MMORPG 게임이나 가상환경에서 대규모 군중이 등장할 때 군중을 구성하는 수많은 캐릭터들을 신속하고 편리하게 생성하기 위한 방법론으로서 캐릭터 외형과 동작의 복제가 제시되고 있다. McDonnell[1] 등은 인지실험을 통해 사용자가 동작보다 얼굴 모양, 상의, 하의 등 신체의 외형 변화에 민감하게 반응한다는 결과를 보였다. 본 논문에서는 실시간 게임 환경에서 중요한 역할을 하는 캐릭터 아이템과 군중 이동 패턴의 2가지 요소를 이용하여 캐릭터를 복제하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법을 이론적으로 검증하기 위하여 인지심리학 분야의 지각체제화 개념을 도입하고 아이템에 다양한 형태와 색상 및 패턴 요소, 장착 위치 및 복잡도를 적용함으로써 아이템을 통한 군중의 다양화가 가능함을 보였다. 또한, 다중 캐릭터 복제 쌍의 이동 방향과 상대적인 거리, 군중 속에 존재하는 그룹의 규모, 그룹간의 거리 등에 따라 변화하는 사용자의 인지를 실험하여 캐릭터의 허용 가능한 복제 범위를 제시한다.
미래 청년기업가들의 우수한 창업아이템과 기술이 한자리에 모인 국내 최대 창업행사‘2004 대한민국창업대전’이 12월 3일부터 사흘 동안 서울무역전시장에서 열렸다. ‘새로운 도전, 성공의 첫걸음(Challenge, Beyond Success)’이라는 슬로건으로 열린 행사에는 중소기업청 김성진 청장과 협회 장흥순 회장, 한국여성벤처협회 이영남 회장 등 유관 기관장들이 대거 참석했으며, 행사 기간 동안 4만 여명의 관람객이 행사장을 찾았다. 중소기업청이 주최하고 벤처기업협회가 주관한 이번 행사에서 학생부 69팀, 일반부 50팀 등 총 119개 팀이 참가하여 창업아이템의 열띤 경합을 벌였다. 또 1:1 맞춤상담, 기술거래장터 및 기술발표회 등의 부대행사와 창업성공을 기원하는 대굿, 패션쇼 등 다채로운 행사가 열렸다. 김성진 청장은“무한경쟁시대는 기술발전을 끊임없이 요구하고 있어 창업활성화는 미래를 위해 중요한 요소”라며“우리 경제의 희망이자 내일인 창업에 매진하고 있는 모든 이들의 성공을 기원한다”고 말했다. 중소기업청은 앞으로 창업대전이 명실상부한 종합창업행사로 자리매김 할 수 있도록 행사규모를 지속적으로 확대시키고, 포상훈격 격상 및 입상자들에 대한 종합적인 사업화 연계지원 등을 강화해나갈 계획이다.
추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.
순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.
소설 데이터는 인터넷 상의 수 많은 개인과 개인의 상호 작용에 의하여 연결되어 있으며, 이러한 데이터를 분석하여, 분석 대상에 내재하고 있는 구조와 특성을 파악하는 일은 중요하다. 특히, 개인 추천을 위해서는 개별 데이터들의 관계 그래프를 활용하여 빠르고 정확하게 추천 값을 도출하는 것이 효율적이다. 하지만, 기존 추천 기법으로는 신규 사용자와 아이템이 끊임없이 등장하는 상황을 즉각적으로 반영하기가 어렵고, 또한 많은 결측값을 포함하는 sparse 한 데이터일 경우에는 추천 시스템의 연산 공간과 시간에 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Spark GraphX 를 활용한 개인 추천 시스템을 설계 및 개발하였으며, 이를 통하여 사용자와 아이템간에 내재하는 복합 요인이 반영된 그래프 기반 추천을 실행하여, 개인 추천 결과의 우수성을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크, 사물 인터넷, 소셜 네트워크 서비스와 같은 다양한 응용 분야에서 대용량 스트림 데이터가 실시간으로 생성되고 있으며, 효율적인 기법을 통해 처리 및 분석하여 유용한 정보를 찾아내고, 이를 의사 결정을 위해 사용할 수 있도록 하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 스트림 데이터는 끊임없이 빠른 속도로 생성되므로 최소한의 접근을 통해 처리해야 하며, 신속한 저전력 처리를 필요로 하는 자원이 제한된 환경에서 분석될 수 있도록 적합한 기법이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 슬라이딩 윈도우 개념이 제안되어 연구되고 있다. 한편, 대용량 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내기 위한 데이터 마이닝 기법 중에 하나인 패턴 마이닝은 중요 정보를 패턴 형태로 추출한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 이진 데이터베이스를 대상으로 하고 모든 아이템을 동일한 중요도로 고려함으로써 데이터 마이닝 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔지만, 실제 데이터 특성을 반영하지 못하는 단점을 지닌다. 하이 유틸리티 패턴 마이닝은 비 이진 데이터베이스로부터 상대적인 아이템 중요도를 반영하여 더욱 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 제안되었다. 정적 데이터를 대상으로 하는 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법은 그러나 스트림 데이터 처리에 적합하지 못하다. 제한된 환경에서 스트림 데이터의 특성을 반영하고 효율적으로 처리하여 중요한 정보를 찾아내기 위해 슬라이딩 윈도우 기반의 접근법이 제안되었다. 본 논문은 슬라이딩 윈도우 기반 하이 유틸리티 패턴 마이닝 기법들의 성능을 평가하고 분석하여 해당 기법들의 특성 및 발전 방향을 고찰한다.
DTD에 의해서 문서의 형식이 정의된 valid XML을 XML 데이터베이스 시스템을 사용하여 관리하는 경우 XML의 변경은 그 변경 결과가 DTD에 대한 유효성(validity)을 만족시킬 때에만 수행되어야 한다. 이것은 다수의 사용자에 의해서 데이터가 공유되는 데이터베이스 시스템의 데이터 무결성과 관련되는 문제이기 때문에 XML 문서 변경에 대한 DTD 유효성은 XML 데이터베이스 시스템에서 중요한 속성이라고 할 수 있다. 변경 연산의 결과에 대한 XML의 유효성을 보장하기 위해서 변경의 유효성을 검증하는 방법을 사용할 수 있다 XML에서의 엘리먼트들은 순서 관계를 가질 수 있으며 DTD는 이러한 엘리먼트 순서 관계들을 정의하고 있기 때문에 이러한 유효성 검증 기법은 변경되는 데이터 아이템 외에도 주변의 데이터 아이템-엘리먼트-들에 대한 순서 정보를 필요로 한다. 그리고 데이터베이스와 같은 다중 사용자 환경에서 유효성 검증 기법이 정확하게 수행되기 위해서는 유효성 검증이 필요한 정보들이 다른 트랜잭션에 더해 변경되지 않도록 하는 병행수행 제어 기법을 필요로 한다 이렇게 유효성 검증 기법과 병행수행 제어 기법이 관련을 가지고 있음에도 불구하고 기존의 유효성 검증 기법은 오직 검증의 효율성에만 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 유효성 검증의 검증 범위를 최소화 시켜 pan-out 값이 큰 XML 문서에 대해서도 유효성 검증이 효율적으로 수행될 수 있고, 또한 유효성 검증을 위해 락킹되는 데이터 아이템의 수란 최소화 할 수 있는 시퀀스 그룹 검증 기법을 제안한다. 또한 이 검증 기법의 정확을 보장하면서도 높은 트랜잭션 병행수행 성능을 보장한 수 있는 경계 락킹 기법을 제안한다. 제안된 유효성 검증 기법과 경계 락킹 기법은 유효성 검증의 정확성을 일해 병행수행 성능이 저하될 수바에 없는 기존의 기법들의 문제점들을 해결하여 XML 데이터 베이스 시스템이 안정적인 성능을 제공할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
제품의 신뢰도 데이터는 새로운 제품의 개발, 제품의 신뢰도 개선, 최적 번인기간의 결정, 보증정책의 결정, 예방교체 또는 정비/수리정책의 결정 등 제품의 수명주기동안의 각종 활동에 필요한 중요한 정보를 제공한다. 여기서는 IEC 300-3-2 의 현장 신뢰성 데이터의 수집에 관한 내용을 중심으로 현장에서 가동되는 아이템의 신뢰도, 가용도, 보전도 및 정비지원과 관련한 데이터의 수집에 관한 지침을 소개하고, 데이터의 수집, 표현, 분석 및 결과와 관련된 주제들을 간단히 살펴본다.
오프셋 인쇄는 최적의 미디어인 종이와 만날 때 최고의 인쇄품질을 보장한다. 종이라는 미디어의 특성이 우수하기도 하지만 그 특성에 맞춰 인쇄기와 관련 시스템의 기술개발이 이뤄진 결과이기도 하다. 하지만 인쇄물 최종 소비자들의 기호가 확대되는 만큼, 종이 이외의 소재에 대한 욕구도 함께 증대되고 있다. 정형화된 패턴이 아닌 각 아이템별 특성과 개성을 살린 다양한 소재를 통해 구현된 인쇄물을 찾는 수요가 함께 커지는 것이다. 이는 인쇄물의 몸값을 높이는 유력한 수단이 되고 있으며, 소량다품종과 함께 디지털 인쇄 분야 중요 트렌드의 하나로 떠오르고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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