점점 더 많은 문서들이 XML의 형태를 갖게 됨에 따라, XML문서들을 관계형 데이터베이스에 저장하기 위한 관계형 스키마의 생성이 더욱 중요해 지고 있다. 이 논문은 최근 W3C에 의해서 제안된 XML Schema로부터 관계형 스키마를 생성해 내는 기법 및 구현에 대해서 설명한다. 기존의 DTD기반 인라인 기법은 XML Schema에 적용될 수 없는데, 이유는 XML Schema에는 DTD에 존재하지 않는 새로운 특징들이 많이 있기 때문이다 즉, 다양한 데이타 타입, 상속, 다형성과 같은 요소들이 추가되어, XML Schema는 보다 강력해진 반면, 이로부터 관계형 스키마를 생성하는 일은 더욱 어렵게 되었다. 본 논문에서는 기존의 인라인 기법을 기반으로 XML Schema 인라인 기법을 제시하였다. XML Schema 인라인 기법은 먼저 XML Schema의 다양한 데이타 타입들을 관계형 데이터 베이스의 타입으로 매핑시키는 작업을 한 후, 타입과 엘리먼트 정보를 이용하여 스키마 그래프와 타입 그래프를 만들고, 이 그래프를 순회하면서 관계형 테이블들을 생성하게 된다. 그 외에도 xsi:type, 익명 타입들을 처리하기 위한 기법들을 소개하고 있으며, 시스템의 성능을 향상시키기 위한 몇몇 휴리스틱 기법에 대해서도 소개하였다. 마지막으로 이진 테이블 저장 방식과의 성능 비교 실험을 통하여 XML Schema 인라인 기법의 우수성을 보였다.
고밀도 파장 분할 다중화 방식(DWDM: Dense-Wavelength Division Multiplexing)을 백본 기술에 활용한 IP/DWDM 차세대 광 인터넷 백본망에서 중요한 문제점 중 하나는, 다양한 하이퍼미디어 응용 서비스들이 요구하는 서비스 품질(QoS: Quality-of-Service)을 고려하여 효율적인 유니캐스트 및 멀티캐스트 라우팅 방법을 제공하는 것이다. 백본망에서 DWDM 기술을 적용하면 파이버 당 여러 개의 파장을 사용할 수 있으므로, 클래스 별로 결합된 IP 트래픽 들을 QoS별로 분류하여 파장 별로 차등화한 전송이 가능하므로 망 대역폭의 효율적인 사용이 가능하다. QoS별로 여러 가지 제약조건을 만족하는 광 파장 패스를 찾는 문제는 일반적으로 NP-complete 문제로 간단한 알고리즘으로 해결하기가 쉬지 않다. 일반적으로 DWDM 망에서 연구된 대부분의 휴리스틱 방법들은 현재 인터넷 라우팅 패러다임 하에서 연구된 개념을 확장하여 활용하는 데, 망 자체가 견고하지 않고 노드 수가 많을 때에는 더더욱 복잡하고 구현하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 가상소스와 플러딩에 기초한 QoS 제공 유니캐스트 라우팅 및 멀티캐스트 라우팅 방법인 VS-QUR(Virtual Source-Qualified Unicast Routing)과 VS-QMR(Virtual Source-Qualified Multicast Routing) 방법을 제안한다. 제안된 방법들은 라우팅 패스를 찾기 위해 훨씬 적은 수의 메시지 오버헤드와 같은 조건에서 더 많은 수의 연결이 보장됨을 시뮬레이션 결과로 증명한다.
개미 집단 시스템(Ant Colony System ACS) 알고리즘은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 새로운 메타 휴리스틱 방법이다. 이것은 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 피드백에 의한 탐색을 이용한 모집단에 근거한 접근법으로 조합 최적화 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 최근까지 인접한 노드($v_i, v_j$)가 같은 색을 갖지 않도록 그래프 G의 노드 V에 색을 배정하는 문제인 그래프 착색 문제의 최적 해를 구하기 위하여 다양한 접근 방식들과 해법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 그래프 착색 문제의 해법으로 잘 알려진 그리디 알고리즘, 시뮬레이티드어넬링, 타부 탐색 등이 아닌 개미 집단 시스템 알고리즘으로 해법을 구하는 방법인 ANTCOL 알고리즘을 소개하고, ANTCOL을 해결하기 위해 제안된 기존의 생성 함수들(ANT_Random ANT_LF, ANT_SL, ANT_DSATUR, ANT_RLF)과, 본 논문에서 새롭게 제안된 방법으로 RLF에 무작위 기법을 적용한 XRLF를 생성 함수로 사용한 ANT_XRLF 방법과 ANT_XRLF에 재검색을 추가한 방법(ANT_XRLF_R)의 그래프 착색 결과 및 실행 시간을 비교, 분석하여 제안된 방법이 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
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.
최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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