 브라우저에 표시하기 위한 것을 넘어서 여러 다양한 시스템간, 어플리케이션간의 데이터 교환을 위한 인터페이스 포맷 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 정보의 생성, 재사용, 처리 및 지속성, 이식성 등 XML 문서를 효과적으로 관리하고 검색할 수 있는 시스템에 관한 많은 연구들이 진행되어 지고 있다. 본 논문에서는 XQL과 문서 구조 처리기와 질의 언어 처리기에 대해 설명하고 XML 문서의 내용을 트리구조로 만들어 구조정보를 파싱하는 동안 XQL을 이용해 질의에 맞는 XML 문서 트리 구조정보를 찾는 방법을 제시한다. 이를 통해 웹 상에 분산된 XML 문서를 병합하여 파싱한 후 문서의 구조 정보를 트리 구조로 구성하고 질의 언어로 제안되어진 XQL을 이용한 효율적인 XML 문서 검색 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술하였다.
컴퓨터 비전 분야의 활용영역과 시장성이 증대하면서 가장 많이 사용되는 객체인식 및 탐지 기술과 관련된 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 최근에는 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)와 특징적인 객체를 인식 추적할 수 있는 지능형 감시시스템에서의 가장 핵심적인 기술로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 보행자 탐지에 사용하는 특징들 중에서 조명변화에 강건한 HOG와 Cascade-Adaboost를 기반으로 보행자 탐지 모델을 후보영역을 검출하고 검출된 영역에서 컬러정보를 추출하여 의사결정 트리에 적용시켜 최종 보행자를 탐지하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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