멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
화학산업의 급속한 성장으로 인해 많은 혜택을 얻고 있지만 반대급부적으로 배출되는 오염물질로 인한 환경오염과 석유 및 석탄과 같은 한정된 화석연료 자원의 과다한 사용이 큰 문제가 되고 있다. 그에 따라 최근에는 효율적인 에너지 활용과 함께 오염물질의 배출을 최대로 억제할 수 있는 경제적이고 션택적인 화학공정을 필요로 하고 있다. 현재 세계적인 기술의 흐름은 대기오염의 억제와 소량 배출되는 오염물질의 제거를 위해 촉매 및 흡착제를 사용하여 다량의 오염물질 또는 기체를 처리할 수 있는 공정의 개발 및 변형에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 보다 바람직하게는 높은 전환율과 선택적인 화학공정의 도입으로 에너지 효율을 증대시켜 에너지를 절약하고 부산물이 적은 보다 청결한 화학공정으로의 전화을 필요로 하고 있다. 이러한 목적을 위해 무리막의 분리능력과 촉매의 활성을 결합하여 촉매반응과 반응물 및 생성물의 분리기능을 동시에 수행할 수 있는 무기막 촉매기술이 최근들어 광범위하게 연구되고 있다. 또한 최근에는 무기막 및 무기막 촉매의 환경분야에의 이용이 크게 확산되어 가고 있는 추세이기 때문에 막 및 막 촉매 기술은 중요성이 매우 높은 분야이다. 따라서 본 고찰에서는 최근에 연구가 활발히 진행되고 있는 무기막 촉매기술의 특성과 연구 현황 및 방향에 관해 살펴보고 향후 연구방향의 기초자료로서 활용하고자 한다.
최근 고해상도의 영상 레이다(Syntetic Aperture Radar. SAR) 기술의 급속한 발전으로 기상의 변화에 관계없이 전천후로 지구의 환경 변화를 관측하거냐 고정밀도의 표적 탐지 및 식별이 가능해짐에 따라 레이다 영상을 이용한 활용 분야가 군사 목적의 정밀 감시 정찰뿐만 아니라 과학 및 민수용으로도 활용범위가 넓어지고 있다. SAR의 역사는 1950년대부터 약 50년의 기술 역사를 가지고 있지만 2010년을 기점으로 최근 3~4년 사이에 전 세계적으로 유사 이래 가장 많은 10여개 이상의 저궤도 SAR 위성들을 발사하므로서 비로소 "저궤도 위성 SAR 전성시대"로 진입하게 되었다. 우리나라에서도 최근 다목적 실용위성 5호에 SAR를 탑재하는 최초의 영상 레이다 위성을 2011년 중반에 궤도에 집입시키기 위하여 현재 발사를 준비하고 있다. 본 논문에서는 2011년 9월 26~30일 한국에서 처음으로 개최되는 국제영상 레이다 학술대회(Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Rader: APSAR 2011)에 즈음하여 위성 SAR 개발 동향을 중심으로 SAR 기술 특정과 활용 기술 및 최근 기술 발전 동향을 소개한다.
정보통신산업은 네트워크산업으로서 다른 산업에 비해 상호운용성 확보라는 목표달성이 매우 중요시되고 있으며 이를 위해 국내뿐만 아니라 국제표준화활동이 활발히 이루어지고 있다. 지금까지 표준화활동은 대체로 ITU와 같은 공식적인 국제표준화기구를 통하여 이루어져 왔으나 최근 세계경제의 글로벌화에 따라 기업이 시장경쟁력 향상을 위한 전략적 수단으로서 공식표준보다 사실상표준을 활용하는 경향이 두드러져 표준화활동의 대변혁시대를 맞이하고 있다. 이러한 표준화환경의 변화에 따른 사실상표준의 중요성이 부각되면서 특정기술을 토대로 한 포럼활동이 최근 매우 활발히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 우선 최근 큰 변혁기를 맞이하고 있는 표준화환경의 변화상을 살펴보고 이에 따른 표준화의 역할변화와 공식표준과 사실상표준의 차이점을 분석해 볼 것이다. 이어 최근 표준화에 중요한 역할을 하는 국제포럼의 주요특성별 분류와 공식표준화기구와 관계, 전반적 활동추세에 대해 분석해 볼 것이다.
최근의 자동화 추세에 따라 전세계 전력 수요의 50% 이상이 각종 전동기와 관련되어 있다는 추정이 있을 정도로 전동기의 사용은 일반화되어 있다. 특히, 유지 보수 측면에서 경제적인 장점을 지니는 BLDCM, 유도전동기 등의 교류 전동기는 기존에 많이 사용되던 직류전동기를 점차 대치해 가며 그 적용범위를 크게 넓혀가고 있는 상황이다. 광범위하게 이용되는 전동기를 더욱 효율적으로 떠한 더욱 고성능으로 제어하고자 하는 요구도 그 사용의 확대와 더불어 증가되어 최근에는 고성능의 디지털 제어방식을 채용한 드라이버를 이용하여 전동기를 제어하는 것이 일반화되었으며, 특히 1 사이클에 곱셈이 가능하다는 우수한 계산상의 장점을 지닌 DSP를 채용한 전동기 드라이브 시스템은 전에는 구현이 불가능했던 계산량이 많은 고성능의 제어 알고리즘들을 구현 가능하도록 한다는 점에서 큰 관심의 대상이 되고 있다. 이제 전동기 제어 및 드라이브 시스템과 관련된 최근의 주요 이슈들을 알아보고 DSP를 이용한 전동기 드라이브 시스템의 구현 사례, 최근의 전동기 드라이브 시스템용 DSP의 추세 그리고 DSP를 이용한 전동기 드라이브 시스템이 이런 상황에서 어떤 장점을 지닐 수 있는가에 관해 생각해 보고자 한다.
Phase-shifting masks (PSM), optical proximity correction (OPC), off-axis illumination (OAI), annular illumination (AI)의 리소그래피 분해능 향상 기법과 deep ultraviolet photoresist의 개발 및 리소그래피의 최근 기술 동향을 요약 소개한다. DUV 리소그래피의 대안으로 관심을 끌고 있는 scattering with angular limitation projection electron-beam
lithography (SCALPEL), extreme ultraviolet lithography (EUVL), X-ray lithography (XRL), ion projection lithography (IPL) 등의 새로운 리소그래피 기술들의 기본 원리와 최근 기술 동향도 소개하였다. 리소그래피는 반도체 공정에 있어서 가장 중요한 부분을 차지하기 때문에 리소그래피의 최근 기술 동향을 검토해 봄으로써 국내 리소그래피 장비 산업의 기술 개발을 위한 방향 설정에 도움이 될 것으로 생각한다.
공간 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 {{{{k}}}}-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 {{{{k}}}}=최근접질의 처리방법은, 조건을 만족하지 않는 노드를 가지 치기 기법을 사용하여 노드 방문 횟수를 줄인다. 그러나, 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 {{{{k}}}} 개의 최근접객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조 횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%, 평균 7%정도의 디스크 참조 횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.
시계열 예측에 있어서 과거의 측정치 보다 최근의 측정치가 미래의 측정치 예측에 중요한 영향을 미친다. 시계열 예측에 있어서 최근의 측정치와 과거의 측정치가 미래의 값을 예측하는 인자로서 차별화 되어 학습해야 할 것이다. 기존의 시계열에 대한 신경망 접근에서는 최근의 측정치에 대한 학습 패턴과 과거의 측정치에 대한 학습 패턴을 동일하게 학습하였다. 이 논문에서는 과거의 학습패턴과 최근의 학습 패턴을 학습 횟수 면에서 차별화 하였다. 이러한 학습을 이 논문에서는 차별학습이라 한다. 차별학습에서는 주어진 학습 패턴을 시간 순으로 나열하고 일정 개수로 분할한다. 시간의 역순에 의해 등차 또는 등비의 형태로 학습 횟수를 설정한다. 각 학습 패턴의 분말집단을 시간의 역순으로 일정 횟수를 감소시켜 학습 횟수를 설정하는 등차차별학습과 일정 비율로 감소시켜 학습횟수를 설정하는 등비차별학습을 소개한다. 기존의 신경망 접근 방법과 이 논문에서 제안한 신경망 접근방법을 비교하기 위해 Mackay-Galss 공식에 의해 인공적으로 생성된 시계열 데이터를 예로 사용하였다.
사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 폭발적으로 늘어나고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토한 후 여과하기는 어려운 일이다. 이러한 문제를 보완하기 위해서 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데, k-최근접 이웃(k-nearest neighbor) 알고리즘은 그 구현이 간단하며 비교적 정확하여 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘 중 하나이다. k 개의 최근접 이웃들로부터 평가값을 계산하는 데 흔히 쓰이는 방법은 상관계수를 이용한 가중치에 기반하는 것이다. 본 논문에서는 이를 보완하여 대규모 데이터에 대해서도 속도는 크게 저하되지 않으며 정확도는 대폭 향상시킬 수 있는 방법을 적용하였다. 또한, 최근접 이웃을 구하는 거리함수로 다양한 방법을 시도하였다. 영화추천을 위한 실제 데이터에 대한 실험 결과, 속도의 저하는 미미하였으나 정확도에 있어서는 크게 향상된 결과를 가져올 수 있었다.
최근접 질의(nearest neighbor query)는 멀티미디어 데이터베이스에서 주어진 질의 객체와 가장 유사한 객체를 찾기 위한 매우 중요한 연산으로 사용된다. 대부분의 최근접 질의 처리 기법들은 객체의 효과적인 인덱싱을 위하여 다차원 인덱스(multidimensional index)를 사용한다. 그러나 N차원 시각형 혹은 원을 사용하여 객체 클러스터의 캡슐을 표현하는 기존의 다차원 인덱스들은 차원 수가 높아짐에 따라 검색 성능이 크게 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 새로운 인덱스 구조를 제시하고, 이를 이용하는 최근접 질의 처리 방안을 제안한다. 또한, 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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