플래시 메모리은 많은 부분에서 기존의 저장장치인 HDD에 비해 좋은 성능을 지녔다. 하지만 HDD와는 달리 데이터의 덮어쓰기가 허용 되지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해 플래시 메모리는 FTL(Flash Translation Layer)을 사용하고 있으며, FTL을 통해 기존의 저장장치와 동일하게 사용할 수 있다. FTL들 중 로그영역을 사용하여 성능을 개선한 것들이 많은데, 로그영역의 사용으로 인해 읽기/쓰기 작업시 반드시 로그영역을 탐색을 해야만 했다. 본 논문에서는 카운팅 블룸필터(Counting bloom filter)를 활용하여 불필요한 로그영역 탐색을 줄이는 기법을 제안하였고, 실험을 통해 로그영역에 최신 데이터가 없는 경우 탐색횟수를 크게 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
대용량 공간 데이터를 포함하는 공간 데이터베이스에서 검색성능의 향상을 위해 공간 질의어가 최적화가 중요한 과제이다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 속성/공간 조건이 혼합된 질의에 적합한 질의 최적화 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 변환 규칙을 이용해서 대수 트리를 변환해 나가는 방법과는 달리 혼합된 질의어에 대한 질의 그래프로부터 동적 프로그래밍 기법으로 탐색 알고리즘을 실행함으로써 탐색 공간을 줄일 수 있고, 더욱 효율적으로 최소 비용의 실행 전략들 수립할 수 있다.
실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.
LIKE는 주어진 유형을 찾는 기능을 수행하는 연산자이다. LIKE 술어에 대하여 데이타베이스 관리시스템이 어떠한 탐색 방법을 선택하는가에 따라 질의의 수행 성능에 큰 차이를 가져올 수 있다. 질의 최적화기는 LIKE 연산자를 포함하는 질의를 최적화하는 과정에서 질의 유형과 색인의 존재 여부를 고려하여야한다. 본 논문은 질의 최적화 과정에서 LIKE 술어를 고려한 질의 수행 비용 모델과 이의 구현 사항을 제시한다.
퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.
본 연구는 물류 개선이 시급하고, 전자상거래 등으로 인한 물류 거점의 확보가 중요시되고 있는 현실의 문제점을 개선하기 위해 Simulated Annealing 알고리즘을 제안한다. 이미 위치가 설정된 노드의 요구에 최소비용으로 원활히 대응하기 위한 다 물류센터의 최적 위치와 할당영역, 규모를 결정하고, 각 물류센터가 담당한 영역의 노드를 반드시 한번씩 경유하여 처음 위치로 돌아오는 최소비용의 경로를 탐색한다. 이러한 과정을 위해 두 개의 모델인 1) 다 물류센터의 위치결정을 통한 규모결정과 영역할당모델, 2) 경로계획 모델을 개발한다. 거리산정방법과 물동량에 따른 가중치를 적용한 다양한 물류센터의 위치결정과 규모결정, 각 물류센터별 영역을 할당하여 단 물류센터의 문제로 만든 후 경로계획을 실시하여 최소비용의 경로(Tour)를 구하는 알고리즘을 개발하고 Sample을 적용한다.
센서 네트워크 환경에서 데이터 통합을 위한 통신 비용은 매우 고가이다. 센서들의 물리적 제약으로 인하여 배터리의 효율적 활용과 함께 최적의 통신 처리가 요구된다. 이에 따라 센서들 사이에서 측정된 데이터가 서버측 수신기인 베이스 모트까지 도달하는데 최단 경로의 데이터 전달이 요청된다. 이를 위해 본 논문에서는 각 센서노드에서 주변의 센서 노드들까지 이르는 링크의 통신비용이 주어진 환경에서 최단 비용으로 탐색하는 알고리즘에 대해 살펴본다. 이를 통해 향상된 결과의 알고리즘을 제시하며, 이에 대한 실험 결과는 향후에 살펴보기로 한다.
기존의 Node-to-Node기반 최적경로탐색은 기점노드에서 모든 종점노드도착조건이 성립되는 가정으로 구축되었다. 최근 적응적 경로탐색의 등장으로 Node-to-Node 경로탐색은 최적해를 도출하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 교통정보를 링크에서 실시간 반영하기 위한 Node-to-Link(또는 Link-to-Node; NL) 문제에 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 Node-to-Link의 최적 해법을 구축하는 방안으로서 링크표지와 비가산성경로비용이 존재하는 네트워크를 가정한다. 링크표지는 회전페널티가 존재하는 교차지점에서 네트워크의 원형을 유지하게 한다. 비가산성경로비용의 포함은 최적경로를 도출하기 위해서 M-유사경로의 열거를 필요로 한다. 본 연구는 진입링크기반 네트워크 변형기법에서 링크표지를 통하여 루프를 통제하며 최종링크까지 최적해를 보장하기 위한 방향삭제와 회전금지를 제안하였다. 사례연구를 통해 제안된 방법이 경험적 최적해를 도출하는 것으로 파악되었다. 향후 대규모 네트워크에서 검증작업의 필요성을 언급하며 마무리 하였다.
부동산 시장은 대표적인 불완전 경쟁시장이다. 부동산 정보는 폐쇄적으로 수집, 활용되는 특징이 있으며, 시장참여자는 그러한 정보 습득에 많은 시간, 노력 등의 정보탐색비용을 지불해야한다. 우리나라 부동산 공공데이터는 해마다 증가하고 있으나 관계부처마다 산재되어 있고, 탐색 및 해석이 어려우며, 데이터를 분석, 가공해서 활용하는 부동산 산업 활동의 수준이 낮다. 최근 4차산업혁명 속에서 부동산 시장에 필요한 정보를 효율적으로 제공하기 위한 산업으로서 프롭테크 산업이 발달하게 되었다. 본 연구에서는 프롭테크 기업 중 부동산 플랫폼 분야의 주요 기업의 사례를 바탕으로 사용자에게 제공하는 정보의 종류를 탐색적으로 살펴보고, 반대로 사용자로부터 수집한 데이터의 활용방안을 모색하였다. 본 연구의 결과는 부동산 시장의 정보 비대칭성을 완화하고 부동산 산업의 역량강화에 기여할 수 있는 방안에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 탐색개발중인 전투기에 탑재할 EOTS의 운용유지 소요기술 개발비용에 대한 기술적 특성을 평가 분석하여 탑재방식을 연구하였다. 15개 항의 운용성 측면의 평가 결과, 내장형은 스텔스 기능의 장점이 있으며, 외장형은 장 탈착성, 접근성, 현 운용 항공기와의 호환 활용성 및 무장 교체 가능성 등의 장점이 있다고 평가되었다. 17개 항의 기술 및 개발 비용 평가 결과, 소형 경량화 및 소모 전력에서는 내장형 탑재 방식이 유리하지만, 국내 기술의 적용에 의한 비용 절감과 성능 달성을 위한 기술 안정성 측면에서는 외장형 탑재방식이 우수하다고 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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