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.
Douglas-Peucker 알고리듬의 원리를 충실하게 반영한 단순 tree 구조의 단순화 기법은 단순화 지표가 실제 계층적 자료구조에 명확히 내재되는 장점을 갖는다. 그러나 단순 tree 방법은 단순화 지표의 계층성이 항상 보장되지 못할 가능성을 안고 있다. 그것은 Douglas-Peucker 알고리듬의 원리가 선형 사상의 국지적 특성을 충실하게 반영하지 못하는 전역적 기법이기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 계층적 오류를 극복하기 위해 볼록다각형 탐색기법을 활용하여 형태적 대표점을 찾아 이를 기초로 계층적 자료구조를 갖는 단순화 기법 (CALS)을 구현하였다. CALS에 의한 방법은 단순 tree 방법에서 발생한 중상위 계층의 오류를 보정하는 효과가 있기 때문에 단순 tree 구조에 비해 단순화의 공간적 정확도를 향상시킨다.
EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 알고리즘이 소개된 이래 일련의 내장형 웨이브렛 코딩 방법들이 제안되어져왔다. 이들의 하나의 공통된 특징은 EZW 알고리즘의 기본 아이디어를 근간으로 한다는 점이다. 특히 SPIHT(Set Partitioning in Hierarchy Trees) 알고리즘은 이들 중의 하나로서 산술 코더를 사용하지 않더라도 EZW와 같거나 혹은 더 나은 성능을 제공할 수 있기 때문에 널리 알려져 왔다. 본 연구에서는 내장형 영상코딩을 위한 재귀적 SPIHT(RSPIHT) 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 실험적으로 가한다. 제안한 RSPIHT 알고리즘은 매우 단순하고 정형화된 형태를 지니면서 최악의 경우 시간복잡도 O(n)을 가진다. 실험영상들에 대해 T-layer 4 이상에서 SPIHT보다 평균 약 16.4%의 개선된 속도를 얻을 수 있었다. 압축률의 관점에서도 RSPIHT 알고리즘은 실험영상의 T-layer 7 이하에서는 SPIHT와 유사한 결과를 가지나 그보다 큰 T-layer에서는 개선된 결과를 보였다.
In this research, we developed a new algorithm for hierarchical placement of integrated circuits. For efficient placement of a large circuit, the given circuit is recursively partitioned to form a hierarchy tree and then simulated-annealing-based placement method is applied at each level of the hierarchy to find a near optimum solution. During the placemtnt, global optimization is performed at high levels of the hierarchy and local optimization is performed at low levels. When compared with conventional placement methods, the new hierarchical placement method produced favorable results.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 XML 데이터베이스의 타입상속 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하는 이차원 타입상속 색인기법인 2D-THI를 제안한다. XML 스키마는 타입상속을 지원하는 XML 문서를 위한 스키마 모델 중에 하나이다. 기존의 XML 데이터베이스를 위한 색인기법은 XML 스키마상의 타입상속 계층에 대한 XML 질의를 지원하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 XML 질의의 타입상속 계층을 지원하기 위한 색인기법으로 다차원 파일구조를 이용하는 이차원 색인구조를 구성한다. 이차원 색인구조에서 한 축은 색인된 엘리먼트의 킷값 도메인으로 구성하고 다른 한 축은 타입상속 계층의 타입 식별자 도메인으로 구성한다. 이와 같은 이차원 색인구조를 이용함으로써 사용자 질의 패턴에 따라 두 도메인 사이에서 객인 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 2D-THI의 성능 평가를 위하여, 비용 모델을 개발하고 이를 통하여 2D-THI를 기존의 객체지향 데이터베이스에서 사용하고 있는 CH-index와 CG-tree와 같은 클래스 계층 색인기법들과 색인의 성능을 비교평가 한다. 성능평가의 결과로서, CH-index와 CG-tree에서는 특정 형태의 XML 질의의 경우에만 좋은 성능을 보인 반면, 본 논문에서 제안한 2D-THI에서는 주어진 질의 형태에 따라 최적의 질의처리 성능을 제공할 수 있음을 보인다.
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
This study focuses on importance level analysis of environmentally-friendly planning factors using Analytic Hierarchy Process(AMP). This study verify different planning principle makes comparison matrix by a relative comparison value, verified consistency after yield weight to analyze more objective importance for apartment complex estate environmentally-friendly planning factor. In order to decide importance of apartment complex estate environmentally-friendly planning factors multiplying weight of verified planning principle with weight of planning factors. The results are as follows; First, importance of preservation of green tract of lands, Preparation of Biotop, Tree planting of sites, Propriety of development density high except Circulation and practical use of water. Next, valued planning factors constituent appeared to Energy efficient building plan, Rubbish recycling, thermal utilization of solar energy, Artificial tree planting of buildings etc. importantly. Finally, plan constituent that importance is underrated most appeared by Practical use of building materials and equipment, Centralization of energy and resources, Preservation of corridor etc.
노거수는 높은 가치를 지니고 있는 재생불능자원이므로 과학적이고 합리적인 가치 평가는 노거수의 보존관리에 있어 매우 중요하다. 그러나 현재 노거수의 가치 평가에 관한 연구와 권위 있는 평가 지표는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 노거수의 특수성을 감안한 가치 요인을 분석하여 합리적인 평가 지표를 선정하고 현실 적용 가능한 가치 평가 모형을 구축하는데 목적이 있다. 노거수의 평가 지표는 경제가치, 과학연구가치, 생태가치, 경관가치, 사회공익가치로 구분된다. 노거수의 가치에 대한 중요 인자는 인문역사, 성장장소, 수목상태, 수형, 수세, 수종, 수관, 보호등급, 성장환경 등 이다. 계층분석법(AHP)을 이용하여 가치 평가 산식을 작성하고 경주의 세계문화유산인 계림숲 내에 위치한 느티나무의 가치 평가를 실시하였다. 느티나무의 가치는 평가결과 491,503,300원으로 추정된다. 연구 결과는 노거수의 가치 감정과 손실 보상에 중요한 자료가 되며 노거수에 대한 보호 의식을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 중포속성에 대한 색인기법으로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포속성 색인기법은 MD-NAI를 제안한다. 중포석성에 대한 기존의 색인기법들은 중포된 객체에 대한 기존의 색인기법들은 B+-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용함으로써, 클래스 계층과 중포속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원하지 못한다. MD-NAI에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법인 이차원 클래스 계층 색인기법(2D-CHI)을 다차원으로 확장한다. 2D-CHI는 키 속성 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상에서 객체들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 본 논문의 MD-NAI에서는 색인된 중포속성을 표현하는 경로상의 각 클래스 계층마다 하나의 클래스 식별자 도메인을 할당하여 구성된 다차원 도메인 공간상에서 색인 엔트리들의 클러스터링을 다룬다. 따라서, MD-NAI에서는 기존의 색인기법에서 지원하기 어려운 질의의 대상 범위 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되거나, 질의에 포함된 복합속성들의 도메인이 클래스 계층상의 임의의 클래스들로 제한되는 경우에도 잘 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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