이동 방송 환경은 정보를 가지고 있는 서버가 다수의 이동 클라이언트에게 모든 데이터를 주기적으로 방송하면 클라이언트가 자신이 원하는 데이터가 방송 채널에 나타날 때 이를 검색하는 환경을 말한다. 이때 클라이언트가 수행하는 읽기 전용 트랜잭션은 일관적이면서도 가장 최근에 갱신된 데이터를 필요로한다. 이동 방송환경에 적합하도록 연구된 기존의 병행성 제어 기법들을 클라이언트가 일관적인 데이터를 읽는 것은 보장하지만 가장 최근에 갱신된 데이터를 읽을수 있게 하는 최신 현행성은 보장하지 못한다. 본 논문에서는 기존 기법들과 동일한 수준의 일관성뿐만 아니라 최신 현행성을 보장하는 효율적인 병행성 제어 기법을 제안하고 이를 검증한다. 아울러 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 최신이 아닌 데이터를 읽은 경우(stale read)의 수와 트랜잭션 중단의 수를 각각 측정하였다. 시뮬레이션을 통한 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법은 기존의 방법과 비교할 때 항상 최신의 데이터를 읽으면서 트랜잭션중단의 수를 감소시킨다는 것을 알수 있었다.
최근 정부는 정부3.0이라는 새로운 정부운영의 패러다임으로 공공데이터를 적극적으로 개방하고 공유하는 정책을 펼치고 있다. 이와 함께 국토교통부에서는 국가공간정보 및 3차원건물, 영상지도를 포함한 다양한 콘텐츠를 일반인에게 제공하는 공간정보 오픈플랫폼 통합지도서비스(이하 브이월드)를 운영하고 있다. W3C재단의 오픈데이터 현황 보고서(2013)의 평가결과 우리나라는 정부의 정책적 지원 및 계획 부분에서는 긍정적인 결과를 나타낸 반면 데이터 관리 분야에서 취약하여 이에 대한 품질개선이 필요한 실정이다. 또한, 3차원 공간정보 객체 데이터(이하 3차원 모델)의 경우 데이터 구축에 활용한 디지털항공사진영상의 최신성이 부족하여 데이터의 현행화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 3차원 모델의 품질요소인 수직위치 정확도에 대해 공공데이터이며, 실측 데이터인 건축물 대장의 높이 데이터를 기준으로 국내표준 품질평가 기법을 적용하여 데이터 품질을 측정하고, 측정오차에 대한 원인을 분석하여 공공데이터를 활용한 3차원 모델의 수직위치 정확도 향상 및 최신성의 유지 가능성을 제시하고자 한다. 연구 수행 결과 건축물대장의 높이 값을 품질평가 기준으로 적용하였을 경우 수직위치 정확도가 향상되는 것을 확인하였으며, 건축물 대장의 재건축, 증축 정보를 활용할 경우 3차원 모델의 최신성의 유지를 할 수 있음을 확인하였다.
최근 AI를 산업 서비스에 적용하기 위해 많은 회사들이 활발히 연구를 하고 있다. 아마존과 넷플릭스 같은 거대 기업들은 이미 빅데이터와 AI 머신러닝을 이용한 추천 시스템을 구현하였고 아마존은 매출의 35%가 추천에 의해 발생하고 넷플릭스 75%의 사용자가 추천을 통해 영화를 선택한다고 보고되었다. 이러한 두 기업의 높은 추천 효율성의 이유는 협업 필터링(Collaborative filtering)과 같은 다양한 추천 알고리즘과 방대한 상품 및 고객 행동(구매, 시청 등) 데이터 등이 존재하고 있기 때문이다. 기계학습에서 알고리즘 학습을 위한 데이터의 양이 많지 않을 경우 알고리즘의 성능을 보장할 수 없다는 것이 일반적인 의견이다. 방대한 데이터를 가진 기업에서 추천 알고리즘을 적극적으로 활용 및 연구하고 있는 것도 이러한 이유 때문이다. 반면, 오프라인 및 여행사 기반에서 온라인 기반으로 영역을 차츰 확대하고 있는 항공 서비스 고객 데이터의 경우, 산업의 특성상 많은 회원에 비해 고객 1명당 온라인에서 활동하는 이력이 많지 않은 것이 특징이다. 이는, 추천 알고리즘을 통한 서비스 제공에서 큰 제약사항으로 작용한다. 본 연구에서는, 이러한 희박한 고객 활동 데이터에서 최신성 기반의 추천 시스템을 통하여 제약사항을 극복하고 추천 효율을 높이는 방법을 제안한다. 고객의 최근 접속 이력 로그를 시간 기준으로 데이터 셋을 분할하여 추천 알고리즘에 반영하였을 때, 추천된 노선에 대한 고객의 반응을 추천 성능 지표인 CTR(Click-Through Rate)로 측정하여 성능을 확인해 보았다.
웹 크롤러는 서버의 부담을 최소화하면서도 최신의 데이터를 웹사이트로부터 수집하고 유지해야 한다. 빅데이터 시대와 같이 데이터가 폭발적으로 증가하는 시대에 데이터 소스로부터 자주 모든 데이터를 추출하는 것은 서버에 심각한 부담을 주게 된다. 무선통신 기술과 다양한 스마트 기기들의 확산으로 정보가 급속도로 생성되고 있으며, 어디에서나 어느 시간이나 지속적으로 생성 및 변경되고 있다. 웹크롤러는 이러한 상황을 감안하여 최신의 정보를 적은 오버헤드로 유지해 나가는 것이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 웹사이트의 변경사항을 체크할 수 있는 효과적인 방안과 웹사이트의 수집 주기를 동적으로 변경함으로써 적은 비용으로 최신성을 유지할 수 있는 방안을 제시한다. 핵심 아이디어는 과거 히스토리로부터 웹사이트 변경이 집중되는 시간을 파악하여 웹수집 주기를 결정하는데 반영한다는 점이다. 논문에서는 특정 웹사이트의 데이터를 추출하는 Java 크롤러를 개발하고, 제안된 방식과 기존 방식의 유용성을 비교하였다. 제안된 기법을 사용하면 정적인 방식보다 서버 오버헤드를 절반정도(46.2%)로 줄이면서도 최신성을 더욱 높게 보장할 수 있게 된다.
pull 기반의 데이터 방송 환경에서는 클라이언트의 데이터 요청을 최소화하기 위하여 캐쉬의 도입이 특히 필요하다. 이러한 환경에서 캐쉬의 도입 효과를 극대화하기 위해서는 히트율 뿐만 아니라 미스 비용도 고려한 효율적인 캐쉬 대체 전략의 수립이 무엇보다도 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 클라이언트의 데이터 액세스 빈도수 및 대기 시간 등을 고려하면서 최신성을 합께 반영하는 캐쉬 대체 전략을 제안한다.
기업의 ESG 활동의 일환으로 탄소중립과 순환경제의 개념을 활용한 기업의 성과를 고객에게 알리기 위하여 고품질의 전과정평가 결과에 대한 요구가 커지고 있다. 이를 위해서 LCI 데이터베이스에 대한 글로벌 요건에 맞는 고품질의 LCI 데이터베이스를 구축하고 관리하는 것이 국가적으로 중요하게 인식되고 있다. 이를 위해 UNEP는 GLAD 플랫폼을 만들었고, EU는 LCDN 플랫폼을 만들어 국제통용성을 고려한 고품질의 LCI 데이터베이스를 관리하려는 노력을 하고 있다. 국내 LCI 데이터베이스는 정부주도로 1999년부터 지속적으로 개발되어 활용되고 있지만, 국제통용성의 측면에서 볼 때, 기업의 생산현황을 반영한 최신의 일차데이터가 부족하고, LCI 데이터베이스에 포함된 목록항목들이 모든 환경영향을 충분히 평가할 수도 없으며, 데이터 정보제공의 형식인 LCI 데이터베이스 포맷이 글로벌 동향을 충분히 반영하지 못하고 있다. 이에 국제통용성을 고려한 국내 LCI 데이터베이스의 개발을 위해 산업을 대표하는 협회 또는 단체를 통해 매년 최신의 일차데이터를 확보하고, 이를 토대로 모든 환경영향을 평가할 수 있는 수준의 목록항목을 포함한 국내 LCI 데이터베이스를 개발하고, 이를 Eco-SPOLD_02 또는 ILCD 등의 최신 LCI 데이터베이스 포맷으로 관리하여야 한다.
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
생방송 비디오 프록시는 사용자에게 최신의 비디오 데이터를 전송해야 한다. 그러나 큰 파일을 나누어 미리 캐싱하는 기존의 방법으로는 최신의 데이터를 보여줘야 하는 생방송 VOD의 제약을 만족시킬 수 없다. 본 논문에서는 생방송 비디오 스트림을 대상으로 효과적으로 캐싱할 수 있도록 클라이언트의 요청을 받는 큐와, 생방송 비디오 데이터를 저장하는 버퍼풀을 구성하였고, 이들이 제대로 동작하기 위한 동기화 과정을 설계하였다. 이 구조의 특징은 프록시가 클라이언트들의 요청을 일정시간 동안 모아서, 미디어 서버에게 한번만 요청한다는 데에 있다 미디어 서버는 프록시에게만 요청을 받고 데이터를 전달하게 되며, 모든 부하는 프록시 쪽으로 옮겨간다 결국 프록시 서버의 개수를 늘리거나 성능을 확장하면 서비스 가능한 클라이언트의 수를 확장시진 수 있는, 이른바 확장성의 개선을 기대할 수 있다. 실제로 구현해본 절과 지연시간 개선, 확장성 효과 등 프록시로서 만족할 만한 성능이 나옴을 확인하였다. 비연속적인 비디오 데이터를 대상으로 한 본 논문은, 오디오와 같이 연속적인 성질의 데이터에 대한 처리를 보강한다면 수요가 늘고있는 생방송 VOD서비스에 대비한 프록시 개발에 도움을 줄 것이다.
1차부터 3차에 이르는 국가지리정보체계 사업을 추진해 오는 동안 가장 큰 결과물 중의 하나가 정부 부처들이 각기 구축한 산림, 지적, 토지이용 등과 같은 공간정보 데이터베이스들이다. 이들 데이터베이스의 공유를 통해 자원효율성을 높이기 위해서는 연계 통합 방안이 필요하다. 본 연구는 데이터베이스의 물리적 통합(강결합 방식)이 아니라, 약결합방식에 의한 데이터베이스 연계시스템을 통해 통합서비스를 제공하는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 데이터베이스 연계 중요성이 증가하는 시점에서 다양한 요구에 대응하는 데이터를 생성 관리함으로서 정보의 재사용성을 증가시키고, 정보의 최신성을 유지시킨다는 점에서 의의가 있다.
최근 멀티미디어 데이터 사용의 증가에 따라 무료로 고속의 데이터 송수신이 가능한 무선랜에 대한 관심이 증가하였다. OFDM기술은 높은 주파수 이용효율과 용이한 구현장점으로 무선랜을 포함한 많은 표준에서 채택하고 있는 물리층 데이터 전송기술이다. 그러나 물리적으로 고속의 데이터전송이 가능해짐에 따라 MAC프로토콜 효율성에 대한 문제가 지적되어 왔으며 최근 이를 해결하기 위한 주파수 도메인 채널경쟁 방법을 도입한 연구들이 발표되었다. 본고에서는 OFDM의 특징을 활용한 주파수 도메인 채널접근 방법에 대한 최신 연구동향을 살펴보고 효율적 다이버시티 활용 주파수 도메인 채널접근 프로토콜인 D-Fi를 소개한다. D-Fi는 블룸필터를 활용하여 프로토콜 효율성 문제를 해결하는 한편 지능적으로 다이버시티를 활용하게 되어 기존방법에 비해 1.5배의 성능을 낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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