5.18 광주 민중항쟁은 1993년 5월 김영삼 대통령에 의해 합법적인 민주화운동으로 인정받았고, 2011년 유네스코는 '5.18 광주민주항쟁'을 세계기록 유산으로 승인하였다. 이는 광주시민의 명예 회복에 전기를 마련하는 일이었다. 하지만 사건 발생 37년이 지난 지금도 이에 대한 평가는 전국적으로 통일되지 않았고, 어쩌면 광주만의 정신, 광주만의 자부심으로 기억되고 있는지 모르겠다. 이러한 상황이 지속되는 여러 요인들이 있겠지만, 본 연구자는 5.18의 진상규명과 시대정신에 맞는 재해석, 시민교육을 담당할 전문가들이 전라도와 서울에 집중적으로 분포되어 있다는 점이 가장 큰 요인으로 작용하고 있다고 생각한다. 게다가 5.18을 달리 평가하는 저널이 가해자 지역에 적을 두고 활동하고 있어 평가가 양분 된 채 통일되지 못하고 호남에 갇혀있게 된 것이라 생각한다. 본 연구는 5.18의 의미가 전국적으로 통일되지 못하고 호남에 갇혀있게 된 요인으로 5.18관련자들만의 "당사자주의"의 한계에 있다 판단하고 있다. 특히 이 사건을 객관적인 시각으로 분석하고 해명해야 할 연구자들이 연고지역에 편중분포(광주 전라도>서울>경남)되어 있어 5.18의 의미가 통일되지 못하고 있는 것이 아닌지 그 개연성에 주목하게 되었다. 이 연구에서는 학술연구논문과 저널 저자 및 출판 소재지가 양분되어 있고, 편중분포 되어 있음을 밝히고, 연구자들의 편중분포가 지역성 극복에 걸림돌이 되고 있다는 개연성을 밝히고자 한다.
건설위험관리 프로세스의 위험분석단계는 정성적 및 정량적 위험분석단계로 세분화되는데, 정성적 위험분석이 주된 역할을 하고 정량적 위험분석은 보조적인 역할을 담당한다. 그런데 이제까지 정성적 위험분석단계에서 위험도를 계량화하는 방법으로 적용되어온 위험도 산정 공식은 발생확률과 영향을 단순히 곱하는 식으로서 결과 값들은 저위험도에 편중된 분포를 나타낸다. 이에 대한 대안으로 고위험도에 편중되는 산정 공식이 제안되었으나, 위험도 분포가 저위험도 또는 고위험도에 편중하게 될 경우 대부분의 자연현상이 정상분포에 가깝다는 통계학적인 일반논리에 부합되지 않는다. 본 연구에서는 위험도의 분포가 중앙에 집중되는 새로운 위험도 산정방법을 제안하고자 한다. 이를 통해 위험도 분포가 자연현상의 정상분포와 유사한 형식으로 표현됨으로써 위험에 대응하는 수준이 고위험도 또는 저위험도에 치우지지 않고 중간위험도에서 합리적으로 선택될 수 있게 하고자 한다. 나아가 위험도 산정방법에 대한 추가적인 선택사항을 제공함으로써 위험분석 방법의 융통성과 합리성을 향상시키는데도 일조하고자 한다.
이 논문은 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 공간 조인 연산 과정 중 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 관련 연구는 Spatial Hash Join(SHJ)과 Scalable Sweeping-Based Spatial Join(SSSJ) 알고리즘이 대표적이다. 하지만 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중 분포할 경우 성능이 급격히 저하되는 문제를 가지고 있다. 따라서, 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 SHJ 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 특성을 이용한 Spatial Hash Strip Join(SHSJ) 알고리즘을 제안한다. 기존 SHJ 알고리즘과의 차이점은 입력 데이터 집합을 버킷에 할당할 때 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 I/O 성능의 향상을 위해 우수한 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 끝으로 이 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능은 실제 Tiger/line 데이터를 이용하여 실험한 결과 기존의 SHJ와 SSSJ 알고리즘 보다 편중된 입력 테이블의 조인 연산에 대해 월등히 우수함이 검증되었다.
다차원 온라인 분석처리 시스템(MOLAP)에서 집계 연산은 중요한 기본 연산이다. 기존의 MOLAP 집계 연산은 다차원 배열구조를 기반으로 한 파일구조에 대해서 연구되어 왔다. 다차원 배열구조는 편중된 분포를 갖는 데이터에서는 잘 동작하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 편중된 분포에도 잘 동작하는 다차원 파일구조를 사용한 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법을 제안한다. 실험결과에 의하면 이차원 파일구조의 경우 집계 연산처리를 위한 저장구조의 성능이 일곱 배 이상까지 향상됨을 확인하였다. 삼차원 이상의 파일구조에 대해서는 더욱더 큰 성능향상이 예상된다. 이러한 성능의 향상은 제안된 MOLAP 저장구조의 물리적 설계기법이 매우 유용함을 나타내는 것이다.
최근 이동체의 위치 데이타를 활용하는 위치 기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 이러한 위치 기반 서비스에서 이용되는 대용량 위치 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 아키텍처로서 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 구조를 갖는 GALIS(Gracefully Aging Location Information System) 아키텍처가 제안되었다. GALIS는 비균등 2-단계 그리드를 사용하여 노드들의 부하 분산 및 색인을 수행한다. 하지만 비균등 2-단계 그리드의 분할 알고리즘은 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우 불필요한 노드를 생성하는 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이동체의 다양한 분포에 대하여 더욱 효율적인 노드 분할 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시한 노드 분할 알고리즘은 이동체의 현재 위치에 따른 공간적 분포를 고려하기 때문에 이동체가 특정 지역에 편중되는 경우에도 불필요한 노드를 생성하지 않고 효율적인 부하 분산을 수행할 수 있으며, 분산 시스템에서 중요시되는 균형 있는 부하 분산을 수행할 수 있다. 또한, 가상 노드 분할 시뮬레이터를 구현하여 다양한 이동체 데이타 분포 형태에 대해 실험하였으며, 이러한 실험을 통하여 기존의 알고리즘보다 더욱 효율적으로 노드를 분할하는 것을 검증하였다.
지난 수년 동안 공간 데이터의 조인 연산에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않을 경우, 후보 객체의 여과 단계 처리에 중점을 둔다. 이 분야에 대한 여러 알고리즘들이 제안되었으며 대부분의 경우 공간 데이터의 조인 연산 시 우수한 성능을 나타내고 있다. 하지만, 조인을 위한 입력 테이블의 객체들이 편중되어 분포할 경우 조인 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있으며 이 문제를 해결하려는 연구는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 공간 데이터의 편중 문제를 개선하기 위해 기존의 공간 조인 알고리즘 중 Spatial Hash Join 알고리즘과 SSSJ 알고리즘의 장점을 결합한 Spatial Hash Sip Join 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 SHJ 알고리즘의 객체 분포에 기반한 공간 분할 특성과 공간 조인 시 SSSJ 알고리즘의 우수한 I/O 특성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이터를 사용하여 기존 SHJ 알고리즘과 성능을 비교 평가 하였으며 평가 결과 인덱스가 존재하지 않는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산 시 모든 평가 파라미터에 대해 기존의 SHJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
이 연구는 신뢰도기반 구조설계기준을 국내에 도입하기 위한 기초 연구의 일환으로, 국내 시공 현장에서 사용하는 구조 재료의 강도 현황을 조사하여 통계 분석하는데 목적을 둔다. 하중 및 구조 저항의 실측값을 기반으로 통계 및 신뢰도에 기반한 객관적이고 합리적인 구조물 설계기준을 개발하기 위하여 재료 강도의 통계 특성을 구하는 것이 필수적이다. 이를 위하여 국내 현장에서 시공에 사용한 콘크리트, 철근 및 PS 강재의 재료 강도를 수집하여 이들을 통계 처리하고 외국의 신뢰도 기반 설계기준 보정에 사용한 자료와 비교 분석하였다. 국내 콘크리트 자료의 편중 계수는 1.13에서 1.20의 범위에서 비교적 균등하였고 변동 계수는 0.10 이하로 나타났다. 철근 자료는 제조사별로 통계 특성이 차이를 보이고 있고 직경별로는 유사한 결과를 보였다. 강연선의 경우에는 고강도 재료이므로 국내 자료와 외국자료 모두 편중 계수와 변동 계수가 콘크리트와 철근에 비하여 작은 값을 보이고 있다. 통계 분포는 다양한 출처로 인하여 혼합된 전체 데이터 대신 개개의 구조물별로 사용되는 재료 강도의 분포를 모사하도록 데이터를 좀 더 세분하여 현장별, 제조사별로 분석한 결과 모든 재료 강도에 대하여 정규 분포, 로그 정규 분포 및 Gumbel 분포로 가정하여도 적절한 결과를 보이고 있다.
이 논문은 공간 조인연산 시 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블에 대한 후보 객체들의 여과 단계 처리이다 이 분야에 대한 기존 알고리즘들은 대개 공간 데이타의 조인 연산에서는 우수한 성능을 나타내고 있지만 입력 테이블에 객체들이 편중되어 있을 경우 성능이 저하되는 문제를 가지고 있으며, 이러한 단점을 보완할 수 있는 방법에 대한 연구는 미흡한 상태이다 따라서, 이 논문에서는 인덱스가 존재하지 않는 두 입력 테이블의 편중된 객체에 대한 문제를 해결하기 위해 기존 연구인 Spatial Hash Join 알고리즘을 개선한 Spatial Hash Strip loin 알고리즘을 제안한다. SHSJ 알고리즘과 기존 SHJ 알고리즘의 차이점은 입력 데이타 집합을 버킷에 할당 시 버킷 용량에 제한을 두지 않는다는 점과 버킷의 조인 단계에서 SSSJ 알고리즘을 사용한다는 것이다. 제안한 SHSJ 알고리즘의 성능 평가를 위해 Tiger/line 데이타를 사용하여 평가한 결과 인덱스가 존재하지 않으며 편중 분포를 갖는 입력 테이블에 대한 공간 조인 연산의 성능이 기존 SHJ와 SSSJ 알고리즘보다 우수함이 검증되었다.
본 연구는 국내 현실적인 기준 반영을 위하여 인구 유동에 있어 출퇴근 이용자가 집중되고 상업활동이 복합된 지하상가의 유동인구를 측정하여 재실자 밀도를 분석하였다. 실측 결과, 지하역사의 연결부분은 퇴근 시간을 기점으로 하여 인원이 편중되었으며 상업시설은 11시, 14시, 17시 등 다양한 시간에 이용자가 편중되는 특성을 나타냈다. 아울러 재실자 밀도는 1.52인/$m^2$로 현재 국내 기준과는 달리 다소 높은 분포를 보여주고 있다.
공공정보화 프로젝트는 정부 및 공공기관에서 시행하는 프로젝트로 입찰대상자들에게 발주기관이 요구사항을 알리기 위해 제안요청서을 작성하여 입찰공고를 통하여 외부에 의사표시를 함으로 시작된다. 본 논문에서는 2009년 지식경제부가 발표한 제안요청서 매뉴얼의 기준에 맞추어 작성된 최근 2년 동안의 5,920개 공공기관의 RFP를 대상으로 첫째, 수주 현황을 분석하였고, 둘째 그 분포에서의 특징 및 추이를 상세 비교하였고, 셋째, 수주기업 기준으로 수주 실태를 분석하였다. 공공정보화 프로젝트의 수주 특성을 확인한 결과 대기업에 편중된 수주 형태를 확인할 수 있었고, 소프트웨어 산업의 전반적인 발전을 위하여 중소기업의 수주 활성화와 적정한 수주금액의 필요성을 발견하여 대기업에 편중되지 않는 소프트웨어 프로젝트 생태 구성에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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