현대의 전술데이터링크는 전장인식에 대한 요구가 증대되어 복잡한 다중 전술데이터링크가 운용되는 추세이다. 동일 정보를 하나 이상의 경로를 통해 수신하거나 자신이 전송한 데이터를 다른 데이터링크의 중 계기를 통하여 수신하는 것을 데이터 루핑이라 하는데 루핑은 이중 표적 전시현상 또는 표적 점핑현상을 유발하고 처리기의 부하 증가로 인한 시간/자원적 낭비 등 전술데이터링크에 악영향을 미칠수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 루핑 방지 알고리즘를 제안하였고, 제안한 알고리즘이 전술 데이터링크상에서의 루핑 현상을 방지하고 효과적으로 동작할 수 있을지에 대한 성능 검증을 위하 실험을 실시하였고, 그 결과 루핑을 방지하는 것을 확인하였다.
플래시 메모리는 소형 저장 장치뿐만 아니라 대용량 저장장치까지 응용되고 있다. 하지만 기존의 하드디스크 (HDD)와 다르게 플래시 메모리는 읽기, 쓰기, 소거 연산의 속도가 다르고 쓰기 전 지우기(erase before write)라는 특성 때문에 FTL의 한 메커니즘인 GC (Garbage Collection)를 수행할 때 많은 오버헤드가 발생한다. 이에 이 논문은 DRAM의 공간을 효율적으로 활용하고 유효한 페이지 복사와 소거 연산의 횟수를 줄여 전체적인 플래시 메모리 GC 오버헤드를 줄이기 위한 블록 링크드 리스트 기법을 제안한다. 블록 링크드 리스트 기법은 같은 LBN에 해당하는 데이터를 로그 블록에 적고 해당 로그 블록들을 링크드 리스트로 관리해 소거 연산을 미룰 수 있다. 링크드 리스트들에 관한 정보는 DRAM에 테이블 형태로 적는다. 이때 테이블에는 블록 주소들이 적히므로 페이지 단위로 링크드 리스트를 관리하는 다른 기법에 비해 DRAM의 공간을 효율적으로 활용하게 된다.
지능형교통체계(ITS)환경 하에서 요구되는 정보서비스의 기본적인 형태는 통행속도, 지체정도, 통행시간등으로 대별 되어질 수 있다. 그 중 통행시간의 기본적 요소로서 링크통행시간을 산출하기 위한 제반 기법을 소개하였고, 특히 GPS를 이용한 링크통행시간 산정기법을 본 고에서는 제시하였다. 현재 GPS를 장착한 차량이 고유의 목적 (예를 들면, 위치파악 및 배차등의 목적으로)을 위해서 점차 늘어나고 있는 추세인 만큼 (개인택시조합등) 이러한 자원을 부수적으로 이용할 수 없는지에 대한 활용방안의 여부가 논문을 작성하는 계기가 되었다. 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 GPS 원시테이터, 수치도로지도 (GIS포함) 및 무선데이터망을 이용하여 링크 통행시간을 산출하는 기법이 이를 위해서 본 고에서는 구체적으로 제시되었으며, 이들을 통한 교통정보의 수집 가능성을 제안하였다. 중간 결과로서 실제 가로주행조사를 통해서 얻어진 링크통행시간과 본 연구에서 게시된 GPS를 통해 얻어진 링크통행시간과 비교해 보면 오창의 범위가 10%내외로서 판명되어 그나마 동적교통정보 수집조건이 열악한 우리실정에 큰 자원이 될 수 있다는 확신을 얻을 수 ? 있었다. 한편, 본 연구에서 수행되지 못하였으나 추가연구로서 반드시 수행되었으면 하는 몇가지의 항목이 결론부에 함께 제시되었다.
조사비용이 비교적 소요되더라도 추정해의 정확도를 높이기 위해 링크교통량과 target OD 외에 추가정보를 확보하여 OD추정을 하는 연구들이 시도되고 있다. 그러나 추가정보를 이용한 기존 OD추정기법은 대부분 추가정보의 특성 또는 장점을 유지하는 목적함수 구성 및 분석을 수행하지 못하여, 확보된 정보를 효율적으로 이용하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 연구의 목적은 관측교통량과 target OD외에 비용효율적인 추가정보를 이용하여 가능해의 범위를 좁힘으로써 추정OD의 정확도를 증진하는 것으로, 이를 위해 표본링크이용비(sample link use proportion)를 추가정보로 이용하였다. 즉 OD통행량과 링크교통량과의 관계를 target OD의 통행배분에서 구하지 않고, 도로변 면접조사에서 확보가능하며 신뢰성 높은 정보인 표본링크이용비를 이용하여 구하였다. 이에 따라 본 연구에서는 경로기반 비균형 통행배분개념 하에서 링크교통량 보존법칙을 고려할 필요가 없는 OD추정 해도출 알고리즘을 제시하였다. 시험네트워크에 대한 사례분석결과, 표본링크이용비는 추가정보의 정확도가 낮은 경우에도 효율적으로 OD 추정력을 향상시킬 수 있었다. 그리고 표본링크이용비를 이용한 OD 추정기법은 target OD 오차나 관측교통량 오차에 크게 영향을 받지 않아, 링크교통량이나 OD 행렬이 변화된 곳에서도 비교적 안정적인 OD 추정이 가능하였다. 또한 표본링크이용비를 추가정보로 이용할 경우에 이용정보간의 정밀도문제가 발생하기 때문에 다른 이용정보의 정밀도 수준을 고려하여 추가정보의 조사수준을 설정하여야 하며, 관측교통량을 기본정보로 하는 추정기법은 링크교통량을 일정수준까지는 관측하여야 추가정보의 자료활용성을 높일 수 있다는 점을 제시하였다. 마지막으로 링크상의 추가정보는 최적조사위치문제를 고려하여야 하며, 특히 정보의 정밀도 측면에서 볼 때 링크교통량의 최적관측위치문제보다 표본링크이용비의 최적조사위치문제가 추정력 향상에 더 중요한 영향을 미칠 수 있는 것으로 파악되었다.
인터넷의 발전으로 많은 웹 기반 정보 검색 시스템의 구축은 사용자들에게 다양한 정보를 제공하고 있으나, 방대한 정보의 양을 사용자들은 효율적으로 이용하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 웹 기반 정보 검색 시스템에서 의미에 따른 문서 검색 기법을 제공하기 위해 의미 링크에 대해 알아보고, 의미 링크를 이용한 웹 기반 정보 검색 시스템인 불교 문화재 답사시스템을 웹과 데이터베이스 연동 방식에 따라 분류하여 구현해 본다. 앞으로의 연구 방향은 일반적인 정보 검색 시스템에서 로봇을 통하여 데이터들의 의미를 파악함으로써 의미에 따른 검색 기법을 제공하는 것이다.
본 연구는 조선닷컴과 워싱턴포스트의 섹션별 뉴스기사 본문의 하이퍼링크 서비스와 링크된 단어의 콘텐츠 유형을 분석하였다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 국내 외 인터넷신문의 섹션별 뉴스 분포에서 조선닷컴은 라이프 섹션이 32.4%로 가장 많은 비중을 차지하였으며, 워싱턴포스트는 대체적으로 골고루 분포되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 섹션별 하이퍼링크 서비스를 살펴본 결과 조선닷컴은 정치섹션이 가장 많은 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있었으며, 이어서 라이프섹션, 국제섹션 등의 순이었다. 워싱턴포스트는 Politics 섹션, Sports 섹션, Opinions 섹션 등의 순으로 하이퍼링크 서비스를 제공하고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 섹션별 뉴스기사 본문 단어에 하이퍼링크 된 콘텐츠 유형을 분석한 결과 조선닷컴과 워싱턴포스트 모두 정보획득형이 가장 많고, 이어서 탐색형, 트랜잭션형 순으로 나타났다. 이러한 연구결과는 인터넷신문의 특성을 이해하고, 다양한 이용자 요구에 적합한 하이퍼링크 서비스를 제공하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문의 목적은 링크통행시간 자료를 수집하는 시스템에서 소요 프로브차량대수에 영향을 주는 요소들을 규명하고. 최적의 소요 프로브차량대수를 결정하는 모형을 개발하는데 있다. 자가용승용차, 택시, 버스, 택배차량 등 여러 종류의 차량들이 프로브차량으로 사용될 수 있다. 그러나 일정한 정확도 이상의 교통정보를 수집하기 위해서 얼마나 많은 프로브차량이 필요한지에 대한 연구는 그다지 깊이 있게 이루어지지 않았다. 적정 소요 프로브차량대수는 링크통행시간 자료수집 기술 수집대상 링크의 공간적 범위, 프로브차량의 종류 및 운행 특성, 자료수집 시스템의 신뢰도, 수집되는 자료의 정확도 등에 영향을 받게 된다. 소요 프로브차량대수를 결정하는 링크당 평균 통행시간 자료수, 프로브차량 밀도의 최소 확률, 그리고 자료 미수집링크의 허용비율의 3가지 결정기준이 정의되었다. 또한 이러한 결정기준에 대해 소요 프로브차량대수를 산출하는 모형이 개발되었다. 일반적으로 주기당, 링크당 평균 필요 통행시간 자료수$(d_R)$, 단위길이당 프로브차량의 대수 또는 밀도$(n_{min} or {\alpha})$, 일정 프로브차량밀도 이상의 확률($\beta$), 그리고 자료 미수집링크의 비율($\gamma$)이 클수록 소요 프로브차량대수는 증가한다. 민간 교통정보회사의 통행시간 수집시스템에서 소요 프로브차량대수를 산정하는 사례연구가 수행되었으며, 여러가지 조건에서 소요 프로브차량대수가 산출되었다.
월드 와이드 웹을 기반으로 한 검색 시스템에 대한 최근의 연구들은 링크정보가 내용정보와 함께 검색 시스템의 성능 향상에 커다란 도움을 주고 있다는 것을 증명하고 있다. 본 연구에서는 링크정보를 이용한 과거의 연구들을 살펴보고, 링크정보와 내용정보를 결합한 알고리즘들을 분석한다. 그리고 결함 알고리즘들을 크게 두 가지로 분류하고, 일반화된 모델을 제시한다.
최근에는 도서관 웹사이트보다는 상용 검색엔진이나 포털사이트를 통해 학술정보 검색서비스를 이용하는 이용자가 많아지고 있다. 링크리졸버는 검색엔진과 도서관 서비스를 연결할 수 있으며, 이용자는 한 번의 클릭으로 소속 도서관에서 구독하고 있는 자료에 접근할 수 있다. 본 연구에서는 국가과학기술정보센터(NDSL)에서 서비스하고 있는 과학기술정보와 외부의 학술자원을 링킹할 수 있는 링크리졸버를 OpenAPI 형태로 설계하고 구현하였다.
텍스트 정보만을 이용하는 일반적인 검색엔진들의 한계를 극복하여 향상된 결과를 내기 위하여 링크 구조를 이용해 검색을 수행하는 시스템이 새롭게 등장하고 있다. 링크 구조는 사용자의 질의에 대해 중요한 문서들을 가려준다. 본 논문에서는 한 걸음 더 나아가 링크 정보를 이용하여 검색된 웹 페이지들 중 사용자의 기호에 적절한 결과를 도출하는 방법을 제안한다. 사용자 프로파일에 기반한 퍼지 개념 네트워크로 구축된 퍼지 문서 추출 시스템은 사용자의 성향을 반영하여 링크 기반 검색결과를 개인화 한다. 5명의 사용자에 대한 실험결과, 개발한 시스템이 의미 있는 웹 페이지를 검색함은 물론이고 사용자의 성향을 잘 반영함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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