최근 스트림데이터 환경의 데이터 모델은 데이터의 양이 아주 크고 연속적이며 무한하다. 이에 반해 제한된 용량의 디스크나 메모리 등을 이용해서 질의 처리나 데이터 분석을 처리한다. 이러한 환경에서 트랜잭션 데이터베이스에 대한 전통적인 빈발패턴탐사는 불가능하다고 할 수 있다. 왜냐하면, 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 대해 어떤 항목집합이 빈발항목인지 아닌지에 대한 정보를 계속적으로 유지 관리하기가 어렵기 때문이다. 본 논문에서는 연속적으로 들어오는 스트림 데이터에 회귀모델을 적용하여 빈발 항목들을 예측할 수 있는 방법을 제안한다. 스트림 데이터로부터 회귀모델을 생성함으로써 불확실한 항목들에 대한 예측 모델로 사용할 수 있다. 다양한 실험을 통하여 제안하는 방법이 스트림 데이터 환경의 데이터에 효율적으로 사용될 수 있음을 보인다.
This paper presents a knowledge based system to solve reactive power/voltage control problem in a power system. The methods to reduce inference time are proposed in inferring the solution of problem in the knowledge base which consists of heuristic rules and inowledge of experts. A set of indices drawn from the heuristic knowledge on the power system is utilized to make up for the defect of existing knowledge based systems which determine both the location and the amount of reactive power compensation devices. The concept of set of indices developed in this paper makes it possible to infer the amount of reactive power source only since the bus order list representing priority for the location of reactive power compensator to be switched on can be determined in advance. From the fact that there exists a relationship between the system voltage pattern and the reactive power pattern in operation, the pattern recognition technique is introduced to reduce the inference time in solving the severe voltage problem. To demonstrate the usefulness of the proposed knowledge based system, the IEEE 30 bus system is chosen as a sample system. The results of case study are also presented.
능동 데이터베이스는 미리 정의된 규칙(rule)에 의해 규칙에 대응하는 사건이 발생하면 자동으로 트리거나 되어 조건을 평가하고 조치를 수행한다. 이러한 능동 규칙은 연속적으로 서로 다른 트리거 할 수 있고 그로 인해 종료하지 못하고 무한한 순환적 동작을 반복할 가능성이 있다. 따라서 이 논문에서는 규칙집합의 종료를 보장하는 종료 분석방법을 제안한다. 여기서 제안한 방법은 정확한 종료 분석을 위해 복합사건의 규칙과 규칙 실행시간을 고려한다. 아울러 규칙간에 형성되는 비활성과 관계를 이용하여 그래프를 기존의 트리거그래프와 결합시킴으로서 규칙 종료의 복잡성 개선과 분석 결과의 정확성을 향상시킨다.
데이터 스트림이란, 빠른 속도로 지속적으로 생성되는 무한한 크기의 방대한 양의 데이터 집합으로 정의된다. 무한한 데이터 스트림에 비해 주어진 메모리 공간은 유한하게 한정되어 있어, 이러한 제약조건을 충족시키는 범위 내에서 일정 한도내의 정확도 오차를 허용하기도 한다. 또한, 변화하는 데이터 스트림 내의 최신 클러스터를 찾기 위해서는 데이터 객체의 저장없이 오래된 데이터 스트림 내의 정보들을 비중을 감소시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 데이터 스트림 분석을 위한 데이터 스트림 격자 기반 클러스터링 기법을 제시한다. 주어진 초기 격자셀에 대해, 데이터 객체의 빈도가 높은 범위를 반복적으로 보다 작은 크기의 격자셀로 분할하여 최소 크기의 격자셀, 단위 격자셀을 생성한다. 격자 셀에서는 데이터 객체들의 분포에 대한 통계값만을 저장하여, 기존의 클러스터링 기법에 비해 데이터 객체에 대한 탐색없이 효율적으로 클러스터를 찾을 수 있다. 또한, 가용 메모리 공간에 따라 단위 격자셀의 크기를 조절하여 클러스터의 정확도를 최대화할 수 있어, 주어진 메모리 공간에 맞게 적응적으로 성능을 조절할 수 있다.
무한한 데이터 스트림을 저장하는 것은 거의 불가능하기 때문에 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 수행하기 위해서는 새로운 데이터 구조와 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 처리하기 위해 전위트리 구조에 기반한 규보이드 전위트리(Euboid prefix tree)를 제안한다. 큐보이드 전위트리는 빙산질의에 사용된 그룹항목으로 이루어진 항목집합만을 트리에서 관리하므로 전위트리보다 적은 메모리를 사용한다. 1-항목 관리를 통해서 빈발하지 않은 항목을 트랜잭션에서 제거함으로써 갱신 시 불필요하게 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 또한 다중 빙산질의에서 공통적으로 사용된 그룹속성에 따라 노드를 공유함으로써 적은 메모리를 사용하여 효율적으로 다중 빙산질의를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 큐보이드 전위트리는 무한히 연속적으로 생성되는 데이터에 대하여 빙산질의를 처리하는데 있어서 메모리 사용량과 처리시간을 효과적으로 줄이며, 이를 여러 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 '점'과 '선'을 '크기' 관념에 주목하여 수학적 분석을 하고, Euclid 기하의 관점에서 한국의 2015 개정 교육과정에 따른 중학교 수학 1의 기본도형 내용영역과 미국 기하(Geometry)의 교과서 서술을 비교하여 분석하였다. 첫째, '점'과 '선분'을 '크기' 관념에 주목하여 수학적으로 분석한 결과, 1) '무한소'의 인정과 배제, 2) '측도론'과 '집합론'에 따라 수학적 관점이 달라질 수 있음을 알 수 있었다. 둘째, '점'과 '선'에 관한 교과서의 서술을 Euclid 기하의 관점에서 분석한 결과, 1) 대부분의 한국의 2015 개정 교육과정에 따른 중학교 수학 1의 기본도형 내용영역에서는 '크기'가 있는 점과 선을 소개 혹은 직접 그리는 학습활동을 제시한 후, 점과 선의 '관계'를 서술하는 방식으로 전개하고 있었으나, 2) 대부분의 미국 기하 교과서에서는 크기가 있는 점과 선을 소개한 후, '무정의 용어'인 점과 선에 대하여 기하에서의 '점은 크기가 없고', '선은 두께가 없음'을 각각 명시적으로 서술하고 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 고찰을 통해 본 연구에서는 한국의 2015 개정 교육과정에 따른 중학교 수학 1의 기본도형 내용영역에서의 점과 선에 관한 서술이 잠재적으로 Euclid 기하의 관점에 해당하지 않는 수학적 직관을 생성할 가능성이 있으므로 교수학습 과정에서 이에 대한 언어적 표현의 주의가 필요함을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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