워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.
최근 근접 서비스(Proximity Service)에 대한 관심이 뜨거워지고 있다. 애플에서는 iBeacon을 출시하여, 근접 서비스 시장 생태계를 선점하려 하고 있으며, 퀄컴과 삼성도 발 빠르게 대응하고 있다. 국내 이동통신사업자인 SKT도 다양한 근접 서비스를 출시하고 있다. 근접 서비스란 사용자가 가까이 있음으로써 가능한 서비스로써 대표적으로 상용화되고 있는 것으로 근접 마케팅이 있다. 근접 서비스를 제공하기 위해서는 크게 3가지 기술을 활용할 수 있다. Wi-Fi Direct, 3GPP Prose 및 블루투스 저에너지 기술이 그것이다. 본고에서는 상기 기술들에 기반한 대표적인 근접 서비스 제공 사례를 통해 근접 서비스 동향을 파악하고 근접 서비스를 가능하게 하는 기술적인 원리에 대해 간략히 살펴보고자 한다.
본 연구는 근접전투 손실 모델링 분야에서 좀 더 개선된 워게임 모델링 방법론을 제시한다. 지금까지 군사 운영분석가들은 랜체스터형 미분 방정식과 같은 방정식 기반 모델링 방법론을 사용해서 전투손실 평가를 하고 있다. 방정식 기반 모델링 방법론은 워게임 모의결과를 분석 및 평가하기는 용이하나 동적인 전장환경을 모의하기에는 다수의 제한사항을 포함하고 있다. 이러한 방정식 기반 모델링 방법론의 결점을 극복하기 위해서 본 연구에서는 에이전트 기반 모델링 방법론을 제시한다. 에이전트 기반 모델링 방법론은 전투손실계수 대신에 전투손실 행위에 기반하여 근접전투를 모델링한다. 2가지 모델링 방법론에 의해서 유사한 근접전투 상황 하에서 모델링 된 자료를 모의하여 비교분석 및 평가한다.
실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.
질의 응답 시스템의 성능을 높이기 위해서는 정답 후보(Answer Candidate)를 랭킹하는 방법이 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존의 정답 후보 랭킹을 위해 사용하던 위치 근접성의 문제점을 제시하고, 이를 보완하기 위한 구문 근접성을 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과는 논문에서 제안한 구문 근접성을 사용한 정답 후보 랭킹 방법이 위치 근접성을 이용만 방법보다 더 개선된 방법임을 보여준다
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
본 연구는 부산지역 섬유 패션산업의 종사자 및 부가가치액 기준 비중과 특화도(LQ)를 분석하여 현황과 위상 및 중요도를 제시하였으며, DEA모형을 이용하여 섬유 패션기업의 효율성을 공간근접성에 따라 분석하였다. 연구의 목적은 공간근접성에 따른 분석기준인 소비시장 근접성과 공급업체 근접성 그리고 생활기반 근접성 및 클러스터 근접성 등 특성별 효율성 값을 제시하여 섬유 패션산업의 육성을 위한 정책적 시사점을 제공하는데 있다. 분석의 주요결과는 부산지역의 섬유 패션산업은 제조업내 비중이 감소하였지만 여전히 지역의 핵심산업이며, 특화도가 1이상으로 높게 나타났다. 한편, 부산지역 섬유 패션산업의 기업효율성을 소비시장에 근접성에 따라 분석한 결과 전체기술효율성, 순수기술효율성, 규모의 효율성 모두에서 소비시장에 근접한 그룹일수록 높게 나타났으며, 공급업체 근접성으로 구분한 경우에도 공급업체에 근접한 업체가 보다 높게 나타났다. 특히 소비시장에 근접한 그룹이 공급업체에 근접한 그룹에 비하여 상대적으로 효율성이 높게 나타나 원자재 및 부품 공급업체에 근접하여 입지하기 보다는 주요고객업체 및 시장에 근접하여 입지하는 것이 중요함을 보여주었다. 또한 주거, 교육, 문화 등의 생활환경 및 기반시설이 양호하고, 연구기관, 대학 등과의 기술협력 및 인력교류가 활발한 업체가 그렇지 못한 업체에 비하여 상대적으로 효율성이 높게 나타났다.
본 논문에서는 워크플로우 소셜 네트워크(WSSN, Workflow-supported Social Network) 근접중심성 분석 알고리즘을 제안한다. 워크플로우모델과 모델의 실행을 기반으로 형성되는 업무수행자들간의 협업 관계를 워크플로우 소셜 네트워크라고 정의하고, 이를 기존의 소셜 네트워크 근접중심성 분석기법을 적용하여 워크플로우 소셜 네트워크의 근접중심성을 분석하는 알고리즘을 설계한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우모델로부터 해당 워크플로우 소셜 네트워크 근접중심성을 분석함으로써 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
국내 돈사 환경에서 돼지들의 세밀한 관리를 위해, 개별 돼지 관리를 자동화하는 방법이 필요하고, 개별 돼지 관리를 위해서는 근접한 돼지들을 개별 돼지들로 구분이 우선적으로 수행되어져야 한다. 영역 기반의 정보를 사용하여 개별 돼지를 구분하는 기존 방법으로는 복잡한 상황에서 개별 돼지로의 분리가 정확하게 되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하고 추적하는 방법을 제안한다. 이전 프레임의 움직임 정보를 계산하여 현재 돼지의 위치 및 방향을 예측하고, 예측된 돼지의 정보를 사용하여 근접한 돼지를 분리하고 추적한다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 근접 돼지 시퀀스에서 근접 돼지의 분리 및 추적이 가능함을 확인하였다.
잠정적 적합성 피드백모델은 초기 검색 결과의 상위에 순위화된 문서를 적합 문서라 가정하고, 상위문서에서 빈도가 높은 어휘를 확장 질의로 선택한다. 빈도수를 이용한 질의 확장 방법의 단점은 문서 안에서 포함된 어휘들 사이의 근접도에 상관없이 각 어휘를 독립적으로 생각한다는 것이다. 본 논문에서는 어휘빈도를 이용한 질의 확장을 대체할 수 있는 어휘 근접도를 반영한 단어 그래프 기반 질의 확장을 제안한다. 질의 어휘 주변에 발생한 어휘들을 노드로 표현하고, 어휘들 사이의 근접도를 에지의 가중치로 하여 단어 그래프를 표현한다. 반복된 연산을 통해 확장 질의를 선택함으로써 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 유효성 검증을 위해 웹문서 집합인 TREC WT10g 테스트 컬렉션에 대한 실험에서 언어모델 보다 MAP 평가 기준에서 6.4% 향상됨을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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