공간 조인은 일반적으로 많은 처리 시간을 필요로 하므로 공간 조인에 대한 처리 시간을 단축하기 위해 많은 연구가 있었다. M-다중 공간 조인에서 M 개의 R-트리를 동시에 탐색하는 M-다중 R-트리 조인(MRJ)도 그 중의 하나이다. 본 논문에서는 M-다중 공간 조인에서 간접 술어(indirect predicate)개념을 소개한다. 다중 공간 조인에서 간접 술어란 질의 조건문에 직접 나타나는 술어가 아니라 이들 직접 술어들로부터 간접적으로 유도되는 술어를 말한다. 간접 술어 개념을 M-다중 R-트리 조인에 적용함으로서 다중 공간 조인의 성능을 향상시킬 수 있다. 우리는 이러한 간접 술어를 이용한 다중 공간 조인 처리 방법을 간접 술어 여과(IPF)라 부른다. 가공 데이타와 실제 지도 데이타를 이용한 실험을 통하여 우리는 IPF 기법이 M-다중 R-트리 조인의 성능을 상당히 개선한다는 것을 보였다.
다중 레벨 지리정보 데이타는 화면 확대와 축소와 같은 윈도우 질의를 통해 다루어질 수 있다. 다중 레벨 지리정보 데이타를 효율적으로 다루기 위해서는 이러한 윈도우 질의를 지원하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 그러나, 기존의 전통적인 공간 인덱싱 기법은 다중 레벨 지리정보 데이타를 액세스하는데 비효율적이다. 이를 위해 다중 레벨 지리정보 데이타를 위한 몇 가지 공간 인덱싱 기법이 알려진다. 그러나. 이 공간 인덱싱 기법은 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원하지 못한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 레벨 지리정보 데이타의 윈도우 질의를 위한 공간 인덱싱 기법, MLR 트리를 제안한다. MLR 트리는 우수한 검색 성능을 보이면서도 데이타 중복성이 발생하지 않으며, 이를 실험을 통해 보인다. 이 외에도 MLR 트리는 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원한다.
본 논문에서느 다중-속성 데이터와 공간 조인 연산을 효율적으로 수행하는 색인기법인 SJ(Spatial Join) 트리를 제안한다. 또한, 다중-속성 데이터를 다루기 위한 기존의 다양한 알고리즘들을 계산 복잡도와 I/O 연산의 복잡도와 함께 설명한다. 우리는 이 논문을 통해서 제안된 SJ 트리가 기존의 데이터베이스 시스템에서 색인 기법으로 많이 사용되는 B-트리를 일반화한 것이라는 것을 보여준다. 이것은 SJ 트리가 기존의 대부분의 B-트리를 이용하는 저장구조에 쉽게 구현될 수 있다는 것을 의미한다. 공간 출력을 갖는 공간 조인 연산은 R-트리, B-트리, K-D-B 트리, SJ 트리에 대해서 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 제안된 SJ 트리가 점 데이터를 갖는 공간 조인 연산에 대해서 다른 색인 기법들보다 상대적으로 우수한 결과를 보여준다.
스트리밍 전송을 위한 P2P 구조는 크게 메쉬구조와 트리 구조로 구분된다. 실시간 스트리밍에 유리한 트리 구조의 단점을 보완하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 대표적으로 두개 이상의 트리 구조를 유지하는 다중 트리구조와 사용자들 중에서 안정적인 사용자를 트리의 중심에 위치시키는 백본 트리 구조가 있다. 다중 트리 구조는 단일트리의 단점을 극복하기 위해 트리와 메쉬 구조를 혼용한 구조로 안정적인 반면, 사용자들의 출입이 잦아지면 구조를 유지하기가 어려워지는 단점이 있다. 백본 트리 구조는 안정적인 사용자들로 트리의 중심 빼대를 구축한 후 나머지 사용자를 뼈대의 가지에 위치시키는 방법이다. 본 논문에서는 새롭게 설계한 분산형 스트리밍 전송기술을 위한 프로토콜의 구조에 대해서 설명하고, 제안된 프로토콜을 시뮬레이션을 통해 P2P 기반의 스트리밍 서비스의 가능성을 본다.
본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.
대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수 있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다.
스위치 노드(switch node)로 구성된 네트워크에서 멀티캐스팅을 위한 트리를 구성하는 것은 NP-complete로 알려진 스타이너 트리 문제(Stainer free problem)로 정형화된다. 현재의 멀티캐스트를 요구하는 서비스들은 대개 대용량의 멀티미디어 데이터를 요구하게 된다. 이러한 서비스들은 텍스트 기반의 서비스에 비해 서비스의 질(Quality of Service)이 아주 중요한 요소가 되고, QoS는 전송에 소요되는 시간에 매우 민감하게 반응한다. 단일 제약을 갖는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱은 이미 많이 연구되었으나, 노드 연결도 제한과 평균 흡수를 고려하는 다중 제약이 있는 멀티캐스트 트리 문제에 적용되는 휴리스틱에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 다중 제약을 만족하는 효율적인 멀티캐스트 트리 문제에 적용 가능한 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
대량의 분류 규칙 탐사 과정은 앙상블기법을 사용하여 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리의 분열 문제와 singleton 포함 한계를 해결하기 위하여 Cascading-and-Sharing 앙상블 기법을 적용하여 점진적 다중 의사결정 트리를 구축하였다. 또한 분류의 정확도를 향상시키고, 트리의 복잡도와 모델 과잉접합을 피하기 위하여 다중 트리 구축과정에서 선형 상관분석기법을 기반으로 훈련 데이터 속성들의 중복성을 제거하였다. 실험 결과, 속성들의 중복성을 제거하여 구축한 트리들은 원래 기법보다 더 좋은 결과를 보여주었다.
TLB 성능을 높이기 위한 기존의 3가지 주요 연구방향은, TLB 엔트리 계수를 최대한 증대 시키는 방법, 페이지 크기(page size)를 크게 증대 시키는 방법, 다중 페이지 크기(multiple page sizes)을 지원하는 방법 등의 연구가 제시되어 왔다. 이러한 방법들 중 다중 페이지 크기를 지원하는 방법이 가장 우수한 성능을 제공하는 방법이지만, 이작 어떠한 운영체제(operting system)도 다중 페이지를 사용자(user) 영역까지 지원하고 있지는 않은 상태이다. 따라서 다중 페이지의 효과를 살리기 위해 운영체제의 도움 없이 이중 페이지를 지원하면서 낮은 가격(low cost)으로 높은 성능(high performance) 향상을 보일 수 있는 새로운 듀얼(dual) TLB 구조와 운영 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 듀얼 TLB 구조는 작은 페이지 크기( small page size)를 지원하는 완전 연관TLB와 큰 페이지 크기(large page size)를 지원하는 완전 연관TLB로 구성된다. 제시된 구조는 기존의 많은 엔트리 개수를 지원하는 TLB와의 성능 비교분석 결과를 통해 볼 때, 작은 엔트리 개수를 가지면서도 거의 같은 성능을 보임을 알 수 있다. 또한 동일 한 TLB 면적 크기로 기존 방식의 접근 실패율을 90%정도 감소시키는 성능을 제시하였다.
다중 결합 질의에 포함된 다수의 결합 연산지를 효율적으로 처리하기 위해 서는 효율적인 병렬 알고리즘이 필요하다. 최근 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당 트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 실제 결합 시에 할당 트리의 각 노드에서 필연적인 지연이 발생되는 데 이는 튜플-시험 단계에서 외부 릴레이션을 디스크로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 차이에 의해 발생하게 된다. 이들 사이의 실행시간을 가급적 일치시키기 위한 '페이지 실행시간 동기화'기법이 제안되었고 이를 통해 할당 트리 한 노드 실행에 있어서의 지연 시간을 줄일 수 있었다. 하지만 지연 시간을 최소화하기 위해 할당되어질 프로세서의 수 즉, 페이지 실행시간 동기화 계수(k)는 실제 결합 시의 결합률에 따라 상당한 차이를 보이게 되고 결국, 이 차이를 고려하지 않은 다중 해쉬 결합은 성능 면에서 크게 저하될 수밖에 없다. 본 논문에서는 결합 이전에 어느 정도의 결합률을 예측할 수 있다는 전제하에 다중 해쉬 결합 실행 시에 발생할 수 있는 지연 시간을 최소화 할 수 있도록 결합률에 따라 최적의 프로세서들을 노드에 할당함으로서 다중 해쉬 결합의 실행 성능을 개선하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성능 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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