온라인 쇼핑몰의 활성화로 소비자들의 소비 활동이 활발해짐에 따라 기업들은 매출 증대를 위해 소비자의 상품 트렌드 분석을 수행하고 있다. 기존의 상품 트렌드 분석 기법들은 온라인 쇼핑몰 사용자의 활동만을 고려하여 분석하기 때문에 구매 이력이 없거나 새로운 상품에 대한 트렌드를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 쇼핑몰에서 사용자의 트렌드와 잠재적 고객의 트렌드를 분석하기 위해 온라인 쇼핑몰 데이터와 소셜 네트워크 데이터를 결합한 트렌드 분석 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 서비스 내 데이터 분석을 위해 사용자의 활동로그를 분석하고 활동 로그가 없는 잠재적인 사용자들의 관심도를 반영하기 위해 소셜 네트워크 데이터에서 단어 집합 추출을 통해 생성한 핫 토픽을 결합하였다. 최종적으로 상품 지수와 소셜 네트워크에서의 언급수를 활용하여 시간에 따른 상품 트렌드 변화를 탐지한다. 소셜 네트워크 데이터를 활용한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 입증한다.
본 논문에서는 효율적이고 효과적인 정보 흐름을 가능하게 해주는 네트워크와 네트워크의 잠재력에 집중하고자 한다. 네트워크 중심 환경하에서 운용되는 군 지휘 통제 시스템을 포함하는 모든 네트워크들은 복잡하게 얽혀있다. 따라서 복잡도의 특성을 이해하고, 그에 따른 효과는 무엇이며, 어떻게 측정할 수 있을지에 대해서 알아본다. 우리는 정보의 접근성에 의한 효과와 네트워크화에 기반하는 중복성에 의한 효과에 대해서 결과를 제시하였다.
본 연구에서는 2014년도 대졸자직업이동경로조사 자료를 활용하여 대졸 신입사원의 구직경로가 첫 일자리 직업적응에 어떠한 영향을 미치는 지를 검증하고자 하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 구직경로에서 인적 네트워크를 활용했을 때 비인적 네트워크에서보다 교육수준 적합성과 전공 일치도가 높게 나타났으며, 또한 직장만족도와 업무만족도도 높게 나타났다. 둘째, Sobel-Test를 통해 매개효과를 분석한 결과, 기술수준 적합성을 제외한 교육수준 적합성과 전공 일치도가 구직경로와 직업적응 사이에서 매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 따라서 인적 네트워크가 구인과 구직 사이에 직무적합성에 대한 정보전달 통로로 작용함으로써 첫 일자리 직업적응도를 높이는데 기여하고 있음이 확인되었다. 이러한 분석결과는 구직 활동에서 인적 네트워크의 전략적인 활용이 중요하며, 대학 또는 고용서비스기관의 진로관련 프로그램에서도 인적 네트워크 활용의 중요성과 방법 등을 체계적으로 교육하고 경험할 수 있도록 하여야 함을 시사하고 있다.
최근 스마트카 기술은 안전운전지원 센서 기반의 단독형 시스템에서 도로 인프라와 빅 데이터를 기반으로 ICT와 연계하여 교통흐름을 예측하고 대응할 수 있는 협력형 자율주행 서비스 개발로 발전하고 있다. 협력형 자율주행 서비스를 실현하거나, IoT 환경과 스마트카의 융합을 위해서는 스마트카에서 커넥티비티 역량이 무엇보다도 중요하게 되었으며 이를 위한 요소기술로 차량용 이더넷, V2X(Vehicle to Everything) 네트워킹, 네트워크 보안기술을 꼽을 수 있다. 본고에서는 스마트카에 적용되는 차량 내부 네트워크 및 게이트웨이, V2X 네트워킹 및 보안에 관한 최근 표준 기술동향 및 이슈를 살펴보고자 한다.
통행비용함수(VDF)는 교통량 수준에 따른 링크 통행시간을 산출하기 위한 것으로 교통수요 예측의 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치는 요소이다. 고속도로의 VDF는 1997년 한국도로공사에 의해 구축 제공된 바 있으나, 기타 도로는 미국 공로국(BPR)에서 제시한 기본 값을 그대로 국내에 적용함에 따라 교통수요 예측의 신뢰도를 저하시키는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 기존 VDF의 문제점 및 개선방향을 검토하고 이를 보완하기 위해 교통조사자료에 근거한 VDF를 구축하는데 주목적이 있다. 본 연구에서는 도로위계의 재분류, 교통조사방법, VDF 추정 방법론, 그리고 새로운 VDF의 검증을 통한 개선사항 등을 주요 내용으로 다루고 있다. 새로운 VDF를 전국 지역간 O/D 및 교통분석용 네트워크에 적용한 결과, 적정 오차율 범위 내에 해당하는 링크의 비율이 증가하며, 기종점간 통행시간 및 통행경로 선택이 현실적으로 개선되는 것으로 분석된다. 향후 단속류 구간의 VDF 구축, 도로용량 및 자유통행속도 등에 대한 추후 연구가 요구된다.
무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율은, 네트워크 및 노드의 운용시간에 직접 영향을 미치므로, 지연시간과 같은 일반 성능척도 이상으로 중요하다. 본 논문에서는 에너지 소모의 관점에서 정적 애드혹 센서 네트워크에서의 멀티캐스트 프로토콜들을 재평가하고, 멀티캐스트에서의 에너지 소모의 분석적 모델을 제안한다. 멀티캐스트 프로토콜은 멀티캐스트 패킷이 다수의 수신자들에게 전달되는 네트워크 구조에 따라, 크게 트리기반(treebased) 멀티캐스트와 메쉬기반(meshbased) 멀티캐스트로 분류된다. 메쉬기반 프로토콜은 링크 장애에 강하여 높은 신뢰성을 갖는 반면에, 트리기반 멀티캐스트는 높은 에너지 효율을 나타낸다. 그 이유는 메쉬기반 프로토콜은 메쉬 내에서 플러딩(flooding)에 의존하고 메쉬 내의 노드는 모든 멀티캐스트 패킷을 수신해야 하기 때문이다. 본 논문에서 제안한 에너지 소모의 분석적 모델에 의하면, 메쉬기반 멀티캐스트는 메쉬 내의 브로드캐스기반 플러딩으로 인하여 트리기반 멀티캐스트에 비하여 약 (f + 1)/2 배의 에너지를 더 소모한다. 여기서 f 는 평균 노드 연결도를 나타낸다.
기업 전략 경영의 자원기반 접근방법(resource based approach)에서 핵심역량에 대한 중요성이 부각되면서 지식이 기업 핵심역량의 원천의 하나로 인식되고 있으며 지식 근로자는 지식 사회의 중심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 지금까지 지식 경영을 도입하고 있는 기업의 반 이상이 가시적 성과를 얻지 못하고 있는 실정이며 이것은 지식경영을 단순한 정보기술로 간주하거나 명확한 목표와 전략 없이 도입하는 데에서 기인한다고 볼 수 있다. 본 연구는 지식의 원천이 데이터베이스나 인터넷보다는 사람의 머리 속에 더 풍부하게 존재한다는 측면에서 휴먼 네트워크를 생성하고자 하였다. 이를 위하여 지식의 흐름을 정의하고 지식 행렬을 산출하며 이를 토대로 조직의 구성원간의 네트워크를 생성한다. 마지막으로는 각 구성원들의 중요도와 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 이 결과는 지식 경영에서의 전략을 수립하는 데 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.
웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.
본 논문에서는 무선 노드의 이동성에 따른 링크 에러로 인한 Mobile Ad hoc Network (MANET) IP 자동 네트워크 프로토콜(Address Autoconfiguration Protocol: AAP)의 메시지 복잡도를 분석하고자 한다. 링크 에러로 인해 목적지까지 전달되지 못한 메시지는 재전송되어야 하고, 이러한 재전송 횟수 (S)를 링크 에러 확률 ($P_e$)에 따라 계산하는 알고리즘을 제안하였다. 또한, O-표기법에 따라 N개의 노드에 의해 발생된 메시지의 Upper Bound를 각 AAP에서 유도하였다. 본 연구에서 검토된 AAP는 Strong Duplicate Address Detection (DAD), Weak DAD with proactive routing protocol (WDP), Weak DAD with on-demand routing protocol (WDO), MANETconf이다. 컴퓨터 기반 시뮬레이션에서, 제안된 알고리즘에 의해 링크 에러가 있을 때, 각 AAP의 성능을 분석해본 결과, WDP가 가장 낮은 메시지 복잡도를 가졌고, MANETconf가 가장 높은 메시지 복잡도를 보였다.
ITS(Intelligent Transport Systems)는 시민들의 교통이용 안전과 편의를 도모하고 교통 시스템의 효율적인 운영 및 관리를 위해 대도시를 중심으로 도입되었다. 우리나라의 경우 ITS가 전국적으로 확대되면서 도로소통상황, 교통량, 대중교통운영현황 및 관리상황, 대중교통이용현황 등 다양한 교통정보가 생성되고 있다. 본 논문에서는 ITS에서 수집되는 데이터 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communications) 빅데이터를 활용하여 도시 교통구조를 네트워크 분석 기법을 통해 규명한다. 이를 통해 도심에서의 복잡한 교통현상을 단순화시키고, 차량 흐름에 따른 도시 교통의 구조적 특징을 도출한다. 분석 결과는 도시의 교통을 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주고, 향후에 도시교통의 혼잡 해소방안, 도로 확장 계획 등의 교통정책 수립시 기초연구 자료로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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