유비쿼터스 컴퓨팅 환경 안에서 모바일/임베디드 장치는 하드웨어적인 제약이 있어 충분한 저장 공간을 갖기가 어렵다. 지니 기술은 네트워크 가능한 모바일/임베디드 장치가 필요로 하는 서비스를 작업 그룹 내에서 검색하고 시스템의 재구성 없이 네트워크를 통해 일정 기간 동안 사용할 수 있도록 해줌으로써 이러한 문제를 해결해준다. 기존의 지니 기술에 서비스를 사용하는 사용자에게 우선순위를 부여하고 이에 따라 서비스 리스 사용 시간을 스케줄해주는 기능을 추가함으로써 효율적인 자원 관리를 해줄 수 있다.
사용자들이 원하는 최적화 된 정보를 찾기 위해 다양한 기법을 이용하여 신속하고, 좋은 조건으로 찾기를 원한다. 그리고 사용자들 마다 다른 요구 조건들이 발생할 수가 있다. 기존 스카이라인의 탐색기법에서는 요구 조건들이 한정적 이었기에 사용자의 다른 요구 조건들이 있어도 그것에 맞게 검색할 수 없었다. 개인 맞춤형 우선 순위 처리 기법을 통하여 다른 요구 조건들을 반영하여 만족도를 높일 수 있고, 불필요한 데이터들을 제거하여 스카이라인 탐색에 소요되는 시간을 감소시킬 수 있다.
SCORM은 기존의 e-learning 시스템에서 컨텐츠가 플랫폼에 상관없이 재사용될 수 있도록 하는 주요 목적아래 고안되었다. 그런데 이런 SCORM을 기반으로 하는 LMS에 많은 수의 컨텐츠 객체가 있을 경우 속도가 느려지게 될 수 있다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 접근 빈도와 사용 시간이 높은 컨텐츠 객체를 모니터링하고 컨텐츠 객체마다 우선순위를 매겨서 그 우선순위에 맞게 primary 저장소에 따로 저장하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 통해 검색 시에 더 많이 사용되는 교육용 컨텐츠에 더 빨리 접근 할 수 있도록 하여 전체적으로 LMS의 성능을 향상시키고자 하였다.
4D 모델은 프로젝트 수행 이전에 다양한 공정대안을 비교 검토해볼 수 있는 기능을 제공하나 아직 그 활용이 미비한 실정이다. 이는 4D 모델의 구현에 수반되는 기술적, 경제적 문제에 기인하는 바 크다. 본 논문에서는 3D모델 정보의 활용을 통해 이러한 문제의 해결방안을 제시하였다. 즉, 기 생성된 3D 모델 정보를 가공하여 동일한 3D 모델에 대해 여러 가지 공정대안을 신속하게 생성해내는 공정 자동생성 기능을 이용함으로써 기존 4D시스템 연구에서 문제점으로 지적되었던 정보 변경에 따른 4D 모델 재구현 문제를 상당부분 개선하였다. 또한, 특정 작업기간에 따른 소요물량을 간편하게 산출해내는 물량정보 검색 기능을 통해 4D 모델의 대안검토 기능을 보완하였다. 특히 공정 자동생성 기능에서는 수평 및 수직적 우선순위의 조정을 통해 부재간, 층간 우선순위를 결정할 수 있도록 함으로써 공정순서를 신속하게 생성해낼 수 있는 환경을 제공하였다. 이것은 3D 모델이 변경되지 않은 상태에서 다양한 공정대안의 신속한 생성을 통한 비교 검토에 효과적으로 활용할 수 있으며, 3D 모델이 변경된 경우에도 4D 모델 생성을 위한 이후의 작업과정을 손쉽게 진행시켜 나갈 수 있는 장점이 있다. 아울러 3D 모델로부터 생성되는 물량정보와 공정계획 결과로부터 생성되는 일정정보를 연계시킴으로써 간편하게 일정별 소요물량 정보를 검색할 수 있게 하였다.
유사단어의 추정에 있어서 사전 검색에 드는 비용, 즉 사전탐색 횟수는 효율성의 문제와 직결된다. 본 논문에서는 BTI 사전 색인을 이용하여 한 글자의 변형요소가 있는 유사단어들을 효율적으로 거색하는 방법을 제안한다. BTI 방식은 정방향, 역방향 표제어를 모두 저장하는 방법이다. BTI 방식으로 사전 표제어를 색인하여 표제어에 대한 사전 탐색 도중에 사전에 존재하는 prefix와 postifix를 모두 검색할 수 있다. 이러한 정보를 이용하면 유사 단어에 대한 정확한 변형 위치를 결정할 수 있다. BTI 사전 색인은 사전 표제어에 대한 정보없이 유사단어를 추정한 후에 사전 검색을 통하여 확인하는 방법보다 사전 검색에 드는 비용이 적다. 추가적으로 유사단어 후보들에 대한 우선 순위를 정하기 위하여 corpus에서 추출한 각 표제어의 발견 빈도를 이용하였다.
퍼지관계 개념에 기반한 BK-FIRM(Bandler-Kohout 퍼지정보검색기법)은 형태론에 입각한 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 퍼지정보검색기법이다. BK-FIRM은 시소러스 자동 구축 기능, 검색 결과의 퍼지화된 우선 순위 제공과 같은 장점을 가지고 있다. 그러나, BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 다양한 분야 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 축소용어집합을 이용하여 BK-FIRM의 시간복잡도를 낮춘 A-FIRM(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색모델)을 소개하고 이를 정보검색시스템으로 설계 및 구현한 A-FIRS(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색시스템)를 구현한다. A-FIRS는 크게 문서베이스와 시소러스를 구축하는 전처리부(preprocess unit)와 사용자의 검색요구를 처리하여 문서를 검색하는 실시간처리부(real-time process unit)로 나누어지며, 각 처리부는 기능적 특성에 따라 4개의 처리단계로 구성된다. A-FIRS는 WWW 기반 환경과 연동하도록 설계되었으며, WWW 환경의 사용자로부터 주어진 검색요구를 처리하여 검색결과를 제공한다.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
멀티미디어 관련 기술이 발전하고 인터넷 사용이 보편화되면서 모바일 단말기 상에서 비디오 데이터를 검색하려는 요구가 증가하고 있다. 그러나 모바일 단말기의 경우 낮은CPU 처리율이나 대역폭, 배터리 용량 등의 제약으로 인해 비디오를 그대로 검색하기에는 어려움이 많다. 최근 들어 비디오 데이터의 요약을 통해 모바일 환경의 제약점을 극복하고 효율적으로 비디오를 검색하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 단편적인 비디오 데이터 요약 기술에서 벗어나 요약된 비디오 데이터에 특징이나 중요도를 MPEG-7을 이용해서 주석 처리하여 사용자에게 보다 효과적인 검색 환경을 제공하고자 한다. 이러한 요약 방법은 모바일 환경에서 사용자의 우선 순위나 요구하는 특징에 적합한 동영상을 볼 수 있고 비디오의 전송시 모바일 장비의 성능에 따라 차별적으로 요약 정보를 제공함으로써 모바일 환경의 제약을 상당히 완화시킨다.
컴포넌트 검색을 위한 많은 방법론이 제시되고 있고 그 중 유사 컴포넌트 검색을 위한 시소러스 개념이 도입되고 있다. 본 논문은 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 상속관계에 따라 개념적으로 분류하였고, 시소러스 방법에 퍼지 논리를 적용하여 객체지향 시소러스를 구축하였다. 제안한 방법은 개념들 사이의 범주를 자동으로 표현할 수 있으며, 각 클래스와 범주에 대한 매칭도와 비매칭도를 비교함으로서 클래스 사이의 퍼지 정도를 계산하여 시소러스를 구축하였다. 컴포넌트 검색은 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 이용하여 유의어 테이블을 기반으로 후보 컴포넌트들을 검색한 후 퍼지 유사도 측정 방법을 이용하여 우선순위로 검색한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 최적의 질의 확장 임계치를 설정함으로서 검색 성능을 크게 향상시켰다.
영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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