빙산 질의란 대용량의 데이터들에 대해 집단 함수를 수행하여 임계값 이상인 데이터를 결과로 반환하는 연산을 의미한다. 빙산 질의는 도메인의 크기가 대단히 큰 대용량의 데이터에 대해 적용되므로 집단 함수의 수행을 위한 카운터를 전부 메모리에 적재할 수 없는 상황이 발생한다. 지난 연구에서는 이러한 빙산 질의를 표본 추출과 해싱을 사용하여 수행하였다. 하지만 많은 수행시간을 필요로 하는 질의를 대용량의 데이터 전체에 대해 매번 수행하여야 하며, 결과를 얻기 위한 후보 수가 커질 수 있다는 문제점이 있다. 이 논문에서는 빙산 질의에 대한 저장뷰를 통해, 사용자의 질의 중 많은 부분을 차지하는 큰 임계값으로 구성된 질의에 대해서는 즉각적인 결과를 돌려주고, 빙산 질의 결과 후보의 수를 감소시키며, 별도의 표준 추출 과정을 생략할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 빙산 질의 히스토그램을 통해 빙산 순위 질의를 수행하는 방법을 제시하여 사용자로 하여금 보다 직관적인 질의를 작성할 수 있도록 하였다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
실체뷰는 뷰의 연산 결과를 미리 저장한 형태로서 질의 성능을 향상시키기 위해 질의 처리과정에 활용될 수 있다. 주어진 질의를 처리하는데 있어서 어떠한 실체뷰를 어떻게 이용할 것인가는 쉽게 해결될 수 있는 문제가 아니며 지금까지도 많은 연구가 이루어지고 있다. 질의를 처리하는데 실체뷰가 이용가능한가의 여부는 주어진 질의와 실체뷰간의 관계에 따라 결정된다. 본 논문에서는 질의처리에 실체뷰를 활용하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 기존의 질의와 실체뷰간의 문법적 관계를 확장하여 의미적 관계를 이용한 활용 방안을 제시한다. 또한 원래의 질의에는 포함되지 않는 릴레이션을 갖는 실체뷰의 활용 방안에 대해서도 논의한다. 이를 위해 본 논문에서는 실체뷰의 활용을 위한 조건들을 제시하고 이 조건들을 검증하고 질의를 재구성하는 알고리즘을 제시한다.
본 연구는 우리나라의 예비 초등 교사들이 분수 나눗셈 1$\frac{3}{4}$$\div$$\frac{1}{2}$에 적합한 문장제를 만들 때 나타나는 오류 유형과 만든 문장제의 유형을 분석한 것이다. 우리나라 예비 초등 교사들은 미국이나 중국의 교사들처럼 '$\frac{1}{2}$로 나누기'를 '2로 나누기'로 오해하는 일상 언어와 수학적 언어 사용의 불일치에 기인하는 구조적인 오류를 다수 보였으며, 계산결과만 생각하여 구조적으로 다른 1$\frac{3}{4}$$\times$2에 적합한 문장제를 만드는 새로운 유형의 오류도 보이고 있다. '포함제' 자체에는 익숙하지만 몫이 자연수가 아닌 분수 나눗셈 상황에서 포함제가 지니는 문제점에 대한 인식은 매우 부족한 것으로 나타났으며, '단위 비율의 결정', '곱셈의 역 상황'이라는 분수 나눗셈의 의미에 대한 이해가 매우 부족한 것으로 나타났다. 따라서 예비 초등 교사들을 위한 교육에서는 분수의 나눗셈에서 단위 비율의 결정, 곱셈의 역연산으로서의 나눗셈의 의미를 다양한 실제 상황 및 맥락과 관련지어 이해하게 하는 지도가 이루어질 필요가 있다.
본 연구는 연산일반균형(CGE) 모형을 활용하여 한국의 자유무역협정(FTA) 확대 정책이 국내 에너지소비와 온실가스 배출량에 미치는 영향을 분석하였다. FTA가 국가경제와 산업구조에 변화를 초래한다면, 이는 국가 에너지수급체계와 온실가스 배출량에도 큰 영향을 끼칠 수 있기 때문이다. 다지역 다부문 CGE모형인 KEEI-GCGE를 통한 분석결과, 이미 발효된 한-미, 한-EU FTA와 더불어 한-중-일 FTA가 현실화되면 우리나라의 실질국내총생산은 2020년에 BaU대비 2.04% 증가하고, 에너지소비와 온실가스 배출량은 각각 3.33%와 1.53% 증가할 것으로 예측되었다. 이와 같은 결과는 향후 여러 국가들과 체결될 FTA는 우리나라의 경제뿐만 아니라 에너지소비와 온실가스 배출량에도 큰 변화를 야기할 가능성이 있음을 의미한다. 따라서 한국의 에너지/기후변화 관련 각종 중장기 계획과 정책들이 FTA로 인해 발생할 수 있는 에너지수급체계와 온실가스 배출량에 대한 영향을 체계적으로 반영해야 함을 시사하고 있다.
첨단교통체계의 기술발전과 교통 분석의 수준이 상세해짐에 따라 동적 교통 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 정적인 분석이 하루 평균 개념의 통행특성과 네트워크 상태를 묘사한 반면, 동적 분석에서는 시간흐름에 따른 네트워크의 상태를 분석한다. 본 논문에서는 교통시스템 동적 분석의 필요성을 인식하여, 고속도로망을 대상으로 FTMS 자료를 활용한 분석 방법론을 개발하였다. 개별 차량의 실제 통행기록 자료인 TCS 자료를 이용하여 전국 고속도로망을 대상으로 동적 기종점 통행량을 구축하였으며, 시뮬레이션 연산시간 문제 해결을 위해 분석범위를 설정한 Subarea 분석을 활용하였다. 이를 위해 전국 고속도로망을 대상으로 구축된 시간대별 기종점 통행량을 Subarea 기종점 통행량으로 전환하기 위한 방법론을 개발하였다. 구축된 모형의 적용을 위해 시나리오 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각각의 시나리오에 대하여 기존의 단편적인 효과분석과 달리 하루 중 시간대별 교통여건에 따른 네트워크 상태분석을 수행하였다. 본 연구는 동적 교통 분석의 초기 시도라는 점과 실제 기종점 자료인 FTMS 자료를 활용한 분석이라는 점에서 의미를 가지며, 현재 교통 분석의 큰 흐름인 동적 교통 분석의 필요성을 부각시키고자 한다. 향후 고속도로뿐만이 아닌 기타 도로를 포함한 모형 구축이 필요하며, Hybrid 모형 및 프로그램 개발을 통해 궁극적인 목표인 실시간동적 분석 모형 개발을 위한 연산시간 문제 해결이 필요할 것이다.
본 연구에서는 기후변화 정책 분석의 주요 연구 수단으로 사용되는 CGE 모형의 연산구조를 변화시키는 방법을 통해 모형의 특성을 이해하고자 하였다. 이를 위해 우선 기존의 연구 사례들을 중심으로 CGE 모형으로 대표되는 하향식 모형의 일반적인 특징을 살펴보았고, 나아가 기준 모형인 EPPA 모형에 다른 모형들에서 사용하고 있는 구조를 적용하였을 경우에 나타나는 분석 결과상의 변화를 살펴보고 그 경제적 의미에 대해 논의해 보고자 하였다. 사례연구 결과 장기에 있어서 상향식 및 복합모형의 저감 잠재량이 하향식보다 크게 나오는 일반적인 경향을 추론할 수 있었다. 이는 IPCC 보고서 등의 잠정적인 결론과는 다른 내용으로서 보다 엄밀한 모형 구조분석의 필요성을 제기하였다. EPPA 모형을 대상으로 한 구조분석 결과 온실가스 배출에 직접적인 영향을 미치는 에너지와 관련한 연산구조가 기준 배출량 및 저감률 계산에 가장 큰 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있었다. 이는 에너지와 자본 간의 대체성 및 에너지 복합재 내부의 대체탄력성을 포함한다. 기술묶음 개념의 적용으로 사례연구 결과를 실증적으로 검증할 수 있었으며, 상대적으로 아밍턴재의 대체탄력성 변화는 총합에 있어서는 큰 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다.
최근 시간적으로 변화된 데이터에서 유사한 값의 움직임 즉 유사 패턴을 검색하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 시간적으로 변화된 데이터는 시계열 데이터 (time series data) 또는 시퀀스 데이터(sequence data)로 분류되며 기존의 스칼라 값을 가지는 데이터와는 매우 다른 의미를 가진다. 본 논문에서 유사 시퀀스 검색은 시퀀스 데이터웨어하우스에서 값의 변화가 유사한 형태를 가지는 시퀀스들을 검색한다. 유사 시퀀스를 검색하기 위하여 본 논문에서는 먼저 시퀀스 원시 데이터에 이 산 푸리에 변환(DFT, Discrete Fourier Transform)을 적용하여 데이터를 변환한다. 변환된 데이터는 그 특성으로 인하여 유사 패턴의 검색에 적합하며 또 유사도를 비교할 때 일부분만 사용되므로 색인에 사용되는 속성의 개수를 줄이는 장점이 있다. 또 데이터웨어하우스 환경이므로 더 좋은 성능을 보일 수 있는 비트맵 색인 기법을 적용하였다. 시퀀스 데이터의 효율적인 검색을 위하여 영역 지정 검색 방법을 제안하고 효율적인 실행을 위한 비트맵을 활용한 다양한 조합의 색인을 생성하고, 질의 최적화기의 연산 비용을 비교하면서 효율적인 검색 연산을 위한 최저 비용의 색인을 선택하는 기법을 연구하였다.
영재를 위한 수학교육은 우리의 당면과제 중 하나이다. 능력 있는 학생들의 학습이 속진에 한정되는 것 보다는 심화자료 및 수학적 소프트웨어와 함께 하는 것이 더 의미 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 스프레트쉬트를 사용한 수학적 아이디어의 탐구에 관한 것이다. 다음에 대해 논의하기로 하겠다. i) 스프레드쉬트는 비전통적이면서도 이용이 용이하며, 수학적 통찰을 위한 매개물이다. ii) 풍부하고, 흥미릅고, 가치있는 수학적 주제에 대해 스프레드쉬트를 이용할 수 있다. iii) 스프레드쉬트를 사용하여 학생들이 수학적 아이디어에 대한 흥미를 고취시킬 수 있다. iv) 스프레드쉬트는 학생들에게 그들의 창의적인 시각화 기술을 공개할 기회를 줌으로써 수학에 대한 폭넓은 도식적 이해를 제공한다. v) animation을 포함한 스프레드쉬트 도식들의 적절한 사용은 유익하면서도 흥미롭다. vi) 학생들은 일상생활에 나타나는 수학의 흥미로움을 발견할 것이다. vii) 교사는 지금의 지도방식에 스프레드쉬트를 통합할 수 있다. 특히 스프레드쉬트는 다음과 같은 면모도 가지고 있다. i) 창의적인 수학적 스프레드쉬트 모델들의 실제 과정들이 그 자체로써 수학적 개념발달에 이용될수 있다. ii) 스프레드쉬트 모델은 심화된 주제의 탐색을 위한 의미 있는 탐구과제를 제공한다. iii) 스프레드쉬트는 현장에서 사용되는 실제적 수학 도구이다. - 과학자나 공학도들의 사용도 증가되고 있다. 이것의 사용은 학생들이 현장에서 사용할 기술을 취득하게 할 수 있고, 같은 컴퓨터의 소프트웨어를 사용하는 가족의 대화 수단이 되기도 한다. 본 연구에서 우리는 스프레드쉬트의 4가지 실증적 예를 들어 보겠다. 또한 다른 영역에서 발전된 스프레드쉬트 모델의 몇 가지 도식적 산출물도 포함 할 것이다. 우리는 가장 대중적인 스프레드 쉬트인 Microsoft Excel 프로그램을 사용하였다. Excel의 수행과 Excel 연산의 설명을 담은 CD와 함께 다양한 사례들에 대한 논의는 (8)을 참고하기 바란다. 본고에서는 graphic animation 기술, 스크롤바의 사용을 간단하게 개괄하겠다. '동적형상들(movies)'를 만들 수 있는 간단한 매크로의 사용 등의 내용들은 각 자료를 사용할 수 있는 Excel 파일의 예와 함께 [1]과 [8]에 설명하였었다. 많은 인쇄물과 on-line 참고문헌, 매체자료들도 함께 제공하였다.
본 논문에서는 도로 네트워크에서 지배받지 않는(non-dominated) 점 집합을 찾는 문제를 다루었다. 지배받지 않는 자료는 다른 자료들에 비해 질의에 대해서 한 가지 조건이라도 우위에 있는 자료들을 의미한다. 본 논문에서 주어진 도로는 연결된 그래프의 형태로 주어지면 각 도로는 도로를 이용하는데 소요되는 시간을 가중치로 가진다. 우리는 지배성(dominance)과 지배받지 않는 자료의 성질을 이용하는 알고리즘을 우선 제시한다. 또한 이 방법이 지배받지 않는 점을 찾을 때 비효율적인 연산을 수행함을 보이고, 이 알고리즘과 시간복잡도는 동일하지만 비효율적인 부분을 개선하여 실제 수행시간이 향상된 알고리즘을 제시한다. 이와 함께 실험을 통해 개선된 수행성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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