본 논문에서는 집단화된 자료의 평균과 분산을 계산하는 새로운 방범을 제시하였다. 제시된 방법은 각 계급구간 안의 자료값들이 그 구간에 걸쳐 균등한 간격으로 분포하고 있다고 가정하고 평균과 분산을 계산하는 것이다. 개개의 자료값들이 주어진 자료와 모의실험에 의해 생성된 자료를 이용하여 제시된 방법과 기존의 방법을 비교하였다.
최근 인터넷 이용이 증가하면서 원격 교육자료, 전자상거래용 자료 등 여러 이용자가 사용하는 자료를 하나의 서버가 아니라 분산된 형태로 나누어 관리하는 것이 통신량을 줄이기 위해 점차 중요시되고 있다. 특히 멀티미디어 자료는 데이터 량이 많으므로 이용자에게 가까운 서버에 분산 관리하는 것이 더욱 필요하다. 본 논문에서는 CORBA 표준을 따르는 미들웨어를 사용하여 인터넷으로 상호 연결된 임의의 시스템에 자료를 분산 관리할 수 있는 분산형 자료 관리 시스템 DDM(Distributed Data Manager)을 구축하였다. DDM은 크게 나누어 사용자 관리, 데이터 관리, 시스템 상태 관리 기능을 제공하며 단순히 분산 자료의 위치만을 관리하는 것이 아니라, 자료를 종류별 또는 용도별로 통합된 category를 관리한다. DDM은 분산 자료의 통합관리와 시스템 상태 관리를 위해서 주 에이전트(Primary Agent, 이하 PA)와, 이용자에게 직접 서비스를 제공하는 보조 에이전트(Local Agent, 이하 LA)를 중심으로 구성된다. DDM은 모든 자료에 대한 현재 상태를 관리하는데, 자료의 등록, 수정, 삭제 등의 요구가 보조 에이전트를 통하여 실시간으로 이루어지며 자료의 통합 관리와 백업 관리는 주 에이전트가 담당한다. 한편 DDM는 자바와 JDBC를 사용하여 구축함으로써 임의의 플랫폼과 데이터베이스를 이용할 수 있게 하였다.
공통분산을 갖는 두 모집단에서 얻은 두 독립표본 자료로부터 공통분산을 추정하거나, 한 모집단에서 얻는 두 자료의 혼합자료로부터 모분산을 추정할때 각 표본분산의 가중평균값인 합동추정량(pooled estimator)을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동일한 모집단에서 얻은 혼합자료의 표본분산 식을 각 자료의 평균과 분산만 이용하여 구한 후 합동추정량과 비교한다.
자료 분산은 SPMD(Single Program Multiple Data)형태의 병렬성을 제공하는 HPF (High Performance Fortran)의 주기능으로 구현 방법에 따라 컴파일러 성능을 좌우한 다. 본 논문에서는 SPAX(Scalable Parallel Architecture computer based on X-bar network)상에 자료 분산 기능을 제공하기 위한 설계 주안점과 효율적인 모델에 관하 여 기술하였다. SPAX는 분산공유 메모리 (DSM:distributed shared memory)를 사용한 계층적 클러스터링 구조를 가진다. 이러한 메모리 구조에서는 분산 메모리 자료 분산 (DMDD:Distributed Memory Data Distribution)이나 공유 메모리 자료 분산(SMDD: Shared Memory Data Distribution)방법으로는 시스템 가용성을 만족할 수 없다. 그래 서 계층적 마스터-슬래브 형태의 분산공유 메모리 자료분산(DSMDD:Distributed Shared Memory Data Distribution)모델을 설계하였다. 이 모델은 각 노드에 원격 마 스터와 슬래브들을 할당하고 노드내에서는 공유 메모리를 그리고 노드간에는 메세지 전달 인터페이스를 사용한다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 시스템 성능 저하를 최소화 하는 노드 크기로 DSMDD를 수행하였을 때 SMDD나 DMDD보다 훨씬 더 효율적이였다. 특 히, 논리적 프로세서 갯수가 많을수록, 분산된 자료들 간의 자료 종속성이 적을수록 성능이 우수하였다.
분산 환경에서 여러 호스트들간의 자료를 공유하는 것은 네트워크에 부하를 줄이고 가용도를 높일 수 있지만 복제된 공유 자료들의 일치성을 유지하는 것이 필요하다. 전통적으로 분산된 공유자료의 일치성을 위해서 무효화방식(invalidate protocol), 갱신방식(update protocol) 그리고 이주방식(migratory protocol)등이 사용되었다. 분산 환경뿐만 아니라 이동컴퓨팅 환경에서도 분산된 호스트들간에 공유자료의 일치성을 유지하기 위해서 적절한 프로토콜을 선택하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 이동 컴퓨팅 환경에 효과적으로 적용 할 수 있는 공유자료의 일치성 유지하기 위한 프로토콜을 제안하고 성능 분석을 하였다.
윈저화 자료에 기초한 분산분석법 개발의 일차시도로 고정효과 일원 분산분석 모형에 대한 윈저화 분산분석을 제시한다. 몬테 칼로 모의실험 기법을 사용하여 각 요인 수준마다 g-g 대칭 윈저화를 적용시켰을 때 윈저화 자료에 기초한 제곱합들의 비의 경험적 분포가 통상의 F 분포로 근사됨을 보인다. 이 근사 F 분포의 자유도는 윈저화 카이제곱 통계량의 경험적 분포가 자유도 (n-3g-1)의 통상적인 카이제곱 분포에 만족할만하게 근사되어진다는 성내경(1994)의 연구 성과를 토대로 결정된다. 여기서 n은 표본 크기, g는 한쪽 꼬리 부분에서 윈저화가 적용되는 양이다. 산출된 분산비의 경험적 분위수의 일부를 수록하였다. 이 연구는 non-adaptive 로버스트 분산분석법을 제안하는 것으로 이상점이 존재하는 분산분석 자료에 적용하면 자료 해석이 단순화되는 실용성을 위주로 한다.
본 논문은 금융상품을 나타내는 자료 객체로부터 분석 모형을 분리해 내고 사용자의 필요에 따라 이들을 자유롭게 통합할 수 있는 객체 지향 구조를 제안한다. 이를 위해 자료와 모형을 효과적으로 다루는 구체적 객체 지향 구성체를 제시한다. 또한, CORBA나 DCOM과 같은 분산 객체 기술을 이용하여 분산 시스템 환경에도 적용될 수 있도록 설계한다.
최근 분산된 노드들 간의 자료를 송수신하는 임베디드 어플리케이션들이 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 분산 미들웨어도 함께 발전하고 있다. 분산미들웨어는 원격 객체 관리를 위한 클라이언트-서버 모델, 큐를 이용한 메시지 전송을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 분산 컴퓨팅 환경에서 자료의 전송을 목적으로 하는 출판-구독 모델이라는 3가지 모델로 분류 된다. 본 논문에서는 3가지 분산 미들웨어 모델들에 대하여 살펴보고 출판-구독 모델의 대표적 분산미들웨어인 Data Distribution Service를 소개한다. 또한 출판-구독 모델이 단말 간 P2P를 지원함에 따라 생기는 문제점인 과다한 트래픽을 해결하기 위해 자료들을 그룹화 시켜 전송하거나 특정 토픽에 관련된 자료들을 미리 예약된 채널을 통해 전송하는 기법들을 제안하고 일반 DDS와 비교를 통해 그 효과를 예측해본다.
Isite를 이용한 전자도서관 시스템의 구축은 다양한 무서형식(HTML, SGML, FGDC 등)의 이용과 분류 및 분산관리가 용이할 뿐만 아니라 자료의 인덱싱을 미리 해놓기 때문에 자료처리 속도도 빠르게 된다. Isite를 분산데이터베이스 환경하에서 이용할 경우에는 분산된 자료의 효율적인 처리와 기존의 데이터베이스 시스템과의 연결을 위한 운용모델이 필요하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 Isite를 이용한 분산데이터베이스 운용모델을 제안한다. 이 운용모델을 이용하면 방대한 자료로 구성된 데이터베이스의 경우 자료를 분할하여 여러 개의 데이터 서버들을 구축 가능함으로써 하나의 컴퓨터에서 데이터베이스를 구축한 경우에 갖는 데이터 처리 한계성을 극복할 수 있다. 또한 Isite가 갖는 다양한 서비스들을 충분히 이용하게 된다.
주변 관측지점의 자료가 유용한 경우 관측자료가 짧은 지점의 평균과 분산 추정치를 개선하기 위하여 상관계수를 이용한 수문자료 확충을 이용하여왔다. 본 연구에서는 관측지점의 분산 추정치를 개선하기 위한 다중 상관계수의 한계최소치를 얻기 위하여, 다변량 정규분포에 근거하여 Moran이 유도한 확충자료 분산( ${{\sigma}_v}^2$ )의 불편 최우도추정량의 분산식을 Matalas와 Jacobs가 2변량 정규분포에 근거하여 유도한 식의 형태로 변형하였으며, 다양한 자료수와 지점수에 따라 다중상관계수의 한계최소치를 도표화했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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