본 논문은 데이터 슬라이스에서의 데이터 토큰들의 정보 흐름에 기초하여 프로그램에서의 정보 흐름을 모델링하는 SIFG(Slicw-based information Graph)를 개발하였다. 다음으로, SIFG에서의 정보 흐름의 복잡도 측정을 통해서 프로그램의 복잡도를 측정하기 위해 SCM(Slice-based Complexity Measure)을 정의하였다. SCM은 Briand가 제시하는 복잡도 메트릭에 필요한 특성들을 만족하였고, 그리고 기존 척도들과는 달리, SCM은 프로그램 내에서의 제어와 데이터 흐름뿐만 아니라 프로그램의 물리적 크기를 반영하는 측정이 이루어졌다.
최근의 인터넷에서의 데이터 흐름을 보면 비대칭흐름의 경향이 있다. 비대칭흐름은 주로 하향링크의 데이터 흐름이 많은 것이 특징이며 하향링크에서 데이터흐름을 저해하는 요소인 응답(acknowledgement)을 줄여나가는 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 시뮬레이션 결과로, 데이터의 손실이 많은 병목구간에서는 Sack의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다. 패킷 손실면에서 비교해보면 NewReno와 Sack 중에서 NewReno가 Sack보다 더 낮은 것으로 나타났다. 그리고 NewReno와 Sack의 Ack Pack터에 대한 처리율을 비교해 달 때 10초 동안의 실험에서 NewReno가 Sack보다 처리되는 패킷의 수도 많다는 것을 볼 수 있었다. 결론적으로 비대칭링크에서의 처리율은 NewReno가 Sack도다 앞서는 것을 알 수 있었다.
서로 다른 수중 통신 매체 사이의 각기 다른 장단점을 해결하기 위해 여러 종류의 수중 통신 모듈을 함께 운용하는 통신 기술인 다중매체 통신 기술이 등장하였다. 다중매체 통신은 한 네트워크에서 서로 다른 통신 매체들을 함께 운용하기 때문에 이들의 전송 속도 차이로 인한 흐름 제어 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 통신 속도 차이로 인한 전송데이터 손실을 미연에 방지하는 수중 다중매체 통신에서 전송데이터 흐름을 제어하는 일종의 DTN (Delay/ Disruption Tolerant Network) 프로토콜을 제안한다. 이 전송 속도 제어 프로토콜을 이용하여 수중 다중매체 통신 네트워크에서 전송 속도 차이로 인해 한 노드에 메시지가 쌓여 전송 큐의 전송데이터 손실이 예측되는 경우 보조 저장장치를 이용하여 큐의 길이를 늘이고, 보조 저장장치 또한 전송데이터 손실이 예측되는 경우 전송 중인 노드에 전송 일시중지를 요청하며 지연상태가 해결된 후 다시 전송을 요청할 수 있다.
본 연구에서는 Lasso Regression을 기반으로 하여 지역 경제 성장과 비만율을 예측한다. 연구는 3단계로 나누어 진행된다. 우선 지역성장을 대변할 수 있는 가상의 GDP 수치를 구한다. 그 다음 가상의 GDP 수치와 비만율 데이터를 이용하여 학습모델을 만든다. 마지막으로 이전의 데이터를 이용하여 앞으로의 성장을 예측하고 학습모델에 적용하여 비만율을 예측한다. 본 연구의 데이터는 학습데이터와 실험데이터를 구성된다. 학습데이터로는 국내의 8도 중 하나인 강원도의 데이터를 이용하며 실험데이터로는 강릉과 원주의 데이터를 이용한다. 평가 비교 대상으로는 과거의 흐름을 반영하는 최소자승법 예측기법을 선정하여 비교한다. 연구 결과 강릉의 경우 비교 데이터와의 오차율 평균은 1.22%로 큰 차이가 없음을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 방법이 과거의 흐름을 기반으로 작성됨을 알 수 있다. 하지만 단순히 과거의 흐름만을 통해 예측하는 것은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 비만율 예측에 알맞지 않기 때문에 본 연구 방법이 유의미하다고 여겨진다.
본 논문은 데이터 슬라이스에서의 정보 흐름을 모델링하기 위해서 데이터 값 흐름 그래프(VFG: data Value Flow Graph)라고 하는 새로운 데이터 슬라이스(data slice) 표현을 개발한다. 다음으로, VFG에서의 정보 흐름의 복잡도를 측정하기 위해 기존의 흐름 복잡도를 이용하여 슬라이스 복잡도 척도를 정의한다. 본 연구에서는 각 슬라이스에 대한 슬라이스 복잡도와 전체 슬라이스 복잡도 간의 관계를 보여주고, VFG에서의 극소 수정(atomic modification)과 합성 연산자(concatenation operator)를 통해서 슬라이스 복잡도 척도의 스케일(scale) 인자들을 증명한다.
본 연구는 입력된 수사문건에 대해 시간 속성을 기반으로 범죄사건의 흐름을 나타내는 스토리라인을 자동으로 시각화하여 사건의 전체적인 흐름에 대한 이해도를 향상하는 데 도움을 주는 범죄사실에 특화된 스토리라인 시각화 인터페이스에 관한 연구이다. 이를 위해 객관적인 사실 관계 파악과 논증 검증이 중요한 범죄수사에서 중요한 자료인 판결문 데이터를 활용하였으며, 판결문 중에서도 육하원칙에 따라 해당 범죄의 구성요건적인 특징이 명확히 기재되어 있는 범죄사실을 대상으로 하여 사건의 흐름에 따라 추출된 데이터를 자동으로 시각화하였다. 이는 현장에서 실무자들이 범죄사건의 흐름을 쉽고 빠르게 파악하고 더 나아가 종합적이고 입체적으로 파악하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
디지털 플랫폼 기반 온라인 유통 시장의 발전은 생활물류 영역에서 급격한 물동량 성장과 다양한 서비스 혁신을 촉진시키고 있다. 융복합 물류 기술개발에 대한 수요가 증가함에 따라 국가 차원에서 물류서비스 혁신을 위한 기술개발을 지원하고 있다. 디지털 플랫폼은 개별 단위의 표준을 개발하여 운영되고 있으며, 국가연구개발 사업에서도 자체 표준을 정의하고 있어 호환성 및 연계성 부족으로 인한 문제를 발생시킬 가능성이 높다. 이러한 문제해결을 위해 생활물류 전체에 걸쳐 개발된 표준 프로세스를 기반으로 시스템과 장비 사이의 데이터 연계를 위한 표준 데이터 흐름도를 정의하였다. 특히, 전체 프로세스에서 공통으로 유지 및 공유되어야 할 데이터, 업무 수행을 위해 연계가 필요한 데이터, 마지막으로 내부 운영 성과를 관리하기 위한 데이터로 구분하여 연계용 데이터를 중심으로 흐름을 정의하였다. 본 연구에서 제안하는 방법을 통해 연구개발 성과의 실제 현장 적용 가능성을 높일 수 있을 것이다.
능동 네트워크 (active network) 는 각 네트워크 요소들이 단순한 데이터 전달 뿐 아니라 데이터를 다루는 프로그램을 탑재/수행함으로써 네트워크 상에서 부가적인 작업을 가능하게 한다 본 논문에서는 자료 흐름 모델에 기반 한 능동 네트워크 언어를 제안하고 Java 환경에서 수행을 가능하게 하는 변환기와 보조 API를 제안하였다.
최근 SDN 기술이 실제 통신 사업에 적용되면서 사용자가 많아지며 네트워크에 흐르는 데이터 량이 많아짐에 따라 네트워크 데이터 흐름 관리에 대한 관심이 늘고 있다. 이 과정에서 전송되는 네트워크 상의 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성, 추적 가능성이 보장되는지 확인할 수 있어야 한다. 또한, 다양한 분야에서 요구되는 네트워크상에서 데이터를 실시간으로 흐름을 관측하고 통제를 시각적으로 확인할 수 있는 환경이 개발이 필요하다. 본 논문에서는 첫 번째로 Mininet을 응용하여 네트워크 토폴로지를 시각적으로 구성하고 다양한 속성을 부여할 수 있는 환경을 구축하였다. 둘째, Mininet 환경에서 OpenDayLight를 추가하여 네트워크 토폴로지에서 네트워크 트래픽 흐름을 시각적으로 확인하고 제어할 수 있는 시뮬레이션 환경을 개발하였다.
최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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