융합 서비스를 빠른 시간 안에 시장에 제공하기 위해서는 외부 서비스와 자신의 핵심 역량을 융합하는 능력이 필요하며, 정보시스템 아키텍처는 이러한 서비스 융합을 효과적으로 지원해야 한다. 서비스 지향 아키텍처는 이러한 서비스 융합을 성공적으로 지원할 수 있는 정보시스템 아키텍처이다. 그러나 기존의 서비스 지향 아키텍처를 이용한 융합 서비스의 구현은 개별 서비스 진화가 융합 서비스의 진화로 반영되지 않는 단점이 있다. 본 논문에서는 서비스 지향 아키텍처의 맥락하에서 개별 서비스의 진화에 따른 융합 서비스의 자체적 진화를 지원하기 위한 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기법의 도입을 제안하였다. 이를 위해 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 필요성을 제시하기 위해 스마트 운동 기구와 관련된 융합 서비스 시나리오를 제시하고 해당 기술이 구현해야 할 요구 사항을 도출하였다. 그리고 도출된 요구 사항을 만족시킬 수 있는 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 개념 및 구조를 제안하였다. 마지막으로 OSGi, Apache Camel, Apache CXF 등을 이용하여 프로파일 기반 동적 서비스 바인딩 기술의 프로토타입을 구현하여 제안된 기술에 대한 간략한 평가를 수행하였다.
본 논문에서는 아스팔트 콘크리트 포장의 표층 프로파일과 차량특성인 차량속도와 현가장치를 다르게 하여 트럭 시뮬레이션 프로그램을 통한 동적하중을 분석하였다. 다양한 포장 상태의 프로파일을 입력하여 동적하중을 분석하였으며 프로파일, 차량의 현가장치, 차량속도에 따른 동적하중 변화를 분석하였다. 포장 거칠기가 증가할수록 동적하중이 증가하였으며, 속도가 증가할 수 록 동일한 포장 거칠기 하에서 동적하중이 증가하였다. Walking beam 현가장치가 Air spring 현가장치에 비해 더 큰 동적하중을 보였다. 동적하중 공분산을 이용하여 포장파손 지수를 결정하였으며, 동적하중 공분산과 신뢰도, 아스팔트 혼합물의 파괴매개변수가 증가할 수록 포장파손지수도 증가하였다. 본 연구의 결과를 이용하여 차량속도와 표층 아스팔트 혼합물 파괴특성에 근거한 포장 평탄성 규정에 이용할 수 있으며, 아스팔트 콘크리트 포장 시공 후 포장 평탄성에 근거한 지불규정에 효과적으로 사용할 수 있다고 판단된다.
본 논문에서는 생활 스포츠 콘텐츠 기반의 프로파일 처리 알고리즘에 대하여 제안한다. 제안한 알고리즘은 맞춤형 생활 스포츠 콘텐츠를 추천을 위해 필요한 연구이며, 추천의 신뢰성을 높이기 위해 선행되어야 할 연구이다. 그래서 제안한 알고리즘은 추천 시 고려되는 동적 정보를 포함하는 동적 프로파일을 처리하고, 추천 분류에 따라 변화되는 가중치 값을 처리할 수 있는 동적 프로파일 알고리즘을 제안하였다. 제안한 프로파일 처리 알고리즘은 콘텐츠 추천의 만족도 향상을 기대한다.
전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
최근 개인화에 대한 관심이 높아지면서 교육에서도 학생 개개인에게 맞는 학습 콘텐츠를 제공하고자 하는 요구가 높아지고 있다. 특히, 온라인 교육이 대중화되면서 기존 오프라인 교육에서의 획일적인 교육에서 벗어나 학생의 개인 학습 성취도에 따라 학생 수준에 맞는 콘텐츠로 재구성하여 전달할 수 있게 되었다. 이에 본 논문에서는 동적 프로파일 기반으로 학생 로그 정보를 분석하여 순서 변경, 구성 확장, 구성 축소가 가능한 학습 콘텐츠를 재구성하는 서비스를 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 학생 정보와 콘텐츠 정보를 메타데이터로 기록하여 동적으로 프로파일을 생성, 반영하여 학생 상황인지를 통해 학습 콘텐츠를 재구성하는 엔진을 설계하였다.
동적 코드 분석 도구는 동적 컴파일(Just-in-Time Compile)을 통한 코드 변환 기술을 이용하여 응용프로그램 실행 중 기계어 수준의 코드를 분석한다. 기존의 동적 코드 분석 도구는 변환과정에서의 부하가 크기 때문에 리얼타임 프로그램에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 기존 동적 코드 분석 도구의 동적 컴파일 기법과 컴파일 프레임워크인 LLVM의 동적 컴파일 기법의 성능을 비교, 분석하였다. 이를 통해 LLVM의 동적 컴파일 기법을 이용한 높은 수행 성능을 가진 동적 코드 분석 도구의 설계 방안을 모색한다.
이 논문에서는 웹 미디어(웹 기반의 하이퍼미디어) 시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
본 논문에서 우리는 통신 비용과 데이터베이스 비용을 감소시키기 위해 사용자 프로파일 복제본을 이용한 동적 위치 관리 기법을 제안한다. 이 기법에서는 위치등록과 호 설정 과정이 통신비용을 감소시킬 수 있는 복제본이 있는 VLR에서 수행되고, 복제본이 있는 VLR에서 호의 빈도커서 데이터베이스 비용을 감소시킨다. 제안한 기법의 성능을 분석하기 위해 분석 모델을 작성하고 제안 기법, IS-41 기법, 복제 기법의 성능 분석을 한다. 사용된 비교 척도는 통신 비용, 데이터 베이스 비용, 총비용 그리고 호 설정 지연이다. 이 척도들에 대해서 제안 기법이 IS-41 기법, 복제 기법보다 더 좋은 성능을 보인다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접관 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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