최근 빅데이터 시대의 도래로 대량의 데이터에 대한 처리 및 분석 요구가 증가되면서 빅데이터를 저장하기 위해 개발된 NoSQL 데이터베이스 내의 조인 연산 필요성이 증대되고 있다. 빅데이터 환경에서는 다중 저장소 지속성의 개념에 따라 여러 NoSQL 데이터베이스를 동시 복합적으로 사용해야 하므로 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산이 중요시 되고 있다. 하지만 NoSQL 데이터베이스에서는 데이터 처리 과정에서 발생하는 오버헤드로 인해 조인 연산을 지원하지 않거나 조인 연산 시 성능저하가 발생한다. 이러한 조인 연산에 대한 오버헤드를 줄이기 위해 애플리케이션 단에서 맵리듀스 프레임워크를 활용한 다양한 조인 전략 연구들이 제시되었지만 단일 NoSQL 데이터베이스를 위한 방법이며 조인에 참여하는 데이터의 특성 및 연관성을 사전에 파악하고 있어야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 조인 연산에 참여하는 데이터에 대한 사전 정보 없이 빅데이터 환경에서 이기종 NoSQL 데이터베이스간의 조인 연산을 지원하기 위해 데이터 집합 분석, 질의 재배치, 조인 전략 자동 선정, 조인 결과가 저장될 데이터베이스 자동 선택 단계를 통한 지능적 조인 처리 기법을 제시한다.
잘 알려진 바와 같이 데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터를 분석하여 필요한 정보를 추출하는데 있어서 매우 중요한 역할을 수행한다. 그중에서 집합에 포함된 원소들의 빈도수 (Frequency)를 알아내는 것은 데이터마이닝에서 기본적으로 지원되어야 하는 필수기능이다. 동시에 사용자가 소유한 다중집합 (혹은 집합) 자체의 공개를 원하지 않는 경우에 대비하여 다중집합의 원소는 공개하지 않고 빈도수만 계산하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 암호학적 도구를 기반으로 사용하여 이러한 조건을 만족하는 기법을 개발하고, 이것의 안전성을 엄밀하게 증명한다. 본 논문에서 제안된 기법은 기존 기법들과 달리 첫째, 시스템 가정이 일반적이고 둘째, 통신/연산 복잡도가 효율적이고 마지막으로 엄밀한 안전성 증명을 제시한다.
퍼지시스템의 신뢰도를 분석하기 위해서 기존의 연구에서는 퍼지시스템의 구성요소의 신뢰도를 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 모호집합, 구간값 퍼지집합 등으로 표현하였다. 본 논문에서 우리는 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 구간값 모호집합을 기반으로 퍼지시스템의 신뢰도를 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 구간값 모호집합에서는 기존 모호집합[12, 14]의 상한과 하한을 각각 구간으로 표현한다. 그러므로 퍼지시스템의 신뢰도를 더 유연한 방법으로 표현하고 분석하는 것을 가능하게 한다. 제안한 방법은 Kumar[14]가 언급한 복잡한 퍼지 사다리꼴숫자 연간보다는 퍼지 삼각숫자의 간단한 산술연산을 사용하기 때문에 제안된 방법의 실행속도는 기존의 방법보다 실행이 더 빠르다.
OWC-MIMO시스템에서 GSM변조기법은 송 수신기의 위치에 따라 상호 간섭이 큰 환경에서 성능 최적화를 위한 활성화 패턴집합을 선택하는 과정이 중요하다. 하지만, 높은 연산 복잡도로 인해 최적의 활성화 패턴집합을 선택하는 과정에서 높은 비용을 지불한다. 본 논문에서는 전송 활성화 패턴집합 선택을 위한 후보 활성화 패턴집합 생성 시 기본 활성화 패턴 집합을 미리 결정하는 방식을 통해 후보 활성화 패턴 집합의 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방법은 높은 간섭 환경에서 일반적인 GSM변조기법과 비교할 때 동일한 BER성능과 약 90%정도 감소된 후보 활성화 패턴집합의 수를 가져 복잡도가 크게 감소함을 확인하였다.
부분집합 합 문제는 유한개의 정수로 이루어진 집합이 있을 때 이 집합의 부분집합 중에서 그 집합의 원소들의 합이 특정 값이 되는 경우가 있는지를 알아내는 문제로, 잘 알려진 다항식 시간 내에 풀기 어려운 NP-완비 문제이다. 유전 알고리즘은 선택과 교차, 돌연변이 등의 연산을 통해 주어진 문제의 최적해를 구하는 알고리즘이다. 동적 계획법은 주어진 문제를 풀기 위해서 문제를 하나 또는 여러 개의 하위 문제로 나누어 풀이하는 방법이다. 본 논문에서는 부분집합 합 문제를 풀이하는 유전 알고리즘을 설계 및 구현하고, 답을 찾는 데까지 걸리는 시간 성능을 동적 계획법의 경우와 실험적으로 비교하였다. 양의 정수인 원소 63 개를 가진 집합에서 '쉬움'과 '어려움'의 난이도를 고려하여 총 17 개의 문제를 선정하고, 이 문제들을 풀이하는 두 알고리즘의 성능을 비교하는 실험을 진행하였다. 17 개의 문제 중 13 개의 문제에서 본 논문에서 제시한 유전 알고리즘은 동적 계획법과 비교하여 약 84%가 우수한 시간 성능을 보였다.
지식 탐사 연구의 핵심이 되어온 데이터 마이닝은 축적 데이터로부터 쉽게 추출되지 않는 데이터 상호관계나 일정 패턴과 같은 유용한 내재 정보 추출을 주된 목적으로 수행된다. 그러나, 데이터 마이닝은 대용량의 데이터 처리로 인해 빈번한 메모리 공간 제약과 처리 속도 저하 등의 한계성을 드러낸다. 이를 극복하기 위해 많은 마이닝 알고리즘 개발과 기존 알고리즘 개선 방법이 제시되어 왔으나 여전히 궁극적인 해결방안은 대두되지 않고 있다. 따라서, 만약 데이터 전처리 과정을 통해 마이닝 목적에 적합한 부분 데이터집합 추출 및 가공이 선행된다면 보다 효율적인 데이터 마이닝 작업을 유도할 수 있을 것이다. 본 논문은 효과적 데이터 전처리를 위한 필수 기본 연산 기능들을 주어진 데이터집합의 트랜잭션 및 데이터 특성에 기초하여 관계형 대수 형태로 의미를 정립하고, 적용 사례에 의한 상세 설명 및 실제 구현된 온라인 데이터 전처리 시스템을 제안한다.
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.
본 논문은 객체 데이터베이스 속성을 적용하여 데이터베이스 스키마를 생성하고 XML문서를 저장하는 기법을 제안한다 기존의 관계형 데이터베이스는 트리 기반의 XML 문서를 플랫한 테이블에 저장하므로 모델 불일치 문제가 발생한다. 또한, 문서를 검색할 때 고비용의 조인 연산이 필요하다. 하지만 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성은 트리 기반의 IDA 문서를 저장할 때 모델 측면에서 자연스럽다. 집합간 속성과 객체참조 속성은 Uを질의에 자주 사용되는 경로질의 및 순서를 이용하는 질의를 처리할 때게도 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 집합값 속성과 객체참조 속성을 이용하여 XML 문서를 저장하기 위한 2가지의 DTD의존적 스키마 설계 기법인 i) 기본 규칙, ii) 인라인 규칙을 제시한다. 다양한 XML 문서에 대해 각각의 규칙에 따른 클래스 수, 저장 공간, 그리고 질의처리 시간을 비교 분석하였다.
선형보존자 문제들은 행렬들로 구성되는 벡터공간들 사이에서 어떤 함수, 부분집합, 관계 등을 불변하게 옮기는 선형연산자의 형태를 규명하고 그와 동치가 되는 조건들을 찾는 연구주제들을 말한다. 이 논문에서는 선형보존자 문제에 대한 전반적인 연구문제들과 연구의 동기와 원인들, 활발한 연구주제들, 연구방법들 및 앞으로의 연구방향에 대하여 요약한다.
복합재료 로터 블레이드는 각종 보강재와 더불어 적층된 형태로 구성되어 있어 그 단면 구조가 매우 복잡하고, 이로 인해 모델링에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 효율적인 로터 블레이드 단면 모델링을 위해 집합 연산에 기반 한 2차원 모델링 알고리듬을 활용하여 그래픽 사용자 환경을 갖춘 프로그램 KSec2D를 구현하였다. 구현된 프로그램을 이용하여 복잡한 로터 블레이드 단면 형상 모델링을 수행하고 이를 통해 복합재료 로터블레이드 모델링 시 개발된 프로그램의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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