최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
많은 과학 데이타처럼 화산재 확산 시뮬레이션 결과는 NetCDF 형식의 군집화된 희소행렬이다. 그리고 크기가 커서 저장과 전송에 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 다차원 인덱스를 일차원으로 바꾸고 연속된 0을 그 시작점과 길이만을 기록하여 화산재 확산 시뮬레이션 데이터의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 이 방법은 기존의 ZIP 형식으로 압축한 것과 거의 같은 성능을 보이나 NetCDF의 구조는 손상하지 않는다. 제안된 방법에 의하면 데이터 크기가 줄어들어 저장공간의 효율이 높아지고 네트워크 전송시간이 줄어드는 효과를 기대할 수 있을 것이라 사료된다.
인터넷 사용이 대중화되면서 개인이 정보의 또는 검색할 주제에 따라 원하는 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 이때 다양한 구조를 갖는 자료들의 속성을 잘 나타내는 메타데이터를 이용하면 검색의도에 보다 정확하게 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있어 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 소그룹의 사용자들이 공동으로 관심 있는 웹 콘텐츠의 즐겨 찾기를 공동으로 유지 관리하는 용도로 다차원 벡터형 태그를 제안한다. 제안하는 벡터형 태그는 정보 유용성을 나타내는 색인을 벡터방식으로 기술하고 이것을 활용해 정보의 분류 관리 재활용의 효율을 높이는 표현법이다. 벡터방식 태깅은 대상 키워드에 사용자들이 두 개 이상의 요소에 대한 우선순위를 부여하고 벡터 방식으로 표현한다. 이 때 벡터의 기본이 되는 벡터공간은 정보생성시간, 선호순위 등으로 구성한다. 벡터성분으로 산출할 수 있는 벡터크기가 정보의 유용성을 나타내며 순위측정의 기준이 된다. 제안방식에 의한 순위측정은 단순한 링크구조에 의해 측정된 순위와 비교하였을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 순위 정보를 제공하고 있다.
When constructing projects such as road embankments, bridge approaches, dikes or buildings on soft, compressible soils, significant settlements may occur due to the consolidation of these soils under the superimposed loads. The compressibility of the soil skeleton of a soft clay is influenced by such factors as structure and fabric, stress path, temperature and loading rate. Although it is possible to determine appropriate relations and the corresponding material parameters in the laboratory, it is well known that sample disturbance due to stress release, temperature change and moisture content change can have a profound effect on the compressibility of a clay. The early research of Tezaghi and Casagrande has had a lasting influence on our interpretation of consolidation data. The 24 hour, incremental load, oedometer test has become, more or less, the standard procedure for determining the one-dimensional, stress-strain behavior of clays. An important notion relates to the interpretation of the data is the ore-consolidation pressure ${\sigma}_p$, which is located approximately at the break in the slope on the curve. From a practical point of view, this pressure is usually viewed as corresponding to the maximum past effective stress supported by the soil. Researchers have shown, however, that the value of ${\sigma}_p$ depends on the test procedure. furthermore, owing to sampling disturbance, the results of the laboratory consolidation test must be corrected to better capture the in-situ compressibility characteristics. The corrections apply, strictly speaking, to soils where the relation between strain and effective stress is time independent. An important assumption in Terzaghi's one-dimensional theory of consolidation is that the soil skeleton behaves elastically. On the other hand, Buisman recognized that creep deformations in settlement analysis can be important. this has led to extensions to Terzaghi's theory by various investigators, including the applicant and coworkers. The main object of this study is to suggestion the modified compression index value to predict settlements by back calculating the $C_c$ from different numerical models, which are giving best prediction settlements for multi layers including very thick soft clay.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
집적광학 바이오센서 구조에 적합한 비공진 반사 광도파로(ARROW: Antiresonant Reflecting Optical Waveguides)의 Si(기판)/$SiO_2$(클래딩)/$Si_3N_4$(비공진 클래딩)/$SiO_2$(코어)/air 다층박막 립 광도파로에 대한 최적화를 BPM 전산해석 방법을 이용해서 수행하였다. 전송손실을 최소화하기에 적합한 비 공진 클래딩의 두께를 유도하였으며, 소산파와 깊은 관련이 있는 손실모드에 대해서 이론적으로 검토하였다. 전산해석을 통해서 전송손실을 최소화하기 위한 립 광도파로의 깊이, 폭, 굴절률과 클래딩의 두께를 각각 2.3${\mu}m$, 5${\mu}m$, 1.488, 그리고 0.11${\mu}m$로 계산되었다. 최적화된 제원으로 비공진 반사 광도파로의 2차원, 3차원 전송특성을 확인하였다.
본 논문에서는 검색 위주의 공간 데이터베이스 시스템을 위한 R-tree 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다. 기존의 제안된 기법들은 검색연산이 갱신연산과 동시에 수행되는 것을 막기 위해 노드에 공유 락이나 래치를 획득함으로써 갱신연산으로 인한 검색연산의 블록킹을 막을 수 없다는 문제를 가지고 있으며, 또한 R-tree같은 다차원 색인의 경우 갱신연산의 락 획득은 여러 노드에 걸쳐 일어날 수 있으며, 노드 분할과 같은 경우 오랜 시간동안 락을 획득하고 있을 수도 있기 때문에 검색연산은 장시간 블록킹이 되어야 하는 문제를 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 노드의 엔트리들을 링크드 리스트로 연결하는 방법을 사용하여 노드에 엔트리를 삽입하고 있는 중에도 락이나 래치를 획득하지 않고 검색연산을 할 수 있는 링크드 리스트 기반의 동시성 제어 기법과, 노드 분할이 진행 중에 있는 노드에도 검색연산이 락이나 래치를 획득하지 않고 노드를 탐색할 수 있는 버전 기반의 동시성 제어 기법을 제안한다.
Taoyuan pig is a native Taiwan breed. According to the historical record, the breed was first introduced to Taiwan from Guangdong province, Southern China, around 1877. The breed played an important role in Taiwan's early swine industry. It was classified as an indigenous breed in 1986. After 1987, a conserved population of Taoyuan pig was collected and reared in isolation. In this study, mitochondrial DNA sequences and 18 microsatellite markers were used to investigate maternal lineage and genetic diversity within the Taoyuan pig population. Population differentiation among Taoyuan, Asian type, and European type pig breeds was also evaluated using differentiation indices. Only one D-loop haplotype of the Taoyuan pig was found. It clustered with Lower Changjiang River Basin and Central China Type pig breeds. Based on the polymorphism of microsatellite markers, a positive fixation index value ($F_{IS}$) indicates that the conserved Taoyuan population suffers from inbreeding. In addition, high $F_{ST}$ values (>0.2105) were obtained, revealing high differentiation among these breeds. Non-metric multi-dimensional scaling showed a clear geometric structure among 7 breeds. Together these results indicate that maternally Taoyuan pig originated in the Lower Changjiang River Basin and Central China; however, since being introduced to Taiwan differentiation has occurred. In addition, Taoyuan pig has lost genetic diversity in both its mitochondrial and nuclear genomes.
본 연구는 월성 원자력발전소 주변해역에 서식하는 대형저서동물의 출현 종수, 생물량 및 군집구조를 파악하기 위하여 2007년 10월부터 2008년 7월까지 계절별로 현장조사를 실시하였다. 총 163종의 대형저서동물이 출현하였고, 단위면적당 ($m^2$) 개체수와 생체량은 각각 1,005개체와 21.81 gWWt이었다. 출현 개체수의 자료를 기초로 LeBris index (1988)를 이용하여 상위 10위까지의 우점종을 선정하였다. 개체수에 근거한 상위 10위 우점종들은 전체 출현 밀도의 69.00%를 점유하였고, 중요 우점종은 다모류의 민얼굴갯지렁이(Spiophanes bombyx), Mediomastus californiensis, 투구갯지렁이(Sigambra tentaculata), 양손갯지렁이(Magelona japonica), 긴자락송곳갯지렁이(Scoletoma longifolia) 및 절지동물문 갑각류의 미동정 옆새우류(Amphipoda spp.) 등이었다. 출현 종의 개체수 자료를 기초로 다변량분석(집괴분석과 다차원배열법)을 실시한 결과, 크게 2개의 주정점군을 포함하여 1개의 소정점군(추계의 정점 9와 동계의 정점 3) 및 3개의 개별 정점(춘계의 정점 4 및 하계의 정점 6과 9)으로 구분되었다. 이 중 다수의 정점들이 포함된 주정점군 1은 모래함량이 우세한 정점들로, 주정점군 2는 펄함량이 상대적으로 높은 환경적 특성을 나타내었다. 특히 모래 함량이 높은 정점군에서는 다모류의 Protodorvillea egena와 이매패류의 개량조개(Mactra chinensis)와 꼬마보라 맛조개(Siliqua pulchella)가 우점한 반면, 펄함량이 많은 정점군에서는 다모류의 M. californiensis, 양손갯지렁이, 오뚜기갯지렁이 (Sternaspis scutata), 긴자락송곳갯지렁이와 이매패류의 말발조개(Thyasira tokunagai)와 아기반 투명조개(Theora fragilis)의 밀도가 높았다. 본 연구해역에 출현한 대형저서동물 군집의 서식기질, 수심 및 온배수 배출에 따른 개체수의 차이유무를 파악하기 위하여 일원일차분산분석을 실시한 결과, 본 연구해역의 대형저서동물 군집은 상기의 무기 환경요인에 대하여 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p>0.05).
R-tree는 데이터베이스 시스템에서 가장 많이 사용되는 색인 구조로 다차원의 데이터를 관리하는데 매우 효율적이다. 하지만 데이터베이스 시스템이 처리해야 하는 데이터의 용량이 증가함에 따라, 기존의 R-tree에서의 범위 질의의 처리는 디스크의 접근 지연 등의 이유로 인하여 수행 시간이 증가하게 되었다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 버퍼를 사용하거나 혹은 다수의 디스크와 프로세서를 사용하여 병렬로 질의를 수행하고자 하는 많은 연구들이 진행되었다. 이러한 연구들의 일환으로 최근 Graphics Processing Unit(GPU)을 이용한 병렬화 기법들에 대한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 GPU의 적용을 통한 병렬화는 계산 속도의 증가와 디스크 접근 횟수의 감소를 통하여 수행 속도의 개선을 가능하게 하지만 GPU와 CPU사이의 메모리 교환 및 GPU 메모리의 접근 지연 등에 의한 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 해결하고 효과적으로 GPU를 적용하기 위하여 GPU를 버퍼로 사용하여 범위 질의를 병렬화하는 기법을 제안하였다. 버퍼 알고리즘을 통하여 메모리 교환 횟수를 줄이고, 동시 접근 가능한 메모리의 용량을 증가시켜 메모리의 접근 지연을 최소화 할 수 있었다. 제안 기법과 기존의 인덱스의 비교 실험에서 최대의 경우 5배 정도의 성능이 개선되는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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