배전케이블 수 트리 현상은 XLPE케이블의 고장을 초래하는 주요원인이다. 수 트리에 기인한 신호는 아주 미세하여 현장진단은 배경 잡음으로 인해 검출이 어렵다. 본 논문에서는 고주파특성이 우수한 L-C결합센서를 사용하여 방전신호를 측정하고 이를 주파수영역에서의 분석을 통해 현장에서 부분방전이 발생하기 훨씬 이전에 존재하는 미세신호(Pre-Discharge)를 검출하고 분석한 결과를 제시하였다. 케이블 내 수(水) 트리가가 존재하면 이것이 이종 절연물의 경계면 역할을 하석 서-지 임피던스의 차이로 인해 케이블 단자에서 발생하는 전기적 신호가 수 트리 지점에서 다수의 반사를 일으켜 그 잡음 수준을 높이는 역한을 하게 되는 것으로 알려져 있다. 만일 여러 개소에 수 트리가 존재하는 경우에는 그 배경잡음을 현저하게 높이는 결과를 보여주었다. 실험실에서 발생하는 미세 신호와 현장의 신호를 비교한 결과 아주 유사한 패턴이 있음이 파악되어 이 방법은 수 트리의 활선 진단이 가능함을 확인시켜 주었다.
계층적 자료구조인 사진트리는 이진 영상을 표현하는데 매우 중요한 자료구조이다. 사진트리를 메모리에 저장하는 방법중 선형 사진트리 표현 방법은 다른 표현 방법과 비교할 때 저장 공간을 매우 효율적으로 절약할 수 있는 이점이 있기 때문에 사진트리와 관련된 연산의 수행을 위해 선형 사진트리를 사용하는 효율적인 알고리즘 개발에 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 REMSH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 n$\times$n$\times$n 프로세서를 사용하여 선형 사진트리로 표현된 이진 영상의 면적과 둘레 길이를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 0(1) 시간 복잡도를 갖는다.
본 논문에서는 전력기기의 고체 절연물내에서 발생하는 전기트리의 진전양상 및 그에 대한 PD 분포 특성을 Hn(q), $Hn(\Psi)$, $Hq_{avg}{\Psi})$, $Hq_{max}(\Psi)$로 표현하였다. 또한 통계적 분포의 변화정도를 나타내어 정량적으로 확인을 하고자 하였다. 논문에서 사용한 트리 결함은 침-평판 트리, 보이드트리, 고체절연물내 이물트리 등 세 가지 경우이며, 각각의 트리 진전에 대한 특성은 서로 다른 특성을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 의존문법을 이용해 한국어와 같이 비교적 어순이 자유롭고, 지배성분 후위의 특성을 갖는 언어를 효율적으로 분석할 수 있는 오른쪽 우선 분석 방법을 제안한다. 지배가능경로를 이용하면 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있음을 보이며, 의존 관계의 검사를 위해서는 지배가능경로 상의 문장 성분만을 조사하면 됨을 보인다. 한국어에 적용한 실험 결과를 보이며, 각 방식에 따른 비교 기준은 생성되는 외존 트리의 갯수와 분석 수행 시간으로 한다. 이때 한국어 문장성분간의 의존관계는 품사 분류에 의한 기본적인 의존 관계만을 이용하며, 격돌이나 의미 속성 등 추가적인 제약 사항은 이용하지 않는다. 오른쪽 우선 구문 분석은 지배가능경로를 이용함으로써 의존 관계의 빠른 검색을 할 수 있었으며, 문장 지배 성찰을 포함하지 않는 부분 의존 트리를 생성하지 않음으로써 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있었다.
이 논문에서는 정보 영재의 사고력 신장을 위한 교수-학습 프로그램으로 트리 구성과 트리 탐색에 기반을 둔 모형을 제시하고 분석한다. 제시된 교수-학습 모형은 문제를 표현하는 트리의 유형에 따라 세 가지 유형으로 구분되며, 각 모형은 다시 네 가지 단계의 학습 단계로 구성된다. 구성되는 트리의 모형에 따라 적용되는 알고리즘에는 recursion, heuristic, minimax 탐색 방법 등이 도입되어 적용된다. 이 모델은 저 수준의 사고력을 요구하는 간단한 모형에서 출발하여 고 수준의 사고력을 요구하는 복잡한 모형으로 발전시키는 교육 방법을 제시함으로써 사고력 신장의 정도에 따라 초등학교 학생들로부터 중학교, 고등학교 학생들에 이르기 까지 대상을 확대하여 점진적으로 적용할 수 있는 교육 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다. 이 교육 프로그램 모형을 실제 교육 현장에서 적용하여 교수-학습 프로그램 유형별로 학습 단계간의 적용 결과를 비교 분석한다.
클러스터 센서 네트워크는 여러 개의 중심 노드 주위에 다른 입력 노드들이 밀집된 분포를 보이는 센서 네트워크이다. 최소 스타이너 트리는 스타이너 포인트들을 도입하여 모든 입력 노드들을 최소 비용으로 연결하는 트리이다. 본 논문에서는 센서 노드와 베이스 스테이션의 연결인 간선들을, 클러스터 내에서와 클러스터 사이에서 각각 생성하고, 이를 이용하여 근사 최소 스타이너 트리를 반복적으로 생성하여, 단축된 길이의 클러스터 센서 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 실행 시간 복잡도가 O($N^2$)인 제안된 방법으로 생성된 클러스터 센서 네트워크들은, 본 논문의 실험에서 유클리드 최소 신장 트리 방법의 네트워크들과 비교하여 생성 시간이 1170.5% 증가하였으나 최소치보다 0.1% 증가된 길이의 네트워크는 20.3%의 증가된 시간에 생성이 가능했다. 이 클러스터 센서 네트워크의 평균 길이는 유클리드 최소 신장 트리 방법과 비교하여 최대 3.7%, 평균 1.9% 감소되었다.
지난 10년간 CPU의 속도는 메모리의 속도에 비해 급속한 속도로 발전하였다 그 결과 데이터 베이스 시스템을 포함한 다른 컴퓨터 응용분야에서 메모리의 접근이 병목현상을 일으키게 되었다. 메모리의 접근 속도를 줄이기 위해 캐시 메모리가 도입되었다 하지만 캐시 메모리는 원하는 데이타가 캐시에 옮겨져 있어야 메모리 접근 속도를 줄일 수 있다. 때문에 응용프로그램에서 데이타를 어떤 순서로 액세스 하느냐에 따라 캐시의 활용도가 달라지고 응용프로그램의 성능이 달라지게 된다. 이 시점에서 현재 컴퓨터에서 B+-트리가 T-트리보다 더 빠르다는 사실이 알려졌다. B+-트리가 T-트리보다 캐시를 더 효율적으로 사용하기 때문이다. 또한 B+-트리를 개선하여 캐시를 더욱 효율적으로 사용하는 CSB+-트리(Cache Sensitive B+-tree)가 제안되기도 하였다 본 논문의 목표는 T-트리가 캐시를 효율적으로 사용하도록 새로운 T-트리 구조를 개발하는 것이다. CSB+-트리와 같이 시스템의 L2 캐시를 최대한 활용하며 기존 T-트리가 가지는 장점을 가지는 새로운 CST-트리(Cache Sensitive T-트리)를 설계 개발하고, 실험을 통해 기타 다른 인덱스 구조에 비교하여 CST-트리의 우수성을 보인다.
부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리는 키 압축과 포인터 압축 방법을 동시에 적용한 캐쉬 인식 트리이다. 기존의 캐쉬 인식 트리들은 키 압축과 포인터 압축을 따로 고려하였다. 이에 반해 부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리는 키와 포인터를 동시에 압축하여 캐쉬 활용도를 높였다. 본 논문은 기 발표된 부분키를 사용한 캐쉬 인식 $B^+$ 트리의 벌크로드와 검색 알고리즘을 구현하여 성능 평가를 수행하였다. 그리고 $B^+$-트리와 Simple Prefix $B^+$-트리의 성능비교를 통하여 부분키 캐쉬 인식 $B^+$ 트리의 성능의 우수함을 확인 하였다.
본 연구는 유전자 기능예측에 있어서 유사성 검색과 비교유전체학이 가진 한계를 극복하기 위하여 9종의 Human Herpesvirus를 대상으로 COG와 계통유전학적 방법을 적용하여 향상된 유전자 기능예측을 하고자 하였다. COG의 방법을 이용하여 114 HCOGs (Human Herpesvvirus COGs)를 구축하고, HCOGs를 바탕으로 유전자 컨텐츠트리를 제작하였다. 이 트리를 통하여 각 HCOG는 $\alpha$-특이적 그룹, $\beta$-특이적 그룹, $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$ -특이적 그룹 중 하나에 속함을 보였다. 계통유전체학의 적용을 위하여 u, $\beta$, ${\gamma}$ -특이 그룹에 속하는 ORF중 DNA polymerase를 이용하여 종트리를 제작하였다. SDI (Speciation and Duplication) 알고리즘을 통하여 148개의 당단백질에서 47개의 복제점을 예측하였고, 초기 HCOG의 제작에서 제외되었던 7 ORF는 당단백질과 관련된 5개의 HCOG로 재 정의 하였다. 이 연구를 통하여 COG는 ortholog 그룹을 를러스터링하는데 효과적인 방법이며, 이를 더욱 보완할 수 있는 방법으로 비교유전체학이 사용될 수 있음을 확인하였다. 이는 비교유전체학의 방법과 계통유전체학적 방법을 조화시켜 유전자 기능 예측을 보완할 수 있음을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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