GIS에서 공간분석은 최종 사용자의 의사결정을 돕는 중요한 수단을 제공한다. 다라서, 분석을 위해 사용되는 질의 모델은 질의 자체의 구문구성이나 질의를 이용하는 최종 사용자와의 상호작용적인 측면에 있어서 사용자관점을 지원할 수 있어야 한다. 질의 모델의 구문구조에 있어서 기존의 설계방법은 속성 데이터 베이스 검색을 위한 속성연산을 위주로 하여 공간연산을 위한 연산자들을 기존의 구문구조에 추가하는 형태의 접근방식을 취하였다. 그러나 속성검색을 위해 정의된 구문구조를 확장하여 공간연산을 처리한 방식은 공간연산이 가지는 특성을 고려했을 때 질의의 구문구조가 비일관적이고 부자연스럽다는 문제점들이 많은 연구들에서 제기되었다. 본 논문에서는 공간 질의가 공간분석을 위한 방법론이라는 기본 개념에 기초하여 공간연산을 자연스럽게 처리할 수 있는 질의모델의 구문구조 설계에 대한 방법론을 제안하였다.
얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.
본 연구는 고객들이 가장 선호적인 커피 브랜드인 스타벅스를 대상으로 효율적 사무공간 서비스를 통하여 브랜드 확장을 위한 새로운 비즈니스 모델을 제안하는 것에 목적이 있다. 직장인의 업무 중 원거리로 출장이 잦으면 일반적인 호텔에서 지내는 것보다 업무를 보기 편리한 사무 최적화한 공간이 더욱 효율적이다. 회의실, 프레젠테이션 공간, 사무용품 등을 누구나 쉽게 사용할 수 있고, 자신이 원하는 장소에서 개인적인 업무를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 취침 공간을 마련하여 원하는 만큼 머무를 수 있는 스타벅스 커피 브랜드 확장으로서 새로운 개념의 '커피스텔(coffeestel)'을 제안한다. 본 연구를 통해 공유 서비스, 공유 공간 등 효율적인 사무 공간 활용 방법을 전달하고자 하며, 하나의 브랜드가 패션 브랜드 외에 다양한 브랜드로 확장할 수 있기를 기대한다.
네트워크 가상환경(NVE)의 사용자 수가 증대됨에 따라, 고여되어야 할 사항들 중 중요한 하나는 상호 작용 성능을 위한 확장성에 있다. NVE의 확장성을 지원하기 위한 방법들 중 하나는 사용자의 인지도 관리 기법이다. 기존의 인지도 관리 기법들은 사용자의 인지도를 일정한 공간으로 제한을 함으로써 사용자가 받는 메시지의 수를 줄이는 방법이다. 하지만 많은 사용자들이 근접한 곳에 운집한 경우, 사용자는 그 근접한 공간에서 발생하는 모든 메시지를 받아야만 한다. 이것은 사용자들에게 통신에 따른 많은 부하를 주게 되며, 시스템의 확장성은 떨어지게 된다. 본 연구에서는 각 사용자의 관심도에 따른 선택적인 메시지를 받게 한다. 이를 통하여 각 사용자는 자신과 근접한 공간에 있는 모든 다른 사용자들로부터 생성되는 메든 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통하여 확장성 있는 방법으로 사용자간의 상호작용을 지원할 수 있다.
폴 루돌프의 플로리다 지역 주택은 2차 세계대전 이후 형식적인 근대 건축에서 탈피한 다양한 공간 구성, 지역 재료 및 구법의 사용으로 지역적 특성을 반영한 사례이다. 플로리다 주택 작품은 시대적, 지역적인 특성을 기반으로 하여 공간의 확장 및 연결 그리고 지역 환경을 고려한 재료 및 구법, 구조 시스템을 표현해야 한다는 설계 개념이 반영된 건축이다. 플로리다 주택의 특성은 공간 확장 및 외부 공간 연결 기법으로 목재 구조체를 중심으로 한 공간 확장과 가변적 공간구현 그리고 외부공간의 적극적인 연계성을 유도하기 위하여 다양한 방법(스크린 지붕, 오픈 지붕, 내부 파티오)을 사용하였다. 그리고 지역 재료 사용 그리고 지역 환경에 적합한 디테일 및 구법 사용으로 플로리다 지역의 석회암과 사이프러스 목재를 주된 재료로 사용하고, 고온 다습한 기후에 적합한 디테일과 지역 건설 환경을 고려한 구법을 사용하였다. 폴 루돌프의 플로리다 주택 연구를 통하여 현대 건축의 지역성을 고려한 계획에 구체적으로 적용 가능한 공간적, 기술적 적용 방법에 대한 모범사례로서 제안하는데 그 의미를 찾고자 한다.
본 논문에서는 X-FEM을 사용하여 혼합모드 하중 상태에서의 이차원 선형탄성체의 균열문제에 대한 형상 설계민감도 해석을 수행하였다. X-FEM이란 균열과 같은 특수한 해를 근사하는 방법으로써, 확장함수를 도입하여 FEM의 한계를 극복하는 방법론이다. X-FEM 하에서 해를 근사하는 데 쓰이는 확장함수들은 불연속성과 특이성을 포함하고 있어 물리적 영역에 의존한다. 이는 설계민감도 해석을 수행하는 과정에서 그러한 의존성을 고려해주는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 X-FEM 기반의 형상 설계민감도 해석해를 제안하고자 한다. 식의 유도는 전 미분 공식에 기초하고 있으며, 형상함수의 설계변분에 대한 의존성에 관한 항을 추가시켰다. 또한, 균열 주위의 국부적인 공간에서의 확장된 자유도에 설계속도를 가한다. 이에 대한 몇 가지 수치 예제를 통하여 개발된 방법론의 타당성을 확인하였다.
최근 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터 마이닝, 공간 그리드, LBS 등과 같은 환경의 여러 분야로 그 응용이 확대되고 있으며, 사용자들의 다양한 공간 질의 처리 요구에 부응하는 효율적인 공간질의 처리의 필요성이 대두되었다. 특히 다중 공간 조인 질의와 같은 고비용의 공간 조인에 대한 효율적인 공간 질의 처리를 위해서는 단일 공간 조인 보다 더욱 많은 기하 계산과 공간 데이터의 특성을 이용한 다중 공간 조인 처리 방법이 필요하게 되었다. 본 논문은 고비용의 다중 공간 조인을 효율적으로 수행하기 위해 다중 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 병렬적인 질의 수행을 위해 해쉬 기반의 다중 공간 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 조인 대상이 되는 두 데이터 집합에만 공간 해쉬 조인을 수행하는 것을 확장하여 다중 공간 데이터 집합에 대해서도 조인이 수행 가능한 방법을 제안함으로써 최적의 조인 후보를 획득하여 효율적인 질의 처리를 수행하는 것을 보장한다.
본 논문에서는 확장 가능한 병렬 VOD서버 모델을 제시하고, 이 병렬 VOD 서버에서 기존의 디스크 공간이 부족하여 새로운 병렬 서버를 추가할 경우, 데이터 분배 문제를 고려한다. 새로운 서버에 미디어 파일을 추가할 경우, 특정 서버에 부하가 몰리는 것을 방지하기 위해 기존의 서버에 저장되어 있는 일부 데이터들을 이동 시켜서 각 서버의 사용가능한 디스크 공간을 조정한 뒤, 각 디스크 부하를 최소화 하도록 고려하여 데이터를 저장하는 스트라이핑 방법을 제시한다.
사다리꼴-분할 방식은 로봇 경로 계획 알고리즘 중 완전 셀-분할 방식중의 하나로서 장애물과 떨어진 경로를 제공하므로 안정성을 제공하는 방식이다. 사다리꼴-분할 방식은 다각형 환경으로 이루어진 형상공간에서 정의되며 자유공간을 볼록 다각형으로 이루어진 셀(cell)로 나누어 로봇 운동을 계획하는데, 원과 같은 비다각형 장애물이 존재하는 경우에 대해서는 이 성질을 만족하는 분할 방법이 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 기존의 다각형 환경에서 정의된 사다리꼴-분할 방식을 분할의 완전성을 잃지 않고 원의 호를 포함하는 환경으로 확장하는 알고리즘을 소개하고 구현한다.
웹 클러스터링 시스템은 사용자의 집중에 의한 서버의 과부화해 효율적으로 대처할 수 있는 방법 중 하나이다. 공간 질의의 대부분은 인접 영역에 대한 경우가 매우 잦으며. 특정 영역에 집중되는 특성을 갖는다. 타일 기반 웹 GIS 클러스터링 시스템은 이러한 공간 질의의 특성을 만족시키면서 클러스터에 포함되는 각 노드의 버퍼 재 사용률을 높이고 디스크 접근 빈도를 낮출 수 있는 기법을 사용한다. 그러나, 모든 질의가 디스패처를 거치기 때문에 병목현상이 나타날 수 있으며, 질의의 빈도가 낮은 지역의 경우 할당된 지역의 범위에 의해 버퍼 관리에 문제가 생긴다. 본 논문에서는 확장된 WARD기법을 사용한 웹 GIS 클러스터링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 타일 기반 웹 GIS클러스터링 시스템을 기반으로 디스패처를 분산시켜 병목현상을 줄이고, 각 지역을 그룹으로 묶어 플러스터를 분배하여 대용량의 공간 데이터를 위해 적절한 버퍼 관리를 한다. 또한, 질의가 집중되는 영역에 대한 레이어를 모든 노드의 코어 영역에 중복 저장하여 로컬에서 지역적으로 처리하고 다른 노드로의 처리 요구에 대한 포워딩(Forwarding) 오버헤드를 줄여 기존의 서버에 비해 안정성와 확장성 그리고 처리 능력을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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