인터넷을 통한 그룹 통신이 활발해지면서 신뢰성을 보장하는 멀티캐스트 서비스를 요구하는 응용들이 점점 다양해지고 증가하고 있다. 이에 따라 멀티캐스트에서의 신뢰성을 보장하기 위하여 다양한 기술들이 발표되었으며 특히 트리를 기반으로 오류 및 혼잡 제어를 수행하여 신뢰성 뿐만 아니라 확장성을 보장하는 효율적인 방법에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 이러한 트리 기반의 프로토콜에서 효율적이고 동적인 트리 형성 및 관리를 위한 방안을 제안한다. 하나의 멀티캐스트 그룹을 여러 개의 지역 그룹으로 나누어 트리로 구성할 때 지역 그룹에 속할 수 있는 그룹 수신자 수에 임계값을 두고 지역 대표자는 이 임계값이 초과되지 않을 때까지 새로운 참여자를 받아들일 수 있도록 하였다. 또한 새로운 노드가 그룹에 참여할 때 지역 대표자 뿐 아니라 일반 수신자들도 지역 대표자에 대한 정보를 전송해 줌으로써 참여시간의 감소와 그룹 내의 메시지 오버헤드를 줄일 수 있도록 하였다. 동적인 트리 형성 및 관리 과정에서 지역 그룹 대표자에 연결된 노드수가 적고 깊이가 깊어질수록 트리 관리에 관한 오버헤드가 증가하는 문제를 해결하기 위해 간단한 트리 재조정을 수행함으로써 트리에서 발생하는 오버헤드를 감소시킬 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 PML-트리라는 공간색인구조를 제안한다. PML-트리는 object distribution heuristics를 사용하여 공간 데이터 객체를 여러 개의 데이터 공간에 균일하게 배치함으로써 질의처리 속도를 향상시킨다. 두 가지의 object distribution heuristics(absolute crowd index와 relative crowd index)가 제안이 된다. PML-트리는 공간 객체를 분배함으로써 R+-트리의 말단 노드 내에 존재하는 데이터의 중복을 제거하면서, R-트리의 단점인 색인 사각형들 사이에 중첩을 허용치 않는다. PML-트리의 성능은 여러 타입의 테스트 데이터를 사용하여 MXR-트리와 비교된다. PML-트리는 MXR-트리에 비해 높은 공간활용도와 빠른 질의 반응시간을 보임으로써 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.
Ad-hoc 네트워크상에서 여러 라우팅 기법들이 제안 되었으며, 그 중 근래에 발표된 트리 토폴로지에 바탕을 둔 AIR(Automatic Incremental Routing)는 그 단순성과 효율성에서 뛰어난 알고리즘으로 주목 받고 있다. 하지만 AIR 와 같이 트리에 바탕을 둔 알고리즘은 형성된 트리의 형태에 따라 그 효율성이 크게 좌우 되는 반면, 트리 형성방법은 많이 논의 되지 않았다. 본 논문은 AIR 상에서의 라우팅 방법을 이용하여 효율적인 트리의 형성 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘으로 생성된 트리, 임의로 생성된 트리, 그리고 최적의 트리를 각각의 Wiener 수를 비교하여 그 효율을 입증한다.
경제적이고 단순성의 공정특성을 갖는 닥터 블레이드법을 이용하여 평판형 고체산화물 연료전지의 고체전해질용 이트리아 안정화 지르코니아 박막을 제조하였다. 슬러리의 최적 제조조건과 그린 필름의 최적 소성조건을 얻었으며, 이 제조 조건에서 제조된 전해질의 결정구조, 미세구조 그리고 전기적 성질을 각각 X-선 회절, 주사전자현미경 그리고 교류 임피던스 분석기를 이용하여 조사하였다. 동량의 8mol% 이트리아를 첨가한 경우, 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막은 금형가압성형법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르코니아 펠렛과 거의 비슷한 전기전도도를 나타내었다. 닥터 블레이드법에 의해 제조된 이트리아 안정화 지르크니아 박막의 경우, 8mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K 이상과 523K 8mol% 이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우의 전도도가 3mol%이트리아를 첨가한 경우 보다 993K이상과 523K이하의 온도에서는 더 높고, 523-933K사이의 온도구간에서는 낮게 나타났다. 게다가, 모든 시편에 있어서 전체 전도도에 대한 벌크 전도도의 기여도에 대한 기여도보다 더 크게 나타났다.
통신의 규모가 사용자 수와 지리적 범위 두 가지 측면에서 커짐에 따라 신뢰적인 멀티캐스트 프로토콜의 implosion 및 exposure 문제는 더욱 심각해진다. 본 논문은 트리 기반 신뢰적 멀티캐스트를 위한 효율적이고 확장성 있는 손실 복구 기법을 제안한다. 먼저 에러 비트맵 정보를 통하여 멀티캐스트 라우팅 트리와 유시한 논리적 트리를 구성함으로써 멀티캐스트 라우팅 트리에서 상위에 위치하는 수신자들이 재전송을 요청한 수신자의 신뢰성을 책임지도록 하고 또한 효율적인 복구를 위해 구성된 트리 상에 독립된 멀티캐스트 주소를 가지는 지역 그룹을 형성한다. 논리적 트리는 세션 멤버쉽이나 멀티캐스트 경로의 변화에 따라 적응적으로 재구성되는데 이는 멀티캐스트 세션의 진행 동안 논리적 트리와 멀티캐스트 라우팅 트리 사이에 불일치를 최소화함으로써 멤버쉽과 경로가 변하는 상황에서도 implosion과 exposure를 감소시키는 강점을 지닌다. 제안한 기법과 정적 트리기반의 신뢰적 멀티캐스트 프로토콜과의 시뮬레이션을 통한 비교는 세션의 크기가 증가할수록 제안한 적응형 트리 기반의 복구방식이 더욱 효율적임을 보여준다.
그룹 멀티캐스트는 그룹에 속한 모든 멤버들이 그룹 전체에 데이터를 송신할 수 있는 다자간 통신 방법이며. 그룹 멀티캐스트를 위한 라우팅 알고리즘들은 QoS(예: 대역폭) 제약 조건을 만족하면서 모든 그룹 멤버를 포함하는 멀티캐스트 트리의 구성을 목적으로 하고 있다. 현재가지 제안된 방법들로 소스 트리 구성 방법과 공유 트리 구성 방법이 있는데, 소스 트리 구성 방법은 그룹 크기에 따른 놀은 트리 관리 오버헤드와 낮은 확장성 문제를 가지고 있고 공유 트리 구성 방법은 트리 구성 성공률이 낮다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그룹 멀티캐스트를 위하여 구성되는 트리의 수가 망 부하에 따라 변화하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여. 제안하는 알고리즘이 공유 트리 구성 방법에 비하여 월등히 놀은 수준의 트리 구성 성공률을 보장할 뿐만 아니라. 소스 트리 구성 방법에 비하여 현저히 낮은 트리 관리 오버헤드로 동일한 수준의 트리 구성 성공률을 보장함을 확인할 수 있다
스타이너 트리의 생성은 NP-Complete 영역에 속하므로, 이것을 위한 휴리스틱들은, 다수의 입력 노드에 대해서 많은 시간과 계산을 요구한다. 본 논문에서는 많은 입력노드에 대해, 들로네 삼각망과 Prim의 최소신장트리를 결합한 효과적인 유클리드 스타이너 최소트리 구성방법을 제안한다. 이 방법은 Prim의 최소신장트리와 최소신장트리기반 스타이너 트리와 각각 비교 분석되었다. 제안된 방법은 30,000개의 입력노드에 대해 최소신장트리에 비해 연결 길이는 2.1% 감소, 실행시간은 138.2% 증가하였고, 최소신장트리기반 스타이너최소트리에 비해 실행시간 18.9% 감소, 연결 길이 0.013% 감소의 실험결과를 보였다. 따라서 본 연구의 제안방법은 실행시간이 주요 요인이 되지 않는 환경에서 연결 길이를 단축해야 할 응용에 잘 적용될 수 있을 것이다.
최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.949-959
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2012
범주형 목표변수를 잘 예측하기 위한 데이터마이닝 방법 중에서 최근에는 여러 단일 분류자를 결합한 앙상블 기법이 많이 활용되고 있다. 앙상블 기법 가운데 부스팅은 재표본 시 분류하기 어려운 관찰치의 가중치를 높여 분류자가 해당 관찰치에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 다른 앙상블 기법에 비해 오차를 효과적으로 감소시키는 방법으로 알려져 있다. 부스팅을 구성하는 분류자를 의사결정나무로 둔 부스팅 트리 모형의 경우 각 트리의 사이즈를 결정해야 하는데, 본 연구에서는 자료 별로 부스팅 트리에 가장 적합한 트리사이즈가 서로 다를수 있다고 가정하고, 주어진 자료에 맞는 트리사이즈를 추정하는 문제에 대해 논의하였다. 우선 트리사이즈가 부스팅 트리의 정확도에 중요한 영향을 미치는가를 파악하기 위하여 28개의 자료를 대상으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 트리사이즈를 결정하는 문제가 모형 전체의 성능을 결정하는데 상당한 역할을 한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 그 결과를 바탕으로 최적의 트리사이즈에 영향을 미칠 것으로 판단되는 몇 가지 특성 변수를 정의하고, 해당 변수를 이용하여 부스팅 트리에서의 최적 트리사이즈를 설명하는 모형을 구성해 보았다. 자료 별로 고유한 최적의 트리사이즈는 자료의 특성에 의존적일 가능성도 있으므로 본 연구에서 제안하는 추정방법은 최적 트리사이즈를 결정하기 위한 출발점 또는 가이드라인으로 활용하는 것이 적절할 것이다. 기존에는 부스팅 트리의 사이즈에 대한 값으로 목표변수의 범주의 개수를 활용하였는데, 본 모형에서 제안하는 트리사이즈의 추정치로 부스팅 트리를 구축한 경우 기존방법에 비해 분류정확도를 유의미하게 개선하는 것을 확인할 수 있었다.
이차원 평면에 주어진 n개의 점을 연결하는 신장트리(spanning tree) 중에서, 지름이 최소가 되는 트리는 특정 점에서의 분지수(degree)가 n-1까지 증가할 수 있다. 신장트리가 실제 네트워크 구조로 사용된다면 높은 분지수를 갖는 노드에선 작업 집중현상이 발생하여 전체 네트워크의 성능을 저하시킬 수 있다. 따라서 작은 분지수와 작은 지름을 갖는 트리를 구성하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 (1) 트리의 분지수를 자유롭게 조정할 수 있고, (2) 트리의 지름이 최소 지름보다 상수 배 이상 크지 않고, (3) 임의의 점을 루트로 정하여 트리를 구하더라도 항상 단조(monotone)하며, (4) 트리의 에지들이 서로 교차하지 않는 신장트리 구성 알고리즘을 제안한다. 여기서 트리가 단조하다는 것은 루트부터 시작하여 임의의 노드까지 연결되는 경로 위에 있는 점은 루트로부터의 유클리디언 거리가 단순 증가하는 것을 의미한다. 이 단조성은 신장트리를 가시화 할 때의 중요한 미적 기준으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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