대형 조물은 안전관리 시스템의 법제화로 스트레인 게이지, 가속도 센서 등을 이용하여 상시 관리를 의무화 하고 있다. 상시 계측을 위해 유선 센서의 경우 데이터 전송의 신뢰성은 있지만 선로 결선의 문제점 때문에 무선 센서의 적용이 요구된다. 하지만 무선 센서의 경우, 전원공급의 문제를 갖고 있어 장차이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 압전체를 이용하여 무선 센서의 전원 공을 위한 에너지 변환 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 구조물 내부의 진동을 전기 에너지로 변환, Capacitor에 저장 후, 데이터 전송을 위해 일시에 방출하는 구조이다. 20m의 무선 데이터 통신을 위해 2.43mJ(5V*49mA*10ms)의 전력량이 필요한데, 모의 교량 모델에 시스템을 적용한 결과 2분 30초 동안의 진동 에너지가 2.8mJ의 전기 에너지로 저장되었다. 이 실험 결과를 토대로 무선 센서를 이용한 상시 모니터링이 가능함을 예상할 수 있다.
프로세서와 네트워크의 성능이 향상됨에 따라 이들을 이용한 많은 멀티미디어 응용물들이 개발되었다. 특히 인터넷의 발전은 이러한 멀티미디어 응용물들로 하여금 여러 곳에 분산되어 있는 데이터들을 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 멀티미디어 응용물들이 요구하는 데이터는 그 크기가 크고, 실시간 전송을 요구한다는 특성을 가진다. 따라서 이러한 데이터를 제공하는 서버는 여러 데이터를 다수의 사용자에게 일정한 전송률로 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 디스크 배열을 이용하는 주문형 비디오 서버에 있어서 디스크 탐색 시간으로 낭비되는 디스크 대역폭을 최소화하는 논리적 디스크 분할 기법과 이에 적합한 비디오 파일 배치 기업을 제시한다. 추가적으로 얻어진 디스크 대역폭들은 보다 많은 사용자 요구들을 처리하기 위해 사용되거나 비동기적인 사용자 요구들을 처리하는데 이용될 수 있는데, 이를 스트림 지원에 이용할 경우, 평균 3~11%정도의 스트림수 증가가 있음을 모의 실험을 통해 확인하였다.
K-모드(modes) 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘은 대규모 범주형 자료에 적용 가능한 데이터 군집화 방법이다. 이 논문에서는 두 알고리즘을 고찰하였으며, 두 알고리즘의 단점을 보완한 개선된 데이터 군집화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 실제자료에 제안된 방법을 적용한 모의실험을 실시하여 제안된 방법이 데이터 군집화의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터 및 데이터 생성기를 개발한다. 다양한 실 운용을 통해 개발된 시뮬레이터 및 데이터 생성기가 효과적임을 보인다.
미국 페르미연구소에서 현재 수행되고 있는 고에너지물리 실험의 하나인 CDF 실험에서는 현재 303대의 Dual CUP 클러스터를 이용한 중심분석용팜(CAF, Central Analysis Farm)을 페르미 연구소 내에 구성하여 실제 데이터 처리 및 모의 시늉 데이터를 생산하는데 사용하고 있다. 그러나 페르미 연구소에서의 중심분석용팜(CAF)은 향후 그 자원이 충분치가 못하므로, 이에 참여하고 있는 여러 나라의 컴퓨팅 자원들을 공유할 수 있어야 한다. 따라서, 한국그룹은 경북대학교 고에너지물리연구소에 있는 PC 클러스터를 활용하여 탈중심분산팜 (DCAF, DeCenteralized Analysis Farm)을 국제공동연구로 설계하여 테스트베드를 구축하였다. 이 구성에는 CAF의 기술뿐만 아니라 페르미 연구소라는 원격에 있는 실험 데이터를 이용하여 job을 수행하므로 데이터 전송 기술인 SAM(Sequential data Access via Meta-data) 및 Kerberos의 보안 시스템, 그리드(Grid)를 포함하는 모든 IT 기술의 종합으로 이루어져있다.
비동기 통신에서는 특정 영역의 데이터가 각종 제어문자로 사용된다. 그러므로 데이터를 송신할 때 이 영역의 데이터는 제어문자로의 오인을 방지하기 위하여 다른 문자로 변환하고 이를 제어접두문자와 함께 전송하여야 한다. 본 논문에서는 비동기 프로토콜 상으로 데이터를 암호화하여 전송할 때 발생하는 모의 제어문자에 대해 제어 접두문자를 추가하지 않고 일정한 변환만 하여 송신하므로써 데이터의 길어짐을 방지 하고 전체 통신속도를 높이는 문자 변환 방법을 몇 가지 제시하였다. 이러한 변환을 위해 전송 데이터의 유효 범위를 가정하고 이 범위를 벗어나지 않도록 하였으며, 실험을 통하여 이 방법이 기존의 방법에 비해 통신속도 가 향상됨을 보이고 암호화된 데이터의 임의성을 확인하므로써 암호화에 문제가 없음을 보였다.
이 논문에서는 시간지원 데이터의 시간적 특성을 고려해서 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리해서 저장하는 과거 현재 미래 저장 구조를 제안하였으며, 과거 현재 미래 저장 구조를 기반으로 하는 데이터 이동 기법 두 가지를 제안하였다. 이 논문에서 제안한 과거 현재-미래 저장 구조에서는 데이터 이동 프로세서가 데이터를 이동하기 위한 시기를 결정하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 데이터 이동 기법 두 가지 중에서, 시간단위에 의한 이동 기법에서는 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였고 데이터의 유효성을 검사하고 이동하는 과정을 보였다. 그리고 LST-GET에 의한 이동 기법에서는LST와GET를 정의하였고 LST와GET를 기준으로 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 모의 실험을통해서 기존의 저장 구조와 과거-현재 미래 저장 구조에 대해서 사용자 질의에 대한 성능을 비교하였고, 두 가지 데이터 이동 기법의 성능을 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권3호
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pp.609-619
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2016
본 논문에서는 대용량 데이터를 처리 및 분석하기 위해 RHadoop 플랫폼에서 실제 데이터와 모의 실험 데이터를 가지고 K-평균 클러스터링을 구현하고, MapReduce의 컴바이너 사용여부에 따른 처리 속도를 비교하고자 한다. 또한, K-평균 클러스터링에서 최적의 군집수 결정방법을 MapReduce 프로그램으로 구현하여 실제 데이터에 적용하고자 한다. 그리고 제안된 RHadoop 플랫폼의 확장 가능성을 보이기 위해 실제 데이터에서 R의 기본 패키지에서 kmeans() 함수와 bigmemory 패키지 상에서 유용한 bigkmeans() 함수와 처리 속도를 비교하고자 한다.
이 논문은 Generative Adversarial Network (GAN) 을 이용하여 증진된 이미지 데이터를 평가방식인 Inception Score (IS) 와 Frechet Inception Distance (FID) 계산시 inceptionV3 모델을 활용 하는 방식을 응용하여, 군 폐쇄망 네트워크 데이터를 이미지 형태로 평가하는 방법을 제안한다. 기존 존재하는 이미지 분류 모델들에 레이어를 추가하여 IncetptionV3 모델을 대체하고, 네트워크 데이터를 이미지로 변환 및 학습 하는 방법에 변화를 주어 다양한 시뮬레이션을 진행하였다. 실험 결과, atan을 이용해 8 * 8 이미지로 변환한 데이터에 대해 1개의 덴스 레이어 (Dense Layer)를 추가한 Densenet121를 학습시킨 모델이 네트워크 데이터셋 평가 모델로서 가장 적합하다는 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 가스터빈의 연소진동 데이터의 취득, 저장, 표시를 위한 모니터링 시스템의 구현에 있어 통신 속도의 향상 및 데이터 저장 공간을 축소시킬 수 있는 방안을 제시한다. 제안된 방법은 샘플 원시 데이터(Raw Data)로 부터 FFT를 수행하고 결과 데이터를 코드화 하여 모니터링 PC로 전송하여 저장함으로서 데이터 저장 공간을 줄일 수 있다. 수신된 데이터를 화면에 표시하기 위한 원신호로의 복원은 역 FFT에 의해 이루어진다. 제안된 방식의 타당성과 효율성 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, FFT 차수와 Gibbs's 효과간의 상관관계를 분석하였다. 모의 가스터빈의 연소실험을 통해 제안된 데이터 처리 및 저장 방법의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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