웹 네비게이션 마이닝은 웹 접근 로그 데이타를 분석하여 웹을 항해하는 패턴을 발견하는 기법이다. 하지만 사용자들은 웹을 항해할 때 정상적인 계층적 경로를 따르지 않는 경우가 많기 때문에 웹 접근 로그 데이타에는 웹 항해 패턴 발견에 장애가 되는 잡음 정보가 많이 포함된다. 결과적으로 웹 접근 로그 데이타만을 이용한 기존의 웹 네비게이션 마이닝은 이런 잡음을 해결하기 위한 전처리 과정의 복잡성 등으로 인하여 웹 항해 패턴을 효율적으로 발견하는 데 좋은 성능을 보여주지 못했다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹 접근 로그 데이타 외에 웹의 하이퍼링크 구조 정보를 함께 이용하여 웹 네비게이션 패턴을 효율적으로 발견하는 기법을 제시하였다. 웹 사이트의 계층적인 하이퍼링크 구조로부터 생성된 WebTree라 불리는 구조를 이용하여 웹 접근 로그 데이타에 포함된 비정상적인 경로에 대한 잡음을 효율적으로 제거하였다. 이 기법을 이용해 구현된 SPMiner(Sequence Pattern Miner) 시스템은 로그 데이타와 하이퍼링크 계층구조를 함께 이용함으로써 전처리의 오버헤드를 현저히 감소시켰고 결과적으로 효율적으로 네비게이션 패턴을 찾아주고 이를 추천에 이용할 수 있는 기반을 제시하였다.
시니어전환 시대를 맞이하여 도서관의 주 이용군으로 부상된 시니어를 대상으로 디지털환경에서 정보접근 및 검색 편의정도, 요구사항을 파악하였다. 이를 위하여 55세 이상의 국회도서관 이용자의 이용행태 및 검색행태를 조사하였고 이러한 행태와 만족도를 시니어 세대별 즉 베이비붐세대의 액티브시니어 그룹과 노인세대의 시니어 그룹으로 나누어 비교분석하였다. 그 결과 첫째, 국회도서관을 이용하는 노인세대는 여가를 목적으로 방문하며 정치 사회, 종교 철학, 역사 지리분야를 선호하였으나, 베이비붐세대는 자기계발을 목적으로 경제 재테크, 예술 문화 분야를 선호하는 것으로 조사되었다. 둘째, 검색을 실패하였을 경우 베이비붐세대의 시니어는 스스로 결과를 제어하는 반면, 노인세대는 사서에 의존도가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 시니어 두 그룹 모두 장시간 전자도서관을 이용하면서 자료를 브라우징하고 있음에도 불구하고 전자도서관에서 제공하고 있는 편의 정제 기능에 대한 이용률이 저조하였다. 따라서 시니어의 이용을 활성화하고 편의성을 높이기 위해서는 시니어 전담사서가 필요하고 전자도서관을 이용하는 시니어를 위해 따로 도움말, 메뉴 설명이 필요 없는 직관적인 인터페이스가 개발될 필요가 있다. 이로써 현 이용자뿐만 아니라 잠재적 시니어들의 정보 리터러시 향상과 이용성 제고를 도모할 수 있을 것으로 본다.
2016년 1월 1일부터 공공도서관 빅데이터 플랫폼이 서비스되기 시작하여 도서관 빅데이터가 공공도서관 업무 개선에 활용되고 있다. 본 논문은 도서관 빅데이터 플랫폼 활용사례들을 살펴보고 도서관 빅데이터 플랫폼의 활용효과를 높일 수 있는 개선방안을 도출하고자 한다. 이를 위해 먼저, 도서관 빅데이터 플랫폼을 활용한 사례들에서 활용한 빅데이터와 활용유형분석 및 도출된 서비스/시행정책을 살펴본다. 다음으로, 현재 공공도서관에서 사용하는 통합도서관리시스템(ILUS)과 도서관 빅데이터 플랫폼 각각의 자료분석 방식을 비교함으로써 도서관 빅데이터 플랫폼의 한계점과 이점을 살펴본다. 사례분석 결과, 프로그램 기획 및 수행, 장서, 수서, 기타의 유형으로 빅데이터를 활용하였고 서비스/시행정책은 이용자 맞춤형 테마서가 및 독서진흥프로그램 진행, 장서활용도 증대, 특화주제에 기반한 수서 및 대출현황 데이터 공개로 요약되었다. 비교분석결과, ILUS는 자관의 자료실현황분석에 특화되어 있으며, 빅데이터 플랫폼은 다양한 속성(연령, 성별, 지역, 대출시기 등)에 따른 선택적 분석이 가능하여 분석시간단축과 유연한 분석이 가능하다. 마지막으로 사례분석과 비교분석에서 밝혀진 특징 및 한계점을 정리하고 개선방안을 제시한다.
기존 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템은 NAND 플래시 메모리 특성의 하나인 마모도로 인하여 삭제 횟수를 고려해야 하므로 특정 영역을 지속적으로 필요로 하는 정보는 파일 시스템에 저장될 수 없다. 이로 인하여 대부분의 NAND 플래시 메모리 파일 시스템은 마운트될 때 플래시 메모리 전체를 스캔하여 파일 시스템 구조를 파악한다. 따라서 마운트 시간은 NAND 플래시 메모리 크기에 따라 선형적으로 증가할 뿐만 아니라 NAND 플래시 메모리의 사용 형태에 따라 매우 달라 질 수 있다. 또한, NAND 플래시 메모리를 저장 장치로 많이 사용하는 모바일 기기는 특성상 안정적인 전원 공급을 보장받지 못하기 때문에 NAND 플래시 메모리 파일 시스템의 안정성 확보를 위한 대책이 요구 된다. 본 논문에서는 NAND 플래시 메모리 전용 파일 시스템의 마운트 시간을 향상시키고, 예기치 않은 정전과 같은 상황이 발생하여도 파일 시스템이 오동작하지 않고, 일관성 있게 복구가 가능하도록 설계하고 구현하였다. 구현된 파일 시스템은 기존의 NAND 플래시 메모리 기반 파일 시스템인 JFFS2에 비해 최대 19배, YAFFS와는 2배 정도 향상된 마운트 성능을 보였으며, 안정성 측면에서도 좋은 안정성을 가진 JFFS2와 같은 성능을 보였다.
이 연구는 대학도서관 대출데이터를 활용하여 이용자들의 대출행태를 장서의 대출수명과 주제영역, 특정 이용자층과의 연관성 등의 다양한 관점에서 분석하였다. K대학도서관의 2006년부터 2015년까지 10년간 이용자들의 연도별 대출행태는 매해 20%의 대출도서가 전체 대출의 50%를 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 따르는 것으로 확인하였다. 또한 각 대출도서의 도서연령과 대출횟수의 연령별 누적분포를 구하여 도서 반감기를 정의하고 이를 수식화하였다. 종단적 관점에서의 핵심장서를 산출하여 그 특성을 주제별, 구성원별, 계열별, 연도별 등의 측면에서 분석하였다. 종단적 관점의 전체 대출도서와 핵심장서의 대출패턴은 모든 측면에서 매우 상이하게 분석되어 10년 동안 꾸준히 핵심장서로 분류되는 도서들의 역할이 있는 것으로 나타났다. 이는 10년간 꾸준히 대출되는 도서, 즉 핵심장서의 특성이 명확하다는 의미이며, 이러한 특성을 반영한 효율적인 장서구성정책을 개발할 필요성이 있다는 근거가 된다.
최근 스마트 폰과 같은 다양한 모바일 장치들의 개발과 함께 사용자는 자신의 모바일 단말을 이용하여 개인화된 서비스를 제공받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족하기 위하여 모바일 장치들은 많은 기능을 제공해야하지만 모바일 장치가 소형화됨에 따라 작은 디스플레이 장치, 제한적인 입력 장치 그리고 부족한 파워와 같은 자원 제약성을 갖는다. 본논문은이러한자원의제약성을해결하고사용자에게개인화된서비스를제공하기위하여유비쿼터스환경에서 컴퓨팅 자원을 공유하여 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 환경을 제안한다. 또한 다양한 자원들 가운데 사용자의 상황과 개인 선호도를 기반으로 최적의 자원을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 자원 추천을 위하여 본 논문에서는 사용자의 사용 이력으로부터 행동 유형을 분석하고 이를 기반으로 개인화된 자원을 추천하기위한 방법을 사용한다. 또한 논문은 제안한 방법을 구현하고 만족도를 평가하여 유효성을 보인다.
본 연구에서는 IEEE 802.11ay의 비대칭 링크를 위한 Beamforming (BF) Training (BFT)을 소개하고 주요 기술을 구현하였다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 Access Point (AP)와 통신하기에 불충분한 링크 버짓(link budget)을 가지고 있는 Station (STA)의 BFT 성공 확률 향상을 목표로 한다. 비대칭 링크를 위한 BFT는 AP의 quasi-omni 수신 모드 사용을 막기 위해 directional BFT allocation을 활용하며, 이를 통해 STA의 BFT 성공 확률을 높일 수 있다. 그러나 현재 IEEE 802.11ay를 지원하는 네트워크 시뮬레이터가 없어서 이러한 BFT의 성능 검증이 쉽지 않다. 본 연구는 ns-3에 비대칭 링크를 위한 BFT을 구현하고 Training RX (TRN-R) subfield와 BFT allocation과 같은 주요 기술에 대해서 소개한다. 새로 구현한 BFT의 성능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다.
자유 여행자들이 증가함에 따라 다양한 자동여정생성 서비스가 생겨났지만, 자동여정생성 방법에 대한 연구는 아직 활발히 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이미 개발된 전문가 추천 경로를 바탕으로 여행지별 선호점수를 수집하고 거리와 선호에 따라 여정을 자동생성하는 알고리듬을 개발하였다. 제안된 여정생성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 싱가포르, 방콕 및 다낭의 세 여행지에 대해서 30개의 여정을 본 연구에서 제안한 자동여정생성 알고리듬과 차량경로문제 알고리듬을 사용하여 생성한 두 여정 데이터의 평균 이동거리를 t-검정과 평가자간 신뢰도를 통해 제안된 알고리듬의 효율성과 효과성을 비교하였다. 실험결과, 제안 알고리듬을 기반으로 한 여정이 차량경로문제(Vehicle routing problem: VRP) 알고리듬의 여정과 다르지 않아 제안된 알고리듬의 효율성을 입증하였고. 두 여행전문가의 정성적 평가를 통해, 제안된 알고리듬으로 생성된 여정이 실제 사용에 충분히 효과적임을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.1881-1900
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2014
Since 802.11 wireless LANs are so widely used, it has become common for numerous access points (APs) to overlap in a region, where most of those APs are managed individually without any coordinated control. This pattern of wireless LAN usage is called the private OBSS (Overlapping Basic Service Set) environment in this paper. Due to frame collisions across BSSs, each BSS in the private OBSS environment suffers severe performance degradation. This study approaches the problem from the perspective of congestion control rather than noise or collision resolution. The retry limit, one of the 802.11 attributes, could be used for traffic control in conjunction with TCP. Reducing the retry limit causes early discard of a frame, and it has a similar effect of random early drops at a router, well known in the research area of congestion control. It makes the shared link less crowded with frames, and then the benefit of fewer collisions surpasses the penalty of less strict error recovery. As a result, the network-wide performance improves and so does the performance of each BSS eventually. Reducing the retry limit also has positive effects of merging TCP ACKs and reducing HOL-like blocking time at the AP. Extensive experiments have validated the idea that in the OBSS environment, reducing the retry limit provides better performance, which is contrary to the common wisdom. Since our strategy is basically to sacrifice error recovery for congestion control, it could yield side-effects in an environment where the cost of error recovery is high. Therefore, to be useful in general network and traffic environments, adaptability is required. To prove the feasibility of the adaptive scheme, a simple method to dynamically adjust the value of the retry limit has been proposed. Experiments have shown that this approach could provide comparable performance in unfriendly environments.
최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발달로 인해 클라우드 기반의 컴퓨팅 자원의 활용은 다양한 분야에서 실생활에 적용되고 있다. 특히, 스마트 기기의 기술과 네트워크 인프라의 발달은 지역 스마트 디바이스와 클라우드 저장소간의 파일 공유에 대한 필요성을 더욱 촉진 시켰다. 하지만, 스마트 기기의 저장 공간 제약 사항으로 인해 클라우드 저장소에 파일을 저장하는 것은 지역 저장소의 저장 공간기아 문제를 촉발 시킨다. 이것은 클라우드 저장소 서비스에서 대용량의 파일 저장 공간을 제공하더라도 사용자는 저장소 부족 문제에 직면 할 수 있음을 의미한다. 본 연구에서는 스마트 기기와 클라우드 저장소간의 파일 관리 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 지역 스토리지 용량 관리 방법은 사용자의 최근 사용한 날짜를 기반으로 파일 사용 패턴을 계산하고 이를 기반으로 지역에 저장된 파일들 중 마이그레이션 되어야 할 대상들을 선정하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 본 연구에서 제시하는 방법을 통하여 대규모 빅 데이터 저장소와 저장 공간의 제약을 가지고 있는 지역의 소형 클라이언트 장치간의 파일 동기화에도 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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