기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 랩퍼를 생성한다. 용용 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 때문에 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성하는 도메인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼링크와 엔티티 인식을 위한 확률 모델을 이용한다. 이와 같은 방법을 적용함으로써 사용자의 개입 없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.
저자명 전거 통제는 도서관 목록 전문가뿐만 아니라 이용자에게도 통일된 접근점을 제공한다는 점에서 중요하다. 미국과 일본의 국가도서관은 일찌감치 저자명에 대한 전거레코드를 구축하고 통제해 오고 있으며, 이를 웹으로 제공하고 있다. 본 연구는 일본소설가를 표본으로 해서 양국의 전거레코드 구축 현황과 기술수준 및 항목을 비교하여 기술 공통항목을 추출하고, 차이점을 찾아내어 국내 전거레코드 기술상 고려사항과 전거레코드 구축의 시사점을 제안하였다. 더 나아가 국립중앙도서관의 전거 파일 공개, 다른 시스템과의 호환을 고려한 전거 파일의 다양한 형식 제공, 전거레코드 기술을 위한 개인명표목의 선택과 형식기준 기술방침 작성, 국립국어원의 외래어 표기법에 따른 외국인 저자명 작성 및 다른 표기들에 대한 이명 전거, 전거레코드와 도서관목록의 링크를 통한 검색 제공의 필요성을 주장하였다.
사람들은 월드 와이드 웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 검색하는 여러 알고리즘들을 구현해 왔다. 이렇게 구현된 검색 알고리즘 중 가장 좋은 기술을 가지고 있는 곳은 페이지랭크(PageRank)방식의 구글이다. 하지만 외부에서 참조하는 링크가 많은 문서를 가지고 있는 문서 즉, 대중들이 관심을 가지는 문서를 상위에 보여주는 페이지랭크 방식으론 사용자가 원하는 문서를 찾아서 제공하지 못할 수 있다. 개인에게 가치가 있는 문서를 찾기보다 대중에게 가치가 있는 문서를 찾기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어휘의 의미를 정확히 표현하고 있는 워드넷을 이용하여 사용자 질의 이력 정보를 분석하여 현재 질의를 확장한 개인적 가치와 페이지 랭크지수를 이용한 대중적 가치를 모두 고려한 방법을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 상위 30개의 검색결과 중 평균 약 60% 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 구글 검색 결과에 비해 평균 약 14% 향상된 만족도를 나타내었다.
소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.
네트워크사업자, 인터넷 사업자, 및 엔터프라이즈 네트워크의 트래픽 현황을 파악하기 위한 방법으로 Network Weather Map (NWM)과 대역폭 시간추이 그래프를 많이 사용한다. 이들은 라우터나 스위치장비 내에 동작하는 SNMP 에이전트가 제공하는 MIB정보를 주기적으로 수집하여 DB에 저장하고, 사용자가 언제 어디서나 볼 수 있도록 웹으로 결과를 보여주는 형태로 구축된다. 현재의 엔터프라이즈 네트워크는 multi-Gbps를 지원하는 이더넷 스위치 중심의 트리 토폴로지 형태로 구축되고 있다. 본 논문은 현재의 엔터프라이즈 네트워크에 적합한 SNMP 기반의 Network Weather Map 구축에 있어 고려되어야 할 사항을 점검하고, 이를 바탕으로 엔터프라이즈 Network Weather Map 시스템을 설계하고 구현한 내용을 기술한다. 특히 엔터프라이즈 네트워크와 Core 네트워크의 토폴로지 상의 차이를 고려하여 효율적인 Network Weather Map 디자인을 제시하고, multi-Gbps 고속 링크를 지원하는 현재의 라우터/스위치장비에 SNMP MIB-II 사용의 문제점을 확인하고 이의 해결방안을 제시한다. 또한 SNMP의 사용에 따른 트래픽 발생량, 그리고 네트워크 장비의 부하를 조사함으로써 SNMP의 효율적 사용방법을 제시한다. 본 논문에서는 학교 캠퍼스 네트워크를 대상으로 Network Weather Map 시스템을 구축하였다.
ActiveX는 컴포넌트 간 통신을 위하여 마이크로소프트사가 개발한 기술로서 COM 기반의 분산 애플리케이션 모델이 발전된 형태에 해당한다[1]. ActiveX는 애플리케이션 개발 과정에서 코드의 재사용 및 객체 링크를 지원하므로 개발자는 이를 통해 여러 객체를 하나의 애플리케이션으로 통합시키는 것이 가능하고 시스템 개발에 있어서 효율성을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 분산된 애플리케이션의 기능을 하나의 애플리케이션에서 구현할 수 있기 때문에 사용자 위주의 프로그램을 손쉽게 작성할 수 있다[2]. 그동안 Visual C++, Visual Basic 개발 환경에서 통신 애플리케이션을 개발하기 위한 도구로 사용되던 ActiveX는 프로그램 개발의 효율성으로 인하여 제어 및 계측 분야에서도 현재 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ActiveX 기술을 활용하여 원격에서 시스템 제어 및 모니터링 기능을 수행하는 애플리케이션을 구현하고자 한다. 이를 위하여 웹 브라우져와 미디어 플레이어를 ActiveX 컨트롤의 형태로 구현하여 제어와 모니터링을 수행하도록 할 것이며 인스트루먼트 컨트롤을 위한 드라이버로서 VISA(Virtual Instrument Standard Architecture)를 활용할 것이다.
월드 와이드 웹(WWW)과 MBone 응용 등의 출현으로 인터넷 이용자가 급속히 증가되면서 인터넷 주소 공간의 확장과 멀티미디어 응용을 지원할 수 있도록 기존 인터넷 프로토콜의 개선이 요구됨에 따라 IETF에서는 차세대 인터넷 망 계층 프로토콜로써 IPv6를 개발하였다. 이 논문에서는 IPv6 프로토콜을 Windows NT의 커널 내부에 프로토콜 드라이버로 구현한 내용을 기술하고 있다. 본 연구에서는 IPv6 호스트로 동작되기 위해 필수적으로 요구되는 IPv6 헤더 처리기능, IPv6 주소처리기능, 제어메세지 처리기능, 그룹관리 메세지 처리기능, 이웃탐색 기능이 구현 및 시험되었다. 구현된 IPv6 프로토콜 드라이버 모듈은 하부 통신망 접속 카드와 표준 인터페이스인 NDIS를 통해 접속되며, 디스패치 함수화 Lower-Edge 함수를 이용하여 커널 내부에서 동작하는 드라이버 모듈을 상위 사용자 응용 및 하부 NDIS와 접속시키는 형태로 구현하였다. 구현된 IPv6 프로토콜 드라이버는 커널 모드에서 구현됨으로써 향상된 성능을 제공하며, 다이나믹 링크 라이브러리 형태로 사용자 인터페이스를 제공하므로 응용 프로그램 개발자들이 손쉽게 사용할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.
도서관 계에서 기계 가독 목록 형식(MARC)에 대한 대안으로 주목받고 있는 BIBFRAME은 기존 데이터와의 호환성을 유지하면서 오픈 웹 환경에서 새로운 서지기술 데이터모델을 제시한다. MARC의 한국형 데이터 모델인 KORMARC 레코드의 BIBFRAME 변환을 위해, 서울시 노원구립도서관의 최신 서지 데이터 5,000개를 분석하여 25개의 핵심 필드를 추출한다. 핵심 필드들을 MARC 21의 호환성 여부에 따라 세 가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 변환 기법을 정의한다. 또한 오픈소스 기반의 변환기를 구현하여 KORMARC to BIBFRAME 변환 작업을 수행한다. 본 연구는 KORMARC to BIBFRAME 변환에 대한 기초연구로써, 실제 사용되는 최신 KORMARC 정보를 분석하여 변환 규칙을 정의하고, BIBFRAME 변환을 시도했다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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