오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.
데이터 스트림을 위한 효율적인 예측 방법을 개발하기 위하여 많은 연구들이 진행 되어왔다. 하지만, 이들 방법들은 대부분 고정된 시간 구간에 대한 하나의 예측 결과만을 제공하고 있기 때문에 많은 경우에 다양한 시간 간격을 기초로 얻어진 예측 결과들이 다를 수 있다. 따라서 다중-간격 예측(Multi-Interval Prediction; MIP)을 위한 새로운 방법의 개발이 요구된다. 본 논문은 계층형 시간적 메모리(HTM) 기술을 이용하여 데이터 스트림을 다중-간격 기반으로 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 우리는 원래의 HTM 네트워크에 새로운 노드 형태인 Zeta1LastNode를 도입하여 통합된 계층형 시간적 메모리(Integrated Hierarchical Temporal Memory; IHTM) 네트워크를 제안한다. 특히, 이 IHTM 네트워크의 계층적인 통합 특성을 이용하여, 데이터 스트림에 대한 다중-간격 예측이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다. 성능 분석을 통해 IHTM이 다중-간격 예측을 함에 있어서 예측 간격이 늘어날수록 원래의 HTM에 비하여 메모리와 계산 시간의 소비를 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 보였다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
본 논문은 분산 스토리지 시스템과 같이 디스크를 내장하고 있는 다수의 컴퓨터 노드로 구성되어 있는 스토리지 시스템에서 개개의 디스크 스펙 변화에 따른 전체 성능을 분석하고자 할 때 잘 알려져 있는 블록 I/O 수준의 디스크 시뮬레이터인 DiskSim과 시스템수준의 시뮬레이터와의 연동을 위한 인터페이스의 설계 및 구현에 관한 기법을 제안하였다. 본 연구에서 시스템수준 시뮬레이션 엔진으로는 계층적이고 모듈러한 모델링 기법을 지원하는 DEVS 형식론을 지원하는 범용 이산사건시스템 시뮬레이션 엔진인 DEVSim++을 목표로 하였고 이식성을 위해 DiskSim과 DEVSim++ 시뮬레이션 엔진의 내부는 수정하지 않는 것을 가정하였다. 이를 만족하기 위해 I/O 수준의 DiskSim 시뮬레이터와 시스템 수준의 DEVSim++ 기반 시뮬레이터 사이의 연동 인터페이스 구조를 제안하였다. 이 구조에서는 여러 인스턴스의 DiskSim을 관리하는 DiskSimManager의 개념을 도입하여 I/O 수준 시뮬레이션과 시스템 수준 시뮬레이션 간의 시간과 사건(데이터) 동기화를 담당하도록 설계하였고, 시스템 수준의 DEVS 모델에서 간편하게DiskSim을 접근할 수있도록 감싸는 DEVS wrapper 모델을 제안하였다. 벤치마크 실험결과 설계 구현된 연동 인터페이스를 사용한 시뮬레이션 결과는 DiskSim만의 단독 시뮬레이션 결과와 정확히 일치함을 확인함으로써 설계 구현된 연동 인터페이스가 목적에 맞게 잘 동작함을 입증하였다.
IEEE 802.11p 차량 네트워크 환경 (WAVE)에서는 차량 운전자의 안전을 위해서 주기적으로 안전 메시지를 전송하도록 되어 있다. 차량 안전 메시지의 전송을 통해 도로상의 안전과 주행 효율을 제공하기 위해서 WAVE 표준에서는 멀티 채널 멀티 라디오 환경을 제안하고 있다. 그러나 WAVE 표준안은 안전메세지를 하나의 물리 디바이스에 하나의 채널을 이용하여 제어하고 전송하는 것으로 정의되어 있어서 다중 라디오 환경과 안전 메시지 전송 효율성을 고려하지 않았다. 또한 네트워크 무선상에서 서로 충돌이 일어나지 않는 채널을 할당하는 채널 할당은 네트워크 망구성방식을 잘 알고 있거나 모든 노드들이 같은 전송률을 가지는 무선 대역에 있어도 NP-hard한 문제로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 최신 802.11p와 1609.4 802.11p 표준을 이용해서 다중 채널 다중 라디오 WAVE 환경을 무선 메쉬 네트워크로 가정하여 Nash 협상 게임을 통해서 서로 간섭이 없는 채널을 할당하는 방법을 제안하고자 한다. 본 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해서 검증하였고 해당 알고리즘이 8채널 3 라디오 환경에서 랜덤 채널 할당 방법이나 Tabu 알고리즘 보다 효율성이 좋다는 것을 입증하였다.
본 논문에서는 40MHz의 대역폭과 개선된 선형성을 가지는 active-RC channel selection filter (CSF)가 제안된다. 제안되는 CSF는 5차 butterworth 필터로써 한 단의 1차 low pass 필터와 두 단의 biquad 기반의 2차 low pass 필터, 그리고 DC offset 제거를 위한 DC 피드백 회로로 구성된다. CSF의 선형성을 개선하기 위해 스위치로 사용되는 MOSFET의 body를 source 노드로 연결한다. 설계된 CSF의 대역폭은 10MHz, 20MHz, 그리고 40MHz로 선택될 수 있으며, 전압 이득은 0dB에서 24dB까지 6dB의 단위로 조정된다. 제안된 CSF는 1.2V 40nm의 1-poly 8-metal CMOS 공정에서 설계된다. 설계된 CSF가 40MHz의 대역폭과 0dB의 gain을 가질 때, OIP3는 31.33dBm이고 in-band ripple은 1.046dB, IRN는 39.81nV/sqrt(Hz)로 시뮬레이션 검증되었다. CSF의 면적과 전력소모는 각각 $450{\times}210{\mu}m^2$와 6.71mW 이다.
본 연구는 구조적 정의에 의한 학술 용어 사전 데이터베이스 구축을 위해 학술용어의 의미관계 형성에 미치는 요인이 무엇인지를 찾아내고 이러한 요인이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 밝히고자 하였다. 이를 위해 2007년부터 2011년 사이에 한국연구재단 등재학술지에 등재된 학술논문에서 학술논문 주제어를 추출하여 이를 대상으로 주제복합성, 언어 네트워크 특성, 출현빈도, 출현패턴을 분석하고 구축된 STNet의 의미관계 형성정도인 용어의 의미적 연결관계 노드의 수와 유형의 수와의 영향 관계를 살펴보았다. 가설 검증을 통해 구조적 학술용어사전의 구축에 있어 의미관계 형성정도에 주요한 영향을 미치는 요인으로 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기라는 것을 알 수 있었다. 그리고 용어의 중요성은 일반적으로 알려진 출현빈도를 통한 방법 외에도 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 측정방법에 따라서도 판단할 수 있음을 확인하였다. 또한 주제복합성은 직접적으로 의미관계 형성정도에 영향을 미치지는 않지만 용어의 근접 중심성에 영향을 미치기 때문에 크게 4가지의 요인을 고려하여 용어를 선정할 경우 의미관계 형성정도는 높아질 수 있는 것으로 파악 되었다. 본 연구의 결과는 지금까지 용어를 선정하는 프로세스의 주된 방법론인 용어의 출현빈도를 활용하는 방법 이외에도 용어 네트워크상에서의 용어의 위치나 주제복합성 같은 방법론을 적용하여 용어를 선정할 수 있다는 것을 보여준다. 따라서 전문용어 사전을 구축할 때 용어의 네트워크에서의 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기, 용어의 주제복합성을 면밀히 판단하여 다각도로 용어를 선정할 경우 전문용어 사전의 질적인 향상과 완성도가 높아질 것을 기대할 수 있다.
USN(Ubiquitous Sensor Network) 환경은 언제, 어디서나 정보를 이용할 수 있게 한다. 이러한 환경의 기반이 되는 기술은 타겟의 정확한 위치설정을 전제로 한다. 특히 ITS(Intelligent Transportation Systems)는 USN 기술을 적용함으로써 쉽게 구축 될 수 있다. 위치측정은 Range-based 방식과 Range-free 방식으로 나눌 수 있다. Range-based 방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요로 센서네트워크기반 위치측정에 적합하지 않은 것으로 알려져 있다. 반면에 Range-free 방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 Range-free 방식은 일반적으로 정확성이 부족하며, 특히 밀집도가 낮은 환경에서는 정확성이 매우 낮다. 따라서 이 두 기법은 장단점을 가지고 있다. 그러므로 두 기법을 혼합하여 위치추적의 정확성을 개선할 수 있는 새로운 기법이 요구된다. 본 논문은 Range-free 방식을 개선할 수 있도록 추가 장비가 요구되지 않은 RSSI(Received Signal Strength Indication) 신호 값을 분류하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동차량을 보다 정확하게 추적할 수 있는 Range-hybrid 기반의 위치추적기법을 제시한다. 추가적으로 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과, 제안된 기법이 기존 위치추적 알고리즘 보다 교통 환경에서 위치추적의 정확도가 우수함을 증명하였다.
창의력[創意力] 즉, 새로운 것을 생각해 내는 능력은 디자이너 모두가 추구하는 것이다. 하지만 사실 독창적이라는 것은 절대적으로 새로운 것만은 아니다. 특히 정보공유, 정보보급의 현 시대에 있어 작품의 창작은 공유된 모든 것을 재구축하고 그것을 작가 자신의 무엇인가 새로운 것과 관련짓는 것이기 때문에 새로운 디자인이란 독창적인 것이 아니라 재편성된 것이라고 할 수 있다. 또한 디자이너들이 각기 다른 아이디어를 창출할 수 있다는 것은 개개인이 가지고 있는 지식체계가 다르기 때문이다. 이로 볼 때 자신의 고유지식체계의 특징과 한계를 정확히 파악하여 동화(同化)와 변형의 과정에서 어떤 새로운 것과 관련짓는 능력을 높여 줄 수 있는 디자인 사고확산방안을 모색하는 것은 디자이너에게 있어 매우 중요한 과제라고 할 수 있다. 따라서 효율적인 인지활동을 위한 디자인사고확산방법을 모색해 볼 필요가 있다. 본 연구는 인간의 지식을 설명함에 있어 인지과학에서 사용되는 한 가지 방법으로의 의미 네트워크(semantic network)라는 구조화 수법의 개념을 응용하여 이에 대응하는 디자인 발상법과 그 디자인 발상법을 토대로 한 디자인사고 확산방법을 제시하고자 하였으며, 연구에서 창출된 디자인사고 발상법과 확산법을 정리 분류하고 융통성 있게 조합 변용함으로써 각 확산법의 우점을 더욱더 활발히 하는 동시에 각 확산방법들에 존재하는 한계를 극복하여 더욱더 효과적인 디자인사고를 할 수 있는 방법을 모색해보았다. 본 연구는 각 발상법을 사용한 후 더 이상 노드를 연결해 나갈 수 없을 때에는 확산법을 사용하여 지속적인 디자인 사고를 하게 하며, 조건점을 다양화하고 활성화하여 고유 사고방식을 탈피함으로써 효율적인 디자인 사고를 하게 한다. 따라서 네트워크원리를 응용한 디자인 사고확산방안의 제안은 동화(同化)와 변형의 과정에서 어떤 새로운 것과 관련짓는 능력을 높여 준다는 점에서 그 연구의 의의가 있다.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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