• 한국통신학회논문지
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• 제34권12B호
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• pp.1514-1523
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• 2009

현재 무선 센서 네트워크의 주소 할당 기법들은 수백 개 이상의 노드로 구성된 대규모 센서 네트워크를 지원함에 있어 한계를 갖고 있다. WSNs 관련 대표적인 표준화 단체인 ZigBee Alliance에서는 균형 트리 기반의 주소 영역을 구성한 후, 트리 구조에 맞추어 네트워크의 주소를 할당하는 분산 주소 할당 기법이 제시되었다. 하지만 일반적으로 실제 배치된 네트워크는 균형 트리 구조를 갖지 않으며 이로 인해 주소의 낭비 및 고갈이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 다수의 균형 트리를 동적으로 구성하는 계층적 클러스터 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 제시한다. 제안된 방안에서는 16-bit 주소 영역을 클러스터 식별자 영역과 클러스터 내 주소 영역으로 구분하여 각 클러스터 내부에서는 균형 트리 기반 분산 주소 할당 기법을 사용하고, 주소 고갈 발생시에는 동적으로 새로운 클러스터를 형성하여 주소를 할당한다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서는 제안된 프로토콜이 기존의 기법보다 주소 사용의 효율 및 고아 노드 발생 부분에서 향상된 결과를 보여준다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제41권8호
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• pp.223-234
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• 2017

Background: Spatial structure of plants in a population reflects complex interactions of ecological and evolutionary processes. For dioecious plants, differences in reproduction cost between sexes and sizes might affect their spatial distribution. Abiotic heterogeneity may also affect adaptation activities, and result in a unique spatial structure of the population. Thus, we examined sex- and size-related spatial distributions of old-growth forest of dioecious tree Torreya nucifera in extremely heterogeneous Gotjawal terrain of Jeju Island, South Korea. Methods: We generated a database of location, sex, and size (DBH) of T. nucifera trees for each quadrat ($160{\times}300m$) in each of the three sites previously defined (quadrat A, B, C in Site I, II, and III, respectively). T. nucifera trees were categorized into eight groups based on sex (males vs. females), size (small vs. large trees), and sex by size (small vs. large males, and small vs. large females) for spatial point pattern analysis. Univariate and bivariate spatial analyses were conducted. Results: Univariate spatial analysis showed that spatial patterns of T. nucifera trees differed among the three quadrats. In quadrat A, individual trees showed random distribution at all scales regardless of sex and size groups. When assessing univariate patterns for sex by size groups in quadrat B, small males and small females were distributed randomly at all scales whereas large males and large females were clumped. All groups in quadrat C were clustered at short distances but the pattern changed as distance was increased. Bivariate spatial analyses testing the association between sex and size groups showed that spatial segregation occurred only in quadrat C. Males and females were spatially independent at all scales. However, after controlling for size, males and females were spatially separated. Conclusions: Diverse spatial patterns of T. nucifera trees across the three sites within the Torreya Forest imply that adaptive explanations are not sufficient for understanding spatial structure in this old-growth forest. If so, the role of Gotjawal terrain in terms of creating extremely diverse microhabitats and subsequently stochastic processes of survival and mortality of trees, both of which ultimately determine spatial patterns, needs to be further examined.

• 융합보안논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-31
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• 2018

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

• Spatial Information Research
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• 제19권2호
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• pp.47-56
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• 2011

대표적인 트리 기반 공간 인덱스 구조는 크게 R-Tree와 같은 데이타 분할 기반 인덱스 구조와 KD-Tree와 같은 공간 분할 기반 인덱스 구조로 구분되며, 최근에는 이들의 장점을 결합한 하이브리드 인덱스 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존 연구에서는 공간 객체가 삽입되는 노드의 분할 경계 확장이 다른 이웃 노드에 연쇄적으로 전파되어 노드간 겹침이 증가하고 질의 처리 비용이 높아지는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 효율적인 질의 처리를 위한 하이브리드 인덱스 구조인 SQR-Tree를 제시한다. SQR-Tree는 크기를 갖는 공간 객체 처리에 적합하도록 Quad-Tree를 확장한 SQ-Tree(Spatial Quad-Tree)와 SQ-Tree의 리프 노드마다 연계되어 실제로 공간 객체를 저장하는 R-Tree가 결합된 인덱스 구조이다. SQR-Tree는 노드마다 하위 노드를 포함하는 MBR을 가지고 있기 때문에 노드의 분할 경계 확장이 독립적으로 이루어지도록 하여 노드간 겹침을 줄였다. 그리고 SQR-Tree에서 공간 객체는 분할된 데이타 공간마다 존재하는 여러 R-Tree에 분산 저장되며 SQ-Tree가 분할된 데이타 공간을 식별하는 기능을 수행한다. 따라서 공간 질의 처리시 질의 영역에 해당하는 R-Tree만 접근하면 되기 때문에 질의 처리 비용을 줄일 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 SQR-Tree의 우수성을 입증하였다.

• 품질경영학회지
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• 제34권2호
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• pp.129-135
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• 2006

In the advance of computer technology, it is possible to keep all the related informations for monitoring equipments in control and huge amount of real time manufacturing data in a data base. Thus, the statistical analysis of large data sets with hundreds of thousands observations and hundred of independent variables whose some of values are missing at many observations is needed even though it is a formidable computational task. A tree structured approach to classification is capable of screening important independent variables and their interactions. In a Six Sigma project handling large amount of manufacturing data, one of the goals is to screen vital few variables among trivial many variables. In this paper we have reviewed and summarized CART, C4.5 and CHAID algorithms and proposed a simple method of screening vital few variables by selecting common variables screened by all the three algorithms. Also how to develop a logistics regression model on a large data set is discussed and illustrated through a large finance data set collected by a credit bureau for th purpose of predicting the bankruptcy of the company.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권9호
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• pp.503-513
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• 2004

최근 분산 컴퓨팅 환경에서 데이타와 서비스의 복제는 통신비용의 감소, 데이타 가용성 증가, 그리고 단일 서버의 병목현상을 피하기 위해 필수적이다. 기존의 대표적인 복제 프로토콜로 네트워크를 논리적으로 구성하는 Tree quorum 프로토콜과 Grid프로토콜이 있다. Tree quorum프로토콜은 최선의 경우 가장 우수한 읽기 성능을 보이는 반면 트리의 높이가 증가할수록 노드의 수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있다. Grid프로토콜은 읽기 동작에 있어 높은 가용성을 가지는 반면 고장이 없는 환경에서도 같은 읽기 및 쓰기 성능을 보이는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 복제 프로토콜이 가지는 문제점을 해결하고, 대칭적 트리 구조를 이용하여 노드의 장애가 발생하는 환경에서도 우수한 성능을 갖는 복제 프로토콜을 제안한다. 제안된 복제 프로토콜은 Tree quorum 프로토콜에 비해 적은 저기 비용을 가지며, 적은 수의 노드 구성 환경에서도 높은 읽기 가용성을 가진다. 또한 응답시간 면에서도 우수한 성능을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.390-399
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• 1988

계산 과장이 비교적 간단하고 실시간 처리가 가능한 coding방법 중의 하나인 BTC(Block Truncation Coding)를 이용하여 영상 데이터를 압축하기 위하여 2진 영상에서 주로 사용하는 quar tree 개념을 도입하여 압축율을 개선시키고, 기존의 BTC와 그 성능을 비교하였다. 이 논문에서 제안하는 방법은 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서는 부화상의 크기를 크게 하고, 그레이 레벨의 변화가 큰 영역에서는 부화상의 크기를 작게 하여 전체 부화상의 갯수를 줄임으\ulcorner\ulcorner영상 데이타의 압축을 행하였다. 또한 비트 평면의 효율적인 전송을 위하여 큰 크기의 부화상에 있어서는 Huffman run-length code를, 작은 크기의 부화상에 있어서는 lookup rable방식을 이용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과, 크기가 256x256이고, 그레이 레벨이 256인 영상에서 평균 0.8bit/pel의 압축 효과를 얻었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.67-73
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• 2017

항공기 정비 격납고는 고가의 항공기를 보관하거나 정비, 점검등을 하는 건축물로 화재발생 빈도는 낮지만 화재발생 시 인적, 물적 피해가 매우 클 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Fault tree를 이용하여 현재 운용중인 항공기 정비 격납고 소화시스템의 화재 안전성에 대한 정성적 분석을 시행하고, 도출된 기본사상에 대한 고장률 자료를 활용하여 정량적 분석을 실시한 후 정상사상의 발생 확률에 대한 Minimal cut set의 중요도를 분석하였다. Minimal cut set에 의한 정성적 분석결과 항공기 격납고 포헤드 소화시스템의 화재제어 실패로 대형화재로 확대될 수 있는 사고경로는 14개라는 것을 알 수 있었다. 또한 정량적인 분석 결과 대형화재로 확대될 확률은 $2.08{\times}E-05/day$이며, Minimal cut set의 중요도 분석 결과 화재 발생 시 4개의 Minimal cut set 즉, 구역별 화재 감지기 및 포헤드 동작과 항공기 날개 및 Fire plume에 의한 소화약제 차단이 동일하게 24.95%로 대형화재로 확대될 가능성의 대부분을 차지하였으며, 항공기 정비 격납고의 포헤드 소화시스템은 항공기 날개 하부화재에 대한 적응성이 없어 개선이 필요한 것으로 Fault tree를 이용하여 처음 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권3호
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• pp.155-164
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• 2016

대용량 데이터베이스의 빈도패턴 분석을 위해 기존의 Apriori 방식의 단점을 보완할 수 있는 새로운 트리 기반의 빈도 패턴 분석 알고리즘이 최근 다양하게 연구되고 있다. 그 중 FP-tree는 이러한 빈도 패턴을 분석하기 위해 빈도 패턴을 표현하는 트리 구조로 단 두 번의 전체 데이터베이스 스캔을 통해 빠르게 트리를 구성할 수 있으며 FP-grwoth를 통해 빈도 패턴을 분석할 수 있다. 이처럼 빈도 패턴 트리의 노드 수는 트리 자체의 메모리 할당량과도 연관이 있지만 그 후 growth의 메모리 자원 소비 및 처리 속도에도 영향을 미치게 된다. 따라서 빈도 패턴 트리의 노드 수의 감소는 트리 자체뿐만 아니라 빈도 패턴 분석에 있어서도 매우 중요하다. 하지만 FP-tree는 전체 아이템 수 라는 고정된 기준 문제로 인해 충분한 노드 수의 압축률을 갖지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 FP-tree의 문제를 보완하여 좀 더 노드 수를 감소시킬 수 있도록 교집합 규칙이라는 새로운 패러다임을 적용한 빈도 패턴 트리인 IRFP-tree를 제시하고 실험을 통해 그 성능에 대해 증명하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권5호
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• pp.699-712
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• 2016

Recently, greedy algorithm has received much attention as a cost-effective means to reconstruct the sparse signals from compressed measurements. Much of previous work has focused on the investigation of a single candidate to identify the support (index set of nonzero elements) of the sparse signals. Well-known drawback of the greedy approach is that the chosen candidate is often not the optimal solution due to the myopic decision in each iteration. In this paper, we propose a tree search based sparse signal recovery algorithm referred to as the tree search matching pursuit (TSMP). Two key ingredients of the proposed TSMP algorithm to control the computational complexity are the pre-selection to put a restriction on columns of the sensing matrix to be investigated and the tree pruning to eliminate unpromising paths from the search tree. In numerical simulations of Internet of Things (IoT) environments, it is shown that TSMP outperforms conventional schemes by a large margin.