급격하게 증가하고 있는 인터넷 사용자들은 인터넷을 통하여 좋은 품질의 연속미디어 데이터를 제공받기를 원하고 있다. 그러나 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답 지연 등의 문제는 이러한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연속미디어 데이터의 특성과 사용자 접근 패턴을 고려한 네트워크 캐슁정책(PPC, PPCwP)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PPC 기법은 주기적으로 각 연속미디어 객체의 구간 재생량을 측정하여 인기도 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 결정되어진 캐슁 데이터의 양만큼 객체의 앞부분부터 네트워크 캐슁을 수행한다. 또한 새로 생성된 객체의 인기도를 예측하기 위하여 시리즈 정보를 사용하여 캐슁할 데이터의 양을 결정하고 사용자의 요구가 발생하기 전에 인기도가 급상승할 비디오를 네트워크 캐쉬에 프리패칭하는 PPCwP 기법을 제안한다. PPCwP 기법은 시리즈 그룹의 정보를 사용하여 선반입함으로써 사용자의 요구에 대한 초기지연시간과 서버의 부하를 감소시키며, 제한된 캐쉬 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다. 제안하는 기법 PPC와 PPCwP의 성능을 평가하기 위하여 실제로 운영되고 있는 인터넷 방송국 VoD(Video on Demand) 서버(iMBC 인터넷 방송국)의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의실험을 수행하였다. 그 결과 LFU나 LRU보다 초기지연시간과 BHR 측면에서 우수한 성능을 보였다.
다중 홉 무선 네트워크에서는 일부 중계 단말이 악의적인 목적으로 비협력적이거나 이기적인 행동을 하면 네트워크의 성능이 저하되는 문제점이 발생한다. 무선 단말간의 협력적인 동작을 가정한 기존의 애드혹 라우팅 기법에서는 악의적으로 행동하는 이기적인 무선 단말에 의해 발생되는 성능 감소 문제를 해결할 수 없다. 이에 본 논문에서는 다중 홉 무선 네트워크의 성능을 향상 시킬 수 있는 평판 기반의 협력적 애드혹 라우팅 프로토콜인 CARE (Cooperative Ad hoc routing protocol based REputation) 기법을 제안하였다. 제안한 CARE 기법은 홉 대 홉 기반의 패킷 포워딩 과정에서 악의적으로 행동하거나 무단으로 라우팅 경로에서 이탈하는 이기적인 무선 단말을 우회하도록 라우팅 경로를 설정하는 네트워크 계층간의 수평적 상호 작용을 제공한다. 그리고 CARE 기법은 수직적 상호 작용을 기반으로 하여 MAC 계층으로부터 획득한 무선 채널의 상황 정보를 반영하여 라우팅 경로의 품질 향상시키며, 네트리크 계층에서 획득한 무선 단말의 평판 정보를 전송 계통에 반영하여 TCP의 성능 향상을 제공한다. CARE로 기법의 성능을 평가한 결과, 단말의 빈번한 이동과 악의적인 단말이 존재하는 다중 홉 무선 네트워크 환경에서 패킷 전송의 낮은 실패율과 패킷의 평균 전송 시간의 향상을 제공함과 동시에 종단간 무선 단말의 향상된 TCP 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
리히텐슈타인의 글로벌 전동공구 기업 Hilti는 유럽의 미소국에서 작은 가족기업으로 출발하여 태생적인 입지적 약점을 극복하고, 현재 120여 개국에 진출한 건설장비 및 공구산업에서 글로벌 기업으로 자리매김한 하나의 성공사례이다. 또한 Hilti의 글로벌 시장성공은 국제경쟁력 결정요인으로서 요소조건과 수요조건 등 일국의 내생적 조건의 중요성을 설명하는 Porter의 diamond 이론에 배치되는 하나의 사례로 평가될 수 있다. 즉, Hilti의 글로벌 시장 성공사례는 누가 무엇을 얼마나 가지고 출발하느냐가 아니라 주어진 환경조건에서 자신의 역량을 얼마나 효율적으로 활용하느냐에 따라 기업은 타고난 내생적 한계를 극복하고 경쟁적 지위를 확보하는데 더 중요하다는 사실을 확인시켜주고 있다. 본 사례연구에서는 Hilti의 글로벌 경쟁력 및 성공요인을 기업특유자산과 전략특유자산 관점에서 분석하고, 시장성공 요인을 고품질의 제품개발역량, 조직 혁신성, 고객지향에 입각한 마케팅전략 그리고 글로벌화 전략 등으로 제시하였다. Hilti의 글로벌 성공에서 한국 제조 중소기업들에게 제시될 수 있는 시사점은 무엇보다 기업의 혁신 노력과 고객지향에 기반 한 명확한 비즈니스 전략과 전략의 구현이라고 할 수 있다.
수중에서 로봇으로 사석 고르기 작업을 실시할 경우 로봇 주위의 지형 정보를 실시간으로 제공해야 원격조종이 가능하다. 현 위치로부터 주변지형의 높낮이를 보여줘야 운전자가 작업 계획을 수립하고, 전복과 같은 사고도 예방할 수 있다. 지금까지 지형인식은 멀티 빔 소나에 의해 이뤄졌는데 이는 작업 전후의 품질을 평가하는 용도만 사용되었지 원격조종에서 필요한 실시간 정보로는 사용될 수 없었다. 본 연구는 수중 사석 고르기 작업을 위한 실시간 지형인식 방법을 개발한다. 버킷이 지면을 누를 때 전달되는 힘을 측정해 접촉여부를 판단하고, 실린더의 길이를 읽어 접촉위치를 계산한다. 버킷의 위치제어를 위해 가변 뱅뱅제어 알고리즘을 적용하고 숙련된 굴삭기 운전자의 작업패턴을 프로그램화해 지형인식, 긁기, 밀기, 전진 등의 작업을 자동으로 수행하도록 한다. 개발된 방법은 로봇 몸체로부터 버킷의 거리에 따라 3차원 격자 지형을 상대적으로 보여줌으로써 작업자가 쉽게 지형을 인식하고 지형에 따라 작업계획을 세우도록 한다.
언더레이 프로토콜은 2차 시스템이나 인지된 사용자가 1차 사용자의 품질 저하 없이 동일한 주파수를 사용하는 인지 기술이다. 또한, 무선 환경의 중계 특성으로 인해, 몇몇 노드는 도청 노드라고 불리며, 다른 통신 링크를 위한 정보를 수신한다. 이러한 이유로, 물리 계층의 보안은 도청의 발생을 막기 위해 보안 성취율을 고려하여 응용된다. 본 논문에서는, 물리 계층 보안과 간섭 제약 환경에서 증폭 후 전송 기법의 성능을 협력 통신 노드를 이용하여 분석한다. 이 모델에서, 중계기는 송신단에서 수신단으로의 신호 전송을 돕기 위해 증폭 후 전송 기법을 사용한다. 우수한 중계기는 기회주의적 중계기 선택 기법으로 선정되며, 단 대 단 보안 성취율을 기초로 한다. 시스템 성능은 보안 성취율의 정전 확률로 평가된다. 정전 확률의 상향, 하향 한계는 국제 통계 채널 상태 정보(CSI)에 기초하며, 또한, 닫힌계로 유도한다. 시뮬레이션 결과는 인지 네트워크는 1차 사용자로부터 충분히 멀 때, 중계기에서 도청 노드까지의 거리가 중계기에서 수신단까지의 거리보다 큰 경우 시스템 성능이 향상된 것을 보여준다.
제품 계열 기반 소프트웨어 개발 방법은 개발 조직이 보유하고 있는 품질이 보장된 핵심 자산의 재사용을 통해 제품의 개발 생산성을 획기적으로 향상시켜 시장 적시성을 맞출 수 있는 실용적이고 중요한 소프트웨어 개발 방법으로 빠르게 자리를 잡아가고 있다. 하지만 제품 계열의 특성 정의, 평가, 예측 및 개선을 위한 측정은 단일 프로젝트에서의 측정과는 달리, 개별 제품의 개발 및 유지를 위한 제품 개발 프로젝트의 수행도 특성뿐만 아니라 제품을 생산하기 위한 핵심 자산의 사용 및 핵심 자산의 개발과 전체적인 제품 계열의 수행도 까지도 고려해야 하기 때문에 무척 힘든 일이다. 따라서 제품 계열의 수행도를 측정하기 위해서는 일관성 있고 반복적이며, 효과적인 접근 방법이 제시될 필요가 있다. 본 논문은 제품 계열의 수행도 특성과 적용 방법의 다양성을 고려한 제품 계열을 위한 컨텍스트 기반 측정 지표의 도출방법을 제시하고 있다. 이 방법은 제품 계열의 측정 지표를 도출하기 위한 세부적인 절차와 작업의 결과로 생성되는 산출물의 양식을 제시하고 있다. 또한 연구 결과의 효과를 제시하기 위하여, 제품 계열의 기술적 관리 영역에 대한 주요 활동을 측정하기 위한 지표와 적용 사례를 함께 제시한다. 다양한 제품 계열 기반의 특성을 충분히 고려하여 제품 계열을 구축하거나 소프트웨어 제품을 생산할 때, 관리하고자 하는 속성을 파악할 수 있는 체계적인 접근 방법은 적용 상황 및 이해관계자의 관점에 따라 원하는 측정 지표를 효과적으로 도출할 수 있도록 한다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후, 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며, 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.
소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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