DEVS(Discrete Event system Specification)형식론은 계층적이고 모듈화 된 형식으로 시스템을 설계함으로써 신뢰성 있는 모델링이 가능하도록 이론적으로 잘 정립된 시뮬레이션 방법론이다. 시뮬레이션의 진행과정 및 결과를 표현하기 위한 애니메이션 개발 환경에 있어서도 DEVS 모델의 구조를 반영하여 계층적 애니메이션 환경을 구현 할 수 있다. 계층적 애니메이션은 시뮬레이션 관찰자가 시스템의 특정 레벨에 맞추어 애니메이션 진행 상황을 볼 수 있도록 한다. 이는 일반적으로 시뮬레이션 애니메이션이 갖는 장점인 시스템 이해 및 모델의 신뢰성 검증의 향상 뿐 아니라, 다양한 관점에서 시스템의 변화를 확인 할 수 있다는데 그 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 계층적인 애니메이션과 그래픽 표현이 가능하도록 하기위해 DEVS 모델의 구조를 반영한 계층성을 갖는 애니메이터(시뮬레이션과 애니메이션의 연결 프로세서)를 설계하였다. 이러한 애니메이터는 모델과 같은 구조로 각 모델에 필요한 애니메이션 객체들을 유지·관리함으로써 계층적 애니메이션을 가능하게 하며, 시뮬레이션의 이산적인 시각 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과와 애니메이션의 연속적인 시간 경과 사이에 동기화를 용이하게 한다.
본 논문에서는 사실적인 질량-스프링 기반 옷감 모델의 애니메이션을 효율적이며 사실적으로 생성하기 위해 근사된 암시적 적분법을 계층적으로 적용하는 기법을 제안한다. 제안된 계층적 시뮬레이션 방법은 매우 많은 정점을 가진 메쉬(mesh)의 사실적인 움직임을 상호작용적으로 생성할 수 있다. 이 기법은 암시적 적분법을 근사하는 빠르고 안정적인 방법을 사용한다. 이 근사 기법은 효율적이기는 하지만 극도로 부정확하며 지나치게 댐핑(damping)이 많이 일어난다. 본 논문에 제안된 계층적 시뮬레이션 기법은 메쉬 구조를 다중 단계로 구성하여 옷감 모델의 사실적인 외형을 표현하도록 하며, 각각의 단계에 시뮬레이션을 적용할 때 현재 단계의 메쉬에 존재하는 일부 질점이 이전 단계의 시뮬레이션 결과를 따르도록 한다. 이러한 계층적 시뮬레이션 방법은 많은 수의 질점으로 구성된 옷감 모델의 사실적인 동작을 효율적으로 생성한다. 또한 계층적 기법은 옷감 모델에 사실적인 주름을 생성할 수 있도록 하며, 계층적 단계에 따라 스프링의 수축 저항을 제어할 수 있도록 하여 주름의 패턴도 쉽게 제어할 수 있도록 한다.
계층적 색인 구조는 대용량의 다차원 데이터에 대한 범위질의를 가장 효율적으로 처리하는 색인 구조이다. 계층적 색인 구조에서 범위질의의 속도를 향상시키기 위해서 색인 구조의 구성 시 발생하는 인접노드간의 겹치는 영역을 줄이는 기법들과 다량의 데이터를 한 번에 읽어 상향식 방식으로 색인 구조의 공간 활용도를 증가시키는 벌크 로딩 기법들이 제안되었다. 하지만 CPU기반에서 개별의 노드들을 순차적으로 질의처리 하는 계층적 색인 구조는 공간 활용도의 증가와 노드 간의 중첩 영역을 줄이는 것만으로는 질의 처리 성능 향상에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 CPU기반 계층적 색인 구조 중의 대표적인 예인 R-tree의 저장 구조를 GPU 메모리에 적합하도록 변경을 하였다. 또한 기존 CPU기반 계층적 색인 구조의 순차적인 노드 검색을 GPU를 이용해 병렬적으로 노드를 검사하여 성능을 향상시켰다. 이와 같은 방식으로 질의 영역의 크기에 따라서 성능 향상정도가 다르지만 최대 100배 이상의 성능을 향상시켰다.
본 논문에서는 평면 형상에 대한 꼬임(self-intersection)의 발생을 배제한 계층적 표현을 제안하였다. 기존의 계층적 표현들에서는 실제 활용에 많은 문제를 초래하는 꼬인 형상의 발생을 피할 수 없으며, 이는 반드시 제거될 필요가 있다. 그러나 n개의 점으로 구성된 형상의 고임 문제를 해결하는 데는 O(n$^2$)의 계산량이 요구되므로, 본 논문에서는 계층적 지역화의 경계 영역간 교차 상태를 나타내는 cross-link 개념을 도입하여 효율적으로 해결할 수 있는 꼬임 해결 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 효율성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.999-1009
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2014
계층적 군집 분석은 분석 결과를 덴드로그램으로 쉽게 표시할 수 있어서 방대한 양의 마이크로어레이 자료를 탐색하기에 유용하며, 군집된 결과를 이용하여 생물학적 현상을 이해하는데 도움을 준다. 하지만, 계층적 군집방법은 두 군집간의 절대값 거리만을 고려하여 병합하기 때문에 군집 간의 상대적 비유사성은 설명하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 상대적 계층적 군집 방법을 소개하고, 마이크로어레이 자료와 같이 다양한 군집의 모양을 가진 모의실험 자료들과 실제 마이크로어레이 자료를 사용하여 상대적 계층적 군집방법과 기존의 계층적 군집 방법을 비교하였다. 두 계층적 군집 방법의 질적 평가는 오분류율, 동질성, 이질성 지표를 이용하여 수행하였다.
본 논문은 과거 많은 학자들에 의해 제기된 주구조와 부구조, 하위구조 등의 담화 내 계층적 구조에 대한 증거로 일탈을 중심으로 부구조를 분석하였다. 먼저 주제 일탈의 구조와 정의에 관해 분석하고 중단과 화제 전환 등과의 차이를 설명하였다. 지식 표현 언어인 Sowa의 개념구조론의 체계 내에서 담화의 계층적 구조와 그 구조를 나타내는 언어적 표시인 담화 표지의 예를 기술하는 방법을 제시한다. 개념 관계로 일탈, 화제 전환, 틀의 관계를 설정하여 담화 내 계층구조와 담화 부분과의 화용적인 관계를 규명하였다. 기존의 개념구조론은 선택적 제약, 조응 등의 의미론적인 개념들을 간결하고 정확하게 기술할 수 있었는데 화용론적인 측면의 기술도 가능함을 보여준다.
현행 지상파 DMB(Digital Multimedia Broadcasting)에서는 최대 CIF급 해상도의 동영상을 384 Kbps 정도의 비트율로 압축하여 비디오 CD급의 화질을 제공한다. 따라서 큰 화면을 통해 DMB 방송을 시청할 경우 해상도 부족 등으로 인한 화질 열화를 느낄 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 계층적으로 부호화된 비트스트림을 서로 다른 채널로 전송하는 고품질 AT-DMB 시스템이 연구되고 있다. 더불어, 계층변조 기술을 이용하여 추가적인 전송대역폭을 확보하고, 계층적 비디오 부호화 기술을 이용하여 고품질 이동 멀티미디어 방송을 제공하는 고품질 T-DMB 방식이 개발되고 있다. 이와 같은 AT-DMB 방식으로 사용자에게 안정된 고품질 비디오 서비스를 제공하기 위해서는 계층적 비디오 부호화를 고려한 효율적인 AV다중화 및 동기화 구조에 대한 연구가 필수적으로 요구 된다. 본 논문에서는, 이와 같은 고품질 AT-DMB 시스템을 위해서 각 계층 ES(Elementary stream)을 MPEG-4 over MPEG-2 시스템과 Eureka-147 DAB 시스템을 통해 서로 다른 채널로 전송한다. 계층별 전송으로 인한 시간 지연에 대처하여 수신입력부에서는 각각의 계층으로 전송된 ES들이 동기화 되어 복호화 되도록 SVC의 계층적 비트스트림 구조와 적응적으로 동작되는 다중화 시스템구조를 제작하였다.
현 OLAP 체제에서는 모든 계층구조 스키마가 분배적으로 되는 경우에만 제대로 구현되며, 실세계에서 생길 수 있는 여러 비분배적 계층구조 스키마의 경우는 구현 불가능하다. 이전 연구에서는 집성에 있어서 현실적으로 발생 할 수 있는 모든 계층구조 스키마를 하나의 분배적 계층구조와 일곱 개의 비분배적 계층구조 스키마로 분류한 바있다. 본 연구에서는 이러한 일곱 개의 비분배적 계층구조 스키마를 분배적 계층구조 스키마로 변환시키는 기법을 제안하고 있다. 우선적으로 복잡한 비분배적 계층구조 스키마를 더 단순한 계층구조 스키마로 분할시킨 다음, 이를 분배적 계층구조 스키마로 변환시키는 것이 이 기법의 특징이다. 따라서 이 기법은실세계에서 일어날 수 있는복잡한 계층구조 스키마를 현 OLAP 체제에서 구현 가능하게끔 해준다고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 방법은 구현의 관점과 스키마 설계의 관점에서 볼 때에 유용한 방법이 되리라 생각한다.
최근 차세대 비디오 코덱 표준화를 위해서 결성된 JCT-VC에서는부호화 효율을 향상시키기 위하여 계층적 부호화 구조와 계층적 변환 블록 구조를 고려해왔다. 계층적 부호화 구조와 변환 블록 구조는 부호화 효율을 향상시킬 수 있는 장점이 있지만, 다양한 형태의 복수 계층 구조를 고려하기 때문에 부호화기의 복잡도를 증가시킨다. 따라서 복잡도 증가를 최소화하면서 부호화 효율을 최대화하기 위하여, 최대 부호화 블록 크기 및 최대 변환 블록 크기를 최적의 값으로 제한할 필요가 있다. 본 문서에서는 다양한 실험 결과들에 대한 분석을 통해서 부호화 효율과 복잡도를 동시에 고려한 최적의 최대 부호화 블록 크기와 계층적 변환 블록 구조를 위한 최적의 깊이 제한에 대하여 설명한다.
사회계층이 인간의 삶에 미치는 지대한 영향으로 인해 서구 심리학에서는 사회계층에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 국내 심리학계에서는 심화되고 있는 사회계층화 현상에도 불구하고 학문적 관심은 미비하였으며, 그 개념이나 측정 또한 사회학에서 사용하는 방식을 그대로 차용하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 사회계층 연구의 중요성과 관심을 환기시키기 위해 사회계층이 무엇이며, 어떻게 측정할 것인가에 대한 기초적인 물음을 다루었다. 이를 위해 사회계층 측정과 관련된 다양한 이론적 배경을 살펴보고, 사회계층의 동의어로 사용되는 사회경제적 지위(SES)를 서로 비교하였다. 또한 사회계층 측정 방식을 객관적 사회계층과 주관식 사회계층으로 나누어 각 접근의 특성과 주요 사용 지표를 개관하였다. 마지막으로 국내 심리학에서 발표된 사회계층을 다룬 연구들을 수집, 검토함으로써 현재 사회계층 연구의 현황을 파악하였다. 대상 논문 총 23편 중 65.2%가 객관적 사회계층 지표를 사용하였으며 주로 사용된 지표는 학력, 소득, 직업순이었다. 주관적 사회계층이 사용된 연구는 7편으로 모두 사회계층 정체성 측정 방식을 사용하였으며, 사회계층을 언급하는 용어로는 총 7가지로 밝혀졌다. 이러한 검토결과를 토대로 향후 연구에서는 사회계층 변인에 대한 보다 직접적 연구가 필요하다는 것, 사회경제적 지위보다 '사회계층'을 사용함으로써 용어의 통일성을 기하고, 객관적 지표와 주관적 사회계층 측정에 있어 유의점 등을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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