수종간 독립성 검정결과 상수리-산초나무 외에는 지역별로 유의한 종간 상관이 서로 다르게 나타남으로써 수종간 생태적 지위의 공유관계는 수종간의 친화력뿐만 아니라 생육환경에 의한 영향도 큰 것으로 해석된다. 환경요인을 독립변수로 한 군집분석결과 물푸레나무는 화살나무, 노간주나무, 떡갈나무, 산초나무, 개옻나무 등과 같은 집단(물푸레나무-개옻나무 그룹)으로 분류되었으며, 음나무는 느릅나무, 당단풍, 병꽃나무, 물갬나무 등(음나무-느릅나무 그룹)과, 고로쇠나무는 두릅나무, 거제수나무, 서어나무 등과 같은 집단(고로쇠나무-거제수나무 그룹)으로 분류되었다. 환경요인과 군집간의 상관분석결과 지형, 해발고, 사면방향, 경사, 출현종수 등의 환경요인 중 지형과 해발고에 따른 영향을 많이 받는 것으로 분석되었다. 고로쇠나무-거제수나무 그룹은 해발고가 높은 계곡부${\sim}$사면하부에 주로 분포하는 것으로 나타났으며, 음나무-느릅나무 그룹과 물푸레나무-개옻나무 그룹 수종들은 지형적인 적응력이 높아 넓은 면적에 산발적으로 분포하는 것으로 분석되었다.
다차원의 데이터를 색인하기 위해 처음 R-tree가 제안된 이후 다양한 방법으로 질의 성능을 향상시키기 위한 많은 연구가 이루어졌다. 그 가운데 다중프로세서를 이용한 병렬 기법으로 질의 성능을 향상시킨 GPU기반의 R-tree가 제안되었다. 하지만 GPU가 갖는 물리적 메모리 크기의 한계가 있어 데이터의 크기가 제한된다. 이에 본 논문에서는 다중 GPU를 이용한 R-tree의 병렬 범위 질의 처리 기법인 MGR-tree 제안한다. 제안하는 MGR-tree는 기존의 GPU기반의 R-tree 질의 처리 기법을 기반으로 하여 다중 GPU에서 질의 처리를 가능하게 R-tree의 노드를 다중 GPU상에 분할하여 분산 처리 하였다. 실험을 통해 MGR-tree는 GPU에서의 선형검색에 비해 최대 9.1배, GPU기반 R-tree에 비해 최대 1.6배 가량의 성능이 향상된 것을 확인하였다.
최근 컴퓨팅 환경의 급속한 발전으로 다양한 응용에서 다차원 데이터에 대한 활용이 증가되고 있다. 본 논문에서는 내용 기반 다차원 데이터 검색을 위한 벡터 관사 트리를 제안한다 제안하는 색인 구조는 공간 분할 방식과 벡터 근사화 기법을 이용하여 영역 정보를 표현하기 때문에 하나의 노드 안에 많은 영역 정보를 저장하여 트리의 높이를 감소시킨다 또한 다차원의 데이터 공간에 동적인 비트로 할당하여 다차원색인 구조의 문제점인 '차원의 저주 현상'을 해결한다. 또한 군집화된 데이터에 대해서 효과적인 표현 기법을 제공한다. 자식 노드의 영역 정보는 부모 노드를 기준으로 상대적으로 표현함으로서 좀더 정확한 영역을 표현할 수 있다. 제안하는 색인 구조의 우수성을 보이기 위해 실험을 통해 기존에 제안된 색인구조와의 비교 분석을 수행한다.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network, WMN)는 무선 링크를 이용한 무선 백본 네트워크를 형성하여 사용자에게 인터넷 서비스를 효율적으로 제공할 수 있는 해결책 중의 하나이다. WMN에서 널리 사용되고 있는 기술은 IEEE 802.11 이며, 이는 멀티 채널 (multichannel)과 멀티 레이트(multirate)를 제공한다. WMN에서 중요한 이슈 중의 하나는 네트워크 용량(capacity) 이며, 이를 높이기 위한 멀티 채널 프로토콜이 절실하다 하지만, 다른 레이트로 동작하는 무선 링크가 같은 채널에서 동작하면, 높은 레이트(high-rate) 링크의 성능이 낮은 레이트(low-rate) 링크로 인해 저하되는 성능 이상(performance anomaly) 현상이 발생한다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 데이터 레이트를 멀티채널로 분산시키기 위한 트리기반 채널 할당(Tree-based Channel Assignment, TreeCA) 프로토콜을 제안한다. TreeCA는 인터넷 트래픽을 효율적으로 전달하기 위해 트리 WMN 구조를 기반으로 채널 할당을 수행한다. 부모 노드는 다른 레이트로 연결된 자식 노드를 다른 채널로 분산시켜서, 성능 이상 현상을 완화한다. 시뮬레이션을 통해 TreeCA가 기존 멀티 채널 WMN 프로토콜 보다 향상된 성능을 보임을 관찰하였다.
Kim, Byung-Gon;Han, Jong-Woon;Lee, Jaeho;Haechull Lim
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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pp.294-297
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2000
Among the multi-dimensional query types, ranking query is needed if we want the object one by one until we satisfy for the result. In multi-dimensional indexing structures like R-tree or its variants, not many methods are introduced in this area. In this paper, we introduce new ranking query processing algorithm which use the filtering mechanism in the R-tree variants.
A new decision tree generator MEC is proposed in this paper, which uses the difference of multi-base entropy as a consistent criterion for discretization and selection of attributes. To evaluate the performance of the proposed generator, it is compared to other generators which use criteria based on entropy and adopt different discretization styles. As an experimental result, it is shown that the proposed generator produces the most efficient classifiers, which have the least number of leaves at the same error rate, regardless of whether attribute values constituting the training set are discrete or continuous.
본 논문에서는 음성의 short-term 계수 추출에 대한 새로운 방식을 제안하였으며, 데이타량 9.6Kbits/sec의 멀티 트리 부호기를 실현하였다. 이 트리 부호기는 총 지연시간 2.5msec을 (6.4KHz 샘플링 주파수에서 16샘플) 가지며, 좋은 출력 음질을 가지며, bit 오욜 (BER) $10^{-3}$에서도 견실한 상태를 유지한다. 이 견실성은 short-term 계수 추출을 위해 수신된 여기 신호를 smoothing 하여, 병렬 구성과 함께 사용하므로 가능 하였다. 이 부호기의 출력 음성은 SNR, SNRSEG, 그리고 듣기 시험으로 평가 되었다.
낸드 플래시는 기존의 하드디스크와 다르게 지움 연산이 필요하고 제자리 갱신이 불가능한 특성을 가지고 있어 플래시 전환 계층(FTL: Flash Translation Layer)을 사용한다. 하지만 플래시 전환 계층을 이용하는 방법은 사상 테이블의 사용에 따른 메모리 소비량이 많은 단점이 있어서 최근에는 사상 테이블을 사용하지 않는 색인 구조에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 연구들은 사상 테이블을 사용하지 않는 시스템에서 발생되고 있는 업데이트 파생문제를 해결하여야 한다. 논문에서는 이러한 업데이트 파생문제를 효과적으로 해결하고자 CL-트리(Cache List Tree)라 명명된 새로운 색인 구조를 제안한다. 제안하는 기법은 메모리상에 쓰기 연산이 이루어진 노드들의 주소를 다중 리스트로 이루어진 CL-트리에 저장함으로써, 추가적인 쓰기 연산을 줄일 뿐만 아니라 자주 접근되는 노드에 대하여 빠르게 접근할 수 있기 때문에 탐색 측면에서도 뛰어난 성능을 보인다. 성능평가 결과 제안하는 CL-트리 구조는 작업 수행 속도에서 기존의 B+ 트리와 주요 관련 연구에 비해 삽입 속도는 최대 173%, 탐색 속도는 179% 향상되었음을 보였다.
In this paper, we propose a multi-label classification method in which multi-label classification estimation techniques are applied to resolving location prediction problem. Most of previous studies related to location prediction have focused on the use of single-label classification by using contextual information such as user's movement paths, demographic information, etc. However, in this paper, we focused on the case where users are free to visit multiple locations, forcing decision-makers to use multi-labeled dataset. By using 2373 contextual dataset which was compiled from college students, we have obtained the best results with classifiers such as bagging, random subspace, and decision tree with the multi-label classification estimation methods like binary relevance(BR), binary pairwise classification (PW).
Open space planners and designers should consider scientific and quantified functions of trees when they have to locate where to plant the tree. However, until now, most planners and designers could not consider them because of lack of tool for considering scientific and quantitative tree functions. This study introduces a tree location supporting tool which focuses on the multi-objective including scientific function using ACO (Ant colony optimization). We choose shading effect (scientific function), shielding, and openness as objectives for test application. The results show that when the user give a high weight to a particular objective, they can obtain the optimal results with high value of that objective. When we allocate higher weight for the shading effect, the tree plans provide larger shadow value. Even when compared with current tree plan, the study result has a larger shading effect plan. This result will reduce incident radiation to the ground and make thermal friendly open space in the summer. If planners and designers utilize this tool and control the objectives, they would get diverse optimal tree plans and it will allow them to make use of the many environmental benefits from trees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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