이용자 정보이용환경이 웹으로 변화하면서, 기록관리기관들도 종전보다 더 많은 서비스를 웹을 통해 제공하고 있다. 이 연구는 국가기록원 웹사이트를 이용하는 이용자의 최근 유입경로와 10년 반 동안 매달 상위 100개의 검색어 데이터를 분석하고 그에 맞는 기록정보서비스방안을 제시한다. 분석 결과 유입경로는 크게 포털 사이트별 접속, 국가별 접속, 유사기관 별 접속 및 모바일 접속으로 분류할 수 있었다. 이용자들의 검색어를 분석한 결과 이용자들이 10년 반 동안 가장 많이 검색한 검색어는 '토지조사부'였으며, 꾸준한 관심을 갖고 검색한 검색어 또한 '토지조사부'였다. 그 외에 정부 기관에서 생산한 문서 또는 관보에 대한 관심도 높음을 확인하였다. 그리고 이용자들이 가장 많이 검색한 검색어와 꾸준히 등장한 검색어를 파악한 결과, 검색어들을 크게 토지, 일제강점기, 6.25 전쟁과 남북관계, 기록관리 및 이용으로 묶어볼 수 있었다. 분석결과를 토대로 포털 사이트 및 모바일 등을 활용한 국가기록원 웹사이트의 연계성 강화와 검색 서비스의 고도화 방안을 제안하였다. 이 연구는 이렇게 웹로그나 이용자 검색어 등을 분석하면 기록관리기관 이용자들에게 제공하는 서비스를 고도화할 수 있는 의미 있는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
web Mining은 Network의 발전과 함께 그 중요성이 대두되고 있는 전자상거래(EC)에서 디지털화된 자료의 분석을 통하여 가상상점을 이용하는 고객의 이용경로, 검색 및 구매경로, 상품에 대한 고객의 검색 및 구매 경향을 정확히 파악하기 위해 중요한 주제로서 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 전자상거래(EC) 시스템의 디지털화된 자료를 분석할 때 기존의 통계적인 방법론에서 벗어나 고객의 주관적인 검색 및 구매의 의사결정 과정분석에서 퍼지이론을 도입하여 새로운 Web mining 방법론을 제안하였다.
내비게이션 경로탐색 시스템에서 A* 알고리즘을 사용할 경우 경로거리가 멀수록 Open 리스트(최적의 경로를 선택하기 위해 탐색된 예비경로들의 집합)의 크기가 증가하며, 이로 인해 비교연산이 증가하게 된다. 본 논문에서는 Dijkstra의 알고리즘과 A* 알고리즘을 주기적으로 교체 적용하여 Open 리스트의 크기를 줄일 수 있는 검색 방법을 제안한다. 여기서 두 알고리즘을 교체 적용하기 위하여 Level이라는 이름의 파라미터를 사용한다. 미리 정해진 레벨(깊이)만큼 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 다음 A* 알고리즘으로 교체되도록 한다. 이 때 Dijkstra 알고리즘의 Open 리스트에 있는 노드들을 A* 알고리즘의 평가함수로 적합도를 평가하여 가능성이 있는 노드만을 A* 알고리즘의 Open 리스트로 전달한다. 따라서 계속되는 검색과정에서 Open 리스트의 크기가 불필요하게 증가되는 것을 억제할 수 있다. 또한 Dijkstra와 A* 알고리즘을 번갈아 적용하기 때문에 A* 알고리즘으로는 찾지 못할 최적 또는 준 최적 경로를 Dijkstra의 알고리즘으로 탐색한 결과와 비슷한 수준으로 찾을 수 있게 된다. 제안한 하이브리드 검색 알고리즘을 인공 및 실제의 지도 데이터를 이용하며 실험한 결과, 기존의 탐색 알고리즘과 비슷한 수준의 최단경로거리를 유지하면서 비교연산의 수를 더 줄일 수 있었다. 이 실험에서는 Level 값은 임의로 선정하였다. 따라서 실제의 도로 상황에서 최적 Level 값을 자동 선정하는 연구는 앞으로의 과제이다.
현존하는 대부분의 내용 기반 이미지 검색 시스템은 칼라, 모양, 텍스처 특징을 이용한 유사도-기반 검색에 초점을 맞추고 있다. 신경과학 이미지 데이타베이스의 경우, 이미지에 대한 전역적 평균 특징 값을 기반으로 한 유사 이미지의 검색이 임상 병리학자들에게는 전혀 도움이 되지 않는 다는 것을 발견하였다. 신경과학 데이터베이스 상의 이미지에 대한 실용적인 내용 기반 검색을 실현하기 위해서는 이미지의 내부 내용이나 의미를 표현하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 이미지들에 대해 보다 유용한 검색을 지원하기 위하여 이미지 내용과 그에 관련된 개념 지식을 표현하는 방법을 제시한다. 또한 객체지향 메시지 경로 식을 이용하여 이러한 고급 검색을 지원하기 위한 연산의 의미를 기술한다. 제안된 기법은 유연하고 확장 가능하므로 보다 강화된 내용 검색을 위해 이미지 내용에 대한 보다 많은 의미를 점진적으로 추가해 나갈 수 있다.
기존 택시 어플리케이션의 방식은 승객이 택시를 이용할 때 승객 근처의 택시들이 승객을 선착순으로 선택하는 방식이다. 이는 승객이 택시의 정보를 알 수 없으며 승객을 선택한 택시를 탑승해야 된다. 또 택시 관련 범죄가 지속적으로 발생하고 있으며 사회적으로 심각한 문제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 승객이 주변 택시들을 검색하여 선택할 수 있으며 택시의 정보를 제공 받을 수 있다. 그리고 택시 범죄를 예방하기 위해 승객이 여러 경로 중에서 원하는 경로를 선택하면 택시 기사에게 전송하여 이탈 시 감지할 수 있다.
1998년 XML 문서 표준이 제안된 이래, 다양한 응용 분야에서 XML은 데이터를 표현하는 표준으로 자리잡아 가고 있다. 특히, 인터넷상의 많은 데이터들이 XML 형태로 작성되고 변환됨에 따라 다량의 XML 데이터가 생성되고 있다. 따라서 현재 XML 문서의 저장 및 질의 처리 기법의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 대용량 XML 문서를 다루기에는 미흡한 점이 있다. 본 논문에서는 인터넷상의 널리 퍼져있는 방대하고, 다양한 구조의 XML문서들을 대상으로 패스 기반 질의를 빠르게 처리할 수 있는 검색 기법을 제안한다. 제안된 기법은 인터넷상에 산재해 있는 여러 XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하고 질의를 통해 인터넷상 XML 문서의 엘리먼트를 빠르게 검색하는데 주안점을 둔다. 먼저, XML 문서를 관계형 데이터베이스에 효율적으로 저장하는 계층형 XML 저장 기법을 제안하고, 정보 검색 시스템에서 많이 사용하는 역 인덱스를 사용하여 저장된 XML 문서에 대한 검색 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 학술 정보 분석 서비스 프레임워크인 OntoFrame에 대해 소개하고자 한다. 2005년부터 개발되기 시작한 OntoFrame은 매년 새로운 서비스와 기술로 확장되고 있으며 OntoFrame2008에서는 다중 키워드 기반의 검색 서비스 및 다중 개체 중심적 통합 검색기능을 제공한다. 본 서비스는 키워드의 개체를 판단한 후에 인력, 주제, 인력+주제에 해당하는 서비스 API를 호출하여 추론 서비스 페이지를 구성한다. 이때 시스템에서 자동으로 판단되는 개체의 모호함을 제거하기 위해서 사용자의 의도라고 판단되는 최적의 개체 조합 페이지뿐만 아니라 해당 키워드에서 나타날 수 있는 모든 개체 조합의 후보 페이지들을 제공해주어 시스템의 일방적인 추천 서비스의 단점을 없앴다. 그리고 서비스의 결과로 제공되는 페이지에서 링크를 통한 추가조건 검색도 제공해 주어 사용자의 검색 의도를 정확하게 파악하여 편리한 정보 획득을 도와주는 시스템으로 개발하고 있다. OntoFrame2008은 여러 가지 풍부한 분석 서비스를 제공하여 연구자들이 학술 정보 검색 과정에 많은 도움이 되는 추론 서비스를 제공하고 있다.
본 논문에서는 초음파 의료영상 데이터베이스로부터 원하는 영상들을 찾아내기 위한 내용기반 영상 검색기법을 제안한다. 전체 영상 검색 시스템은 공간영역의 히스토그램과 웨이브릿 변환영역에서 부대역의 통계적 특성벡터를 이용한 2단계 검색 알고리즘을 사용하였다. 또한 히스토그램의 인덱싱 기법으로 Legendre 모멘트를 이용해서 데이터베이스에 저장되는 인덱스의 크기를 최소화시켜서 기존의 히스토그램을 이용한 검색방법 비해서 검색속도를 높이면서 검색결과를 개선시켰다.
본 논문에서는 H.264 움직임추정의 고속처리를 위하여 2D PE 아키텍처의 메모리 대역폭을 개선할 수 있는 새로운 4-방향 검색윈도우를 설계 및 구현하였다. 기존의 2D PE 아키텍처는 메모리 대역폭을 줄이기 위하여 스캔경로 내에서 인접한 검색윈도우간 중복되는 데이터를 재사용하였으나, 본 연구에서는 재사용을 증대시키기 위하여 인접한 스캔경로 간의 검색윈도우에 대해서도 재사용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 검색윈도우를 하나의 스캔경로 내에서 래스터 및 사행 스캐닝을 수행하는 기존 방식을 개선하여, 인접한 복수 스캔경로를 4방향(상, 하, 좌, 우)으로 스캐닝하면서 이동할 수 있는 검색윈도우를 설계하였다. 기존 검색윈도우가 제한적인 데이터 재사용으로 $7.7{\sim}11$회 정도의 중복적인 검색(redundancy access factor)을 요구하는데 비하여, 제안된 4-방향 검색윈도우는 3.1/1.4회 정도로 중복검색을 감소시킨 성능을 보인다. 이에 따라서 4-방향 검색윈도우는 기존의 1-방향 검색윈도우에 비하여 70%, 4-방향 검색윈도우에 비하여 60%/81%의 메모리 대역폭 개선 효과를 가져을 수 있게 된다. 제안된 4-방향 검색윈도우의 H.264 정수화소 움직임추정 아키텍처는 절대차분 연산을 위한 $16{\times}16$의 2D PE어레이와 인접 스캔경로 간 검색윈도우 데이터를 재사용하기 위한 $5{\times}16$의 RE어레이로 구성되어 있다. 2D PE어레이는 스캔방향에 따라 상/하 양방향으로 참조데이터를 입력받을 수 있으며, 인접한 복수 스캔경로들의 데이터 재사용을 위한 RE 어레이가 2D PE어레이와 함께 좌/우 양방향으로 로테이트가 가능하도록 구성되어 있다. 4방향 검색윈도우는 Magnachip 0.18um공정으로 구현되어 H.264 움직임추정 메모리대역폭을 개선하여 2D PE 아키텍처 사양 참조 프레임 1장, 검색영역 $48{\times}48$, 매크로 블록 $16{\times}16$의 HD영상($1280{\times}720$)을 149.25MHz에서 실시간처리하는 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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