• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.749-751
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• 2003

R-Tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능에 최적이 되도록 구현한다. 최근에는 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-Tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 가능하였다. 그러나, 디스크 최적 R-Tree와 CPU 캐시 최적 R-Tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, 디스크 최적 R-Tree는 캐시 성능이 나쁘고, CPU 캐시 최적 H-Tree는 나쁜 디스크 성능을 보이는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크에 모두 최적인 R-Tree. TR-Tree를 제안한다. 먼저, 디스크 페이지 안에 들어가는 페이지 내부 트리의 높이와 단말, 중간 노드의 크기를 결정하는 방법을 제시한다. 그리고, 이틀 이용하여 TR-Tree의 검색 연산에 필요한 캐시 미스 수를 최소화였고. TR-Tree의 검색 성능을 최적화하였다. 또한, 디스크 I/O 성능을 최적화하기 위해 메모리 노드들을 디스크 페이지에 잘 맞게 배치하였다. 여기에서 구현한 TR-Tree는 디스크 최적 R-Tree보다 삽입 연산에서 6에서 28배 정도 빨랐으며, 검색 연산에서는 1.28배에서 2배의 성능 향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.352-354
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• 2001

효율적인 웹 캐쉬 교체 알고리즘을 통해 웹 서버와 네트워크의 부하를 감소시킬 수 있으며, 이에 따라 사용자가 요청한 문서에 대한 응답시간과 지연시간을 효과적으로 개선시킬 수 있다. 기존에 연구된 교체 알고리즘 중 LRU-SIZE와 LRU-MIN 기법은 일차적으로 캐슁된 문서의 크기에 따라 교체를 하고 크기가 똑같은 경우에 한해서 LRU를 적용하여 교체를 한다. 그러나 LRU-SIZE와 LRU-MIN에 의해서 캐슁된 문서를 교체를 하면 크기의 차이가 크지 않으면서 자주 요청되는 문서가 교체될 수 있다. 본 논문에서는 캐슁된 문서 크기의 로그화에 따라 구성된 그룹에서 자주 요청되지 않는 문서를 교체하는 알고리즘을 제안한다. 로그화를 통해 크기의 차이가 적은 문서들이 같은 그룹으로 설정되어 비교되기 때문에 자주 요청되는 문서들이 크기의 차이가 적은 문서에 의해 교체되는 것을 막을 수 있다. 성능 평가를 통해 제안한 교체 알고리즘이 다른 기법에 비해 높은 hit ratio를 나타냄을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.337-339
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• 2004

우리는 대규모의 유전자 데이터베이스에서 원하는 패턴을 빠르고 정확하게 찾고 싶어한다 하지만 지금까지 나온 대부분의 검색방법들은 인덱스의 크기를 실제 데 이 터 보다 훨씬 크게 만들어 사용해왔다. 그런 방법들은 기하급수적으로 증가하고 있는 데 이 터를 처 리 하는 데는 비효율적이다. 따라서 인덱스 크기를 실제 데이터보다 작게 만들면서도 원하는 패턴을 빨리 찾을 수 있는 효율적 인 방법 이 필요하다. 이렇게 하기 위해서는 일정한 크기의 데이터를 작은 크기의 데이터로 줄인 후, 이 데이터를 이용하여 인덱스를 만들어야 한다. 이 논문에서는 일정한 크기의 문자열(=윈도우)을 작은 크기의 숫자들(=서명)로 표현해서 인덱스를 구축한 후, 이를 이용해 우리가 원하는 패턴을 최소한의 디스크 접근을 통해 빠르게 찾을 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.257-260
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• 2006

계층적 메모리 구조는 성능 향상 이외에도 하위 캐쉬로의 접근을 줄임으로서 전체적인 소비 전력 효율을 높이는 방법으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 프로세서의 대표적인 StrongARM의 단일 계층 구조를 대상으로 프로세서에 근접한 명령어 캐쉬를 새로 추가하여 첫 번째와 두 번째 계층의 명령어 캐쉬 크기에 따라 변화하는 소비 전력을 모의실험을 통해 측정하고 두 계층의 명령어 캐쉬 크기에 따른 상호 관계에 대해 알아본다. 직접 사상과 32B의 블록 크기를 갖는 L0 명령어 캐쉬를 삽입하여 에너지 효율이 가장 높은 크기를 찾아보고 효율적 크기에서 소비전력을 측정한 결과 온 칩 구조로 가정한 프로세서 전체의 소비 전력이 최대 약 65%로 감소됨을 볼 수 있으며, L1 명령어 캐쉬가 두 배씩 증가함에 따라 에너지 효율적인 L0 명령어 캐쉬의 크기 또한 두 배씩 증가함을 알 수 있다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1999년도 제12회 학술강연회논문집
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• pp.8-8
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• 1999

2-유체 인젝터의 분무연소에 대한 통찰 및 구조에 대한 이해와 연료-공기 혼합과 연소반응의 물리적 이해에 필요한 수치적 모델의 개발 및 검증을 위해서는 2유체 시스템에서 액체 및 기체 각각의 기본적 특성인 액적크기, 액적속도, 액적의 질량플럭스(flux), 가스상의 속도측정 등이 필요하다. 특히, 액체분무에서는 액적의 크기를 예측하는 것이 매우 중요한 과제이며, 액적의 크기에 영향을 주는 인자들로는 노즐의 형태, 분사액체의 물성치(점도, 표면장력, 밀도), 주위기체의 조건(온도, 압력, 응축과 증발현상), 분사압력 등이 있다. 그러나, 실제 분무액적의 크기는 분포를 가지므로 같은 SMD를 가지더라도 그 분포의 정도는 크게 다를 수 있어 결과적으로 분무액적의 크기를 평균값만으로 표현하는 것은 불충분할 뿐만 아니라 그 적용에도 한계를 가지게 된다. 따라서 분무액적의 평균크기와 함께 그 분포의 정도 등을 함께 나타내려는 시도가 많은 과학자들에 의하여 연구되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.77-82
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• 2018

본 논문은 가변 스텝 크기를 가지는 MSAG-GMMA(modified Stop-and-Go generalized multi modulus algorithm) 적응 블라인드 등화 알고리즘의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 등화 계수 갱신 식에서 고정 스텝 크기에 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 곱하여 오차크기에 따라서 스텝 크기가 변하도록 하였다. 또한 결정지향 알고리즘의 오차신호의 크기를 판단하여 어느 임계값 이상에서는 정상상태로의 빠른 수렴 속도를 유지하도록 스텝 크기가 고정인 값을 가지는 MSAG-GMMA가 동작하고, 미만일 때는 스텝 크기가 가변되는 MSAG-GMMA가 동작하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 성능 지수로 앙상블 ISI, 앙상블-평균 MSE, 그리고 등화기의 출력으로 얻어지는 등화 후 신호점도를 사용하였다. 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 MMA, GMMA, 그리고 MSAG-GMMA보다 빠른 수렴 속도와 정상상태에서 작은 잔류 오차를 가짐을 확인하였다.

• 환경생물
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• 제27권4호
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• pp.334-340
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• 2009

조류가 식물 열매의 성숙도와 크기에 따라 어떻게 선택하는지를 알아보기 위하여 사육 중인 3종의 새에게 성숙도와 크기가 다른 식물 3종의 열매를 주어 그 먹는 양을 계수하고, 다변량통계로 분석하였다. 실험에 사용한 새는 금계(Chrysolophus pictus, 꿩과), 양비둘기(Columba rupestris, 비둘기과)와 자바공작 (Pavo muticus, 꿩과)이고, 열매는 왕벚나무(Prunus yedoensis, 장미과), 뜰보리수나무 (Elaeagnus multiflora, 보리수나무과)와 아그배나무(Malus sieboldii, 장미과)의 각각 3종류이다. 금계는 3종 열매에 관계없이 열매의 성숙도와 크기에 따른 뚜렷한 섭식 선호도를 보이진 않았다. 양비둘기는 왕벚나무와 뜰보리수나무는 열매의 크기에 관계없이 설익은 열매를 선호하기는 하나 아그배나무 열매는 크기나 성숙도에 따른 차이가 없었다. 공작은 왕벚나무와 뜰보리수나무 열매의 경우 크기에 관계없이 익은 열매를 선호하기는 하지만 아그배나무 열매에 대해서는 크기나 성숙도에 관계없이 거의 섭식하지 않았다. 새들 3종은 초기에 섭식 빈도가 높은 열매를 후기에도 많이 섭식하는 것으로 나타났다. 이상으로 볼 때 조류가 열매를 선택함에 있어서 열매의 종류에 따라 다르다는 것을 알 수 있었다. 그러나 열매의 크기에 따른 선호도는 차이가 없었다. 또한 조류가 먹이를 먹는 양은 초기 선택에 의해 결정된다고 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제28권3호
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• pp.477-483
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• 2015

본 연구에서는 계속조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 결정 문제에 대하여 실제 사업체 조사자료를 활용하여 살펴보았다. 통계청 사업체 조사결과 중 건설업을 모집단으로 이용하여 표본크기를 500에서 3,000까지 500씩 증가시켜가면서 표본을 1,000개씩 단순임의추출 또는 층화추출하여 추출된 각 표본으로부터 상대표준오차들의 사분위수를 계산하였다. 그리고 이들 값들을 토대로 계속조사에서 시점 (t-1)에서의 상대표준오차를 이용한 시점 t에서의 표본크기를 추출법에 따라 구하였다. 그 결과 단순임의추출의 경우는 층화추출의 경우보다 시점 (t-1)에서의 상대표준오차들의 크기에 따라 표본크기가 매우 크게 차이가 나타남을 알 수 있었으며, 층화추출의 경우도 어떻게 층화를 하느냐에 따라 표본크기에 차이가 있을 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 계속 조사에서 과거의 조사결과에서 얻은 추정값의 상대표준오차를 이용한 표본크기 식을 활용하는데 있어서 세심한 주의가 필요함을 확인할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권10호
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• pp.1463-1470
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• 2010

미세성형 기술은 다양한 소재의 활용, 높은 생산성과 적은 재료의 손실, 고품질 생산과 같은 기존 소성가공의 장점을 실현할 수 있기 때문에 마이크로 크기의 부품생산에 매우 유망한 기술로 간주되고 있다. 하지만 기존의 매크로 영역에서 축적된 많은 기술과 노하우들은 소재의 크기가 마이크로 단위에 줄어듦에 따라 나타나는 소위 "크기효과"로 인해 미세성형 공정에 그대로 적용될 수는 없다. 따라서, 본 연구에서는 마이크로 영역에서 나타나는 재료거동의 크기효과를 이론적, 실험적 연구를 통하여 고찰하였다. 다양한 두께의 구리시편에 열처리를 실시하여 결정립의 크기를 다양화 하였고, 인장시험을 통하여 시편의 두께와 결정립의 크기가 유동응력에 미치는 영향을 고찰하였다. 또한 이러한 크기효과의 정량적인 분석을 위하여 마이크로 및 매크로 영역에서 적용 가능한 소재의 유동응력 모델을 이론적으로 도출하였다.