인터넷에는 유익한 정보들이 포함된 웹 문서들이 공개되고 있으며, 이러한 웹 문서들은 웹 검색 서비스를 통하여 접근할 수 있다. 따라서 웹 검색 서비스들은 보다 많은 웹 문서들을 수집하기 위하여 노력하고 있으나, 이들은 수집된 웹 문서들의 커버리지를 파악하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 커버리지 측정 방법들을 분석하고, 효과적인 커버리지 측정 방법을 제안한다. 즉, 인터넷에서 웹 문서를 균등하게 샘플링하고, 이 웹 문서들이 웹 검색 서비스에 색인되어 있는지를 조사함으로써 웹 검색 서비스들의 절대 및 상대 커버리지를 측정한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 방법으로 국내 웹 검색 서비스들의 커버리지를 측정하여 비교하였으며, 그 결과 구글, 네이버, 엠파스 순으로 절대 및 상대 커버리지가 높게 나타났다. 이러한 본 논문의 결과는 웹 검색 서비스들의 커버리지를 측정하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 LED를 이용한 IT 기술이 많은 관심을 받고 있으며, 특히 무인시설물에서는 효율적으로 LED를 관리해야하기 때문에 통신 및 조명 제어기술에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 그러나 LED 특성상 FOI(Filed of Illumination)의 제약이 따르기 때문에 서비스의 범위와 커버리지가 제한적이라는 한계를 가지며, LED 제어의 경우 최근 스마트단말을 이용한 기술이 많이 보급되고 있으나 수많은 스마트단말의 OS 플랫폼에 종속적으로 프로그램을해야만 하는 번거로움이 있기 때문에 개발 비용적인 측면에서도 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 LED 기반 IT기술의 서비스 이용범위를 유연하게 넓힐 수 있는 LED 지향각의 원격제어 기술을 제안하고, 단말환경에 독립적으로 효과적인 LED제어를 가능하게 하는 차세대 웹표준인 HTML5(Hypertext Mark-up Language 5)기반의 시스템을 제안하였으며, 제안 기술의 핵심 프로그램을 제시하고 시뮬레이션을 수행함으로써 유용성을 입증하였다.
본 논문에서는 지리공간 웹 서비스 기반의 기준점 자동 추출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3단계로 구성된다. 1) 첫 번째 단계에서는 지리공간 웹 서비스를 통해 대상영상의 촬영지역에 해당하는 기준자료를 자동으로 획득하고, 2) 두 번째 단계에서는 획득된 기준자료와 대상영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 후보 기준점을 찾는다. 3) 마지막 단계에서는 RANSAC 알고리즘을 이용하여 추출된 후보 기준점 중 정 정합점을 최종 기준점으로 산출한다. 제안하는 기법은 기준자료를 획득하기 위해 지리공간 웹 서비스를 활용하였다. 이를 통하여 제안하는 기법은 기준영상과 고도자료의 관리 및 획득 시 사용자 편의성을 증대 시켰고, 표준을 따르기 때문에 높은 확장성을 가진다. 본 논문에서는 제안하는 기법을 SPOT-1, SPOT-5, IKONOS 위성영상에 적용하여 실험을 수행하였다. 실험지역에 적용한 결과, 제안하는 기법은 대상영상의 촬영센서, 촬영일자, 해상도 변화에도 RMSE 5화소 미만의 일관된 정확도를 산출하였고, 대상영상의 해상도가 좋아짐에 따라 정확도의 지속적인 향상 가능성을 확인하였다. 또한 기준영상과 고도자료로 군 표준 자료를 사용함으로써 제안하는 기법의 군사적 활용가능성을 확인하였다.
디렉토리 서비스는 인터넷 초창기부터 존재해 왔던 포털들의 대표적 서비스이며, 웹 상의 정보들 중 선별된 사이트들을 주제별로 조직하여 제공한다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포털들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 디렉토리 서비스와 Open Directory를 커버리지, 카테고리 생성 기준, 사이트 선택 및 등록 기준, 계층 구조 설계, 최신성과 명확성, 카테고리 및 사이트 배열순서, 분류 체계의 관점에서 비교, 분석하였다. 본 연구의 결과는 향후 디렉토리 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 이용자가 우수한 디렉토리 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 home 소형셀 대비 넓은 커버리지를 갖고 많은 사용자를 서비스 하는 enterprise/urban 소형셀 환경에서 적용할 수 있는 사용자 컨텍스트 기반 캐시 알고리즘을 제안한다. 소형셀 캐시 기법은 소형셀 사용자의 웹 트래픽을 소형셀 내부에 위치한 저장 공간에 저장하는 방법으로 코어망 트래픽을 감소시키는 효과가 있다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘과 달리 Mobile Edge Computing(MEC)의 개념을 적용하여 소형셀 내부가 아닌 edge server에 사용자 트래픽을 캐시하며 사용자 특성을 반영하기 위해 사용자를 그룹화한다. 또한, 그룹별 저장 공간의 크기를 달리하고, 캐시 업데이트 주기를 캐시 적중률에 따라 변경하여 코어망으로부터 제공받는 트래픽을 감소하고자 하였다. 성능 분석 결과 기존 알고리즘 대비 캐시 적중률 측면에서 약 11%, cache efficiency 측면에서 약 5.5%의 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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