개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
최근 고령 사회로의 진입으로 헬스케어 서비스의 수요가 확대되고 있다. 하지만 노후를 능동적으로 준비하는 뉴실버세대의 특성을 고려한 GUI연구는 아직 미비한 실정이다. 뉴실버세대는 일반적인 고령자들보다는 정보취득에 대한 거부감이 약하기는 하지만 40대 이하의 젊은 세대들과 정보습득능력의 차이를 보이고 있기 때문에 그들의 신체적, 심리적, 사회적 특성을 고려한 모바일 헬스케어 서비스의 GUI에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구의 목적은 미래 의료소비의 중심으로 떠오르고 있는 뉴실버세대가 모바일 헬스케어 서비스를 쉽게 사용할 수 있도록 하기 위한 GUI평가 가이드를 제안하는 데에 있다. 연구방법은 첫 번째, 문헌연구과 선행연구를 통해 뉴실버세대의 특성을 분석하여 모바일 헬스케어의현황을 파악하였고, 두 번째, 현재 모바일 헬스케어 어플리케이션의 각 분야에서 선호되는 시각구성요소를 분석하여 고령자의 특성에 맞게 모바일 GUI디자인의 사용성 평가 지표를 도출하였다. 세 번째, 도출된 평가 지표를 사용하여 휴리스틱(heuristic)방식을 통하여 57세부터 65세까지의 뉴실버세대 8명을 대상으로 사용성 평가를 진행하였다. 이 연구는 뉴실버세대 사용자의 특성에 맞춰 GUI가이드를 제안함으로써 사용성 향상에 기여하기를 기대하며 동시에 헬스케어 모바일 어플리케이션 개발에 대한 연구가 지속되어야 할 것으로 생각된다.
상속구조의 계층이 깊어질수록 재사용성은 좋으나 이해하기가 어려워지고 유지보수가 힘들어 진다. 반대로 계층이 얕을수록 추상성이 부족하나 이해성과 수정성이 좋아진다. 따라서 시스템의 유지보수성을 위해서는 깊은 상속구조를 분리하여 얕은 상속구조로 만드는 것이 바람직하다. 본 연구에서 제안한 복잡성 척도는 Chidamber and Kemerer의 상속구조에 관한 척도인 DIT(Depth of Inheritance Tree)와 NOC(Number Of Children)를 기초로 Li가 지적한 Chidamber and Kemerer 척도의 모호성을 해결한 통합적 척도로서, 클래스 상속구조의 복잡성 측정에 있어서 조상 클래스 수, 자손 클래스 수, 상속구조의 깊이를 고려한 간단하고 휴리스틱한 척도이다. 이는 상속구조의 분리에 있어서 복잡도를 정량적으로 평가할 수 있는 정보를 제공한다.
기존의 수동적인 TV를 보는 방식에서 벗어나 원하는 시간에 원하는 컨텐츠를 골라 볼 수 있는 디지털케이블 TV (DCATV)와 IPTV는 많은 가정에서 호응을 얻고 있고 그 발전 가능성은 더욱 커지고 있다. 본 연구는 20대 사용자들에게 적합하고 사용하기 편리한 VOD메뉴 구조와 새로운 메뉴 스타일을 제안하는 데 있다. 이를 위해 우선 휴리스틱 분석을 통해 예상 문제점을 파악하였다. 이를 바탕으로 나온 문제점을 검증하고 개선하기 위해 반복적인 사용성 평가를 실시하였다. 더불어 선호도 조사를 통해 메뉴스타일 및 GUI요소를 제시하였다. 그 결과, VOD메뉴 구조의 오류를 개선하고 사용자들이 인식하기 쉬운 메타포, 컬러, 아이콘 등을 포함한 새로운 메뉴스타일을 제안하였다. 즉, VOD 카테고리는 의미가 명확한 것끼리 그룹핑 되어야하고 그룹핑이 모호한 것들은 그냥 두어야 한다. 그리고 메뉴스타일은 방식의 새로움 보다는 사용 편리성이 사용 경험자들에게는 더 중요한 요소라는 점을 발견하게 되었다. 본 연구는 차후 디지털 케이블 방송 메뉴를 개선할 때 기초 자료가 될 뿐만 아니라, 다른 방송 메뉴를 설계할 때 참고 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
최근 모바일 단말기의 위치정보를 활용하는 주요 응용 중의 하나인 최적 경로 탐색 시스템은 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용해야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적 경로를 검색하기 위해 교통상황을 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균속도를 가지고 휴리스틱 가중치를 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 A*알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
온톨로지 정렬의 목적은 지식을 공유 및 재사용 하는 데 있다. 기존 온톨로지 정렬 시스템은 온톨로지 개념의 모호성 때문에 여러 가지 다양한 측정 기법을 사용하고 전수조사를 수행하여 사용자가 만족하는 결과를 얻는다. 온톨로지 개념이 점차 많아짐에 따라 계산이 복잡해지고 걸리는 시간이 기하급수적으로 증가하여 처리 과정에서 오류가 발생한다. 이를 해결하기 위하여 메타 휴리스틱 알고리즘을 사용하는 메타 매칭이 연구되고 있다. 기존 메타 매칭 시스템에서는 사용하는 파라미터가 많기 때문에 온톨로지 정렬 처리에 계산이 복잡하고 특정 도메인의 다양한 데이터에 따라 조율이 요구되어 온톨로지 정렬 탐색에 좋은 성능을 보여주지 못했다. 이 논문에서는 온톨로지 정렬을 쉽고 간단한 계산을 통해 높은 성능을 목표로 하여 DCS(Discrete Cuckoo Search) 를 사용한 온톨로지 정렬 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Levy Flight 분포에 따른 탐색으로 효율적인 전략을 보여준다. 제안된 알고리즘은 OAEI 2012(Ontology Alignment Evaluation Initiative)에서 제공하는 벤치마크 데이터와 제안 알고리즘을 사용하여 성능을 평가한다.
소프트웨어 정의 네트워크는 네트워크 제어 기능을 데이터 전송 기능으로부터 물리적으로 분리하여 소프트웨어적으로 구현한다. 광범위한 지역으로 소프트웨어 정의 네트워크를 설치하기 위해서는 다중의 제어기가 요구되며, 제어기의 배치는 소프트웨어 정의 네트워크 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워크에서 효율적인 제어기 배치를 위한 메타 휴리스틱 알고리즘인 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 보다 좋은 결과를 효과적으로 얻기 위해 새로운 타부 서치의 이웃해 생성 방식을 제안한다. 제안된 알고리즘은 소프트웨어 정의 네트워크에서 최소 전송지연과 실행속도 관점에서 성능을 평가하며, 유전 알고리즘 및 랜덤방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 MZR 디스크의 특성과 VOD에서 사용자들의 접근 편기성을 고려한 비디오 블록의 효율적 배치방법을 제안한다. 또 제안된 방법에 대하여 VOD 서버의 모델링과 모의실험을 통하여 성능을 평가하였다. 기본적인 방법은 인기도에 따라 Zipf 분포를 고려하여 MZR 디스크상에 선형배치나 편기된 휴리스틱(SH) 방법으로 배치시키는 것이다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해서, 2 대의 디스크를 설치한 워크스테이션에서 다양한 편기요인 하에서의 성능을 실험하였다. 실험결과 여기에서 제시한 방법이 임의배치 방법보다 좋은 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다. 디스크 그룹으로 배치방법을 확장하기 위하여 동시에 지원 가능한 최대 사용자 수와 사용자당 필요한 버퍼의 크기를 분석하였다. 제안된 방법의 수행력에 관련한 변수로는 디스크헤드 스케쥴링 방법, 배치방법, 스트라이핑 단위 등을 고려하였으며 실험결과 본 논문에서 제시한 방법이 효율적임을 알 수 있다.
단일 최단경로 라우팅 알고리즘은 흔히 최대 링크 로드를 최소화하는 인터넷 트래픽 엔지니어링에 적합하지 않다고 알려져있다. 또한 여러 개의 최단경로들을 동시에 사용하여 트래픽을 나누어서 전송하는 방법은 전체 트래픽 디맨드를 고려하지 않기 때문에 최대링크로드를 반드시 최소화시키지는 못한다. 하지만, 여러 개의 최단경로들이 동일 송수신 노드 사이에 존재하면, 기존 라우팅 프로토콜에 변화를 주지 않고도 최대 링크 로드를 최소화시킬 수 있는 최단경로들의 집합을 선택하여 이용할 수 있다. 이러한 최단 경로들을 계산할 때에는 동일 목적지에 대해서는 송신자에 관계없이 동일한 넥스트-홉을 유지해야한다. 본 논문에서는 트래픽 엔지니어링을 위한 최단 경로 라우팅 알고리즘의 최적해를 구할 수 있는 ILP 문제를 제시하고, 근사해를 구하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안하고 성능을 평가하였다.
최근, 모바일 시스템에서 DBMS를 활용한 위치기반서비스에 대한 관심이 높아지고 있으며, 향상된 차량항법 (in-vehicle navigation) 시스템에 있어 효과적인 저장, 트랜잭션 관리, 모델링과 공간 질의를 통해 현행 파일 기반 시스템이 가지는 한계를 극복할 것으로 기대되고 있다. 특히, 도로 네트워크 데이터는 경로 탐색 시스템에 있어 가장 중요한 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지를 필요로 한다. 이에 본 연구는 모바일 LBS 시스템에서 위상적인 네트워크 데이터를 위한 그래프 기반 지오 데이터베이스 모델 개발과 휴리스틱 접근에 기반을 둔 동적 경로 계산 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 계층적 네트워크를 지원하는 데이터 모델을 설계하고, 모바일 LBS 시스템에서 수행 능력을 평가하기위한 경로 계산 시스템을 구현하였다. 마지막으로, 제시된 계층 그래프 모델 기반 경로 계산 알고리듬은 네트워크를 구성하는 노드 개수를 줄여 탐색 속도와 효율적 메모리 사용에 기여할 수 있을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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