시대의 변화에 따른 IT 기술의 급속한 발전은 전반적인 산업영역에서 예전보다 쉽게 정보를 취득하고 가공할 수 있는 여건을 형성하고 있다. 최근 각광 받고 있는 SNS의 변화를 살펴보면 스마트폰 이용이 대중화되면서 마케팅 툴로서의 가치가 더욱 급부상하고 있다. 본 연구는 패션 마케팅 분야에서 새로운 시장으로 떠오르고 있는 Facebook 활용 사례를 연구하였다. 패션업체 10곳을 선정하여 활동지표의 기준이 되는 '게시글', 'like this', 'people talking about this' '이벤트'를 중심으로 페이스북 페이지를 연구하였고 spearman 순위 상관계수를 이용하여 위 지표들 간의 상관분석을 실시하였다. 연구 결과 '게시글'과 'like this'의 관계는 높은 상관관계를 보여 주었고 다른 요인들 사이에서는 상관관계를 확인할 수 없었다. 페이스북 페이지를 이용한 마케팅은 소비자와 업체와의 소통이 기존 매체에 비해 원활하였는데 이는 SNS의 마케팅의 이용이 기존의 마케팅의 한계였던 소통의 벽을 넘을 수 있음을 보여주는 결과였다.
학교 홈페이지는 온라인 상에서 이루어지는 학생과 학생, 학생과 교사, 교사와 학부모 등 교육 주체간 상호작용의 장으로서 그 역할을 담당하고 있다. 특히 상호작용의 수단으로 웹보드를 통해 생성된 게시판을 많이 이용하고 있는데, 기존에 학교에서 사용되고 있는 게시판들은 일반 홈페이지에서 사용되는 웹보드를 이용한 것이 대부분이어서 학교상황에 최적화된 것이라고 보기는 어렵다. 또한, 많은 사람들 이 인터넷을 사용하게 됨에 따라 홈페이지의 컨텐츠에 대한 요구도 다양해졌고, 이를 반영한 홈페이지들은 그 전보다 페이지의 수에 있어 증가를 나타내게 되었다. 이러한 페이지 수의 증가는 사용자에게 다양한 내용을 접할 수 있도록 해 주는 반면 원하는 페이지에 대한 접근을 어렵게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 사용도를 중심으로 적응형 웹사이트를 구축할 수 있도록 지원해주는 학교용 웹보드를 설계하고 구현하였다.특히 사용도를 평가하기 위한 알고리즘을 제시하고, 일반 학교에서 사용되고 있는 게시판을 분석하여 학교현장에 필요한 게시판을 생성할 수 있는 웹보드를 설계 및 구현함으로 사용자들은 쉽고 친숙하게 사용할 수 있고, 이를 이용한 학교홈페이지는 활용 면에 있어 성과가 있을 것이라 기대된다.
최근 웹 어플리케이션은 급속도로 성장하였으며, 점점 더 복잡해지고 있다. 웹 어플리케이션이 복잡해질수록 품질에 관련된 다양한 요구사항이 증가하고 있다. 그러나 웹 어플리케이션의 테스트에 관한 연구 및 도구는 매우 부족하다. 이에 본 논문에서는 웹 어플리케이션에 대한 테스트 자동화 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 HTML 코드와 소스 코트로부터 분석 모델을 생성하고, 이 모델을 기반으로 테스트 대상을 파악하며, 테스트 케이스를 추출한다. 또한 테스트 드라이버와 테스트 데이터를 자동으로 생성하고, 그것들을 서버 내에 자동으로 배치함으로써 매우 쉽게 테스트 환경을 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 웹 어플리케이션에 대한 테스트의 전반적인 과정을 자동화하며, 이러한 자동화 방법은 기존의 연구에 비해 웹 어플리케이션의 기능 테스트의 효과를 높일 수 있다는 장점이 있다.
비트 방식 홀로그램 정보저장 장치는 페이지 방식에 비해서 상용화 하는데 있어서 구성이 간단하고 작은 크기로 설계가 유리한 점 등의 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 페이지 방식처럼 하나의 기록점에 2차원 면 정보를 이용해서 높은 저장밀도를 기대 할 수 없는 대신 다중화의 다양화가 필요하다. 본 논문에서는 회전 다중화와 각도 다중화를 동시에 용이하게 할 수 있는 비트 방식 홀로그램 정보저장 장치용 광학계를 제안하고 광학계의 선택도 및 특성 분석, 초점면에 72개의 비트 홀로그램 다중화 실험, 기존 DVD의 10배 정도되는 단위면적당 저장밀도 산출로 본 광학계의 가능성을 검증하였다.
3D NAND 플래시 메모리는 플래너(2D) NAND 셀을 적층하는 방식으로 단위 면적당 고용량을 제공한다. 하지만 적층 공정의 특성상 각 레이어별 또는 셀 위치에 따라 오류 발생 빈도가 달라질 수 있는 문제가 있다. 이와 같은 현상은 플래시 메모리의 쓰기/지우기(P/E) 횟수가 증가할 수록 두드러진다. SSD와 같은 대부분의 플래시 기반 저장장치는 오류 교정을 위하여 ECC를 사용한다. 이 방법은 모든 플래시 메모리 페이지에 대하여 고정된 보호 강도를 제공하므로 물리적 위치에 따라 에러 발생률이 각기 다르게 나타나는 3D NAND 플래시 메모리에서는 한계를 보인다. 따라서 본 논문에서는 오류 발생률 차이를 보이는 페이지와 레이어를 분류하여 각 영역별로 차별화된 보호강도를 적용한다. 우리는 페이지와 레이어별로 오류 발생률이 현저하게 달라지는 3K P/E 사이클에서 측정된 오류율을 바탕으로 페이지와 레이어를 분류하고 오류에 취약한 영역에 대해서는 패리티 데이터를 추가하여 차별화된 보호 강도를 제공한다. 오류 발생 횟수에 따른 영역 구분을 위하여 K-Means 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 우리는 이와 같은 차별화된 보호정책이 3D NAND 플래시 메모리의 신뢰성과 수명향상에 기여할 수 있는 가능성을 보인다.
『옥추보경』(玉樞寶經)은 송대의 유명한 도교 경전으로 정식 명칭은 『구천응원뇌성보화천존설옥추보경』(九天應元雷聲普化天尊說玉樞寶經)이다. 송·원시대 이후 『옥추보경』은 중국 각 지역에 광범위하게 전해지면서 많은 영향을 끼쳤으며, 명나라의 세종(世宗)과 신종(神宗)은 『옥추보경』을 새로 간행하여 직접 서문을 쓰고 동시에 매우 숭앙하였다. 『옥추보경』의 집주본이 조선에 전해진 시기는 대략 명대 시기로 보고 있으며, 조선시대에 전해졌던 『옥추보경』 집주본은 융경(隆慶) 4년(1570)에 전라도 무등산(無等山) 안심사(安心寺)에서 최초로 발간되었다. 그러나 당시 안심사 판본은 첫 페이지와 경문 중의 또 다른 페이지가 없는 불완전한 판본이었다. 옹정(擁正) 11년(1733)에 송몽삼(宋夢三), 서두추(徐斗樞) 등의 제안에 따라 영변(寧邊) 묘향산(妙香山) 보현사(普賢寺)에서 『옥추보경』을 새로 간행하게 되었다. 하지만 이 또한 불완전한 판본이었으며, 병진년(1736)에 잃어버린 두 페이지를 우연히 찾게 되면서 완전한 판본을 이루게 되었다. 이후 광서(光緖) 무자년(1888)에 김흡(金潝)이 『옥추보경』을 새로 교정하였고, 계룡산(鷄龍山)에서 이를 다시 간행하였다. 명대의 『도장』에 수록된 『옥추보경』 집주본에는 신장도(神將圖)가 포함되어 있지 않았다. 하지만 조선시대 세 종류의 판본은 모두 신장도(神將圖)가 포함되어 있다. 이 외에도 조선시대 간행본과 비슷한 판본으로 영국의 대영도서관 소장본과 일본 천리대학(天理大學) 도서관의 소장본 및 중국 국가 도서관 고적관의 소장본이 있다. 그런데 안심사 판본은 41명, 보현사 판본은 47명, 계룡산 판본은 48명의 신장도가 포함되어 있으며, 대영도서관은 45명, 중국 국가 도서관은 45명 등으로 차이가 있다. 이러한 판본들에 수록된 신상의 수가 다른 이유는 아직 명확하지 않다. 이에 본문에서 필자는 먼저 계룡산 판본 『옥추보경』에 근거하여 48신장의 내력에 대한 초보적인 고찰을 진행하였다. 언어상의 문제로 『옥추보경』과 관련된 한국의 연구 성과를 반영하지는 못했지만, 『옥추보경』의 48장과 대순진리회의 『전경』에 등장하는 48장이 어떠한 연관이 있는지를 조명하는 데 유의미한 기초 작업이 될 것으로 전망한다. 이를 토대로 나아가 대순진리회의 48신상도와 『옥추보경』의 판본간의 형태적 특징에 주목하여 면밀한 상호 분석을 시도함으로써 대순진리회의 신앙체계와 『옥추보경』의 관련성을 규명하는 데 일조할 수 있기를 기대한다.
Jung-Hwan Kim;Young-beom Ko;Jihoon Choi;Hanjin Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권2호
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pp.21-30
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2024
본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.
역상 컬럼을 이용하여 건강기능식품 중 클로렐라 및 스피루리나제품에 함유되어 있는 엽록소 a, b,페오포르바이드 a 및 $\beta$-카로틴의 HPLC동시분석법을 확립하였으며, 첨가농도 $50\;\mug/ml$에서 엽록소 a, b, 페오포르바이드 a 및 $\beta$-카로틴에 대한 회수율시험결과, 각각 2.8, 6.0, 10.6 및 $10.4\%$의 상대표준편차와 70.3, 71.6, 60.1 및 $90.5\%$의 회수율을 각각 나타냈다. 이때 검출한계는 $0.1\sim1.0\;\mug/ml$, 정량한계는 $0.2\sim2.0\;\mug/ml$이었으며 검량선 상관계수도 0.995 이상의 직선성을 보여주었다. 국내유통 클로렐라 및 스피루리나제품에 대한 엽록소 a, b,페오포르바이드 a및 $\beta$-카로틴의 함유량을 분석한 결과 엽록소 a $121.g\sim543$, 엽록소 b $0.6\sim160.0$, 페오포르바이드 a 및 P-카로틴 $383.6\sim1713.7mg/ml$ 수준으로 나타났다. 엽록소 b의 함유량은 클로렐라제품에서 평균 374.0 mg/100 g 으로 스피루리나제품의 평균 10.5 mg/100 g 보다 30배 이상 함유하고 있는 것으로 확인되었다. 그러나 $\beta$-카로틴의 함유량은 스피루리나제품이 평균 1335.4 mg/100 g 로 클로렐라제품의 평균 495.0 mg/100 g 보다 평균 함유량에서 2.7배 높은 것으로 나타났다. 국내 건강기능식품공전 중 클로렐라 및 스피루리나제품의 엽록소 a b, 및 페오포르바이드 항목의 규격검사를 본 연구의 동시분석법으로 개정함으로써 각 성분 함량의 정량, 분석시간의 단축 및 비용절감 둥 시험방법을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.
덮어쓰기 제약(overwirte limitation)과 삭제 횟수 제한(limitted erase cycle)이 있는 플래시 메모리의 특징이 의하여, 플래시 메모시는 시스템에서 요청한 쓰기 요청보다 많은 수의 쓰기 연산을 수행하게 되는데, 시스템에서 요청한 쓰기요청과 실제 쓰기 연산 간의 비율을 쓰기 증폭 인자(Write Amplification Factor, 이후 WAF)라 한다. WAF는 성능과 신뢰성에 중요한 요소로 본 논문에서는 WAF를 예측 할 수 있는 분석모델을 제안한다. 제안된 모델은 페이지 사상 FTL, 블록 사상 FTL, 혼합 사상 FTL 등 다양한 FTL에서 WAF를 예측 할 수 있으며, 예측에 사용되는 매개 변수로 이용율(utilization), 무작위율(randomness), 연관도(Associativity)만을 사용하여 단순하다는 특성이 있다. 본 논문은 실제 Linux 환경에서 측정한 WAF와 비교 분석 결과 제안된 모델이 WAF를 정확히 예측 할 수 있음을 발견하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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