복잡한 기능이나 개념을 제한된 공간에 효과적으로 표현하는데 아이콘이 널리 이용된다. 이러한 아이콘 개발이 디자이너의 미적인 기준이나, 시스템에서 일률적으로 사용에 의해 결정되는 경향이 있다. 본 연구는 동일한 정보를 포함하는 아이콘이나 레이블같이 서로 다른 표상들이 그 표상 방식의 유용성 측면에서 다른 결과를 보일 수 있으며, 기능의 표상 방식이 다르면, 아이콘이나 레이블에 대한 이해가 서로 다른 인지 처리 체계를 거친다는 기본 가정에 근거를 두고 진행되었다. 구체적으로는 아이콘을 기존에 형성된 표상 방식들 가운데서 인지적 특성을 고려한 표상들로 분류한 기준을 이용하여, 실제 컴퓨터 사용자 환경에서 통용되고 있는 아이콘들을 수집, 분류하고, 각각의 표상 방식에 따른 아이콘의 유용성을 알아보고자 각 아이콘에 대응되는 레이블과의 수행을 비교하였다. 결과에 따르면, 새로운 기능을 익혀야하는 초기에는 아이콘보다 레이블과 같은 텍스트가 더욱 효과적이지만, 익숙해진 후 그 수행이 비슷해짐을 확인했다. 그러나 임의적 표상방식으로 디자인된 아이콘은 레이블보다 더 부정확하고 느린 수행을 지속적으로 나타냈고, 기능의 세 가지 표상방식에 따라서 아이콘에 대한 수행이 서로 다른 패턴을 보였다. 이는 아이콘과 같은 컴퓨터 사용자 인터페이스의 설계와 사용 단계에서, 표현하고자 하는 기능과 사용자의 인지적 속성인 표상 방식을 충분히 고려해야 한다는 것을 보여준다.
GSAP는 제어기와 레이블 스위치 사이에서 연결, 구성, 성능, 장애관리를 제공하는 개방형 인터페이스이다. GSMP 인터페이스에서 망 관리 서비스를 제공하기 위한 SNMP 에이전트의 위치가 제어기이지 레이블 스위치인지는 명확하게 규정되어 있지 않다. 본 논문에서는 제어기와 레이블 스위치에 망 관리 기능을 분산시키는 모델을 채택하였다. 즉 제어기의 연결수락제어 및 서비스 구성 기능이 요구되는 연결 및 구성관리 기능들은 제어기에 탑재시키며, 스위치에 의하여 독자적으로 수행이 가능한 장애 및 성능관리 기능들은 레이블 스위치에 탑재하는 망 관리 모델을 제시하였다. 또한 망 관리 서비스를 제공하기 위하여 요구되는 관리 기능별 MIB의 사용 방안에 대하여 제안하였다.
단백질이 존재하는 세포내 위치에 대한 지식은 단백질의 기능과 관련된 중요한 정보이다. 본 논문은 개선된 레이블 멱집합 다중레이블 분류방법을 제안하여 단백질이 존재하는 세포내의 다중 위치를 예측한다. 다중레이블 분류 방법 중에서 레이블 멱집합 방법은 특정 생물학적 기능을 수행하는 단백질의 세포내 위치간의 연관 관계를 효과적으로 모델링할 수 있다. 본 논문은 다중레이블을 다른 다중레이블들의 선형조합으로 나타낼 때의 조합가중치를 제약조건이 있는 최적화를 통하여 구하고, 이를 사용하여 여러 다중레이블의 예측 확률들을 조합하여 최종적인 예측을 수행한다. 인간 단백질 자료에 대한 실험에서 제안한 방법이 다른 단백질 세포내 위치 예측 방법에 비하여 높은 성능을 보였다. 이는 제안한 방법이 레이블 멱집합 방법에서 사용되는 다중레이블들내에 존재하는 중복 정보를 이용하여 다중 레이블의 예측확률을 성공적으로 강화할 수 있기 때문이다.
MPLS는 고속 전달, 트랙픽 엔지니어링 그리고 가상 사설망 서비스를 가능하게 한다. MPLS 레이블 스위치와 제어기 사이에서 동작하는 GSMP 프로토콜은 연결, 구성, 장애, 성능관리 및 동기화 기능을 제공하는 개방형 인터페이스 프로토콜이다. GSMP가 적용된 개형형 인터페이스의 망 관리 기능은 제어기 또는 레이블 스위치에 위치할 수 있다. 본 논문에서는 MPLS 레이블 스위치의 단순화 및 자원 이용의 효율성을 높이기 위하여 SNMP 에이전트가 제어기에 탑재되는 망 관리 모델을 제시하였다. MPLS-LSR 및 FTN MIB와 GSMP 메시지의 매핑 시나리오를 제시하였으며, 제어기의 구현을 통하여 본 논문에서 제시된 망 관리 모델의 실현성을 확인하였다.
멀티프로토콜 레이블 스위칭 (MPLS) 패러다임에서, 패킷에 전향 등치 클래스(FEC)가 할당되고 나면 이후 라우터들에서는 헤더에 대한 분석을 수행하지 않고 레이블로써 모든 포워딩이 가능하기 때문에 기존의 전통적인 방식인 네트워크 레이어에서 행해지는 포워딩 방식에 비해 많은 이점을 갖는다. 이러한 레이블 에지 라우터인 MPLS LER은 MPLS 도메인의 경계에 위치하여 인입 (ingress) 또는 출구 (egress) 라우터로서 동작하여 기존 인터넷과의 접속을 이루어 낸다 즉, MPLS 인입 라우터로 동작할 경우 인터넷에서 MPLS망으로 접수되는 패킷 헤더를 분석하여 입력 패킷에 해당 레이블 값을 할당하여 MPLS 영역내 연결할 다음 라우터로 함께 전송하는 기능을 수행하며, 출구 라우터로 동작할 경우에는 이와 동일하나 역순의 기능을 수행한다. 본 논문에서는 이러한 기능 수행을 위해 제시한 MPLS LER 시스템의 트래픽 성능을 큐잉 모델 및 시뮬레이션을 통해 분석하고 IP 패킷처리 용량을 추정한다. 제안 시스템에 대한 분석결과 최대 IP 패킷처리 용량이 초당 42만 46만 패킷으로 추정됨을 보인다.
본 논문은 MPLS 망과 MPOA 망을 ATM을 이용하여 심리스 연결이 가능한 연동 방안을 제시한다. MPOA의 Shortcut VC와 MPLS의 레이블을 이용한 LSP가 IP 룩업 지연을 최소화하고 심리스 연결을 가능하게 하였지만, 이들을 연동하기 위해서는 연동 노드의 IP 룩업이 필요하므로 종단간의 심리스 연결을 위한 연동 방안이 필요하다. MPLS 망과 MPOA 망의 심리스 연동을 위해 치들의 연동 기능을 이용한 연동 방안과 함께 MPLS의 레이블 값과 ATM VC의 VPI/VCI를 이용하여 LIB에 연동기능을 구성한 심리스 연동 방안들을 제시하고 비교 분석한다.
본 논문에서는 ATM(Asynchronous Transfer Mode) 기반 레이블 에지 라우터에서 POS(Packet over SONET) 정합 기능을 가지는 고속의 IP(Internet Protocol) 패킷 포워딩 엔진을 제안하였다. 포워딩 엔진은 POS 물리층으로부터 수신되는 패킷에 대하여 TCAM(Ternary Content Addressable Memory)을 사용하여 고속의 룩업 처리가 가능하도록 하였다. 또한, 고속의 IP 헤더 처리 및 룩업 제어 기능을 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하여 하드웨어적으로 고속의 IP 패킷 포워딩이 가능하도록 하였다. 제안한 포워딩 엔진은 룩업 제어기에 MPLS(Multiprotocol Label Switching) 패킷 처리 기능을 구현함으로써 레이블 에지 라우터 기능도 수행하도록 하였다.
링크드오픈데이터를 통해 다양한 분야의 RDF 데이터가 공개되고 있으며 그 양이 지속적으로 증가하고 있다. RDF 데이터는 그래프 형태이기 때문에 대용량 RDF 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 그래프 데이터베이스에 대한 연구가 중요하다. 2개의 RDF 리소스가 그래프 상에서 연결됐는지 여부를 알아내는 기능은 RDF 요소간 연관관계를 식별하는 데에 관련이 있기 때문에 그래프 데이터베이스의 중요한 기능 중 하나이다. 대용량 그래프 데이터에 대한 그래프 도달가능성을 빠르게 처리하기 위해서 2-Hop 레이블링 변형들이 제안됐다. 최근에 2-Hop 레이블 크기를 줄이기 위해 2-Hop 레이블링이 진행되기 전에 노드 아이디를 부여하는 방법이 제안됐다. 하지만 그래프의 지역 정보만을 활용하기 때문에 복잡한 형태의 그래프에 대해서는 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 그래프의 전역 정보를 반영할 수 있는 Topological Sort를 활용한 노드 아이디 부여 기법에 대한 설계를 제안한다.
본 논문에서는 ATM 기반 MPLS망에서 라우터의 레이블 공간을 효율적으로 사용하여 망의 확장성을 높이기 위한 방안인 레이블 통합 기능과 차등서비스를 지원하기 위하여 우선 순위 제어 알고리즘을 적용한 스위치 구조를 제안하고 이를 구현한다. 차등서비스(Differentiated Service)를 제공함에 있어서 레이블 통합 기능을 수행할 수 있는 적합한 구조를 제안하며, 망 폭주 발생 가능성이 있을 시 EPD(Early Packet Discard) 알고리즘을 통한 적응적 폭주 제어를 행함으로써 네트워크 자원의 낭비를 막고, VC-merge와 Non VC-merge 기법을 시뮬레이션을 통해 각각 비교 분석하였다. 또한 고속의 Switching을 위해 Input Queueing 방식과 Pipeline구조의 scheduler을 적용하였으며 제안한 스위치를 VHDL 모델링을 통하여 설계하고, 삼성 0.5um SOG 공정으로 칩을 제작한다.
도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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