hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
소거 부호 최적 소거 부호
위의 선형 구성은 다항식 보간법으로 일반화될 수 있다. 또한, 이제 점들은 유한체를 통해 계산된다.
먼저 순서가 최소 n 이상인 유한체 F를 선택하지만, 보통 2의 거듭제곱을 사용한다. 송신자는 데이터 심볼에 0부터 k − 1까지 번호를 매기고 보낸다. 그런 다음 p(i)가 데이터 심볼 i와 같도록 k차수의 라그랑주 다항식 p(x)를 구성한다. 그리고 p(k), ..., p(n − 1)을 보낸다. 수신자는 이제 k개의 심볼을 성공적으로 수신한 경우, 다항식 보간법을 사용하여 손실된 패킷을 복구할 수 있다. F의 순서가 2b(여기서 b는 심볼의 비트 수)보다 작으면 여러 다항식을 사용할 수 있다.
소거 부호 최적 소거 부호
송신자는 심볼 k부터 n − 1을 '즉석에서' 구성할 수 있다. 즉, 심볼 전송 간에 작업 부하를 균등하게 분배할 수 있다. 수신자가 계산을 '즉석에서' 수행하려면, 새로운 다항식 q를 구성할 수 있다. q(i) = p(i)는 심볼 i < k가 성공적으로 수신되었을 때이고, q(i) = 0은 심볼 i < k가 수신되지 않았을 때이다. 이제 r(i) = p(i) − q(i)라고 하자. 첫째, 심볼 i < k가 성공적으로 수신되었다면 r(i) = 0임을 안다. 둘째, 심볼 i ≥ k가 성공적으로 수신되었다면 r(i) = p(i) − q(i)를 계산할 수 있다. 따라서 r을 구성하고 평가하여 손실된 패킷을 찾을 수 있는 충분한 데이터 포인트가 있다. 따라서 송신자와 수신자 모두 '즉석에서' 작동하기 위해 O(n (n − k)) 연산과 O(n − k) 공간만 필요하다.
이 과정은 리드 솔로몬 부호로 구현되며, 방데르몽드 행렬을 사용하여 유한체를 통해 코드워드가 구성된다.
대부분의 실용적인 소거 부호는 체계적 부호이다. 즉, 원래 k개의 심볼 각각이 인코딩되지 않은 채 n개의 메시지 심볼 중 하나로 복사된 상태로 발견될 수 있다.
(비밀 공유를 지원하는 소거 부호는 체계적 부호를 사용하지 않는다.)
소거 부호 거의 최적의 소거 부호
거의 최적의 소거 부호는 메시지를 복구하는 데 (1 + ε)k개의 심볼을 필요로 한다(여기서 ε>0). ε를 줄이는 것은 CPU 시간을 희생해야 한다.
거의 최적의 소거 부호는 보정 능력과 계산 복잡성을 교환한다. 실용적인 알고리즘은 선형 시간 복잡도로 인코딩 및 디코딩할 수 있다.
분수 코드(무율 소거 부호라고도 함)는 거의 최적의 소거 부호의 주목할 만한 예이다. 이들은 k개의 심볼 메시지를 거의 무한한 인코딩 형태로 변환할 수 있다. 즉, 오류 수정에 사용될 수 있는 임의의 양의 중복 심볼을 생성할 수 있다. 수신자는 k개보다 약간 더 많은 인코딩된 심볼을 받은 후 디코딩을 시작할 수 있다.
재생 코드는 기존 인코딩된 조각에서 손실된 인코딩된 조각을 재구성(복구라고도 함)하는 문제를 다룬다. 이 문제는 인코딩된 중복성을 유지하기 위한 통신이 문제가 되는 분산 저장 시스템에서 발생한다.
소거 부호 저장 시스템에서의 소거 부호화 적용
소거 부호화는 이제 신뢰할 수 있는 데이터 저장을 위한 표준 관행이다.
특히, 아파치 하둡, Linux에 내장된 RAID-6, Microsoft Azure, Facebook 콜드 스토리지, Backblaze Vaults에서 리드 솔로몬 부호의 다양한 구현이 사용된다.
소거 부호 저장 시스템에서의 소거 부호화 적용
저장 시스템에서 오류로부터 복구하는 고전적인 방법은 복제를 사용하는 것이었다. 그러나 복제는 낭비되는 바이트 측면에서 상당한 오버헤드를 발생시킨다. 따라서 데이터 센터에서 사용되는 것과 같은 점점 더 큰 저장 시스템은 소거 부호화된 저장을 사용한다. 저장 시스템에서 사용되는 가장 일반적인 형태의 소거 부호화는 리드 솔로몬 부호이다. 이는 패리티 블록이라고 불리는 알려진 데이터 조각으로부터 누락된 데이터를 재생할 수 있도록 하는 고급 수학 공식이다. (k, r) RS 코드에서 "청크"라고 불리는 주어진 k 데이터 블록은 (k + r) 청크로 인코딩된다. 총 청크 집합은 "스트라이프"를 구성한다. 인코딩은 (k + r) 청크 중 최소 k개가 사용 가능한 한 전체 데이터를 복구할 수 있도록 수행된다. 이는 (k, mr) RS 인코딩된 저장이 최대 m개의 오류를 허용할 수 있음을 의미한다. (이는 표준 RS(n, k) 표기법과 다르며, n = k + r이다.)
소거 부호 저장 시스템에서의 소거 부호화 적용
예: Facebook에서 HDFS(현재 아파치 하둡의 일부)에 사용되는 RS(10, 4) 코드에서는 10MB의 사용자 데이터가 10개의 1MB 블록으로 나뉜다. 그런 다음 중복성을 제공하기 위해 4개의 추가 1MB 패리티 블록이 생성된다. 이는 최대 4개의 동시 오류를 허용할 수 있다. 여기서 저장 오버헤드는 14/10 = 1.4배이다.
완전히 복제된 시스템의 경우, 10MB의 사용자 데이터는 최대 4개의 동시 오류를 허용하기 위해 4번 복제되어야 한다. 이 경우 저장 오버헤드는 50/10 = 5배가 된다.
이는 전체 복제에 비해 소거 부호화된 저장의 낮은 저장 오버헤드와 오늘날 저장 시스템에서 그 매력을 보여준다.
Hitchhiker scheme은 RS 코딩과 결합되어 데이터 블록 재구성에 필요한 계산 및 데이터 전송량을 줄일 수 있다. 또한 HDFS 코덱으로도 구현되어 있지만, 사용하려면 정책을 수동으로 정의해야 한다.
소거 부호 저장 시스템에서의 소거 부호화 적용
처음에는 소거 코드가 "콜드"(드물게 액세스되는) 데이터를 효율적으로 저장하는 비용을 줄이는 데 사용되었지만, 소거 코드는 더 간단한 중복 방식(미러링)에 비해 "핫"(더 자주 액세스되는) 데이터를 서비스하는 성능을 향상시키는 데도 사용될 수 있다.
성능을 향상시키는 소거 부호화의 고전적인 예는 RAID 5이다. 이는 RAID 1에 비해 더 적은 하드 드라이브를 필요로 하면서 동일한 단일 드라이브 고장 보호를 제공한다. 추가 하드 드라이브는 더 많은 데이터를 저장하고 RAID 5의 향상된 읽기/쓰기 속도 배율을 활용하는 데 사용될 수 있다. 이는 처리 능력이 충분하다고 가정할 경우 RAID 6(이중 중복: 패리티 하나와 소거 코드 하나)에도 적용된다. 일반화된 RAID는 어떤 수의 중복 드라이브와도 작동할 수 있다. 일반화된 RAID에는 두 가지 표기법이 있다. RAID7.x는 x개의 중복 드라이브를 가진 시스템을 의미하며, 최대 x개의 드라이브가 고장 났을 때 복구를 허용한다. 또는 RAID N+M은 N개의 일반 데이터 드라이브와 M개의 중복 드라이브를 의미하며, M개의 드라이브가 고장 났을 때 모든 데이터를 복구할 수 있다.
더 진보된 예는 클러스터 캐시인 EC-캐시이다. 즉, 여러 노드에 분산된 캐시이다. 이러한 시스템은 한 노드가 더 인기 있는 항목을 호스팅할 때 부하 불균형을 겪을 수 있으며, 이 문제를 해결하는 일반적인 방법은 선택적 복제, 즉 더 인기 있는 객체에 대해 더 많은 복제본을 생성하는 것이다. 그러나 이 방법은 사용 가능한 메모리 양에 의해 제한된다. 각 객체를 개별적으로 k개의 분할과 r개의 중복 단위로 나누면, 최소한의 메모리 낭비로 완벽한 부하 분산을 달성할 수 있다.
소거 부호 예시
다양한 코드의 구현 예는 다음과 같다.
리드 솔로몬 부호. 소거 모드에서 사용될 때 최적이며, k개의 추가 심볼에 대해 k개의 소거를 허용한다. 오류 수정 모드에서 사용될 때도 최적이며, floor(k/2)개의 오류를 허용한다.
Parchive 파일 형식 1.0, 2.0 및 (오픈) 3.0은 RS를 사용한다. 3.0은 다른 선형 코드도 지원한다.
RAID6은 다양한 최적 소거 코드를 사용하지만, RS가 일반적인 선택이다.
Tahoe-LAFS에는 클래식 RS의 구현인 zfec가 포함되어 있다.
DESY
DESY, 즉 독일 전자 싱크로트론(Deutsches Elektronen-Synchrotron)은 독일의 함부르크와 베를린 근처 초이텐에 위치한 기초 과학을 위한 국립 연구 센터이다. 이곳은 물질의 구조, 동역학 및 기능을 연구하는 데 사용되는 입자 가속기를 운영하며, 입자 및 고에너지 물리학, 광자 과학, 천체입자물리학, 그리고 입자 가속기 개발, 건설 및 운영의 네 가지 주요 분야에서 광범위한 학제 간 과학 연구를 수행한다. 그 이름은 첫 번째 프로젝트인 전자 싱크로트론에서 유래했다. DESY는 독일연방공화국과 함부르크, 브란덴부르크주의 연방주에 의해 공공 자금으로 운영되며 헬름홀츠 협회의 회원이다.
DESY 기능 및 임무
DESY의 기능은 순전히 민간 및 평화적 목적을 위한 기초 연구를 수행하는 것이다. 이곳은 입자 가속기 개발, 건설 및 운영, 입자물리학, 천체입자물리학 및 광자 과학 연구를 전문으로 하여 물질의 구조, 동역학 및 기능 사이의 근본적인 관계를 탐구한다. 파트너 기관들과 협력하여 싱크로트론 방사 및 자유 전자 레이저를 사용하여 표면 물리학, 재료 과학, 화학, 분자생물학, 지구물리학 및 의학을 아우르는 광자 과학 연구를 수행한다.
자체 대형 가속기 시설 운영 외에도 DESY는 독일의 유럽 엑스선 자유 전자 레이저, 스위스의 대형 강입자 충돌기, 일본의 벨 II 실험, 남극의 아이스큐브 중성미자 관측소 및 전 세계 체렌코프 망원경 배열 관측소와 같은 여러 주요 국제 연구 프로젝트에 참여한다.
DESY 위치
DESY는 두 곳에서 운영된다. 주요 위치는 함부르크의 바렌펠트 지구에 있다. 1992년 DESY는 베를린 근처 초이텐에 두 번째 부지로 확장했다.
DESY 함부르크 부지는 도시 서쪽 알토나구의 바렌펠트 지구에 위치해 있다. 이곳에는 주요 가속기가 자리하고 있다.
독일의 재통일 이후 DESY는 베를린 근처 초이텐에 두 번째 부지로 확장했다. 1939년 독일 우편부는 그곳에 핵물리학 연구소를 설립했다. 제2차 세계 대전 후, 이 연구소는 처음에 "연구소 X"로 불리다가 동독 과학 아카데미에 속한 고에너지 물리학 연구소인 고에너지 물리학 연구소(독일어: Institut für Hochenergiephysik IfH)가 되었다. 이 연구소는 1992년 1월 1일 DESY와 합병되었다. 이곳은 이론 입자 물리학을 위한 병렬 컴퓨팅, 엑스선 레이저용 전자원 개발 및 건설, 그리고 감마선 및 중성미자 천문학에 초점을 맞춘 천체입자물리학에 중점을 둔다.
DESY 직원 및 교육
DESY는 60개국 이상에서 온 약 3,000명의 직원을 고용하고 있다. 대부분의 직원은 함부르크 부지에서 근무하며, 초이텐 부지에는 약 270명이 근무한다. 이 수치에는 다양한 산업-기술 직업에 종사하는 130명 이상의 연수생과 DESY가 감독하는 약 500명의 박사과정 학생 및 박사 후 연구원이 포함된다. 또한 여러 대학의 수많은 석사과정 학생들도 있다.
DESY 예산 및 재정
이 연구 센터는 공공 기금으로 운영되는 재단이다. 2024년 DESY의 연간 예산은 약 3억 5천 9백만 유로였다 (기관 자금 조달의 일환으로 독일 연방 예산 계획에 따름). 또한 약 3천 2백만 유로의 프로젝트 자금 수입이 있었다. 연간 예산의 90%는 독일 연방교육연구부 (독일)에서 제공하며, 10%는 각각 자유 한자 도시 함부르크와 독일 연방주 브란덴부르크주에서 제공한다.
DESY 입자 가속기 및 기타 시설
DESY의 가속기들은 한 번에 모두 건설된 것이 아니라, 과학자들이 입자 구조에 대한 더 많은 통찰력을 얻기 위해 점점 더 높은 에너지에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위해 하나씩 추가되었다. 새로운 가속기 건설 과정에서, 오래된 가속기들은 전가속기 또는 새로운 연구 과제를 가진 실험실을 위한 싱크로트론 방사 광원으로 전환되었다.
DESY 싱크로트론 (Deutsches Elektronen-Synchrotron의 줄임말)은 1964년부터 운영되었다. 둘레는 300m이다. 1978년까지 입자 물리학 실험과 싱크로트론 방사를 이용한 첫 측정에 사용되었다. 그 이후로 여러 번 재건 및 업그레이드되었으며, 검출기 시스템 테스트를 위한 고에너지 입자 빔을 제공하는 전가속기 및 테스트 빔 시설로 사용되고 있다.
DESY 입자 가속기 및 기타 시설
DORIS 스토리지 링 (Double Ring Storage Facility의 줄임말)은 1974년부터 2013년까지 운영되었다. 둘레는 289m였다. 1992년까지 입자 물리학 실험(ARGUS 실험 포함)을 위해 전자와 양전자를 충돌시켰다. 1980년부터 DORIS에서 생성된 싱크로트론 방사는 광자 과학 실험에 사용되었고, 1993년부터 2012년까지 스토리지 링은 전적으로 싱크로트론 광원으로 사용되었다. 그 후 2012년에 입자 물리학 실험 OLYMPUS가 진행된 후 2013년 초 DORIS는 가동이 중단되었다.
PETRA 스토리지 링(양전자-전자 탠덤 링 가속기의 약자)은 1978년부터 운영되고 있다. 둘레는 2,304m이다. 1986년까지 PETRA에서는 입자 물리학 연구를 위해 전자와 양전자가 충돌했다(JADE, MARK-J, TASSO 및 PLUTO 실험). 1990년부터 PETRA는 HERA 스토리지 링의 전가속기로 사용되었으며, 1995년부터는 두 개의 테스트 실험 스테이션을 갖춘 싱크로트론 방사원 역할도 했다. 2009년부터 이 시설은 PETRA III라는 이름으로 40개 이상의 실험 스테이션에 매우 높은 휘도의 경X선 빔을 제공하고 있다.
DESY 입자 가속기 및 기타 시설
HERA 스토리지 링 (Hadron–Electron Ring Accelerator의 약자)은 1992년부터 2007년까지 운영되었다. 둘레는 6,336m이다. 이는 DESY의 가장 큰 링 가속기였고, 현재까지 독일에서 가장 큰 연구 장비였다. 2007년까지 HERA는 입자 물리학을 위해 전자 또는 양전자와 양성자의 충돌을 가능하게 한 세계 유일의 스토리지 링 시설이었으며 (H1, ZEUS, HERMES 및 HERA-B 실험), 양성자의 내부 구조를 연구하는 데 사용되었다.
자유 전자 레이저 (FEL) FLASH (Hamburg의 자유 전자 레이저의 약자)는 2000년부터 운영되고 있다. 길이는 315m이다. 1997년에 TESLA 프로젝트를 위해 건설된 초전도 가속기 기술 시험 시설을 기반으로 하며, 2005년부터 생성된 FEL 방사선을 이용한 실험 사용자 시설로 사용되었다. FLASH는 7개의 실험 스테이션에 극자외선 및 연X선 범위에서 초단파 빛 펄스를 제공하며, 가속기 및 FEL 기술 개발을 위한 시험 시설로도 사용된다.
DESY 입자 가속기 및 기타 시설
DESY는 국제 연구 시설인 유럽 XFEL 엑스선 자유 전자 레이저의 1.7km 초전도 선형 가속기를 운영하며, 이는 고에너지 엑스선 범위에서 초단파 빛 펄스를 제공한다.
2001년부터 초이텐에 있는 DESY 부지에는 FLASH 및 (2015년부터) 유럽 XFEL용 전자원 연구, 최적화 및 준비에 사용되는 선형 가속기인 PITZ 광전자 주입기 테스트 시설이 있다.
이전 DORIS 저장 링 건물에는 현재 SINBAD("Short Innovative Bunches and Accelerators at DESY") 가속기 복합체가 있으며, 다양한 가속기 R&D 인프라를 갖추고 있다. 여기에는 의료용 초단파 전자 펄스를 이용한 가속기 연구를 위한 선형 가속기 ARES, 재료 과학 또는 의료 영상용 초단파 X선 펄스를 생성하기 위한 테라헤르츠파 구동 가속을 위한 AXSIS 시설, 그리고 레이저 구동 플라스마 가속 연구를 위한 고출력 레이저 KALDERA가 포함된다.
DESY 입자 가속기 및 기타 시설
LUX 시설도 레이저 구동 플라스마 가속 연구에 사용되며, FLASH의 FLASHForward 실험은 전자빔 구동 플라스마 가속에 사용된다. 상대론적 전자 빔 소스 REGAE는 시간 분해 회절 실험을 위한 초단파 전자 펄스를 생성한다.
이전 HERA 스토리지 링 터널에는 이제 ALPS II 실험이 있으며, 이는 HERA 양성자 링의 변형된 초전도 다이폴 자석을 사용하여 극도로 가벼운 입자를 연구한다.
DESY는 IDAF(Interdisciplinary Data and Analysis Facility) 내에서 모든 부서의 연구를 위한 광범위한 저장 및 컴퓨팅 용량을 제공한다. 고성능 컴퓨팅 플랫폼인 Maxwell HPC 클러스터는 광자 과학 분석 및 가속기 과학 및 운영에 사용된다. 월드와이드 LHC 컴퓨팅 그리드 (WLCG)의 일부로서 DESY는 대형 강입자 충돌기 (LHC)의 ATLAS 실험, 압축 뮤온 솔레노이드 및 LHCb 실험을 위한 컴퓨팅 및 저장 시스템을 제공하는 Tier-2 컴퓨터 센터를 운영한다. 또한 DESY 그리드 인프라는 벨 II 또는 아이스큐브 중성미자 관측소와 같은 다른 실험에서도 사용된다. 이는 입자 물리학 데이터 분석을 위한 NAF(National Analysis Facility)로 보완된다. IDAF 저장소는 DCache 및 General Parallel File System (GPFS)를 사용하여 제공된다.
DESY 연구 분야
DESY의 연구는 가속기, 광자 과학, 입자 물리학 및 천체입자 물리학의 네 가지 부서로 구성된다.
가속기 부서는 DESY와 그 파트너가 과학적 임무에 사용하는 가속기 시설의 근본적인 기술을 개발한다. 기존 시설의 운영 및 추가 개발(PETRA IV 및 FLASH2020+ 프로젝트, 유럽 XFEL 확장) 외에도, 새로운 가속기 개념, 특히 플라스마 파동장 가속 연구와 초전도 무선주파수 가속기 기술 개선이 중요한 활동에 포함된다.
광자 과학 부서에서는 광자를 사용하여 물질의 구조, 동역학 및 기능을 연구한다. 이를 위해 DESY 광원 PETRA III 및 FLASH에서 빔라인과 실험을 개발, 구축 및 운영한다. 매년 40개국 이상에서 온 3,000명 이상의 연구자들(대부분 대학 출신이지만 비대학 연구 기관 및 산업체 출신도 포함)이 DESY의 광원과 실험실에서 실험을 수행한다. 연구 범위는 기초 연구부터 응용 연구 및 물리학, 화학, 생물학, 의학, 생명과학, 지구과학, 재료 연구 및 문화재 연구 분야의 산업 협력에 이른다.
DESY 연구 분야
입자 물리학 부서는 제네바 근처 CERN의 대형 강입자 충돌기 (LHC)에서 대규모 실험에 참여하고 있다. ATLAS 실험 및 압축 뮤온 솔레노이드 실험을 운영하는 국제 협력의 일환으로, DESY는 하드웨어 설계 및 데이터 분석에서부터 계획된 업그레이드 준비에 이르기까지 LHC의 많은 개발에 기여한다. DESY는 또한 일본 쓰쿠바시의 연구 센터 KEK에 있는 전자-양전자 충돌기 SuperKEKB의 벨 II 실험과 미래의 전자-양전자 선형 충돌기 개발에도 참여하고 있다. 또한 이론 입자 물리학 분야에서도 활발히 활동하고 있다.
천체입자 물리학 부서는 우주의 고에너지 과정을 연구한다. 검출기와 망원경은 우주에서 오는 중성미자와 감마선을 분석하여 우주 현상(블랙홀, 폭발하는 별, 극도로 강렬한 방사선 폭발)에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이를 위해 DESY는 감마 망원경 MAGIC, H.E.S.S. 및 베리타스는 물론 페르미 감마선 우주망원경에 참여하며, 계획된 체렌코프 망원경 배열 관측소 (CTAO)에도 기여한다. 이곳은 남극의 아이스큐브 중성미자 관측소에서 두 번째로 큰 파트너이다.
DESY 역사
DESY는 1959년 12월 18일 함부르크에서 설립되었다. DESY의 정관에 따르면, DESY의 임무는 "특히 가속기 개발, 건설 및 운영과 그 과학적 활용, 광자 과학 및 입자 물리학, 천체입자 물리학 분야에서의 기초 과학 연구를 촉진하고, 그와 관련된 연구 개발 작업을 수행하는 것"이다.
DESY 역사
1959년부터 2007년까지 DESY 가속기는 주로 입자물리학에 사용되었는데, 처음에는 동명의 DESY 전자 싱크로트론 (1964년-현재), 이어서 DORIS (이중 링 저장 시설, 1974년-1992년), PETRA (양전자-전자 탠덤 링 시설, 1978년-현재), 그리고 HERA (강입자-전자 링 가속기, 1992년-2007년)가 사용되었다. 1987년 DORIS의 ARGUS 실험은 B 중간자의 큰 혼합을 처음으로 관찰하여 물질과 반물질이 다르게 행동하는 과정을 밝혀냈다. PETRA에서 진행된 TASSO, JADE, MARK-J 및 PLUTO 실험의 가장 중요한 발견은 1979년 강력의 매개 입자인 글루온의 검출이었다. 1990년부터 PETRA는 더욱 큰 스토리지 링 HERA와 그 네 가지 실험(H1, ZEUS, HERMES 및 HERA-B)의 전가속기로 사용되었다. HERA는 양성자가 전자 또는 양전자와 충돌할 수 있는 세계 유일의 스토리지 링 시설이었다. 이 충돌에서 점 모양의 전자는 탐침처럼 작용하여 양성자의 내부 구조를 스캔하고 고해상도로 가시화했다. HERA의 양성자 내부에 대한 정확한 통찰력은 특히 CERN의 대형 강입자 충돌기 (LHC)에서의 수많은 다른 입자 물리학 실험과 이론 입자 물리학의 수많은 발전을 위한 토대가 되었다.
DESY 역사
동시에 1960년대 초부터 DESY, 여러 대학 및 막스 플랑크 사회의 연구 그룹들은 가속기에서 생성되는 싱크로트론 방사를 사용하는 기술을 개발했다. 급증하는 국내 및 유럽 수요를 충족시키기 위해 DESY는 1980년에 자체 대규모 연구소인 함부르크 싱크로트론 방사 연구소 HASYLAB을 개소했다. 이 연구소는 DORIS에 측정 스테이션을 제공했으며, 1986년부터 2004년까지 이스라엘 생화학자 아다 요나트 (2009년 노벨 화학상 수상자)가 리보솜 해독으로 이어진 실험을 수행했다. 1995년부터 PETRA에서는 싱크로트론 방사 및 입자 물리학 실험이 모두 수행되었다. 2009년에는 PETRA 시설이 경X선을 위한 싱크로트론 광원으로만 사용되도록 업그레이드되었다 (PETRA III). 오늘날 PETRA III는 40개 이상의 실험 스테이션에 서비스를 제공하며, PETRA IV 3D X선 현미경으로 확장할 계획이 있다. 2013년 초 DORIS가 가동 중단되면서 HASYLAB이라는 이름은 폐기되었고, DESY의 광원 사용은 이후 광자 과학 부서에서 수행되고 있다.
DESY 역사
1990년대 초, DESY는 나이오븀으로 만들어진 초전도 공동을 기반으로 한 무선주파수 가속기 기술이라는 새로운 기술을 개발하기 시작했는데, 이 공동은 액체 헬륨으로 약 2K(-271°C)까지 냉각된다. 이 기술을 기반으로 한 첫 번째 가속기는 X선 레이저 광의 SASE(자기 증폭 자발 방출) 원리를 테스트하기 위한 DESY의 초전도 선형 가속기 시험 시설이었다. SASE 이론은 1980년부터 DESY와 러시아, 이탈리아, 미국의 연구소에서 개발되고 개선되었다. 2000년부터 2001년까지 DESY의 시험 시설은 진공 자외선 및 연X선 범위에서 빛 섬광을 생성한 세계 최초의 자유 전자 레이저였다. 오늘날 FLASH 시설은 7개의 실험 스테이션에 연X선 범위의 초단파 빛 펄스를 생성한다. 2020년부터는 방사선의 특성을 더욱 최적화하기 위해 확장되었다 (FLASH2020+ 프로젝트).
2009년부터 2016년까지 DESY가 주도하는 국제 연합체는 유럽 X선 자유 전자 레이저인 유럽 XFEL을 개발했다. 12개 유럽 회원국이 참여하는 이 국제 연구 시설은 비영리 회사인 유럽 XFEL GmbH가 운영한다. 시설의 핵심은 1.7km 초전도 선형 가속기이다. 17.5GeV의 전자 에너지를 가진 이 가속기는 현재까지 세계에서 가장 강력한 초전도 선형 가속기이다. DESY는 유럽 XFEL GmbH를 대신하여 가속기를 운영한다.
2010년부터 DESY는 기존 가속기 기술의 가능한 대안으로 플라스마 가속 기술(레이저 및 전자빔 구동 모두)을 개발하고 있으며, 광자 과학, 입자 물리학은 물론 의료 및 산업 응용 분야를 위한 소형 가속기를 가능하게 하는 것을 목표로 한다.
DESY DESY 이사회 의장
DESY는 네 개 부서(가속기, 광자 과학, 입자 물리학 및 천체입자 물리학)의 국장과 행정부, 그리고 혁신 담당 이사로 구성된 이사회에 의해 운영된다. 현재까지의 이사회 의장은 다음과 같다.
DESY 공동 연구 센터
함부르크의 DESY 캠퍼스에는 DESY가 참여하는 여러 국가 및 국제 센터가 위치해 있다.
DESY 지식 및 기술 이전
DESY는 신생 기업을 육성하고 기초 연구의 노하우를 응용 분야에 적용하는 것을 목표로 한다. 예를 들어, 광원 및 실험실에 대한 특별 산업 접근을 통해 산업 문제에 대한 상업 기업을 지원하고, 기초 연구를 기반으로 아이디어, 응용 프로그램 및 제품을 개발하며, 함부르크 및 브란덴부르크 지역에서 DESY 기술을 기반으로 신생 기업을 설립하는 직원을 지원한다. DESY는 함부르크 대학교 및 자유 한자 도시 함부르크와 함께 설립한 DESY 이노베이션 빌리지 및 바렌펠트 스타트업 랩에서 신생 기업에게 사무실, 실험실 및 워크숍 접근을 제공한다.
트레드 플레이트
트레드 플레이트(tread plate), 발판 또는 체커 플레이트(checker plate), 다이아몬드 플레이트(diamond plate)는 미끄럼 방지를 위해 한쪽에 규칙적인 패턴이나 선이 있는 금속 재료의 한 종류이다. 다이아몬드 플레이트는 일반적으로 강철, 스테인리스강 또는 알루미늄으로 만들어진다. 강철 유형은 일반적으로 열간 압연으로 만들어지지만, 현대 제조업체는 돌출되고 눌러진 다이아몬드 디자인도 만든다. 알루미늄 트레드 플레이트에 사용되는 가장 일반적인 합금은 6061이지만, 5086-H34 및 3003-H231도 사용된다.
추가된 질감은 미끄러질 위험을 줄여주어 다이아몬드 플레이트를 산업 환경에서 계단, 캣워크, 통로, 경사로 등에 적합한 솔루션으로 만든다. 미끄럼 방지 특성 덕분에 다이아몬드 플레이트는 구급차 내부와 소방차 발판에 자주 사용된다. 추가적인 용도로는 트럭 침대와 트레일러 바닥 또는 자동차 보닛에 사용하여 루프 랙 접근을 돕고 카 워킹으로 인한 손상을 방지한다.
트레드 플레이트
트레드 플레이트는 특히 고도로 광택 처리된 알루미늄 변형의 경우 장식용으로도 사용될 수 있다. 플라스틱으로 제조된 다이아몬드 플레이트는 차고 바닥, 트레일러 및 운동실에 설치되는 연동 타일 시스템으로 판매된다.
양대수 그래프
과학 및 공학에서 양대수 그래프, 로그-로그 그래프(log-log graph) 또는 로그-로그 플롯(log-log plot)은 가로 및 세로 축 모두에 로그 눈금을 사용하는 2차원 수치 데이터 그래프이다. 멱함수— 형태의 관계—는 양대수 그래프에서 기울기에 해당하는 지수와 절편에 해당하는 계수를 가진 직선으로 나타난다. 따라서 이러한 그래프는 이러한 관계를 인식하고 매개변수를 추정하는 데 매우 유용하다. 로그에는 어떤 밑이든 사용할 수 있지만, 가장 일반적으로 밑 10(상용로그)이 사용된다.
양대수 그래프 단항식과의 관계
단항 방정식 가 주어졌을 때, 방정식에 로그(임의의 밑)를 취하면 다음과 같다.
양대수 그래프를 사용하는 것에 해당하는 와 를 설정하면 다음 방정식이 나온다.
여기서 m = k는 선의 기울기(기울기)이고 b = log a는 (log y)-축의 절편이다. 이는 log x = 0인 곳을 의미하며, 로그를 역전하면 a는 x = 1에 해당하는 y 값이다.
양대수 그래프 방정식
양대수 눈금에서 선의 방정식은 다음과 같다.


여기서 m은 기울기이고 b는 로그 플롯의 절편점이다.
플롯의 기울기를 찾으려면 x-축에 두 점, 예를 들어 x1과 x2를 선택한다. 다음 방정식을 사용한다.

그리고

기울기 m은 다음 차이를 취하여 찾을 수 있다.

여기서 F1은 F(x1)의 약어이고 F2는 F(x2)의 약어이다. 오른쪽 그림은 이 공식을 보여준다. 그림의 예에서 기울기가 음수임을 주목하라. 이 공식은 로그의 다음 속성에서 볼 수 있듯이 음의 기울기를 제공한다.
양대수 그래프 방정식
이제 위 절차를 역으로 하여 (가정된) 알려진 양대수 그래프를 사용하여 함수 F(x)의 형태를 찾는다. 함수 F를 찾기 위해, 위 그래프의 직선 위에 고정된 점 (x0, F0) (F0는 F(x0)의 약어)과 같은 그래프의 다른 임의의 점 (x1, F1)을 선택한다. 그러면 위 기울기 공식에서:

이는 다음으로 이어진다.

10log10(F1) = F1임을 주목하라. 따라서 로그를 역전하여 다음을 찾을 수 있다.

또는

이는 다음을 의미한다.

다시 말해, F는 양대수 그래프의 직선 기울기 m의 거듭제곱으로 x에 비례한다. 특히, 점 (x0, F0)과 (x1, F1)을 포함하는 양대수 그래프의 직선은 다음 함수를 가진다.

물론 역도 성립한다. 다음 형태의 모든 함수

는 양대수 그래프 표현으로 직선을 가지며, 이 선의 기울기는 m이다.
양대수 그래프의 연속적인 직선 구간 아래 면적(또는 거의 직선인 선의 면적 추정)을 계산하려면 이전에 정의된 함수를 사용한다.

그리고 이를 적분한다. 이는 정적분(두 개의 정의된 끝점)에만 적용되므로 플롯 아래의 면적 A는 다음 형태를 취한다.
원래 방정식을 재배열하고 고정점 값을 대입하면 다음을 찾을 수 있다.
적분에 다시 대입하면 x0부터 x1까지의 A에 대해 다음을 찾을 수 있다.
따라서
m = −1일 때, 적분은 다음과 같다.
양대수 그래프 로그-로그 선형 회귀 모형
양대수 그래프는 (대략) 로그 정규 분포 또는 로그-로지스틱 오차를 가진 로그-로그 선형 회귀 모형을 시각화하는 데 자주 사용된다. 이러한 모형에서는 종속 변수와 독립 변수를 로그 변환한 후, 오차가 등분산적이 되도록 단순회귀분석 모형을 맞출 수 있다. 이 모형은 데이터가 지수적 성장 또는 감소를 보이고, 독립 변수 값이 증가함에 따라 오차가 계속 증가하는 경우(즉, 이분산적 오차)에 유용하다.
위에서 언급했듯이, 로그-로그 선형 모형에서 변수 간의 관계는 멱법칙으로 표현된다. 독립 변수의 단위 변화는 종속 변수의 일정한 백분율 변화를 초래한다. 이 모형은 다음과 같이 표현된다.
양변에 로그를 취하면 다음과 같다.
이는 와 의 로그에 대한 일차 방정식이며, 는 절편이고 는 기울기이다. 여기서 이고 이다.
양대수 그래프 로그-로그 선형 회귀 모형
그림 1은 이러한 모습이 어떤지 보여준다. 10,000개의 시뮬레이션된 점을 사용하여 생성된 두 개의 플롯을 제시한다. '로그-정규 노이즈를 포함하는 오목한 선'이라는 제목의 왼쪽 플롯은 관측된 데이터(y)를 독립 변수(x)에 대한 산점도로 표시한다. 빨간색 선은 '중앙값 선'을 나타내고, 파란색 선은 '평균 선'이다. 이 플롯은 변수 간의 멱법칙 관계를 오목한 선으로 표현한 데이터셋을 보여준다.
그림 1의 오른쪽 플롯인 '정규 노이즈를 포함하는 로그-로그 선형 선'에서 볼 수 있듯이, 두 변수가 로그 변환되면 관계는 선형이 된다. 이 플롯 또한 관측된 데이터를 독립 변수에 대한 산점도로 표시하지만, 두 축 모두 로그 눈금으로 변환된 후이다. 여기서는 평균 선과 중앙값 선이 모두 동일한 (빨간색) 선이다. 이러한 변환을 통해 단순회귀분석 모형을 맞출 수 있다 (이후 중앙값 선처럼 원래 눈금으로 다시 변환할 수 있다).
양대수 그래프 로그-로그 선형 회귀 모형
그림 1의 왼쪽 플롯에서 오른쪽 플롯으로의 변환은 또한 데이터의 노이즈 분포에 대한 로그 변환의 효과를 보여준다. 왼쪽 플롯에서 노이즈는 로그 정규 분포를 따르는 것으로 보이며, 이는 오른쪽으로 치우쳐 있어 다루기 어려울 수 있다. 오른쪽 플롯에서는 로그 변환 후 노이즈가 정규 분포를 따르는 것으로 보이며, 이는 추론하고 모델링하기 더 쉽다.
이러한 노이즈의 정규화는 그림 2에서 더 자세히 분석된다. 그림 2는 x축에서 크기가 28인 슬라이딩 윈도우에 걸쳐 계산된 세 가지 오차 측정값(평균 절대 오차 - MAE, 제곱근 평균 제곱 오차 - RMSE, 평균 절대 로그 오차 - MALE)의 선 플롯을 제시한다. y축은 오차를 나타내며, 독립 변수(x)에 대해 플롯된다. 각 오차 측정값은 다른 색상으로 표시되며, 해당 평활화된 선이 원래 선 위에 겹쳐져 있다 (이는 시뮬레이션된 데이터이므로 오차 추정치가 다소 불규칙하다). 이러한 오차 측정값은 다양한 x 값에 걸쳐 노이즈가 어떻게 변하는지 측정값을 제공한다.
로그-로그 선형 모형은 많은 현상이 멱법칙 행동을 보이는 경제학, 생물학, 물리학을 포함한 다양한 분야에서 널리 사용된다. 또한 로그 변환이 분산을 안정화하는 데 도움이 될 수 있으므로 이분산적 데이터를 다룰 때 회귀 분석에서 유용하다.
양대수 그래프 응용
이러한 그래프는 수치 데이터에서 매개변수 a와 b를 추정해야 할 때 유용하다. 이러한 사양은 경제학에서 자주 사용된다.
한 가지 예는 돈에 대한 수요가 다음 방정식으로 주어진다고 가정할 수 있는 재고 이론에 기반한 화폐 수요 함수의 추정이다.

여기서 M은 대중이 보유한 실질 돈의 양, R은 돈에 대한 대안적, 더 높은 수익을 내는 자산의 초과 수익률, Y는 대중의 실질소득, U는 로그정규 분포를 따른다고 가정하는 오차항, A는 추정될 척도 매개변수, b와 c는 추정될 탄력성 매개변수이다. 로그를 취하면 다음이 된다.

여기서 m = log M, a = log A, r = log R, y = log Y, u = log U이고 u는 정규 분포를 따른다. 이 방정식은 최소제곱법을 사용하여 추정할 수 있다.
양대수 그래프 응용
또 다른 경제학적 예는 기업의 콥-더글러스 생산함수 추정이다. 이는 다음 방정식의 오른쪽 부분이다.

여기서 Q는 한 달 동안 생산할 수 있는 산출량, N은 한 달 동안 생산에 사용된 노동 시간, K는 한 달 동안 사용된 물리적 자본 시간, U는 로그정규 분포를 따른다고 가정하는 오차항, A, , 는 추정될 매개변수이다. 로그를 취하면 선형 회귀 방정식이 된다.

여기서 q = log Q, a = log A, n = log N, k = log K, u = log U이다.
로그-로그 회귀는 또한 자연 발생 프랙탈의 프랙탈 차원을 추정하는 데 사용될 수 있다.
그러나 로그-로그 눈금에서 데이터가 대략적인 선으로 나타나고 데이터가 멱법칙을 따른다고 결론 내리는 것은 항상 유효하지 않다.
양대수 그래프 응용
실제로 다른 많은 함수 형태가 로그-로그 눈금에서 대략 선형으로 나타나며, 로그 변환된 데이터에 대한 선형 회귀의 결정계수 (R2)를 사용하여 적합도를 단순히 평가하는 것은 선형 회귀 모형의 가우스 오차와 같은 가정이 충족되지 않을 수 있으므로 유효하지 않을 수 있다. 또한 로그-로그 형태의 적합도 테스트는 통계적 검정력이 낮을 수 있는데, 이는 이러한 테스트가 다른 실제 함수 형태가 있을 때 멱법칙을 기각할 가능성이 낮을 수 있기 때문이다. 단순 양대수 그래프가 가능한 멱법칙을 감지하는 데 유용할 수 있으며, 1890년대 빌프레도 파레토 시절로 거슬러 올라가 사용되어 왔지만, 멱법칙으로서의 유효성 검사는 더 정교한 통계가 필요하다.
이러한 그래프는 제어 변수를 지수 함수에 따라 변경하여 데이터를 수집할 때도 매우 유용하다. 이 경우 제어 변수 x는 로그 눈금으로 표현하는 것이 더 자연스러워서 데이터 포인트가 낮은 쪽에서 압축되지 않고 균일하게 분포된다. 출력 변수 y는 선형으로 표현하여 반대수 그래프 (log x, y)를 생성하거나, 로그를 취하여 양대수 그래프 (log x, log y)를 생성할 수 있다.
보드 선도 (시스템의 주파수 응답 그래프) 또한 양대수 그래프이다.
화학 반응속도론에서는 반응 속도가 농도에 의존하는 일반적인 형태가 멱법칙 형태를 취하므로, 양대수 그래프는 실험에서 반응 매개변수를 추정하는 데 유용하다.
일정 (프로젝트 관리)
프로젝트 관리에서 일정 또는 스케줄(schedule)은 마일스톤, 활동 및 산출물 목록이다. 일반적으로 각 작업에 대해 종속성과 리소스가 정의되고, 자원배분, 예산, 작업 기간 및 예정된 이벤트를 기준으로 시작 및 완료 날짜가 추정된다. 일정은 일반적으로 프로젝트 관리의 프로젝트 계획 및 프로젝트 포트폴리오 관리 부분에서 사용된다. 일정의 요소는 업무 분업 구조(WBS)의 터미널 요소, 작업 명세서 또는 계약 데이터 요구 사항 목록과 밀접하게 관련될 수 있다.
일정 (프로젝트 관리) 개요
엔지니어링 및 건설과 같은 많은 산업에서 프로젝트 일정의 개발 및 유지는 프로젝트의 규모와 범위에 따라 전담 스케줄러 또는 스케줄러 팀의 책임이다. 그러나 산업 전반에 걸쳐 일관성 없게 적용되고 있다. 일정 모범 사례의 표준화 및 홍보는 원가 공학 발전 협회(AACE), 프로젝트 관리 연구소(PMI) 및 미국 정부에서 획득 및 회계 목적으로 추진되고 있다.
프로젝트 관리는 산업에만 국한되지 않는다. 일반인도 이를 사용하여 자신의 삶을 정리할 수 있다. 몇 가지 예는 다음과 같다.
일부 프로젝트 관리 소프트웨어 프로그램은 사용자가 일정을 만드는 데 도움이 되는 템플릿, 목록 및 예시 일정을 제공한다.
일정 (프로젝트 관리) 방법
프로젝트 일정은 수행할 작업을 해당 작업을 수행할 리소스와 연결하는 달력이다. 이는 조직에 작업이 수행되는 방식, 프로젝트에 사람들을 참여시키고, 리소스 요구 사항을 결정하고, 필요한 모든 작업이 수행되도록 하는 일종의 체크리스트로 사용되는 프로젝트 계획의 핵심이다. 프로젝트 일정을 생성하기 전에 일정 작성자는 업무 분업 구조(WBS), 각 작업에 대한 노력 추정치, 각 리소스의 가용성이 포함된 리소스 목록을 가지고 있어야 한다. 이러한 일정 구성 요소가 없는 경우 와이드밴드 델파이와 같은 합의 기반 추정 방법을 사용하여 만들 수 있다.
프로젝트 일정을 개발하려면 다음을 완료해야 한다.
일정 구조는 WBS에 정의된 산출물을 생산하는 데 필요한 활동을 설명하기 위해 분해 또는 템플릿을 사용하여 업무 분업 구조 또는 산출물 색인에 대한 참조를 밀접하게 따르고 포함할 수 있다.
일정은 일정 개발의 품질과 일정 관리의 품질에 대해 평가될 수 있다.
평행 좌표
평행 좌표(parallel coordinates) 플롯은 다중 변수 또는 속성을 가진 다변량 데이터를 분석하기 위해 고차원 데이터 집합을 시각화하는 일반적인 방법이다.
n차원 공간에 있는 점들의 집합을 플로팅하거나 시각화하기 위해 배경에 평행한 n개의 선이 그려지며, 이 선들은 일반적으로 동일한 간격으로 수직으로 정렬되어 좌표 축을 나타낸다. n차원 공간의 점은 n개의 좌표 항목에 해당하는 평행 축에 배치된 n개의 꼭짓점을 가진 개별 폴리라인으로 표현되며, 꼭짓점은 n-1개의 폴리라인 세그먼트로 연결된다.
이 데이터 시각화는 시계열 시각화와 유사하지만, 평행 좌표는 시간 순서와 일치하지 않는 데이터에 적용된다는 점이 다르다. 따라서 축을 수평으로 반전시키거나 속성 범위를 반전시키는 등 다양한 축 배열이 흥미로울 수 있다.
평행 좌표 역사
평행 좌표의 개념은 1885년 프랑스 수학자 필베르 모리스 도카뉴에 의해 시작되었다고 흔히 말한다. 도카뉴는 다른 척도를 가진 평행 축을 사용하는 노모그램이라는 정렬 다이어그램을 사용하여 수학 함수의 그래픽 계산을 제공하는 방법을 찾았다.
예를 들어, 3변수 방정식은 3개의 평행 축을 사용하여 풀 수 있으며, 알려진 값을 척도에 표시한 다음 그 사이에 선을 그리고, 그 선이 척도와 교차하는 지점에서 알 수 없는 값을 척도에서 읽어낼 수 있다.
데이터를 보여주기 위한 시각화 기술로서 평행 좌표의 사용은 1890년 인구 조사를 위한 미국 통계 지도에 앞선 작업에서 헨리 개닛에 의해 더 일찍 시작되었다고도 흔히 말한다.
예를 들어, 그의 "일반 요약, 1880년 비율별 주 순위"는
각 주에 대해 선으로 연결된 평행 축에 10가지 측정값(인구, 직업, 부, 제조업, 농업 등)의 순위를 보여준다.
평행 좌표 역사
그러나 도카뉴와 개닛 모두 이전에 앙드레-미셸 게리에 의해 훨씬 더 선행되었다. 그의 그림 IV "나이의 영향"에서
그는 평행 축을 따라 나이별로 사람에 대한 범죄 순위를 보여주면서, 같은 범죄를 연령대에 걸쳐 연결했다.
평행 좌표는 87년 후 알프레드 인셀베르크에 의해 1985년에 다시 대중화되었고, 1977년부터 좌표계로 체계적으로 개발되었다. 일부 중요한 응용 분야는 항공 교통 관제를 위한 충돌 방지 알고리즘 (1987년—미국 특허 3개), 데이터 마이닝 (미국 특허), 컴퓨터 비전 (미국 특허), 최적화, 프로세스 제어, 최근에는 침입 탐지 및 기타 분야이다.
평행 좌표 고차원
XY 데카르트 좌표계를 가진 평면에서 평행 좌표(종종 ||-coords, PCP 또는 PC로 약칭됨)에 더 많은 차원을 추가하는 것은 더 많은 축을 추가하는 것을 포함한다. 평행 좌표의 가치는 고차원의 특정 기하학적 속성이 쉽게 보이는 2D 패턴으로 변환된다는 점이다. 예를 들어, n-공간의 한 선에 있는 점들의 집합은 평행 좌표에서 n − 1개의 점에서 모두 교차하는 폴리라인 집합으로 변환된다. n = 2의 경우, 이는 점-선 이중성을 생성하며, 평행 좌표의 수학적 기초가 유클리드 공간이 아닌 사영 공간에서 개발되는 이유를 설명한다. 두 선의 쌍은 두 개의 좌표를 가지는 고유한 한 점에서 교차하므로 두 매개변수(또는 두 점)로 지정되는 고유한 한 선에 해당할 수 있다. 대조적으로, 곡선을 지정하려면 두 개 이상의 점이 필요하며, 두 곡선의 쌍은 고유한 교점을 가질 수 없다. 따라서 평행 좌표에서 선 대신 곡선을 사용하면 사영 기하학의 다른 모든 속성과 함께 점-선 이중성이 손실되며, (초)평면, 곡선, 여러 매끄러운 (초)곡면, 근접성, 볼록성 및 최근의 비정향성에 해당하는 알려진 멋진 고차원 패턴도 손실된다. 목표는 n차원 관계를 2D 패턴으로 매핑하는 것이다. 따라서 평행 좌표는 점대점 매핑이 아니라 nD 부분집합을 2D 부분집합으로 매핑하는 것이며, 정보 손실은 없다. 참고: nD의 점조차도 2D의 점으로 매핑되는 것이 아니라 다각형 선, 즉 2D의 부분집합으로 매핑된다.
평행 좌표 통계적 고려 사항
통계 데이터 시각화에 사용될 때 세 가지 중요한 고려 사항이 있다: 축의 순서, 회전 및 스케일링.
축의 순서는 특징을 찾는 데 중요하며, 일반적인 데이터 분석에서는 많은 재정렬을 시도해야 한다. 일부 저자들은 유익한 순서를 생성할 수 있는 순서 발견법을 제시했다.
축의 회전은 평행 좌표에서의 변환이며, 선이 평행 축 밖에서 교차하는 경우 회전을 통해 그 사이에서 변환될 수 있다. 가장 간단한 예는 축을 180도 회전하는 것이다.
플롯은 연속적인 변수 쌍의 보간(선형 조합)을 기반으로 하므로 스케일링이 필요하다. 따라서 변수들은 공통 척도에 있어야 하며, 더 유익한 보기를 드러낼 수 있는 데이터 준비 과정의 일부로 고려해야 할 많은 스케일링 방법이 있다.
스플라인을 사용하여 부드러운 평행 좌표 플롯을 얻을 수 있다. 부드러운 플롯에서는 모든 관측값이 각 축에 대해 부드럽고 연속적이며 직교하는 매개변수 선(또는 곡선)으로 매핑된다. 이 디자인은 각 데이터 속성에 대한 양자화 수준을 강조한다.
평행 좌표 읽기
인셀베르크 (Inselberg 1997)는 평행 좌표 관계 패턴을 시각적으로 읽는 방법에 대한 전체 검토를 수행했다. 두 평행 축 사이의 대부분의 선들이 서로 어느 정도 평행할 때, 이는 두 차원 간의 긍정적인 관계를 시사한다. 선들이 X자 모양으로 중첩되어 교차할 때, 이는 부정적인 관계이다. 선들이 무작위로 교차하거나 평행할 때, 특별한 관계가 없음을 보여준다.
평행 좌표 한계
평행 좌표에서 각 축은 최대 두 개의 이웃 축(왼쪽 하나, 오른쪽 하나)을 가질 수 있다. n차원 데이터 세트의 경우, 접근 방식을 변경하지 않고 한 번에 최대 n-1개의 관계만 표시할 수 있다. 시계열 시각화에서는 자연스러운 선행자와 후행자가 존재하므로, 이 특별한 경우에는 선호하는 배열이 존재한다. 그러나 축에 고유한 순서가 없을 때는 좋은 축 배열을 찾는 데 실험과 특징 공학을 사용해야 한다. 더 많은 관계를 탐색하려면 축을 재정렬하거나 재구성할 수 있다.
한 가지 접근 방식은 축을 3차원 공간에 배열하는 것(여전히 평행하게, 격자 그래프를 형성)인데, 이 경우 축은 중앙 속성 주위에 원형으로 두 개 이상의 이웃을 가질 수 있으며, 최소 신장 트리를 사용하여 배열 문제를 개선할 수 있다. 이 시각화의 프로토타입은 데이터 마이닝 소프트웨어 ELKI의 확장으로 제공된다. 그러나 이 시각화는 선형 순서보다 해석하고 상호 작용하기가 더 어렵다.
평행 좌표 소프트웨어
평행 좌표에 대한 논문은 많지만, 데이터베이스를 평행 좌표 그래픽으로 변환하는 데 사용할 수 있는 주목할 만한 공개 소프트웨어는 몇 가지에 불과하다. 주목할 만한 소프트웨어로는 ELKI, GGobi, Mondrian, Orange 및 ROOT가 있다. 라이브러리로는 Protovis.js, D3.js가 기본적인 예제를 제공한다. 평행 좌표 그래픽 생성에 특별히 전념하는 D3 기반 라이브러리인 D3.Parcoords.js도 출시되었다. 파이썬 데이터 구조 및 분석 라이브러리 Pandas는 플로팅 라이브러리 Matplotlib을 사용하여 평행 좌표 플로팅을 구현한다.
지지 (지리학)
지지(地誌, regional geography)는 지리학의 주요 전통 중 하나이다. 이는 특정 토지나 경관에서 다양한 문화적, 자연적 지리적 요인들의 상호작용에 초점을 맞추는 반면, 그 대칭점인 계통지리는 세계적 수준에서 특정 지리적 요인에 집중한다.
지지 (지리학) 기초
자연적 요소, 인문적 요소, 그리고 공간을 지역으로 구분하는 기술을 다루는 지역화와 같이 특정 지역의 독특한 특성에 주의를 기울인다. 독일어권 국가들의 전통에 뿌리를 둔 지지의 두 기둥은 란트 또는 공간적 개체(특정 장소, 국가, 대륙)에 대한 개별 기술적 연구와 란트샤프트 또는 공간적 유형(해안 지역, 산악 지역, 국경 지역 등과 같은 경관)에 대한 유형론적 연구이다.
지지 (지리학) 접근법
지지는 또한 계량 지리학이나 비판 지리학과 비교할 수 있는 지리 연구의 특정 접근법이다. 이 접근법은 19세기 후반과 20세기 전반에 걸쳐 지리학에서 지지 패러다임이 중심적이었던 시기에 지배적이었다. 나중에 그 기술성과 이론 부족으로 비판을 받았다. 특히 1950년대와 계량 혁명 기간 동안 강한 비판이 제기되었다. 주요 비판가들은 G. H. T. 킴블과 프레드 K. 셰퍼였다.
지지 패러다임은 경제지리학 및 지형학을 포함한 많은 다른 지리 과학에 영향을 미쳤다. 지지는 여전히 일부 대학에서 세계 주요 지역에 대한 연구로 가르쳐지고 있다. 서반구에서는 북미와 라틴 아메리카와 같은 문화 지역이거나, 또는 해당 지리적 지역이나 대륙, 즉 북미와 남미일 수 있으며, 이들의 "경계"는 문화 지역과 크게 다르다. 동반구에서는 유럽과 아시아가 그들 사이를 구별하고 공유 경계를 결정하는 데 사용되는 기준에 따라 문화 지역 또는 대륙으로 간주될 수 있다. 이러한 불일치는 이러한 대륙과 지역의 정의 및 경계 설정 뒤에 통합 이론이 부족하다는 앞서 언급한 사실에서 비롯된다.
지지 (지리학) 접근법
또한, 도시-농촌 상호작용을 강조하는 지리 연구에 대한 도시-지역 접근 방식의 개념은 1980년대 중반 이후로 신뢰를 얻었다. 일부 지리학자들은 1980년대 이후로 특정 지역주의를 다시 도입하려고 시도하기도 했다. 이는 지역과 다른 규모와의 상호작용에 대한 복잡한 정의를 포함한다.
지지는 한때 데이비드 린턴과 앙리 볼리그와 같은 지형학 연구의 기초로 사용되었다. 그러나 카르나 리드마르-베리스트룀에 따르면, 1990년대 이후 지지는 더 이상 주류 학계에서 지형학 연구의 기초로 받아들여지지 않는다.
지지 (지리학) 저명한 인물
지지 분야의 저명한 인물로는 독일의 알프레드 헤트너와 그의 코롤로지 개념; 프랑스의 폴 비달 드 라 블라슈와 그의 가능주의 접근법(가능주의는 환경 결정론보다 더 부드러운 개념임); 그리고 미국의 리처드 하트숀과 그의 면적 분화 개념이 있다. 알프레드 헤트너와 폴 비달 드 라 블라슈의 영향을 강하게 받은 칼 O. 사우어 학파도 넓은 의미에서 지지로 간주된다.
계량혁명
지리학에서 계량혁명(計量革命, quantitative revolution, QR)은 학문의 보다 엄격하고 체계적인 방법론을 개발하려는 패러다임의 전환이었다. 이는 일반적인 공간 역학을 설명하는 데 지역 지리학의 불충분함에 대한 반응으로 나타났다. 계량혁명의 주요 주장은 서술적(개별 기술적) 지리학에서 경험적 법칙 제정적(법칙 정립적) 지리학으로의 전환을 이끌었다는 것이다. 계량혁명은 1950년대와 1960년대에 걸쳐 발생했으며, 지리 연구 방법론이 지역 지리학에서 공간 과학으로 급변하는 전환점을 맞이했다.
지리학의 역사에서 계량혁명은 현대 지리학의 네 가지 주요 전환점 중 하나였다. 다른 세 가지는 환경 결정론, 지역 지리학, 비판 지리학이다. 이는 학문의 기술 지리학 분야에 기여했으며, 지리정보과학, 지리정보학, 공간 분석을 포함하는 양적 지리학의 출현으로 절정에 달했다.
계량혁명은 경제학과 심리학에서 더 일찍 일어났으며, 정치학 및 다른 사회과학 분야에서는 동시대에, 그리고 역사 분야에서는 그보다 덜한 정도로 발생했다.
계량혁명 선행 사건
1940년대 후반과 1950년대 초반 동안:
이러한 모든 사건들은 학문으로서의 지리학의 위치에 위협을 제기했으며, 따라서 지리학자들은 비판에 대응하기 위한 새로운 방법을 모색하기 시작했다.