클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.
멀티 에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경하에서 멀티 에이전트의 자동조정 모델을 제안한다. 이를 위해 복잡한 환경과 다양한 행동을 갖는 멀티 에이전트간의 경쟁 실험을 통해 멀티 에이전트들의 행동의 영향을 분석 평가하여 제안한 방법이 타당함을 보였다.
본 논문은 멀티미디어 컨텐츠의 프리젠테이션을 위한 이벤트 기반 프리젠테이션 메커니즘의 설계 및 운용방법에 대해 기술하였으며, 사용자의 프리젠테이션 개입을 비롯하여 프리젠테이션 스케줄, 네트워크 상태 변화 등 예측 불가능한 여러 환경 변화를 이벤트로 발생하여 종합적으로 분석 처리함으로써 각 시점에 와는 프리젠테이션 서비스 품질을 유지할 수 있는 프리젠테이션 모델을 제안하였다. 또한, 프리젠테이션 관리자와 그 하부 구조로 이벤트 스케줄러, 네트워크 관리자, QoS 관리자 등을 두어 여러 프로세스들이 이벤트로 통신하며 동적인 동기화 유지를 위해 상호 협력할 수 있는 기법을 제시하였다.
최근 시맨틱웹의 중요성이 두드러지면서 다양한 분야에서 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이렇듯 중요하게 두드러지고 있는 시맨틱웹의 연구가 진행되기 위해선 다양한 분야의 온톨로지가 필요하다. 현재 많은 온톨로지 구축 관련 도구들이 있어 온톨로지 구축에 편리함을 제공하고 있지만, 여전히 온톨로지의 구축은 많은 노력과 시간이 필요하다. 특히, 대용량의 온톨로지 구축은 더 많은 노력과 시간이 필요하다. 따라서 본 논문은 기본적으로 제시된 온톨로지 구축방법 모델들의 비교 분석을 통해 대용량 온톨로지 구축에 협력적 개발 과정을 제시하고자 한다.
멀티에이전트 시스템은 분산적이고 개방적인 인터넷 환경에 잘 부합된다. 멀티 에이전트 시스템에서는 각 에이전트들이 자신의 목적을 위해 행동하기 때문에 에이전트간 충돌이 발생하는 경우에 조정을 통해 협력할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 멀티 에이전트 시스템에서의 에이전트 간 협력 방법에 관한 연구 방법들은 동적 환경에서 서로 다른 목적을 갖는 에이전트간의 협동 문제를 올바로 해결할 수 없다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 신경망과 강화학습을 이용하여 목적 패턴을 정확히 결정할 수 없는 복잡하고 동적인 환경에 멀티 에이전트의 시스템 모델을 제안한다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
본 논문에서는 공공도서관의 새로운 서비스 영역인 ASK_a 서비스 운영모형을 제안하였다. 제안한 모형이 갖는 기능을 입력과 처리, 출력과정으로 구분하여 설계하였다. 최적의 입력 형식은 웹 폼형식을 제안하였고, 처리과정은 공공도서관의 혼합형(수평형, 계층형) 협력모델을 제안하였고, 출력 과정은 제공된 질문-해답정보에 대한 아카이빙 정책을 제안하였다. 특히 ASK_a 서비스가 성공적으로 운영되도록 하기 위해서 제안한 모형의 핵심을 공공도서관의 협력연계를 통한 외부 인력과 자원활용으로 하였다. 이러한 협력의 최종목표는 고도의 전문정보 서비스를 공공도서관 이용자에게 제공하는 것이다.
본 논문에서는 애드혹 무선 네트워크에서 채널 전송속도를 높일 수 있는 협력통신 기법에서 도움노드를 선정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 송수신 노드가 RTS/CTS 제어 프레임을 서로 교환한 이후에 도움노드를 선정하는 사후선정 기법을 채용한 참고문헌 연구결과를 컴퓨터 모의실험을 사용하여 성능비교를 수행하기 위해 시뮬레이터를 구현하였다. 성능평가 척도는 시스템 처리량과 채널 액세스 지연시간을 사용하였으며, 통신노드는 모두 지정된 통신영역 내에서 독립적으로 이동하는 모델을 사용하였다. 성능비교와 장단점 분석을 통해 취합된 결과는 성능이 우수한 새로운 도움노드 선정기법을 설계하는데 귀중한 자료가 될 것으로 판단된다.
일반적으로 멀티 온라인 배틀 게임은 게임의 참가자들이 팀을 이루어 전략을 짜고 협력하여 주어진 목적을 성취하면 승리한다. 게임에서는 승리를 판가름 할 수 있는 다양한 요소(e.g. 골드, 아이템, 캐릭터의 레벨 등)들이 있다. 본 논문에서는 게임 플레이 중에 다양한 요소를 분석하여 실시간으로 승률을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 모델을 제안하고 이를 리그오브레전드 게임에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
본 연구는 한국의 다국적 기업이 세계 여러 지역(유럽, 아프리카, 아시아, 아메리카)에서 글로벌 경제 활동과 사업을 범세계적으로 수행하고 있으며. 범세계적인 글로벌 사업수행에서 지역별 경제변화가 지역적으로 다양하면서, 복잡하게 전개되는 것에 대해서 글로벌기업이 지역별 특성에 적합하게 사업을 영위하면서 글로벌하게 현지시장 접근 방법을 어떠한 기준으로 우선 접근하는지에 대한 방법을 통계처리를 하였으며 향후 어떠한 방법을 수용하여 전략적 방법과 모델을 개발하여 자연스럽게 글로벌화 추이를 알아보고자 연구과제들을 실증 분석 하였음. 그리고 글로벌화 하는 TNC's 기업의 지식과 정보의 습득이 중요하며, 변화와 혁신을 통해서 자신의 분야에서는 세계적 선도 기업이 되고자 하는 TNC's 기업이라면 선진국 TNCs 기업보다는 더 적극적인 전략과 사업 모델을 모색해야 한다는 전제하에 실증모형을 설정하고 연구과제들을 정리하였음. 1. TNC's에 의하여 세계경제 활동에 중요한 변수들을 여러 가지 측면에서 검토하고 지리적요인과 경제적 요소들을 고려하여 기술과 자원의 아웃소싱의 글로벌화 방법을 고려하여 세계경제체제의 변화와 향상에 많은 투자내용들이 지리적인 여건과 글로벌화를 고려하여 투자가 진행되어지는가의 추이를 분석하였음. 2. TNC's의 역량에 따라 사업경영에서 현지국가의 경영관리와 산업의 변화에 까지 영향을 주었고 향후에도 글로벌화 경제의 발달과 향상에 협력하는 기업, 자국의 경제 발달과 향상에 협력하는 기업에까지 긍정적인 협조가 이루어지는 투자형태의 글로벌화 지수의 내용을 실증분석 하였음.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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