객체 지향 데이타베이스 시스템은 복잡한 데이타 관리 기능에 대한 응용을 제공하 는 효과적인 해결책으로써 제안되어왔다. 질의 처리와 같은 문제점에 대한 연구와 이 러한 요구를 입증하는 것은 형식적인 객체지향 질의 모델이 없어서 진척되지 못하고 있다. 본 논문은 집단화 상속성에 기반한 질의 모델을 정의하며, 질의의 대수 표현에 서 재작성 규칙을 보존하는 동등성에 적용할 수 있는 의미적 재작성 규칙을 개발한다. 이질의 모델을 의미적으로 분석하여 논리적으로 최적화하고, 질의의 대수식들은 등가 보존 재작성 규칙에 의하여 최적화될 수 있다.
최근에 우리나라가 공식 회원국으로 가입한 서방 경제협력개발기구(OECD)/원자력기구(NEA) 산하의 방사선 방호 및 보건위원회(CRPPH)에서는 유럽연합(EC)의 전문가그룹과 합동으로 국제방사선방호위원회(ICRP)의 권고 60의 방사선 방호 최적화 원칙에 공식적으로 도입된 이른 바 '선량제약(dose constraint)' 개념에 대한 위원회의 논의 및 검토결과를 OECD/NEA의 공식보고서로 발간하였다. 이 보고서는 선량제약의 개념과 의미를 논리적으로 합리화하기 위하여 발간된 것이다. 선량제약이란 용어와 개념은 새로워 보이지만 실상은 전혀 새로운 것이 아니다. 우리나라에서도 방사선 방호의 실무현장에서 용어나 의미는 조금 다르다 할 수 있어도 이 개념을 부분적으로 적용해왔다고 할 수 있다. 예를 들어, 선량한도 이하의 낮은 선량으로 작업자의 피폭을 제한하기 위하여 도입된 '연간 선량목표치' 또는 '방사성 물질의 방출목표관리치' 등이 여기에 해당될 것이다. 따라서, OECD/NEA의 공식보고서를 번역한 이 해설논문이 국내의 방사선 방호분야에서 활약하고 있는 정책 입안자, 연구자, 규제업무자, 방사선 관리실무자 등 방사선 방호 업무분야의 관련자들에게 도움이 되었으면 한다.
현존하는 추론 엔진들은 대부분 Tableaux 알고리즘 기반의 TBox의 최적화를 위한 연구를 진행하였다. 하지만 현실에서 대용량의 ABox를 추론하기 위해서는 유한한 시간 내에 결정 가능하지 못하다. 따라서 실용성 있는 추론 엔진 효율을 위해서는 대용량 데이타를 가지는 ABox를 위한 최적화된 추론 기법이 필요하다. 본 논문에서는 OWL-DL 기반의 온톨로지(Ontology)를 데이타로그(Datalog)와 같은 규칙(Rule) 형태로 변형하여 관계형 데이타베이스와 같은 저장장치와 연동하기 위한 방법을 이용한다. 최종적으로 실세계의 환경에서의 데이타타입 속성(Datatype Property)이 포함된 SHIQ(D) 구성의 실용적인 지식 표현 시스템을 수행하고자 한다. 따라서 OWL이 가지는 공리(Axiom)를 이용한 데이타타입이 포함된 규칙을 적용한 추론 방법에 대해서 제안하였다.
본 논문에서는 부울검색시스템에서 사용자로부터 입력되는 부울 질의를 효율적으로 연산하기 위한 부울 질의 최적화 방법 4가지를 기술한다. 첫째, 프로그래밍 언어에서 논리식의 계산에 사용되는 단거리계산 방법을 적용한다. 둘째, AND, NOT과 같은 특정 연산자를 효율적으로 연산하기 위하여 색인어 출현 빈도의 차이를 이용한다. 세째, 분배법칙이 적용된 질의를 원래의 식으로 변환하여 연산의 수를 감소시킨다. 마지막으로 반복되는 식을 포함하는 질의에 대하여 중복 연산을 회피한다. 또한 위의 4가지 방법들을 UNIX환경에서 개발된 KRISTAL-II 시스템에 구현하여, 제시된 방법들이 특정 경우에 검색 속도를 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
BOD의 최적화 문제는 논리합성과 형식검증 영역에서 필수적인 것으로 인식되고 있다. 변수 순서화 문제는 BOD의 크기와 형태에 직접적인 영향을 미치므로, 적절한 변수 순서를 구하는 문제는 매우 중요한 문제이다, 본 논문에서 는 점진적 시프팅이라 부르는 새로운 변수 순서화 알고리듬을 소개한다. 제안된 알고리듬은 기존의 시프팅 알고리듬에서의 탐색공간을 절반이하로 줄이며, 성능의 저하없이 계산시간을 크게 감소시킬 수 있다. 더욱이 점진적 시프팅 알고리듬은 시프팅 알고리듬을 비롯한 다른 변수 순서화 알고리듬에 비해 매우 단순하다. 제안된 알고리듬은 많은 벤치마크 회로를 이용한 실험에서 그 효율성이 입증되었다.
소프트웨어 자산을 평가하기 위해 정형화되지 않은 평가 방법으로 자산의 평가가 이루어져왔다. 본 연구에서는 기존의 소프트웨어 자산에 대한 복잡도의 측정으로부터 확보된 최적화된 자산의 사용성을 평가하고자 한다. 자산의 내부정보에 대한 논리적 복잡도를 측정하여 아키텍처의 복잡성에 대한 척도를 이용하였으며, 재사용성에 관여된 지표를 측정하여 소프트웨어 자산의 사용성과 어떠한 관계를 갖는지 평가하였다. 따라서 HVs는 두 가지 유형의 자산에 대하여 다양한 자산의 구성 방식에 따라 일정한 비율을 유지하며 적용되는 특성을 갖고 있는 것을 알 수 있다. 그러므로 자산의 사용성면에서 최적화된 자산은 가능한 다양성을 확보한 상태에서 아키텍처 설계과정에 정형성을 갖고 적용할 수 있을 것이다.
CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
실시간 시스템(real-time system)은 논리적 연산을 일정한 시간적 제약 하에서 수행하는 시스템이다. 시간적 제약을 충족하도록 주기적 태스크(periodic task)를 스케줄(schedule)할 때 일반적으로 태스크 오프셋(initial offset)이 0 이거나 고정된 것으로 가정한다. 그러나 오프셋에 약간의 유연성을 허용함으로써 태스크들의 평균 응답 시간을 줄일 수도 있다. 이 논문에서는 주기적 태스크의 오프셋을 주어진 허용 범위 안에서 선택하여 평균 응답 시간(response time)을 최적화할 수 있음을 보이고, 임의의 태스크 집합에 대하여 최적 오프셋이 존재하는 좁은 범위를 제시한다.
관계형 데이타베이스 환경에서 데이타 분할은 트랜잭션 혹은 질의에 요구되는 데이타량과 직접적인 관련이 있다. 본 논문에서 고려하는 데이타 분할은 중복이 없는 수직 분할로 다음 두 단계로 이루어져 있다. 첫째 단계에서는, 각 속성들간의 친밀도를 최대화시키는 0-1 정수 모형으로 속성들을 클러스터링한다. 이 단계의 결과를 초기 단편이라 한다. 두번째 단게에서는, 트랜잭션에 기반한 분할 방법을 이용하여 비용요소가 직접적으로 고려되지 않은 초기 단편을 변환시킨다. 트랜잭션에 기반한 분할 방법이란 트랜잭션 위주로 속성들을 나누는 것이다. 이 단계에서는 트랜잭션 수행에 요구되는 논리적인 액세스량을 비교 척도로 한다. 즉, 이 논문에서 제안한 수직 분할은 친밀도를 최대로 하는 최적화 모형으로 초기 분할을 한 후, 트랜잭션에 근거한 분할 방법을 이용한 발견적 기법으로 해를 개선시켜 나간다.
In this paper, we consider the optimal control problem based on Discrete Event Dynamic Systems(DEDS) in the Temporal Logic framework(TLF) which have studied for a convenient modeling technique. The TLF is enhanced with objective functions(event cost indices) and a measurement space is also defined. Our research goal is the design of the optimal controller for DEDSs. This procedure could be guided by the heuristic search methods. For the heuristic search, we suggested the Stochastic Ruler algorithm, instead of the A algorithm with difficulties as following; the uniqueness of solutions, the computational complexity and how to select a heuristic function. This SR algorithm is used for solving the optimal problem. An example is shown to illustrate our results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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