시각적 렌더링 포맷인 HTML은 연관된 정보를 간결하게 표현하기 위하여 테이블을 사용한다. 그러나 HTML은 컴퓨터로 하여금 정의를 처리 및 가공하게 한다는 측면에서 한계를 갖기 때문에 논리적 구조정보의 표현이 가능한 XML 문서로의 변환이 필요하다. 본 논문에서는 웹으로부터 정보를 추출하기 위한 목적의 일환으로 HTML 테이블의 논리적인 구조를 추출하여 XML 문서로 변환하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영역구분과 구조분석의 두 단계로 구성된다. 영역구분 단계에서는 잡음영역을 제거하며 시각적 및 의미적 일관성 검사를 통하여 테이블에 존재하는 속성과 값 영역을 구분한다. 이후 구조분석 단계에서는 구분된 영역에 제안된 테이블 모델을 적용하여 계층구조를 추출하며, 이로부터 XML 문서를 생성한다. 제안된 영역구분 방법의 성능을 평가하기 위하여 1,180개의 테이블을 대상으로 실험한 결과, 평균적으로 86.7%의 정확도를 보여 기존 연구보다 우수하였다.
본 논문에서는 프로토콜 조합 및 서비스 참조 기법을 지원하는 Customizable Architecture for Flexible Execution Environment(CAFEs) 실행환경을 실제 및 구현한다. CAFEs 실행환경은 프로토콜 및 서비스 소프트웨어의 재사용성을 높이기 위하여 기존 프로토콜의 기능 또는 알고리즘을 구현한 마이크로 프로토콜과 기존 응용과 호환하고 액티브 네트워크 서비스를 배포하기 위한 수단으로 동작하는 액티브 서비스라는 새로운 개념을 제시한다. 제안된 액티브 네트워크 실행환경은 기능에 따라 세 부분으로 설계되어 있다. 첫째, 가상 네트워크 시스템은 기존의 다양한 프로토콜 계층을 기반으로 가상 네트워크 채널을 형성하고 이를 바탕으로 액티브 노드를 연결한다. 둘째, 프로토콜 및 서비스 관리자는 마이크로 프로토콜 및 액티브 서비스를 합성함으로써 새로운 프로토콜과 서비스를 제공하는 역할을 담당한다. 마지막으로 이벤트 엔진은 이벤트 위임 모델을 사용하여 서비스에 존재하는 컴보넌트의 상태전이를 자동으로 감지한다. 그리고 개발된 CAFEs 실행환경을 검증하기 위하여 무선 인터넷 환경에서 사용자 단말에 적합한 웹 컨텐츠를 전달하기 위한 실험을 수행하여 가용성을 확보하였다.
최근에는 인터넷 기반의 통신 방식이 원격 제어와 데이터 수집 분야에서도 널리 채택되어지고 있다. 현재의 인터넷에서 대부분의 네트워크 애플리케이션들은 Client-Sever 모델로 개발되고 있다. 본 논문에서는 인터넷상에서 Client와 Server의 역할을 교환하여, 다양한 산업용 디바이스를 위해 단일화된 디바이스 인터페이스를 제공해 주는 DCP(Device Configuration Protocol) 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 TCP/IP 표준 프로토콜 상에서 돌아가는 응용 계층 프로토콜로 동작한다. 또한 DCP 프로토콜을 확장하여 실시간 처리 기능을 추가하고, IPv6의 QoS(Quality of Service) 지원기능인 FlowLabel과 연동하여 실시간 처리가 사용자 수준에서 가능하도록 하였다. 시뮬레이션 수행 결과 실시간 처리가 요구되는 패킷과 일반적인 패킷을 비교하였을 때, 지연시간 측면에서 보면 실시간 처리가 요구되는 패킷은 처리율과 무관하게 마감 시간 전에 처리됨을 알 수 있다.
소프트웨어의 규모가 커지고 복잡해지고 있음에도 불구하고 한편으로는 개발기간의 단축, 코스트 절감, 생산성, 품질 향상 등이 요구되어지고 있다. 질 좋고 효율적인 소프트웨어를 구현하기 위해 예전부터 수많은 기법과 방법들이 제안되었고 구현되었다. 대표적인 것으로 다양한 CASE도구, 프로세스 평가모델(CMM, SPICE, ISO9000), 메트릭스 등이 있다. 하지만 이러한 개발 지원 방법들은 개발자 각 개인의 생산성을 위해 지원하기보다는 주로 프로젝트 전체 관리를 위해서 사용되어지고 있는 것이 일반적이다. 따라서 이러한 기법과 방법들을 개별 프로그래머의 개발과정에 사용하는 것은 부적절하다. 본 연구에서는 객체지향적 소프트웨어 개발방법론을 적용한 개발 프로세스를 개발조직의 평가개선보다는 개발자 개인의 작업향상과 품질향상에 위한 기법을 개발하였다. 특히 개발프로세스 중 코딩 단계에서 생산되는 생산물(source code)의 품질평가를 할 수 있는 평가 시스템을 제작하였다. 구체적으로 이 평가 시스템은 Java프로그램에 대한 품질평가로서 단순히 메트릭스 값만을 보여 주는 것이 아니라, 개발자가 작성한 소스코드, 클래스(class)의 계층구조를 동시에 보여준다.
본 논문에서는 인터넷 네트워크 구조 및 트래픽 특성을 고려하여 수정 계층적 네트워크 모델을 설계하고, 이를 기반으로 확장성, 데이타 손실율, 전송지연특성 그리고 자원효율성 등을 향상시킨 EDCBT(Enhanced Dispersed Core-Based Tree) 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 제시한다. EDCBT는 양방향성 분산공유트리방식으로, 기존의 방식들과는 달리 도메인 내부의 트리관리와 도메인간 트리관리 모두를 통합처리할 수 있는 구조로 설계되어 있다. 도메인 내부에서는 코어 라우터를 중심으로 CBT 형태의 멀티캐스트 트리를 구성하고, 이렇게 형성된 각 도메인간의 트리구성은 경계라우터들간의 상호작용을 통해 이루어지게 된다. EDCBT의 주요 특징으로서 지역망간 트리전환이라는 새로운 개념을 도입하였는데, 이를 통해 통신의 품질과 네트워크 이용율을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 최종적으로 제안 프로토콜의 성능평가 및 코어 라우터의 위치에 따른 효과등을 종단간 전송지연 및 데이타 손실율, 망처리율과 같은 대표적인 평가기준에 따라 네트워크 모의실험용 소프트웨어인 MIL3사의 OPNet을 이용하여 검증한다.
대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.
여러 종류의 접속망이 혼재할 것으로 예상되는 차세대 무선 네트워크에서 매크로 이동성을 지원할 수 있는 기법으로 mobile IP (MIP)와 SIP가 주목 받고 있다. 그 특성상 MIP는 TCP를 사용하는 비실시간 서비스에, SIP는 RTP/UDP를 사용하는 실시간 서비스에 적합하며, 따라서 두 종류의 서비스를 모두 사용하는 단말의 경우 MIP와 SIP를 함께 사용하여야 효율적인 이동성 관리가 가능하다. 이를 위해서 지금까지 여러 종류의 MIP-SIP 연동 기법들이 제안되었지만 아직은 두 프로토콜의 수행 과정에 초점이 맞춰져 있어서 뚜렷한 성능 향상을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 보다 발전된 MIP인 fast MIPv6와 early SIP mobility를 이용하여 MIP와 SIP를 효율적으로 연동할 수 있는 방안을 제시한다. 해당 기법은 MIP와 SIP mobility를 동시에 수행함으로써 서비스의 중단 시간을 줄여 QoS를 보장한다. 또한 본 논문에서는 제시한 기법의 성능 분석을 위해서 지연 모델을 정의하고 그 성능을 보인다.
폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
석면은 강한 독성이 있는 물질로 폐암 및 폐와 관련된 질환에 치명적이다. 최근 자연 상태의 석면이 함유된 지역에 대한 정확한 정보의 부재로 석면이 함유된 지역을 효율적으로 관리할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 효율적인 석면관리를 위해서 석면위험지역을 지역적으로 등급화 할 수 있는 자연 상태의 석면 노출위험도를 제작하는 것이다. 이를 위해서는 먼저 석면 위험지역을 평가할 수 있는 주제를 발굴하고 필요에 따라 현지조사를 통해 공간적으로 매핑 할 수 있는 주제도를 작성한다. 또한 석면 데이터에 대한 분석 표현 및 프로세스들을 정리하여 석면 지식베이스 구축을 하고 석면노출위험을 위한 평가모델을 마련한다. 석면 노출위험도 작성을 위한 공간분석은 문헌 및 전문가의 의견에 기반을 둔 가중치 분석과 불확실한 데이터에 사용하는 퍼지 연산자들을 이용한 공간 중첩분석을 수행한다. 가중치 및 퍼지 연산에 따라 작성된 석면 노출 위험도는 지역을 계층적 관리함으로써 석면 안전 및 보상에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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