개인의 정보통신에 대한 수요가 증가하면서 음성 위주의 무선통신은 인터넷 지원이 가능한 데이터 중심 의 무선통신으로 빠르게 전환하고 있어 무선통신 환경에서 전자상거래를 비롯한 데이터 서비스의 제공이 미래 정보통신산업의 핵심이 될 것이다. 이러한 환경 속에서 여러 매체나 보도를 통해 쉽게 접하는 용어중의 하나가 바로 무선인터넷 전자상거래(M-Commerce)이다. 이런 M-Commerce는 휴대용 무선기기를 사용한 모든 인터넷 비즈니스를 통칭하는 말로써 구매자와 판매자의 정보를 통하여 각각이 필요로 하는 상품이나 서비스를 이동 컴퓨팅 단말을 통하여 연결시켜 주는 서비스이다. 그러나 무선통신 환경에서 데이터 서비스가 원활하게 제공되기 위해서는 인터넷에서와 마찬가지로 정보보호 문제가 반드시 선결되어야한다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터의 비밀성, 무결성, 인증 메카니즘, 부인봉쇄 서비스 등 기본적인 정보보호 서비스를 갖춘 안전한 M-Commerce 시스템을 설계하고자 한다.
인터넷 중심의 정보화 사회가 되면서 B2C간 또는 B2B간에 상품 정보의 교환이 활발해지고 있다. 본 논문에서는 상품정보 교환을 위한 한 표준으로 이미 제안된 바 있는 XML 기반 통합 상품 표현 모델을 참조하고 구현한다. 이 모델은 다양한 상품정보를 XML에 기반하여 효과적으로 통합하여 표현할 수 있다. 구현은 Java의 컴포넌트 기술인 Java Bean과 EJB를 사용하여 이루어진다. 참조 모델을 사용하면 모든 상품에 공통된 데이터와 본질적인 데이터로 구분하여 기술할 수 있으며, 따라서 상품의 공통된 정보를 통합하여 기술함으로써 데이터의 중복을 피한 수 있다. 논문에서는 참조 모델이 갖는 데이터 중복 제거 효과를 웹 상의 다양한 상품 정보를 대상으로 분석한다.
현재 데이터마이닝과 관련하여 많은 주제들이 다루어지고 있다. 하지만, 전체적인 마이닝 시스템과 관련하여 마이닝 질의 언어 및 효율적인 질의 처리 방식에 대한 체계적인 연구는 충분하지 못한 것 같다. 따라서 본 논문에서는 과거 구현된 바 있는 마이닝 질의 처리기를 기반으로 하여 질의처리의 융통성을 제공하며, 효율적인 질의 처리를 취한 방법론에 대해 다루고자 한다. 과거 구현되었던 마이닝 질의 처리기는 데이터웨어하우스에 있는 primitive 데이터들을 마이닝 시스템에서 사용할 수 있도록 추출하여 보여주는 역할을 했는데, 단순히 primitive 단위의 데이터들에 대한 접근 뿐 아니라, 현재 데이터마이닝 분야에서 연구 중에 있는 개념 계층이라는 구조를 이용하여 일반화된 데이터 및 에트리뷰트들에 대한 계층적인 정보를 이용하여 체계적이며, 효율적인 마이닝 질의 처리를 가능하게 하고자 한다.
데이터 스트림 관리 시스템에서 조인 연산자는 질의가 내포하는 여러 연산자들 가운데 상대적인 계산비용이 높은 연산자로, 센서 네트워크와 같이 한정적 정보들이 개별적으로 입력되는 환경에서는 필연적으로 요구된다. 데이터 스트림은 잠재적으로 무한한 크기를 가지므로 조인 연산자는 슬라이딩 윈도우 제약사항을 가져야 하며, 종합적인 결과를 얻기 위해 조인 연산자가 여러 입력을 취할 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 것이 바로 슬라이딩 윈도우를 가지는 MJoin 연산자이다. 본 논문에서는 이러한 여러 MJoin 연산자가 시스템에 등록되어 있는 환경을 가정하고, 슬라이딩 윈도우 제약사항과 MJoin의 특성을 반영하여 전역적으로 공유된 질의 실행 계획 수립 및 처리에 관한 문제를 다룬다. 이러한 다중 MJoin에 대한 전역 공유 질의 실행 계획 수립 문제가 NP-Hard임을 증명하고, 근사화 접근 방법을 제안한다. 또한 전역적으로 공유된 질의 실행 계획을 올바르게 수행할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 이러한 연구의 노력은 데이터 스트림 환경에서 효율적인 다중 질의 최적화 및 처리기법의 기초 연구로 활용될 수 있다.
현재를 '빅데이터' 시대라 부른다. '빅데이터', 그 용어가 주는 의미대로 우리가 처리해야 할 데이터가 매우 많다는 것을 의미 하며, 과거의 데이터 정제 기술로 유의미한 정보로 가공하려면 상당한 자원이 필요하다. 현재, 장비의 고성능화 등으로 가능성이 검증되고 있고, 일부 비즈니스에 활용되는 단계이나 여전히 혼돈의 문제가 존재하며, 이러한 문제의 해결책으로 제시되는 것 중의 하나가 바로 '소셜 큐레이션'이라 할 수 있다. 본 개발 서비스1)는 시청자들이 방송 콘텐츠를 소유하고 공유하고자 하는 욕구를 반영하여, 실시간으로 TV를 보면서 방송 프로그램을 캡처하고 공유할 수 있게 한다. 방송콘텐츠에 관한 '소셜 큐레이션' 서비스이며, 이는 각 사용자들이 캡처하여 생성한 수많은 콘텐츠 중에서 사용자들이 원하는 콘텐츠를 사용자들의 사회적인 관계를 이용하여 선별적으로 제공할 수 있도록 구성한 것이다. 본 논문에서는 서비스의 개발 방향과 시스템 구성 등을 설명한다.
이동 환경에서의 서비스가 대중화 되면서 문제가 되고 있는 것이 바로 이동 호스트의 전력 제어 문제이다. 이동 호스트는 충분한 전력을 얻기 힘들기 때문에 데이터 전송을 받지 않는 경우에는 최소한의 정보만을 교환하는 상태로의 전의가 필수적이다. 현재 IETF의 Seamoby Working Group에서 논의되고 있는 IP 페이징 프로토콜의 경우에는 요구사항과 논리적인 구조만이 정의되어 있다. 현재 정의되어 있는 구조의 문제점은 유휴 (formant) 모드에 있는 이동 호스트에 데이터를 전송하기 위해서는 Dormant Monitoring Agent(DMA)로 전송된 데이터에 대하여 버퍼링이 수행되어야만 한다. 버퍼링의 목적은 이동 호스트의 유휴 모드에서 활성 (active) 모드로 전의 되는 시간 동안의 데이터의 손실을 방지하기 위함이다. 따라서, 하나의 DMA해서 관리해야 하는 이동 호스트가 많은 경우에는 대회의 양이 문제가 된다. 즉, 확장성 문제점이 존재하게 된다. 본 논문은 이러한 문제점을 줄이기 위하여 Domain Name Server(DNS)를 이용한 IP 페이징 제공 방안을 제안한다. 본 메커니즘은 송신자가 DNS에 호스트의 IP주소를 얻고자 하는 경우 IP 페이징 프로토콜을 먼저 이동 호스트의 페이징 에이전트에 전송함으로써 미리 이동 호스트를 활성 모드로 변경하게 함으로써 이전 메커니즘에서 적용되어야 하는 버퍼의 크기를 줄일 수 있는 메커니즘이다.
복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.
다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.
현재 우리가 사용하고 있는 대부분의 시스템들은 대용량의 데이터를 송수신하고 있다. 대용량의 데이터를 전송하는 방법에는 여러방법이 있으나 한정되어 있는 대역폭을 사용하여 전송하기 위한 방법으로는 고속 전송을 사용한다. 많은 양의 데이터를 고속으로 전송을 하다 보면 여러가기 원인으로 인해 발생하는 지연에 대한 보정이 어려워 지게 된다. 이런 문제를 해결할 수 있는 방법중에 한가지가 바로 FDE(Fractional Delay Element)이다. FDE 는 1Clock 이하의 지연을 주는 소자로써 클럭 단위의 보정의 문제점을 해결한 것이다. 시스템 클럭을 고속으로 동작시키기에는 소자의 문제점이 있으나 FDE를 사용하면 시스템 클럭을 변화 없이 지연 보정을 할 수 있다. 본 논문에서는 VHDL 코딩과 FPGA 를 사용하여 FDE 를 구현 하였다. FDE 의 중요한 역할을 하는 FDF(Fractional Delay Filter)를 VHDL로 코딩을 하였다.
이동통신서비스가 급격히 발전함에 따라 이동통신을 통한 회선 (circuit) 이용률은 점차 포화상태에 다다르고 있으며, 대신 인터넷 접속과 같은 데이터 서비스의 수요가 급격히 증가하고 있는 추세이다. 초기 이동통신 시스템은 데이터 서비스의 경우 간단한 메시지 전달을 주로 하는 단문데이터 서비스 위주였으나 차세대 이동통신 시스템은 대용량의 멀티미디어 서비스가 가능한 고속 데이터 서비스로 진화해 갈 것으로 예상된다. 또한 차세대 이동통신 시스템은 [그림 1]에서 보는 바와 같이 무선 접속 시스템 및 단말기의 종류 관계없이 모든 종류의 서비스를 언제 어디서나 최적의 전송률로 이용할 수 있는 것을 목표로 하고 있으며, 특히 단일한 새로운 망의 출현에 의한 서비스 제공보다는 IP 기반 이동성 지원에 의해 서로 상이한 기존 망간의 끊임없는 연동이 보다 현실적인 차세대 이동통신의 요구사항으로 떠오를 것이 전망된다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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