서픽스 트리는 주어진 모든 문자열의 모든 서픽스를 트리 형태로 나타내는 자료구조로서 선형시간에 구성할 수 있으며 문자열에 대한 많은 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 하지만 이런 효용성에도 불구하고 서픽스 트리로 구성한 문자열을 삽입/삭제하는 경우 트리를 구성하는데 상당히 많은 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위한 서픽스 트리 재구성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 부 문자열을 삽입하는 경우와 삭제하는 경우로 나눈 다음, 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 감안해서 설계했다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 기존의 Ukkonen 알고리즘과 비교실험 해 본 결과 서픽스 트리 재구성 시 30% 이상 시간이 절약됨을 알 수 있었다.
지금까지 문자열 데이타에 대한 선택도 추정은 문자열들의 등장 회수에 대한 정보를 저장하고 있는 '카운트 서픽스 트리'를 생성한 뒤, 이 트리를 이용하여 부분 문자열들의 선택도를 추정하는 방법으로 이루어졌다. 그런데, 문자열 데이타가 생물학 서열처럼 매우 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하는 일은 거의 불가능해진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 길이가 q인 부분 문자열들만을 삽입한 '카운트 큐그램 트리'를 제안한다. 카운트 큐그램 트리는 서열 내의 길이가 q 이하인 모든 부분 문자열(큐그램) 들의 정확한 등장 회수를 저장하고 있으며, 문자열의 전체 길이 N에 상관없는 크기로, O(N) 시간에 생성 가능하다. 또한, 이 논문에서는 카운트 큐그램 트리를 이용한 'k번째 최대겹침' 추정 방법을 제시한다. 이 추정 방법은 질의 문자열을 길이 q인 부분 문자열로 나눌 때 부분 문자열들의 겹치는 정도 k를 선택할 수 있도록 한 방법으로 이전 연구에서 제시한 '최대겹침' 방법을 확장하였다. q와 k를 변화시키며 진행한 실험 올 통해 대부분의 경우에 매우 정확하게 선택도를 추정할 수 있음을 확인하였다.
에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 위치 기반 서비스에서 이동 객체의 궤적을 색인하기 위해 기존에 제안되었던 TB-트리의 성능을 개선시킬 수 있는 확장된 TB-트리(Extented TB-Tree:ETB-Tree)를 제안한다. ETB-트리는 선행 노드를 직접적으로 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 더불어 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 별도의 테이블에 같이 유지함으로써 저장시 동일한 이동 객체의 선행노드를 빨리 검색할 수 있고, 궤적 질의시에도 바로 디스크에 접근해 해당 객체의 제적들을 검색함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있다. 아울러 ETB-트리는 새로운 이동 객체의 제적 정보가 삽입될 때마다 메모리 상의 트리 구조 뿐만 아니라 디스크에 반영함으로써 트리의 일관성을 유지한다. 마지막으로, 성능 평가를 분석한 결과, 제안하는 색인 기법이 기존의 색인 기법들에 비해 삽입과 제적 질의의 검색 측면에서 더 우수함을 보임을 알 수 있다.
클러스터 센서 네트워크는 여러 개의 중심 노드 주위에 다른 입력 노드들이 밀집된 분포를 보이는 센서 네트워크이다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트들을 도입하여 모든 입력 노드들을 최소 비용으로 연결하는 트리이다. 본 논문에서는 센서 노드와 베이스 스테이션의 연결인 간선들을, 클러스터 내에서와 클러스터 사이에서 각각 생성하고, 이를 이용하여 근사 최소 스타이너 트리를 반복적으로 생성하여, 단축된 길이의 클러스터 센서 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 실행 시간 복잡도가 O($N^2$)인 제안된 방법으로 생성된 클러스터 센서 네트워크들은, 본 논문의 실험에서 유클리드 최소 신장 트리 방법의 네트워크들과 비교하여 생성 시간이 1170.5% 증가하였으나 최소치보다 0.1% 증가된 길이의 네트워크는 20.3%의 증가된 시간에 생성이 가능했다. 이 클러스터 센서 네트워크의 평균 길이는 유클리드 최소 신장 트리 방법과 비교하여 최대 3.7%, 평균 1.9% 감소되었다.
대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수 있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다.
지난 수십 년간 B+-트리는 디스크 기반 데이터베이스를 위한 색인 구조로 가장 널리 사용되고 있다. 디스크 기반 B+-트리에서의 노드 갱신은 해당 노드가 저장된 디스크 페이지를 제자리 갱신함으로써 간단히 수행되며, 이런 제자리 갱신 비용은 크지 않다. 반면에 B+-트리를 플래시 메모리에 저장하여 사용할 때는 플래시 메모리의 과도한 제자리 갱신 비용 문제로 인해 기존 디스크 기반 B+-트리 알고리즘을 그대로 사용하기 어렵다. 이런 이유로 기존 플래시 메모리 기반 B+-트리 연구에서는 실시간으로 발생하는 갱신 연산 정보를 추가적인 임시 공간에 저장하는 방식을 사용하였다. 이런 방식은 B+-트리의 제자리 갱신 횟수를 쉽게 줄일 수 있다는 장점이 있지만 저장 공간의 추가 사용과 키 검색 시간을 지연시킬 수 있다는 문제가 있다. 특히 단말노드 계층의 링크 연결을 사용한 범위 검색을 효과적으로 수행할 수 없다는 문제를 가지고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 단말노드들과 이들의 부모노드를 p-node 블록이라는 하나의 플래시 메모리 블록에 저장할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
무한한 데이터 스트림을 저장하는 것은 거의 불가능하기 때문에 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 수행하기 위해서는 새로운 데이터 구조와 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 스트림 환경에서 빙산질의를 처리하기 위해 전위트리 구조에 기반한 규보이드 전위트리(Euboid prefix tree)를 제안한다. 큐보이드 전위트리는 빙산질의에 사용된 그룹항목으로 이루어진 항목집합만을 트리에서 관리하므로 전위트리보다 적은 메모리를 사용한다. 1-항목 관리를 통해서 빈발하지 않은 항목을 트랜잭션에서 제거함으로써 갱신 시 불필요하게 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 또한 다중 빙산질의에서 공통적으로 사용된 그룹속성에 따라 노드를 공유함으로써 적은 메모리를 사용하여 효율적으로 다중 빙산질의를 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 큐보이드 전위트리는 무한히 연속적으로 생성되는 데이터에 대하여 빙산질의를 처리하는데 있어서 메모리 사용량과 처리시간을 효과적으로 줄이며, 이를 여러 실험을 통해 확인하였다.
본 연구는 시어버터를 처방한 헤어트리트먼트가 탈색 모발에 미치는 영향을 확인하고, 모발 보호 효과가 있는지를 알아보기 위해 수행하였다. 시어버터의 함량을 0%, 1%, 3%, 5%로 다르게 첨가하여 트리트먼트를 제조하고, 트리트먼트 도포 전후의 모발의 굵기, 아미노산 분석, 모발의 표면 색상 변화, 주사전자현미경을 이용한 모발 표면을 분석하였다. 모발의 굵기는 시어버터를 5%로 처방한 모발에서 굵기가 가장 높게 증가하였다. 모발의 아미노산 함량도 시어버터를 5% 처방한 트리트먼트 시료의 함량이 높게 나타났다. 모발의 표면 색상을 비교한 결과, 시어버터를 5% 처방한 트리트먼트를 처리했을 시에 L⁎값과 b⁎값은 낮게 측정이 되었으며, a⁎값은 높게 측정되었다. 주사전자현미경으로 관찰한 결과, 시어버터를 처방한 트리트먼트 모발의 표면이 탈색 모발에 비해 매끄럽게 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 천연 소재인 시어버터가 탈색으로 손상된 모발을 보호하는 모발 화장품으로 사용 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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