멀티미디어 컨텐츠의 지능형 선택/검색 시스템(MISS: Multimedia Content Intelligent Selection/search) 는 콘텐츠를 공급하는 서버에 다량의 멀티미디어 컨텐츠들이 존재하며, 이 컨텐츠 중에서 원하는 것을 검색, 선택하는 시스템이다. 지능적 검색, 선택기능을 갖는 MISS 시스템은 인터넷 및 네트워크상에 연결된 시스템들간의 맞춤형 서비스 구현에 필요한 핵심이며, 모든 종류의 멀티미디어 콘텐츠에 적용 가능하다. 현재 WWW 서비스경우는 정보를 찾기 위하여 웹상에서 문서를 찾아주는 텍스트 기반 정보검색기술이 사용되고 있는데, 점점 우리가 접하는 정보의 형태는 텍스트와 함께 화상, 음성, 동영상 등의 멀티미디어화 및 디지털화하고 있다. 사용자들에게는 멀티미디어 데이터를 효과적으로 찾아야 하는 필요성이 증가하고 이에 따라 방대한 양의 분산된 멀티미디어 데이터를 처리할 수 있는 색인 및 검색 도구의 요구가 커지게 되었다. MISS 시스템은 WWW 서비스의 요구에도 적용될 수 있다. MISS 시스템은 다량의 동영상 콘텐츠 중에서 특정 배우, 감독등의 여러 가지 검색 조건으로 콘텐츠를 검색/선택할 수 있고, 하나의 동영상 콘텐츠 내에서 특정Video Segment를 검색할 수 있다. 본 MISS 시스템은 동영상에 대한 Search/Query를 위한DS 구조로써 MPEG-7의 User preference metadata를 이용하였다.
1. 서론 : 공기중의 산소분리용 고분자막은 높은 선택도를 동시에 요구한다. 이 두가지 조건을 만족시키는 소재 개발과 기존의 고분자물질을 수식하는 연구가 진행되고 있다. 고분자막에 대한 수식방법으로는 UV처리, plasma처리등이 있으나, 이들 방법은 선택도는 증가시키나 투과도를 감소시키는 경향이 있다. 기체의 투과저항을 줄이기 위하여 다공성 지지체 위에 박막을 입힌 복합막과 박막의 skin layer와 sub-layer를 갖는 비대칭막은 투과저항을 줄일수 있으나 선택도는 고분자 고유의 80%정도까지 감소되는 것으로 알려졌다. 본 연구의 목적은 고분자 복합막의 투과분리특성을 향상시키기 위한 것으로 지지층의 세공과 표면에 실리카/고분자를 충전, 피복시켜 투과분리특성을 조사하였다. 현재까지의 연구는 낮은 투과계수와 높은 선택도를 갖는 고분자물질이 사용되었으나, 본 연구에서는 폴리이미드로는 폴리이미드 중에서 투과계수가 가장 높다고 알려진 6FDA-p-TeMPD[{(3,3',4,4'-dicarboxyphenyl)hexafluoropropanedianhydride}-{2,3,5,6-Tetra-methyl-1,4-phenylenediamine}] 폴리이미드를 택하였으며 다공성지지체는 aluminum oxide를 사용하였다 . 본 실험에서는 선택도와 투과속도에 주로 영향을 미치는 폴리이미드와 실리카의 양에 대하여 고찰하였다.
본 연구는 기존의 통행수단선택에 관한 연구들이 주로 다룬 개인 및 가구의 사회경제적특성에 관한 변수를 비롯하여 통행이 발생하는 지역의 특성에 관한 여러 가지 변수를 고려하여 통행수단 선택에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 분석대상은 첨두시와 비첨두시의 대표적인 목적통행인 출근통행과 쇼핑통행으로 삼았으며 승용차, 버스, 지하철에 관한 다항로짓모형을 이용하였다. 연구결과, 변수들이 목적통행별로 상이한 영향을 미쳤고, 지역특성변수들이 모형의 설명력을 높여준다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 증류탑 제어 구조의 선택과 선택된 조작변수를 이용한 조성제어 전략에 대하여 고찰해 보았다. 제어구조 설계시 증류탑의 양끝에서 물질 수지와 에너지 수지제어를 조합해 주는 두 파라미터에 의해, 예상되어지는 제어구조를 동적 구조 변환 기법을 사용하여 쉽게 분석할 수 있으며, Combined balance 방법으로부터 시작하여, 증류탑에 대한 3가지의 새로운 방법을 소개하였다. 제어구조를 결정하는데 ITAE와 같은 닫힌 루프 성능지표에 기초한 최적 combined balance 구조는 multiloop dual 조성 제어에 대해 다른 구조보다 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이 방법은 새로운 증류탑의 제어구조를 설계할 때나, 기존의 증류탑 성능을 향상시키는 데에 사용할 수 있다. 이상과 같이 제어구조가 결정된 후 사용할 수 있는 여러 가지 제어전략을 소개하였다. 제어전략의 선택은 사용자의 목적에 따라 적절한 것을 선택하면 되는데, 대부분의 경우는 적당한 제어구조를 Combined balance 구조로서 결정하게 되면 간단한 형태의 전통적 제어기를 사용해도 무방하며 제어구조의 선택이 선행되지 않으면 MPC와 같은 고급 제어전략을 사용하여 상호작용 등에 의하여 생기는 문제를 해결하는 것이 바람직하다.
문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.
현실에서의 공급사슬에 대한 분배 계획은 수요예측(forecasting)을 통해 얻어진 확률적인 분포(stochastic distribution)를 바탕으로 수립된다. 그러나 이러한 수요예측 값은 특정한 한 값을 갖는 것이 아니라 일반적으로 특정한 범위로써 존재하며 이 범위 내의 한 값을 의사 결정자가 선택하고 이를 바탕으로 분배 계획을 수립하게 된다. 하지만 수요의 불확실한 특성 때문에 효과적인 값을 결정하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 연구에서는 확률적인 형태의 다양한 수요 분포 형태를 정의하고, 이러한 여러 가지 분포 하에서 수요 선택에 영향을 주는 요소들을 판명한다. 이를 바탕으로 적절한 실험계획과 모의실험을 통해서 효과적인 수요선택 방안을 도출한다. 이와 같은 접근 방법을 통해 다양한 실험 조건 하에서 공급 사슬 내의 총 비용을 최소화 시키면서 동시에 목표로 하는 서비스 수준(target service level)을 만족하는 수요 선택 방안을 제시한다.
정보 검색 분야의 문서 분류에 기계 학습 기법을 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 문서를 패턴으로 표현할 때, 하나의 패턴이 가지는 특징의 수가 기계 학습 기법에서 처리할 수 있는 범위를 넘어서는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징 선택 기법은 패턴을 구성하고 있는 특징 중에서 실제 문서 분류에 많은 영향을 주는 특징만을 선택하여, 기계 학습 기법에서 쉽게 처리할 수 있을 정도의 패턴을 구성하게 한다. 본 논문에서는 이러한 특징 선택 기법 중에서 IG(Information Gain), Gini index, Relief-F, DF(Document Frequency)를 비교하였다. 실험 결과 문서들에 포함된 모든 고유 단어를 특징의 길이로 하여 패턴을 구성했을 때보다 특징 선택 기법을 적용하여 고유 단어 중 일부를 특징으로 패턴을 구성할 때 기계학습에서 더 향상된 분류 성능을 보였다
최근 에너지 부족 문제 및 환경 문제의 해결수단으로 스마트 그리드가 많은 주목을 받고 있다. 스마트 그리드 기술은 에너지를 효율적으로 사용하는 데 도움을 주며, 이를 위해서는 더욱 정확한 전력수요 예측이 필요하다. 다양한 기계학습 기법 기반의 전력수요 예측 모델은 좋은 예측 성능을 보이지만 입력 변수의 개수가 증가할수록 처리해야 하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 또한, 불필요한 데이터를 입력 변수로 선정할 경우에는 모델의 정확도가 저하될 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 특징 선택 기법들이 제안되었지만, 기존의 특징 선택 기법은 모델의 성능을 고려하지 않았기 때문에 실제 적용 시 오히려 모델의 성능이 저하될 수도 있다. 이에 본 논문은 유전 알고리즘을 기반으로 한 특징 선택 기법을 제안한다. 유전 알고리즘을 통해 각 모델에 맞는 최적의 입력 변수를 선택함으로써 빠른 학습 속도와 높은 정확도를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 Microsoft Visual Studio의 Bot Builder SDK Template, Bot Emulator, KaKao Map 서비스를 활용하여 제주도 여행지를 추천하는 챗봇을 구현한다. 이 챗봇은 제주도 여행을 계획하고 있는 사용자에게 적절한 서비스를 제공하는 챗봇이다. 사용자에게 여행지 관련 테마를 제시하고, 사용자는 챗봇이 제시한 선택지 중 자신이 가장 선호하는 선택지를 선택한다. 사용자가 선택지를 결정하면 이를 바탕으로 챗봇 데이터베이스에 있는 적절한 여행지를 추천한다. 사용자가 테마를 고르지 않고 모든 데이터를 보고자 하는 경우 목록보기를 선택하여 챗봇이 가진 모든 여행지 목록을 볼 수 있다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 제주도의 적절한 여행지를 추천받을 수 있다.
본 연구에서는 삼성전자와 LG전자의 해외 판매법인을 대상으로 하여, 그들의 현지유통경로선택시 시장요인과 제품요인 그리고 경쟁 포지셔닝에 따라 초래되는 특성들과 차이점에 대해 살펴보고자 하였다. 연구결과, 요인별 현지유통경로선택에서의 차이분석에서는 경쟁 포지셔닝에 따른 현지 유통경로 선택에서만 유의한 차이를 보였고 시장요인과 제품요인, 그리고 제품 포지셔닝에 따라서는 유의한 차이가 발견되지 않았다. 이는 두 기업이 아직 현지시장 적응정도가 낮고, 제품은 차별화 되지 않았음을 시사해 주는 것이라 할 수 있다. 그리고 개별 기업수준에서의 요인별 분석에서는 삼성전자의 경우, 제품요인과 TV부문의 시장요인, 제품 포지셔닝에 따른 현지유통경로 선택에서 유의한 차이를 보였고, 전자레인지 부문에서는 요인별로 유의한 차이가 발견되지 않았다. 한편 LG전자는 삼성 전자와는 달리 현지 유통경로 선택에서 어떤 유의한 차이도 발견되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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