VC 통합은 동일한 VC 레이블을 가진 VC들에서 각 VC의 해당 셀들을 구분하는 기능이 필요하다. 이러한 확인절차(identification process)를 돕는 다양한 접근 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분이 추가적인 버퍼링을 필요로 하거나 프로토콜상의 오버헤드나 전송 지연을 가져옴으로써 QoS 규정을 만족시키기에 어려웠다. 이러한 단점을 극복하는 동시에 VC-통합을 지원하는 스케줄러(VCMS)가 제안되었으나 모든 VC들이 통합되거나 유입 트래픽이 매우 작은 경우 snoop하기 위한 비통합 셀들이 부족하게 되는 현상이 발생한다. 이 경우 비어 있는 슬롯들을 채우기 위해 특별한 제어 셀들을 사용하게 되나 제어 셀의 개수가 많아지면 셀 유실률이 높아질 수 있으며 부가적인 패킷 전송지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비어있는 큐를 갖는 VC의 시퀀스들은 건너뛰고 단지 이를 표시하기 위한 SS 셀만을 채워 넣는 Sequence Skipping(SS)을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 SS가 셀 유실률과 평균 패킷 전송지연을 줄일 수 있으며 따라서 VC 통합에 적합한 방안임을 보인다.
태블릿 PC 사용자 수가 날로 증가되고 있는 배경 하에, 온라인 쇼핑 방면에 관한 애플리케이션도 상응하게 빠른 발전을 가져 왔다. 하지만 실제 상황으로 사용자 사용능력의 차이는 쇼핑 애플리케이션이 사용자 수요의 만족에 영향을 준다. 하여, 쇼핑 애플리케이션은 GUI 디자인에서 사용자 사용성을 제고하는 방면에 있어 개선이 필요하고, 이로써 각종 유형의 사용자 사용수요를 만족해야 한다. 따라서 본 논문은 태블릿 PC용 애플리케이션의 GUI 디자인 상관연구를 진행하면서, 정보전달에 대한 시각화 그래픽요소를 충분히 고려하고, 이제 중국시장에 순위 5개 쇼핑 애플리케이션을 대상으로 아이콘, 레이블과 컬러 3가지 GUI 디자인 시각적 구성요소에 대한 내용을 비교 분석하였다. 또한, 태블릿 PC 쇼핑 애플리케이션의 중국 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하고, 조사결과를 기초로 하여 기능성과 GUI 디자인을 조화롭게 반영할 수 있는 쇼핑 애플리케이션의 GUI 디자인 제안을 제출하였다. 본 연구 결과를 통해 아이콘, 레이블, 컬러 3가지 시각적인 GUI 구성요소가 사용자에게 사용성에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한, 본 연구가 쇼핑 앱 GUI 디자인 분야에 참고할 만한 자료로 기대된다.
방송 매체를 통한 정보 습득은 현대를 살아가기 위한 필수적 요소이며, 디지털 테크놀로지의 발전으로 각 방송사는 인터넷을 통한 서비스 전환을 진행하고 있다. 이에, 본 연구에서는 한국, 미국, 일본의 대표적 방송사 웹사이트를 대상으로 웹 접근성 평가를 진행하여 그 결과를 비교 분석하였다. 그 결과에 의하면, 세 나라 방송사들 모두 접근성 수준에 현저한 차이를 보이지는 않았으나, 한국 방송사들의 경우, 대체텍스트 제공, 반복 영역 건너뛰기 및 제목 제공 등에서 접근성 준수율이 미흡한 것으로 조사되었다. 또한 텍스트 콘텐츠의 명도 대비와 사용자가 의도하지 않은 기능의 실행, 기본 언어 명시 및 레이블 제공 등에서도 접근성 오류가 있는 것으로 조사되어, 접근성 준수를 위한 수정 및 보완이 시급한 것으로 나타났다.
적절한 이동 인터넷 서비스를 제공하기 위해서는 IP의 이동성을 제공하는 Mobile IP의 지원이 필요하며 이를 위한 서비스 네트웍의 구축을 위해서는 속도, 확장성 그리고 서비스 제공능력이 뛰어난 IETF(Internet Engineering Task Force)의 MPLS(Multi-protocol Label Switching)로 구성이 바람직하다. 본 논문은 현재 MPLS표준화에서 이동성을 지원하는 노력을 하고있지 않은 상태에서 Mobile IP를 효율적으로 수용하는 MPLS 구조를 제시한다. 제시하는 구조는 Mobile IP의 등록 메시지와 MPLS 레이블의 분배를 결합하여 망 내의 터널링 시 3계층의 캡슐화가 아닌 2계층을 터널링을 활용하여 헤더의 남용을 막고 홈 에이전트로 유입되는 패킷들이 이동성 바인딩 리스트를 참조하지 않고 지연 없이 망 내로 터널링 될 수 있는 구조를 보여준다. 제시하는 구조는 특히 무선 망과의 연동과 인터넷과의 연동 기능을 수행하는 IMT-2000망에서 이동 인터넷을 위한 서비스 패킷 망의 기본 구조로 활용될 수 있다.
어노테이션 시스템에서 원본문서가 갱신되었을 경우 어노테이션이 항상 적절한 위치를 유지하기 위해서는 로버스트(robust)한 위치재생성(repositioning) 기능이 필요하다. XML 문서환경에서 어노테이션에 대한 위치재생성을 위해서는 텍스트 정보뿐만 아니라 구조문서 특성을 포함할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 XML 기반의 원본문서 및 어노테이션 정보를 논리구조트리(logical structure tree)로 표현하고, 각 트리간의 대응관계를 분석하여 복수의 후보 앵커들을 생성한다 또한 복수의 후보 앵커들 중 최적의 후보 앵커를 선택하기 위하여 논리구조트리 앵커 노드의 문자열(textual data) 및 레이블 정보에 기반한 단계별 앵커링 기준을 제시한다. 그 결과 본 논문에서는 구조문서 환경에서 다양한 형태의 컨텍스트 갱신이 발생하였을 경우에도 로버스트한 위치재생성이 가능하다.
보이스피싱 통화 내용을 탐지하고 분류하는데 핵심 엔진으로 최신 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘과 결합된 자연어 처리(NLP)의 텍스트 분류 작업이 널리 사용된다. 비대면 금융거래의 증가와 더불어 보이스피싱 통화 내용 분류에 대한 많은 연구가 진행되고 양호한 성과를 보이고 있지만, 최신 NLP 기술을 활용한 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문은 KorCCVi라는 레이블이 지정된 한국 보이스 피싱 데이터의 텍스트 분류를 기반으로 여러 다른 최신 알고리즘과 비교하여 사전 훈련된 한국어 모델 KoBERT의 한국 보이스 피싱 탐지 성능을 벤치마킹한다. 실험 결과에 따르면 KoBERT 모델의 테스트 집합에서 분류 정확도가 99.60%로 다른 모든 모델의 성능을 능가한다.
소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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