인터넷망의 지속적인 발달과 더불어 웹서비스가 차지하는 비중은 매우 커지고 있다. 이와 관련해 서비스 발견을 위한 다양한 노력들이 진행되었으며. 그 중에서도 DAML-S문서로 기술된 매치메이커에서 제시한 알고리즘은 서비스 발견자와 서비스 제공자사이의 서비스 발견에 대한 유사도 측정의 한 방법을 제시하고 있다. 하지만 온톨로지상의 관계표현에 있어 네 가지 규칙만을 적용하여 정밀한 유사도 측정이 불가능하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 알고리즘의 개선을 위해 두 가지 유사도 측정함수 1) 계층구조함수 2) 계층계수함수를 정의하고, 이에 기반한 새로운 서비스 발견 알고리즘을 제시하고자 한다.
최근 널리 보급되고 있는 IPTV의 주요 서비스인 주문형 비디오 서비스의 시청 순위는 Zipf의 법칙을 따른다고 알려져 있으며 이를 기반으로 계층형 네트워크 스토리지 구조로 서비스를 제공하여 네트워크 비용과 스토리지 비용을 절감하고 있다. 그러나, 최근 연구에 의하면 미디어 시청 순위는 stretched exponential 함수에 더 근사함이 알려졌다. 본 연구에서는 국내에서 현재 상용 서비스 중인 대규모 주문형 비디오 서비스의 시청 순위-회수 데이터를 분석하여, 시청 순위로부터 stretched exponential 함수의 모수를 추정하여 시청 순위의 분포함수를 파악하고자 한다. 특히, 콘텐츠 파일 크기, 콘텐츠 파일 전달방식, 콘텐츠 장르 등의 요인과 시청 순위 분포함수의 모수 사이에 상관관계가 있는지 분석하고자 한다.
인터넷을 포함한 여러 가지 기술이 발전됨에 따라 인터넷 광고 시장도 두드러지게 성장하고 있다. 무한한 가상 공간과 디지털이 갖는 신속성, 편리함 등 다양한 서비스를 제공할 수 있는 인터넷 기반의 모든 서비스는 데이터베이스로 축적된다. 여기에 애매함과 불확실성을 가지는 실세계를 표현하기 위해 퍼지논리함수를 이용하여 효율적으로 방문객을 분류하는 방법을 제시한다.
클러스터링은 무질서한 데이터들의 상호 연관 관계를 정의하고, 이를 통하여 보다 체계적으로 데이터를 군집화하는 것이다. 클러스터링을 적용한 웹 서비스 시스템은 비슷한 내용을 묶어 제공하기 때문에 사용자는 보다 효율적으로 정보를 제공받을 수 있다. 시멘틱 웹의 기반이 되는 온톨로지는 클러스터링을 위한 완벽한 입력 데이터를 제공한다. 본 논문은 온톨로지를 기반의 메타 데이터를 클러스터링 하기 위한 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 온톨로지 기반의 메타 데이터들의 유사성을 측정하기 위한 평가함수를 정의하고, 이러한 평가함수를 적용한 계층적 클러스터링 알고리즘을 연구하는 것이다.
추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.
본 논문에서는 클러스터에 기반한 주문형 비디오 (VOD: Video On Demand) 시스템에서의 QoS (Quality of Service) 아키텍처를 제안한다. 제안하는 QoS 아키텍처는 IP 네트웍상에서 사용자에게 다양한 서비스 질의 선택과, 선택한 질의 보장을 제공하며, 클러스트 시스템의 자원관리를 통해 서버의 효율을 극대화 시킨다. 클러스터 VOD 시스템의 QoS 아키텍처는 사용자 요구의 협상을 위한 Weighted Price 함수와 요구분배 기법인 Max-min 함수를 이용하여 사용자에게 제공하는 QoS의 수준을 높여주고, 저장 서버들간의 부하균등을 통해 효율성을 높인다. QoS 아키텍처 내의 핵심 모듈인 QoS Mapper와 QoS Manager의 성능을 확인 하는 실험을 통하여 사용자에게 서비스되는 QoS 수준이 증가하였음을 확인할 수가 있었고, 저장서버들간의 부하를 효과적으로 분산시켜 VOD 시스템의 동시 사용자수를 증가 시키고, 안정적인 서비스를 할 수 있음을 확인하였다.
최근 방송과 통신의 융합 흐름은 방송 영역에서 제공되던 멀티미디어 콘텐츠를 초고속 인테넷, 케이블 TV망 그리고 위성 망 등을 통해 실시간으로 전송하는 IPTV 서비스로 변화되고 있다. 그러나 디지털 방송 서비스가 다양한 매체로 확산되면서 서비스 제공자가 사용자들에게 제공하는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안은 기존 방송 시스템에서 제공하는 CAS(Conditional Access System)만을 이용해서는 완벽하게 지원할 수 없다. 이 논문에서는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안 문제를 해결하기 위해 IPTV 시스템을 구성하는 구성 요소 중 수신기(Set-Top BoX, STB)와 스마트카드 사이의 사용자 수신자격을 효율적으로 판별할 수 있는 상호인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 사용자가 지불하는 채널에 대한 수신자격을 수신기가 올바르게 전송할 수 있도록 서명기반의 해쉬함수를 사용한다. 또한, 제안 프로토콜은 상호인증 과정을 통해 수신기와 스마트카드 사이에서 생성된 세션키를 이용하여 EMM를 암호화한 후 제3자가 서비스를 불법적으로 이용할 수 없도록 한다.
스마트폰내 GPS 및 다양한 센서 데이터를 이용하여 스마트폰 사용자의 이동 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 사용자 목적지와 경로를 예측하여 사용자의 의도에 맞는 서비스를 제공하는 위치기반 지능형 개인화 서비스(Intelligent personal assistant) 연구가 활발히 진행 되고 있다. 위치기반 개인화 서비스의 지능성은 불완전한 센서 데이터로부터 사용자 이동 정보를 처리하여, 실시간으로 사용자의 경로를 예측하는 정확성과 효율성에 좌우된다. 본 논문은 불완전한 정보로부터 사용자의 경로와 목적지를 추론하는 동적 베이지안 네트워크 기반의 강인한 파티클 필터(Robust particle filter)를 제안한다. 제안한 강인한 파티클 필터 방법은 부정확하고, 불완전한 센서 정보를 보완할 수 있는 파티클 생성, 실시간에 계산 복잡도를 감소시키는 효율적인 스위칭 함수와 가중치 함수, 파티클의 정확도를 향상시키는 재표본화로 구성되며, 사용자의 목적지와 경로의 예측 정확성과 효율성의 성능을 향상시켰다.
여행 정보 시스템(ATIS), 교통 관리 시스템 (ITS) 등 궤적 기반 서비스에서, 서비스 품질을 향상시키기 위해서는 주어진 궤적 질의에 대한 정확한 주행시간을 예측하는 것이 필수적이다. 이를 위한 대표적인 공간 데이터 분석 기법으로는 데이터 분류에서 높은 정확도를 보장하는 규칙 기반 분류화 기법이 존재한다. 그러나 기존 규칙 기반 분류화 기법은 단일 컴퓨터 환경만을 고려하기 때문에, 대용량 공간 데이터 처리에 적합하지 않은 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 맵리듀스 환경에서 규칙 기반 분류화를 이용한 궤적 데이터 주행 시간 예측 알고리즘을 개발하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 첫째, 맵리듀스를 이용하여 대용량 공간 데이터를 병렬적으로 분석함으로써, 활용도 높은 궤적 데이터 규칙을 생성한다. 이를 통해 대용량 공간 데이터 기반의 규칙 생성 시간을 감소시킨다. 둘째, 그리드 구조 기반의 지도 데이터 분할을 통해, 사용자 질의처리 시 탐색 성능을 향상시킨다. 즉, 주행 시간 예측을 위한 규칙 그룹을 탐색 시 질의를 포함하는 그리드 셀만을 탐색하기 때문에, 질의처리 성능이 향상된다. 마지막으로 맵리듀스 구조에 적합한 질의처리 알고리즘을 설계하여, 효율적인 병렬 질의처리를 지원한다. 이를 위해 맵 함수에서는 선정된 그리드 셀에 대해, 질의에 포함된 도로 구간에서의 주행 시간을 병렬적으로 측정한다. 아울러 리듀스 함수에서는 출발 시간 및 구간별 주행 시간을 바탕으로 맵 함수의 결과를 병합함으로써, 최종 결과를 생성한다. 이를 통해 공간 빅데이터 분석을 통한 주행 시간 예측 기법의 처리 시간 및 결과 정확도를 향상시킨다.
최근 인터넷의 급성장에 따라 새로운 컴퓨팅 환경인 유비쿼터스 기반의 다양한 연구들이 수행되고 있다. 특히 RFID는 유비쿼터스 구현을 위한 핵심 요소 기술로 자리잡고 있으며, 이에 대한 연구는 국내 외적으로 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 RFID의 특성상 소형화되고 제한된 물리적 특성 때문에 보안 서비스를 제공하는데 한계성이 있다. 따라서 본 논문에서는 저가격의 RFID에서 안전한 인증 방식을 제안하고자 한다. 제안된 방식은 기존의 연구보다 계산에 대한 효율성과 일반화된 적용을 위한 특징을 갖는다. 또한 암호화 알고리즘과 해쉬 함수로 대표되는 함수의 사용을 일반화된 함수로 표현하여 다양한 적용성을 가질 수 있어 응용 서비스로의 확장이 용이하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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