문맥 광고에서 계층적인 분류 트리를 활용하여 의미적으로 연관된 광고를 매칭하는 기법이 소개되었다. 하지만 기존 기법은 계층 구조의 특성에 기인하여 임의의 광고의 연관성을 측정할 때에는 적합하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분류 트리를 유사도 그래프로 변환한 후 개인화된 페이지 랭크를 응용한 링크 분석 기법을 적용하여 광고의 의미적 연관성을 측정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 기법이 문맥 광고에서 광고 매칭의 정확도 성능을 향상시킴을 확인하였다.
이 논문은 OneNote 악성코드의 증가 추세와 그에 따른 Emotet 악성코드의 유포 방식 및 특징을 분석하고자 하는 목적으로 작성되었다. OneNote 는 페이지 내 어디든 자유롭게 콘텐츠를 삽입할 수 있는 특징 때문에 악성코드 유포에 적극적으로 이용되고 있다. 특히, Emotet 악성코드는 OneNote 파일을 이메일 첨부 파일로 유포하고, 문서 열람 시 클라우드 연결 버튼을 클릭하면 악성 스크립트 파일이 다운로드 되어 감염이 일어난다. 이러한 악성코드 유포 방식을 방지하기 위해서는 사용자 교육과 함께 보안 솔루션 강화가 필요하다는 결론을 내리고 있다.
건설폐기물의 재활용과 재사용 비율을 높이기 위해서는 건축물의 분별해체 공법이 적용되어야 한다. 본 연구에서는 공동주택을 대상으로 시험시공을 실시하였다. 먼저 해체 과정에서 발생할 수 있는 모든 건설페기물을 건물의 각 부위별로 조사하였다. 해체대상 건물의 도면을 작성하고 이 도면을 분석하여 각 건설페기물의 발생량을 예측하였다. 공동주택의 한 빌딩씩 분별해체와 일반해체과정을 실시하면서 이 과정에 투입되는 인력 및 장비의 소요시간을 측정하고, 또한 각 해체과정에서 발생된 폐기물을 정밀 계측하여 이것의 체적, 단위중량 등을 제시하였다. 이러한 자료의 분석을 통해 도면분석 결과와 현장에서 발생된 건설페기물의 양을 비교분석하여 현장 회수율, 체적 및 중량 환산계수, 폐기물 원단위를 제안하였다. 이러한 계수는 건설페기물의 발생량 예측과 운반비 산정, 작업 공정계획 수립 등을 위한 기초적 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 특허의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 특허의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적 기술적 개념적 요인의 17개 변수들 간의 상관관계를 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 분석하였다. 분석결과 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 기술분야 특허증감율, 서지결합도, 동시인용도 및 문헌간유사도 등 7개로 나타났다. 또한 이들 변수에 대한 분산분석 결과 7개 변수 모두 전반적으로 대부분의 주제분야 간에 있어서 평균값의 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 통신망의 큐잉망 모델을 링크 고장을 고려한 신뢰도 모델과 함께 개발한다. 가상연결을 갖는 통신망에서 링크 고장시의 신뢰도 분석이 수행된다. 확장된 추계적 페트리 네트인 SRN은 시스템 분석을 위한 다양한 모델링 기능을 제공해 주며 적절한 보상율을 모델에 할당해 줌으로써 원하는 성능지표를 쉽게 구할 수 있다. 재경로를 갖는 신뢰도 분석을 위하여 모델 규격을 정하고 자동으로 모델을 생성하고 그 해를 구하는데 SRN 모델링이 적합함을 보여준다. 링크 고장에 따른 다양한 재경로 설정과 신뢰도 분석을 위하여 SRN을 이용한 마르코프 모델이 개발되고 그 해가 구해진다.
본 연구에서 웹사이트 구축시 Ajax를 사용하는 경우가 기존의 경우에 비하여 얼마만큼의 효율성을 갖는지를 비교 분석하였다. 본 연구에서의 성능비교는, 실제로 사용되는 웹사이트의 가장 적합한 환경을 비교하기 위해 ASP를 이용한 기존의 웹사이트 모델과 ASP.NET Ajax를 이용한 웹사이트를 같은 조건에서의 샘플사이트를 구축하여 비교 분석하였다. 두 사이트 모델의 각각에 데이터를 생성, 수정, 삭제, 질의 시의 응답속도 등을 비교 분석하였다. 실험을 통한 비교 분석 결과로 기존의 웹사이트 모델보다 Ajax를 이용한 모델의 응답속도가 향상된 것으로 나타났다.
기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.
본 논문은 페트리 넷 기반의 멀티미디어 프로그래밍 방법을 제안한다. 이를 위하여 멀티미디어 시나리오를 표현할 MPN(Multimedia Petri Net)을 정의하고, 또한 MPN을 분석하여 시나리오의 결함을 찾아낼 수 있는 방법을 소개한다. 멀티미디어 프로그램은 MPN을 해석하여 멀티미디어 시나리오를 재생한다. 이렇게 작성한 우리의 멀티미디어 프로그램은 정지, 빠른 재생 되감기, 빠른 되감기 등의 조작 기능을 제공한다. 멀티미디어 시나리오 모델링을 위해 페트리 넷을 이용한 사례는 존재하지만, 이들은 모두 시간적 동기화 분석을 위한 것으로, 멀티미디어 시나리오의 재생을 목적으로 사용된 사례는 아직 없다. 이에 반하여, MPN은 시나리오의 흐름은 물론 시나리오를 구성하는 데이터들의 정보까지도 모두 표현함으로써 재생에 필요한 모든 정보를 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 만족스런 서비스 품질을 제공하는 페트리 네트 기반의 멀티미디어 동기화 모델을 제안한다. 제안한 모델은 실시간 특징을 나타내는 데이터의 서비스 품질을 보장할 수 있는 가변적 버퍼를 적용하였다. 본 논문에서는 페트리네트를 확장하여 새로운 멀티미디어 동기화 규격 모델을 표현할 수 있는 PBMSM을 제안하고, 제안한 모델의 검증을 위하여 페트리 네트의 두가지 분석방법에 의해 증명을 하였다. 그리고 기존의 모델과 비교하여 성능이 우수함을 보였다. 제안한 모델은 양질의 서비스 보장을 요구하는 시스템에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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