이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
본 연구는 정보 시스템으로서의 웹(WWW)의 인지심리학적 특성들을 고려하여 웹사이트의 사용성에 관련된 디자인 특성들을 밝히고자 하였다. 구체적으로 다양한 목적의 웹사이트를 선정하고 다양한 비실험적 방법들을 이용하여 그 사이트의 홈페이지 디자인에 관한 사용성 평가를 실시하였다. 이를 위해 연구 1에서는 설문조사법을 통한 웹사이트의 사용성을 조사하였다. 그 결과, 몇 가지 중요한 사용성과 관련된 디자인의 특성들 및 요인들이 추출되었다. 연구 2에서는 연구 1에서 쉽게 발견되지 않은 특정 웹사이트의 세부적 사용성 문제들을 검출하기 위해 발견적 평가를 실시하였다. 연구 2의 결과, 발견적 평가가 연구 1 의 설문조사에 비해 디자인의 세부적인 문제점들을 더 잘 드러내는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 빠르고 정확하게 elephant flow를 발견할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 응용 프로그램의 등장으로 인하여, 네트워크 트래픽의 대규모화가 급속히 진행되고 있는 추세이다. 이러한 변화에 따라 네트워크 대역의 상당 부분을 점유하는 elephant flow 가 자주 발생하게 되었다. Elephant flow는 인터넷 트래픽의 관리 (management) 및 서비스 측면에서 네트워크 대역 (network bandwidth)의 불공평한 사용 문제를 유발한다. 본 논문에서는 Elephant flow를 발견하는 방법들 중 하나인 기존 Landmark-LRU 기법에 간단한 메커니즘을 추가시켜, 발견율을 크게 증가시키는 방법을 제시하였다. 그리고 제안하는 개선안을 실제 네트워크에서 추출한 트레이스 (network traces)에 적용하는 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과로 우리가 제시하는 개선 알고리즘이 효율적인 메모리 비용을 유지하면서 Landmark-LRU 기법보다 더 정확하게 elephant flow를 발견하는 것을 확인할 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 점차 확산되면서, 그 안에서 제공되는 다양한 리소스에 대한 효율적인 발견 전략들이 그 중요성을 더하고 있다. 특히, 유비쿼터스 환경을 구성하는 다양한 네트워크 중에서, 이동 애드혹 네트워크의 효율적인 리소스 발견 전략이 근래에 주목받고 있는데, 이는 이 네트워크를 구성하는 무선 노드들의 높은 이동성과 이들이 소유한 자원들의 제약 사항 등 고려해야 할 요소들이 많기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 이동 애드혹 네트워크를 위한 적응적이고 효율적인, 유비쿼터스 환경의 이 기종 네트워크와 연동 가능한 리소스 발견 전략을 제시한다.
5만년인가, 4천년인가. 문화재청은 지난 2월 6일 제주도 남제주군 대정읍 상모리와 안덕면 사계리 해안에서 사람 발자국 화석 100여 점과 동식물 화석 수천점을 발견했다고 발표했다. 화석 발견 지층의 생성 시기는 구석기 중기인 5만년전으로 추정되며 선사인류 발자국 화석은 한국교원대 김정률 교수팀이 지난해 10월 처음 발견했다. 경북대 양승영 명예교수는“사람 발자국 화석은 재주도를 포함한 한반도와 중국 대륙이 육로로 연결됐다는 가설을 뒷받침해주는 증거물”이라는 견해를 밝혔다. 선사시대 인류발자국의 발견은 세계에서 7번째이며 함께 발견된 코끼리와 말 발자국은 당시 한반도가 온대 지역이 아닌 아열대 지역이었을 가능성을 제기했고, 말의 기원이 몽골에서 유래되었다는 기존 주장을 바꾸는 계기가 될 것으로 보인다. 그러나, 화석 발자국 발표 이후, 관련학자들간에 이견이 생겼다. 일부 학자들이 연대측정에 의문을 제기하고, 제주도 지층은 4천년 전에 생성된 것이며 ‘5만년 전 추정’에는 무리가 있다는 지적이었다. 한 인류의 이동을 추정하는 데는 5만년 전과 4천년 전은 엄청난 역사적 차이가 있다. 아프리카 대륙에서 시작 된 인류의 조상이 중국과 북방육로를 통해 한반도까지 이동해왔다는 지금까지 학계의 통설은 뒤집힐 것인가. 제주도의 사람 발자국 화석은 그 절대 연대가 정확히 측정된다면 한반도 인류의 일부가 중국 남방의 육로나 해로를 통해서 이동해왔을 가능성이 있다는 새로운 사실을 밝혀줄 것이다. 현대 과학이 연대측정기술을 발달시켜서 역사를 풀어나가기 시작한 것은 겨우 50여년 전으로 일천하기만 하다. 그러나, 그 학문의 깊이는 지구 나이 45억년을 밝혀냈고, 35만년 전 유기물의 생성을 추정해내는 등 심오한 경지에 이르고 있다. 현대과학의 연대측정방법론을 소개한다.
일반적 모델 기반의 분산 교착상태 문제를 해결하기 위한 대부분의 알고리즘들은 diffusing computation이라는 기법을 이용하였는데 이 기법의 주된 특징은 PROBE를 전파하고 그에 따른 응답 메시지에 교착상태 발견에 필요한 정보를 전달하는 것이다. 신속한 교착상태의 발견은 매우 중요하기 때문에 본 연구에서는 응답 메시지 대신 PROBE 상에 교착상태 발견을 위한 정보를 전달하게 한다. 이는 응답 메시지의 역전송 과정을 불필요하게 하기 때문에 기존 알고리즘에 비해 시간을 거의 두 배로 단축시키는 결과를 가져온다. 또한, 기존 알고리즘은 단지 알고리즘이 한번만 실행되는 경우를 고려하였으나 본 연구에서 제시한 알고리즘은 동시 수행하는 경우를 효율적으로 처리하여, 교착상태를 발견하는 시간을 더욱 단축시킬 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션을 통하여 타 알고리즘들과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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