본 연구에서는 미계측 유역의 홍수 유출자료를 생성하는 공간확장법에 대한 주변여건 변화의 영향을 검토하였다. 특히, 댐이 있는 곳에서의 홍수 유출자료의 공간확장 가능성을 보이고 공간확장 된 자료를 활용한 자연유량의 생성에 대한 연구를 실시하였다. 이는 댐의 설치로 유역동질성이 손실된 미계측 유역의 유출자료생성을 위한 시도이다. 댐의 영향을 받는 유역의 홍수 유출자료 공간확장을 위해서 남한강에 위치한 여주 수위관측소를 중심으로 양평 수위관측소까지를 연구의 공간적 범위로 삼았다. 홍수 유출자료의 공간확장성을 분석하기 위해 1986년부터 2010년까지의 여주수위관측소의 홍수유량을 중심으로 41개의 홍수사상을 선정하였으며, 이를 통해 홍수 유출자료 공간확장성과 댐 영향을 제거한 자연유량을 산정 하였다. 홍수 유출자료의 공간확장 작업에서 여주의 관측유출량을 중심으로 공간확장 했을 때 77%이상의 사상이 Nash-Sutcliffe efficiency의 만족도 범위 내(NSE>0.5)로 분포 하였으며, 확장된 양평 수위관측소의 첨두홍수량(peak discharge)에 대해 0.84 NSE를 얻을 수 있었다. 홍수 유출자료의 자연유량은 여주수위관측소를 중심으로 구하였으며 충주댐의 영향이 횡성댐의 영향보다 커 충주댐의 유입량을 중심으로 자연유량을 확보하였다. 충주댐이 존재하는 1986년 이후의 자연유량은 관측 유량보다 첨두홍수량이 크게 나타나고 있다. 본 연구의 결과로 댐과 같은 구조물의 설치가 있는 곳에서도 홍수 유출자료의 공간확장이 가능하며 홍수 유출자료 공간확장된 자료를 활용하여 자연유량을 구할 수 있음을 보였다.
공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터는 성능 및 저장 공간의 확장성이 보장되어야 한다. 일반적으로 사용되는 RR 스케줄링의 경우 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터의 중복 저장으로 인해 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 또한 저장 공간의 확장성을 위해 많이 사용되는 해싱 스케줄링의 경우, 요청 URL이 캐시 서버에 고정되어 있어 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 기법을 제안한다. 제안된 동적 해싱 기법은 캐시 서버의 부하 상태에 따라 요청 URL을 캐시 서버들 사이로 이동함으로써 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성을 보장한다. 제안된 방법은 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
최근 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.
본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.
자바의 벡터는 크기가 스스로 확장되는 배열 기능을 가지는 클래스이다. [9] 벡터는 그 사용상의 편려함 때문에 자바 프로그램에서 자주 쓰인다. [2] 그러나 벡터는 제공하는 두 가지 크기 확장방식이 성능면에서 각각 지나치게 시간 흑은 공간 소비적이라는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 제안하는 새로운 두개의 벡터 생성자는 확장에 사용되는 확장배수를 사용자가 임으로 조절할 수 있게 해준다. 이를 통하여 사용자는 벡터의 크기확장 시 기존에 많이 사용되는 지나친 공간 소비적 방식을 시간, 공간의 병행적인 소비 방식으로 바꿀 수 있으므로 각각 상황에 알맞은 벡터의 확장방식을 선택하여 사용할 수 있다.
안구의 운동은 시각 환경에서의 진행중인 정보처리와 관련된 지각적, 인지적 과정을 밀접히 반영하는 중요한 지표로서, 특히 공간 지각과의 상관은 비교적 명확히 확립되어 있다. 본 연구는 공간지각에 관여하는 안구운동의 특성을 파악하여, 공간지각을 반영하는 안구운동 지표를 개발한다는 목표 아래, 피험자가 느끼는 공간의 확장과 축소의 특성을 이중도약과제(double-step paraeigm)를 사용하여 관찰한 것이다. 이중도약과제는 도약(saccadic)안구운동의 오차를 유발시키는 실험기법으로, 두개의 시각자극을 하나씩 연속적으로 보여주되, 두번째 자극은 안구운동이 일어나는 도중에 제시하는 것으로서, 인위적으로 왜곡된 공간에 대한 피험자의 공간적응을 관찰하는데 사용되었다. 이 과제는 다시 자극의 이차도약 방향에 따라 축소감 조건과 확장감 조건으로 나뉘었고, 머리운동의 역할을 판별하기 위해 머리를 고정한 조건과 머리를 자유롭게한 조건으로 분류되었다. 그 결과 머리가 고정된 상태에서는 축소감 조건에 대한 적응이 확장감 조건에서보다 더 빨리 일어나고, 그 적응후의 시선이동의 변화량에서도 축소감 조건이 더 크게 나타났다. 또한 머리를 자유롭게 할 공간 지각의 정확성이 증가하며, 축소감과 확장감 경험속도의 차이가 약 49.2%까지 해소되었으나, 여전히 축소감의 경험이 더 잘 일어났다.
전통적인 관계형 데이터베이스 시스템에서 관리되고 있는 일반적인 데이터가 아닌 점, 선, 다각형 등의 다양한 공간 데이터를 관리하기 위해서는 확장된 형태의 공간데이터 타입 및 대용량성과 다양한 접근 패턴을 지니는 공간데이터의 특성을 고려한 새로운 데이터베이스 관리 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 이와 같은 공간데이터의 특성을 고려한 저장 기법과 공간질의 처리기법을 제공하는 공간 데이터베1이스 관리 시스템인 GMS를 제안한다. GMS는 다양한 크기를 지니는 공간데이터의 특성을 고려하여 공간/비공간 통합 저장관리 및 BLOB 데이터 저장기법을 제공하며, 저장된 공간/비공간 데이터에 대한 다양한 색인기법을 제공하고 있다. 그밖에 공간 연산 및 복잡한 질의처리를 위해 확장된 질의 최적화 및 질의처리 기법을 제공하며, 다중 사용자를 위한 확장된 동시성 제어 기법과 공간/비공간 데이터에 대한 서로 다른 회복 기법을 제공한다.
섀논의 샘플링 정리는 여러 방향으로 확장 발전되어왔으나 본 논문에서는 초함수 이론으로 다룰 수 있는 방향, 즉 좀 더 큰 공간에 속하는 함수에 대한 샘플링 정리를 얻는 것이다. 먼저 샘플링이론의 기본정리인 섀논-코텔니코프 공식을 소개하고 그 자연스런 확장인 페일리-위너 공간, 번스타인 공간에서의 샘플링정리 등을 다루었고 번스타인 공간의 자연스런 확장인 유계인 받침을 갖는 초함수의 푸리에변환 즉, 실공간 위에서 다항식정도로 증가하는 전해석함수에 대한 샘플링 정리를 소개한다. 끝으로 우리의 최근 결과인 실공간 위에서 지수적으로 증가하는 전해석 함수에 대한 샘플링 정리와 그 응용, 그리고 오차추정 등을 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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