Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1029-1040
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2011
본 연구에서는 실제 환경에 적용 가능한 지능형 자율 이동 방법을 개발하기 위해 위치정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능한 지능형 이동 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 온라인으로 동작하면서 위치 정보를 사용하지 않고 지도 작성이 가능 할 뿐 아니라 현실 세계에 적용 가능하기 위해 많은 계산량을 요구하지도 않는다. 이는 이동 로봇의 실세계 주행과 같은 대용량의 이미지 처리가 필요한 경우에는 매우 유용하게 사용될 수 있다. 토이 자료와 대용량 자료에 대해 제안한 알고리즘을 적용한 결과 기존의 방법에 비해 적은 메모리와 새로운 입력에 대해 고유공간을 새로 계산하지 않아도 되어 로봇의 현실세계의 주행에도 문제가 없는 것으로 판단되었다.
최근 IT 분야의 화두로 '빅 데이터'가 떠오르고 있으며 많은 기업들이 이를 분석하여 이익을 증대하기 위한 노력을 하고 있다. 이에 구글은 초기에 맴리듀스라고 하는 대용량 분산처리 프레임워크 기술을 확보하여 이를 기반으로 한 서비스를 제공하고 있다. 그러나 스마트 단말 및 소설미디어 등의 출현으로 다양한 디지털 정보들이 그래프로 표현되는 추세가 강화되고 있으며 기존의 맵리듀스로 이를 처리하는 데에 한계를 느낀 구글은 Pregel 이라는 그래프 형 자료구조에 최적화된 또 다른 분산 프레임워크를 개발하였다. 본 논문에서는 일반적인 그래프 형 데이터가 갖는 특성을 분석하고, 대용량 그래프 데이터를 처리하는데 있어 맵리듀스가 갖는 한계와 Pregel은 어떤 방식으로 이를 극복하고 있는지를 소개한다. 또한 실험을 통하여 데이터의 특성에 따른 적절한 프레임워크의 선택이 대용량 데이터를 처리하는 데에 있어서 얼마나 큰 영향을 미치는지 확인한다.
서픽스 트리는 데이터의 내부구조를 자세히 나타내고 선형시간 탐색이 가능한 효과적인 자료구조로서 DNA 서열분석 등에 유용하다. 그러나 서열을 서픽스 트리로 구축하는 경우 트리의 크기가 원본의 최소 30배 이상으로 커지므로 테라바이트(TB)급의 대용량 DNA 서열의 경우에 메모리상의 응용은 매우 어려운 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 디스크를 이용한 대용량 DNA의 서픽스 트리 응용기법을 제시한다. 이때 DNA 서열구조를 고려한 서픽스 트리 선형 탐색 특성 유지를 보장한다. 이를 검증하기 위하여 9G Byte의 유전자 단편 서열을 이용해 424G Byte의 서픽스 트리를 디스크에 구축한 다음, 임의의 질의 서열에 대해 KMP알고리즘과 비교한 결과 질의 응답시간에서 우수한 성능을 보였다.
짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
정보의 양이 많아지면서 대용량의 자료에서 필요한 자료를 찾는 일의 중요성이 날로 증대되고 있다. 본 논문에서는 100만건 이상의 손익 자료에서 시계열성 매출액, 사원별 매출액 등과 같은 정보의 조회시 조회 속도를 향상시키기 위한 여러 방법들을 고려하여 손익 평가 시스템을 구축하고 앞으로의 발전방향을 알아본다.
데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.
써픽스 배열은 정렬된 모든 써픽스들의 인덱스를 저장한 자료구조이며, 긴 문자열에서 임의의 패턴을 효율적으로 검색을 할 수 있는 자료구조이다. 비슷한 자료구조인 써픽스 트리에 비해 적은 공간을 사용하기 때문에 대용량의 텍스트에 대한 처리에 더 적합하다. 본 논문에서는 써픽스 배열을 빠르게 구축하는 방법을 제안하고, 써픽스 배열 구축 알고리즘들 중에서 빠르다고 알려진 Larsson and Sadakane 알고리즘, 대표적인 선형 시간 알고리즘인 Karkkainen and Sanders 알고리즘 및 최근에 발표된 고정길이 문자집합에 효율적인 Kim et al. 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 알고리즘이 전반적으로 빠르게 써픽스 배열을 구축하였다.
교통 관련 검지기 시스템에 의해 수집된 교통량, 점유율, 속도와 같은 교통 정보 데이터는 품질평가, 오류판단, 결측보정의 자료처리를 거치게 되며 이러한 전처리 후 다양한 목적에 의해 연구자들에게 활용된다. 신속하고 정확한 자료처리와 보다 편리하고 효과적인 웹 UI 의 제공은 매우 중요하다. 본 논문에서는 품질평가, 오류판단, 결측보정에 해당하는 세 단계의 자료처리 알고리즘을 개발하고 사용자에게 자료처리의 과정을 제공하는 웹 UI 시스템을 구현한다.
본 연구에서는 재해/재난 현장에서 취득한 대용량 무인기 영상으로부터 고정밀 3차원 실감 자료를 신속하게 생성하기 위하여 상용 소프트웨어인 Agisoft Metashape와 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Amazon web service를 이용하여 처리하는 방식을 제안하고 성능을 평가하였다. 로컬 컴퓨터를 이용하는 온프레미스 방식, Agisoft사(社)와 Pix4D사(社)에서 제공하는 클라우드 서비스와 비교하여, 항공삼각측량, 3차원 포인트 클라우드 및 DSM 생성, 메쉬 및 텍스처 생성, 정사 모자이크 영상 제작 등의 과정은 비슷한 시간을 소요하였다. 클라우드 방식은 대용량 자료의 업로드와 다운로드 시간을 필요로 하지만 실질적인 현장 처리가 가능하다는 분명한 장점을 보였다. 온프레미스 방식과 클라우드 방식 모두 CPU와 GPU 성능에 따라 처리 시간의 차이가 발생하지만 벤치마크를 통해 확인되는 성능 차이만큼 큰 차이는 발생하지 않았다. 그러나 저성능의 GPU가 탑재된 랩탑 컴퓨터는 지나치게 많은 시간을 소요하여 현장 처리에 적용하기 어려운 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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