RFID 태그의 시공간 이력정보는 리더에 의해 수집된 선분인 태그간격으로 모델링될 수 있으며, 태그 식별자(TID), 위치 식별자(LID), 시간(TIME)을 축으로 하는 3차원 도메인에서 색인될 수 있다. 도메인 공간에서 태그간격의 분포는 태그 위치추적 질의의 성능을 결정짓는 주요 요소이며 이는 각 도메인 좌표의 정렬에 따라 달라진다. 특히, 시간에 따라 변경되는 태그의 위치 이력을 검색하는 태그 위치추적 질의는 위치정보를 제공하는 LID가 도메인에서 정렬되는 순서에 따라 성능이 달라진다. 따라서, 색인에 저장된 태그간격의 검색 성능 향상을 위해서는 최적의 LID 순서를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위하여 이 논문에서는 LID 간의 새로운 순서화 기준으로써 적용하기 위한 LID 근접성을 정의하고, 질의 시 함께 접근되는 태그간격을 색인에서 근접 저장하기 위한 LID 근접성 함수를 제안한다. 또한, 이를 기반으로 이미 부여된 LID의 재순서 기법을 제안한다. 성능 평가 결과 이 논문에서 제안한 LID 재순서 기법을 색인에 적용했을 때 기존의 LID 부여방식보다 월등한 질의 성능 향상을 보여주고 있다.
TB-tree와 같이 시공간에서 궤적 검색을 위한 색인 구조는 단말 노드에 하나의 궤적만을 저장하는 궤적 보존의 특성을 가지기 때문에 궤적의 일부분을 추출하는 항해 질의(Navigational Query)에서 우수한 성능을 보인다. 그러나, 궤적 보존을 위해 공간적 지역성을 완전히 배제하는 구조를 가짐으로써 비단말 노드의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)은 큰 사장 영역을 가지는 단점이 있다. 사장 영역 증가는 노드간의 중첩을 높이는 원인을 제공하기 때문에 영역 질의의 성능을 저하시키는 문제가 있다. 이 논문에서는 궤적 검색을 위한 색인 구조에서 항해질의 성능을 유지하면서 영역 질의의 성능을 향상시키기 위한 비단말 노드 분할 정책과 엔트리 재배치 정책을 제시한다. 분할 정책은 비단말 노드의 분할시 비단말 노드의 MBR을 최대한 감소시키는 최대 영역 축소(Maximal Area Reduction) 정책을 사용하고, 엔트리 재배치 정책은 비단말 노드를 구성하는 다수의 엔트리에서 MBR을 최대로 감소시킬 수 있는 엔트리의 위치를 재배치시키는 방법으로 이 논문에서는 분할 방법에 따라 2가지 재배치 전략을 제시하고 TB-tree와 성능을 비교한다.
RFID 표준 개발을 주도하고 있는 EPCglobal은 RFID 미들웨어에 관한 표준 인터페이스로써 ECSpec(Event Cycle Specification)과 ECReports(Event Cycle Reports)를 제시하였다. ECSpec은 애플리케이션이 원하는 태그 데이타에 대한 명세로써 일정 시간 동안 태그 이벤트에 대한 여과 및 수집을 반복적으로 처리하기 위한 연속질의(Continuous Query, CQ)이며 ECReports는 처리 결과에 대한 명세이다. 따라서 연속 질의 수행에 적합하도록 설계된 질의 색인(Query Index) 기법을 적용하여 ECSpec을 질의 색인의 데이타로써, 태그 이벤트를 질의 색인의 질의로써 수행하면 효율적이다. 하지만 RFID 물류환경에서는 유사한 또는 동일 상품군이 대량으로 이동하게 되고, 이때 상품에 부착된 태그가 RFID 리더에서 인식될 때 발생하는 이벤트가 짧은 기간 동안 다수 발생하게 되는데. 이를 개별적으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이 논문에서는 ECSpec에서 지정하는 보고주기 기간 동안 태그 이벤트에 의한 질의를 수집하여 그룹을 구성하고 질의 색인에 영역 질의로써 수행하여 유사 검색 과정을 제거하는 기법을 제안한다. 이러한 질의 그룹 처리 기법을 위해, 일정기간 연속된 태그 이벤트를 효과적으로 수집하기 위한 큐의 구성 방법과 수집된 태그 이벤트로부터 영역 질의를 생성하기 위한 방법을 제안한다. 또한 실험을 통해 이러한 기법의 효율성을 확인한다.
본 논문에서는 객체 데이터베이스 시스템에서 중포 속성에 대한 색인구조로 다차원 색인구조를 이용하는 다차원 중포 속성 색인구조(Multidimensional Hefted Attribute Index: MD-NAI)의 최적 설계 기법을 제시한다. MD-NAI는 $B^{+}$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포 속성 색인구조에서 지원할 수 없는 클래스 계층과 중포 속성이 포함된 복합 형태의 질의들에 대한 처리를 잘 지원할 수 있다. 그러나, MD-NAI는 사용자 질의 형태에 따라 색인검색의 성능이 매우 나빠질 수 있다 본 논문에서는 질의 형태에 따른MD-NAI의 성능 개선을 위하여, 먼저 중포 술어에 대한 질의 정보로서 색인 페이지 영역의 최적 모양을 결정하고, 이 최적 모양을 갖는 색인페이지 영역의 모양이 되도록 하는 영역분할 전략을 적용하여 최적의 MD-NAI를 구성한다. 또한, 성능평가를 위하여 MD-NAI를 이용하여 다양한 중포 술어의 형태와 객체 분포에 대하여 실시한 실험 결과를 제시한다. 성능평가의 결과에 의하면, 주어진 질의 패턴에 따라 최적 의 MD-NAI를 구성할 수 있었으며, 삼차원 MD-NAI의 경우에 질의 영역의 구간비가 1:16:256일 때 기존의 순환분할 전략에 의한 MD-NAI에 비해 성능이 5.5배 이상까지 향상되었다.
본 연구는 국내 사회과학 분야 학술지의 국제화 전략 개발의 일환으로 문헌정보학 분야 연구자를 대상으로 개발된 학술지 선정요인 모형이 사회과학 분야에서도 일반화하여 적용할 수 있는지를 파악하고자 학술지 선정요인에 대한 측정 동일성 검증을 실시하였다. 이를 위해 2014년부터 2016년까지 국내에서 발행된 사회과학 분야 SSCI 및 Scopus 등재학술지에 논문을 출판한 연구자 146명으로부터 설문 응답을 수집하였다. 문헌정보학과 사회과학 연구자 집단 간의 측정 동일성을 분석한 결과, 형태 동일성과 부분 측정단위 동일성을 만족하는 것으로 나타났다. 이는 두 집단에 걸쳐 학술지 선정 요인구조가 동일하고, 유사한 요인부하량을 갖는 것을 의미한다. 부차적으로 집단별로 학술지 선정요인 지표변수에 대한 인식을 살펴본 결과, 두 집단 모두 동료평가와 주요 색인 데이터베이스 등재 여부를 중요시하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 출판사나 학회가 양질의 논문을 투고 받기 위한 전략을 수립하고, 학술지 품질을 개선하는 데 활용할 수 있을 것이다.
시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,
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[게시일 2004년 10월 1일]
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