실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.
양계 산업에 새로운 혁명이 도래하였다. 액체사료는 사료계의 새로운 이슈로 등장하였고, 무기들로 부터의 단백질합성은 장차 전 세계의 단백질 부족 현상을 메꿀수 있는 것이다. 경이적인 교잡종 트리티케일 및 계분의 사료화 등이 그것이다. 본고는 Poultry International 7월호에 게재된 A Revolution Coming in Poultry Feeding에서 발췌한 것이다.
RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 하이브리드 하이퍼 쿼리 트리 알고리즘($H^{2}QT$, Hybrid Hyper Query Tree)을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID를 전송하는 시점을 전송ID 상위 3비트 내의 '1'값을 이용하여 결정한다. 또한 전송 받은 Tag의 상위 3비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.
한정된 자원을 가지고 있는 센서 노드로 구성된 무선센서네트워크에서 에너지 효율적인 라우팅은 중요한 이슈 중 하나다. 이 논문에서는 자연에서 발견할 수 있는 집단지성과 개미의 군집 행동 양식을 소개하고 개미의 군집 행동 양식이 적용된 에너지 효율적 라우팅 트리 형성 기법을 제안한다. 본 논문의 연구를 통해 집단지성이 간단한 방법으로 라우팅 트리를 형성할 수 있게 함을 확인했다. 또한, 성능평가를 통해 전체 네트워크에 에너지 효율적인 방법으로 라우팅 정보 확산이 가능함을 확인했다.
RFID 시스템에서 리더와 태그는 단일 무선 공유 채널을 갖기 때문에 RFID 수동형 태그를 위한 태그 충돌 중재가 태그 인식을 위한 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 태그 충돌 방지를 위한 Improved Hybrid Query Tree algorithm 을 제안한다. 제안된 알고리즘은 쿼리 트리를 기반으로 태그가 리더에게 ID 를 전송하는 시점을 전송 ID 상위 3 비트 내의 '1' 값을 이용하여 결정한다. 또한 전송받은 Tag 의 상위 3 비트는 충돌이 발생하더라도 전송 슬롯에 따라 다르므로 제안한 알고리즘에서 예측이 가능하다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가에서 다른 트리 기반 프로토콜에 비해 제안한 알고리즘이 쿼리 횟수에서 높은 성능을 갖는다는 것을 보여준다.
주기억장치 DBMS(MMDBMS)는 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로서 사용하므로 고속의 처리를 요구하는 다양한 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 차세대 MMDBMS Tachyon의 인덱스 관리자 개발에 관하여 논의한다. 인덱스 관리자는 객체에 대한 빠른 검색 기능을 지원하는 필수적인 DBMS 서브 컴포넌트이다. 기존의 연구 결과로서 다양한 인덱스 구조가 제안된 바 있으나, 실제 DBMS 상에서 인덱스 관리자를 개발하는 경우에 발생하는 실질적인 이슈들에 대해서는 거의 언급하고 있지 않다. 본 논문에서는 Tachyon의 인덱스 관리자의 개발 중에 경험한 실질적인 구현 이슈들을 언급하고, 이들에 대한 해결 방안을 제시한다. 본 논문에서 다루는 주요 이슈들은 (1) 인덱스 엔트리의 집약적 표헌, (2) 가변 길이 키의 지원, (3) 다중 애트리뷰트 키의 지원, (4) 중복 키의 지원, (5) 외부 API의 정의, (6) 동시성 제어, (7) 백업 및 회복 등이다. 본 연구 결과를 통하여 향후 MMDBMS 개발자들의 시행 착오를 최소화할 수 있으리라 생각된다.
RFID(Radio Frequency IDentification) 기술은 RF 신호를 사용하여 물품에 부착된 전자태그를 식별하는 비접촉 기술이다. 식별 영역 내에 다수의 태그가 존재한 경우에 요구되는 다중 태그 식별 문제는 RFID 기술 중에서도 핵심 이슈이며 이 문제는 충돌방지 알고리즘을 통하여 해결할 수 있다. 하지만 기존 알고리즘들은 구현의 복잡성과 낮은 성능이 문제로 제기되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 트리 기반 메모리래스 충돌방지 알고리즘인 충돌 추적(Collision Tracking) 트리 알고리즘을 제안하고 성능평가 결과를 제시한다. 성능평가 결과 제안하는 알고리즘이 초당 749개의 태그를 식별하면서 기존 트리 기반 메모리래스 알고리즘인 트리-워킹 알고리즘과 쿼리 트리 알고리즘에 비해 각각 약 49배와 2.4배의 성능향상을 확인할 수 있었다.
모바일 네트워크에서 멀티캐스팅 알고리즘을 구현시에는, 호스트 그룹핑이나 멀티캐스트 제공 트리를 효율적으로 관리하는 것이 주요한 이슈이다. 본 논문에서는 Mobile-IPv6 기반에서 멀티캐스트 문제 등을 고찰하며, MLD 프로토콜을 사용하여 수신자뿐만 아니라 소스도 이동성을 갖는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 터널을 사용하여 그룹에 대한 멀티캐스팅을 중단하도록 HA에 요청하는 방식이며, 비용분석 모델을 통하여 그 효율성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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