자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
스카이라인 질의는 데이터들 사이의 비교 연산을 통해 지배되지 않은 데이터들의 최소 집합을 스카이라인으로 탐색하며 이때 지배되지 않고 스카이라인으로 선택된 데이터들은 지배된 데이터들을 대표하게 된다. 이러한 특징은 금융, 네트워크, 웹서비스 등 다양한 분야에서 스카이라인의 활용을 이끌어냈다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 양이나 차원의 수가 증가하는 경우 전체적인 성능이 크게 감소하는 문제를 야기하기 때문에 이를 해결하기 위한 다양한 기법들이 연구 및 제안되고 있다. 하지만 실제 스카이라인 질의를 활용하기 위해서는 객관적 성능 평가를 통해 주어진 상황에서 최적의 성능을 보일 수 있는 기법을 선택해야할 필요가 있지만 기존의 연구들은 성능 평가에 있어 각 기법이 목표한 문제들에 대한 단편적인 실험을 진행하고 있기 때문에 이들을 객관적으로 평가하기 위해서는 새로운 스카이라인 성능 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기에 앞서 스카이라인 질의 기법의 객관적 성능 평가를 위한 품질 요소 선택 기준을 선택하기 위해 기존 연구들에 대한 조사와 분석을 진행한다.
요약화일 기법은 대규모 데이터베이스 응용에서 효율적인 색인 기법으로 알려져 있으며 최근에는 보다 빠른 검색을 위해 병렬 요약화일 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 효율적으로 병렬 처리를 할 수 있는 수직 분할 병렬 요약화일(Vertically-partitioned Parallel Signature File, VPSF) 기법을 제안한다. 본 VPSF는 동적인 환경에 잘 적응하도록 신장해싱을 이용하며, 검색의 효율성을 위해 프레임 슬라이스 기법을 사용한다. 실행의 편중을 없애기 위해 요약을 수직으로 분할하여 레코드를 프로세싱노드에 저장함으로써 병렬처리를 수행한다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 VPSF의 효율성을 보이기 위해 성능평가 모델을 제시하고, 실제의 레코드 집합을 가지고 실험을 실시하여 검색시간, 부가저장공간, 삽입시간에 대해 성능을 평가한다. 또한 레코드 집합의 분포에 다른 성능을 평가하기 위해 표준편차를 반으로 줄인 반 정규분포와 두 배로 크게 한 정규분포에 대한 성능평가를 실시한다. VPSF기법은 기존의 병렬 요약화일 기법들과 비교할 때, 실제 레코드 집합의 정규분포에서 기존의 Hamming filter 보다 평균 40% 정도 검색성능이 개선된다. 반 정규분포에서는 Hamming filter 보다 약 50% , HPSF보다 약 20% 정도 개선된 검색 성능을 보인다. 뿐만 아니라, 부가 저장공간 및 삽입시간에도 기존의 방법들보다 좋은 성능을 보인다. 일반적으로 VPSF는 데이터베이스의 레코드 크기가 서로 비슷할 때 그리고 데이터베이스의 크기가 클수록 우수한 검색 성능을 보인다.
본 연구는 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 침입 탐지 기법의 성능평가를 주목적으로 한다. 최근 컴퓨터망의 확대와 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있으며 이러한 추세에 따라 해커들로부터의 침입을 줄이기 위한 침입 탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 침입 탐지 기법으로 전문가 시스템, 신경망, 유전자 알고리즘 등 인공지능 기법을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 이러한 기법들에 대한 성능평가는 대부분 실제 시스템의 구축을 통해서만 다루어 왔다. 따라서, 이를 극복하기 위하여 시뮬레이션 기법의 도입을 통한 성능평가 방법이 요청된다. 따라서, 본 연구에서는 엔진 베이스 모델링을 통하여 일반적인 침입 탐지 시스템을 설계하고 침입 탐지 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션 테스트를 수행함으로써 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 성능평가의 타당성을 검증한다.
국내에서 기존건축물의 내진성능평가 기법이 연구되기 시작한지 20여 년간 다양한 평가방법이 제안되었다. 그러나, 제안된 평가방법은 미국이나 일본의 평가 방법을 도입 및 수정하는 내용이 주가 되어 국내실정에 맞지 않는 부분도 많이 발견되었다. 따라서 국내에서 제안된 기존 건축물의 내진성능 평가기법, 지진피해예측에 근거한 보강건축물의 합리적인 선정방법 및 이들 건축물에 적합한 내진보강방법 등의 연구는 아직까지 초보적인 단계라고 할 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 이러한 평가 기법을 적용한 국내 저층구조물의 내진성능을 평가하는 것이다. 저층구조물의 내진성능을 평가하기 위하여 1988년 내진설계가 도입되기 이전에 건립된 4층 규모의 학교구조물을 해석대상 구조물로 선정하였다. 대상 해석구조물의 내진성능평가는 일본의 내진성능 평가법을 참고하여 평가절차가 다소 복잡한 부분을 국내 실정에 맞게 개선시킨 내진화 우선도 평가방법과 정밀한 내진성능을 평하는 방법으로 세계적으로 널리 사용되고 있는 ATC-40 성능평가방법에서 등가단자유 모델로 변환 과정에서 등가유효감쇠 및 등가유효주기 산정 관계식의 문제점을 개선한 FEMA-440의 선형화 성능평가방법(Linearization Method)을 사용하여 구조물의 성능을 평가하였다. 내진 성능 평가를 위해 현재 전 세계적으로 널리 사용되고 있는 구조물 비선형 전용 해석 프로그램인 Perform-3D를 이용하여 해석을 수행하였다. 본 연구를 통해 기존 저층구조물로 선정한 학교구조물에 대한 내진성능을 평가한 결과, 내진화 우선도 평가법 및 FEMA-440의 내진성능 평가는 유사한 경향의 결과를 나타내었고, 두 평가결과를 요약하면 Y방향은 보와 기둥에 끼인 조적벽체의 영향으로 별도의 내진성능이 향상 보강이 필요없으나, X방향은 창문하부 허리 조적벽 등의 영향으로 다소 취성적인 내진성능을 보유하고 있어 충분한 내진성능 확보를 위한 추가적인 보강이 필요한 것으로 판단된다.
XML이 인터넷의 표준언어로 자리잡고 있음에 따라 XML을 중심으로 한 많은 데이타 관리기술이 개발되고 있다. 특히 XML 문서를 저장하는 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 기존 저장 기법들에 대해 동일한 기준으로 성능을 평가하여 효율적인 저장 기법을 제안하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 객체-관계형 데이타베이스 모델을 이용해 XML 문서를 효율적으로 저장할 수 있는 새로운 저장 기법을 제안한다. 그리고 저장 기법들에 대한 성능 평가를 통해, 제안된 저장 기법을 효과적인 저장 기법으로 제시한다. 본 논문의 의의는 기존의 데이타 관리 모델을 사용하여 XML 문서를 보다 쉽게 효율적으로 저장할 수 있는 저장 기법을 제안하였으며, 동일한 기준을 사용한 성능 평가를 통해 XML 문서의 저장 기법들에 대한 성능을 평가하였다는 점이다.
SWG(Smart Water Grid)는 한정적인 수자원을 효율적으로 이용하고 사용자 입맛에 맞춰 물을 안정적으로 공급하고자 하는 양방향 개념으로 수자원 분야에서 각광받는 실정이다. SWG의 성능을 평가하는 연구사례는 많지 않으며 현재 국내의 경우 실증단지를 구축하고 있는 단계이다. 그러므로 성능평가를 수행하기 위한 실측자료가 부재하므로 성능평가 지표선정에 활용 할 수 있는 자료가 제한적이다. 따라서 미국의 Leed, 영국의 BREEAM, 일본의 CASBEE, 호주의 Green Star의 인증 기준에서 수자원에 대한 항목과 기존의 IWA, World Bank, AWWA, JWWA, OFWAT 같은 해외 상수도 수행능 지표와 상수도 및 정수장 기술진단에서 제시하는 기준을 바탕으로 성능평가지표를 선정 보완하여 Water Facility Index, Smart Index, Optimum System Index로 분류하여 각 세부의 성능평가지표를 선정하였다. 선정된 지표는 AHP기법를 활용하여 1-4단계에 걸쳐 계층화를 실시하고 Bottom-up방식으로 4단계에서부터 1단계로 평가를 진행하도록 구성했다. 4단계에서는 계층 별 쌍대비교 결과를 바탕으로 중요도에 따른 가중치를 부여하고 차등 점수를 적용하며, 이는 3단계에서 필수적으로 만족해야하는 지표들을 설정하고 평가하기 위해 사용된다. 3단계에서는 지표평가 후 "보통" 이상의 점수를 획득해야 2단계로 진행할 수 있고, 2단계에서는 3가지 큰 지표를 설정 후 총점 기준 60%이상의 최소득점 기준을 만족해야 1단계로 진행할 수 있도록 구성했다. 이러한 절차를 바탕으로 마지막 1단계에서는 100점을 만점으로 하는 6단계의 최종성능을 평가하는 결과를 제시할 수 있다. 본 연구에서는 국외 성능평가 사례 중 SWG와 관련된 지표를 구성하여 성능평가를 수행할 수 있는 기법을 제안하였다. 향후 지속적인 연구 진행 결과와 실측자료를 수집하여 수정 및 보완이 수행될 예정이다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있다. 이문제를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색 성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수평 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 수평 분할 방법을 이용한 병렬 CBF (Parallel CBF) 기법을 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간, 데이터의 편중도 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
기존의 색인 기법들은 차원의 수가 증가할수록 검색 성능이 급격히 저하되는 문제를 지니고 있으며. 이를 극복하기 위하여 CBF 기법이 제안되었다. 그러나 CBF 기법은 데이터 양이 증가함에 따라 검색성능이 선형적으로 감소하는 문제가 존재한다. 이를 해결하기 위해 다수의 디스크를 수령 분할 방법을 이용하여 디클러스터링(declustering)을 하는 병렬 CBF 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 병렬 CBF기법을 여러 대의 리눅스 컴퓨터를 이용한 클러스터 시스템 환경 하에서 구현하고, 삽입시간, 범위 질의 검색시간, k-최근접 질의 검색시간 측면에서 성능 평가를 수행한다. 아울러, 클러스터 시스템 환경 하에서의 병렬 CBF 기법을 기존 CBF 기법과 성능 비교를 수행하며, 이를 통해 병렬 CBF 기법이 기존 CBF 기법보다 우수한 검색 성능을 나타냄을 보인다.
ALTIBASE 시스템은 메인 메모리를 주 저장장치로 사용하는 관계형 주기억장치 DBMS이다. 본 논문에서는 최근 데이터베이스 응용들의 요구사항으로 부각되고 있는 데이터베이스의 고가용성과 실시간 데이터베이스 시스템의 높은 트랜잭션 처리율을 동시에 보장하기 위하여 ALTIBASE 시스템의 구조에 대하여 기술하고 설계 요소 기술에 대한 성능 분석 및 평가 결과를 보인다. 표준 성능평가 방법인 Wisconsin 벤치마크 테스트 결과 및 TPC-H 성능평가 결과를 통해 전체 시스템의 가용성을 입증한다. 또한 인덱스 관리 기법, 트랜잭션 처리 기법, 이중화 관리 기법 등의 각 설계 요소 기법에 대하여 기존 다른 기법과의 성능 비교를 통해 설계에 적용된 요소기술의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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