• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권8호
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• pp.825-834
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• 2018

방송은 상호연결망에서 사용되는 가장 기본적인 정보전달 기법으로 크게 일-대-다 방송과 다-대-다 방송으로 나눌 수 있다. 일-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 한 노드에서 다른 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이고, 다-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 각각의 노드들이 다른 모든 노드들로 메시지를 전송하는 것이다. 그리고 단위 시간 당 전송 포트를 사용하는 방법에 따라 단일 포트 통신 방식(SLA)과 멀티 포트 통신 방식(MLA)으로 나눌 수 있다. 단일 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 다른 하나의 노드로만 메시지를 전송하는 것이고, 멀티 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이다. 매트릭스 하이퍼큐브는 하이퍼큐브와 동일한 노드 개수를 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 매트릭스 하이퍼큐브의 방송 기법을 분석한다. 먼저 매트릭스 하이퍼큐브에서의 일-대-다 방송 알고리즘과 다-대-다 방송 알고리즘을 제안한다. 그리고 SLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 2n+1임과 MLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 $2{\lceil}{\frac{n}{2}}{\rceil}+1$임을 보인다. 또한 SLA 기법을 이용한 다-대-다 방송 시간이 $5{\times}2^{\frac{n}{2}}-2$(n=짝수), $5{\times}2^{\frac{n-1}{2}}+2$(n=홀수)임을 증명한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.153-173
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• 2013

근래에 들어와서 각광받고 있는 시맨틱 웹과 관련기술의 부상으로 온톨로지에 대한 관심이 증대되었으며, 그중에서도 고난이도의 추론을 요구하는 의미기반 시맨틱 검색을 위해서 온톨로지를 효율적으로 저장하고 검색하는 다양한 기법들이 활발히 연구되어왔다. W3C에서의 표준권고안은 RDFS, OWL을 활용하도록 하고 있다. 하지만 메모리 기반으로 구현되어 있는 에디터나 추론엔진들, 온톨로지의 원형을 그대로 유지하여 저장하는 트리플 저장소를 이용하여 대용량 온톨로지를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 엔진을 이용하여, 온톨로지를 저장하고 효율적으로 활용하기 위한 다양한 방식의 추론엔진과 질의처리 알고리즘들이 제안되었으나, 온톨로지 프로퍼티의 다섯 가지 핵심특성에 따른 추론 결과를 완전하게 획득하지는 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 하이퍼 큐브 인덱스(Hyper Cube Index)를 제안함으로서 관계형 데이터베이스에 저장한 온톨로지를 효율적으로 검색할 수 있는 환경을 제공하는 것은 물론, 온톨로지 프로퍼티의 핵심특성을 빠짐없이 투영하여 숨겨진 추론 결과를 획득할 수 있는 방안을 제시한다.