본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 형성된 영상에 대해 계층적 비트 플레인을 구성하여 비트 플레인별로 점진적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 안토니니의 기저함수를 사용하여 대역 분할된 원영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 분리함으로써 다해상도를 지원할 수 있다. 또한 JPEG에서 발생하는 블럭킹 현상을 줄일 수 있었으며, 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송시 대역별 영상의 우선 순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용될 수 있다.
본격적인 정보화시대를 맞아 정부에서는 정보화사회를 조기에 구현, 정착시키고자 행정,금융, 교육/연구, 국방, 복지등 5개 분야에 걸친 국가 기간망 구축사업을 위시하여 각종 정보화 정책 및 사업을 추진하고 있다. 그러나 국가정보화사회를 성공적으로 구현하기 위해서는 그의 인프라(Infra)인 지역별 정보화가 추진되어야 한다. 지역정보화는 이제 국가정보화사회를 구현하는데 필수적으로 거쳐야 할 중간단계로 인식되고 있다. 충북지역에서도 청주/청원 지역을 정보화의거점으로 삼아 지역데이타베이스를 구축하고 이를 공중통신망에 접속하여 주민들이 가정이나 직장에서 컴퓨터 단말기를 통하여 필요한 정보를 검색하고,주민간 상호정보교류는 물론 의견이나 제안을 해당 기관 및 단체에 알릴 수 있는 본격적인 지역정보통신 시대를 개막하고자 하는 계획을 추진하고 있다. 그러나 지역정보란 개념과 범위가 방대하고 이용집단에 따라 정보 수요가 다양한 차이를 보일 수 있기 때문에 단번에 지역의 모든 집단의 정보수요를 충족시킬 수 있는 데이터베이스를 구축한다는 것은 불가능한 것이다. 따라서 지역 데이터베이스는 단계적이며 일관성을 유지한 추진 계획과 지속적인 구축노력이 필수적이다. 이러한 배경하에 본 소고에서는 정보항목별 데이터베이스 구축의 우선순위를 파악하고 데이비스의 기술수용모델을 중심으로 사용자에 대한 기술 수용태도를 알아보기 위해 검증을 시도하였다.
본 연구는 인터넷 쇼핑몰에 대한 신뢰도의 형성요인에 관한 선행연구들의 이론적 고찰을 통해 밝혀진 신뢰도 형성요인들을 거래안전성, 확인가능성, 기업이미지, 검색기능성 그리고 개인적 특성으로 분류하였다. 온라인/오프라인 설문조사를 통해 인터넷 쇼핑몰의 현재고객과 잠재고객들에게 요인들을 제시하고, 직접 요인순위를 선택하게 하여 인터넷 쇼핑몰의 신뢰도 형성에 큰 영향을 미치는 요인들을 식별해냄으로써 인터넷 벤더가 쇼핑몰을 운영하는데 있어서 고객과의 신뢰형성 및 고객관계관리(CRM)를 위해서 최우선적으로 고려해야할 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 특성을 이용한 대역별 계층적 비트 플레인을 구성, 비트 플레인 별로 점진적 전송을 수행하는 새로운 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방식은 Antonini의 웨이브렛 기저함수를 사용하여 대역 분할된 영상을 특정대역과 다양한 해상도를 갖는 대역들로 나누어 분리함으로써 다해상도를 지원한다. 대역별 특성을 고려한 부호화의 전송시 대역별 영상의 우선 순위를 고려할 수 있고, 영상의 고속 검색에도 응용 될 수 있다.
대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 완전한 데이터에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 우리가 웹이나 기타 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 null을 허용하는 부분이 존재한다. 현재 이런 불완전한 데이터를 처리하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존에 제안되었던 불완전한 데이터를 처리하는 기법과 차원의 저주를 해결하기 위한 기법을 고려하여 이를 바탕으로 완전한 데이터와 동등하거나 혹은 더 좋을지도 모르는 데이터를 우선순위가 높은 순서대로 k(g)개 검색해주는 스카이라인 그룹 질의를 도입하고 이를 처리하는 방법을 제안한다.
최근의 지리정보서비스는 모바일 환경의 확장을 기반으로 점차 사용자의 관심, 취향을 고려한 개인화 지향형 서비스를 제공하는 단계로 발전하고 있다. 기존의 지리정보서비스는 범용적이고, 다수의 사용자를 위한 정보를 제공하는데 비해 개인화 지향형 서비스를 위한 지리정보서비스는 사용자의 관심지(POInt of Interest)를 중심으로 개인의 선호 정보, 관심지, 우선 순위 지정 등을 통해 구체적이고 부가적인 속성정보를 제공함으로써 사용자의 기호에 맞는 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 개인화 지향형 지리정보 제공 서비스를 위한 지리정보 검색 서비스 모듈의 개발 내용을 기술한다. 제안하는 사용자 지향형 지리정보 검색 서비스는 사용자 선호 프로파일과 다중 네트워크를 통한 POI정보 획득, 이에 따른 서비스 플랫폼 구조와 구현 내용으로 구성되어 있다. 제안한 내용은 최적 주유소 탐색 서비스를 사례 연구로 구현하여 검증하였고, 구현된 서비스 모델은 음식점, 주유소, 편의점 등의 테마별 서비스에 확장 가능하다.
전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
출발지와 도착지, 사용자가 방문해야 하는 POI(Point of Interest)유형들, 이 유형들 중 전체 혹은 부분에 대한 방문순서들이 주어질 때, 출발지에서 여러 방문순서를 만족시키는 순서대로 각 POI 유형별로 적어도 하나의 POI를 방문한 후 목적지에 도착하는 경로를 순차적 경로라 한다. 본 논문에선 이 경로 중 근사 최단 경로(Approximate Shortest Path)를 찾는다. 기존의 두 가지 기법은 방문한 POI(또는 출발지)와 방문해야 할 유형의 POI들과의 근접성 만을 보거나 후보군 선정 시 방문순서 및 네트워크를 고려하지 않고 출발지와 목적지를 이은 직선과 가까운 POI들로 경로를 찾는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 네트워크 탐색을 이용하여 출발지와 목적지 간 네트워크 경로에 근접한 POI를 후보군으로 선정하여 경로를 탐색하고, 이 경로 중 방문한 POI유형이 많은 경로에 적응적 우선순위를 주어 향상된 근사 최단 경로를 구하는 기법을 제안한다.
웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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