ILUS factorization has many desirable properties such as its amenability to the skyline format, the ease with which stability may be monitored, and the possibility of constructing a preconditioner with symmetric structure. In this paper we introduce a new preconditioning technique for general sparse linear systems based on the ILUS factorization strategy. The resulting preconditioner has the same properties as the ILUS preconditioner. Some theoretical properties of the new preconditioner are discussed and numerical experiments on test matrices from the Harwell-Boeing collection are tested. Our results indicate that the new preconditioner is cheaper to construct than the ILUS preconditioner.
사용자들이 원하는 최적화 된 정보를 찾기 위해 다양한 기법을 이용하여 신속하고, 좋은 조건으로 찾기를 원한다. 그리고 사용자들 마다 다른 요구 조건들이 발생할 수가 있다. 기존 스카이라인의 탐색기법에서는 요구 조건들이 한정적 이었기에 사용자의 다른 요구 조건들이 있어도 그것에 맞게 검색할 수 없었다. 개인 맞춤형 우선 순위 처리 기법을 통하여 다른 요구 조건들을 반영하여 만족도를 높일 수 있고, 불필요한 데이터들을 제거하여 스카이라인 탐색에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
인터넷의 발달로 데이터가 이질적이고 방대해점에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어려워지고, 대용량의 데이터를 빠르게 검색 할 수 있는 효율적인 top k 질의 처리가 중요해 지고 있다. top k 질의 처리는 릴레이션에서 가장 높은 (또는 가장 낮은) 값을 가지는 k개의 튜플을 반환하는 방법이며, 그 중 Layer 기반 방법은 객체가 가지는 d개의 속성 값들을 d-차원의 공간상의 점 객체로 랩핑하여, layer들의 list를 생성 한다. 본 논문에서는 Layer 기반 법 중 skyline을 사용하여 layer을 생성하고 인덱스를 구축하는 기존 연구에 대해서 조사한다. 그리고 대표적인 방법인 모든 객체를 순차적으로 비교하는 BNL과 이의 비교 횟수를 감소시킨 SFS, 그리고 R-tree를 사용한 NN과 이의 계산 비용을 감소시킨 BBS에 대해 설명한다.
본 논문에서 무선 방송 환경에서 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하는 기법을 제안한다. 무선 방송 환경의 순차적 데이터 접근 특성 때문에 기존의 기법을 적용할 경우 접근시간 및 튜닝시간에 큰 제약이 있다. 이를 해결하고 모바일 사용자가 에너지 효율적으로 스카이라인 질의를 처리하기 위하여 DSI(Distributed Spatial Index) 구조에 기반한 SOA(Skyline On Air) 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법은 접근시간이 한 주기의 방송 프로그램 길이를 넘지 않도록 한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안 된 기법이 접근시간 및 튜닝시간 측면에서 효율적임을 확인하였다.
The purpose of this study is to examine the effect factors in suburban rural landscape and significant factors of apartment complex which are effective to the skyline of the sloped mountains. Also it is to propose the basic resources to preserve and improve the suburban rural landscape. The target site is Young-In, which shows the typical of rural development. Sides were take in young-In City along the roads and selected for 20 pieces. This study used questionnaire about the suburban rural landscape surveying of 45 students in Kyunghee Univ.. Also we found 2 dependent variables and 8 independent variables totally. Moreover, we have analyzed the data using descriptive statistics, correlation analysis, and multiple linear regression method between the preference and physical factors, and between the vulnerability and perceptional factors. The results are as follows: 1) With the dependent variable of preference, the areas of "green space" and "agricultural productive lands" were highly influenced in the suburban rural landscape positively, but the areas of "apartment complex" and "other buildings" were negatively effected. 2) With the dependent variable vulnerability, the area "apartment complex" and cutting numbers of the "skyline of mountainous ridge" were proved as significantly positive factors, but the length of the "skyline of mountainous ridge" turned out to be a negative factor. Although this study has the difficulty to be generalized, it can be used for planning and designing of the apartment complex in suburban rural landscapes, and it will provide the basic guideline for preserving and managing of the suburban rural landscapes.uideline for preserving and managing of the suburban rural landscapes.
본 논문은 무선 센서 네트워크의 환경에서 연속적인 스카이라인 질의를 효율적으로 처리하는 새로운 필터링 기법을 제안한다. 기존 필터링기법은 라우터 경로를 기반으로 필터를 생성하고 적용하는 기법이다. 그러나 이러한 기법은 필터의 적용범위가 부분적이기 때문에 센서노드들이 싱크노드에게 전송해야 할 데이터를 대부분 싱크노드로 전송하고 에너지의 효율성 측면에서 좋지 않다. 그래서 본 논문은 적은 비용으로 효율적인 필터를 생성하고 그 필터의 적용범위를 전체 센서노드로 적용하여 싱크노드에 전송해야 할 데이터를 획기적으로 감소시키는 기법을 제안한다. 그 효율적인 필터는 센서데이터의 지역적 특성과 클러스터링을 이용하여 생성한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 환경에서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행한다.
센서네트워크는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 센서네트워크 노드들이 모바일 환경으로 진화함에 따라 클러스터를 구축하고 클러스터 헤더를 선정함에 있어 이에 적합한 방법으로 구축해야 한다. 본 논문에서는 동적 스카이라인 질의 속성 중 방향, 앵글, 홉을 메트릭스로 이용한 동적 예측클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 이동 센서노드를 중심으로 클러스터를 형성하고 클러스터 헤더를 선정하는 알고리즘이다. 제안 알고리즘에서는 "Adv"메시지 발생으로 이동 센서노드의 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 효율적인 클러스터링을 위한 센서노드의 밀집도에 따라 동적 클러스터를 형성하여 센서노드의 평균 에너지를 2.9배 줄여 네트워크 생명주기를 연장해 준다. 또한 동적 클러스터를 유지함으로 클러스터 내 홉 수를 최적화하여 노드의 평균 에너지 소비율이 14% 감소하였다.
A tree-length harvesting system using the HAM300, which is mounted on a farm tractor prototype machine, have been recently introduced in South Korea for thinning old (>30 years) forests. However, no research has previously been conducted on the characteristics of residual stand damage associated with cable yarding systems on thinning treatment stands in South Korea. Therefore, there were assessed on the degree and quantity of residual stand damage caused by felling and yarding process to broaden the knowledge of residual stand damage on semi-mechanized skyline thinning operations. This study investigated scar size, direction, area, shape type and their distribution on the residual stand damage caused by felling and yarding operations. Damage to residual trees was generated for 7.4% and 6.9% of residual trees in felling and yarding operations, respectively. Damaged direction of scars was located in front-side (38.9%) and up-side (34.7%) for felling operations while the highest scar damage was found on down-side (44.6%) for yarding operations. Scar heights of felling damage were higher than those of yarding damage. In yarding operation, the most of the scars was located within l0m from the center of the skyline corridor. These results should be useful information for forest managers and landowners to reduce residual stand damages and retain valuable timber volume from thinning treatments.
본 연구는 강원도 춘천군에 위치한 임업진흥촉진지역 21,417ha를 대상으로 10개의 지형특성치를 이용, 집락분석과 주성분분석에 의하여 임지를 구분함과 동시에 판별분석에 의하여 임지구분에 영향을 미치는 최소한의 변수를 검토하여, 실질적으로 기계화 집재작업을 위한 작업기종의 선정에 정확한 지형정보를 제공하는데 목적이 있다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 고성단지는 총면적 2,252ha로 중에서 57%가 완지형으로 분류되어 트랙터형 집재가 적합하고 43%가 급지형으로 중거리 가선집재형이 적합함을 보여 주었다. 2) 가정단지(2,306ha)와 광판단지(2,627ha)는 각각 65%와 67%가 급지형으로 분류되어 대개 중거리 가선형의 집재가 적합하고, 나머지 35%와 33%가 트랙터형 집재가 적합한 완지형으로 나타났다. 3) 지암단지(4,519ha)는 대부분의 지역이 급지형으로 분류되어 중거리 가선형이 적합하였다. 4) 군자단지(3,400ha), 수동단지(3,894ha), 신포단지(2,430ha)는 총면적중에서 각각 85%, 75%, 75%가 급지형으로 분류되어 중거리 가선집재형이 적합함을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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