오늘날 우리 사회는 21세기에 접어들면서 사회, 문화, 경제, 과학의 수준과 관심이 급속도로 발전하고 있지만, 과학교육은 아직 어려움을 겪고 있다. 과학교육의 효율을 높이기 위해서는 무엇보다 기초과학을 바탕으로 한 초등교육에 집중하는 것이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 현재 우리나라의 과학관이 단순한 과학체험관, 과학테마파크 등의 체험과 흥미, 재미 위주의 박물관으로 퇴행하고 있는 주요 원인이 무엇인지 분석해 보고자 한다. 이를 위해 지난 5년간 국내에 준공되어 운영 중인 과학관의 전시공간과 전시 동선의 데이터를 토대로 행위자 기반모형의 알고리즘을 적용하여 영향요인을 파악하였으며, 전시공간에서 나타나고 있는 관람객 동선에 대한 문제점을 공간체계를 통해 분석해 내었다. 본 연구에서는 전시공간의 체계를 박물관 전시 내러티브 이론에서 말하고 있는 직선적 플롯의 동선체계와 피칼레스크 플롯을 동시에 적용하였을 때 전시환경이 가장 우수하게 나타나는 것을 확인할 수 있었고, 효과적인 전시를 방해하는 주요 요인으로 주요 전시공간의 배치, 전시공간의 폭, 전시목적을 통한 공간 분리 등이 도출되었다.
오늘날, 대량의 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 데이터베이스 기술의 진보를 기반으로, 의료, 과학, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 발생되는 대규모 데이터를 축적하게 되었다. 다양한 분야에서 축적된 대량의 데이터에 내재된 유용한 정보를 수월하게 추출하여 분석하기 위해 널리 사용되고 있는 형식개념분석기법은, 주어진 데이터로부터 정보의 최소단위로써 개념들을 추출하고, 개념들 사이의 관계를 토대로 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터마이닝 기법을 제공하고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 잠재된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목한 퍼지개념분석기법과 이를 지원하기 위해 본 연구에서 개발된 FFCA-Wizard를 소개한다. 또한, FFCA-Wizard를 사용하여 실세계 데이터를 대상으로 퍼지개념분석을 실시한 실험 결과를 보고한다.
개인정보는 살아 있는 개인에 관한 정보로서 성명, 주민등록번호 및 영상 등을 통하여 개인을 알아볼 수 있는 정보를 말한다. 정보주체의 민감한 정보를 포함하고 있는 개인정보는 유출시 각종 범죄에 악용될 수 있다. 이를 막기 위해 데이터를 공개하거나 배포하기 전에 개인 식별 요소를 제거하는 방법을 사용한다. 하지만 이름이나 주민등록번호 등의 식별자를 삭제 또는 변경하여 정보의 공개를 제한하더라도, 다른 데이터와 연결하여 분석하면 개인정보가 노출될 가능성이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 서비스에 활용될 속성은 낮은 수준의 익명화를 수행하여 실제 사용될 정보의 유용성을 높이고, 그와 함께 연결 공격을 방지하여 하나의 원본 데이터 테이블에서 둘 이상의 익명화된 테이블을 동시에 제공할 수 있는 익명화 기법을 제안한다. 그리고 협조적 게임이론에 기반을 둔 실험을 통해 본 제안의 우수성을 입증한다.
이 논문에서는 볼륨 데이터의 효율적인 영상 기반 랜더링 알고리즘을 제시한다. 중간 영상 공간은 밀림 객체 공간에서 중간 영상이 위치하는 2차원 공간이다. 최종 영상 공간 대신에 중간 영상 공간을 이용함으로써 매핑이 좀더 간단해지면 점대점 매핑에서 기인하는 구멍을 없앨 수있다. 중간 영상 공간상에서의 매핑은 근원 화소의 깊이 값으로 만들어진 테이블을 가지고 쉽게 이루어진다. 또한 이 논문에서는 효율적인 객체의 표현을 위하여 텔타트리에 기반을 둔 새로운 사진 트리를 제안한다. 트리 구조를 사용할 경우 인접한 영상들에 존재하는 중복 정보를 제거함으로써 압축 효과를 얻을 수있다. 제안된 트리는 델타트리에 비해서 더 좋은 압축 성능을 보이며 빠르게 영상을 생성할 수 있다. 제안된 알고리즘을 실험한 결과 256 $\times$256$\times$256의 볼륨에서 비교적 좋은 질의 256$\times$256 의 영상을 1초에 25~40개 정도 만들어 낼수 있다.
요즘 들어 컴퓨터 처리 능력의 향상에 따라 사이버인프라스트럭처(Cyberinfrastructure)를 이용하는 계산과학이 주목을 받고 있다. 그 중에서도 대용량 데이터의 복잡한 계산과 시뮬레이션을 동반하는 계산화학 연구 분야에서의 컴퓨터 활용은 매우 중요하다. 계산화학을 간단하게 설명하자면 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 이론 화학의 문제를 다루는 화학의 한 분야라고 말할 수 있다. 계산화학 분야의 연구를 위하여 고성능 컴퓨터와 데이터를 처리, 분석하는 계산화학 도구는 이론연구자 및 실험연구자 모두에게 있어 필수적인 요소이다. 더불어 계산화학 연구자간의 협업과 원격지에 있는 사이버인프라스트럭처 자원의 활용을 위해 e-Science 환경에서의 연구 및 교육 환경이 개발되어야 한다. 이에, 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 보유 및 운영하고 있는 사이버인프라스트럭처(고성능 컴퓨터, 초고속 네트워크)를 기반으로 컴퓨터에 익숙하지 않은 계산화학 관련 연구자 및 전공자들이 인터넷 상에서 계산화학 분야 교육을 받을 수 있는 e-Science 기반 계산화학 교육을 위한 환경을 설계하고자 한다. 이를 위해 1) 세계적으로 유명한 GridChem, CICC, NBCR 웹사이트를 이용하여 발표된 논문을 분석하였으며, 2) 분석된 결과를 가지고 주로 사용되는 계산화학 도구의 통계를 산출하여, 3) 이를 바탕으로 KISTI 사이버인프라스트럭처를 활용한 e-Science 기반 계산화학 교육 환경(e-Chem)을 설계하였다.
태양 에너지 기반 센서 네트워크는 배터리 기반과는 다른 에너지 최적화 기법이 필요하다. 태양 에너지는 주기적으로 계속해서 공급되므로, 기본적으로는 센서 시스템을 영원히 동작하게 할 수 있지만, 공급되는 에너지양의 불확실성과 이를 저장하는 배터리의 용량 제한 등 고려해야 할 사항이 많다. 이 논문에서 우리는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 안정적인 스토리지 시스템인 SolarSS를 제안한다. SolarSS는 계층적인 구조로 되어 있는데 각 계층마다 센싱 데이터의 수집, 노드 고장으로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 복제, 그리고 리소스 고갈로 인한 데이터 손실을 줄이기 위한 데이터 균등화 기능이 포함되어 있다 특히, 우리 시스템은 사용 가능한 에너지의 양에 따라 활성화/비활성화 되는 계층을 동적으로 결정하고, 데이터의 손실을 최소화하기 위한 효율적인 리소스(에너지 및 저장 공간) 할당 기법과 데이터 분배 기법을 제공한다.
이 논문은 상위 단계 데이터-경로 합성에서 연산 스케쥴링과 자원 할당 및 배정을 동시에 고려한 통합적 접근 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스케쥴링 되어있지 않은 데이터-플로우 그래프에 대해서 수행에 필요한 총 clock 스텝 수와 필요한 회로 면적을 동시에 최소화하는 데이터-경로 생성에 특징이 있다. 일반적으로, 연결선의 결정이 합성의 마지막 단계에서 이루어지는 기존의 방법과는 다르게, 우리의 접근 방법은 연산 스케쥴링과 연산의 연산 모듈 배정 그리고 변수의 레지스터 배정 작업을 동시에 수행하여 추가적인 연결선의 수를 매 clock 스텝마다 최적화(optimal) 시킨다. 본 논문은, 이 문제를 최소-비용의 최대-플로우 문제로 변형하여 minimum cost augmentation 방법으로 polynomial time 안에 해결하는 알고리즘을 제안한다.
과학데이터는 사실, 관찰, 이미지, 컴퓨터프로그램결과, 기록, 측량 또는 경험(논거, 이론, 테스트 또는 가설 또는 기타 연구물에 기초한)의 형태에서 생성되는 데이터를 의미한다. 연구패러다임이 데이터 중심의 연계 융합연구로 전환되면서 이러한 과학데이터에 대한 중요성과 그 가치는 매우 높아지고 있다. 과학데이터가 창의적인 연구개발을 위해 효율적으로 재사용될 수 있기 위해서는 공유와 활용을 위한 관리체계의 구축이 필수적이다. 과학데이터의 공유와 활용을 위한 관리체제의 구축은 국가적 차원에서 이루어져야 하지만, 우리나라의 경우 관리체제의 수준은 호주, 미국, 중국 또는 유럽에 비해서 연계성으로나 효율성으로나 내실을 기하지 못하고 있다. 호주, 미국, 중국 등은 국가차원에서 관련 기관을 통해 과학데이터를 수집, 관리 및 유지하는 등 데이터 활용을 적극적으로 추진하기 위하여 중장기적인 정책수립, 법제도 정비, 기반시설에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 본 연구는 효율적이고 공정한 과학데이터의 공유 및 활용을 위한 국가적인 관리체계구축 및 이를 뒷받침할 수 있는 법제도를 정비함에 있어서 해외 관련 입법례 및 정책동향에 관하여 살펴보고, 향후 우리나라의 대응방안을 제시하였다.
대부분의 태양 에너지 기반 센서 네트워크 응용에서 센서 노드들은 외부 네트워크와의 지속적인 연결이나 관리자에 의한 유지 보수가 불가능한 장소에 배치된다. 따라서 최대한 많은 양의 센싱 데이터들이 관리자에 의해 업로드 될 때까지 네트워크 내에 저장되어 있어야 한다. 이를 위하여 네트워크의 관점에서는 각 노드들 사이의 균형적인 데이터 분배가 이루어져야 하는데, 이를 효과적으로 수행하려면 각 노드의 사용가능한 에너지와 저장 공간에 대한 정보를 최대한 활용하여야 한다. 본 논문에서는 태양 에너지 기반의 노드들로 구성된 센서 네트워크에서 각 노드가 수집하는 태양 에너지를 효율적으로 이용함과 동시에 각 노드들의 저장 공간을 최대로 활용할 수 있는 간단하지만 매우 효과적인 데이터 분배 알고리즘을 소개한다. 본 알고리즘은 각 노드의 수집 에너지 중에서 데이터 분배에 사용될 수 있는 에너지의 양을 결정하고, 자신과 이웃 노드의 저장 공간 정보에 따라 각 이웃 노드들로 보낼 최적의 데이터 전송 양을 결정한다.
사용자의 질의 요청을 보다 빨리 지원하고 시스템 전체 처리량을 증가시키기 위한 하나의 방법으로 데이터 스키마의 수직 분할 문제가 많이 연구되어 왔다. 수직 분할의 대표적인 응 용 예로는 중앙 집중 시스템에서의 파일 분할, 분산 데이터베이스에서의 데이터 분산, 메모 리 계층사이의 데이터 분할 등이 있다. 일반적으로 수직 분할 알고리즘은 모든 유용한 단편 들의 생성과 임의 분할 지원 등의 두가지 기능을 효율적으로 지원할 수 있어야 한다. 그러 나, 기존의 제안된 방법들은 대부분 첫 번째 기능에 중점을 두고 있어 임의 분할 기능을 지 원하는데 많은 제한이 있다. 그리고 수직 분할 알고리즘에서 데이터 속성들이 포함될 단편 을 결정할 때 기본적으로 모호성 문제를 가지고 있기 때문에 이에 대한 효과적인 처리가 필 요하다. 본 논문에서는 퍼지 이론에 기반한 효율적인 수직 $\alpha$-분할 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 퍼지 그래프 이론을 바탕으로 수직 분할에서의 모호성 문제를 해결하여 복잡한 수학적 계산 없이 모든 유용한 단편들을 생성할 수 있다. 또한, 범용 임의 분할 기능도 효과 적으로 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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