최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다. 본 논문의 저자들은 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델[4]을 제안하였다. 본 논문에서는 동적 프레디킷(dynamic predicate)이라는 새로운 개념을 제안하고, 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델에서의 액세스 통제에 이 개념을 적용한다. 동적 프레디킷은 권한에 의해 액세스가 허용되는지를 결정하는데 적용될 수 있는 질의 처리 도중에 동적으로 생성되는 조건을 나타낸다. 동적 프레디킷은 권한 검사를 질의 계획에 효과적으로 통합하여 액세스가 허용되지 않은 엘리먼트들이 질의 처리 과정에서 일찍 제외될 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 219배, 상향식 액세스 통제 방법에 비하여 최대 499배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델 상에서 동적 프레디킷을 사용하여 액세스 통제 방법을 질의 계획에 효과적으로 통합할 수 있도록 한 것이다.
생명체와 같이 살아있는 도시는 성장과 소멸의 과정을 거치는 생태계와 같은 특징을 가지고 있다. 최근의 도시들은 자연발생되는 경우 보다는 설계자에 의해 설계되는 경우가 많은 데, 만약 도시가 최적화되어 설계되지 않으면, 이를 개선하는 것이 매우 어렵다. 이로 인하여, 많은 사람들은 잘못된 설계로 인한 불편을 감수하고, 그러한 도시에 적응하여 살아가게 된다. 그러므로 설계단계에서부터 오류없이 최적화된 도시설계가 이루어지는 것이 중요하다. 도시가 최적화 설계되지 못하는 이유들 중 하나는 복잡성인데, 과거의 도시 설계방법에서 도시의 복잡성 문제를 해결할 때에는 주로 경험과 지식에 의한 하향식 문제해결 방법이 적용되었다. 그런데 이는 도시의 생태적 특성을 반영하지 않는 설계방법으로, 생태계의 생성원리를 적용한 상향식 문제해결 방법이 적용되지 못하게 된다. 따라서 본 연구에서는 작은 단위문제 해결의 합이 큰 단위문제 해결이 되는 인공 생명의 일반원리를 도시설계방법에 적용하였다. 그 결과, 다양한 도시설계 대안들을 도출할 수 있었으며, 도출된 대안들은 제한된 모델링 임에도 불구하고 전문가가 설계 한 것과 차이가 없다는 점과 향후 개발의 가능성이 있다는 점을 확인할 수 있었다.
멀티 데이타베이스 시스템에서 가장 중요한 사항은 지역 자치성의 보장과 전역적 일관성을 유지하는 것이다. 전역적 일관성은 전역 동시성 제어 알고리즘과 회복 알고 리즘에 의해 유지될 수 있다. 본 논문은 지역 자치성을 보장하면서 전역적 직렬성을 만족하는 전역 동시성 제어 알고리즘과 지역 자치성을 보장하면서 각종 고장으로부터 멀티 데이타베이스를 회복할 수 있는 전역 회복 알고리즘을 제안한다. 제안된 전역 동시성 제어 알고리즘은 상향식 방법으로 3단계 트랜잭션 처리 모델에 기반을 두고, 지역 트랜잭션들로 인하여 부트랜잭션들 사이에 간접 충돌이 발생할 때 서버에서 가상 연산을 사용하여 지역 데이타베이스 시스템에서 수행되는 부트랜잭션들의 수행 순서와 직렬화 순서가 동일하게 유지할 수 있도록 함으로써 간접 충돌 문제를 해결할 수 있다. 저 전역 모듈에서는 충돌 관계가 있는 전역 트랜잭션들에 대해서만 전역적 직렬성을 검사 함으로써 전역적 직렬성 검사를 더욱 효율적으로 할 수 있다.
Wrap-around 전계효과 트랜지스터는 채널과 전극간의 커플링을 매우 커서 채널길이가 짧아지면서 생기는 단채널효과(short channel effect)를 개선시킬 수 있는 이유로 많은 관심을 불러왔다. 본 논문에서는 실리콘 나노와이어를 이용하여 상향식의 wrap-around 전계효과 트랜지스터(FET)의 제작 공정을 소개한다. 소자의 제작 공정은 크게 전자빔 리소그래피, 유전영동(dielectrophoresis)을 이용한 나노와이어의 효과적 정렬 그리고 게이트 전극의 전기 화학적 도금(electrochemical deposition)을 이용한 생성 등의 방법들로 이루어진다. 전기 화학적 도금을 위한 용액은 독성을 띄지 않는 유기물 용액을 사용하였다. 액체 질소를 이용하여 polymethyl methacrylate(PMMA)가 전기화학적 도금시 형태를 잃지 않게 함으로써, 패터닝된 PMMA가 wrap-around 게이트 나노구조를 제작하기 위한 나노 템플릿으로 사용될 수 있도록 하였다.
농촌지역개발정책은 기존 하향식 개발방식에서 상향식 개발방식으로 변화가 이루어지고 있다. 이에 따라 주민의 적극적인 개발에 대한 참여가 농촌지역개발정책 추진에 있어서 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 농촌활성화지원센터는 지역인적원의 육성, 정보교류, 네트워크 구축 등과 같은 주민역량강화 측면의 업무와 함께 정책지원, 조사연구, 현장포럼 지원과 같은 농촌지역개발정책의 중간지원 기능을 수행한다. 이 연구는 AHP분석방법을 활용하여 농촌활성화지원센터가 수행하는 업무의 중요도를 판단하여, 효율적 운영을 도모하는데 있다. 분석결과, 현장포럼 지원과 인적자원 개발 및 운영이 센터의 중요 업무로 분석되었다. 따라서 농촌지역개발정책의 효과적인 추진을 위해서는 센터의 기능의 효율적 집중과 더불어 지역내의 유관기관과의 거버넌스체제 구축이 필요하며, 또한 각 지역의 센터들이 서로 보유 인력이나 처한 상황이 다르기 때문에, 이를 통합관리 할 수 있는 상위조직이 필요하다.
본 논문은 CUDA를 이용하여 GPU에서의 최적화된 kd-tree 탐색구조 환경과 광선/삼각형의 교차검사 알고리즘을 통한 실시간의 광선추적 시스템을 제안한다. 기존의 GPU 기반 kd-tree 탐색 알고리즘은 대부분 스택이 없는 GPU 하드웨어의 특성상 임의의 단말노드에서 기하요소의 교차검사가 실패할 경우 상위노드로 상향식 탐색을 진행하기 때문에 노드에 대한 중복 방문이 반드시 필요하거나 혹은 불필요한 메모리의 적재가 필요하기 때문에 큰 장면에 대한 광선추적은 어렵게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 CPU 방식의 kd-tree 탐색과 비슷하게 동작하도록 stack을 CUDA 프레임워크를 이용하여 GPU의 지역메모리로 구현하였기 때문에 기존의 방법 등에서의 문제점을 해결하였다. 또한 탐색구조를 통해서 찾은 말단 삼각형들의 처리를 위해서 최신의 CPU 기반의 교차검사 알고리즘인 Plucker 좌표계 검사를 CUDA로 구현하여 병렬 가속시켰다. Plucker 검사는 기존의 무게중심 좌표 대신에 광선과 삼각형 edge의 관계를 이용하는 간단한 연산만을 이용하는 장점이 있다. 전체 시스템은 단일 커널로 구성되어 있으며 병렬처리를 위한 복잡한 동기화나 광선패킷의 도입 없이 간단하게 구현되었다. 결과적으로 본 논문의 실험은 기존 알고리즘 대비 제안하는 알고리즘이 약 2배의 성능 향상이 있음을 보여 준다.
본 연구는 현재의 도서관협력망에 대해서 개개 도서관 사서들이 어떻게 생각하고 있으며, 협력이 필요한 부분이 무엇인지 파악하는데 목적이 있다. 연구방법은 설문조사와 면담조사를 사용하였다. 연구결과 현재의 도서관협력망에 대해서 오직 30% 미만만이 성공가능성을 예측하여 많은 개선점을 필요로 하고 있었다. 내용에서는 목록DB 분야를 가장 중요하다고 생각하고 있었으며, 분담수서와 공동수서 부분의 중요성이 가장 낮게 평가되었다. 그리고, 협력이 필요한 분야는 합동교육, 교육.문화프로그램 협력 공동홍보 등이며 반대로 공동수서, 분담수서에 대해서는 그 필요성을 낮게 보고있었다. 또한 도서관협력망에 대한 평가는 부분적으로 도서관의 협력망 가입여부와 소재한 위치가 영향을 미치는 것으로 나타났다. 도서관협력망에 대해서 하향식 모델과 상향식 모델을 제시하여 현재의 문제점 해결하는 대안을 제시하였다.
본 연구에서는 의도-작성-실행된 교육과정이라는 일련의 다차원 교육과정적 관점에서 초등 수학의 연산 중 기본이 되는 덧셈과 뺄셈의 어림셈 지도 방식에 대하여 논의하였다. 실행된 교육과정에서 출발하여 작성-의도된 교육과정의 상향식 피드백 방식으로 덧셈과 뺄셈의 어림셈 지도에 대한 교수·학습 방법 면에서의 쟁점 사항을 파악하고 이를 개선하기 위한 시사점을 도출하였다.
대부분의 관계형 데이터베이스 시스템은 대량의 키 값을 효율적으로 검색하고 관리하기 위하여 $B^+$-트리 기반의 인덱스 구조를 사용하며, $B^+$-트리를 효율적으로 생성하기 위해 일반적으로 상향식 벌크로드 기법을 사용한다. 비록 벌크로드 기법이 키를 하나씩 삽입하여 인덱스를 생성하는 방식보다 효율적이긴 하지만, 데이터가 클 경우 전체 데이터를 정렬해야하기 때문에 많은 시간을 필요로 한다. 벌크로드 기법의 성능을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 NDIVIA에서 제공하는 병렬 컴퓨팅 아키텍쳐인 CUDA를 활용한 GPU 기반의 효율적인 $B^+$-트리 병렬 벌크로드 기법을 제안한다. 제안하는 병렬 벌크로드 기법의 성능을 증명하기 위하여 실험을 수행한 결과, 기존 CPU 벌크로드 방법보다 약 70% 이상 성능이 향상됨을 확인하였다.
대부분의 은행은 고객 세분화를 위해 성별, 나이, 직업, 주소 등 인구통계정보만을 사용하고 있으나, 이는 고객의 다양한 금융행동 패턴을 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 은행 내 다양한 빅데이터를 융합하여 문제점을 해결함과 동시에 향후 많은 은행에서 폭넓게 활용될 수 있는 고객 세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 제안한 블록을 만들어 이 블록을 클러스터링하는 상향식 방식의 세분화는 기법을 제안한다. 이 방식은 기존의 인구통계정보 뿐만 아니라 다양한 거래패턴, 채널접촉패턴에 기반을 둔 고객의 다양한 금융니즈를 정교하게 반영할 수 있다는 장점이 있다. 세분화를 통해 고객의 금융니즈를 보다 정교하게 반영한 적정 동료그룹을 찾아 이를 기반으로 상품추천, 금융니즈 등급 산출, 고객이탈 예측 등 다양한 마케팅 모델을 개발하여 실제 농협은행 마케팅에 활용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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