본 논문의 목적은 OECD국가를 중심으로 온실가스 감축에 대비하여 에너지 원단위(原單位) 측정의 다른 방법으로서 에너지효율함수와 원단위의 효율함수의 추정을 통하여 에너지효율을 측정하는 것이다. 실증결과는 기존의 전통적 에너지원단위와 확률변경함수에 의한 에너지 효율이 크게 연관되어 있지 않았음을 보여준다. 에너지효율 함수와 원단위 효율함수의 효율도 다소 상이하였다. 에너지 투입효율함수에 의한 에너지효율은 GDP, 자본스톡, 노동, 에너지투입량의 순서로 민감하게 반응하는 것으로 보인다. 향후 투입요소 간 최적 결합을 통한 에너지 절감이 필요하고 에너지 소비가 작은 제품의 생산을 통한 저탄소 경제성장의 추구가 요구된다
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
맵리듀스(MapReduce)는 분산 환경에서의 빅데이터(Big Data), 즉 대용량 데이터를 처리하는 프로그래밍 모델이다. 대용량의 데이터를 분석하기 위해서 집계 함수(Aggregation function)로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 맵리듀스 환경을 기반으로 SQL 쿼리에서 집계 함수를 더 적은 비용으로 수행하며 효율적으로 처리할 수 있는 두 가지 전략을 제안한다. 두 가지 전략 중 더 높은 성능을 보이는 전략을 더 효율적인 처리 방법으로 판단한다. 첫 번째 전략은 두 테이블을 Join하여 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 번째 전략은 집계 함수를 처리하여 Join에 참여할 튜플의 수를 최소로 줄인 후 Join을 수행하고 다시 집계 함수를 처리하는 방법이다. 두 제안 방법을 비교하기 위하여 실험을 한 결과 두 번째 전략이 더 적은 비용이 드므로 더 효율적인 처리 방법인 것으로 보인다.
본 논문에서는 구형 공동의 포텐셜 그린 함수를 효율적으로 계산할 수 있는 기법을 제시하였다. 일반적으로 매우 느리게 수렴하는 구형 공동 그린함수에 Ewald 합 기법을 적용함으로써 매우 빠르게 수렴하는 두 급수의 합으로 그린함수를 변환하였다. 그 결과 매우 적은 수의 계산항만 사용한 경우에도 충분히 수렴하는 정확한 결과를 얻을 수 있다.
이 연구는 한국 쌀생산의 효율성을 경영규모별로 파악하고, 영농규모 확대를 통한 쌀생산의 효율성 중대 가 가능하다는 가설을 검정해 보고자 하였다. 이 분석에 필요한 기술적 선도농가들의 생산함수인 프런티어(frontier) 생산함수를 구하기 위해서는 교 란항의 정보를 이용할 수 있는 확률(stochastic) 모형아 바람직하고, 아울러 경영규모별로 규모의 효율성을 파악하기 위해서는 레이 동조(ray-homothetic) 함수가 적절하다. 따라서 여기에서는 농림수산부의 1992년도 쌀생산비 자료에서 임의로 추출한 1,203호의 표본 자료를 이용해 앞에서 언급한 두가지 요소를 동시에 감안 할 수 있는 $\ulcorner$레이 동조 확률 생산함수(ray-homothetic stochastic production function)$\lrcorner$를 최우추정법 (Maximum likelilood estimation method)으로 추정하였으며, 이를 토대로 쌀생산의 경영규모별 비효율성 을 순수 기술적 비효율성과 규모의 비효율성으로 나누어 계측하였다. 게측결과에 의하면 쌀생산의 비효율성은 굉균 35.loyo에 이르고 있다. 이 가운데 순수 기술적 비효율성은 12.0%이고, 규모의 비효율성은 24.l%에 달했다. 기술적 비효율성과 규모의 비효율성 모두 경지규모 확대와 더불어 감소하는 것으로 나타나, 경영규모 확대와 더불어 미곡생산의 효율성이 증대될 수 있다는 가설은 기 각되지 않았다. 그러나 대농의 경우에도 규모의 비효율성이 여전히 높은 것으로 나타나 영농규모 확대를 저 해하는 제도적 장벽이 아직도 높다는 것을 알 수 있다. 아울러 대농과 소농과의 효율성 격차가 현저하지는 않은 것으로 나타나 단순히 경지를 중심으로 한 경영규모 확대만으로는 효율성 제고에 한계가 있음을 보여 주고 있다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 정책적 함의를 가지고 있다. 첫째, 한국 미곡생산의 효율성 중대 잠재력이 결코 과소 평가되어서는 안된다. 둘째, 영농규모 확대가 쌀생산의 효율성 증대를 위해 필요한 것은 사실이지 만 단순한 경지규모의 확대에 치중하는 것보다 영농규모 확대를 저해하는 제도적 기술적 장애요인을 제거해 나가는 것이 더욱 중요하다. 마지막으로, 새로운 영농기술의 개발은 물론이고 현행 선진영농기술의 보급도 쌀생산의 효율성 중대에 상당한 역할을 할 수 있다는 사실이 간과되어서는 안된다.
암호적으로 안전한 해쉬 함수는 디지털 서명, 메세지 인증, 키 유도와 같은 분야에서 중요한 암호도구이다. 현재까지 제안된 소프트웨어로 고속 수행이 가능한 해쉬 함수들의 대부분은 Rivest가 제안한 MD4의 설계 원리에 기반을 두고 있다. 이들 DM계열 해쉬 함수 중에서 현재 안전하다고 알려진 전용 해쉬 함수는 SHA-1, RIPEMD-160, HAVAL등이다.본 논문에서는 디들 세가지 해쉬 함수들의 장점에 기반하여 이들 함수들이 가지는 안전성을 최대한 유지하면서 보다 효율적인 새로운 해쉬 함수를 제안한다. 제안된 해쉬 함수는 임의 길이 메시지를 512비트 단위로 처리하여 160비트의 출력을 가진다. 제안된 해쉬 함수는 입력 데이터에 의존한 순환이동(data-dependent rotation)의 특징을 가짐으로써 기존에 알려진 공격에 강인함을 보장하며 두 새의 충돌 메시지 발견을 위해서는 생일공격에 의해 2연산이 요구되어진다고 추측된다. 제안된 해쉬 함수의 성능은 수행 속도면에서 RIPEMD-160보다 약 30%보다는 약 7%효율적이다.
게임이론을 적용하여 에너지 효율적인 전송률 스케줄링 방안을 제안한다. 먼저, 개별 단말의 효용함수를 정의하고, 효용함수를 최적화하도록 에너지를 결정하는 비협력적 전송률 게임을 모델링한다. 여기서, 효용함수는 개별 단말이 데이터 전송시 소모하는 전송 에너지이다. 특히, 개별 단말의 효용함수가 Convex 함수임을 이용하여 에너지 효율적인 전송률 스케줄링 문제가 나쉬 평형이 존재함을 증명하고, 이를 기반으로 비협력적 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 또한, 에너지 효율의 개선을 위해서 개별 단말의 효용함수의 합을 최적화하는 협력적 스케줄링 알고리즘도 제안한다. 성능 분석을 위하여 비협력적 알고리즘과 협력적 알고리즘의 수렴도 결과와 에너지 효율성 결과를 제시한다.
경매 프로토콜의 우수성은 보안성, 효율성, 안정성의 측면에 있다. 기존에 제안된 경매 프로토콜은 보안을 강화함으로 인해 많은 계산량과 메시지 전승이 요구되어 높은 트래픽을 발생한다. 또한 경매의 규모가 커짐에 따라 Auctioneer의 부담이 가중된다. 본 논문에서는 다항함수의 특성과 개인 정보 분할을 통해 기존의 보안성을 유지하면서도 효율성을 높인 경매 프로토콜 PAP를 제안하고자 한다. 효율성을 높이기 위해 곱연산을 피하고 xor연산을 이용하여 계산량을 줄이고. 안전성을 높이기 위해 다항함수(Polynomial)의 기본 성질을 이용해서 Bidder들의 정보를 분할한다. 제안한 경매 프로토콜은 계산량을 줄이면서도 Bidder들의 정보는 보호된다.
본 논문에서는 점근적으로 최적인 두가지의 무작위화 함수인 일라이어스(Elias) 함수와 페레즈(Peres) 함수의 장단점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안한다. 무작위화 함수는 편향성이 있는 무작위수의 공급원으로부터 균등한 무작위수를 생성하는데 쓰이는 알고리즘을 수학적으로 추상화한 것이다. 일라이어스 함수와 페레즈 함수는 입력의 길이가 무한으로 증가함에 따라 그 출력효율성이 정보론적 한계치에 다가간다. 특히, 일라이어스 함수는 주어진 (유한의) 입력길이에 대해 최적인 무작위화 함수이다. 그러나 그 계산은 간단하지 않고, 주어진 입력길이에 의존한다. 반면, 페레즈 함수는 정해진 입력의 길이에 대해 출력효율이 최적이지는 않으나, 점근적으로는 최적이고, 간단한 재귀식에 의해 정의되어서 그 계산이 매우 간단하고 적은 메모리를 필요로 한다. 이러한 계산복잡도와 출력효율에 대한 두가지 무작위화 함수의 장단점에 주목하여, 각각의 장점을 고려한 하이브리드 무작위화 함수를 제안하고 이를 분석한다.
본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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