다양한 센서들로부터 실시간으로 수집되는 데이터를 분석, 처리해야하는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용서비스(모니터링 서비스)를 개발하기 위해서는 반드시 연속질의 처리 방법이 요구된다. 기존 연구에서 연속질의는 대부분 간격질의와 영역질의만으로 표현되고, 이러한 질의에 대한 처리 기법들이 제시되었다. 그러나 연속질의의 종류는 매우 다양하며, 속성 조건, 공간 조건, 시간 조건의 결합을 통해 표현될 수 있다. 이 논문에서는 연속질의의 종류를 분류하고, 여러 조건들의 결합을 통해 표현 가능한 연속질의 모델을 제안하고자 한다. 이 논문은 연속질의를 표현하는 질의 모델을 제안함으로써, 연속질의 처리를 위한 다양한 후속 연구에 대한 방향을 제시하는데 기여하였다.
비디오 모니터링은 자율주행차뿐만 아니라 농장 내 병든 동물 탐지 등과 같은 스마트팜 분야에서도 사람을 대신하여 24시간 연속 모니터링할 수 있는 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오 모니터링의 계산양을 줄이면서도 혼잡한 돈방에서 빠르게 움직이는 돼지들을 정확히 탐지하기 위해 CNN 기반 객체 탐지기의 정확도를 고려한 방법을 제안한다. 즉, 연속되는 비디오 영상에서 key frame을 먼저 추출한 후, 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 구분하고, 최종적으로 YOLOv4를 적용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지를 탐지한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
하구 관측은 조사 방법 및 주기에 따라 크게 두 가지로 구분되는데, 첫째는 현장에서 직접 주기적으로 자료를 수집하는 정기 현장관측과 다른 하나는 고정된 지점에 관측소를 설치하여 실시간으로 연속된 자료를 수집하는 실시간 관측으로 분류된다. 본 연구는 하구 관측망 체계를 확립하기 위한 기초 연구로서 금강하구역을 대상으로 모의된 수치 모델 자료를 이용하여 관측망을 설계하기 위한 대표 모니터링 지표를 선정하고, 이를 기반으로 관측 지점을 설계하기 위한 전략을 제시하였다. 대표 모니터링 지표는 실제 현장에서 일반적으로 취득할 수 있는 6가지 항목(수온, 염분, 용존산소, 클로로필a, 총질소, 총인)을 대상으로 EOF 분석을 실시하여 해역의 시공간 분포를 대표할 수 있다고 판단되는 2개의 항목을 선정하였다. 대표 모니터링 지점은 2개의 대표 모니터링 지표에 대한 고유 벡터 사이의 각도를 벡터의 내적으로 계산하고 이를 설계변수로 활용하여 도식최적화 기법을 통해 각 모니터링 항목들에 대한 공간 분포를 가장 잘 재현해 낼 수 있는 지점의 개수와 위치를 선정하였다. 선정된 모니터링 지점들을 이용하여 재구성된 공간 분포를 참값(수치모델)과 비교하여 통계적 적정성 여부를 평가하였으며, 이를 통해 금강하구의 대표 모니터링 지점들을 도출 해 내었다. 금강하구의 정기 현장 관측에 대한 대표 모니터링 지점은 7개로 선정되었으며, 이들은 6가지 관측 항목들에 대해서 매우 높은 공간분포 재현율을 확보할 수 있음을 확인하였다. 또한, 담수가 비정기적으로 방류되는 금강하구 시스템의 지역적 특성에 대한 시계열 정보를 연속적으로 가장 잘 취득할 수 있는 실시간 관측소 설치 영역을 결정하기 위하여, 7개의 대표 모니터링 지점에서의 시계열 정보를 금강하구둑 전면과 외해의 시계열 정보와 비교분석하여 설치가능 지점을 영역으로 제언하였다.
데이터스트림 환경에서 무한히 연속적으로 생성되는 데이터를 처리하고 분석하 는방법에 관한 많은 연구가진행중이다. 본 논문은 데이터스트림의 한 예인 네트워크 트래픽을 모니터링하기 위한 OLAP 구현에 대하여 기술한다. 제안하는 OLAP 시스템은 기존의 네트워크 모니터링 툴이 제공하지 못했던 다양한 연산을 지원하여 유연한 분석을 가능하게 하며, 정적인 데이터를 처리하는 데이터웨어하우스에서만 적용되던 OLAP을 데이터스트림 환경에 적용할 수 있게 한다.
PAHs는 불완전연소 과정과 주유소나 타르 생산공장 주변에서 발생하는데 돌연변이와 발암의 잠재력으로 인하여 특별한 관심이 요구되는 것들이고 US-EPA에서도 우선 오염물질로 선정되었다. PAHs를 검출하는 훌륭한 기술들이 존재하나, 이러한 기술들은 연속적인 모니터링이 요구되거나 많은 수의 샘플을 분석해야할 경우에 상당한 양의 비용과 시간이 요구된다. 그러나 분광학 기술을 바탕으로 한 Laser-Induced Fluorescence(LIF) spectroscopy를 이용한 방법은 실시간으로 연속적인 측정을 가능하게 할 뿐 아니라 여러 가지 PAHs, 유류오염물질 등의 물질을 동시에 측정할 수 있다. (중략)
SPC와 EPC의 통합은 연속공정산업에서 성공적으로 사용된다. 그러나, 이산적인 부품 제조공정의 모니터링과 연속 생산공정 모니터링 양쪽 모두를 포함하는 산업에서의 통합기법을 적용하기 위해서는 실시간 보정과 공정조절 등에 관한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 SPC와 EPC의 차이를 비교분석하고, 혼성 산업에서 SPC와 EPC를 성공적으로 통합하여 효율적인 공정관리의 적용 사례를 제시하고자 한다.
컴퓨터 시스템의 디지털화가 진행됨에 따라 많은 시스템들의 거동이 이산적인 속성과 연속적인 속성이 혼재되어 있다. 이러한 시스템의 특성을 정확히 반영하기 위해서는 모델링 단계부터 이산적인 속성과 연속적인 속성을 반영할 수 있는 하이브리드 오토마타 기반의 모델링이 요구 되어 진다. 대표적으로 자동차, 항공 우주, 원자력 등 제어 시스템 분야를 예로 들 수 있다. 이런 분야는 특히 안정성 및 실시간성이 매우 중요하여 명세로부터 구현에 이르기까지 검증과 확인의 단계가 매우 중요하다. 또한 개발 단계에서 뿐만이 아니라 시스템의 운영 단계에서도 지속적인 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 실시간 시스템의 운영중에 하이브리드 오토마타 기반의 명세와 구현의 일치성 여부를 확인 할 수 있는 모니터링 기법에 관해 연구하였다.
무선 데이터통신의 시대가 개막되면서 거리와 장소에 구애받지 않고 정보 데이터를 실시간(Real-Time)으로 모니터링 할 수 있게 되었다 본 연구에서는 근거리의 여러 곳 혹은 원격지의 환경 인자를 연속적으로 측정, 기록, 분석하여 재해발생시 실시간으로 데이터를 분석 대응할 수 있는 무선 통신을 이용한 모니터링 System을 개발하게 되었다. (중략)
기존의 데이터베이스 관리시스템(DBMS)은 스트림 데이터에 대한 연속질의를 고려하지 않고 설계되었기 때문에, 환자 모니터링 시스템과 같은 스트림 기반 응용에서의 요구를 만족하기 위해서는 새로운 질의 모델이 요구된다. 환자 모니터링 시스템은 혈압과 온도와 같은 다양한 유형의 생체 정보가 처리되어야 하며, 생체 센서로부터 측정된 생체 정보는 스트림으로 처리되어야 한다. 이 논문에서는 환자 모니터링 시스템에서 사용 될 수 있는 모든 형태의 질의를 4가지 유형으로 분류하였다. 그리고 이러한 4가지 유형의 질의를 표현 할 수 있는 새로운 슬라이딩 윈도우 질의 모델을 제안하였다.
에너지 전달 과정과 밀접한 관계가 있는 증발산(Evapotranspiration)은 기후 변화나 육상 생태계 생산성에서 매우 중요한 요소이며, 수문학적 순환과 지역적 물 관리 측면에서 매우 중요하다. 최근 인공위성을 이용하여 증발산을 추정하기 위한 노력이 많이 진행되고 있으며, 특히 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)는 증발산을 추정하기 위한 좋은 정보를 제공하고 있다 하지만, 구름 등에 의한 증발산 입력 자료 결측은 전체 자료의 획득률을 낮추고, 연속적인 증발산 모니터 링을 제한한다. 따라서 본 연구에서는 MODIS 기반의 증발산 입력 자료의 개선하여 서로 다른 식생과 지형 구조를 갖는 플럭스 연구지에 대한 증발산의 추정 및 평가하고, 남한에 대한 MODIS 기반의 증발산 지도 작성하였다. 또한 구름에 의해 결측된 날에 대해서는 MODIS-MM5 4차원 자료동화 기법을 이용한 증발산의 연속적인 모니터링 기법을 개발하였다. MODIS 기반의 증발산을 추정하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘을 사용하였다. 증발산을 평가하기 위해 4 곳의 플럭스 연구지(광릉, 해남 이상 대한민국, 타카야마, 토마코아미 이상 일본) 자료와 비교하였고, 매우 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다. MODIS 입력 자료의 개선으로 획득률은 2배 가량 증가하였다. 남한에 대한 연간 증발산은 평균적으로 약 35%의 획득률 (365일 중 약 120일)과 함께 산출되었고, 시 공간적인 분포를 잘 나타내었다. 구름 낀 날에 대한 MODIS-MM5 자료 동화 기법의 적용은 증발산의 연속적인 모니터링을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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