다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.
최근 디지털 변복조 방식에서 추가적인 전송률 증가를 통하여 기존 시스템의 성능개선 및 서비스의 유연성 확보를 위해 계층변조에 대한 연구가 활발하다. 기존의 QAM(quadrature amplitude modulation)계열의 계층변조 방식은 이미 많은 연구를 통해 분석되고 응용되고 있지만 차분변조 방식을 취하고 있는 DQPSK(differential quadrature phase shift keying) 방식에 대한 계층변조 기법은 아직까지 선행연구가 활발히 진행되지 않았다. 본 논문에서는 DQPSK방식에 가능한 계층변조기법을 성상에 따라 분석하고 DQPSK방식에 가장 적합한 계층변조기법을 도출한다.
글로벌 비즈니스 환경에 있어서 경쟁력을 유지 혹은 강화시키기 위한 방법으로 많은 기업들이 경영혁신 활동에 주력하고 있다. 식스 시그마는 이러한 활동을 가능케 하는 핵심적인 방법론이자 도구로써 주목 받고 있다. 따라서 본 연구에서는 식스 시그마의 도입에 따른 성과요인을 분석하여 보다 체계적인 프레임워크를 제시함으로써 그 성공 가능성을 관리할 수 있도록 하는 것이 주요한 목적이라 하겠다. 이를 위해 전문가 집단을 대상으로 한 델파이 조사방법과 이를 분석하기 위한 도구로써 계층적 분석기법(AHP)을 적용하였다. 분석결과, 총 12개의 요인들이 도출되었으며 중요도에 따라 가중치를 계산하여 이를 실제 식스 시그마 프로젝트에 적용하여 연구에 제시된 프레임워크를 검증토록 하였다. 본 연구는 다양한 산업 및 기업에서 식스 시그마 방법론의 적용이 급속히 확대되어 가는 추세에서 프로젝트의 성패를 가늠짓게 하는 중요 요인들을 보다 객관적인 프레임워크로 제시되었다는 점에서 그 의의가 있을 것이다.
본 논문은 공유 메모리 시스템에서 계층적 태스크 그래프(Hierarchical Task Graph, HTG)의 복합 노드 태스크들을 효율적으로 수행하기 위한 새로운 태스크 스케쥴링 기법을 소개한다. 함수 병렬성 추출을 위해 제안된 기법은 별도의 전역 스케쥴러가 필요 없이 프로세서 스스로가 스케쥴링 기능을 행하는 자동 스케쥴링이다. 제안된 스케쥴링 기법을 단일처리기 시스템을 비롯한 여러 플랫폼에 적용하기 위해 자바 스레드를 이용하여 구현하였으며, 기존의 비트 벡터 방법과 성능을 비교 분석하였다. 실험 파라메터 값을 이용한 실험 결과, 제안된 스케쥴링 기법은 수행 시간 측면에서 효율적이며 양호한 부하 균형을 유지하였다. 또한, 제안된 기법은 기존의 방법에 비해 메모리 사용량을 줄일 수 있었다.
OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.
응용 계층 멀티 캐스트는 IP 멀티 캐스트의 배치 문제를 효율적으로 해결하지만 각 응용 서비스의 다양한 요구 사항을 융통적으로 해결하지 못한다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 응용 계층 멀티캐스트 서비스의 공통 기능과 응용 서비스의 다양한 요구 사항을 충족시킬 수 있는 단일화된 인터페이스를 제공함으로써 융통성 이 있고 재사용이 가능한 응용 계층 멀티캐스트 프래임웍을 설계하고 구현한다. 본 프레임웍은 응용 서비스의 요구에 따라 다양한 응용 계층 멀티 캐스트 기법을 선택적으로 재배치할 수 있으므로 쉽고 빠른 응용 서비스의 개발 및 구축을 가능하게 하고 기법 개발자에는 개별 기법을 응용 프로그램과 독립적으로 확장하거나 추가할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 응용 계층 멀티 캐스트 서비스의 요구 사항 분석을 통해 본 프레임웍의 설계 및 구현에 대해 기술하며 그 효율성과 실제 적용성을 검증하기 위해 TBCP 프로토타입을 구현한 결과를 기술한다.
IP멀티캐스트가 현재 보편적 서비스로 사용되지 못하는 한계로 인하여 그 대안으로 응용 계층 멀티캐스트 기법들이 제안되고 있다. 기존의 응용 계층 멀티캐스트의 성능 분석 기준으로 네트워크 자원의 효율적 사용면을 고려하여 스트레스, 스트레치와 전송 트리 관리 비용등이 사용되었다. 그러나, 응용 계층 멀티캐스트는 데이터의 전송이 참가자인 종단 시스템에 의해 이루어지고, 종단 시스템은 범용 장비로서 데이터 전달에 최적화된 성능을 갖지 못한다. 따라서, 데이터 전달을 위해 종단 시스템에서의 처리 지연이 발생하고 이로 인한 종단간 데이터 전송 지연에 영향을 끼치게 된다. 본 논문에서는 종단 시스템에서의 데이터 전달을 위한 전달 지연 시간을 모델링 하고, 대표적 다대다 응용 계층 멀티캐스트 기법인 Endsystem Multicast와 NICE에 대하여 종단 시스템에서 발생하는 처리 지연 시간이 전체 참가자간의 데이터 전송 지연 시간에 미치는 영향을 분석한 결과를 기술한다.
국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.
최근 재사용성에 근간을 둔 컴포넌트 기반 소프트웨어(Component-Based Software : CBS) 기술의 실현에 따라 이와 관련된 유지보수 의사결정의 내용도 변화하여 새로운 연구 과제로 등장하고 있다. 이에 본 연구는 컴포넌트 기반 소프트웨어 유지보수와 관련된 의사결정의 이론적 근거를 탐색하고 컴포넌트 평가 및 선택을 위한 모형 개발을 목적으로 한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법의 선택 및 적용이 포함된다. 평가 기준 구성을 위하여 CBS 유지보수의 특성을 고려한 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였으며, 일부 상호 종속적 관계를 나타내는 요소들에 대하여는 네트워크 관계를 나타내는 모듈로 포함시켰다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process) 기법 및 네트워크분석과정(Analytic Network Process) 기법을 선정하고 적절한 예를 들어 모형 적용의 이해를 돕고자 하였다.
본 논문은 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 계층적 구조로 결합한 퍼지 패턴 분류기를 제안한다. 계층적 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기의 기본 구조는 단순한 후반부 구조를 가진 퍼지 모델을 사용하여 전체 패턴 분류기의 구조적 복잡성을 높이지 않도록 설계 하였다. 입력공간을 계층적으로 분할하기 위하여 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means clustering 기법을 이용하였다. 분할된 퍼지 입력 공간의 하위 구조를 분석하기 위하여 conditional Fuzzy C-Means 클러스터링 기법을 이용하였다. 계층적으로 분할된 퍼지 입력공간에 간단한 구조를 가진 퍼지 패턴 분류기를 적용하여 계층적 구조를 가진 패턴 분류기를 설계한다. 계층적으로 퍼지 모델들을 결합함으로써 입력 공간의 정보 분석을 거시적인 관점에서 시작하여 세부적으로 분석이 가능하게 되었다. 제안된 퍼지 패턴 분류기의 성능을 평가하기 위하여 다양한 기계 학습 데이터를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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