Government spending on research and development increased continuously is much more important to decision-making methodology for rational investment. Rely on a group of minority experts in the application of a general methodology, a tipping effect occur in specific technology field or difficult balanced procedure and objective control to maintain. This paper presents a qualitative-quantitative methodology to avoid such risks by utilizing Technology-Tree pertaining to energy R&D planning of the government Energy Technology Development program. Especially Energy Technology Development program "energy storage system" is applied to the analysis of Technology-Tree, mapping and analysis of existing government-supported projects during the recent 5 years, is derived essential missing elements of the technology value chain. This study suggests that significant evidence is utilized for improving efficiency of government R&D budget considering the importance of technology, domestic research-based and so forth, could be used to implement the R&D project planning.
플래시 메모리 중 저장장치로 사용되는 낸드 플래시 메모리는 유비쿼터스 및 모바일 환경에 적합한 특성으로 다양한 분야의 저장장치로 이용되고 있으며 효율적인 활용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 모바일 환경에서 이용할 수 있는 멀티미디어 데이타베이스 시스템을 위한 인덱스로써 공간 데이타 액세스가 가능한 R-트리의 검색 성능을 향상시킨 MR-트리는 메인 메모리 데이터베이스 시스템에서 캐쉬 미스를 줄이고 중간 노드의 이용률을 높임으로써 연산 성능을 높일 수 있는 특성을 가진다. 본 논문에서는 검색 성능이 좋은 MR-트리를 활용하여 낸드 플래시 메모리 기반에서 효율적인 동작을 위한 지연 연산 기법을 제안하였다. MR-트리의 노드 크기를 낸드 플래시 메모리의 쓰기 연산 단위에 맞추고 인덱스 수정 연산 시 노드 크기만큼 지연 연산하여 쓰기 연산으로 인한 플래시 메모리에서의 추가적인 비용을 줄이고 연산 횟수를 줄여 인덱스 성능을 향상 시켰다.
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.
R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.
다차원 색인 구조 중 대표적인 것은 R-tree에 기초한 색인으로써 공간 정보 등에 있어 강력한 성능을 보인다. 하지만 R-tree의 경우 차원의 수가 증가하거나 이용자 선호에 따라 부분 차원만을 이용하는 경우, 색인을 생성하는 시간이 크게 증가하고 생성된 색인의 효율성이 감소하는 문제를 갖고 있다. 따라서 지속적으로 차원이 증가하고 있는 최근의 다차원 데이터에는 해당 방법들은 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 해시 색인에 기반한 새로운 다차원 색인 구조인 다차원 해시 색인을 제안한다. 다차원 해시 색인은 해시 함수를 통해 데이터들을 유클리드 공간의 버킷들로 분류하여 색인을 생성하고 이후 탐색이 요청되었을 때 이용자 선호도에 따라 선택된 부분 차원의 공간을 탐색할 수 있는 해시 탐색 트리를 생성하여 효과적인 탐색을 수행한다. 실험 결과, 해당 기법은 R-tree와 비교하여 색인 생성에 있어 매우 큰 성능의 향상과 함께 탐색에서도 유사한 탐색 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
최근에 움직이는 객체의 미래 위치를 위한 TPR-tree가 제안되었으며, TPR-tree를 이용한 많은 연구들이 제안되었다. 그러나, TPR-tree가 시공간 데이타베이스에서 널리 사용됨에도 불구하고, TPR-tree를 위한 비용 모델은 제안되지 않았다. R-tree와 같은 공간 색인을 위한 비용 모델들은 움직이는 객체들의 미래 위치를 전혀 고려하지 않기 때문에, TPR-tree에 대한 시공간 질의를 위한 디스크 액세스 수를 정확하게 예측하지 못한다. 본 논문에서는 움직이는 객체들의 미래 위치를 고려한 TPR-tree를 위한 비용 모델을 처음으로 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안된 TPR-tree의 비용 모델은 디스크 액세스 수를 정확하게 예측한다.
본 논문은 다중 무선 방송채널환경에서 R-tree를 이용하여 kNN 질의처리의 효과적인 인덱스 스케줄링 기법에 관한 논문이다. 기존 방식은 kNN질의처리 시 노드를 여러 개 얻어야 할 때 child들이 다중 채널 방송스케줄 상 같은 타임 슬롯에 위치하고 있어 원하는 데이터를 얻기 위해서 다음 사이클로 넘어가 데이터를 얻는 시간이 길어지는 단점이 존재하였다. 제안하는 방법은 방송채널에 인덱스 스케줄링을 하기 전에 kNN을 수행하여 R-tree의 각 노드의 child의 접근빈도를 구한 후 구해진 접근 빈도를 기반으로 인덱스 스케줄링 시 방문이 많이 되어 접근빈도가 높은 child들을 다중채널 상에 직렬로 할당하고 접근이 적게 되는 노드는 병렬로 할당하여 질의처리 시 각 노드의 child들을 탐색할 때 겹치는 부분을 줄여 사용자가 원하는 데이터를 빠르게 얻을 수 있는 인덱스 스케줄링 기법이다.
이동체 데이터베이스를 위한 과거 궤적 색인으로 R-tree계열이 많이 사용되었다. 그러나 R-tree계열의 색인은 공간 근접성만을 고려하였기 때문에 동일 궤적을 검색을 할 때 많은 노드 접근이 필요하다. 즉 기존의 이동체 색인들은 공간 근접성과 궤적 연결성이 서로 상반된 특징을 가지므로 함께 고려하지 못했다. 이동체 색인에서 영역 질의의 성능개선을 위해서는 노드 간의 심한 중복과 사장 공간(Dead space)을 줄여야하고, 궤적 질의의 성능 개선을 위해서는 이동체의 궤적 보존이 이루어져야 한다. 이와 같은 요구 조건을 만족하기 위해, 이 논문에서는 R-tree 기반의 색인 구조에서 궤적 클러스터링 정책을 제안한다. 노드 분할 정책에서는 궤적 클러스터링을 위해서 동일 궤적을 그룹화해서 분할하는 공간 축 분할 정책과 공간 활용도를 높이는 시간 축 분할 정책을 제안한다. 또한 비단말 노드의 연결 정보를 저장하여 개선된 복합 질의 알고리즘을 제안하였다. 이 논문에서는 제안한 R-tree기반 색인 구조의 구현 및 성능 평가를 통해서 검색성능이 우수함을 보였다.
1차원 이상의 공간 데이터의 효율적인 처리는 현대의 멀티미디어 데이터베이스에 있어서 대단히 중요한 역할을 하고 있다. 공간데이터를 관리하는 공간 index structure는 대부분 serial processing을 위한 구조를 가지고 있다. 많은 application에서 방대한 양의 공간 데이터는 보조기억장치(예: disk)에 저장이 되어 사용이 되고 공간 index structure의 query반응시간을 현저하게 줄일 수 있다. 또한 여러개의 disk를 사용하는 병렬처리는 방대한 양의 공간 데이터를 저장하는데 적당하다. 본 논문에서는 PML-tree라는 병렬형 공간 index structure를 제안한다. PML-tree는 MXR-tree에 비해 높은 공간활용도와 빠른 처리시간을 보임으로써 공간 database를 위한 효율적인 index structure로 사용이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 개발하고 활용 예를 보인다. 노드 분리 기준으로는 Overall R-Square를 채택하였고 실용적인 노드 분리 결정 방법을 제안하였다. 이 방법은 연속형 자료에 대하여 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다. 환용 예로서 Fisher의 붓꽃데이터와 Telecom 사례에 적용해 보았다. K-평균 군집화와 다른 몇 가지 사항이 관측되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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