본 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 개의 입력 릴레이션에 대해서도 최적의 조인 연산을 수행할 수 있는 공간 해쉬 조인 알고리즘을 제안한다. 인덱스가 존재하지 않는 릴레이션의 처리에 사용하는 기존의 공간 해쉬 조인(SHJ: Spatial Hash Join)과 Scalable Sweeping-Rased Spatial Join(SSSJ) 알고리즘을 결합하여 SHJ 알고리즘의 단점으로 지적되고 있는 편향된(skewed) 데이터에 대한 조인 연산의 성능저하 문제를 개선한 수 있는 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. SHJ에서 편향된 데이터의 경우 해쉬 버킷의 오버플로우 처리를 위해 버킷 재분할 방법을 사용하고 있는데 반하여 본 논문에서 제안한 SHSJ 알괴리즘에서는 버킷의 재분할 처리 대신에 버킷에 데이터를 삽입하고, 조인 연산과정에서 오버플로우가 발생한 버킷에 대하여 SSSJ 알고리즘을 사용함으로써 편향된 입력 릴레이션의 처리 성능을 제고시킬 수 있도록 한다.
비례제어밸브를 이용한 초음속 추력편향제어의 특성을 관찰하기 위한 실험적 연구가 진행되었다. 노즐 압력비에 따라 세 가지 서로 다른 추력편향 제어특성이 나타나고, 밸브작동에 따른 강한 이력현상이 관찰되었다. 아울러 이차챔버의 압력이 추력편향에 영향을 주는 주요 인자 중의 하나임이 확인되었다. 이에 이력현상을 회피하고 밸브제어에 따른 안정된 추력편향을 구현하기 위하여 이차챔버의 압력계수를 이용한 제어 알고리즘이 적용되었다. 그 결과 비례제어밸브를 통하여 최대 추력편향각 $20^{\circ}$ 범위에서 안정적인 추력편향제어가 구현 가능함이 확인되었다.
전기검층은 지층의 전기비저항을 측정하는 물리검층법으로 전극배열에 따른 전기비저항 변화에서 지층내의 수포화도를 평가하는데 이용된다. 전기검층은 시추공 효과 및 인접한 지층의 두께와 전기비저항 들에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 시추공 효과 및 인접 지층의 영향은 시추공 내에서 전기검층 손데가 중심으로부터 편향되었을 때 더 커진다. 노말검층 손데가 시추공 내에서 편향되었을 때, 단노말과 장노말 검층자료의 정확한 해석의 기초를 마련하기 위해 검층손데의 편향에 의한 전기검층 자료의 왜곡을 수치모델링을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 노말검층 손데의 편향으로 인한 3차원적 기하학적 구조를 단순화 시킬 수 있는 새로운 좌표 체계를 제안하고, 이 좌표계에서 Fourier 급수 전개(Fourier series expansion)를 수행하였다. 여러 개의 서로 연동된 이차원 문제들을 풀기 위하여 이차원 hp goal-oriented high-order self-adaptive hp (h는 셀의 크기, p는 근사 차수를 의미) 유한요소법에 기초한 알고리즘을 적용하였다. 이 알고리즘은 모델링 영역 내에서 자동적으로 각 격자 셀에서의 h와 p를 바꿔가면서 최적의 격자를 생생하여 원하는 정밀도의 해를 도출할 수 있다. 수치모델링 결과, 이 연구에서 제안한 알고리즘으로 정확하고 신뢰성 있는 해를 얻을 수 있었다. 검층손데의 편향 영향은 시추공경이나 시추공 이수의 전기비저항이 큰 경우, 그리고 지층의 전기비저항이 낮은 경우에 큰 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
일반적으로, 교사 학습 알고리즘이 적절히 학습되기 위해서는 레이블의 편향이 없는 충분한 양의 학습데이터가 필요하다. 그러나 영작문 자동채점 시스템 개발을 위한 충분하고 편향되지 않은 학습데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 또한 영어 작문 평가의 경우, 전체적인 답안 수준에 대한 다면적인 평가가 이루어진다. 적고 편향되기 쉬운 학습데이터와 이를 이용한 여러 평가영역에 대한 학습모델을 생성해야하기 때문에, 이를 위한 적절한 기계학습 알고리즘을 결정하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 앙상블학습을 통해 완화할 수 있음을 실험에 통해 보이고자 한다. 실제 중, 고등학교 학생들을 대상으로 시행된 단문형 영작문 채점 결과를 학습데이터 개수와 편향성을 조절하여 실험하였다. 학습데이터의 개수 변화와 편향성 변화의 실험 결과, 에이다부스트 알고리즘을 적용한 결과를 투표로 결합한 앙상블 기법이 다른 알고리즘들 보다 전반적으로 더 나은 성능을 나타냄을 실험을 통해 나타내었다.
랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.
PDR은 일반적으로 IMU센서로 부터의 가속도와 각속도를 측정하여 보행자의 위치를 추적하는 시스템이다. IMU센서로부터 측정된 가속도와 각속도 값은 센서를 기준으로 하기 때문에 보행자가 인지하는 고정 좌표계와는 차이가 있다. 이를 해결하기 위해 회전행렬을 사용하며 이후 계속해서 측정되는 각속도를 통해 회전행렬을 업데이트 한다. 업데이트된 회전행렬을 통해 좌표계를 환산하고 환산된 좌표계의 가속도 값으로부터 보행자는 고정좌표계 기준으로 위치 추적이 가능하다. 하지만 회전행렬을 업데이트 하는 과정에서 센서의 세 축이 이상적으로 수직이 아니라면 업데이트 과정에서 각속도의 오차가 누적되고 이는 좌표계를 환산에 영향을 끼쳐 위치 및 속도 추적 정확성을 낮춘다. 물리적인 Bias가 PDR 시스템에 누적오차를 발생시킨다. 이에 제안하는 센서 축 편향 보정 알고리즘은 IMU 센서의 물리적 축 오차를 보정해주어 더 정확한 위치 추적을 가능하게 한다. 또한 Matlab을 통해 데이터를 분석하고 알고리즘의 필요성을 보인다.
제한된 배터리를 사용하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비 문제는 중요한 이슈이다. 이 논문에서는 네트워크의 수명을 연장하기 위해 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 된 알고리즘은 싱크노드 주변의 병목 현상을 방지하고 에너지를 절약하기 위해 싱크노드에 여러 자식 노드를 분산 배치한다. 알고리즘은 subscription query, query relay, position aware and cluster head selection의 네 단계를 거치면서, 제어 트래픽 오버 헤드를 줄일 수 있는 동적 클러스터를 생성한다. 이를 통해 수명을 연장하고 네트워크의 효율을 증대시킬 수 있다. 알고리즘 검증을 위해 가장 잘 알려진 집중화 알고리즘과 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고, 수명의 관점에서 양호한 성능을 달성하는 것을 보여준다.
본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.
GPS및 PDA의 발달로 인해서 위치 기반 서비스(LBS), 차량항법장치(CNS), 지리정보시스템(GIS)등 공간 데이터를 다루는 응용프로그램들이 급속하게 보급되었다. 이러한 응용프로그램은 높이 균등 색인 기법을 사용하여 원하는 데이터에 대한 색인을 제공하였다. 그러나 모든 공간 객체는 서로 상이한 접근 빈도를 가지고 있음에도 불구하고 기존의 공간색인 기법은 접근 빈도를 고려하지 못하는 단점을 가지고 있었다. 또한 기존의 빈도수만을 고려한 공간 객체의 색인 방법은 접근 빈도에 따른 편향성(skewed)은 제공하지만 공간 객체에 대한 지역성을 반영하지 못한다. 본 논문에서는 밀집되어 있는 공간 객체의 접근 빈도를 반영해서 편향된 색인 트리를 생성하는 기법을 제안한다. 이형 클러스터링으로 분포되어 있는 전체 영역에 대해서 Zahn의 클러스터링 알고리즘을 변형시켜서 다단계 세부영역을 구분한다. 이렇게 구간된 세부영역에 대해서 거리적 인접성과 접근 빈도수의 합을 이용해서 색인 트리를 생성한다. 다단계로 구성된 전체영역에 대해서 하향식 방식으로 편향된 색인 트리를 생성함으로써, 접근 빈도가 높은 공간 객체에 대해서 빠른 탐색이 가능하게 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.