인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
2단계 접속 논리(two-stage cascaded logic)는 관측 지역 내에 새로이 출현한 표적에 대한 트랙을 만드는 대표적인 방법중의 하나이다. 2단계 접속 논리의 트랙 생성 (track formation)에 관한 성능 평가 방법 및 결과는 Bar-Schalom에 의해 발표된 바가 있으나, 그 연구 결과는 트랙 생성 성능을 도출할 때 클러터로 인한 오경보율(false alarm probability)을 무시한다는 가정에 기초한 것이기 때문에, 오경보율이 높은 경우에는 적용 할 수 없다는 단점을 지닌다. 이에 본 논문에서는 오경보율을 고려하여 2단계 접속 논리의 트랙 생성 성능을 평가 할 수 있는 개선된 방법을 제시하고자 한다. 그리고 2단계 접속 논리에서 사용하는 데이터 연관(data association)기법으로 트랙 분리(track splitting)기법과 최 근접 데이터 선택 기법(nearest neighbor rule)을 사용하는 경우에 대하여 각각의 성능 평가 결과를 몇 가지 예시하고자 한다.
인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로서 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
웹 상의 데이터 표현 및 교환의 표준으로 각광받는 XML은 논리적 구조와 내용 정보를 이용하여 보다 정확한 검색이 가능하다. 그러나 더욱 빠른 속도로 증가하는 많은 양의 데이터에 대해 보다 정확하고 풍부한 검색을 하기 위해서 메타데이터를 활용하는 방법이 고려되었고, RDF와 같은 메타데이터 기술 언어들에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. RDF는 XML의 문법 구조를 이용하여 작성되므로 XML 문서를 RDF 형태로 작성한다던가, 약간의 수정을 통해 기존 XML 문서를 RDF 형태로 변환하는 것이 가능하다. XML의 RDF 변환은 여러 이점 때문에 앞으로 활성화될 가능성이 크기 때문에 RDF의 특성을 고려한 저장 및 검색에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 XML을 기본적인 RDF 형태로 변환하는 기본적인 규칙을 소개하고 변환된 RDF 문서를 위한 저장 구조를 제안한다. 제안한 저장 구조는 기존 웹 애플리케이션과의 쉬운 연동을 위하여 관계형 데이터베이스를 기반으로 구성되며, 리소스/속성/값의 RDF 기본 구조를 고려한 세 종류의 테이블로 구성된다. 또한 본 논문에서는 RDF 문서에 대한 키워드 질의 처리를 고려하여, 질의 처리 결과의 단위를 리소스로 정의한다. 그리고 주어진 키워드들에 대한 질의 처리 결과로 반환된 리소스들 간의 중요도를 평가하기 위하여 키워드간의 근접도, 키워드 내포 정도, 다양한 속성 관계를 맺고 있는 다른 리소스들을 고려한 랭킹 평가 기법을 제안한다.
CPU, 메모리 등 모바일 디바이스의 제한된 자원문제를 해결하기 위한 방법으로, 모바일 디바이스의 자원이 아닌 클라우드 서비스 또는 PC등 외부 자원을 사용하는 모바일 클라우드 컴퓨팅(Mobile Cloud Computing, MCC)이 부각되고 있다. 전형적인 MCC 환경(MCC Environment, MCE)은 다른 운영체제 및 플랫폼을 가지는 여러 개의 노드, 모바일 애플리케이션과 서비스들로 구성되어 있고, 중앙관리자는 MCE 전체 품질이 일정 수준 이상을 유지하도록 관리 태스크를 수행한다. 그러나, 노드 수, 모바일 애플리케이션 수, 서비스의 수가 많아지고 서비스 실행빈도가 높아질 경우, 중앙 관리자의 관리 태스크 과중으로 병목현상과 성능저하 문제가 제기될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 대규모 MCE의 병목과 성능저하 문제를 해결하고, 전체 품질을 안정화시키기 위한 클러스터링(Clustering) 기반의 최적화 기법을 제안한다. 본 기법을 적용하면 MCE의 전체 품질을 안정화시키기 위한 부하를 최소화하면서, 능동적이며 자율적인 방식으로 품질을 보장할 수 있다.
수학학습에서 학생들은 교과서의 내용 지식 뿐 아니라 수학의 정의, 정리, 알고리즘, 논리적 사고, 발견술, 언어 등의 수학적 지식을 자신의 것으로 만들어 사용하고 활용하는 점유를 해야 한다. 수학적 지식에 포함되는 수학언어는 여러 기능을 담당하면서 수학적 지식 점유를 가능하게 한다. 수학적 지식을 점유할 수 있는 잠재적 수준에 이르기 위해서 학습자는 교사와의 상호작용 뿐 아니라 언어를 사용할 수 있는, 자신과 그리고 동료와의 상호작용이 필요하다. 본 연구는 Vygotsky의 근접발달영역에 기초하여 이러한 상호작용을 IZPD와 ZPP, ZAD의 아이디어로 제시하고 그것이 적용된 수학학습모델을 제시하였다. 두 학생의 학습을 예로 들었을 때, IZPD 뿐 아니라 ZPP와 ZAD의 상호작용 영역이 수학적 지식 점유에 필요했다.
전기요금수준과 요금체계는 산업의 생산비와 가계의 소비생활패턴에 직접적인 영향을 미쳐, 생산활동 산업구조 소비형태에 변화를 초래한다. 또한 적정요금의 부과는 미래의 전력수요에 부응하는 전원개발의 비용확보와 이를 통한 전력수급 안정에 필수적인 사항이다. 전기요금체계가 경제적으로 효율적인 한계비용방식으로 장기적으로 전환되겠지만 이에는 상당한 시간이 필요하다고 예상되므로, 본 논문에서는 현재 한전이 택하고 있는 평균비용방식에 의거한 용도별 요금체계의 문제점을 지적하고 중단기적 개선방안을 제시한다. 현재 용도별 요금에서의 문제점을 지적하자면, 일반용요금은 평균비용에 비해 과다하게 높은 데 반해 농사용요금은 과다하게 낮다. 또한 일반용에서 계시별 구분을 적용받는 소비자가 너무 적으며 선택요금이 다양하지 못하다는 문제점이 있다. 주택용요금은 평균비용과 상당한 괴리가 있으며, 현재의 7단계분류는 보통 외국의 3단계 분류에 비해 복잡하며 단계별 누진율이 과다하게 높다. 주택용의 기본요금과 전력량요금이 모두 누진적이나 이에 대한 경제적 논거가 약하다. 전기요금의 중단기적 개선의 기본방향은 한계요금체계에의 근접화, 정책적 왜곡의 최소화, 수요관리 요금체계의 강화로 정리될 수 있다. 현재의 전기요금체계는 산업정책 소득정책 정치적 선택 등 정책적 요소를 혼용하고 있는데, 정부의 경제개입이 줄어드는 추세에 맞추어 전기가 필수재라는 요소 이외의 정책적 요소는 사라져야 한다. 또한 전기가 피크기의 수요에 맞추어 용량을 확보해야 하는 특성을 가지고 있으므로 피크기의 수요관리는 설비비용의 절약으로 소비자 모두에게 혜택을 줄 수 있다. 본 논문에서는 위의 기본방향을 기반으로 하여 구체적 개선방안으로 산업용 일반용 교육용의 전압별 통합, 산업용 일반용의 선택요금 및 차등폭 확대, 요금의 비용 근접화, 농사용내의 구분 단일화, 주택용의 체계 단순화, 누진율의 대폭 완화, 하계수요관리 요금의 도입, 계시별 차등요금시간대 단순화를 제안한다. 이러한 개선방안은 현재의 전기요금체계를 경제학적 논리기반에 근접화시키고 좀도 효율화 합리화시킬 수 있을 것이다.
최근 산업 및 연구 단체에서 이동 애드혹 망에 대한 관심이 높아지고 있다. 지금까지의 연구들은 하위 계층에 초점을 맞추고 있었던 것에 반해, 본 논문에서는 이틀 연구의 결과로 형성된 이동 애드혹망을 실제로 이용하기 위한 응용의 하나로 효율적인 서비스 검색 방법을 제시한다. 통신 오버헤드 측면에서 서비스 검색을 효율적으로 하기 위하여 피어 투 피어(P2P) 오버레이 네트위크에서 사용되는 분산 해쉬 테이블 시스템을 이용한다. 그러나 오버레이 네트워크는 물리적 네트워크 토폴로지와 독립적이기 때문에 기존의 유선망에서 사용되던 토폴로지 기반 메커니즘들은 노드들의 이동이 잦아 물리적 토폴로지가 수시로 바뀌는 이동 애드혹 망에 부적합하다. 본 논문에서는 오버레이 네트워크에서 라우팅의 비효율성을 극복하기 위한 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법을 제안한다. 근접성 기반 오버레이 네트워크 라우팅 기법에서, 각 노드는 1홉 브로드캐스팅을 통해 물리적으로 가까운 노드의 정보를 모으고, 이론 이용하여 논리적으로 목적지에 가까운 노드론 선택하여 메시지를 전송한다. 이러한 방식으로 메시지를 전송할 경우, 분산 해쉬 테이블 시스템과 같이 낮은 오버헤드를 유지하면서 플러딩 기반 기법과 비슷한 정도로 물리적인 홉 수를 줄일 수 있고, 노드들의 이동성이 있는 환경에서도 좋은 성능을 나타낸다는 것을 ns-2 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있다.
본 논문은 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 서비스 분류 중 UBR(Unspecified Bit Rate)과 ABR(Available Bit Rate)상에서의 인터넷 TCP/IP(Transmission Control Protocol-Internet Protocol) 트래픽에 관한 연구이다. 퍼지 논리 예측은 트래픽 처리량의 효율성과 공정성을 개선하는 데 사용된다. 본 논문에서는 TCP/IP에서 셀 제거 방식에 기반한 UBR 서비스 버퍼 방식으로 퍼지 논리를 사용하였다. 이는 퍼지 논리 선택적 셀 제거 방식이라고 부른다. 이 방식의 주요 특징은 스위치의 차후 예측 버퍼 상태에 따라서 동적으로 새로 들어오는 패킷을 수락할 것인지 제거할 것인지를 결정한다는 것이다. 이는 제거 인수의 산출을 위해 퍼지 논리 예측의 사용으로 수행된다. 패킷 제거 결정은 이러한 제거 인수와 예측 초기값에 의해 결정된다. 시뮬레이션을 수행하여 제안된 방식이 TCP/IP의 효율성과 공정성 측면에서 현저하게 개선된 것을 알 수 있다. ABR 서비스에서 TCP/IP를 연구하기 위하여 퍼지 논리 ABR 서비스 버퍼 관리 방식을 이전의 연구로부터 근접하거나 정확한 공정율 계산 ER(Explicit cell Rate) 스위치 알고리즘에 적용하였다. 그리하여 기존의 방식과 퍼지 논리 제어 방식의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과는 TCP 패킷 손실율이 0이고, 퍼지 논리 제어 방식이 최대한의 효과를 내며 작은 버퍼 크기로 완벽한 공정성을 갖는 것을 보여준다. 퍼지 논리 제어 방식은 VBR 트래픽과 혼용되었었을 때 낮은 셀 손실을 갖고 보다 높은 효율성을 보여준다.
본 논문은 교통망에서 관측 링크 교통량, 미관측 링크의 이용자평형 정보를 이용하여 O-D행렬을 수학적으로 생성하는 모형을 제시하고 있다. 교통량이 관측되지 않은 링크로부터 이용자 평형 상태에서 추출 가능한 정보를 바탕으로 일련의 논리적 연산을 거쳐 실제교통량에 근접하는 서브알고리듬을 유추하여 O-D행렬 추정의 정확도와 연산의 일관성을 제고하였다. 이를 위해 이용자평형상태에서 새로운 정리(Theorem)와 보조정리(Lemma)를 유도하여 적용하였다. 모형의 시험은 3개의 초기 O-D 행렬과 3개의 미관측 링크 교통량 시나리오를 각각의 모형에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 적용 결과 본 논문에서 제시된 모형은 기존의 이용자균형 접근방식의 모형emf에 비해 추정된 O-D값의 실제 값과의 차이(O-D Trip RMSE)가 현저히 감소되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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