데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.
웹이 성장함에 따라 데이터처리 기술도 발전하고 있다. 차세대 웹 환경에서는 다양한 유무선 사용자, USN, RFID를 위한 고속, 대용량데이터 처리기술 또한 발전하고 있다. 본 논문에서는 CEP(Complex Event Processing) 엔진을 이용하여 대용량데이터를 처리하는 기술을 제안한다. CEP는 복잡한 이벤트를 처리하는 기술로 CEP 엔진은 다음과 같은 특정이 있다. 첫째 대용량의 이벤트(데이터)를 받는 작업, 둘째 이를 분석하는 작업, 최종적으로 새로운 액션으로 연결시키는 작업으로 나눌 수 있다. 즉 대용량데이터를 수집하고 이벤트들을 분석, 필터링한다. 또한 이벤트 엔진에 미리 등록해 놓은 이벤트와 새로운 이벤트를 패턴매칭하여 데이터를 추출한다. 추출된 결과를 다른 작업의 입력 이벤트로 사용하거나 요청된 이벤트에 대해 실시간으로 응답할 수 있고 유효한 데이터만 데이터베이스에 트리거할 수도 있다.
1970년대 후반에 제안된 전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성 된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다. 이러한 추론 엔진은 지식 베이스가 구축될 때, 가능한 한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특징을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 지식 영역과 추론 방식에 대한 범용성을제공하는 추론 엔진을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 추론 방식은 사용자에 의해 전향추론과 후향추론 및 직첩추론이 선택적으로 수행된다. 또한 목표 영역에서의 지식 획득을 위한 쉬운 표준화와 모듈화를 가능케하는 생성 규칙을 사용하였을 뿐만 아니라 확장된 CBM을 통해 지식 베이스를 구축하였다. 아울러, Rete 패턴 매칭과 ECBM을 이용한 추론 엔진간의 성능분석을 수행하였다.
LTE-A 네트워크에서 D2D 통신은 시스템의 용량 및 스펙트럼의 효율성을 향상시키는 유망한 기술이다. 전체 스펙트럼의 효율성을 향상시킬 수 있는 이유는 기지국이 이미 셀룰러 단말에 할당한 무선 자원을 D2D 통신에 할당하여 자원을 재사용할 수 있기 때문이다. 하지만 동일한 자원을 셀룰러 및 D2D 통신이 공유하여 사용함으로써 셀 내에 간섭이 발생할 수 있다. 따라서 동일한 자원을 사용하는 셀룰러 통신과 D2D 통신 간에 간섭 조정을 위한 적절한 자원 할당 기법이 필요하다. 특히, LTE-A 환경에 D2D 통신을 적용하기 위해서는 셀 내 간섭뿐만 아니라 셀 간 간섭 조정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 셀 간 간섭 완화를 위해서 주파수 재사용 패턴 기법 중 하나인 FFFR 기법을 사용하고, 셀 내 간섭 완화를 위해서는 기지국이 셀룰러 사용자가 이미 사용 중인 자원을 랜덤하게 선택하여 D2D 통신에 할당하는 D2D 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 자원 할당 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 셀 내 간섭 완화, 시스템 처리량 및 계산복잡도 등이 향상되는 것을 확인하였다.
위성영상 자료는 도시의 물리적 확장을 분석하는데 있어 매우 유용하게 활용된다. 도시의 물리적 확장은 도시의 토지이용과 밀접하게 관련되어 있으며, 지속가능한 도시성장을 위해서는 토지이용을 중심으로 한 지속적인 성장관리가 필수적이다. 그러나 위성영상을 이용한 도시 토지이용의 분류는 우선 그 기준이 사용자의 관점에 따라 다르고 영상 해상도 등에 따라서도 그 기준이 달라질 수 있다. 따라서 도시 확장 분석을 위해서는 다중시기의 위성영상 및 항공사진을 이용하여 토지이용의 분류를 시행하고, 시기별 토지이용의 변화와 영상을 분석함으로써 확장의 형태와 패턴을 파악하여, 이를 기반으로 향후의 도시 확장을 예측할 수 있는 모델 개발이 가능해진다. 그러므로 본 연구에서는 도시 확장 예측모델 개발의 전 단계로써 다양한 공간 해상도를 지닌 원격탐사 자료의 국내외 분류기준의 검토를 통해, 원격탐사 자료를 이용한 토지이용 분류기준을 도시확장 분석의 측면에서 설정하고자 한다.
기존에 많은 마트들이 카트를 관리하는데 있어서 분실과 사고로 인한 손해가 발생하고 있다. 그래서 카트들을 효율적으로 관리하기 위해서 기존 카트에 여러 기능을 가지는 라즈베리파이를 설치하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 우선적으로 초음파 센서를 사용하여 카트와 물체간의 거리를 측정, 측정된 거리에 따라 진동 센서를 이용, 진동 수에 변화를 줘서 사용자에게 주의를 주도록하고 실내위치확인시스템(Indoor Positioning System, IPS)을 응용한 Beacon을 사용하여 실시간으로 카트의 위치를 전송 받고 또한 소비자들의 소비 패턴(이동 경로)을 파악하여 카트의 관리와 마트의 수익 창출에 이바지하게 된다. 분실에 관한 문제 또한 일정 거리가 벗어나게 되면(마트 밖, 분실우려가 있는 곳) 경고음을 발생시켜 이러한 문제를 해결한다.
본 연구에서는 실감형 바이애슬론 시뮬레이터에서 사용자의 동작에 대한 식별과 시뮬레이터와의 상호작용을 위한 동작인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 바이애슬론 경기 활동에서 발생하는 다양한 동작 패턴을 인식하고 자세를 판단하는 과정에서 장애물 또는 중첩된 관절에 의해 가려지는 폐색현상과 빠른 동작으로 인한 부정확한 모션 데이터를 개선하고자 하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 IoT 기반의 다중 모션 인식 장치를 구성하였으며, 정상적인 동작 식별을 위한 골격 영역 보간 방법을 적용하여 바이애슬론 활동 동작에 대한 인식율을 높이고 동작 유사도 측정이 가능한 시스템을 설계하였다. 본 제안 시스템은 동계 설상스포츠 동작 분석에 적용이 가능하고, 실감형 바이애슬론 시뮬레이터 시스템 개발에 활용될 것이다.
컴포넌트 소프트웨어 개발에서 양질의 컴포넌트를 추출하기 위해서는 사용자의 요구사항을 정확하게 표현할 수 있는 체계적인 모델링 방법이 필요하다. 피러나 컴포넌트는 일반적으로 객체 모델링을 기반으로 설계되고 개발되기 때문에 상호작용과 협력의 표현, 상속으로 인한 재사용 문제 등을 해결하는데는 한계가 있으며 복잡한 구조를 가진 대규모 시스템에서 컴포넌트를 추출하기에는 용이하지 않다. 따라서 객체 모델링을 보완하기 위하여 객체 중심이 아닌 객체의 역할을 중심으로 하는 역할 모델링 기법을 활용할 필요가 있다. 역할 모델링은 대체들의 패턴을 추상화하고 복잡한 대규모 시스템을 관계의 분리를 통하여 간단한 모델로 생성할 수 있도록 객체의 역할을 중심으로 모델링하는 기법이다. 본 논문은 UWL 기반에서 역할 모델링을 통하여 컴포넌트를 추출하는 방법을 연구한다. UML은 다양한 관점으로 모델을 표현하고 있으므로 다양한 관점의 역할 모델을 표현하여 컴포넌트를 추출하는데 활용할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 아무런 불편함이 없이 사람이 하루 중 가장 많은 시간을 보내는 침대에서 사람 동작의 관찰을 가능하게 하는 비침습식 센서 시스템을 제안한다. 제안된 센서 시스템은 얇고 넓은 필름 형태의 압전센서, 신호처리 보드, 그리고 데이터 수집 프로그램으로 구성된다. 사람 동작에 따라 힘이 가해진 압전 센서는 전압 신호를 생성하게 되고, 이 신호는 제안 시스템에 의해 수집, 전처리, 변환된다. 최종 단계에서 FFT 결과는 k-NN 분류기에 의해 식별된다. 침대에서 10,000개 사람 동작을 식별하는 실험을 수행하였고, 약 89.4%의 정인식률을 달성하였다. 실험 결과는 제안된 시스템이 침대를 사용하는 사람이 정상인인지 중풍환자인지 식별할 능력이 있음을 시사한다. 본 논문의 성과는 침대 사용자의 동작을 지속적으로 관찰 가능하게 한다는 점이다. 이러한 지속적인 관찰은 동작 또는 수면 패턴에서 건강상 이상 징후를 탐지하는데 매우 유용하게 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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