식쌍성 Algo1과 44i Boo에 대해 각각 두 개의 비교성을 이용하여 광전관측을 수행하여 광도곡선을 얻었다. 색효과는 목적성과 비교성의 색의 차이에 기인한 효과로서 광도곡선상에 체계적인 오차로 남게 된다. 따라서, 자료보정 과정에서 전체 소과계수인 k만으로 보정하게 디면 색효과에 의한 체계적인 오차는 광도곡선상에 그대로 남게 된다. 즉, 쌍성관측에서는 비교성을 목적성과 거의 같은 위치의 것을 택하여 관측하기 때문에 투과 대기량의 차이와 곱해져 등급에 영향을 주는 1차 소광계수에 의한 효과보다는 색의 차에 기인한 2차 소광계수에 의한 효과가 더 크다는 의미이다. 물론 투과 대기량의 크기가 큰 곳에서는 1차 소광계수에 의한 효과도 커지게 된다. Algo1의 경우, 비교성과 점검성을 이용하여 얻은 광도걱선들은 평탄영역에서 이들의 색의 차이 때문에 다르게 나타났으며, 색항을 보정한 결과 두 광도곡선이 거의 유사하게 나타났다. 44i Boo의 경우는 평탄 영역이 거의 보이지 않고, 색에 의한 효과는 광도곡선의 전 영역에 걸쳐 나타났으며, 비교성이 점검성에 비하여 목적성으로부터 더 멀리 떨어진 관계로 k1,k2항이 모두 중요하게 나타났다. 한편, 1,2차 소광 보정 이후에도 날짜에 따라 다른 그림을 보여 준 것은 기기 효과에 기인한 것으로 보여졌으며, 자료에 가장 큰 오차로 기여하는 것은 시간에 따른 대기 상태의 변화이기 때무에 보다 정확한 자료보정을 하기 위해서는 동-서쪽으로 나누어 소광보정을 하는 것이 바람직 할것으로 보여졌다.
본 연구에서는 지식검색을 위해 개념 속성을 이용하여 사용자 질의에 가장 적합한 정답 문장들을 검색 할 수 있는 정답검색 시스템을 설계하고 평가한다. 이 시스템은 먼저 사용자 질의를 개념 속성에 대한 불리언 연산으로 분석한 다음, 정답 문서 색인 집합에서 해당 문서들을 검색한다. 사용자는 이 검색된 문서들로부터 자신이 요구한 정답 문장들을 검색할 수 있으며, 또한 특정한 문서를 선택함으로써 그 문서에 포함된 정답 문장들을 검색할 수 있다. 이를 위해서 개념어와 속성어의 색인 단위로 색인된 정답 문서들은 각각의 문장들로 분할되어 색인된다. 그래서 분할된 문장들은 개념어와 속성어 형태로 분석되어 문서 색인 단위와의 관련 정도를 평가함으로써 정답 문장들의 위치를 색인한다. 마지막으로, 100개의 사용자 질의에 대해 정답 검색 시스템의 성능을 다양한 방법으로 평가한다.
시간이 흐름에 따라 위치가 연속적으로 변경되는 객체를 이동 객체(Moving Objects)라고 한다. 이러한 이동 객체의 대용량 궤적 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 색인이 필요하며 대표적인 색인으로 TB-tree가 있다. 그러나 전통적인 공간 색인인 R-tree 기반의 TB-tree는 엄격한 궤적 보존 정책에 의해 레코드가 삽입될 때마다 해당 레코드의 선행자(predecessor)를 포함하는 단말 노드를 검색해야 하며, 레코드 삽입으로 인한 단말 노드 MBB의 변경을 해당 단말 노드에서부터 루트 노드까지 반영해야하는 갱신 부하를 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 궤적 정보의 효율적인 색인을 위한 TB-tree 갱신 기법을 제안한다. 본 기법은 앞으로 삽입될 이동 객체의 궤적을 포함하는 예상된 MBB(EMBB: Expected Minimum Bounding Box)를 트리에 먼저 반영한다. 그 후 새로운 레코드가 삽입될 때마다 중간 노드의 MBB를 갱신하지 않고, 삽입되는 레코드의 MBB가 EMBB을 벗어났을 때 EMBB를 재설정하여 실제로 삽입된 레코드의 MBB와 재설정된 EMBB를 포함하도록 중간 노드의 MBB를 조정하므로 TB-tree의 MBB 조정 횟수를 줄인다. 또한 TB-tree에 선행자를 포함하는 단말 노드를 직접적(direct)으로 접근하기 위하여 별도의 선행자 테이블(Predecessor Table) 구조를 두어 레코드 삽입을 위해 선행자를 포함하는 단말 노드의 검색비용을 줄여 전체적인 색인 갱신 비용이 감소된다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간정보를 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비 휘발성 자료로 저장하여 의사결정을 효율적으로 지원하는 시스템이다. 이 시스템은 구축기와 공간 데이터 웨어하우스 서버로 구성되어 있다. 공간 데이터 웨어하우스 서버는 구축기에서 전송된 데이터를 적재하기 위해 사용자 서비스를 정지하고, 사용자의 빠른 응답시간을 위해 적재된 데이터로 색인을 구축한다. 색인 구축을 위한 기존 기법에는 벌크 삽입 기법과 색인 전송 기법이 있다. 벌크 삽입 기법은 색인을 구축하기 위한 클러스터링 비용이 크며 검색 성능도 떨어진다. 색인 전송 기법은 주기적인 소스 데이터의 변경을 지원하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서의 부분 색인을 이용한 효율적인 색인 재구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 부분 색인을 직접 전송, 기록하며 물리적 위치 정보를 예상하여 기록할 수 있는 효율적인 색인 재구축 기법이다. 구축기에서 추출된 데이터를 공간의 근접도가 아닌 색인의 구조에 맞게 클러스터링하며, 생성된 각 클러스터를 부분 색인으로 구성하여 페이지 단위로 전송한다. 공간 데이터 웨어하우스 서버에서는 전송된 부분 색인을 저장하기 위해 물리적으로 연속된 공간을 예약하고 예약된 공간에 부분 색인을 기록한다. 기록된 부분 색인을 공간 데이터 웨어하우스 서버의 기 구축된 색인에 삽입함으로써 색인 재구축을 위한 검색, 분할, 재조정 비용이 최소화된다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
스마트폰, GPS 네비게이션과 같은 위치 응용프로그램이 발달함에 따라 위치 및 궤적 프라이버시를 보호하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치 관련 서비스를 제공받기 위해서는 자신의 정확한 위치를 서버에게 공개해야 한다. 그러나 사용자 위치의 공개는 서버에게 자신의 위치뿐만 아니라 궤적까지 노출하게 되어 사생활 침해의 우려가 있다. 또한 사용자가 서버에게 요청한 정보는 위치 정보뿐만 아니라 멀티미디어 정보(위치에 대한 사진, 리뷰 등)를 포함하고 있기 때문에 서버가 처리해야 하는 비용 및 사용자가 받아야하는 정보가 증가하게 된다. 따라서 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 EGTC (Enhanced Grid-based Trajectory Cloaking) 기법을 제안한다. EGTC 기법은 기존 GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) 기법과 마찬가지로 사용자 궤적을 사용자가 원하는 프라이버시 레벨(UPL: User's desired Privacy Level) 수준으로 그리드를 분할하여 클로킹 영역을 생성 한 후, 랜덤한 질의 순서를 정한다. 다음 단계로 사용자가 이동하고자 하는 경로에 해당하는 서브 그리드 셀을 c(x,y)로 간주해 필요한 정보를 색인으로 구성해 받는다. 제안 기법은 기존 GTC 기법과 같이 궤적 프라이버시를 보장하면서 사용자가 청취해야 하는 정보의 양을 줄였다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명하였다.
무선 통신 및 모바일 기술의 급속한 발전으로 인해 위치 기반 서비스 및 모바일 응용 서비스와 같은 이동 객체에 기반한 다양한 서비스에 대한 요구가 증가하게 되었다. 이를 위해, 본 논문에서는 모바일 응용에서 이동 객체에 대한 다양한 질의 중에서 특히 궤적-기반 질의에 대한 성능을 향상시킬 수 있는 색인 구조를 제안한다. 제안하는 색인 구조는 이동 객체의 궤적-기반 질의를 위해 제안되었던 기존의 TB-tree의 삽입 및 검색 성능의 효율성을 높이기 위해 연결테이블(LinkTable:L-Table)을 유지한다. L-Table은 선행 노드를 한번에 직접 접근하기 위해 이동 객체의 처음 세그먼트와 마지막 세그먼트가 저장된 단말 노드를 가리키는 포인터 정보와 디스크에서의 페이지를 가리키는 페이지 번호를 저장한다. 아울러 시스템의 가용메모리가 제약을 받는 경우에도 일정한 크기의 버퍼를 유지해 색인의 일부만을 메모리에 상주시킬 수 있도록 설계한다. 마지막으로 제안하는 색인 구조의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험 데이타를 이용해 성능 평가를 수행한 결과, 삽입 및 궤적-기반 질의 측면에서 기존의 색인 구조들에 비해 더 나은 성능을 보인다.
RFID 미들웨어 시스템은 애플리케이션의 질의를 처리하기 위해서 다수의 RFID 판독기에 의해 지속적으로 인식되는 RFID 스트리밍 데이터를 수집 및 정제한다. 이러한 질의들은 미들웨어에서 일정기간 동안 수행되기 때문에 연속 질의라고 불린다. 미들웨어의 성능을 개선하기 위해서는, 이러한 연속 질의를 효과적으로 처리하기 위한 색인이 필수적이다. 최근, 데이터가 아닌 질의를 기반으로 색인을 구축하는 질의 색인 기법들이 제안되었으며 이러한 기법들은 이동체 위치 스트리밍 데이터 혹은 센서 스트리밍 데이터에 대하여 연속 질의를 처리하는 환경에서 향상된 성능을 보여준다. EPCglobal은 RFID 애플리케이션을 위한 표준 질의 인터페이스인 Event Cycle Specification (ECSpec)을 제안하였다. ECSpec 기반의 연속 질의는 질의의 조건을 대상 도메인 공간에 표현하면 다수의 세그먼트로 표현되는 특징이 있다. 이러한 RFID 질의 색인의 데이터에 대하여 기존의 질의 색인을 사용하면 다수의 데이터를 삽입해야 하기 때문에 색인을 구축 및 유지하기 위한 비용이 커지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 이 논문에서는 다수의 세그먼트를 새로운 변환공간으로 표현하고 이것을 결집하여 단일 데이터로써 표현하는 결집 변환(Aggregate Transformation) 기법을 제안한다. 또한, 기존 질의 색인과 변환 기법을 적용한 색인의 성능을 비교한다.
다차원 색인 구조를 위한 기존의 벌크 로딩 알고리즘은 색인 구성 시간과 검색 성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 갖는다. 이 논문은 이와 같은 문제점을 해결한 대량의 고차원 데이터에 대한 색인 구조를 위한 새로운 벌크 로딩 알고리즘을 제안한다. 제안한는 알고리즘은 색인을 구성하는 시간을 단축시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라 데이터의 특성을 파악하여 피벗 값에 따라 분할하는 기법을 이용한다. 또한 검색 성능을 향상시키기 위해 데이터들의 분포 특성에 따라 분할 위치를 선택한다. 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 기존의 알고리즘보다 색인 구성 시간과 검색 성능 측면에서 우수함을 보인다.
유사단어의 추정에 있어서 사전 검색에 드는 비용, 즉 사전탐색 횟수는 효율성의 문제와 직결된다. 본 논문에서는 BTI 사전 색인을 이용하여 한 글자의 변형요소가 있는 유사단어들을 효율적으로 거색하는 방법을 제안한다. BTI 방식은 정방향, 역방향 표제어를 모두 저장하는 방법이다. BTI 방식으로 사전 표제어를 색인하여 표제어에 대한 사전 탐색 도중에 사전에 존재하는 prefix와 postifix를 모두 검색할 수 있다. 이러한 정보를 이용하면 유사 단어에 대한 정확한 변형 위치를 결정할 수 있다. BTI 사전 색인은 사전 표제어에 대한 정보없이 유사단어를 추정한 후에 사전 검색을 통하여 확인하는 방법보다 사전 검색에 드는 비용이 적다. 추가적으로 유사단어 후보들에 대한 우선 순위를 정하기 위하여 corpus에서 추출한 각 표제어의 발견 빈도를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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