Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권2호
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pp.271-277
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2010
확률화응답기법은 조사과정에서 응답자의 신분보호를 위하여 확률장치가 도입되는 간접질문방식이기 때문에 직접질문에 비하여 정보의 손실이 있게 된다. 그래서 확률장치에 기인한 이러한 손실을 줄여서 추정의 효율을 높이고 얻어진 정보를 좀 더 효율적으로 이용할 수 있는 새로운 기법의 개발에 관한 연구가 지속되어 온 바, 2단계 확률화응답기법은 이에 대한 일환으로 고려할 수 있는 방법이다. 한편 Chang 등 (2004) 또한 개선된 강요형기법을 제안하고 Warner (1965)에 비하여 효율적인 조건을 찾았다. 이에 본 연구에서는 Chang 등 (2004)의 기법을 2단계로 확장한 모형을 제안하고, Chang 등 (2004) 및 Mangat와 Singh (1990) 등의 2단계기법에 비하여 효율적인 조건을 찾아보았다.
축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 또, 기존의 2단계 축소기법을 반복적 IRS기법을 통해 중간 주파수 대역의 고유모드에 대한 해의 정확도를 높이는 방안에 대해 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 기존의 향상된 2단계 축소기법에 다단계 부구조화 기법을 적용하는 기법을 제안한다. 첫 단계에서는 전체 시스템을 그래프 분할을 통해 계층적으로 부구조로 분할되고, 두 번째 단계에서는 각각의 부구조를 개선된 2단계 축소기법을 이용하여 축소한다. 각각의 축소된 분절화된 고유치문제의 조합을 총해 최종적 축소시스템을 구축하고 이렇게 구한 축소된 고유치 문제를 란초스 기법(ARPACK)을 통해 해석한다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
본 논문은 데이타베이스의 보안을 위해 비밀채널〔Mi187〕을 제거하는 기법의 연구로써 기존의 2버전 2단계 로킹에 보안을 고려한 새로운 기법을 제안한다 즉, 상위레벨 트랜잭션 판독과 하위레벨 트랜잭션 기록 사이의 충돌을 피하고 동일레벨 간의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 기존의 보안 2단계 로킹기법과는 달리 2개 버전의 데이타와 희사기법(donation)을 사용하여, 데이타의 신선도가 떨어지지 않으면서 성능의 향상을 얻을 수 있게 한다.
본 연구로부터 최종적으로 얻을 수 있는 성과는 비행중 표적 포착과 인식을 위한 실시간 표적 인식 및 추적 기법에 대한 기반 기술과 차세대 호밍 유도탄 개발을 위한 기반 기술 확보라 할 수 있다. 단계별로는 제 1단계에서 2차원 인식/추적 기법과 이의 실시간 구현을 위한 기초 소프트웨어 및 하드웨어에 관한 연구결과를 기반으로 하여, 2단계에서는 가리워짐이 있는 상황에서의 2차원 인식, 3차원 모델에 기반한 인식 및 추적, 센서 퓨전, 그리고 3단계에서는 인식과 추적의 통합, 인공지능의 기초 기술에 관한 결과를 얻을 수 있다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU (MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)와 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
차세대 무선랜 표준인 IEEE 802.11n에서는 MAC 계층에서의 처리율을 향상시키기 위해서 프레임 집약 (Frame Aggregation) 기법을 제안하고 있다. IEEE 802.11n의 프레임 집약 기법은 MSDU(MAC Service Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MSDU: A-MSDU)과 MPDU (MAC Protocol Data Unit) 단위의 집약 기법 (Aggregate MPDU: A-MPDU)의 두 가지 기법을 제안하고 있다. 본 논문에서는 A-MSDU와 A-MPDU를 결합한 2단계 프레임 집약 (Two-Level Frame Aggregation) 기법의 성능을 분석한다. 성능 분석을 위해 마르코브 체인에 기반하여 2단계 프레임 집약 기법의 처리율을 모델링한 뒤 이를 이용하여 노드의 수와 채널 상태 등에 따른 프레임 집약 기법의 처리율 변화 추이를 분석한다. 그리고 분석 결과에 기반하여 최적의 프레임 집약 기법을 설계하기 위한 방법을 제시한다.
데이타베이스 시스템의 다단계 보안을 위해 비밀 채널의 제거는 필수적인 것이다. 본 논문은 비밀채널<8>을 제거하고 성능향상을 위해 보안 2버전 2단계 로킹을 제안한다. 보안 2버전 2단계 로킹은 기본 2PL에 부가적으로 2개의 버전과 보안 요소를 고려한 것이다. 즉, 상위등급 트랜잭션 판독과 하위등급 트랜잭션 기록 사이의 충돌을 피하고 상위등급 판독연산과 동일등급 사이의 성능을 향상시키기 위한 방법이다. 기존의 보안 2단계 로킹기법과는 달리 2개 버전의 데이타와 희사기법을 사용하여, 데이타의 신선도가 떨어지지 않으면서 성능의 향상을 얻을 수 있게 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.139-150
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1996
확률화응답기법은 민감한 사항에 대한 모비율의 효율적인 추정과 응답자에 대한 충분한 보호수준 제공이라는 두 가지 측면을 동시에 추구하는 통계조사기법이다. 본 연구에서는 기법에서 적용된 질문선택확률이 이와 같은 두 가지 측면에 미치는 영향을 정리하고, 이런 관점에서 최근에 제시된 2단계 확률화응답 기법들은 기존의 기법에서 단순히 질문선택확률구조만을 수정한 것으로 해석될 수 있으며, 따라서 효율성 측면에서 본질적으로 기존의 방법과 동일한 기법임을 보였다.
최근 인터넷 지리정보시스템에 대한 요구가 증가하면서 효율적인 공간 데이터 검색에 대한 필요성이 커지고 있다. 효율적인 공간 데이터 검색을 위해서는 단계별로 상세 화된 데이터를 검색하는 기법이 요구되며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 공간 데이터 검색을 위한 단계화 된 지리정보 데이터 검색을 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 공간 인덱싱 기법은 단계별 데이터를 검색하는데 비효율적이며, 단계별 데이터를 지원하는 몇 가지 공간 인덱싱 기법도 모든 종류의 단계별 데이터를 지원할 수 없는 문제점을 가진다. 제안된 구조는 모든 종류의 단계별 데이터를 지원하며, 메모리 용량과 검색 시간 모두에서 이전의 공간 인덱싱 기법보다 우수하다.
2단계 접속 논리(two-stage cascaded logic)는 관측 지역 내에 새로이 출현한 표적에 대한 트랙을 만드는 대표적인 방법중의 하나이다. 2단계 접속 논리의 트랙 생성 (track formation)에 관한 성능 평가 방법 및 결과는 Bar-Schalom에 의해 발표된 바가 있으나, 그 연구 결과는 트랙 생성 성능을 도출할 때 클러터로 인한 오경보율(false alarm probability)을 무시한다는 가정에 기초한 것이기 때문에, 오경보율이 높은 경우에는 적용 할 수 없다는 단점을 지닌다. 이에 본 논문에서는 오경보율을 고려하여 2단계 접속 논리의 트랙 생성 성능을 평가 할 수 있는 개선된 방법을 제시하고자 한다. 그리고 2단계 접속 논리에서 사용하는 데이터 연관(data association)기법으로 트랙 분리(track splitting)기법과 최 근접 데이터 선택 기법(nearest neighbor rule)을 사용하는 경우에 대하여 각각의 성능 평가 결과를 몇 가지 예시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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