본 연구는 국내 기록관리학 분야의 학술논문을 대상으로 3가지 연구자 네트워크(공저 네트워크, 저자동시인용 네트워크, 저자서지결합 네트워크)를 구성하고, 각 네트워크에 나타난 중심성과 연구성과의 연관성뿐만 아니라 중심성들 간의 연관성을 분석하였다. 주요한 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 공저 네트워크에서 3가지 중심성이 높은 연구자들은 연구성과도 높게 나타났다. 둘째, 저자동시인용 네트워크와 저자서지결합 네트워크에서 매개 중심성은 연구성과와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 3가지 연구자 네트워크에서 각각의 중심성들 간에는 연관성이 높게 나타났다. 넷째, 3가지 연구자 네트워크의 모든 중심성들 간에는 높은 연관성을 나타내지 않았다.
본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
대부분의 통신 네트워크에서는 정보 전달이 라우팅(routing)에 의해 이루어진다. 라우팅은 각 노드의 입력 링크를 통해 들어오는 정보를 단순히 출력 링크로 전달하는 것이다. 네트워크 코딩 (network coding)은 네트워크의 노드에서 입력 정보의 전달 및 적절한 결합 등을 포함한다. 본고에서는 네트워크 코딩의 이론적인 배경에 대해 알아보고, 네트워크 코딩을 실제 네트워크에 적용하기 위해 필요한 요소와 네트워크 코딩이 응용되는 예에 대해 알아본다.
본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.
베이지안 네트워크는 변수들간의 원인-결과 관계를 확률적으로 모델링하기 위한 도구로서 소프트웨어 사용자의 목적을 추론하기 위해 널리 이용된다. 행동기반 로봇 설계는 반응적(reactive) 행동 모듈을 효과적으로 결합하여 복잡한 행동을 생성하기 위한 접근 방법이다. 행동의 결합은 로봇의 목표, 외부환경, 행동들 사이의 관계를 종합적으로 고려하여 동적으로 이루어진다. 그러나 현재의 결합 모델은 사전에 설계자에 의해 구조가 결정되는 고정적인 형태이기 때문에 환경의 변화에 맞게 목표를 변화시키지 못한다. 본 연구에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 현재 상황에 가장 적합한 로봇의 목표를 설정하여 유연한 행동선택을 유도한다. Khepera 이동로봇 시뮬레이터를 이용하여 실험을 수행해 본 결과 베이지안 네트워크를 적용한 모델이 상황에 적합하게 목적을 선택하여 문제를 해결하는 것을 알 수 있었다.
방대한 양의 웹 정보를 적절히 가공하여 사용자가 원하는 서비스를 생성하기란 쉽지 않다. 웹서비스는 사용자가 원하는 적절한 정보를 표준화된 인터페이스를 통해 처리할 수 있는 기능을 제공하고 결합을 통해 보다 복잡한 서비스를 생성할 수 있도록 해준다. 오프라인에서 물품을 사기 위해 상점에 들어갈 때 점원의 도움을 받는 것처럼 웹서비스도 상황에 맞춰 유연하게 제공되어야 한다 그러나 일반 웹서비스 생성은 사용자의 정보를 능동적으로 판단하지 않고 정적인 규칙에 의존한 결합이 주를 이루고 있다 본 논문의 서비스 에이전트는 행동 네트워크를 사용하여 사용자에게 적절한 서비스를 제공한다. 행동 네트워크는 외부환경과 내부목표를 바탕으로 각각의 행동들이 서로 연결 관계를 가지고 있다. 각각의 행동의 선택은 다른 행동과 외부환경에 영향을 주기 때문에 동적으로 사용자의 환경과 입력이 변하여도 적절히 대처하며 서비스 선택을 할 수 있다. 행동 네트워크를 바탕으로 동적 서비스 생성 시스템을 만들었고, 이를 이용하여 Amazon 도메인에서 능동적인 서비스 제공이 가능함을 보였다.
ATM네트워크상의 ABR서비스는 네트워크 상에서 예약형 서비스가 사용하고 남은 대역폭을 활용하여 데이터를 전송하는 방식으로 제어정보를 전송하는 피드백 매커니즘을 사용하여 네트워크상의 정체를 제어한다. 본 논문에서는 ATM네트워크 상에서 효율적인 정체 제어를 위하여 ABR 트래픽 서비스의 전송률 제어 방식인 EFCI와 ER방식의 장점을 결합하여 네트워크 정체 상태에 따른 적응적인 제어방식을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 제어방식의 주기적인 특성과 전송된 셀의 양을 분석 제시한다.
스케쥴링 및 데이터율의 결합 제어와 같은 자원할당 기술은 전파인지 네트워크에서는 매우 중요한 문제이다. 그러나 전파인지 네트워크에서는 주사용자 채널의 스토케스틱 특성으로 인하여 데이터율 및 스케쥴링을 결합하여 제어하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 전파인지 네트워크에서 신뢰성 제한 조건들을 고려한 비대칭 데이터율 및 스케쥴링 결합 제어 기법을 제안한다. 데이터율 및 스케쥴링 문제를 컨벡스 최적화 기법으로 공식화하고 쌍대성 분해 기법을 사용하여 부분 문제로 변환하여 분산화 하였다. 본 논문에서는 전체 시스템의 효용함수를 최대화 하도록 분산 노드들의 데이터율을 분산적으로 제어하는 알고리즘을 제안 하였다. 반면, 스케줄링은 기지국이 최적화하는 비대칭 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 비대칭 결합 제어 알고리즘은 전체 최적화 해로 수렴하는 것을 수치해석 기법으로 검증하였다.
최근 네트워크의 전송 효율 증가를 위한 네트워크 코딩 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 코딩 기법 중 하나인 Random Linear Network Coding(RLNC)를 서브패킷 단위로 적용하고 이를 오류 정정 코드중 하나인 Low-Density Parity-Check(LDPC)와 결합한 결합 코드인 A Joint Sub-Packet Level Network Coding and LDPC 기법을 제안하고, 네트워크 코딩 기법의 특성을 동일하게 가지며 제안방법을 사용함으로써 발생하는 추가적인 오류정정 성능을 보이고자 한다. 시뮬레이션 결과, 여분의 패킷을 획득하였을 때, LDPC만을 사용하는 것과 비교하여 오류 정정 능력이 향상되는 것을 확인하였다.
일상생활을 편하고 재미있고 안전하게 만들기 위해 홈 네트워크가 수집과 전기적인 많은 장치를 연결한다. 이더넷과 거주 게이트웨이의 단 하나의 함께 나눠 진 광대역 커넥션에 대한 무선 기술의 수렴은 집 네트워크의 주요 특징이다. 이런 종류의 다종다양한 네트워크는 다른 QoS 장치를 실행할 필요성을 인식했다. 이 논문에서는 기본적으로 IP QoS을 통합하고 홈 네트워크에서 QoS단언을 위한 QoS 장치의 타전을 한다. 이 논문에는 PCF와의 결합 지 연 시간과 사용자 요청의 알고리즘을 결합 비교하고 사용자 조합과 PCF의 결합 실행이 가장 좋다는 것을 결론을 짓는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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