매년 RDFS 데이터는 대용량화 되어 가며, 빠른 질의를 위한 SPARQL 처리방식에 대한 변화가 필요하게 되었다. 이를 위해 대용량 분산 처리 프레임워크를 활용한 SPARQL의 질의 처리방식이 많이 연구되고 있다. 기존의 연구 중 대용량 분산 처리 프레임워크인 Hadoop(MapReduce) 기반 질의 엔진은 반복적인 작업으로 인한 잦은 I/O 발생으로 실시간 질의 처리가 불가능하며, 인메모리 기반 분산 질의 엔진 역시 낮은 단계의 언어 수준에서 분산 구조를 고려한 구현이 필요하기 때문에 질의 엔진 구축이 어렵다. 본 논문에서는 인메모리 기반 분산 질의 처리 프레임워크인 SparkSQL을 활용하여 대용량 트리플 데이터에 대한 SPARQL 질의문 처리 속도를 향상시킬 수 있는 질의 처리 엔진 구축 방법을 제안한다. SparkSQL 은 Spark 기반의 고수준 분산 질의 엔진으로서 기존의 SQL문을 활용한 질의가 가능하다. 따라서 SPARQL 질의문을 처리하기 위해서는 Jena를 이용하여 Algebra Tree를 생성한 후 이를 Spark 시스템에 적용하기 위한 Spark Algebra Tree로 변환해야 한다. 그리고 이를 이용하여 SparkSQL 질의문을 생성하는 시스템을 구축하였다. 또한 Spark 인메모리 시스템에서 보다 효율적인 질의 처리를 위한 DataFrame기반의 트리플 Property 테이블 설계를 제안하고 SparkSQL 프레임워크에 활용하였다. 마지막으로 기존의 분산처리 프레임워크를 사용한 질의 엔진과 비교 평가를 통하여 연구의 타당성을 검증한다.
A method using the linear matrix algebra is developed in order to determine unknown external forces in linear structural analyses. The method defines a matrix which represents the linearity of the vibrational analysis for a structural system. The unknown external forces are determined by the operations of the matrix. The method is applied to find an engine motion in an automobile system. For a simulation process, an exhaust system is modeled and analyzed by the finite element method. The validity of the simulation is verified by comparing with the experimental results the free vibration. Also, an experiment on the forced vibration is performed to determine the damping ratio of the exhaust sysetm. Estimated model parameters(natural frequency, mode shape) are in accord with the experimental results. Because the method merely repeats the transpose and inverse operations of a matrix, the solution is extremely easy and simple. Moreover, it is more accurate than the existing methods in that there is no artificial assumptions in the calculation processes. Therefore, the method is found to be reliable for the analysis of the exhaust system considering the characteristics of vibrations. Although the suggested method is tested by only the exhaust system here, it can be applied to general structures.
본 논문에서는 가상 프로토타입핑의 주요 명세 언어인 Statechart 명세를 프로세스 알제브라의 일종인 ACSR(Algebra of Communicating Shared Resources)로 변환하는 규칙을 제안한다. Statechart는 사용하기 편리하고 이해하기 쉬운 명세 언어이지만 수학적인 semantics의 정의가 되어 있지 않아 명세의 정확성을 검증하기가 매우 어렵다. Statechart 명세를 ACSR로 바꾸게 되면 Statechart에 수학적인 semantics를 주게 되고 VERSA를 이용하여 Statechart 명세를 수학적으로 검증할 수 있게 된다. 따라서, 두 언어의 장점, 즉 Statechart의 편리함과 ACSR의 정확성을 모두 얻을 수 있다.
본 연구는 대수와 기하의 영역을 연결하여 기존의 틀을 새로운 관점에서 이해하고 선대의 수학자들이 해결하지 못한 문제를 다룰 수 있었던 Descartes의 관점을 분석하고 적용 가능한 교수학적 시사점을 찾는 것을 목적으로 하고 있다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 대수와 기하의 수학적 연결성을 기반으로 하고 있는 해석기하학의 기본 원리와 전개 방식의 특징을 조명하였으며, 국내 외 교육과정 문서 및 선행 연구를 분석하여 해석기하학의 관점에서 방정식의 기하학적 해법이 갖는 의미를 고찰하였다. 이를 바탕으로 좌표평면에 표현된 도형들의 교점으로 방정식의 기하학적 해를 제시하면서 대수와 기하의 수학적 연결성에 관한 통찰의 기회를 제공할 수 있는 가능성에 대하여 논의하였으며, 두 원뿔곡선의 교점을 활용한 삼차방정식의 기하학적 해법을 탐색 단계, 해결 단계, 반성 단계의 일련의 과정으로 해석하고 이를 교수학적으로 활용할 수 있는 방법을 제시하였다.
최근 GIS의 보급이 증가하고 공간 데이터 사용자의 요구수준이 높아짐에 따라 웹기반 GIS에서는 단순히 공간 데이터를 지도화하는 것뿐만 아니라 다양한 공간분석과 프로세싱을 통해 공간 정보 및 지식을 효율적으로 제공할 필요성이 제기되고 있다. 또한 공개 GIS 소프트웨어의 발전은 이러한 웹 GIS의 요구를 실현하기 위한 기술적 토대가 되어가고 있다. 본 연구는 공개 GIS 소프트웨어인 GRASS를 이용하여 래스터 데이터의 지도대수 연산을 수행하는 웹 분석 시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 웹에서의 데이터 분석 방법은 래스터 데이터 처리 시 널리 사용되는 지도대수로 하였으며, 중첩분석에 필요한 가중치는 AHP로 계산하였다. GRASS 기반의 웹 분석 시스템을 구축한 후, 강수량, 표고, 경사각, 경사방향, 토양의 래스터 레이어를 이용하여 산사태 위험도 분석을 시범적으로 구현하였다. 웹과 GRASS의 연동을 통해 지도대수뿐만 아니라 다른 공간분석도 가능할 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제22권1호
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pp.15-28
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2018
Recently Machine Learning algorithms are widely used to process Big Data in various applications and a lot of these applications are executed in run time. Therefore the speed of Machine Learning algorithms is a critical issue in these applications. However the most of modern iteration Machine Learning algorithms use a successive iteration technique well-known in Numerical Linear Algebra. But this technique has a very low convergence, needs a lot of iterations to get solution of considering problems and therefore a lot of time for processing even on modern multi-core computers and clusters. Tchebychev iteration technique is well-known in Numerical Linear Algebra as an attractive candidate to decrease the number of iterations in Machine Learning iteration algorithms and also to decrease the running time of these algorithms those is very important especially in run time applications. In this paper we consider the usage of Tchebychev iterations for acceleration of well-known K-Means and SVM (Support Vector Machine) clustering algorithms in Machine Leaning. Some examples of usage of our approach on modern multi-core computers under Apache Spark framework will be considered and discussed.
We consider a discrete event dynamic system called periodic job shop, where an identical mixture of items called minimal part set(MPS) is repetitively produced in the same processing order and the primary performance measure is the cycle time. The precedence relationships among events(starts of operations) are represented by a directed graph with rocurront otructure. When each operation starts as soon as all its preceding operations complete(called earliest starting), the occurrences of events are modeled in a linear system using a special algebra called minimax algebra. By investigating the eigenvalues and the eigenvectors, we develop conditions on the directed graph for which a stable steady state or a finite eigenvector exists. We demonstrate that each finite eigenvector, characterized as a finite linear combination of a class of eigenvalue, is the minimum among all the feasible schedules and an identical schedule pattern repeats every MPS. We develop an efficient algorithm to find a schedule among such schedules that minimizes a secondary performance measure related to work-in-process inventory. As a by-product of the linear system approach, we also propose a way of characterizing stable steady states of a class of discrete event dynamic systems.
We compared a CONWIP(constant work-in-process) system with a kanban system in a production line with constant processing times. Based on the observation that a WIP-controlled line production system such as CONWIP and kanban is equivalent to a m-node tandem queue with finite buffer, we applied a max-plus algebra based solution method for the tandem queue to evaluate the performance of two systems. Numerical examples with 6 workstations were used to demonstrate the proposed analysis. The numerical results support the previous studies that CONWIP outperforms kanban in terms of expected waiting time and WIP. Unlike the kanban case, sequencing workstations in a CONWIP does not affect the performance of the system.
In this study, we consider stationary waiting times in finite-buffer 3-node single-server queues in series with a Poisson arrival process and with either constant or non-overlapping service times. We assume that each node has a finite buffer except for the first node. The explicit expressions of waiting times in all areas of the stochastic system were driven as functions of finite buffer capacities. These explicit forms show that a system sojourn time does not depend on the finite buffer sizes, and also allow one to compute and compare characteristics of stationary waiting times at all areas under two blocking rules communication and manufacturing blocking. The goal of this study is to apply these results to an optimization problem which determines the smallest buffer capacities satisfying predetermined probabilistic constraints on stationary waiting times at all nodes. Numerical examples are also provided.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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