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.
최근 이미지 특징 벡터와 같은 고차원 벡터 데이터에 관한 색인 기법들이 많이 연구되고 있다. 하지만, 기존의 색인 기법들은 저차원의 데이터에 대해서는 검색 성능이 우수하지만, 차원이 증가함에 따라 검색 성능이 급격히 저하되는 'dimensional curse' 문제를 안고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 필터링을 이용한 새로운 색인 기법을 제안한다. 제안하는 셀 기반 필터링 기법은 셀 중심에서 객체까지의 거리값을 저장하여 필터링 효과를 증대시킨다. 또한 고차원 공간을 셀 단위로 분할하며, 각각의 셀을 시그니쳐로 표현한다. 검색을 수행하기 위해, 셀 기반 필터링 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행함으로써 후보 셀들을 얻는다. 성능 실험을 통해 제안하는 기법이 VA-파일보다 검색 시간에 있어서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
본 연구에서는 prolog을 저자 언어로 사용한 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 습득 모듈, 튜터링 콘크롤러, 전문가 지식의 3부분으로 구성하여 UNSW prolog로 실행시켰다. 습득 모듈은 기존의 지식에 새로운 정보를 첨가하여 사용하는 모듈이고 튜터링 콘트롤러는 시스템 사이의 정보를 상호 조정하는데 사용한다. 전문가 지식은 전문가의 지식을 저장한 내부 지식 베이스로서 가르칠 내용에 대한 정보와 해를 구하는 해결 모듈을 포함하고 있다. 특히 애매한 지식 처리를 위하여 퍼지 이론을 적용하였다. 하지만 지능형 튜터링 시스템의 구현을 위하여 먼저 고려해야 할 것이 전문가 지식에서 지식의 변환 방법이다. 그러므로 본 논문에서는 frame과 시멘틱 네트의 성질을 결합하여 계측적 frame 상태로 지식을 포현하였다. 계층적 frame에서 설정된 frame을 goal을 나타내게 하여 G frame이라 하였다. G-frame을 AND-OR 그래프 특성에 따라서 prolog언어를 저자 언어로 사용하여 퍼지 지능형 튜터링 시스템을 설계 하였다.
현재 리눅스에서 사용되고 있는 스케줄링 방식은 Weight(가중치), Quantum(기본 설정 CPU점유시간)등을 이용하여 스케줄링 한다. 이러한 스케줄링 방식으로는 프로세스 각각의 특징을 반영하기 힘들다. 이러한 점을 개선하고자 하나의 프로세스가 실행될 때, 실행 프로세스의 특징을 경험적 데이터로 저장함으로서, 프로세스가 다시 실행될 시에, 경험적 데이터를 적용하여 프로세스의 특징을 스케줄링에 반영토록 한다. 경험적인 데이터들로는 프로세스의 실행시간, 프로세스의 종류, 실행 빈도 등이 있는데, 이들을 스케줄링에 적용하여, 프로세스 각각의 특징을 반영하여 각각의 프로세스에 최적화된 스케줄러를 구현한다. 개발 대상 OS는 Open Source이며, 다양한 분야에 적용되고 있는 리눅스를 선정하였고, 기존의 리눅스 스케줄링에 과거의 경험적인 데이터를 반영하여, 좋은 효율의 스케줄러를 구현하는데 목적을 두었다.
본 연구에서는 모바일 텔레매틱스와 차량용 블랙박스를 융합 (BIM : Blackbox in Mobile) 하여 차량에서 발생하는 제반 정보를 수집하고 모바일 기기를 통하여 데이터를 축적할 수 있는 모듈을 개발하였다. 이를 위해 주행 로봇에 센서 및 카메라를 구현, 설치하여 하드웨어 시뮬레이션을 통해 검증하였으며, 주행 로봇에서 수집된 Data를 안드로이드 기반의 휴대용 디바이스를 통해 확인하였다. 기존의 BIM 연구는 주로 주행 중의 모니터링에 중점을 두어 자료를 저장하는 데에만 치중하여 개발되었으나 본 연구에서 제안하는 모바일 디바이스 기반의 모니터링 모듈은 단순히 데이터를 저장하는데 그치는 것이 아니라, 이를 분석하여 사용자가 쉽게 모니터링을 할 수 있도록 설계하였다. 또한 본 BIM 은 일반 주행 중에 사용자가 실시간으로 확인 가능할 뿐만 아니라, 주차 중에도 충격 감지를 통한 모니터링이 가능하며 소프트웨어적 구현으로 개발되어 생산원가 절감을 통한 범용화가 용이하다.
본 논문에서는 필터링(Filtering)과 웹 크롤링(Web Crawling) 기술을 이용하여 개인 맞춤형 실시간 정보제공 애플리케이션을 구현하였다. 구현한 애플리케이션은 사용자가 설정한 키워드를 웹페이지 내에서 사용자가 선택한 키워드를 기준으로 Jsoup 라이브러리를 통해 웹 크롤링을 수행하고, MySQL 데이터베이스에 저장한다. 저장한 데이터는 Flutter를 이용해 구현한 애플리케이션으로 사용자에게 제공한다. 또한 FCM(Firebase Cloud Messaging)을 이용하여 모바일 푸시 알람을 제공한다. 이를 통해 사용자는 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 얻을 수 있다. 또한 빅데이터가 생성되는 사물인터넷(Internet of things)에도 적용하여 사용자에게 필요한 정보만 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 무선센서 네트워크가 다양한 용도로 활용되고 있고 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선센서 네트워크의 여러 가지 제약 사항 중에서도 에너지 소모를 줄이기 위한 방법들이 활발하게 연구되고 있는데 대표적인 예로 에너지 소모를 줄이고 전송 효율을 높이기 위한 클러스터를 이용한 연구 방법을 볼 수 있다. 클러스터방식의 연구는 센서노드를 클러스터로 구성하여 그 중에서 클러스터 헤드를 뽑아서 주변노드가 가지고 있는 센싱 정보를 모아서 싱크노드에 전송을 한다. 클러스터 헤드로 뽑힌 센서노드의 에너지 소모가 너무 많게 되어 클러스터 헤드로 사용된 센서노드는 수명이 짧아지게 되어 다른 센서노드로 대체를 해야 하다. 본 논문에서는 클러스터-메쉬 방식의 단점을 보완할 수 있으면서, 메모리를 효율적으로 관리할 수 있는 센싱 데이터 필터링하는 방식에 대하여 제안한다. 필터링 방식은 센싱 데이터를 그대로 보관하는 기존방식과 달리 센싱 데이터를 필터링 시스템에 먼저 보내서 해싱 알고리즘에 의해 직접 해싱 테이블에 저장할 주소를 계산을 하고 계산된 주소에 센싱 데이터를 저장하도록 하는 방식으로 중복 발생한 센싱 데이터는 저장되지 않도록 하고 중복되지 않은 데이터만 해싱 테이블에 필터링하여 저장하도록 하는 방식이다.
안전한 해양플랜트 운용을 위해 장비 성능평가를 실시하고 그 결과를 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 현재는 육상으로부터 멀리 떨어진 해양플랜트의 특성상 장비 성능평가를 위해 정기적으로 계측 데이터를 저장매체에 저장한 후 육상으로 운반해야한다. 이로인해 성능평가 주기가 길어지고, 다음 성능평가가 시행되기 전까지의 장비의 성능 저하 정도를 알 수 없어 장비의 고장을 방지하기 어렵다. 따라서 육상이 아닌 해양플랜트 내에 온보드(on-board) 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 해양플랜트 내에서 장비 성능을 평가하고 그 결과를 가시화하는 장비 성능 모니터링 시스템을 개발하기 위한 초기 단계로, 장비 성능 모니터링 시스템의 데이터베이스를 설계 및 구축하고자 한다. 이를 위해 주요 장비의 태그 데이터를 선정하여 분석을 진행하였다. 최종적으로 장비 상태를 실시간으로 계측한 데이터를 해양플랜트 내에서 저장 및 관리하기 위해 온보드 형태의 장비 성능 모니터링 시스템을 위한 데이터베이스를 설계 및 구축 하였다.
자가성장 소프트웨어란 동적인 상황 판단에 의거하여 스스로 자신의 기능과 컴포넌트 구성 능력을 성장시키는 소프트웨어를 말한다. 자가성장 소프트웨어는 자신의 환경을 모니터링 하여 사용자에게 적절한 행동을 제공하여 주는 지능형 로봇에 특히 필요하다. 지능형 로봇은 현재 자신이 가지고 있는 소프트웨어로는 해결할 수 없는 상황에 부딪힐 수 있고 이러한 경우 동적으로 소프트웨어 컴포넌트를 획득하여 이용하게 해주는 것이 자가성장 로봇 소프트웨어의 역할이다. 효율적인 컴포넌트의 획득과 관리를 위해 컴포넌트 저장소의 중요성이 부각되고, 자가성장 로봇 소프트웨어를 실현하기 위한 저장소 프레임워크를 ICU의 SemBots 프로젝트에서 개발 중에 있다. 본 논문에서는 저장소를 위한 요구조건과 구조를 기술하고 저장소 시스템을 위한 프로토타입을 제시한다.
급격하게 발전하는 IT 기술과 국내 해상에 넓게 분포된 해양시설물의 모니터링 시스템이 융합된 효율적인 모니터링 시스템은 필수적이다. 특히 스마트폰과 스마트패드의 보급 및 스마트 TV등의 등장은 다양한 기기 환경에서 편리하게 모니터링을 할 수 있는 환경을 제공하였고, 해양시설물의 관리자가 언제 어디서나 해양시설물을 모니터링 할 수 있게 하였다. 그러나 현재 이용되고 있는 스마트폰과 스마트패드 등은 제조사 및 적용되는 OS에 따라 다양한 환경내에서 모니터링 시스템의 서비스가 어렵다. 또한 각 디바이스별로 모니터링 시스템을 별도로 개발해야 하는 불편함이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 NMMS(N-Screen Marine-facility Monitoring System)를 제안한다. NMMS는 효율적인 해양시설물의 모니터링 시스템을 위해 해양시설물의 전력 상태와 제어 상태를 실시간으로 확인 할 수 있는 실시간 모니터링 시스템과, 해양시설물의 고장진단을 확인할 수 있는 고장진단 시스템, 그리고 해양시설물의 모니터링 데이터를 장기간 저장 및 확인할 수 있는 데이터 저장 시스템으로 구성된다. NMMS는 최근 각광받는 웹 표준 언어인 HTML 5를 이용해 각종 디바이스에서 접근성을 용이하게 하였다. 본 논문에서 제안하는 NMMS를 이용하여 관리자 및 관리단체가 사용하고 있는 개인 PC, 노트북, 스마트폰, 스마트패드 등의 다양한 기기 및 다양한 OS의 종류에 제한받지 않고 해양시설물의 모니터링을 가능하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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