오늘날 우리는 전쟁과 기후 위기 등에 의해 에너지 위기 요소를 안고 있게 되었다. 이러한 에너지 위기를 대비하기 위해 많은 연구자가 에너지 관리 시스템이라는 에너지 절감 및 관리와 같은 에너지 모니터링 및 에너지 절감에 대한 시스템에 대한 연구를 지속하고, 이에 발맞춰 국가에서도 에너지 다소비 사업장에서 이를 의무화하고 있다. 이러한 공장은 공간과 에너지적 한계가 존재하여 이를 개선 하고자 낮은 성능의 임베디드 디바이스로 데이터 수집 시스템을 구동하는 방안에 대해 연구를 진행한다. 이때 임베디드 디바이스에서 기존의 데이터베이스가 아닌 Key-value store인 RocksDB의 최적화 버전이 시계열 데이터에 우수한 성능을 보임을 평가를 통해 보인다. 또한 이를 평가하기 위한 범용 데이터베이스 평가 도구를 통해 이종 데이터베이스와 평가를 진행한다. 그 결과 낮은 성능의 디바이스에서 타 데이터베이스 대비 11배 짧은 소요 시간을 기록하는 것을 볼 수 있었다.
최근 의도적인 간섭 또는 전파교란으로 인한 위성기반항법시스템(GNSS)의 정확도 저하 문제가 대두되면서 GNSS를 사용할 수 없는 환경에 대응할 수 있는 항법 기술 중 하나로 데이터베이스(DB)를 기반으로 한 항법 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 지구물리 DB 중 중력구배를 선정하여 우리나라 중력구배 DB를 구축하고, 확장형칼만필터(EKF)를 적용하여 중력구배기반 항법을 구현하였다. 항법 성능은 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 우리나라 전역에 14개의 비행궤적을 생성한 후 다양한 DB와 센서 오차, 그리고 고도에 따른 영향을 고려하였다. 비행성능을 분석한 결과 DB와 센서 오차가 작을수록, 고도가 낮을수록 정밀한 항법이 가능함을 확인하였다. 또한, DB 기반의 항법시스템 중 가장 널리 알려진 지형참조 항법과 상대적인 성능 분석을 수행한 결과, 고도가 낮은 경우는 DB 및 센서 오차와 무관하게 대체로 중력구배기반 항법이 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 고도가 높아지면 높은 정밀도의 중력구배계와 중력구배 DB를 탑재한 경우에만 지형참조 항법의 결과와 유사한 수준의 항법이 가능하였다. 본 연구에서 고려한 DB와 센서 오차, 고도 외에도 DB 해상도, 비행속도 및 갱신 주기 등 중력구배기반 항법에 영향을 미치는 다양한 요인이 있으므로 이를 고려한 분석이 추가로 수행되어야 할 것이다.
IoT, 클라우드 컴퓨팅과 같은 인터넷 서비스의 발전과 사용량의 증가로 인해 수많은 패킷들이 인터넷상에서 빠르게 생성되고 있다. 안전한 인터넷 사용 환경을 만들기 위해서는 이 수많은 패킷 중에 존재할 수 있는 악성 데이터의 빠른 처리가 이뤄져야 한다. 본 논문에서는 빅데이터 보안 이벤트의 신속한 처리를 위해 비정형 데이터 분석과 빅데이터 처리에 특화된 MongoDB를 침입탐지시스템에 적용하였다. 또한 보호 대상인 사설 클라우드의 일부 자원을 이용하여 침입탐지시스템을 구축함으로써 증가 또는 감소하는 보안 이벤트 수에 따라 탄력적으로 컴퓨팅 자원 재구성이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 MongoDB 기반 침입탐지시스템의 성능을 평가하기 위하여 MongoDB 기반의 침입탐지시스템과 기존의 관계형 데이터 베이스를 기반으로 한 침입탐지시스템의 프로토타입을 구축하고 성능을 비교하였다. 또한 분산화 구성에 따른 성능 변화를 확인하기 위하여 가상머신의 수를 변경하며 성능 변화를 확인하였다. 그 결과 전체적으로 MongoDB 환경에서 동일한 성능의 시스템을 분산화시켜 가상 머신의 수를 증가시킬수록 침입탐지시스템의 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 분산 MongoDB 기반의 보안 이벤트 저장 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 60%, 그리고 분산 MongoDB 기반의 침입 데이터 탐지 속도가 관계형 데이터베이스 기반에 비해 최대 100% 빠른 결과를 얻었다.
국내 과학기술분야 학회는 발행 학술지가 세계적인 학술지로 거듭나고자, 국제 색인 DB에 등재하고자 하는 노력이 점차 증가하고 있다. 학회 학술지를 국제 색인 DB에 등재하기 위해서는 해당 색인 DB를 주관하는 단체의 평가요소에 따라 학술지를 체계적으로 운영하고 관리해야 하며, 투명한 상호심사(Peer Review) 과정을 포함하는 학술지 전자 출판과정을 온라인으로 효율적으로 운영해야 한다. KISTI는 국내 학술지가 국제색인 DB에 등재 평가를 받기 위해 시스템적으로 필요한 요소들을 연구하여, 2010년도에 해당 요소들이 반영된 학술지 홈페이지를 포함하는 영문ACOMS(ACOMS Ver. 4.0)를 개발하였다. 영문 ACOMS는 2012년 현재에도 국제적인 시스템으로 거듭나기 위해 지속적인 기능개선을 추진하고 있으며, 현재 JICCE 학술지를 포함한 49종의 학술지에 대해 운영되고 있다. 이 논문에서는 국제색인 DB 등재를 위해 시스템적으로 갖추어야 할 요소들을 기술하고, 영문 ACOMS 활용을 통한 JICCE 학술지의 국제색인 DB 등재 지원 방안을 제시한다.
일반적으로 비공간 센서 데이타뿐만 아니라 공간 센서 데이타를 동시에 사용하는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN) 환경을 위해서는 이러한 센서 데이타를 효율적으로 관리하는 센서 데이타베이스 시스템은 매우 중요하다. 이러한 이유에서 Tiny DB, Cougar 등과 같은 다양한 센서 데이타베이스 시스템들이 연구되고 있다. 그러나, 이들 대부분은 공간 센서 데이타 처리를 위한 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하지 않기 때문에 공간 센서 데이타를 처리하는데 어려움이 존재한다. 그러므로, 본 논문은 USN 환경에서 공간 센서 데이타에 대한 효율적인 관리를 위해 TinyDB를 확장하여 공간 센서 데이타베이스 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히 공간 센서 데이타베이스 시스템은 공간 데이타 타입과 공간 연산자를 지원하고, 공간 데이타 스트림으로 인해 발생하는 시스템 부하를 줄이기 위해서 메모리 관리 기능과 필터링 기능 등을 제공한다. 마지막으로, 수행 시간, 정확도, 메모리 사용량 등 다양한 성능 평가를 통해 공간 센서 데이타베이스 시스템이 기존 TinyDB에 비해 성능이 우수하다는 것을 증명하였다.
본 연구에서는 국내 휘발성 유기화합물질의 주요 취급시설에 대한 조사를 통하여 배출원별 배출메카니즘을 정립하고, 새로운 배출량산정모델을 제안하였다. 또한 각 배출원에 적용가능한 배출저감기술과 각 기술의 경제성 평가기법을 제안하였다. 여기에 배출원 DB, 화학물질물성치 DB, 기상정보 DB, 배출계수 DB 등의 정보를 연계하여 휘발성유기화합물질 배출량산정 및 관리 소프트웨어 VEER(VOCs Emission Estimation and Reduction)를 개발하였다. 결국 본 연구를 통해 개발된 VEER를 이용하여, 휘발성 유기화합물질 취급업체, 관리기관, 연구기관 등에서 쉽고 정확하게 배출원 인벤토리를 구축하고, 배출량을 산정하며, 계산된 결과를 바탕으로 각 배출원의 배출유량과 농도에 적합한 휘발성 유기화합물질 배출 저감기술을 선택하고, 여러 저감기술들에 대한 경제성을 평가함으로써, 저비용의 배출량 저감 및 배출원 관리기술을 선택하고, 설계할 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we present a structure of personalized e-Learning system to study for a test formalized by uniform multiple-choice using on/off line mixed estimations as is the case of Driver :s License Test in Korea. Using the system a candidate can study toward the license through the Internet (and/or mobile instruments) within the personalized concept based on IRT(item response theory). The system accurately estimates user's ability parameter and dynamically offers optimal evaluation problems and learning contents according to the estimated ability so that the user can take possession of the license in shorter time. In order to establish the personalized e-Learning concepts, we build up 3 databases and 2 agents in this system. Content DB maintains learning contents for studying toward the license as the shape of objects separated by concept-unit. Item-bank DB manages items with their parameters such as difficulties, discriminations, and guessing factors, which are firmly related to the learning contents in Content DB through the concept of object parameters. User profile DB maintains users' status information, item responses, and ability parameters. With these DB formations, Interface agent processes user ID, password, status information, and various queries generated by learners. In addition, it hooks up user's item response with Selection & Feedback agent. On the other hand, Selection & Feedback agent offers problems and content objects according to the corresponding user's ability parameter, and re-estimates the ability parameter to activate dynamic personalized learning situation and so forth.
최근 정보화에 대한 성과평가는 투자성과에 미치는 효과를 정량적, 정성적으로 분석하여, 전통적인 투자 수익률에 근거한 가치평가방법의 한계를 극복하기 위한 다양한 성과평가방법이 응용되고 있다. 하지만 공공분야의 성과평가는 평가영역에 대한 정성적 평가 중심의 성과여부를 도출하는데 머무를 뿐, 정보화 품질을 향상시키는 데까지는 이르지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 공공분야 성과평가의 한계점을 개선하고 품질평가와 정량적 평가를 반영함으로써, 정보화 품질 향상과 평가결과의 객관성 및 신뢰성을 보장하는 통합성과평가모델을 제안한다. 그리고 정보화사업으로 추진된 행정정보DB구축사업을 대상으로 사업목적을 고려한 평가영역별 반영비율 및 가중치를 적용한 평가결과를 도출하였다.
최근 국내의 설계시공일괄방식(이하, 일괄방식)은 설계시공분리방식(이하, 기타방식)에 비해 높은 초기투자비용으로 인하여, 효용성에 대한 의문이 지속되고 있다 한편 발주방식별 성능을 평가한 기존의 연구를 살펴보면, 일괄방식은 공기측면과 품질측면에서 기타방식에 비해 우수한 것으로 보고되고 있다. 비교적 정량적 평가가 가능한 공기측면의 성과와 달리, 품질 측면의 성능은 해당 시설물의 발주자와의 면담을 통하여 만족도 수준을 평가하는 정성적인 평가가 대부분이다. 따라서 이 연구에서는 기존의 연구와는 달리, 2000년 이후 일괄방식과 기타방식으로 발주된 교량계획에 대한 성능수준을 평가하기 위하여, 설계도서 중심으로 계획성, 시공성, 유지관리성 등의 측면에서 평가해 보고자 한다. 이를 통하여 실제로 발주방식별 품질 등의 성능 측면에서 발주방식별 성능수준의 차이를 도출하였다.
This paper describes the reduction of DB without degradation of speech quality in Corpus-based Speech synthesizer of Korean language. In this paper, it is proposed that the frequency of every unit in reduced DB should reflect the frequency of units in Korean language. So, the target population of every unit is set to be proportional to their frequency in Korean large corpus(780K sentences, 45Mega phonemes). Second, the frequent instances during synthesis should be also maintained in reduced DB. To the last, it is proposed that frequency of every instance should be reflected in clustering criterion and used as criterion for selection of representative instances. The evaluation result with proposed methods reveals better quality than using conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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