Complete Subtree(CS)[1] 기법은 브로드캐스트암호화기법 중 비상태성을 만족시키는 부분집합-커버(Subset-Cover) 접근방법으로 그룹의 키의 배포 및 업데이트를 수행하는 방법이다. 브로드캐스트가 서비스 제공자로부터 단방향으로 이루어지는 비상태성 수신자를 가지는 환경에서는 키 관련 데이터 전송을 위해 저장 오버헤드와 통신 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 통신 오버헤드를 위해 새로운 탈퇴 기법인 Merged Complete Subtree(MCS) 기법을 제안한다. MCS 기법에서는 CS기법에서 키 암호화 키(Key Encryption Key)를 분배하기 위해 사용하는 부분집합의 구성을 단순 트리구조가 아닌 합집합 기반의 복합 구조를 취한다. 이 수정 사항은 늘어난 전체 부분집합과 그에 해당되는 키 암호화 키로 인해 보다 많은 저장 오버헤드를 필요로 하지만 CS 기법에서 헤더(header)를 구성하기 위한 두 부분집합을 하나의 합집합 형태로 표현 가능하게 함으로써 기존의 CS기법의 통신 오버헤드를 절반으로 감소시킨다. 제안된 기법은 전체 잠재적 사용자에 대한 탈퇴한 사용자의 비율이 커졌을 때 큰 이득을 가지며 공모를 통한 공격에 대하여 완벽한 저항성을 가진다.
본 연구에서는 포인터 네트워크 모델을 의존 구문 분석에 맞게 확장한 스택-포인터 네트워크 모델을 이용하여 한국어 의존 구문 분석기를 구현한다. 스택-포인터 네트워크 모델 기반 의존 구문 분석기는 인코더-디코더로 구성되어 있으며 다른 의존 구문 분석기와 달리 내부 스택을 갖고 있어 루트부터 시작하는 하향식 구문 분석이 가능하다. 디코더의 각 단계에서는 의존소를 찾기 위해 부모 노드뿐만 아니라 이미 파생된 트리 구조에서 조부모와 형제 노드를 참조할 수 있다. 기존 연구에서는 단순하게 해당 노드들의 합을 계산하여 입력으로 사용하였고, 형제 노드의 경우에는 가장 최근에 방문했던 것만을 사용할 수 있었다. 본 연구에서는 그래프 어텐션 네트워크를 도입하여 이미 파생된 부분 트리를 표현하고 이를 스택-포인터 네트워크의 입력으로 사용하도록 구문 분석기를 수정한다. 세종 코퍼스와 모두의 코퍼스를 대상을 실험한 결과 레이어 2의 그래프 어텐션 네트워크를 이용하여 부분 트리를 표현했을 때 특히 문장 단위의 구문 분석 정확도에서 많은 성능 향상을 확인할 수 있었다.
A module or independent subtree is a part of a fault tree whose child gates or basic events are not repeated in the remaining part of the fault tree. Modules are necessarily employed in order to reduce the computational costs of fault tree quantification. This quantification generates fault tree solutions such as minimal cut sets, minimal path sets, or binary decision diagrams (BDDs), and then, calculates top event probability and importance measures. This paper presents a new linear time algorithm to detect modules of large fault trees. It is shown through benchmark tests that the new method proposed in this study can very quickly detect the modules of a huge fault tree. It is recommended that this method be implemented into fault tree solvers for efficient probabilistic safety assessment (PSA) of nuclear power plants.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.877-895
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2010
The state-of-the-art techniques of storing XML data, modeled as an XML tree, are node-based in the sense that they are centered around XML node labeling and the storage unit is an XML node. In this paper, we propose a generalization of such techniques so that the storage unit is an XML subtree that consists of one or more nodes. Despite several advantages with such generalization, a major problem would be inefficiency in XPath processing where the stored subtrees are to be parsed on the fly in order for the nodes inside them to be accessed. We solve this problem, proposing a technique whereby no parsing of the subtrees involved in XPath processing is needed at all unless they contain the nodes of the final query result. We prove that the correctness of XPath processing is guaranteed with our technique. Through implementation and experiments, we also show that the overhead of our technique is acceptable.
천연기념물로 지정된 안면도 승언리의 모감주나무군락과 최근 발견된 태안군 근흥면 정죽리 모감주나무군락의 구조와 식생조성 및 토양특성을 분석하였다. 안면도의 모감주나무군락은 아교목층과 초본층 만으로 구성된 단조로운 2층 구조인데 반하여 근흥면 정죽리의 모감주나무군락은 아교목층, 관목층, 초본층의 3층 구조를 나타내고 있다. 또한 아교목층의 종조성에 있어서도 안면도 모감주나무군락 자생지는 거의 모감주나무 단순림을 구성하고 있는데 반하여, 근흥면 정죽리의 모감주나무군락은 곰솔, 말채나무, 풍게나무, 팽나무, 쉬나무 등이 혼효되어 있다. 두 모감주나무군락 지역의 토양특성은 전질소함량, 유기물함량, 유효인산함량, CEC, E.C. 그리고 치환성 K, Ca, Mg, Na함량 등에서 가까이 위치한 침ㆍ활엽수의 산림토양보다 높게 나타났다. 또한 토양 pH는 6.3-7.0으로서, 근처에 있는 산림토양에서의 토양 pH 4.7-5.5보다 높았다.
본 연구는 우리나라 특산식물인 히어리가 군락을 형성하고 있는 전남 곡성군 죽곡면과 오곡면 지역을 대상으로 히어리 군락지의 보존과 합리적인 관리를 위한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 히어리 군락은 평균 토양 pH 5.05, 유기물함량 5.22%, 전질소 함량 0.24%, 유효인산 3.25ppm인 토양환경에서 군락이 발달하고 있었다 조사지역의 교목층에 있어서의 중요치는 죽곡이 소나무, 굴참나무, 오곡이 신갈나무, 졸참나무, 소나무가 높게 나타났으며, 아교목층과 관목층에서는 두 지역 모두 히어리의 중요치가 가장 높게 나타났다. 죽곡과 오곡 조사지역의 히어리가 주로 분포하고 있는 아교목층의 종다양도는 각각 0.567, 0.779, 균재도는 0.401, 0.509, 우점도는 0.599, 0.491로 나타났다. 그리고, 관목층의 종다양도는 죽곡 1.453,오곡 1.266, 균재도는 죽곡 0.920, 오곡 0.866, 우점도는 죽곡 0.080, 오곡 0.134로 조사되었다. Morisita's index에 의한 히어리의 분포형은 아교목층과 관목층에 있어서 모두 임의분포하는 것으로 나타났다.
본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.
This study was carried out to provide basic information on efficient preservation and management of an Abies koreana forest through analyzing the ecological characteristics by slope in Seseok, Mt. Jirisan. Soil moisture content at southern and northern slopes was 29.9% and 21.7%, respectively, and there was no significant difference among soil properties between southern and northern slopes. The importance value of A. koreana in the southern and northern slopes was high for tree and subtree layers, respectively. It is noteworthy that many seedling and saplings of A. koreana were present on the southern slope. The species diversity was 0.413 for the tree layer, 0.632 for the subtree layer, and 0.609 for the shrub layer on the southern slope and 0.396 for the tree layer, 0.783 for the subtree layer, and 1.215 for the shrub layer on the northern slope. Evenness and dominance ranged from 0.371 to 0.609 and 0.629 to 0.391 on the southern slope and from 0.380 to 0.968 and 0.620 to 0.032 on the northern slope, respectively. The mortality of A. koreana was 9.6% on the southern slope and 24.4% on the northern slope, a distinct difference between the slopes. The mortality type at two slopes was the highest proportion of standing dead. Annual mean tree ring growth of A. koreana on the southern slope (1.76 mm/yr) was higher than that on the northern slope (1.64 mm/yr).
트리 데이터로부터 유용한 정보들을 추출하는 가장 일반적인 방식은 빈번하게 자주 발생하는 서브트리 패턴들을 얻는 것이다. XML 마이닝, 웹 사용 마이닝, 바이오인포매틱스, 네트워크 멀티캐스트 라우팅 등 빈번 트리 패턴 마이닝은 여러 다양한 영역에서 광범위하게 이용되고 있기 때문에, 해당 패턴들을 추출하기 위한 많은 알고리즘들이 제안되어 왔다. 하지만, 현재까지 제안된 대부분의 트리 마이닝 알고리즘들은 여러 가지 심각한 문제점들을 내포하고 있는데 이는 특히 대량의 트리 데이터 집합을 대상으로 했을 때는 더 심각해진다. 주요하게 발생하는 문제점들로는, (1) 계층적 트리 구조의 데이터 모델링, (2) 후보군 유지를 위한 고비용 계산, (3) 반복적인 입력 데이터 집합 스캔, (4) 높은 메모리 의존성이 대표적이다. 이런 문제점들을 발생하게 하는 주요 원인은, 대부분의 기존 알고리즘들이 apriori 방식에 근거하고 있다는 점과 후보군 생성과 빈발 횟수 집계에 anti-monotone 원리를 적용한다는 점에 기인한다. 언급한 문제들을 해결하기 위해, 본 저자들은 apriori 방식 대신 pattern-growth 방식을 기반으로 하며, 빈번 서브트리 추출 대신 최대 빈번 서브트리 추출을 목적으로 한다. 이를 통해 제안된 방법은, 빈번하지 않은 서브트리들을 제거하는 과정 자체를 배제할 뿐만 아니라, 후보군 트리들을 생성하는 과정 또한 전혀 수행하지 않음으로써 전체 마이닝 과정을 상당히 개선한다.
This study suggested the planting model of Zelkova serrata communities in the areas with the warmth index of both 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. Warmth index was calculated with 449 weather points using inverse distance weighted interpolation method. The planting species were selected by correlation analysis between Z. serrata and each species of four or more frequency among the 36 relev$\acute{e}$ surveyed for this study. The result of this study is summarized as follows : Warmth index of Z. serrata communities was among $74{\sim}118^{\circ}C{\cdot}month$. Results of the correlation analysis between Z. serrata and each species observed that the Z. serrata belongs to the tree layer with warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. On the other hand, the species of Carpinus laxiflora, Quercus serrata, Prunus sargentii and Platycarya strobilacea appeared only in the tree layer with warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$. Z. serrata and Styrax japonica appeared in the subtree layer with the warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$, while Acer pseudosieboldianum, Lindera erythrocarpa, Acer mono, Quercus serrata, etc. appeared in the subtree layer with the warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$. Z. serrata, Ligustrum obtusifolium, Lindera obtusiloba, Callicarpa japonica and Zanthoxylum schinifolium all appeared in the shrub layer with the warmth index of 80~100 and $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$. Lindera erythrocarpa, Orixa japonica, Staphylea bumalda, Akebia quinata and Sorbus alnifolia appeared in the shrub layer with the warmth index of $80{\sim}100^{\circ}C{\cdot}month$ and Styrax japonica and Stephanandra incisa appeared in the shrub layer with the warmth index of $100{\sim}120^{\circ}C{\cdot}month$, The numbers of each species planted in a $100m^2$ area of the Z. serrata community were suggested as follows : five in tree layer, five in subtree layer and nine in shrub layer. The average area of canopy are suggested to be about $86m^2$ for tree layer, $34m^2$ for subtree layer and $34m^2$ for shrub layer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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