• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.645-652
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• 2004

본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 하였다. 제안된 star 토폴로지 기법에서는 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 정보를 줄이고 다중링크 에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 star 토폴로지에 적용한 효율적인 토폴로지 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 star 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 천문학회지
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• 제37권2호
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• pp.79-85
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• 2004

We developed an algorithm to identify and determine periods of variable sources. With its robustness and high speed, it is expected to become an useful tool for surveys with large volume of data. This new scheme consists of an initial coarse. process of finding several candidate periods followed by a secondary process of much finer period search. With this multi-step approach, best candidates among statistically possible periods are produced without human supervision and also without any prior assumption on the nature of the variable star in question. We tested our algorithm with 381 stars taken from the ASAS survey and the result is encouraging. In about $76\%$ cases, our results are nearly identical as their published periods. Our algorithm failed to provide convincing periods for only about $10\%$ cases. For the remaining $14\%$, our results significantly differ from their periods. We show that, in many of these cases, our periods are superior and much closer to the true periods. However, the existence of failures, and also periods sometimes worse than manually controlled results, indicates that this algorithm needs further improvement. Nevertheless, the present experiment shows that this is a positive step toward a fully automated period analysis for future variability surveys.

• 한국측량학회지
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• 제30권5호
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• pp.425-433
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• 2012

다익스트라 알고리즘은 네트워크 상에서 최단경로를 찾는 것으로 널리 알려져 있다. 그러나, 최적 경로 탐색을 위하여 임의점과의 최단거리만 고려해서 선택하는 다익스트라 알고리즘보다 목표점까지 휴리스틱 요소를 고려하여 판단하는 $A^*$ 알고리즘에 대한 연구가 더 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 자전거 경로 선정을 위한 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘의 성능을 비교하였다. 이를 위하여, 자전거 경로 선정 요소를 이용하여 경사에 따른 수평거리와 평균 속도를 계산하였다. 그리고 다익스트라 알고리즘과 $A^*$ 알고리즘을 적용해 최단거리와 최단시간에 따른 자전거 경로 선정을 수행하였다. 실험 결과 대규모 지역에서 $A^*$ 알고리즘이 다익스트라 알고리즘보다 경로 선정 처리 시간이 빠르게 나타났다. 향후 최적 경로선정 알고리즘은 자전거 노선 계획이나 자전거 실시간 모바일 앱에 활용될 수 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제1권2호
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• pp.177-194
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• 2007

Index selection is one of the most important decisions to take in the physical design of relational data warehouses. Indices reduce significantly the cost of processing complex OLAP queries, but require storage cost and induce maintenance overhead. Two main types of indices are available: mono-attribute indices (e.g., B-tree, bitmap, hash, etc.) and multi-attribute indices (join indices, bitmap join indices). To optimize star join queries characterized by joins between a large fact table and multiple dimension tables and selections on dimension tables, bitmap join indices are well adapted. They require less storage cost due to their binary representation. However, selecting these indices is a difficult task due to the exponential number of candidate attributes to be indexed. Most of approaches for index selection follow two main steps: (1) pruning the search space (i.e., reducing the number of candidate attributes) and (2) selecting indices using the pruned search space. In this paper, we first propose a data mining driven approach to prune the search space of bitmap join index selection problem. As opposed to an existing our technique that only uses frequency of attributes in queries as a pruning metric, our technique uses not only frequencies, but also other parameters such as the size of dimension tables involved in the indexing process, size of each dimension tuple, and page size on disk. We then define a greedy algorithm to select bitmap join indices that minimize processing cost and verify storage constraint. Finally, in order to evaluate the efficiency of our approach, we compare it with some existing techniques.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1693-1713
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• 2018

An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1231-1237
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• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• 천문학회보
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• 제40권2호
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• pp.48.2-48.2
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• 2015

Galaxy Clusters with complex inner structures are excellent laboratories with which to study the properties of galaxies and the groups of galaxies in them. To execute a systematic search for flux-limited galaxy groups and clusters based on the spectroscopic galaxies with r < 17.77 of SDSS data release 12, we adopt a modified version of the friends-of-friends algorithm, whereupon a total of 3272 galaxy groups and clusters with at least 10 members are found. In this study, we aim to assign galaxy subgroups within groups and clusters that enable us to investigate the detained star-formation history of galaxies by applying a modified hierarchical grouping method to our galaxy group and cluster catalog. We note that roughly 70% of our galaxy groups and clusters have subgroups. The most remarkable additional results are as follows. The brightest cluster galaxies (BCGs) have brighter luminosities with larger velocity dispersions of groups and clusters. The BCGs are concentrated toward the most massive subgroups than the second and third one. This result implies that the galaxy properties can be affected by different merger and star-formation histories for differing environments.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2009년도 한국우주과학회보 제18권2호
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• pp.29.4-30
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• 2009

Extra-tidal feature of the globular clusters such as tidal tails and halos can be a crucial evidence of the merging scenario of the Galaxy formation in the dynamical point of view. To search for such an extra-tidal feature of globular clusters located in the Galactic bulge(RGC<3kpc), we obtained wide-field near-infrared JHKs images of 6 metal-poor ([Fe/H]<-1.0) clusters and 3 metal-rich ([Fe/H]>-1.0) clusters. Observations were carried out using IRSF 1.4m telescope and SIRIUS near-infrared camera, during 2006~2007. The obtained images have a total maximum field-of-view of ~ $21'\times 21'$. To select clusters' member stars and minimize the field star contaminations, we applied CMD masking algorithm. Smoothed surface density contour maps with selected stars for each cluster show overdensity features around the tidal radius and beyond. Also, radial surface density profiles within the tidal radius of the clusters show an overdensity feature as a change of slope of the radial profile. The results add further observational constraints of the formation of the Galactic bulge.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1C호
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• pp.89-96
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• 2012

최근에 전술 무기의 첨단화, 무인화 및 네트워크화에 따라서 무선 전술 데이터 네트워크의 생존성은 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선 전술 데이터 네트워크에서 저고도 소형 무인항공기를 이용한 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 간단한 polling 접속 기능을 갖는 소형 무인항공기를 사용하여 무선 전술 데이터 네트워크의 노드들과 접속을 통하여 네트워크의 형태를 파악하고, 파악된 네트워크 그래프를 라플라스 매트릭스로 변환한다. 변환된 라플라스 매트릭스의 eigenvalue를 찾아내는 방법에 기초하여 서브 네트워크를 정의하고 약화된 eigenvalue의 집합을 통하여 네트워크의 연결성 약화지역을 탐색하는 알고리즘을 제안하였다. 하나의 UAV를 사용한 경우 좁은 네트워크 및 광범위 네트워크의 연결성 약화지역을 제안 알고리즘을 사용하여 탐색 가능하였다. 제안된 알고리즘으로 탐색된 약화지역의 노드에 UAV 링크로 중계 기능을 한 경우, 성형 네트워크 및 MST(Minimum Spanning Tree) 알고리즘에 의한 네트워크와 비교하여 스루풋 성능이 우수함을 검증하였다. 본 기법은 무선 전술 네트워크의 연결성을 보장하는 기법에 적용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.