최근 이슈가 되고 있는 "정보 중심의 서비스"는 정보(정보 제공자)가 질의의 주체가 되어 정보 스스로 자신이 필요할 것 같은 고객을 찾아 제공되는 새로운 서비스 이다. 이러한 서비스는 정보를 사용할 가능성이 높은 특정한 고객들에게만 선택적으로 제공하기 때문에 적은 비용으로 높은 효과를 얻을 수 있다. 정보 중심의 서비스를 처리하기 위해 리버스 스카이라인기법을 제안한다. 리버스 스카이라인 기법 중 RSSA(Reverse Skyline using Skyline Approximations) 기법은 가장 정형화되고 성능이 증명된 방법이다. 그러나 메모리의 낭비와 실행시간의 낭비가 서로 상충작용을 하여 반복적인 한계를 유발하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 리버스 스카이라인을 보다 효율적으로 구하기 위한 ERSL(Efficient Reverse Skyline) 알고리즘을 제안한다. ERSL 알고리즘은 BBS(Branch and Bound Skyline) 알고리즘을 발전시킨 새로운 기법으로 메모리와 실행시간의 낭비를 최소화 하고, 객체의 변화에 유연하여 추가적인 처리과정이 필요 없는 장점이 있다. ERSL의 성능을 평가하기 위해 대상객체의 수의 변화와 차원의 변화에 따른 실행시간을 측정하는 모의실험을 수행하였다. 그 결과 ERSL기법은 데이터양과 차원의 변화에 크게 영향을 받지 않고 일정한 성능을 유지하여 가장 효율적인 기법으로 증명되었다.
페롭스카이트형 산화물을 능금산법으로 합성하여 TG/DTA, XRD, XPS, TEM 및 $H_2$-TPR 등에 의해 특성분석을 하였고, 벤젠의 연소반응에서의 활성을 조사하였다. 대부분의 촉매들은 페롭스카이트 결정구조를 잘 가지고 있었으며 15에서 70 nm의 크기를 나타내었다. $LaMnO_3$ 촉매가 가장 높은 활성을 보여주었고 $350^{\circ}C$에서 거의 100%의 전환율을 나타내었다. 반응활성을 증가시키기 위해 페롭스카이트 산화물의 A-와 B-위치에 다른 금속이온의 치환을 행하였다. $LaMnO_3$ 촉매의 A-위치에 Sr을 일부분 치환시키면 벤젠의 전환율이 증가하였다. 또한, B-위치에 Co 및 Cu 이온의 치환 역시 촉매 활성을 증가시켰고, $LaMn_{1-x}B_xO_3$ (B = Co, Fe, Cu)형 페롭스카이트에서 촉매활성은 Co > Cu > Fe의 순서로 감소하였다.
이전의 리버스 스카이라인 질의 처리 기법들은 고정된 조건 값을 가지는 점객체 환경만을 고려하기 때문에, "가격이 5만원~7만원이고, 해변까지의 거리가 1km~2km인 호텔"와 같이 조건이 범위로 주어지는 영역객체 환경에서의 질의처리에는 부적합하다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 점객체 뿐만 아니라 영역객체 또한 지원 가능한 리버스 스카이라인 질의 처리 기법을 제안한다. 이는 첫째, 점객체 환경에서의 리버스 스카이라인 질의처리 기법 중 효율이 좋은 ERSL기법을 확장한 기법으로써 높은 성능을 기대할 수 있다. 또한 둘째, 영역객체와 제안하는 가지치기 기법과의 겹침 관계에 따라 결과객체의 중요도를 다르게 하여 질의자가 결과객체를 차별적으로 사용할 수 있도록 선택권을 제공한다는 새로운 특징이 있다. 본 기법은 영역객체를 지원하는 최초의 기법으로써 성능을 비교할 다른 대상기법이 없다. 그러므로 제안하는 기법의 성능 및 질의결과에 영향을 주는 조건이 무엇이며, 그에 따라 소모되는 실행시간을 측정하여 본 기법의 효율성을 증명하였다.
스카이라인 질의(Skyline Query)는 객체의 다중 속성을 기준으로 사용자 선호에 적합한 대상을 탐색하는 기법이다. 기존 스카이라인 질의는 탐색 결과를 일괄처리(batch processing)로 반환하지만, 대화형 앱이나 모바일 환경의 등장으로 실시간 탐색 결과의 필요성이 증가하였다. 스카이라인을 위한 온라인 알고리즘(online algorithm)은 객체의 반환 속도를 향상해 실시간으로 선호 객체를 제공한다. 하지만 객체 탐색 과정에서 기존에 탐색한 영역을 재방문하여 반복 비교하는 불필요한 연산 시간이 소요된다. 본 논문은 온라인 알고리즘에서 불필요한 탐색 시간을 제거하여 스카이라인 질의 결과를 실시간으로 제공하기 위한 스카이라인 온라인 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안 기법은 기존의 온라인 알고리즘에서 전처리를 수행함으로써 반복적으로 재탐색 되는 영역을 미리 제거하여 탐색 성능을 향상하였다. 실험 결과, 기존 온라인 알고리즘과 비교 시 이산 데이터 집합의 표준 분포, 편향 분포, 양의 상관 및 음의 상관분포에서 향상된 성능을 보였다. 제안 기법은 비교 대상을 최소화하여 탐색 성능을 향상하므로 모바일 장치의 사용이 증가하는 현실에서 사용자들에게 신속한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 기준이 될 것이다.
센서 네트워크에서 병합 질의를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 인-네트워크 질의 처리 기법들이 제안되었다. 스카이라인 질의는 일반적인 병합 질의와 달리 다차원 데이터에 대한 총괄적인 비교를 요구한다. 따라서, 부분적인 데이터만을 이용할 수 있는 인-네트워크 방식으로 처리하기 어렵다. 스카이라인 질의를 에너지 효율적으로 처리하기 위해서 불필요한 데이터의 전송을 제거하는 것이 중요하다. 기존에 제안된 스카이라인 처리 기법은 전체 네트워크에 필터를 배포함으로써 불필요한 데이터 전송을 차단한다. 하지만 많은 긍정 오류(False Positive) 발생에 따른 불필요한 데이터 전송과 필터 배포시 발생하는 에너지 소모로 인해 네트워크의 수명이 단축된다. 본 논문에서는 필터 배포에 따른 에너지 소모를 줄이기 위한 방법으로 상향식 필터 설정을 통한 스카이라인 질의 처리 기법과 필터링 성능을 향상시키는 PBFiltering 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 필터를 미리 배포하지 않고 하위 노드로부터 기지국으로 데이터를 수집하는 과정에서 스카이라인 필터 테이블(SFT)을 만들고 필터링을 수행한다. 그리고 여기서 제안하는 우선순위 맵을 이용한 선 필터링(Pre-filtering) 기법을 통해 필터링 효율을 증가시킨다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보이기 위해 기존에 제안된 MFTAC 기법과의 시뮬레이션을 통해 비교 평가하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 다수의 긍정 오류의 발생을 감소시키고, 네트워크 수명이 연장됨을 보였다.
본 연구는 대전 스카이로드 미디어 파사드의 공공 디자인 평가와 감성 평가의 특성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 대전 스카이로드 미디어 파사드 영상물을 시청하여 대상자들이 미디어 파사드의 공공 디자인 평가 항목과 감성 어휘로 구성된 감성 평가 항목에 응답하도록 하였다. 그리고 인구통계학적 변인에 따른 대전 스카이로드 미디어 파사드의 공공 디자인 평가 결과의 평균 비교를 진행하고, 감성 어휘의 요인 구조를 도출하여 각 요인에 포함되는 감성 어휘를 바탕으로 공공 디자인 평가 요인과의 상관분석을 진행하였다. 그 결과, 대상자들의 성별, 미디어 파사드 경험 여부, 연령에 따라 일부 차이 및 경향성을 보이는 공공 디자인 평가 항목이 존재하는 것으로 나타났다. 한편, 감성 어휘의 요인 구조로는 총 14개의 어휘가 4개의 요인 구조로 구성되었으며, 모든 공공 디자인 평가 요인에 걸쳐 공통으로 관련성이 높은 감성 어휘로는 "쾌적한-불쾌한"이 존재하는 것으로 나타났다. 이는 주관적으로 쾌적하다고 인식되는 감성이 공공디자인으로서 대전 스카이로드 미디어 파사드의 주된 가치로 평가될 수 있음을 시사한다. 다만, 성별과 연령을 고려한 정책이 반영되어 대전 스카이로드가 운영된다면 공공 디자인으로서의 가치가 더 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
스카이라인 질의는 '지배(dominate)'관계를 적용한 선호도 질의(preference query)의 한 종류로, 복수의 기준을 이용한 의사 결정 시 사용된다. 스카이라인 질의 결과는 다수의 선택지 중에서 사용자가 다른 객체에 비해 뒤처지지 않는 선택지를 제시함으로써 사용자가 검토해야하는 선택지의 수를 대폭 감소시키기 때문에 대용량 데이터 분석 시 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존에 제시된 BBS(Branch and Bound Skyline Computation)에서 사용되고 있는 평가함수를 설명하고, 스카이라인 계산을 위해 사용할 수 있는 대안 평가함수의 속성을 제시한다. 또한 다양한 대안 평가함수를 사용한 실험을 통해 성능을 분석했으며, 이를 통해 기존 기법의 성능보다 좋은 평가함수가 존재함을 보였다.
최근 소셜 미디어를 이용한 대량의 데이터로부터 사용자의 의사결정을 지원하기위한 맞춤형 데이터 추천 서비스가 관심을 받고 있으며 사용자의 선호도에 근접한 데이터 추천기법으로 스카이라인 질의가 연구되어왔다. 그러나 기존의 스카이라인 질의는 데이터의 정적속성(위도, 경도, 가격 등)만을 기준으로 모든 사용자에게 동일한 데이터를 반환하기 때문에 맞춤형 데이터를 추천하기 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 기호에 대한 정밀도를 높이기 위해 정적속성에서 동적속성(계산속성)을 유도하는 분기한정 동적 스카이라인 질의 기법(Branch and Bound Dynamic Skyline, BBDS)을 구현하였다. 시뮬레이션에서는 대규모 데이터 및 다양한 분포에 따른 실험을 수행한 결과 BBDS가 기존 기법에 비해 데이터 탐색과 추천에 있어서 향상된 성능을 나타내는 것으로 평가되었다.
스카이브릿지가 연결되는 건물에 강접합될 경우에는 비정형성이 크게 되어 지진하중에 매우 불리하게 거동할 수 있다. 따라서, 마찰진자베어링(FPS)이나 납고무베어링(LRB)와 같은 연결시스템을 사용하여 스카이브릿지와 구조물을 연결하게 된다. 이러한 연결시스템은 큰 지진하중이 발생하였을 때 스카이브릿지가 연결된 건물에서 분리되어 낙교하지 않도록 신중하게 설계되어야 한다. 본 논문에서는 수직방향 인장력에대해서 저항성이 없는 마찰진자감쇠기를 이용한 연결시스템을 설계하는 과정에서 반드시 검토해야할 사항을 분석하였다. 이를 위하여 실제 시공된 누리꿈 스퀘어를 예제구조물로 선택하였고 예상되는 지진하중이 가해졌을 때 스카이브릿지 연결시스템에서 발생하는 응답을 분석하여 낙교를 방지할 수 있는 설계 프로세스를 정립하였다.
캐나다 퀘벡 주 오카지역에서 산출되는 네오비움 페롭스카이트(일명 라트라파이트, $Ca_2NbFe^{3+}O_6$)에 대하여 화학분석과 분말 X선 회절 데이터를 이용한 리트벨트 구조분석을 실시하였다. 라트라파이트는 $CaTiO_3-NaNbO_3-Ca_2NbFe^{3+}O_6$의 연속계열 고용체의 성분을 가지며, 화학분석 결과 평균$(Ca_{1.5}Na_{0.4})\;(Nb_{0.1}Ti_{0.6}Fe_{0.4})O_6$ 리트벨트 구조분석 결과 라트라파이트의 구조는 페롭스카이트($CaTiO_3$)의 결정구조와 유사하지만, Ti 이온이 Nb와 $Fe^{3+}$에 의해 치환되면서 상당히 뒤틀리고, $TiO_6$ 팔면체가 페롭스카이트에 비해 서로 기울어져 있는 모습을 보여준다 새롭게 결정된 라트라파이트의 공간군은 Pbnm, 단위포는 a=5.4474(4), b=5.5264(4), c=7.7519(5) ${\AA},\;V=233.4(3){\AA}^3$이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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