본 논문은 약 134 GB에 이르는 시간 가변 해양 볼륨 데이터론 효과적으로 가시화 하기 위한 두 가지 접근 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 고화질의 동영상을 생성하기 위한 오프라인 병렬 볼륨 렌더링 기법으로, 볼륨광선추적법과 등가면 기법을 통합한 렌더링 알고리즘을 적용하여 고해상도의 영상을 생성할 수 있다. 두 번째 방법은, 그래픽스 하드웨어 가속기능을 통해 대화식 가시화가 가능한 멀티 파이프 렌더링을 구현하는 것으로, 복수개의 그래픽스 파이프라인과 3차원 텍스춰 맵핑 가속기능을 이용해 시간의 변화에 따른 해양의 변화를 효과적으로 가시화하고 분석할 수 있다.
대용량의 MPEG 비디오 데이터를 시간적 개념의 layer coding 기법과 화질적 개념의 layer coding 기법을 통해서 나누는 방법을 통합하여 적용시킴으로써, 세분화되어진 layered steam을 얻을 수 있다. 그러나, 이러한 layered stream을 어떠한 정책을 사용하여 저장을 수행하는 것이 효율적인지에 대해서는 현재로서는 연구가 미흡한 편이다. 이에 layered stream의 관계를 이용하여 load-balance을 구성하는 각 요소의 상관 관계를 고려하여 병렬 VOD서버를 구성하는 각 노드마다 lead balancing을 이루도록 데이터를 저장하는 방법에 대해 제안하고자 한다.
CAD 시스팀의 설계 도구 및 설계 데이터가 복잡하고 방대해 짐에 따라 DBMS를 통한 통합적이고 효율적인 데이터베이스 관리의 필요성이 대두하게 되었다. 본고에서는 주로 VLSI설계를 위한 CAD DBMS의 필용성과 이점, CAD특성에 따른 요구 조건을 살펴보고, 관계형 모델의 특성과 이 모델을 CAD 응용에 이용하기 위한 확장 기법에 관하여 논의하였다. 이러한 확장 기법은 설계 데이터의 계층적 특성을 반영한 질의어 생성, 공간적 탐색을 위한 데이터 구조, nested relation의 허용 등이며, 복잡한 오브젝트 특성을 제공하기 위해, 사용자가 원하는 데이터 유형이나 오퍼레이션을 지정할 수 있게 하는 기법도 포함된다. 끝으로 실제적으로 관계형 모델에 기초한 CAD DBMS의 연구, 개발 사례를 기술하였다.
본 논문에서는 수학을 기반으로 한 데이터베이스의 지식탐사 절차를 통하여 데이터의 선택, 정제, 통합, 변환, 축소, 데이터 마이닝 기법의 선택과 적용 및 모형의 평가에 관한 개념과 방법론을 소개하고 수학의 한 분야로서 통계학의 역할과 적용방법에 관하여 연구하고자 한다. 또한 오늘날 관심이 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 역사와 수학적 배경, 통계 및 정보 기술을 이용한 데이터 마이닝의 주요 모델링 기법, 실용적 응용 분야 및 적용 사례 그리고 데이터 마이닝과 통계의 차이점에 관하여 조사하고 논하고자 한다.
물류 공급 관리 시스템과 같은 정보 통합 시스템은 분산되어 있는 데이터베이스들에 대해서 정보를 통합하여 사용자에게 보여준다. 이러한 정보 통합 시스템은 전역 질의를 생성하고 지역 질의로 변환하여 실행하기 전에 질의를 최적화할 필요성이 있다. 그런데, 단일데이터 베이스 시스템에서의 질의 최적화 기법은 멀티데이터베이스 시스템에서 사용하기에는 부적절하다. 이는 분산된 데이터베이스 환경에서 오는 높은 연결 오버헤드, 높은 계산 시간, 데이터의 중복성 뿐만 아니라 의미 이질성 문제 때문에 기존의 최적화 방법은 사용하기가 어렵다. 이를 해결하기 위해서 의미상 질의 최적화 방법이 연구되어 왔다. 의미상 질의 최적화는 전역 질의보다 더 효과적으로 응답하고 의미상으로 동등한 질의로 변환하기 위해서 의미상 지식을 사용한다. 본 논문에서는 정보 통합 시스템에서 Description Logic(DL)을 이용하여 의미상 지식으로 사용할 지식 기반을 표현하고 이를 바탕으로 추론화된 지식을 이용하는 의미상 질의 최적화 방식을 제시한다.
이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.
이 연구는 PIM(Processing-in-Memory) 아키텍처를 활용하여 General Matrix Multiplication(GEMM)의 최적화 기법을 UPMEM PIM 을 통해 탐구한다. 본 연구는 CPU 에서 경험하는 메모리 대역폭의 제한을 극복하고 병렬 처리 구조를 활용함으로써 GEMM 연산에서 PIM 의 잠재적 이점을 확인한다. 또한 연속된 세 개의 행렬 곱셈에 대한 효율성을 평가하고, 데이터 전송 시간이 성능 최적화의 주요병목 현상으로 작용하는 것을 확인한다. CPU 에서 UPMEM 커널로 전송되는 데이터의 양을 한 번에 늘리면서 전송 횟수를 줄이는 방법을 사용하여 CPU 에 비해 성능을 최대 6.57 배 향상시켰다.
패킷 CDMA망에서 음성과 데이터를 통합 서비스하기 위해서는 각 서비스가 요구하는 QoS를 만족시키면서 채널을 효율적으로 사용할 수 있는 MAC 프로토콜이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 마이크로셀룰러 환경의 패킷 CDMA망에서 음성과 데이터 서비스를 통합하기 위한 RRS$^2$-CDMA (Packet Reservation and Status Sensing in CDMA network) MAC 프로토콜을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석하였다. 음성 트래픽인 경우에는 매 발음 구간 동안 채널 예약 방식으로 서비스되고, 데이터 트래픽인 경우에는 매 패킷이 발생할 때마다 기지국으로부터 수신한 채널의 상태 정보를 이용하여 음성 단말기가 사용하지 않는 임의의 채널을 선택하여 서비스된다. 성능 분석을 통하여, 본 논문에서 제안한 기법은 음성과 데이터 트래픽이 요구하는 서비스 품질을 만족하면서 시스템 용량을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기지국과 단말기간의 전파지연이 비교적 짧은 마이크로셀 환경의 패킷 CDMA망에서 음성과 데이터를 통합 서비스하기 위한 MAC 프로토콜을 제안한다. 제안한 프로토콜을 위한 시스템의 상향링크 채널은 프레임들 구성하는 타임 슬롯과 각 슬롯별 확산코드에 의하여 제공된다. 지연에 민감한 음성 트래픽에 더 높은 우선순위를 부여하여, 음성 트래픽인 경우에는 발음구간 동안 임의의 확산코드를 예약하여 서비스된다. 반면, 데이터 트래픽은 매 패킷이 발생할 때마다 기지국으로부터 수신한 현재 슬롯의 예약 상태 정보를 기반으로 서비스된다. 성능분석의 결과, 본 논문에서 제안한 기법은 음성과 데이터 패킷간의 충돌이 전혀 발생하지 않으므로 주어진 패킷 누락률 범위 내에서 수용 가능한 최대 음성 단말기 수를 증가시킬 수 있었다.
본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 시공간 분석지원을 위한 공간 데이터의 비중복 적재 기법을 제안한다. SDW는 이기종의 다양한 서비스를 지원하는 SDBMS로부터 공간 데이터를 추출한다. 제안 기법에서는 SOW에 소스로 참여하는 SDBMS에서 변경된 부분만을 추출하고, 이를 공간연산을 통해 중복된 데이터를 제거한 후 통합된 형태로 적재함으로써 빠른 공간 데이터 분석을 지원할 수 있으며, 저장 공간의 낭비를 줄일 수 있다. 이는 공간 마이닝등의 시간에 따른 분석 및 예측 분야에 효율적인 형태로 공간 데이터를 적재한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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