• 동굴
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• 제87호
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• pp.1-7
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• 2008

제주도는 동서로 73km 남북으로 31km에 걸쳐 형성된 긴 타원형의 화산섬이다. 섬의 중앙 부는 1,950m의 한라산이 솟아있고 섬의 중심을 이루며 완만한 경사로 해안선으로 흘러내려 오름과 들을 거쳐 바다에 이른다. 용암수형은 제주도 한라산 고도 300m이하에서 발견되며 군집지를 형성하고 있다. 북제주군 한림읍 월림리는 횡수형과 포획수형이 많이 발견되어 과거에 수림지대가 존재했던 것으로 추정된다. 제주도에서 발견된 용암수형은 구조와 형태의 특성에 따라 나누어보면 횡수형, 포획수형, 고사목수형, 복합수형, 수직수형의 5개로 나눌수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.129-132
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• 2004

공간 색인구조는 공간 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 도구로써, GIS와 같은 공간 데이터베이스의 성능을 결정하는 중요한 요소라 하겠다. 대부분의 응용분야에서 공간 데이터베이스는 보조기억장치에 저장된 방대한 양의 공간데이터 처리를 요구하므로 디스크 접근의 수를 줄이는 것이 전체 데이터베이스의 성능을 향상시키는데 중요한 요소이다. 이 논문에서는 SMR-tree라는 공간색인구조의 여러 응용분야에서 활용 가능성을 기존의 색인구조들과의 비교를 통해 확인한다. SMR-tree는 R-tree 계열의 구조로써 기존의 R-tree계열의 구조들과 동일한 노드의 형태를 가지고 있으나, 여러 개의 data space를 사용하여 data object를 배분함으로써 $R^{+}-tree$의 말단노드 내에 존재하는 잉여공간을 제거하면서 R-tree의 단점인 색인노드들 사이에 중첩을 허용치 않는다. SMR-tree의 성능은 여러 종류의 테스트 데이터(VLSI layout data, Tiger/Line file data)를 사용하여 R-tree, $R^{+}-tree,\;R^{\ast}-tree$와 비교된다. SMR-tree는 높은 공간 활용도와 다른 색인구조에 비해 빠른 질의 성능을 보임으로써 GIS와 같은 공간 데이터베이스를 위한 효율적인 색인구조로 사용이 될 것으로 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.792-798
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• 2014

R-tree는 공간 데이터베이스 분야에서 가장 널리 쓰이는 색인 구조이며 다양한 변형된 기법들이 제안되었다. 이 기법들 중 Hilbert R-tree는 공간 채움 곡선인 Hilbert 곡선을 이용해서 대용량의 데이터를 고비용의 분할 과정 없이 R-tree를 구성하는 기법이다. 하지만 기존의 CPU기반의 Hilbert R-tree는 대용량의 데이터를 처리할 때는 순차적인 접근으로 발생되는 고비용의 전처리 비용과 느린 구축시간으로 실제 응용에 적용되기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU를 이용해서 데이터의 Hilbert 매핑을 병렬화 하고 이를 통해서 최종적으로 GPU의 메모리에 Hilbert R-tree의 벌크로딩을 고속화하는 기법을 제안한다. GPU기반의 Hilbert R-tree는 inversed-cell 기법과 트리구조 패킹의 병렬화 기법을 통해서 벌크로딩의 성능을 향상시켰다. 실험 결과에서는 기존의 CPU 기반의 벌크로딩에 비해 최대 45배의 성능향상을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권5호
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• pp.527-547
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• 2009

Moving object management is widely used in traffic, logistic and data mining applications in ubiquitous environments. It is required to analyze spatio-temporal data and trajectories for moving object management. In this paper, we proposed a novel index structure for spatio-temporal aggregation of trajectory in a constrained network, named aCN-RB-tree. It manages aggregation values of trajectories using a constraint network-based index and it also supports direction of trajectory. An aCN-RB-tree consists of an aR-tree in its center and an extended B-tree. In this structure, an aR-tree is similar to a Min/Max R-tree, which stores the child nodes' max aggregation value in the parent node. Also, the proposed index structure is based on a constrained network structure such as a FNR-tree, so that it can decrease the dead space of index nodes. Each leaf node of an aR-tree has an extended B-tree which can store timestamp-based aggregation values. As it considers the direction of trajectory, the extended B-tree has a structure with direction. So this kind of aCN-RB-tree index can support efficient search for trajectory and traffic zone. The aCN-RB-tree can find a moving object trajectory in a given time interval efficiently. It can support traffic management systems and mining systems in ubiquitous environments.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.507-512
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• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.

• 식물병연구
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• 제23권3호
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• pp.207-211
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• 2017

2016년 12월에 산림보호법 중 일부가 개정되어 이른바 '나무의사법'이 공포되었으며, 이 법은 2018년 6월 28일부터 시행될 예정이다. 새로운 법안에서는 나무의사 자격 소지자에 한하여 나무병원을 개업할 수 있고, 나무병원만이 생활권 공공분야의 수목병해충 관리를 할 수 있도록 규정하고 있으며, 그에 따라 '나무의사'라는 국가공인자격이 신설되었다. 나무의사가 되기 위해서는 지정된 양성과정을 이수하고 시험을 통과하여야 한다. 현재 산림청에서는 이 법의 시행을 위하여 구체적 시행방안을 포함하는 시행령과 시행규칙 등을 만들고 있다. 수목진료 및 건강관리에서 가장 핵심적인 부분이 식물병리학이라는 사실을 감안할 때, 그리고 식물병리학을 공부하는 학생들의 사회진출을 위하여 식물병리학회는 새로운 수목진료체계가 정착될 수 있도록 나무의사 양성기관의 교육과정 개발 및 나무의사 선발시험계획 수립 등에 적극적으로 관여하여야 할 것으로 생각한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권3호
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• pp.199-207
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• 2008

FP-tree(Frequency Pattern Tree) 연관 규칙 탐사 알고리즘은 DB 스캔에 대한 부담을 획기적으로 절감시킴으로써 전체적인 성능을 향상시키고자 제안되었고, 따라서 다른 기법에 기반하는 알고리즘보다 성능이 매우 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나, FP-tree 알고리즘은 기본적으로 DB에 저장된 거래 내용 중 빈발 항목을 포함하는 모든 거래를 트리에 저장해야 하기 때문에 그만큼 많은 메모리를 필요로 한다. 이 논문에서는 범용 운영체제인 유닉스 시스템 환경에서 FP-tree 알고리즘을 구현하여 소요 메모리와 실행시간 등 두 가지 성능 관점에서 해시 트리 및 직접 해시 테이블을 사용하는 DHP(Direct Hashing and Pruning) 알고리즘과 비교한다. 그 결과로서 알려진 바와는 크게 다르게 시스템 메모리가 충분한 상황에서도 대형 편의점 수준의 규모에 적용 가능한 거래 건수 100K, 전체 항목 개수 $1K{\sim}7K$, 평균 거래 길이 $5{\sim}10$, 평균 빈발 항목 집합 크기 $2{\sim}12$인 데이타에 대해서 FP-tree 알고리즘이 DHP 알고리즘보다 열등한 경우가 존재함을 보인다.

• 사상체질의학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-11
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• 2003

In Sasang Constitutional Medicine, pine trees have been used as medicines for Taeyangin and a pine-nuts tree for Taeumin. However, there has been some misunderstandings in interpretation as the Koreans referred to back(栢) as pine-nuts tree as well as cheukback(측백) tree. Also, we have disputed over how to translate songback(松栢). Regarding this dispute, 1 came to the following conclusion based on a research with exactitude. 1. Songja (松子), Songjain(松子仁), Songsil(松實) means Pinus Koraiensis(잣), not a pine .one. 2. Backja(栢子) is a fruit of Cheukback(측백) tree, not of a pinus koraiensis(잣). 3. Some part of 'yulsunjun(列仙傳)' quoted to explain pine-nuts in Bonchogangmok(本草綱目) was misrepresented. 4. In regard to the record that a court lady of Chin(秦) Dynasty lived for bundle of years, Galhong(葛洪) made a mistake by saying that she took pine needles and a Pinus Koraiensis in 'Pobakja(抱朴子)', while saying that she took pine needles and leaves of Cheukback(측백) tree in 'Joohoobigeupbang(　後備急方). Also He made a mistake by saying that took pine needles and leaves of cheukback(측백) tree in Bonchogangmok(本草綱目). 5. Songback(松栢), which was referred to in the Analects of Confucius(論語) and the historical annals(史記), should be understood as an old pine tree with a hard quality of the lumber and evergreen, .rather than 'a pine tree and a pine-nuts tree' or 'a pine tree and Cheukback(측백) tree'. 6. Although 'Songback(松栢) mentioned in a book on medicine were sometimes considered as 'a pine-nuts tree' and 'Cheukback(측백) tree' or 'a pine tree and .Cheukback(측백) tree,' it should be regarded as an old pine tree in most cases.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.49-57
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• 2010

We extended a general attack tree to apply cyber attack model for network vulnerability analysis. We defined an extended cyber attack tree (E-CAT) which extends the general attack tree by associating each node of the tree with a transition of attack that could have contributed to the cyber attack. The E-CAT resolved the limitation that a general attack tree can not express complex and sophisticate attacks. Firstly, the Boolean expression can simply express attack scenario with symbols and codes. Secondary, An Attack Generation Probability is used to select attack method in an attack tree. A CONDITION-composition can express new and modified attack transition which a aeneral attack tree can not express. The E-CAT is possible to have attack's flexibility and improve attack success rate when it is applied to cyber attack model.

• 대한산업공학회지
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• 제31권1호
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• pp.10-19
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• 2005

The minimum spanning tree (MST) problem is one of the traditional optimization problems. Unlike the MST, the degree constrained minimum spanning tree (DCMST) of a graph cannot, in general, be found using a polynomial time algorithm. So, finding the DCMST of a graph is a well-known NP-hard problem of importance in communications network design, road network design and other network-related problems. So, it seems to be natural to use evolutionary algorithms for solving DCMST. Especially, when applying an evolutionary algorithm to spanning tree problems, a representation and search operators should be considered simultaneously. This paper introduces a new tree representation scheme and a genetic operator for solving combinatorial tree problem using evolutionary algorithms. We performed empirical comparisons with other tree representations on several test instances and could confirm that the proposed method is superior to other tree representations. Even it is superior to edge set representation which is known as the best algorithm.