오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스 등의 매체에서 트랙백을 사용해 자신의 의견을 보다 자유롭게 나타낸다. 그러나 이러한 자유로움을 악용해 트랙백 스팸을 유발하여 네트워크의 자원을 낭비하고 방문자들에게 잘못된 정보를 전달해 해당 포스트의 신뢰를 떨어뜨린다. 트랙백 스팸은 유명한 포스트와 연계하여 자신의 포스트로 사용자들을 유도하는 특징을 가지기 때문에 일반적인 웹 스팸을 탐지하는 기술을 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 자신이 작성한 글이 다른 사람의 글과 관련이 있다고 생각하여 다른사람의 글에 자신의 글을 링크시키는 트랙백의 특성을 이용하여 원본 페이지와 트랙백 페이지 그리고 트랙백 페이지의 아웃링크 내용상의 유사도와 동시 출현(co-occurrence) 정보를 이용하여 트랙백 스팸을 처리하고자 한다.
지식서비스에서는 최근 자사의 지식정보에 대해 대표적인 지식 구축 채널로 발전중인 블로그(Blog)와의 연계를 추구하기 위해 트랙백(Trackback) 서비스 제공하고 있으며 이를 통해 자사를 넘어 다양한 블로그 서비스를 통해 지식 정보를 제공하고 있는 블로그 사이트들 과의 지식 체인(Knowledge Chain)을 형성하고 있다. 본 논문에서는 지식 체인 서비스를 제공하고 있는 다음 커뮤니케이션사의 지식 서비스에 대한 트랙백 주소 확보를 위한 구조 및 환경에 대해 분석 제공하고 있으며, 앞서 언급한 지식서비스와 블로그간의 지식 체인 형성시 필수적으로 요구되는 트랙백 주소 확보를 보다 용이하게 할 수 있도록 웹 기반의 비동기적 통신 스크립트 기술인 AJAX를 이용하는 클라이언트 측의 웹 어플리케이션 형태의 "트랙백 주소 추출 시스템"을 제시 구현하고 있다.
최근 다양한 주제 분야의 블로그가 이용자의 정보요구를 충족시켜주는 웹 정보원 중 하나로 활용되고 있다. 본 연구에서는 블로그 페이지의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이용자가 부여한 태그 및 트랙백을 이용하여 블로그 페이지의 검색 실험을 수행하였다. 실험을 위해 4,908개의 블로그 페이지와 각 페이지에 트랙백으로 연결된 다른 블로그 페이지의 URL을 수집하였다. 검색 자질로 본문의 용어에 이용자 태그를 추가하였을 경우와 네트워크 중심성 값을 반영하였을 경우 모두 검색 성능이 향상되었고, 본문 용어와 이용자 태그를 검색 자질로 함께 사용하고 여기에 중심성 값을 반영하였을 경우 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 백트랙킹 알고리즘을 이용한 하드웨어/소프트웨어 분할 방법을 제안한다. 최적의 해를 찾을 때에 효율적인 가지치기 함수를 정의하여 불필요한 탐색 단계를 제거하므로써 계산 시간이 단축될 수 있도록 하였다. 또한 제약조건에 따라 트리의 검색 순서에 변화를 주어 효율적인 검색이 되도록 하였다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 시뮬레이티드 어닐링 방법의 결과와 비교 분석하였다.
오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 주파수 할당의 최적화를 위하여 제약만족문제의 모델링과 백트랙킹 탐색의 경험적 알고리즘을 제안한다. 연구의 목적은 주어진 서비스 영역에서 공동체 라디오 방송국의 개수를 최대화하면서 동시에 필요주파수를 최소화시키는 제약조건을 만족하는 주파수 할당이다. 본 연구는 효과적으로 해를 찾기 위하여 경험적 알고리즘을 제안하는데, 이것은 제한된 시간 안에 해를 찾는데 필요한 백트랙킹 횟수를 최소화하는 변수 순서와 값 순서에 관한 방법이다. 백트랙킹에서 불일치성을 늦게 발견하는 문제를 보완하기 위해서 일관성 강화기술 또는 제약 전파 방법을 사용한다. 백트랙킹 탐색과 일관성 강화 기술을 함게 사용함으로써 제약만족문제에 관한 보다 강력하고 효과적인 알고리즘을 얻을 수 있다. 본 논문은 또한 계산된 해와 이론적인 하한 값을 비교함으로써 제안된 알고리즘의 성능 비교를 수행한다.
기존의 컴포넌트 기술 방법들이 특정 컴포넌트에 대한 기능적 기술에 상호 결합을 위한 문맥 조건을 추가하는 방식으로 되어 있으므로 발생하는 컨트랙트로서의 미흡한 기능 및 컴포넌트 간 재귀적 결합에 대한 지원 기능이 불충분하다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위하여 결합 컨트랙트라는 컴포넌트 컨트랙트 기술 방안을 제안하고 간단한 예를 들어 결합 컨트랙트의 구조를 보였다.
고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.
소프트웨어 개발비용의 대부분이 생명주기 중에서도 특히 테스트 공정에 소비된다. 일반적으로 디버깅을 위해 자주 사용되는 기법으로서 백트랙(backtrack) 기법과 프로 그램 슬라이스 기법이 있으나 디버거에 대한 풍부한 경험이 요구되거나 대규모 프로그램 에 대해서는 적용하기 곤란하다. 본 논문에서는 표준적으로 사용되고 있는 설계문서의 정보를 이용하고 벡트랙기법과 프로그램 슬라이스 기법을 조합시킨 새로운 오류 위치의 결정 방법을 제안하였다. 디버깅 기법을 제안하기 위해 몇 가지 기본개념과 대상으로 하는 오류, 표준적인 설계문서 및 제안하는 오류 위치의 결정방법에 대해서 기술하였다. 그리고 오류가 포함한 프로그램의 예를 이용하여 제안한 방법의 절차를 설명하였으며 끝으로 제안방법과 일반 슬라이스 기법을 비교.분석하였다.
피션트랙 검출에 의해 고체 및 액체상태 지질물질 내 우라늄을 정밀정량하는 최적기법을 제안하고 그 적용성을 검증하였다. 우라늄 정량은 중성자 조사에 의해 유도시킨 $^{235}U$의 핵분열 흔적을 트랙 디텍터에 기록하여 고배율 현미경 하에서 계수함으로써 이루어진다. 우라늄-친화력이 좋은 암석(예: 화강암, 석탄)을 분말 펠릿시료로 만들어 건식 검출하면, 그다지 높지 않은 우라늄함량(<5 ppm, 즉 ${\mu}g\;g^{-1}$)에서도 빈번하게 함유된 함-우라늄광물에 기인한 트랙 군집현상으로 인해 시료의 전체평균 함량 결정이 쉽지 않았으며, 트랙 균질부와 군집부를 별도로 검토해야 한다. 시료의 균질성이 유지된다면 백운모-Lexan 디텍터에 의한 중복 측정과 여러 차례 중성자 조사에 의한 반복 측정에서 높은 재현성이 확인되었다. 건고 액체시료 경우에 $10^1ppm$ 수준 및 그 이상의 우라늄함량에서 흔히 나타나는 불균질 현상을 극복하기 위해, 진공 석영튜브를 이용한 습식 검출법을 제안한다. 습식 검출에서 우라늄 균질성은 $10^0ppm$ 수준 이하에서 회복되며, 측정하한은 $10^2ppb$ (i.e. $ng\;g^{-1}$) 수준까지 무난한 것으로 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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