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.
본 연구는 전국 연안을 항해하는 선박의 대량의 위치정보를 실시간으로 수신하여 선박의 운항상태를 분석하는 교통분석시스템의 성능을 높이기 위한 연구를 목적으로 하고 있다. 특히 교통분석시스템에서 분석시 필요한 정보의 빠른 검색을 위하여 Quad-Tree와 R-Tree 자료 구조를 적용하여 설계하고 기존의 교통분석시스템과 본 연구를 통해 개선된 교통분석시스템과의 비교를 통해 성능의 개선을 실험으로 보여주는데 있다.
본 논문에서는 macOS의 파일시스템인 HFS+의 B-tree구조를 디지털 포렌식의 관점에서 분석할 수 있는 기능을 갖춘 도구의 구현에 대하여 다룬다. HFS+ 파일시스템의 파일과 디렉토리에 대한 메타정보를 카탈로그 B-tree에서 구하여 디지털 포렌식 정보로 활용한다. HFS+파일시스템 포렌식 분석도구는 C/C++언어로 구현된다. 텍스트 기반의 명령행 프로그램으로 구현되며 macOS/Windows에서 터미널/명령프롬프트에서 각각 실행될 수 있도록 제작된다. 타임스탬프/파일크기/위치 등의 메타데이터의 파싱기능, 리프노드에 저장된 데이터를 이용한 파일/디렉토리 트리 구조의 재구성, B-tree구조에 의한 키워드 탐색 기능, 인덱스 노드 없이 B-tree 리프노드의 구성에 의한 파일/디렉토리 파싱/검색 기능 등이 구현된다.
Fault tree is a widely used methodology for analyzing product reliability. The fault trees are usually constructed using the experiences of expert reliability engineers in top-down approaches and have different structures according to each expert's subjectivity. In this work it is tried to find a general method for the fault tree construction based on the function tree that is the result of product function deployment. Based on the function tree, the method has the advantage of resulting an objective fault tree since the faults are defined as the opposite concept of functions. The fault tree construction of this work consists of the following steps: 1) definition of product primary function with the viewpoints of product operation and configuration, 2) construction of functional relation chart using a grouping algorithm, 3) abstraction of functional block diagram according to operation sequences and configuration of a product, 4) construction of function tree for each viewpoint, and 5) construction of fault tree by matching the function tree and simplification of the result.
본 논문은 RFID 시스템에서의 태그 Anti-collision 알고리즘을 제안하고 분석한다. 제안한 RFID 시스템에서의 Anti-collision 알고리즘과 기존의 이진 방식 알고리즘들(이진 탐색 알고리즘, time slot을 이용한 slotted 이진 트리 알고리즘, Auto-ID 센터에서 제안한 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘)을 수학적으로 비교하고 분석하였다. 수학적 분석 결과는 OPNET 모의실험을 통하여 그 결과를 검증하였다. 분석 결과에 의하면 제안한 Improved bit-by-bit 이진 트리 알고리즘의 성능이 기존의 Anti-collision 알고리즘 중 가장 좋은 성능을 보이는 bit-by-bit 이진 트리 알고리즘과 비교할 때 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 20개일 경우에는 약 $304\%$정도의 성능향상이 있었으며 리더의 전송요구에 응답한 태그의 개수가 200개일 경우에는 $839\%$의 성능향상이 있었다.
In the analysis of product reliability, the fault tree is widely used since it shows the interrelations of the faults that lead to the product fault. A top-down approach based on experts’ experience is commonly used in the fault tree construction and the trees often take different forms depending on the intent of the analyst. In this work it is studied how to construct fault trees with the utilization of function trees obtained from analyzing the functions and sub-functions of products in order to suggest a generic way of fault tree construction. The function tree of a product is obtained by analyzing basic functions comprising the product main function in a bottom-up approach so that it enables to construct an objective fault tree. The fault tree for a scroll compressor is shown as an example.
교통 관리 시스템과 같은 응용에서는 공간 데이타 웨어하우스의 공간 계층을 이용한 분석을 수행하는데, 이러한 분석에서는 주로 단순한 집계정보만을 요구한다. 공간 계층 기반의 집계정보 제공을 위하여 기존의 연구들은 공간 인덱스를 사용한 해결방법을 제시하였는데, 대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간 분석을 통한 효율적인 의사결정을 지원하며, 이는 현재의 교통 분석 및 과거를 통한 교통 정책 결정을 가능하게 한다.
수종간 독립성 검정결과 상수리-산초나무 외에는 지역별로 유의한 종간 상관이 서로 다르게 나타남으로써 수종간 생태적 지위의 공유관계는 수종간의 친화력뿐만 아니라 생육환경에 의한 영향도 큰 것으로 해석된다. 환경요인을 독립변수로 한 군집분석결과 물푸레나무는 화살나무, 노간주나무, 떡갈나무, 산초나무, 개옻나무 등과 같은 집단(물푸레나무-개옻나무 그룹)으로 분류되었으며, 음나무는 느릅나무, 당단풍, 병꽃나무, 물갬나무 등(음나무-느릅나무 그룹)과, 고로쇠나무는 두릅나무, 거제수나무, 서어나무 등과 같은 집단(고로쇠나무-거제수나무 그룹)으로 분류되었다. 환경요인과 군집간의 상관분석결과 지형, 해발고, 사면방향, 경사, 출현종수 등의 환경요인 중 지형과 해발고에 따른 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 고로쇠나무-거제수나무 그룹은 해발고가 높은 계곡부${\sim}$사면하부에 주로 분포하는 것으로 나타났으며, 음나무-느릅나무 그룹과 물푸레나무-개옻나무 그룹 수종들은 지형적인 적응력이 높아 넓은 면적에 산발적으로 분포하는 것으로 분석되었다.
웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.
결함 트리 분석(Fault Tree Analysis)은 결함 트리를 구축하여 시스템의 안전성 분석을 수행한다. 그러나 결함 트리를 구성하는 작업은 대상 시스템의 도메인에 대한 지식과 경험을 필요로 하며 많은 시간과 노력을 소요한다. 이 논문에서는 시스템 설계 산출물인 상태 전이 모델을 기반으로 결함 트리를 체계적으로 구성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 시스템 상태 전이 모델의 안정성 확보에 필요한 조건들을 식별하고 결함 트리를 구성할 수 있는 템플리트를 개발한다. 이 논문에서는 제안된 방법을 철도 건널목 제어 시스템에 적용한 결과도 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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