최근 정보 기술의 발달로 XML, 화학 복합물, 소셜 네트워크 등과 같은 구조적 정보를 갖는 빅 데이터들이 대량으로 축적되고 있다. 이러한 구조적 정보를 갖는 그래프 데이터에서 메디안을 찾기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 그래프 메디안을 효율적으로 계산하기 위해 하한값을 이용한 그래프 메디안 탐색 기법이 제안되었다. 그러나 탐색을 시작하는 버텍스를 선정하는 데에 따라 가지치기 효과가 다르게 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 버텍스의 그래프 구조 정보를 이용한 효율적인 메디안 탐색 기법을 제안한다. 제안하는 탐색 기법은 버텍스의 차수와 에지 가중치를 이용하여 그래프 메디안 예측 값을 정의하고, 그래프 메디안과 유사한 버텍스들부터 우선적으로 탐색한다. 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 방법보다 최대 10%까지 수행시간을 단축함을 보인다.
탐색자에 따라 탐색결과에 상당한 개인차가 들어 남에 따라 탐색에 영향을 미치는 탐색자의 개인적 특성에 관한 관심이 고조되고 있는 실정이다. 본 논문은 탐색에 영향을 미치는 탐색자 변인으로 상정되는 탐색훈련, 경험, 주제지식, 지적 능력, 인지양식, 태도, 탐색스타일 등에 관해 수행된 연구를 중심으로 문헌연구를 수행하여 탐색성과에 영향을 주는 탐색자 관련 변인을 파악하고자 한다. 놀랍게도 탐색훈련이나 탐색경첩은 탐색성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 주제지식이 있는 탐색의 경우와 주제지식이 없는 탐색의 경우, 경험자와 미경험자의 탐색행태에 있어서는 차이가 발견되었다. 탐색자의 지적 능력이 탐색결과에 미치는 영향은 미미한 것으로 나타났다. 인지양식의 경우 장의존/장독립 인지양식만이 탐색결과의 차이에 대해 설명을 하고 있다. 탐색자의 탐색에 대한 태도는 다양한 것으로 나타났으며 탐색에 대한 태도는 탐색행동에 반영되는 것으로 밝혀졌다. 탐색자들의 탐색스타일 또한 다양한 것으로 나타났으며 탐색스타일에 따른 탐색성과와의 관계를 조사한 연구는 아직까지 발견되지 않고 있다. 탐색자의 개인적 특성에 따라 탐색행동이나 탐색결과에 상당한 개인차가 존재하지만 이 차이가 유의미하기에는 연구논문들의 검증력이 약한 것으로 나타났다.
텔레매틱스의 주요 응용분야인 차량 항법 시스템은 CIS의 지도기술과 CPS의 측위 기술에 융합되어 탄생한 것이다. 기존의 시스템들은 정점과 정점간의 최단경로를 중심으로 한 경로 탐색을 제시하였지만 교통량의 변화와 교통사고 및 수시 병목 구간 등의 교통 변화에 대해서는 능동적인 대처를 할 수 없는 시스템이다. 바꿔 말하면 현실적으로 최단경로 탐색보다는 교통 정보를 파악하며 최단시간에 목적지로 도착하는 최적경로 탐색 시스템이 필요하다. 이 논문에서는 교통 정보를 기반으로 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 최적 경로 탐색을 위한 시스템 구조를 제안하며 기존의 최단경로 탐색 알고리즘의 문제점을 살펴보고 수집되는 교통정보의 방향성을 활용하는 최적경로 탐색 알고리즘을 새롭게 제안한다.
본 연구는 일상생활 정보탐색의 맥락에서 개인에게 생활의 모니터링 도구로 기능할 수 있는 주변 사람과의 반복적 접촉인 일상적 만남에 대해 탐색한 연구이다. 의도적 정보행위와 비의도적 정보행위의 조합인 일상적 만남의 특성을 밝히기 위해 일상생활 정보탐색 이론에 관한 연구를 바탕으로 9명의 기러기엄마와 일대일 면접을 수행하였다. 결론적으로 일상적 만남에서의 정보요구, 정보탐색과정, 정보탐색행위의 특성 등을 밝혀내고, 연구 참여자의 해석에 기초한 일상적 만남의 레퍼토리를 분석함으로써 정보원으로서의 가치를 살펴보았다.
본 논문에서는 H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 고속 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 고속 움직임 추정 기법은 움직임 벡터가 국부적으로 일정한 상관관계를 유지하고 있다는 특성을 이용하여 각 블록의 움직임 추정 시 부호화된 인접 블록의 움직임 벡터 값으로부터 주어진 탐색 영역 내에서 수평, 수직 방향 각각 독립적으로 불필요한 탐색 영역을 제거하여 축소된 비대칭 가변 크기 탐색 영역을 결정한다. 또한, 예측된 탐색 영역제약 조건을 이용하여 가변 단계 탐색 방식을 취하는 것을 특징으로 한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식에 의해 움직임 추정 탐색 지점이 전영역 탐색 방식(Full Search)에 비해 평균 $98\%$ 이상 절감되었으며, PSNR과 비트율은 평균적으로 전영역 탐색 방식과 등일 수준인 것을 결과로부터 확인 할 수 있었다.
최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
본 논문에서는 제조/물류 기업 등 제품(물품) 이동 작업 시 효율적인 경로 제공을 위한 경로 최적화 기법을 제안한다. 이 기법은 업무지원 시스템(MES, ERP, WMS 등)이 구축되어있는 기업을 대상으로 공간정보와 업무지원 시스템에 저장되는 제품 데이터를 기준 정보로 하며, 다익스트라(Dijkstra), 개미 집단 알고리즘(Ant Colony Algorithm, ACO)등 경로 탐색 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하고자 한다. 공간정보는 공장(현장)의 레이아웃(Layout)과 제품이 적재/출하되는 렉(Rack) 등의 위치 정보가 포함되고, 업무지원 시스템에서 제품의 현재 위치, 공정 상태, 등록 시간, 제품 크기 등을 사용한다. 제안하는 기법은 상기 기준 정보를 경로 탐색 알고리즘에 적용하여 적재/출하, 공정 이동, 보관 장소 변경 등 제품의 위치가 변경되는 경우에 경로를 최적화할 수 있는 기법을 제안한다. 제품 이동 작업은 대부분 노동력에 의존하는 작업으로 경로 최적화 기법을 제안함으로써, 인력 비용 감소와 향후 로봇 기반의 제품 이동 작업에도 적용하여 자동화된 작업효과를 가져다 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 온라인 쇼핑몰을 이용하는 소비자의 외부정보탐색노력에 영향을 미치는 요인을 정보경제학적 관점, 심리적 관점, 웹사이트 이론 관점으로 구분하여 탐색하였으며, 세 가지 이론을 통합하는 통합모델을 설계하였다. 통합 모델을 실증 분석한 결과, 온라인 쇼핑몰을 이용하여 제품을 구매하는 소비자의 외부정보탐색노력정도는 탐색동기, 탐색이익 등에 직접적인 영향을 받는 것으로 검증되었다. 한편 탐색동기는 탐색이익, 구매관여에 의하여 영향을 받는 것으로 검증되었다. 그리고, 탐색이익은 구매관여, 구조적간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받으며, 탐색비용은 구매관여, 시간압박성, 구조적 간결성, 탐색의 편리성, 신뢰성에 직접적인 영향을 받는 것으로 확인되었다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 온라인 쇼핑몰의 관리에 대한 이론 및 관리적 시사점들을 제안하였다.
본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 앱스토어 유료앱 구매자를 대상으로 구매자의 혁신성과 앱의 속성에 따라 정보탐색노력과 정보원천, 정보의존도의 차이를 알아보고 앱 구매의사결정 지원에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 결과, 혁신적인 구매자는 적극적으로 다양한 정보원천을 탐색하여 구매의사결정지원에 도움을 얻지만 해당 정보보다 자신이 직접 앱스토어 검색을 통한 정보를 신뢰하는 신중한 정보탐색과정을 수행한다. 반면에 비혁신적인 구매자는 소극적인 정보탐색노력 이지만 지인추천, 어플추천, 언론 정보 등 타인에 의해 검증된 정보만을 신뢰하는 추종적인 정보탐색행위를 수행한다. 또한 유용한 앱 구매자는 쉽게 찾을 수 있고 객관적인 정보 원천을 탐색 및 신뢰하는 실용적이고 합리적인 정보탐색행위를 수행한다. 반면에 유희적인 앱 구매자는 정보탐색노력에서는 추종적이지만 대중성과 인기도 등 감성적으로 공감할 수 있는 정보원천을 신뢰하고 구매의사결정에 도움을 얻는다. 본 연구를 통해서 앱의 속성과 구매자의 혁신성에 따라 정보탐색노력과 정보원천, 정보의존도의 차이점을 알아보고 나아가 구매의사결정 지원에 미치는 영향을 통해서 앱스토어 운영자와 앱 제작사에게 앱에 대한 홍보에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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