최근 기업들의 정보 시스템들은 비즈니스 환경이 나날이 복잡해지고, 기업 운영에 요구되는 비즈니스 서비스들이 급격하게 변화되고 있다. 이러한 변화에 유연하고 민첩하게 대응하기 위한 해결책으로 서비스 지향 아키텍처(SOA : Service Oriented Architecture)에 대한 관심이 확대되고 있다. 특히 SOA가 제공하는 통합용이성, 재사용성, 확장성, 조직기민성 등의 실익으로 인해 많은 기업들은 SOA를 도입하고자 노력하고 있다. 하지만 SOA는 성능에 문제점을 가지고 있으며 대형 벤더들은 이를 해결하고자 노력해왔다. 본 논문에서는 SOA의 성능에 관한 문제점을 개선하기 위해 이전에 제시된 방법들에 대해 알아보고, SOA의 성능을 개선하고 서비스간의 메시지 전달횟수를 줄이기 위해 중계서비스를 사용하는 방법을 제안한다. 그리고 서비스를 탐색하고 서비스를 이용하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해 서비스 리포지토리 캐쉬화 하는 방법을 제안한다.
부동산 시장은 대표적인 불완전 경쟁시장이다. 부동산 정보는 폐쇄적으로 수집, 활용되는 특징이 있으며, 시장참여자는 그러한 정보 습득에 많은 시간, 노력 등의 정보탐색비용을 지불해야한다. 우리나라 부동산 공공데이터는 해마다 증가하고 있으나 관계부처마다 산재되어 있고, 탐색 및 해석이 어려우며, 데이터를 분석, 가공해서 활용하는 부동산 산업 활동의 수준이 낮다. 최근 4차산업혁명 속에서 부동산 시장에 필요한 정보를 효율적으로 제공하기 위한 산업으로서 프롭테크 산업이 발달하게 되었다. 본 연구에서는 프롭테크 기업 중 부동산 플랫폼 분야의 주요 기업의 사례를 바탕으로 사용자에게 제공하는 정보의 종류를 탐색적으로 살펴보고, 반대로 사용자로부터 수집한 데이터의 활용방안을 모색하였다. 본 연구의 결과는 부동산 시장의 정보 비대칭성을 완화하고 부동산 산업의 역량강화에 기여할 수 있는 방안에 대한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
해상 안전을 위한 선박의 탐색 및 식별은 매우 중요하다. 선박의 탐색은 레이더로 가능하나, 식별은 선박자동식별장치, 통신장비, 시각 등에 의해 이루어지며, 이러한 식별수단이 불능 시 레이더 운용자의 경험과 지식을 바탕으로 선박의 기동특성을 참고하여 식별하는 매우 어려운 경우가 발생한다. 본 논문에서는 지속적인 관찰임무를 수행해야 할 선박 탐색요원의 임무를 보조하기 위하여 레이더 상 선박의 기동특성을 이용, 자동식별 및 사고발생 가능성을 탐지하는 방법을 제안한다. 4가지 유형의 선박 정보, 레이더 상 접촉거리 및 침로, 속력을 이용하여 그 특징을 추출하고, SVM을 활용하여 식별 정확도를 평가하였으며, 이를 이용한 자동식별 알고리즘을 통해 사고발생 가능성이 있는 선박을 선별하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 90% 이상의 식별 정확도를 보였으며, 실제 사고선박인 세월호의 정보를 자동식별 알고리즘에 적용하여 선별 가능함을 보였다. 이 방법은 다양한 상황에서 선박 탐색요원의 경험과 지식을 효과적으로 보완하고, 다수의 선박 중 관심필요선박을 사전 식별하여 정보를 제공함으로서 탐색요원의 노력을 경감시키고, 문제점을 보다 빨리 인지하는데 도움이 될 것이다.
학술정보 이용자는 연구에 필요한 자료를 획득하기 위해 검색서비스를 이용한다. 대부분의 웹 이용자는 원하는 정보를 얻기 위해 수많은 검색 질의어를 생성하여 시스템에 요청하고 선별된 정보 리스트들을 탐색하고 정보획득의 최종 목적지로써 해당 정보의 상세화면으로 이동하게 된다. 마찬가지로 논문 및 특허 정보를 제공하는 학술정보서비스의 경우 이용자의 최종 목적지는 한 건의 상세 메타정보 혹은 원문이 되는데, 이 때 이용중인 정보와 유사한 다른 유형의 학술정보 및 관련 연구 분야의 연구자 제공 서비스는 이용자의 정보획득 요구를 쉽게 충족시키기 위한 필수요소이다. NDSL(국가과학기술종합정보서비스) 의 경우 동일 DB내에서의 유사문서 검색기능(논문검색에서는 유사논문 제공, 특허검색에서는 유사특허 제공)을 제공하지만 이는 이종 DB간 유사문서를 이용하고자 하는 사용자 요구사항을 만족시키지 못하는 수준이다. 본 논문에서는 논문, 특허, 연구보고서, 동향분석 자료를 포함한 학술정보 검색서비스에서 사용자 질의어와 검색엔진이 제공하는 검색 요소 및 부스팅(boosting) 기법을 이용한 이종 컨텐츠간 유사문서 리스트 및 관련 연구 분야의 연구자명 검색 서비스 기법에 대해 논한다. 이는 사용자가 원하는 학술정보를 서비스 최종 화면에서 효과적으로 제공함으로써 반복되는 검색 및 탐색의 노력을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 이동 로봇이나 자율 캐릭터 에이전트로 미지의 환경을 탐사하는 문제를 다룬다 전통적으로 공간탐사 문제를 해결하기 위한 연구노력들은 주로 그래프기반의 공간 표현법들과 그래프 탐색법들에 초점을 맞추어 왔다. 최근 들어, 공간탐사를 위한 가장 효율적인 그래프 탐색법들 중 최대 $min(mn, d^2+m)$에지들만을 탐색하는 EXPLORE알고리즘이 발견되었다. 이때 d는 그래프의 부족도(deficiency)를 나타내고, m은 그래프 에지들의 수를, n은 그래프 노드들의 수를 나타낸다. 본 논문에서는 자율 에이전트에 의해 미지의 공간을 탐사하는 실시간 그래프 탐색 알고리즘 DFS-RTA*와 DFS-PHA*를 제안한다. 두 알고리즘들은 모두 EXPLORE 알고리즘과 같이 깊이-우선 탐색(DFS)을 기초로 하고 있으며, 직전 노드로의 빠른 후진을 위해 각각 실시간 최단 경로 탐색 방법인 RTA*와 PHA*를 적용하는 것이 특징이다. 본 논문에서는 대표적인 3차원 온라인 게임 환경인 Unreal Tournament게임과 지능형 캐릭터 에이전트인 KGBot를 이용한 실험을 통해 두 탐색 알고리즘의 완전성과 효율성을 분석해본다.
해군에서는 수중표적을 효과적으로 탐색하기 위한 소나운용전술 개발에 노력하고 있다. 수중표적 탐색에서의 기본전략은 HMS의 사용이다. HMS는 운용 준비시간이 짧고, 해상상태나 기상상태와 무관하게 상시 운용 가능한 장점이 있지만, 해양환경과 소나운용전술 등의 상호작용으로 수중표적을 효과적으로 탐지하기가 어렵다. 본 연구에서는 HMS를 이용한 수중표적 탐색효과를 분석하기 위해, 다양한 환경에서 여러 가지 탐색패턴을 이용하여 수중표적을 탐색하는 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션에서는 단일 함정이 고정영역에 존재하는 하나의 수중표적을 탐색하고, 그 수중표적은 회피 기동을 하는 것으로 가정하였다. 시뮬레이션 결과로 효과적인 수중표적 탐색방법을 제시하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구 결과는 효율적인 소나운용전술을 개발하고 발전시키는데 그 기초자료로 활용될 수 있다.
전문직 종사자는 많은 정보활동을 수행한다. 특히 끊임없이 변하는 소비자의 욕구에 부응하는 새로운 패션상품을 기획해야하는 머쳔다이저는 의상디자인 능력과 상품기획 능력을 동시에 겸비하고 있어야 한다. 이 두가지 다른 내용을 동시에 흡수할 수 있는 전공교육 프로그램이 마련되어 있지 못한게 국내실정이다. 그리하여 패션 머쳔다이저는 업무수행에서 필요로 하는 정보 및 지식을 끊임없이 수집, 분석하려는 노력을 취해야한다. 이들이 주로 탐색해나가는 정보의 성격이 업무수행성과에 영향을 미치는 가를 판단코자함이 본 연구의 관심주제이다. 정보활동에 관한 기존연구는 개인의 특성, 경험 등이 정보활동 형태에 영향을 주는 요인이리고 지적한다. 본 연구에서는 머쳔다이저가 성장해온 경력외의 분야에 더 많은 정보를 탐색하게되면 보다 합리적인 머쳔다이징 의사결정을 내릴 수 있게되고 또 한 이들의 업무수행 성과도 그에 따라 차이가 날 것이라는 주요가설을 설정하였다. 아울러 이의 검정을 위해 설문조사를 수행하였다. 국내 주요백화점의 특정 지점에 매장을 갖고 있는 의류제조업체의 머쳔다이저를 대상으로 조사한 결과, 본 연구의 주요가설은 채택되었다. 이러한 연구결과는 국내 의류업체가 머쳔다이저를 위한 정보활동 프로그램을 마련할 때 활용될 수 있을 것이다. 본 연구가 패션분야를 떠난 일반적 정보활동 분야에 기여한 점은, 업무를 효과적으로 수행하는데 부족하다고 여겨지는 분야의 정보를 많이 획득해나갈수록 그 활용에 따른 효과가 크게 나타난다는 점이다. 이는 정보활동에 대한 계획수립시 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
이 연구는 1960년대 한국 학교도서관 운동의 전개 양상을 조명하고 있다. 1960년대 학교도서관 운동이 크게 확대되는 양상을 지역별 강습회와 전국학교도서관대회를 중심으로 설명하고 학교도서관계에서 기울인 학교도서관의 제도화 노력과 그 성과에 주목한다. 그리고 교육 영역에서 학교도서관의 입지를 강화하기 위한 노력으로서 전국학교도서관 연구대회와 학교 경영자를 위한 도서관 교육의 의의를 탐색한다.
웹상의 공급망 환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제 해결과 사례 기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리 관점에서도 비효율적이기 때문이다. 따라서, 사례 기반의 모형 자동 생성에 의한 문제 해결 접근에 관한 연구 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구 해석하여 최적화 모형 사례로부터 사례 기반의 최적화 모형을 자동 생성하는 프레임웍, 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론 절차, 그리고 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도 분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 제시한다.
각 문장 별 중점단어는 발화음성을 인식하고 그 의미를 이해하는데 도움을 준다. 발화된 음성신호로부터 중점단어를 탐색할 수 있는 방법을 찾기 위한 노력의 일환으로 실험을 통하여 문장 내에서 중점단어와 그 외의 단어들의 기본주파수의 평균과 분산, 그리고 평균 에너지를 분석해 보았다. 한국어로 된 100개의 발화문장의 음성데이터를 가지고 실험을 한 결과 중점단어는 그 외의 단어들에 비해 대부분 상대적으로 높은 기본주파수의 평균값을 나타내거나 상대적으로 높은 기본주파수의 분산 값을 나타냈다. 이 연구 결과를 이용하면 한국어의 구어문장에서 운율적 특성을 알 수 있을 뿐만 아니라, 자연어 처리를 이용한 핵심어를 추출하는 데에도 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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