데이터베이스에 저장된 맡은 양의 XML 데이터를 빠르게 검색하는 과정에서, 경로식을 만족하는 노드를 추출하는 부분은 가장 많은 비용을 요구한다. 기존 방법은 여러 번의 조인을 통해 이를 처리하기 때문에 많은 비용이 드는 단점이 있다. 본 연구에서는 각 노드의 경로에 대한 시그니처를 만들고, 질의문의 경로식에 대한 시그니처와의 비트연산을 통해 후보 경로 집합을 선택하는 방법을 제안한다. 이 방법은 조인 연산 없이 경로식을 처리하기 때문에 기존의 조인 연산비용을 줄일 수 있으며, 기존 관계형 데이터베이스에 쉽게 적용시킬 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 자바 프로그램의 예외 전파 경로를 추정하기 위한 집합 기반 분석을 제시하고 분석 결과를 이용하여 예외 전파 경로를 시각적으로 보여주는 시각화기를 제시한다. 본 논문에서는 예외 전파 분석기 및 시각화기를 구현하였다. 프로그래머는 시각화기를 이용하여 예외 전파 경로를 따라가면서 처리되지 않는 예외들을 감지하고 예외들을 보다 효과적으로 처리할 수 있다.
본 논문은 광통신망에서 (s,t)에 대한 다중 패킷 통신 요구에 대해 최적의 광 경로를 설정하고, 최소 파장 수를 배정하는 경로설정과 파장 배정 문제 (RWAP)를 다룬다. RWAP는 지금까지 다항시간으로 최적 해를 구하는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전으로 근사 해를 다항시간으로 구하고 있다. 본 논문은 주어진 망의 모든 (s,t)에 대해 최단 광 경로로 동일한 홉 수를 갖는 주경로와 대체경로를 사전에 결정하고, (s,t)에 대한 실제 특정 다중 패킷 통신이 요구될 때 이들 이중 경로를 이용하여 최대로 이용되는 간선의 이용횟수를 b개로 줄이고, b개의 파장 수 상자에 중복 간선 없이 담는 방법으로 O(kn) 계산 복잡도로 최적 해를 구할 수 있었다. 2개의 실험 데이터 망에 적용한 결과, 제안된 알고리즘은 기존에 알려진 최적 해를 얻을 수 있음을 보였다.
애드 혹 네트워크는 고정된 인프라 없이 동적으로 구성되는 이동 노드들의 집합으로 독립성을 높일 수 있다. 현재 애드 혹 라우팅 프로토콜과 관련해 단일 경로를 제공하는 라우팅 프로토콜이 제안되어 있으나 노드의 잦은 이동으로 인한 경로 재설정이 발생하는 애드 혹 네트워크의 특성으로 인하여 오버헤드와 지연시간이 증가하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 라우팅 프로토콜이 제안되었다. 그 중에서도 ADOV(Ad-hoc On-demand Distance Vector)는 On-demand 방식의 프로토콜로서 데이터를 전송하는데 필요할 때만 경로를 설정한다. 그러나 최소비용 기반의 경로 산출이 아닌 링크연결 기반의 경로산출로 인한 불필요한 처리 및 지연이 가중된다. 본 논문에서는 최소 비용 기반의 경로 산출 방안인 SPAODV(Shortest Path AODV)를 제안하고 기존의 AODV 경로산출과 비교분석하여 보다 효율적인 경로산출 방안을 제시한다.
최근 XML 저장 기법, 질의 최적화, 인덱싱 등의 XML 관련 기술이 활발히 연구되고 있다. 이와 관련하여 하나의 DTD나 XML Schema로 정의된 고정 구조를 공유하는 문서 집합이 아니라 다양한 구조를 가진 문서 집합인 경우 다중 문서간의 구조적 유사성이나 차이점 등을 파악할 필요가 있다. 예를 들어 서로 다른 사이트나 문서 관리 시스템에서 도출된 문서들을 합병하거나 분류할 필요가 있을 때, 문서를 처리하기 위해 공유 구조를 발견하는 일은 매우 중요하다. 본 연구에서는 다양한 문서들의 구조를 구성하는 경로들간의 유사성을 파악하기 위해 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘(1)을 변형하여 두 XML 문서간 최대 유사 경로를 추출한다. 몇 가지 실험을 통해 본 논문에서 제안한 변형된 순차패턴 마이닝 알고리즘이 두 문서간의 최대 유사 경로를 찾아내고 또한 두 문서간의 정확한 공유 경로 및 최대 유사 경로를 정확히 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험 결과 분석을 위해 최대 유사 경로를 기반으로 정의된 유사성 척도가 XML 문서를 정확하게 분류할 있음을 보인다.
향후 컴퓨터 망은 버스트한 트래픽이 주종을 이룬다. OSPE 또는 RIP와 같은 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일 경로의 라우팅으로 인해 병목을 초래하는 단점이 존재한다. 따라서, 발 착신사이 선택된 단일 경로는 높은 정체를 유발하는 반면 다른 다수의 경로는 낮은 활용도를 나타낸다. 따라서. 본 고체서는 제한된 난수(bound randomization)를 통해 전체 망에서 데이터 트래픽을 분산하는 라우팅 방법을 제안한다. 이 방법은 병목을 제거하므로서 망의 성능을 향상시킨다. 각각의 데이터 메시지는 원천 S에서 목적지 D로 전송되며 본 고에서는 라우팅 프로토콜은 선택되는 망노드 집합의 a로부터 중간노드 e를 무작위로 선책하고 데이터 메시지를 s에서 e까지의 최단 경로로 라우팅을 한다. 이어서, e에서 d까지의 최단경로를 통해 데이터 메시지를 라우팅 한다. 이는 각각의 원천과 목적지간 대역폭의 효율성을 증가시킨다. 본 고의 실험결과는 전체의 망에서 제안된 트래픽 분산 라우팅 프로토콜에서 기대치의 처리량(throughput), 메시지 손실과 메시지 지연에 따른 망성능 향상을 증명하고 있다. 그리고, 본 고의 알고리즘의 구현은 단지 최단경로 라우팅 프로토콜의 단순한 확장으로 가능하다.
향후 컴퓨터 망은 버스트한 트래픽이 주종을 이룬다. OSPF 또는 RIP와 같은 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일 경로의 라우팅으로 인해 병목을 초래하는 단점이 존재한다. 따라서, 발, 착신 노드간에 선택된 단일경로는 높은 정체를 유발하는 반면 다른 다수의 경로는 낮은 활용도를 나타낸다. 따라서, 본 고에서는 제한된 난수(bounded randomization)를 통해 전체 망에서 데이터 트래픽을 분산하는 라우팅 방법을 제안한다. 이 방법은 병목을 제거함으로서 망의 성능을 향상시킨다. 각각의 데이터 메시지는 원천 s에서 목적지 d로 전송되며 본 고에서 라우팅 프로토콜은 선택되는 망노드 집합의 a로부터 중간 노드 e를 무작위로 선택하고 데이터 메시지를 s에서 e까지의 최단경로로 라우팅을 한다. 이어서, e에서 d까지의 최단경로를 통해 데이터 메시지를 라우팅한다. 이는 각각의 원천과 목적지간 대역폭의 효율성을 증가시킨다. 본 고의 실험결과는 전체의 망에서 제안된 트래픽 분산 라우팅 프로토콜에서 기대치의 처리량(throughput), 메시지 손실과 메시지 지연에 따른 망성능 향상을 증명하고 있다. 그리고, 본 고의 알고리즘의 구현은 단지 최단경로 라우팅 프로토콜의 단순한 확장으로 가능하다.
단일 트래픽 클래스에 대해서 ATM DCS로만 구성되는 초기의 가상경로 설계 연구에서 복수의 트래픽 클래스를 갖으며 각 트래픽 클래스에 대해서는 가상경로 집합이나 양종단이 주어지지 않은 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계 연구가 요구된다. 본 논문은 복수 트래픽 클래스와 일반 망구조 상황에서의 가상경로망 설계를 위한 모형을 제시한다. 설계 모형은 특별한 형태의 최적화 문제로 표현되는 데 이를 효과적으로 해결하기 위해 최근에 개발된 SQA법[3, 4]을 적용하여 최적 가상경로를 설계한다. 실제 수치예에 대해서 제시한 가상경로망 설계 모형과 해법을 적용하며 그 결과를 소개한다.
최근 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 개발하기 위한 목적으로 이동 객체의 다양한 패턴들 중 의미있는 지식인 유용한 이동 패턴을 탐사하는 문제가 주요 이슈로 부각되고 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 이동 객체의 이력 데이터 집합으로부터 특정 지점들 간의 최적 이동 경로나 정해진 시간내의 스케줄링 경로 탐색과 같이 복합적인 시간 및 공간 제약을 갖는 최적 이동 패턴을 탐사하는 문제에 대해 정의하고, 다양한 이동 패턴들 중 가장 빈발하게 발생하는 패턴이 최적의 비용을 소요할 것이라는 가정을 기반으로 최대 빈발 2-시퀀스를 추출하는 방법을 제안한다. 후보 시퀀스 집합으로부터 지지도 계산을 통해 추출되는 빈발 2-시퀀스들의 순차적인 조합은 패턴 탐사를 수행하는 각 패스 진행 시 후보 시퀀스 항목의 차수가 점차 감소하여 최적 이동 패턴 탐사 방법에 효과적으로 적용된다.
유전자 알고리즘은 초기 해 집합을 대상으로 해 집합의 평가와 유전자 연산자의 적용, 자연 선택 등의 과정을 반복하여 최적 해를 찾는 탐색 알고리즘이다. 유전자 알고리즘을 설계할 때 사용한 선택 전략, 세대교체 방법, 유전자 연산자 등은 유전자 알고리즘의 탐색 효율성에 영향을 준다. 본 논문에서는 시간 제약이 있는 상황에서의 로봇 경로 탐색을 위해 기존의 유전자 알고리즘보다 빠르게 수렴하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 로봇 경로 탐색 시 긴급한 상황에서 유전자 알고리즘은 연산을 위한 충분한 시간을 확보하지 못 하게 되고, 이는 최종적으로 찾아낸 경로의 질을 떨어뜨린다. 제안하는 알고리즘은 빠른 수렴을 위한 선택 전략, 세대교체 방법을 사용하였으며, 유전자 연산자로는 전통적인 교차, 돌연변이 외에 경로의 길이를 줄이기 위한 단축 연산자를 추가로 사용하였다. 이를 통해 제안하는 알고리즘은 적은 세대 수에도 빠르게 짧은 경로를 찾아낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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