Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.4
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pp.111-116
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2013
Because LEO (Low Earth Orbit) satellite has very limited contact time between satellite and ground station, all telemetry data generated on satellite are stored in a mass memory and transmitted to the ground during the contact time. There are two downlink modes, real-time mode and playback mode. Only real-time data frames are transmitted to the ground in real-time mode, real-time and playback data frames stored into mass memory are transmitted to the ground in playback mode. In accordance with the data transmission rate, there are two downlink rates, low downlink rate and high downlink rate. This paper briefly introduces downlink interfaces and flight software of a LEO satellite developed in KARI. And it presents the telemetry storage method, real-time and playback downlink management method, and downlink channel and rate control method.
In this paper, we present the storage manager for digital broadcast environment. Data stream in real-time broadcast environment flows into set-top box continuously but, Given the file-system doesn't consider such characteristics. The storage manager provides reliability and flexibility for digital broadcast in set-top box.
Kim, Hyung-Sun;You, Byeong-Seob;Park, Soon-Young;Lee, Jae-Dong;Bae, Hae-Young
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.79-81
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2005
공간 데이터 웨어하우스 구축기는 운영 데이터베이스의 데이터를 추출하여, 공간 데이터 웨어하우스 서버에 적재하는 과정을 효율적으로 관리하는 시스템이다. 구축기는 적재로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 적재할 데이터를 임시 저장하는데, 기존 기법은 적재할 데이터를 하나의 저장 공간에 관리한다. 따라서 서버가 특정 차원 테이블에 대한 실시간 질의처리를 위해 특정 차원 테이블의 즉시 적재를 요청할 경우, 구축기는 이를 위해 임시 저장한 모든 데이터를 검색하므로 처리비용이 증가한다. 또한, 하나의 저장공간에 적재할 데이터를 유지하여 서버에 데이터 적재 시, 저장을 위해 혼합된 데이터를 분석하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스 구축기에서 추출된 데이터의 효율적인 적재를 위한 테이블 단위의 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 운영 데이터베이스로부터 추출한 데이터를 서버에 적재할 차원 테이블 단위로 구축기에서 각각 다른 저장 공간에 관리한다. 따라서 테이블 단위의 데이터 관리로 실시간 질의처리를 위한 특정 차원 테이블의 즉시 적재 비용이 감소하며, 테이블 단위의 병렬전송이 가능하여 전송비용이 감소한다. 또한, 서버로 전송된 데이터는 테이블 단위의 벌크 삽입이 가능하여 적재시간이 감소한다.
In a P2P-based distributed storage system where peers frequently join and leave, it is essential to guarantee not only data availability but also playback quality comparable to that provided by local storage devices when playing back video files with real-time constraints. In addition, cloud storage services based on distributed storage systems provide each user with the functionality to share their files with other users, so when multiple users request playback of the same video file at the same time, all playback should be supported seamlessly in real time. Therefore, in this paper, we propose a scheme that process multiple simultaneous playback requests for each video file in real time as well as data availability in a P2P-based distributed storage system that supports file sharing. This scheme can support real-time simultaneous playback and efficiently use storage space by adjusting the amount of redundant data encoded through erasure coding according to the number of concurrent playback requests for each video file.
일반적으로 고객 관리를 위한 고객 데이터는 운영 시스템 환경 여건상 다양한 분산 데이터베이스 시스템에 저장되어 있다. 이와 같이 분산 저장된 데이터들로부터 고객들의 향후 경향이나 추세 분석 등 의사 결정에 필요한 데이터로 활용하고자 할 때는 데이터베이스에 저장된 대량의 데이터가 고객 분석에 적합한 형태로 구성되어 서비스되어야 한다. 이에 적절한 구조가 데이터 웨어하우스 구조이며, 데이터 웨어하우스는 분산 저장된 각각의 소스들로부터 발생된 변경 정보들을 실시간으로 데이터 웨어하우스에 반영되어야한다. 이렇게 함으로써 정확한 의사 결정을 수행할 수 있게 된다. 이에 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 고객 관리를 정확하고 효과적으로 이루어질 수 있도록 기본 소스에서 발생된 데이터 변경을 웨어하우스에 실시간으로 전달하여 정확한 데이터를 유지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 제시된 방법의 실험 평가 결과를 간략하게 도시하여 나타내었다.
사이버물리시스템(CPS)은 실시간 제약으로 타이밍에 민감한 특징이 있으며, 산업 영역에 적용시 시스템 동작과 안전필수 로그의 특정한 패턴을 나타내는 대용량의 실시간 데이터를 생성시킨다. 본 논문은 공개소스프로젝트인 하둡에코시스템을 이용한 CPS 데이터분석 아키텍처를 소개한다. CPS 처리의 특징 때문에 그 대용량의 데이터 처리는 하나의 머신에서 분석될 수 없으므로, 하둡에코시스템을 통하여 실시간 기반으로 생성되는 데이터를 저장하고 처리하는 시스템 아키텍처를 제안한다. 하둡분산파일시스템(HDFS)은 거대한 CPS 데이터의 저장을 위한 기본 파일시스템이고, 하이브는 데이터웨어하우징 처리를 위한 CPS 데이터분석에 사용된다. 플룸은 서버들로부터 데이터를 수집하고 HDFS에서 그 데이터를 처리하기 위해 사용되며, Rhive는 데이터 마이닝과 분석을 적용하기 위해 사용된다. 이러한 아키텍처를 개관하고, 또한 효과적인 데이터 분석을 위해 사용한 시스템 설계 전략을 소개한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 지능형교통시스템(u-ITS: Ubiquitous Intelligent Transportation System)에서 발생하는 다량의 데이터를 실시간 저장하기 위해 메인 메모리 데이터베이스(MMDB: Main Memory Database)와 디스크 상주 데이터베이스(DRDB: Disk Resident Database)를 사용하는 시스템 구조와 RM(Rate Monotonic)를 기반으로 데이터의 발생 주기에 따라 MMDB와 DRDB에 실시간 저장하는 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.10b
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pp.388-392
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2007
계속적으로 변화하는 방대한 양의 EMS 데이터를 실시간 취득하여, 사용자가 원하는 데이터만 추출해서 원하는 포맷으로 저장하여 추후 활용할 수 있는 HDMS 시스템에 대하여 소개한다. HDMS 시스템은 K-EMS 과제의 일부분으로 개발되었다. 공유메모리를 사용하여 데이터를 처리하는 실시간 DBMS로부터 추출된 대용량 데이터를 고속으로 디스크 DBMS로 입력하고, 데이터 손실에 대한 Risk를 감소시키기 위하여 동적인 파티션 추가삭제를 통하여 자동으로 분산저장하며, 자동 백업 기능을 제공하여 사용자의 편의성을 증진한다. 데이터를 장기간 보관하고, 보관된 데이터에 대한 데이터 검색 기능을 제공하기 위하여 백업과 관련된 메타데이터를 관리한다. 관리된 메타데이터를 이용하여 사용자의 요구에 의해 백업파일을 시스템에 자동으로 복구하여 온라인 보관주기가 경과한 데이터에 대해 조회가 가능하도록 한다. HDMS시스템은 CIM 기반으로 데이터베이스가 구축되어 향후 K-EMS 외의 타 시스템과의 데이터 통합 및 연계가 용이하고 여러 분야에서 데이터 재활용이 가능할 것으로 예상된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.278-280
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1999
실시간 GIS 응용 프로그램에서는 기존의 GIS 시스템과는 달리 동적인 공간데이터가 신뢰성을 위해 일정한 시간 내에 갱신되어야 유효성을 유지하며, 사용자가 요청하는 질의는 일정 시간 내에 처리되어야 하는 시간제약조건을 갖는다. 이러한 GIS응용프로그램을 지원하기 위한 실시간 공간데이터베이스 시스템에서는 기존의 실시간 데이터베이스 시스템에서 고려되지 않은 동적 실시간 공간데이터와 실시간 공간질의에 대한 처리가 필요하며 질의 처리 시 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건의 만족을 초대화하기 위한 고려가 필요하다. 본 논문에서는 실시간 공간질의 처리 시 예측성을 최대화 하기 위해 질의에서 빈번히 사용되는 데이터를 주기억상주 데이터베이스에 저장하였고, 실시간 공간데이터의 관리를 위하여 공간질의어를 확장하였다. 또한 실시간 공간질의 처리 시에 실시간 데이터와 실시간트랜잭션의 시간제약조건을 최대한 만족시키기 위해 공간질의 분석과 연산 순서의 재배치 기법을 사용하였다.
전력계통 운영 중에 발생할 수 있는 외란(Disturbance)에 대한 원인을 분석하기 위해서는 실시간 전력계통 데이터를 저장할 필요가 있다. EMS에서는 대량의 데이터를 매우 빠른 주기(수초 이내)로 취득하여 처리하고 있으며, 이러한 데이터를 손실 없이 저장하고 추후 분석 시 검색 속도를 고려해 효율적으로 데이터가 관리되어야 한다. 본 논문에서는 전력IT 국책과제로 진행되는 한국형 EMS(이하 K-EMS)의 기능 중에 실시간 전력계통 데이터를 효율적으로 저장, 관리할 수 있는 방법에 대한 설계, 구현한 내용에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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