• 제목/요약/키워드: Apache Kafka

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아파치 카프카를 활용한 블랙박스 영상에서의 차량 번호판 인식 방법 (License plate recognition technique on black box using Apache Kafka)

  • 정상원;정승원;황인준;정창성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.87-89
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    • 2017
  • 차량의 블랙박스와 CCTV, 드론 등 다양한 채널에서 촬영된 영상의 증가로, 차량 및 교통 상황과 관련된 데이터의 양 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터들의 고속 처리를 위해, 실시간 메시지 분산처리 시스템인 아파치 카프카를 활용하여 블랙박스 영상의 프레임을 여러 노드에 분배하였다. 또한, 각각의 노드에 들어온 블랙박스 영상의 프레임을 입력으로 하여, 영상처리 기법을 통한 차량 번호판의 지역화와 문자 분할 및 이를 인식하기 위한 연구를 수행하였다.

대량의 트랜잭션을 처리하는 블록체인을 위한 분산처리 시스템 (Distributed processing system for blockchain processing a large number of transactions)

  • 고혁준;한성수;정창성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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    • pp.65-67
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    • 2019
  • 최근 비트코인(Bitcoin)과 이더리움(Etherium)과 같은 퍼블릭 블록체인(Public Blockchain) 사용자의 급격한 증가로 인하여 블록체인 지갑 사용자가 늘어나고 있다. 또한, 암호화폐 거래소의 거래량이 증가와 이로 인한 지갑의 잔액 조회와 코인 이체를 위한 트랜잭션이 빈번하게 이루어 지고 있다. 한편, 최신의 잔액 조회와 빠른 이체를 위하여 마이닝 풀(Mining Pool)에서 사용되는 노드(Node)를 사용하는 것 같이 트래픽이 일부 노드에 집중되는 현상이 발생하여 시스템의 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 아파치 카프카(Apache Kafka)를 이용하여 트래픽 분산처리를 통한 효율적인 시스템을 제안한다. 또한, 시스템의 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안 시스템은 기존 블록체인 시스템과의 연계가 가능하며, 기존 시스템의 변경 없이 구축할 수 있다. 또한, 주키퍼(ZooKeeper)의 분산처리를 통해 고성능과 가용성 및 안정성을 확보할 수 있다.

압축 방식에 따른 분산 메시징 시스템 성능 분석 (Performance Analysis of Distributed Messaging System by Compression Method)

  • 황윤영;김수진;신용태
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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    • pp.524-527
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    • 2021
  • 인터넷 서비스의 발전으로 프로젝트의 규모가 커짐에 따라 발생하는 문제를 해결하기 위해 프로젝트의 구조가 Monolith 구조에서 Micro Service 구조로 변하는 중이다. Micro Service 구조는 각각 독립된 데이터베이스를 가지기 때문에 각 서비스들 간에 데이터를 공유하고 관리하는 것에 어려움이 있다. Apache Kafka와 같은 분산 메시징 시스템은 여러 개로 분산된 서비스 간에 메시지를 전송 및 수신하여 데이터의 통신과 교환을 가능하게 한다. 본 논문에서는 분산 메시징 시스템에서 지원하는 압축 방식 별로 성능을 측정하고 분석하고자 한다.

오픈소스 플랫폼 기반의 실시간 환자 대기시간 모니터링 시스템 설계 (A System Design for Real-Time Monitoring of Patient Waiting Time based on Open-Source Platform)

  • 류우석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.575-580
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    • 2018
  • 본 논문에서는 병원에서 환자의 대기시간을 실시간으로 모니터링하기 위한 오픈소스 기반의 시스템을 제안한다. 환자의 위치 데이터를 실시간으로 분석, 처리하기 위한 고성능 스트림 처리 시스템을 비용 효율적으로 구축하기 위해서는 오픈소스 프로젝트를 활용하는 것이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 오픈 소스 시스템으로 다양한 하둡 서브프로젝트들로 구성된 하둡 에코시스템이 있다. 본 논문에서는 먼저 시스템 요구사항을 정의하고 하둡 에코시스템에서 이를 만족시키기 위한 몇 가지 오픈소스 프로젝트들을 선정한다. 그리고, 선정된 아파치 스파크, 아파치 카프카 등을 이용한 시스템 구조 설계 및 상세 모듈 설계를 제안한다. 제안된 시스템은 기존 시스템과의 연계 및 오픈소스 프로젝트를 통해 구축비용을 절감할 수 있으며, 또한 분산 스트림 처리를 통해 고성능과 안정성을 확보할 수 있다.