스마트폰 기반 개인 전자의료기록 관리 서비스는 병원과 의사와 환자가 병력을 공유하고 조회하여 환자의 병력을 효과적으로 관리하여 진단 효율을 높이는 서비스이다. 그러나 이런 전자의료기록 관리 서비스에서 발생되는 데이터는 도시와 같은 큰 범위의 모든 환자들의 병력 데이터를 전통 데이터베이스 관리시스템(DBMS)을 사용해 처리할 경우 빈번하게 발생하는 질의 처리 요청 등의 원인으로 병목현상이 발생 할 수 있어 실시간 데이터 스트림의 처리를 지원하는 데이터 스트림 관리시스템(Data Stream Management System)에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 구조 및 연속 질의 처리기와 CCR 데이터 구조를 포함한 CCR 데이터 스트림 서버 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 실시간적으로 발생하는 CCR 데이터 스트림을 처리 및 모니터링 하기 위한 시스템으로 사용자의 CCR 데이터 이력데이터에 대한 조회 및 실시간으로 발생하는 CCR 데이터에 대한 연속질의를 지원한다. 또한 개인 건강 정보는 지리적으로 떨어져 있는 헬스케어 프로바이더 사이에서 공유되어 환자의 병원이력정보를 관리한다. 또한 본 논문에서는 제안시스템에 기반한 아이폰 헬스케어 응용어플리케이션을 설계 및 개발하여 제안 시스템의 설계와 구축과정 및 성능을 보여준다.
이 논문은 객체관계형 데이터베이스 시스템의 객체지향적 특성인 추상데이터타입과 속성 및 연산의 상속성을 이용하여 구현가능한 시공간 질의 확장에 대하여 기술한다. 실세계의 공간 객체는 시간상에서 변화한다. 시공간 데이터베이스는 이러한 객체의 이력을 위해 공간 차원뿐만 아니라 시간차원을 관리하는 것을 지원한다. 제시된 시공간 데이터베이스는 공간 및 시간 차원을 각각 최상위 클래스로 구성하고, 시공간 클래스들은 이 클래스들을 상속 및 확장하여 구현되었다. 이 연구에서 수행된 시공간 데이터베이스를 위한 시간과 공간 확장은 기존 시스템에서 시공간 데이터베이스 시스템으로 전환을 용이하게 할 뿐 아니라 새로운 시공간 데이터베이스의 지원을 위한 기존 데이터베이스의 변경을 필요하지 않은 장점을 갖는다.
RFID 시스템은 사물에 초소형 칩을 부착하여 사물의 정보를 무선 주파수로 전송하는 비접촉식 식별 기술이다. 최근 많은 기업들은 상품에 관한 정보를 자동으로 수집하기 위하여 이와 같은 RFID시스템을 생산 공정 등에 이용하고 있다. 여러 개의 태그들 중 하나와 통신하기 위하여 목표로 하는 태그는 먼저 식별되어야 한다. 이를 위하여 리더는 인식범위 내에 있는 모든 태그들의 식별 코드를 인식하여야 한다. 본 논문에서는 리더의 이전 질의에 대한 이력을 기억할 필요 없이 현재의 질의만을 이용하여 태그가 응답하는 무기억 특성을 갖는 태그 식별 프로토콜인 QT와 QT-sl 프로토콜의 성능을 분석한다.
사람들은 월드 와이드 웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 외부에서 참조하는 링크가 많은 문서를 가지고 있는 문서 즉, 대중들이 관심을 가지는 문서를 상위에 보여주는 페이지랭크 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾아서 제공하지 못할 수 있다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어휘의 의미를 정확히 표현하고 있는 워드넷을 이용하여 사용자 질의 이력 정보를 분석하여 현재 질의를 확장한 개인적 가치와 페이지 랭크지수를 이용한 대중적 가치를 모두 고려한 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 상위 30개의 검색결과 중 평균 약 60% 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 구글 검색 결과에 비해 평균 약 14% 향상된 만족도를 나타내었다.
데이타베이스를 이용하여 연속적인 이동 객체를 관리할 경우 매 시간마다 변경된 모든 위치 정보를 저장하는 것은 불가능하다. 그러므로, 일정한 비율의 시간 주기를 결정한 후 매 주기마다 이동 객체의 위치 정보를 이산적으로 저장하게 된다. 그러나 연속적인 모델의 이동 객체를 이산적인 형태로 관리하게 될 경우, 데이타베이스에 저장되지 않은 불확실한 과거 및 미래의 위치 정보에 대한 질의에 적절히 응답할 수 없는 문제점이 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 동일한 데이터베이스에 저장된 이력정보를 이용한 이동 객체 외 과거 및 미래의 위치 추정 방법과 알고리즘을 제안한다. 이 때 3차 스플라인 보간법을 적용하여 이동 객체의 과거 위치를 추정하고, 이력정보의 평균 이동 값을 구하여 미래의 위치를 추정한다. 결국, 가상 이동경로 및 위치 샘플을 이용한 위치 추정 실험을 통해 제안한 3차 스플라인 함수가 선형 함수보다 더 적은 오차를 발생시킴을 보였다.
모바일 환경하에의 RFM 기법을 이용한 개인화 된 추천 시스템을 제안한다. 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicity) 방법을 이용하여 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 RFM 기법을 이용하여 고객 세분화와 아이템 세분화 통해서 대상 사용자에게 구매 가능성이 높은 아이템을 추천한다. 또한 기존의 추천시스템의 문제점의 해결 방안으로 신규 고객이나 신규 아이템 추천을 고려하여 적용한다. 추천 아이템과 사용자가 구매한 아이템 이력 데이터를 비교하여 추천된 아이템이 중복 추천을 제거하였고 현업에서 사용하는 데이터 셋을 구성하여 실험을 통해서 효용성과 타당성을 입증 및 평가하여 개인화된 일대일 웹 마케팅을 실현하였다.
시간에 따라 변화하는 공간 속성을 다루는 시공간 데이터베이스는 이동 통신 환경에서 위치 기반 서비스를 제공하기 위한 중요한 연구 분야이다. 이동 통신, 교통 관리 그리고 군사 목적의 지휘 통제 시스템 등의 다양한 영역에서 시공간 데이터의 효율적인 관리가 요구되고 있지만, 지속적인 위치 변화로 인한 객체들의 정확한 위치 정보를 데이터베이스에 유지하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 다중 버전 B-트리 기반의 $B^{st}$ -트리 색인 구조를 제안 한다 $B^{st}$-트리는 이동 객체들의 퀘적에 대한 효율적인 이력 및 미래 영역 질의를 지원할 수 있다. 또한 동적 버전 관리 알고리즘을 통하여 항상 일정한 질의 처리 성능이 유지될 수 있도록 객체들의 이동 형태에 따라 버전을 유지한다. 그리고 다양한 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 색인 방법의 유용성을 보인다.
시간지원 데이타베이스 시스템은 자료의 과거 및 현재, 그리고 미래의 상태까지 관리함으로써, 사용자에게 시간에 따라 변화하는 자료에 대한 저장 및 질의 수단을 제공한다. 시간지원 데이터베이스에서의 집계 연산은 집계 연산과 질의에 시간 애트리뷰트를 고려하므로 기존의 집계 연산과는 큰 차이가 있다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산에 초점을 둔다. 다차원 시간 집계 연산은 시간 애트리뷰트 뿐만 아니라 하나 이상의 일반 애트리뷰트까지 고려한 시간 집계 연산으로 이력 데이타 웨어 하우스, 전화 기록 관리(CBR) 등에 유용하다. 본 논문에서는 다차원 시간 집계 연산을 효율적으로 처리하기 위한 자료 구조인 PTA-tree를 제안하고, 이를 이용한 시간 집계 처리 기법을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 PTA-tree를 이용한 기법과 기존의 SB-tree를 확장한 기법의 성능을 최악 경우 분석과 실험을 통해 비교한다.
RFID 기술은 객체의 추적이나 SCM 시스템에서 중요한 역할을 하고 있으며 RFID 응용에서는 새로운 데이터 관리 방법을 필요로 하고 있다. RFID 데이터는 자동으로 빠르게 생성되며 객체의 실시간 모니터링이나 추적에 사용되고 있다. 이러한 RFID 응용의 대부분은 이벤트가 발생할 때 타임스탬프를 가지는 특성이 있다. 본 논문에서는 RFID 객체를 모니터링하고 상태 변화의 이력을 관리하기 위하여 시간지원 RFID 데이터 모델을 제시하고 이 모델에 기반을 둔 비활성 데이터의 필터링 기법을 제안하다. 제안한 시간지원 RFID 데이터 모델은 RFID 객체를 모니터링할 수 있는 핵심 연산을 포함하고 있으며, 비활성 데이터의 필터링 기법을 통하여 질의 처리의 속도가 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 기존 의료 영상 이동 방법에서 생기는 문제점을 해결하기 위해서 의료 영상 데이터의 관리기법을 제안하였다. 의료영상 데이터의 관리기법으로써 EAT(Expanded Average Transaction time) 데이터 이동 기법과 시간 연관성 기반 데이터 저장 방법을 제안하였다. EAT데이터 이동 기법에서는 각 저장 영역에 저장되는 개체 버전을 구분하는 경계값과 각 영역에 저장되는 개체 버전을 정의하였다 시간 연관성에 기반한 데이터 저장 방법에서는 임의 두 개체 버전에 대한 겹침의 정도와 간격의 정도를 정의하였고, 두 값을 통합하여 개체 버전을 저장 장치에 배치하는 방법을 보였다. 시간 질의의 비율을 변화시키면서 클러스터의 참조 회수를 비교한 실험에서 기존의 방법보다 제안한 방법의 클러스터 참조 회수가 적게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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