공간 광변조기(spatial light modulator)는 빛의 진폭, 위상 혹은 편광 상태를 공간적으로 변조하는 소자이다. 2차원적인 화소 배열을 갖는 공간 광 변조기는, 전자 소자들이 지니지 않는, 정보를 고속으로 병렬 처리할 수 있는 기능에 힘입어, 광상관기, 광컴퓨터, 프로젝션 TV, 빔 프로젝트, 홀로그래피 메모리의 핵심 소자로 지난 50년간 활발히 연구되어, 액정 공간 광 변조기, 자기 광학 공간 광 변조기$^{(1)(2)}$ 등이 개발되었다. 이 중에서 자기광학 공간 괌 변조기는 화소의 스위칭 스피드가 빠르고, 견고하고, 내방사능성을 가질 뿐만 아니라, 비휘발성이라는 장점을 가지고 있어, 주로 우주항공용의 Miniature Ruggedized Optical Correlator(MROC)$^{(3)}$ 에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 새로운 개념의 공간 광 변조기인 자성 포토닉 결정을 이용한 자기 광학 공간 광 변조기(MPC-MOSLM)의 제조에 관하여 논하고자 한다 (중략)
최근 들어 공간 지식을 활용한 다양한 서비스들이 개발됨에 따라, 공간 객체들 간의 정성적 공간 관계를 표현한 정성 공간 지식의 수요가 크게 늘어나고 있다. 공간 객체 각각의 세부 정보를 담은 대용량의 공간 데이터들은 개방화가 점차 확대되고 있으나, 공간 객체들 간의 정성적 관계를 표현한 정성 공간 지식은 상대적으로 확보하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 하둡 맵리듀스 병렬 분산 컴퓨터 환경을 이용해, 대용량의 공간 데이터로부터 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식을 자동으로 추출하는 공간 지식 추출기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 대용량의 공간 지식 추출기는 맵리듀스 프레임워크를 기반으로 R-트리 색인과 범위 질의들을 효과적으로 이용함으로써, 웹 스케일 수준의 정성 공간 지식을 매우 효율적으로 추출해낸다. Open Street Map (OSM) 공개 데이터를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 대용량 공간 지식 추출기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 대규모 분산 병렬 컴퓨팅 환경인 하둡 클러스터 시스템을 이용하여, 공간 객체들 간의 위상 관계를 효율적으로 추론하는 대용량 정성 공간 추론기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 추론기는 추론 작업의 순차성과 반복성을 고려하여, 작업들 간의 디스크 입출력을 최소화할 수 있는 인-메모리 기반의 아파치 스파크 프레임워크를 이용하여 개발하였다. 따라서 본 추론기에서는 추론의 대상이 되는 대용량 공간 지식들을 아파치 스파크의 분산 데이터 집합 형태인 PairRDD와 RDD로 변환하고, 이들에 대한 데이터 오퍼레이션들로 추론 작업들을 구현하였다. 또한, 본 추론기에서는 추론 시간의 많은 부분을 차지하는 이행 관계 추론에 필요한 조합표를 효과적으로 축소함으로써, 공간 추론 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 대용량의 공간 지식 베이스를 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 정성 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 세지마 카즈요(Kazuyo Sejima)와 니시자와 류에(Ryue Nishizawa)의 1900년대에서 2000년대 초반까지의 주택작품들을 연구대상으로 한다. 공간구문론(Space Syntax Theory)의 Convex Map을 통한 각 주택의 공간별 통합도(Integration)를 분석하여 개인공간 측면과 공용공간 측면에서 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 제1기(1990년대) 주택에서 제2기(2000년대 전반) 주택으로 갈수록 개인공간과 공용공간의 통합도(Integration) 평균값의 차이가 작아지고 있음을 알 수 있다. 제1기 주택에서 제2기 주택으로 갈수록 대체적으로 개인공간의 통합도 평균값은 높아지고, 공용공간의 통합도 평균값은 낮아져 간극이 좁아지는 경향을 보이고 있으며, 이는 개인공간과 공용공간의 통합도가 서로 비슷해지며 공간 구분의 경계가 모호해지고 있음을 의미한다. 둘째, 개인공간측면에서 살펴보면, 제2기(2000년대 전반) 작품인 S-3(House in a Plum Grove), S-4(House in China)에서의 개인공간들의 통합도 평균값이 10개 작품들중 가장 높은 수치를 보이고 있다. 개인공간은 제1기 보다는 제2기 작품들에서 더 폐쇄도가 떨어지는 경향이 있음을 알 수 있다. 세째, 공용공간측면에서 살펴보면, 제1기(1990년대) 작품인 I-2(Villa in the Forest), I-5(S-House), I-6(Weekend House)에서의 공용공간들의 통합도 평균값이 10개 작품들중 가장 높은 수치를 보이고 있다. 공용공간은 제2기 보다는 제1기 작품들에서 더 중심적이며 개방적인 경향을 보이고 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
공간 데이터 웨어하우스에서 구축기는 의사절정을 위한 기반 데이터의 구축을 담당한다. 일반적으로 공간 데이터 웨어하우스의 데이터 적재는 잦은 갱신으로 인한 서버의 부하를 줄이기 위하여 구축기에 적재할 데이터를 임시 저장하고 일정주기마다 적재하는 방법을 이용한다. 이때 구축기의 정보는 차원테이블에 대한 갱신정보와 사실 테이블의 일부 갱신정보만을 유지하므로 여러 차원 테이블로 구성된 사실 테이블의 갱신은 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 수행해야 한다. 사실 테이블의 갱신연산은 연관된 차원 테이블들에 의해 처리되므로 높은 처리 비용이 필요하다. 따라서 사실테이블의 처리로 인해 적재시간이 증가하며, 이는 사용자의 의사결정 응답시간을 증가시킨다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스의 구축기에서 사실테이블의 사전 계산 기법을 제안한다. 이 기법은 차원 테이블 및 사실 테이블에 대한 메타정보와 추가적으로 기록되어야할 데이터 정보를 구축기에 유지한다. 구축기는 이 정보를 이용하여 삽입 연산시 사실 테이블에 적재할 갱신 정보를 사전에 계산하고, 이를 적재주기에 함께 적재한다. 따라서 사실 테이블의 신을 데이터 적재 이전에 구축기에서 계산하므로 공간 데이터 웨어하우스 서버에서 발생하는 높은 처리 비용을 감소시킬 수 있다. 공간 데이터 웨어하우스 사용자의 의사결정 응답시간을 감소시킨다.
본 논문에서는 다양한 캐리 전달 방식(carry propagation scheme)이 단일 가산기 설계를 위하여 복합적으로 사용되는 가산기 구조물 제안하며. 이를 통하여 보다 향상된 delay-area trade-off 점들을 갖는 설계공간을 생성한다. 제안된 구조의 가산기는 각기 다른 캐리전달 방식의 하부 가산기 블록들을 캐리 입/출력 신호를 선형으로 연결한 구조이며, 기존의 단일 캐리전달 방식의 가산기와 달리, 다양한 delay-area trade-off 특성을 갖는 여러 종류의 캐리전달 방식을 비트 수준에서 조합하여 사용함으로써 보다 섬세한 delay-area 설계공간을 생성해낼 수 있다. 그러나, 제안된 가산기 구조의 설계공간은 다양한 캐리전달 방식이 비트 수준에서 할당되므로, 할당가능한 설계 조합은 설계하고자 하는 가산기의 비트 폭과 고려하는 캐리전달 방식의 수에 비례하여 폭발적으로 증가하게 된다. 따라서, 제안된 가산기의 효율적이며, 자동화된 설계공간 탐색 방범이 요구된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 정수 선형 프로그래밍 (Integer Linear Programming, ILP) 방법을 이용하여 제안한 가산기의 최적화 문제를 형식화함으로써 효과적인 설계공간의 탐색 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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