• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제11권3호
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• pp.55-62
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• 2009

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.47-56
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• 2005

최근 이동 컴퓨팅 기술과 무선 측위 기술이 급속도로 발전하고 무선 인터넷이 보편화됨에 따라 이동체의 위치 정보를 활용하는 위치 기반 서비스(LBS: Location Based Service)가 다양한 분야에서 제공되고 있다. 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 이동체의 위치 정보를 주기적으로 저장하는 위치 데이타 서버가 필요하다. 기존에는 이동체의 위치 데이타를 저장하기 위해서 GIS 서버를 사용해 왔다. 하지만 GIS 서버는 정적 데이타를 기반으로 설계되었기 때문에 이동체의 위치 데이타를 저장하는데 적합하지 않다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 위치 데이타를 관리하기 위해 제안된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처의 서브 시스템인 SLDS(Short-term Location Data Subsystem)를 확장하여 실시간 위치 기반 서비스를 위한 확장 SLDS를 설계 및 구현하였다. 확장 SLDS는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 프로그래밍 기법을 이용하여 위치 데이타 처리의 실시간성을 보장하며, 이동체 데이타를 다수의 노드에 적절히 분산시킴으로써 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리할 수 있다. 그리고, 메인메모리에서 위치 데이타를 관리하기 때문에 검색 및 갱신 오버헤드가 적다. 또한, 실험을 통하여 확장 SLDS는 기존에 제시된 SLDS 보다 더 효율적인 저장과 부하 분산을 수행한다는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.261-273
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• 2004

정보 통신 기술의 발달은 데이타베이스 분야에도 새로운 응용들을 만들고 있다. 예를 들어, 수많은 객체들의 위치를 추적하는 이동 객체 데이타베이스나 각종 센서들로부터 들어오는 데이타 스트림을 처리하는 스트림 데이타베이스에서 다루는 데이타는 일반적으로 매우 빠르고 끊임없이 변경된다. 하지만, 전통적인 데이타베이스에서는 데이타를 사용자의 명시적인 변경이 있기 전까지는 변하지 않는 상대적으로 정적인 것으로 간주하고 있기 때문에, 전통적인 데이타베이스 시스템은 이러한 끊임없고 동적인 데이터의 변화를 효율적으로 처리하는데 문제를 지닌다. 특히 다차원 데이타 처리를 위한 대표적 인덱스 구조인 R-트리의 경우, 데이타의 삽입이나 삭제가 연속적인 노드의 분할이나 합병을 유발하고 있으므로 이러한 문제는 더 심각해진다. 본 논문에서는 이러한 빈번한 변경 효율적으로 처리하기 위하여 새로운 R-트리 갱신기법인 리프 갱신 기법을 제안한다. 리프 갱신 기법에서는 새로운 데이타가 이전에 속해있던 리프 노드의 MBR 내에 있으면 전체 트리를 변경하지 않고 해당 리프 노드만을 변경시킨다. 이러한 리프 갱신 처리와 리프 노드를 직접 접근하게 해주는 리프 접근 해시 테이블을 이용하여 리프 갱신 기법은 데이타의 변경연산 비용을 크게 줄인다. 제안기법은 기존 R-트리의 알고리즘과 구조를 그대로 이용하고, R-트리의 정확성을 보장하므로 다양한 R-트리 변종들에도 적용 가능하고 R-트리를 이용하는 다양한 응용 환경에 이용이 가능하다. 본 논문에서는 제안 기법이 기존 기법에 대하여 가지는 갱신 연산의 비용 이득을 수학적으로 분석하였고, 실험을 통하여 제안 기법의 우수성을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.293-303
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• 2012

최근 건설기술의 발전에 따라 구조물이 대형화, 고층화, 장대화되고 있으며, 동시에 다양한 기능을 수행하고 있다. 그러나 요즘 들어 그 빈도수가 증가하고 있는 충돌 사고나 테러에 의한 폭발, 화재 등에 의한 극한하중이 상기의 구조물에 작용할 경우, 구조물의 손상뿐만 아니라 인명과 재산의 피해 정도가 상당히 커질 수 있다. 특히, 충격이나 폭발하중은 구조물에 작용하는 압력 또는 하중이 매우 짧은 시간에 발생하게 되고, 이러한 하중을 받는 구조물은 준-정적(quasi-static) 하중을 받는 구조물과는 다른 응답을 나타내게 되며 반드시 변형률 속도와 손상 효과를 고려해서 설계가 이루어져야 한다. 그러므로 이 연구에서는 콘크리트 슬래브의 충격저항성능 향상을 위해서 강섬유를 전체 부피의 0%에서 1.5%까지 혼입하고, 두 가지 종류의 FRP 시트를 인장부에 보강하여 저속 충격하중에서의 휨 실험을 수행하였다. 실험 결과 FRP 시트를 인장부에 보강할 경우에 최대 충격하중 및 소산에너지, 파괴 시의 타격 횟수가 증가하였으며, 최대 처짐 및 회전각은 감소하여 충격저항성능이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 추후 극한하중에 노출될 수 있는 주요 시설물의 설계 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 이 논문에서는 두 가지 종류의 FRP 시트로 보강된 강섬유 보강 콘크리트 슬래브의 저속 충격하중에서의 동적응답을 해석하기 위하여 외연적 시간적분에 기초한 유한요소해석 프로그램인 LS-DYNA를 사용하였으며, 해석 결과 오차율 5% 이내로 비교적 정확하게 최대 처짐을 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.31-39
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• 2021

본 연구에서는 후크형 강섬유(HSF)와 스무스형 섬유(SSF)의 혼합 비율과 변형속도가 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체의 인장 특성 시너지 효과에 미치는 영향을 평가하기 위하여, HSF와 SSF를 각각 1.5+0.5, 1.0+1.0, 0.5+1.0vol.%의 혼합 비율로 혼입한 하이브리드 섬유보강 시멘트복합체를 제작하였다. 실험 결과, HSF를 보강한 시멘트복합체(HSF2.0)은 변형속도가 증가함에 따라 섬유 주변 매트릭스에 발생하는 마이크로 균열의 증가에 의해 직선형으로 인발되는 섬유의 수가 감소하고, 인장강도 점 이후 응력 저하가 급격하게 발생하였다. SSF가 0.5vol.% 혼입되는 경우, 준정적에서 마이크로 균열을 효과적으로 제어하지만, 고속에서는 마이크로 균열 제어 및 후크형 강섬유의 인발저항성능 향상에 효과적이지 않은 것으로 확인되었다. 반면, HSF 1.0vol.%와 SSF 1.0vol.%를 혼입한 시험체(HSF1.0SSF1.0)은 마이크로 및 매크로 균열에 대해 각각의 섬유가 효과적으로 제어하고, SSF가 HSF의 인발저항성능을 향상시킴으로써 고속에서 변형능력 및 에너지 흡수 능력에 대한 섬유 혼합 효과가 크게 증가하였으며, 인장강도, 변형능력 및 피크인성의 변형속도 민감도가 가장 높은 것으로 나타났다. 반면, SSF 1.5vol.%의 혼입은 매트릭스 내의 섬유 혼입 개체 수를 증가시키고, HSF의 인발저항성능을 향상시켜 가장 높은 인장강도 및 연화인성 시너지 효과를 나타내었지만, 매크로 균열을 제어하는 HSF의 혼입률이 0.5vol.%로 낮아 변형능력 및 피크인성 시너지에는 효과적이지 않은 것으로 확인되었다.