Risk management system should be able to support a decision making within a short time to analyze stream data in real time. Many analytical systems consist of CPU computation and disk based database. However, it is more problematic when existing system analyzes stream data in real time. Stream data has various production periods from 1ms to 1 hour, 1day. One sensor generates small data but tens of thousands sensors generate huge amount of data. If hundreds of thousands sensors generate 1GB data per second, CPU based system cannot analyze the data in real time. For this reason, it requires fast processing speed and scalability for analyze stream data. In this paper, we present a fast visualization technique that consists of hybrid database and GPU computation. In order to evaluate our technique, we demonstrate a visual analytics system that analyzes pipeline leak using sensor and tweet data.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.782-785
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2010
본 논문은 연속된 음성 신호를 전송로 상에 전송하기 위해 음성 신호를 G.711 표준 권고인 PCM으로 다중화한 후 고정 타임슬롯을 배정하여 전송하는 시스템에서 PCM 화된 디지털 음성 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송하는 스트림 암호화 기법에 관한 것이다. 실시간으로 처리되는 음성 데이터의 암호화 시에는 하드웨어 방식이 적합한 데, 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받는 음성 데이터의 실시간 암호화 기법에 관한 것이다. 일반적으로 아날로그 음성 신호 코딩 시에 국내에서는 북미 방식인 ${\mu}-law$ 코딩 기법을 적용하는 데 이는 표본화한 음성 데이터를 양자화전에 압축하고 복호화 후 신장하는 비선형 양자화 기법을 적용하는 것으로 표본화된 값을 8 비트의 PCM 데이터로 변화하여 E1(2.048Mbps) 급 속도로 전송한다. 본 논문에서는 PCM 전송로 상에 전송되기 전의 직렬 입력 데이터를 암호화 장치를 거쳐 해당 타임슬롯에 해당하는 8 비트의 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송로 상으로 전송하고 역으로 수신 단에서는 PCM 전송로를 거친 직렬 입력 데이터를 암호화된 타임슬롯을 판별하여 해당 타임슬롯의 데이터를 복호화하여 원래 데이터를 복원한다. 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받은 PCM 데이터를 암호화하여 전송한 후 수신 단에서 복호화 과정을 거친 후 타임슬롯 단위로 데이터 암호화/복호화가 가능함을 보여준다.
The majority of event detection in real-time embedded sensor network systems is based on data fusion that uses noisy sensor data collected from complicated real-world environments. Current research has produced several excellent low-level mechanisms to collect sensor data and perform aggregation. However, solutions that enable these systems to provide real-time data processing using readings from heterogeneous sensors and subsequently detect complex events of interest in real-time fashion need further research. We are developing real-time event detection approaches which allow light-weight data fusion and do not require significant computing resources. Underlying the event detection framework is a collection of real-time monitoring and fusion mechanisms that are invoked upon the arrival of sensor data. The combination of these mechanisms and the framework has the potential to significantly improve the timeliness and reduce the resource requirements of embedded sensor networks. In addition to that, we discuss about a privacy that is foundation technique for trusted embedded sensor network system and explain anonymization technique to ensure privacy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.399-401
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1999
최근 컴퓨터 네트워크를 통한 화상회의, 화상전화 VOD 등과 같은 응용 프로그램들이 실시간 통신을 필요로 한다. 이러한 실시간 통신에 적합한 ATM은 유연한 통신 서비스와 높은 질의 서비스를 제공함으로서 차세대 통신 네트웍으로 기대가 되고 있다. ATM 네트웍 막에서 실시간 통신을 하기 위해서는 실시간 데이터들이 지연한계를 만족해야 한다. 만약 이러한 지연한계를 만족시키지 못할 경우에는 서비스의 질이 떨어지거나 아니면 데이터가 아예 필요가 없어지게 된다. 이미 실시간 통신을 하기 위해 Virtual Clock, Stop-and-Go, EDF 등에 많은 패킷 스위치 스케줄링 정책들이 개발 되어져 왔다. 그러나 이러한 스위치 스케줄링 정책들은 대부분 그 방법의 복잡성 때문에 실제로 ATM 상에서 적용시키기가 힘들다. 본 논문에서는 ATM 네트웍 망에서 화상 통신을 하기 위해 적합한 새로운 스위치 모델인 TCRM-DS를 제시한다. TCRM-DS는 기존의 TCRM 모델의 장점인 단순성과 효율성을 그대로 유지하면서 TCRM 모델의 단점인 비 실시간 데이터에 대한 비효율적 처리를 개선한 것이다.
Wireless sensor network is a technology that collects the information about object in real-time. Sensor data has a characteristic that is generated an unprecedented volume data in short time. Analysis is essential to define the relationship between the data, including more of the data from a large volume data stream which is acquired from the sensor. In order to effectively handle the sensor data stream, in this paper, using ECA rules to organize data in a meaningful and more practical real-time monitoring systems is proposed.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.11a
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pp.467-470
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2011
일반 PC의 메인 메모리에 올릴 수 없는 거대 용량의 데이터의 경우 가시화를 통한 해석을 수행하는데 어려움이 많다. 본 논문에서는 이러한 거대 용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산 환경에서의 가시화 서버의 설계를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 가시화 서버는 가시화 관리자, 네트워크 관리자, 데이터 관리자로 구분되며 이들 관리자를 통해 복수의 사용자에 대한 가시화 서비스 제공, 거대 데이터의 실시간 동적 데이터 분할 및 할당 및 실시간 가시화를 지원한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.165-166
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2017
It is demanding to receive information of data in real time anywhere and analyze it with meaningful data. Research on the platform for such analysis is actively underway. In this paper, we try to find out what are important factors in solving the problems of collecting and analyzing IoT data in real time. How much better than existing data collection methods and analytical methods can be the basis for judging the value of the data. It is important to accurately collect and store data more quickly and quickly from many sensors in real time in real time, and analytical methods that can derive values from the stored data. Therefore, an important requirement of the analysis platform in the IoT environment is to process large amount of data in real time and to centralize and manage it.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.81-84
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2005
유비쿼터스 의료 기술이 본격화되면서 센서 네트워크를 통해 환자의 건강 관련 데이터 스트림을 수집하여 위험상황을 탐지하고 지속적인 건강 상태를 모니터링할 수 있게 되었다. 그러나 방대한 양의 스트림 데이터로부터 의미 있는 데이터를 효과적으로 찾아내기 위해서는 실시간으로 데이터의 갱신과 집계 연산이 가능해야 하고 데이터의 압축이 효율적으로 처리 될 수 있는 다차원 저장구조가 필요하다. 기존의 다차원 데이터 분석 도구인 OLAP 큐브 저장구조는 실시간 업데이트가 힘들고, 스트림 데이터 저장 구조인 DSMS들은 다차원 데이터 분석이 용이하지 않다. 이에 본 연구에서는 건강 스트림 데이터의 특징과 질의를 분석하고, 이러한 스트림 데이터에 적합한 저장구조의 요건을 제시하였다. 또한 점진적 갱신이 가능하고, 대용량 데이터를 시간 차원으로 압축, 삭제하기 용이하며 실시간에 분석 데이터 구축이 가능한 저장구조를 제안하고 그 효율성을 보였다.
Lee, In Hee;Park, Choul Hee;Seo, Hyeon;Moon, Yoo-Jin
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.281-282
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2019
본 논문에서는 실시간 데이터 분석을 통해 소아 응급 진료가 가능한 응급실을 안내함과 동시에 실시간 응급실 데이터베이스를 제공하여 응급실 진료 효율을 증진시키는 APP을 제안한다. 이 제안은 서울시의 응급실 이용 통계 중 야간 시간대와 소아 응급 진료율이 높다는 것에서 착안, 이를 효율적으로 안내 및 순환시키는 것을 목적으로 한다. 사용자의 연령 데이터를 수집하여 일반 응급실 환자와 소아 응급실 환자를 분류하며, 사용자의 위치 데이터를 수집하여 가까운 응급실의 정보를 제공한다. 또한 병원별 응급실의 실시간 혼잡도 현황을 제공한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.13-16
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2011
에너지플랜트는 위험성이 높은 유해화학물질을 취급해서 누출사고가 발생 할 가능성이 높다. 유해화학물질이 누출되어 대기 중에 확산되면 강한 유독성으로 인해 대형피해를 불러온다. 유해화학물질의 누출로 인한 대기 중의 확산피해 최소화하는 방안에는 확산 될 범위를 산출하여 적절한 사고대응조치를 취하는 것이다. 대기확산모델의 시뮬레이션을 이용한 대기확산범위 산출은 가상으로 설정 된 시나리오의 데이터를 사용자가 수동으로 입력하여 결과를 도출한다. 가상 데이터로 산출 된 결과는 정확성이 결여 될 수 있으며 실시간 대기확산범위 산출이 불가능하다. 본 연구에서는 유해화학물질의 대기확산범위를 즉각적으로 산출 할 수 있는 실시간 대기확산시스템을 설계하고 구현한다. 대기확산범위 산출에 필요한 데이터는 실시간으로 수집 된 실제 데이터를 이용한다. 실시간으로 수집된 실 데이터를 토대로 데이터마이닝기법을 통해 자율적인 누출사고를 탐지하고 누출지점을 특정 할 수 있는 지능화모듈을 설계한다. 대기확산모델은 유해화학물질의 증기운의 무게에 따라 가우시안과 SLAB모델을 이용한다. 실시간으로 산출 된 대기확산범위는 ERPG의 각 단계의 농도 기준에 근거하여 총 3단계로 구분해서 GIS맵 상의 유저인터페이스에 표현한다. 산출된 대기확산피해범위는 현장 작업자의 모바일기기로 사고와 관련 된 대응조치와 함께 신속히 전파할 수 있도록 구현해서 누출로 인한 유해화학물질의 확산사고피해 최소화를 도모한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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