하이퍼링크 환경에서의 정보검색은 주로 문서에 존재하는 링크정보를 이용하여 이루어진다. 본 논문은 하나의 문서에 존재하는 여러 개의 하이퍼링크마다 연결되는 문서와의 유사성을 측정하여 차등적으로 링크의 연결정보를 부여하여 기존의 알고리즘을 개선하였고, 관련이 없는 문서로의 하이퍼링크로 인해 발생되는 topic drift현상을 제거하기 위해 문서와 확장된 질의와의 유사성을 측정하여 문서의 가중치를 계산에 적용하도록 알고리즘을 개선하였다. 개선한 알고리즘의 성능을 확인하고자 TREC10의 web tree부분에 적용하여 향상된 검색 결과를 얻었다.
본 논문에서는 사용자 인터페이스에서 발생하는 링크와 클릭의 순환과정에 대하여 고찰하였다. 링크는 저자 관점에서의 클릭이고, 클릭은 독자/사용자 관점에서의 링크로 해석할 수 있다. 링크에 대한 클릭으로 읽기 구조가 만들어지며, 이 과정에서 읽기의 문맥이 영향을 받는다. 이러한 변화는 사용자의 예측에 영향을 미치게 되고, 그 결과로 사용자의 다음 행위에 영향을 미친다. 이러한 순환의 과정을 사용자 관점에서 모형화 하였다. 링크-클릭 순환모형은 화면에서의 문맥변화에 따라 6단계로 구성된다. 이 모형의 효과성을 보기 위하여 인터넷 탐색기 상에서 두 개의 유명 포탈 홈페이지를 고찰해 보았다.
최근 인터넷을 대상으로 하는 정보검색의 방법 중 하이퍼링크 정보를 이용한 방법이 각광받고 있다. 그리고 하이퍼링크 정보이외에 문서내에 존재하는 다양한 정보를 이용하여 검색 성능을 향상시키고자 하는 시도가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 문서와 문서 사이의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 부설하여 검색 성능을 향상시킨 방법을 개선하여 문서내의 주제정보를 추출하고 주제 단위의 유사도를 이용하여 하이퍼링크의 가중치를 새롭게 부여하여 링크분석 알고리즘에 적용하였다. 본 연구에서 제안한 방법이 문서사이의 유사도를 이용한 방법보다 뛰어난 성능을 나타내고 있음이 입증되었다.
본 논문은 주파수 천이를 적용시킨 광무선(fiber-radio)시스템의 광링크부에 대한 성능분석을 한다. 제시된 광링크부는 CS(control station)에서 얻어진 밀리미터파 대역 광파일럿톤(optical pilot tone)이 하향링크뿐 아니라 상향링크에도 공급되도록 하여 BS(base station)의 구조를 간단히 하였다. 광파일럿톤을 얻기 위해 CS의 EOM(electro-optic modulator)을 MAB(maximum bias), MIB(minimum bias), QB(quadrature bias)로 바이어스를 달리할 수 있으며 각각의 경우에 따라 링크의 성능을 분석한다. 분석은 레이저 광원의 전력이 일정한 경우와 PD(photo detector)에 수신되는 광 DC 전력이 일정한 경우에 대해서 행하여지며 각 경우에 대해서 최적의 하향링크 CNR 및 상향링크 SFDR(spurious free dynamic range)을 얻기 위해 효과적인 바이어스 방식을 제시한다
포탈 사이트와 더불어 여러 상업용 사이트의 경우 수많은 고객들을 수용하기 위해 여러 가지 서비스들을 개발하고 있다. 여러 가지의 서비스들은 사이트의 링크 서비스로 서비스 되고 있다. 그러나 이런 서비스의 개수들이 크게 늘어나면서 초기 서비스 웹페이지의 크기도 늘어나게 된다. 많은 링크 서비스들은 초기 웹페이지의 소스의 크기를 크게 함으로써 웹서버에 부하를 주게 된다. 다수의 사용자들이 웹 페이지에 접근했을 경우 서비스 속도에 저하를 줄 수 있다. 이런 문제점을 보완하기 위해 링크 맵 시스템을 구현하여 링크 서비스 모두를 서비스하는 것이 아니라 일부 서비스만 제공하는 것으로 서버의 부하를 줄일 수 있다. 접근 사용자들은 평상시와 다름없이 웹 사이트에 접근하지만 링크 맵 시스템이 자동으로 불필요한 링크들을 제거하고 웹 페이지를 서비스한다. 이때 서버에 부하에 미치는 영향도 테스트하여 확인한다.
링크 기반 검색엔진은 사용자의 질의어와 관련된 웹문서들에 대해 링크 정보를 이용하여 순위를 생성한다. 링크 정보는 문서들간의 추천을 나타내므로 중요한 문서를 찾는데 이용할 수 있다. 링크 정보를 이용한 검색은 일반적인 텍스트 기반 검색엔진에 비해 좋은 결과를 낸다고 알려져 있다. 링크 정보를 이용한 검색엔진의 대표적인 예로는 Google과 Clever Search가 있다. 본 논문에서는 링크 정보를 이용한 검색엔진을 개발하고 퍼지 개념 네트워크를 이용하여 개인화를 수행한다. 퍼지 개념 네트워크는 퍼지 문서 추 2654; 시스템을 위한 지식베이스로 이용된다. 사용자 프로파일을 이용하여 사용자별로 퍼지 개념 네트워크를 생성하고 링크 기반 검색 결과를 개인화한다. 3명의 사용자에 대해 실험을 수행하여, 개인화가 주는 효과에 대해 평가한다. 검색결과는 중요한 웹 문서를 찾아 주었으며, 개인화 과정을 통해 사용자가 원하는 순서대로 정렬해 주는 것을 알 수 있었다.다.
TCP는 패킷손실이 발생할 경우에 이를 혼잡에 의한 것이라고 판단하여 혼잡제어를 수행하는 프로토콜이다. 그러나 무선망은 그 특성상 에러가 많기 때문에 기존의 TCP프로토콜을 그대로 적용할 경우 불필요한 혼잡제어를 수행하게 되어 결국 전체 망의 성능을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 링크상태에 따라 송신률을 조절하는 TCP-ELSA 메커니즘 이용하여 링크상태 예측 방법을 개선하였다. TCP-ELSA는 무선링크의 링크상태를 예측하여 송신률을 조절하여 대역폭의 효율을 증가시키고 링크의 공평성을 보장하는 메커니즘이다. 본 논문에서 제안하는 개선된 TCP-ELSA는 링크상태 예측방법에 있어서 오류가 발생할 수 있는 경우를 고려함으로써 공평성을 유지하면서도 좀더 정확한 링크상태의 예측이 가능하도록 한다. 그리고 실시간 패킷을 비실시간 패킷과 구분하여 전송하도록 하여 Qos를 제공하였다.
90년대 이전에 정보 검색에 대한 연구는 문서의 내용을 기반으로 한 연구가 주류였으며, 90년대에는 링크를 이용한 연구가 활발하였다. 90년대 말에 Page Rank와 HITS가 링크를 이용한 연구의 대표적 사례이며, 최근에는 문서의 내용과 링크 정보를 같이 이용하는 연구가 많이 발표되고 있다. 본 논문도 문서의 정보와 링크 정보를 이용한 새로운 검색 모델을 제시하고자 한다. 본 논문에서 사용하는 링크 정보는 수집된 문서에서 추출한 Page Rank의 가중치와 한 페이지를 가리키는 링크들의 목록이며, 상용하고자 하는 문서의 정보는 본문 내용과 Anchor Text이다. 링크 정보와 문서 정보를 이용하여 Anchor 벡터와 문서 벡터를 만들고, 각각 질의어 벡터와 Cosine Measure를 하여 값을 구한 후, 더한 값을 해당 문서의 가중치로 하여 검색에 이용한다.
링크 예측은 주어진 그래프에서 가까운 미래에 발생할 가능성이 높은 새로운 링크를 예측하는 문제이다. 본 논문에서는 유사도 기반 링크 예측의 정확도를 향상시키는 전처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사도 기반으로 예측한 링크들을 그래프에 추가하고, 이 추가된 링크들을 포함하는 그래프를 기반으로 다시 새로운 링크들을 예측하여 추가하는 점진적 추가 방식을 채택한다. 실세계 데이터를 이용한 실험을 통하여, 제안하는 전처리 기법이 기존 링크 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서 는 DS-CDMA(direct sequence code division multiple access) 통신시스템에서 다중안테나를 이용한 송신 빔 형성이 하향 링크의 성능에 미치는 영향을 빔 패턴을 통하여 연구하고자 한다. FDD(frequency division duplex) 시스템에서 상향 링크와 하향 링크는 반송파 주파수를 다르게 사용한다. 하향 링크가 상향 링크와 일치하는 빔 형성 가중치들을 사용한다면, 하향 링크의 안테나 빔은 다소의 DOA(direction of arrival)차이 때문에 빔형성 이득에 있어서 영향을 받게 된다. 따라서 서로 다른 반송파 주파수가 하향 링크의 빔 형성 성능에 미치는 영향을 분석한다. 주파수 조정 처리 방법은 상향 링크의 빔형성 가중치로부터 하향 링크의 가중치로 변환을 가능하게 한다. 이 방법을 이용하여 상향 링크와 하향 링크의 주파수 차이에 의한 하향 링크의 성능 저하를 감소시킬 수 있다. 주파수 선택적 채널에서 상향 링크는 경로마다 하나의 가중치를 이용하여 PPPW(per path per weight) 빔형성을 만들고, 반면에 하향 링크는 사용자당 가중치를 한 개만 사용하는 PUPW(per user per weight) 벡터를 이용한다. 상향 링크 PPPW 가중치들로부터 하향 링크 PUPW를 위한 하나의 빔 패턴을 형성하기 위해서 세 가지 방법을 고려한다. 첫째는 신호의 세기가 가장 큰 경로만을 이용한다. 둘째는 모든 경로들에게 각각의 크기에 비례하는 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합하여 하나의 빔을 형성한다. 셋째는 모든 경로들에게 같은 크기의 가중치를 할당하여 다중 빔들을 결합한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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