인터넷 사용자들은 브라우저의 입력창에 URL을 입력하거나 즐겨찾기에 등록된 사이트의 주소를 클릭하여 인터넷의 세계를 항해할 수 있다. 그러나 사용자들이 원하는 목표 페이지에 도달하기 위해서는 아이디, 패스워드 입력 그리고 해당 페이지로 이동하기 위한 4-5번의 마우스 클릭 동작을 필요로 한다. 이러한 이용 환경은 날마다 특정 페이지를 반복하여 접근하는 사용자들에게는 매우 짜증스러운 작업이다. 따라서 원하는 URL의 홈페이지(첫 화면)가 아니라, 단 한번의 마우스 클릭으로 원하는 목표 페이지까지 접근할 수 있는 Web Page Access Manager의 개발은 웹 사용자들이 목표 페이지에 빠르게 접근할 수 있도록 하고, 웹 항해에 따른 노력을 최소화 할 수 있을 것이다.
황해서식 두족류 (class Cephalopoda)의 가용성 단백질에 대한 연구를 위해, 인천 및 목포 연근해에서 채집된 두족류 3목 5종의 (오징어목 : 참갑오징어 (Sepia esculenta) 및 쇠갑오징어 (Sepiella japonica), 살오징어목 : 한치꼴뚜기 (Loligo chinensis) 및 참꼴뚜기 (Loligo beka), 문어목 : 낙지 (Octopus minor)의 안구단백질, 근육단백질 및 간조직을 추출하여, 각종 전기영동 (Davis-PAGE 및 SDS-PAGE, Exponential gradient SDS-PAGE, 등전점 전기영동, 2차원 전기영동) 방법에 의한 단백질 분리 양상을 통해 두족류 종사이의 유전적 근연관계를 분석하였다. 시료의 안구 및 근육 단백질에 대한 exponential gradient SDS-PAGE 전기영동 결과 대략 분자량 35-50 KDa 사이에서 단백질 분리 양상의 차이를 볼 수 있었으며, 등전점 전기영동 방법(IEF)에 의해서는 pI값 7.5-8.5 사이에서 종간 특이성을 갖는 단백질 분리 양상을 볼 수 있었다. 특히 유의성이 있다고 판단된 시료의 안구 단백질을 2차원 전기영동 방법에 의해 분리 해 본 결과 대부분 분자량 30-50 KDa 사이에 분포하고 있어 exponential gradient SDS-PAGE 전기 영동에 의한 결과와 일치함을 알 수 있었다.
PageRank 알고리즘은 구글(Google)등의 검색 엔진에서 웹 페이지의 순위(rank)를 정하는 중요한 요소이다. PageRank 알고리즘의 순위 품질(ranking quality)을 향상시키기 위해 많은 변형 알고리즘들이 제안되었지만 어떤 변형 알고리즘(혹은 변형 알고리즘들간의 조합)이 가장 좋은 순위 품질을 제공하는지가 명확하지 않다. 본 논문에서는 PageRank 알고리즘의 잘 알려진 변형 알고리즘들과 그들 간의 조합들에 대해 순위 품질을 평가한다. 이를 위해, 먼저 변형 알고리즘들을 웹의 링크(link) 구조를 이용하는 링크기반 방법(Link-based approaches)과 웹의 의미 정보를 이용하는 지식기반 방법(Knowledge-based approaches)으로 분류한다. 다음으로, 이 두 가지 방법에 속하는 알고리즘들을 조합한 알고리즘들을 제안하고, 변형 알고리즘들과 그들을 조합한 알고리즘들을 구현한다. 백만 개의 웹 페이지들로 구성된 실제 데이터에 대한 실험을 통해 PageRank의 변형 알고리즘들과 그들 간의 조합들로부터 가장 좋은 순위 품질을 제공하는 알고리즘을 찾는다.
2D-PAGE/MALDI-TOF는 프로-테옴 연구의 중요한 실험 기법중의 하나이다. 이는 단백질의 발현 분석을 위한 방법으로, 2D-PAGE 결과로 얻어진 영상 데이터의 분석에 대한 정확도가 단백질 발현에 대한 분석 결과의 질을 결정하는 중요한 요인으로 작용한다. 2D Electrophoresis에 의한 Gel Protein Database는 현재 많은 연구자들에 의해 생산되고 있으며, 대단히 많은 데이터들이 인터넷을 통하여 접근이 가능하다. 이러한 대량 정보의 Database 활용이 가능한 상황은 2D-PAGE에 의해 생산된 Gel Image의 상호 비교에 대한 요구를 도출하였다. 본 발표에서는 영상처리 및 형태인식 기술과 2D-PAGE 연구의 결합을 주제로 하여, 2D-PAGE Gel 영상 처리 및 비교에 관련되는 전처리 (preprocessing), spot detection, feature extraction, spot matching 및 image comparison 기술을 소개한다.
This study aims at providing comprehensive data which would be helpful to establish a web shopping mall by analyzing the structure of web fashion star shops which have recently emerged as a result of advances in digital technology and communication. For the purpose of analyzing VMD strategy used in web fashion star shop, we adopt both of the documental and empirical research methods, based on which we examine the concept of E-commerce and current business situation of web fashion star shop industry, and then analyze the main page, product category page and product detail page in a star shop featured by a male pop star within a web shopping mall. According to our analysis of the structure of web fashion star shop, in case of open market, a banner with star's image on it leads to star shop when people click on the link of the banner, and in case of independent mall, they show each star's unique style in the main page. Product category page is linked to each product detail page which presents items of various fashion coordinates, satisfying needs of consumers to follow star's trendy fashion sense.
페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들을 효과적으로 랭킹(ranking)하는 것으로 알려져 있다. 페이지랭크 알고리즘은 그 유용함에도 불구하고 경우에 따라 문서의 페이지랭크 값을 본래 값보다 작게 계산하는 현상을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 현상을 놈-누수(norm-leak)라 명명하고, 웹 문서의 페이지 랭크 값을 정확히 산출하는 개선된 페이지랭크 알고리즘과 효율적인 구현방법을 제시한다. 또한, 약 67,000,000개의 실제 웹 문서들에 기존의 페이지랭크 알고리즘과 개선된 페이지랭크 알고리즘을 적용하여 그 결과를 비교 평가한다.
1998년에 등장한 구글 검색 사이트(http://www.google.com)에 처음 소개된 페이지랭크 알고리즘은 웹 문서들의 연결 구조에 기반하여 문서들간의 순위를 부여하는 방법이다. 페이지랭크 알고리즘은 상용 검색 엔진에서 구현되어 사용되고 있으나, 상업상의 이유들로 인하여 구현 기법에 관한 연구 결과는 거의 발표되지 않고 있다. [4,8]에서 소개된 페이지랭크 알고리즘의 구현 기법은 웹 문서들의 페이지랭크 값을 산출하기에 충분하지 않다. 본 논문은 페이지랭크 알고리즘의 구현 기법[4,8]을 설명하고, 이를 적용하는데 필요한 입/출력 자료 구조 및 4가지 주요 구현 기술을 제시한다. 본 논문은 실제 웹 문서의 페이지랭크 값을 산출하는 시스템을 예로 들어 페이지랭크 알고리즘을 적용하는 방법에 대한 이해를 돕도록 하였다.
최근 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 다양한 정보를 포함하고 있는 웹 페이지들의 양도 엄청나게 증가 하였다. 따라서 웹상에 존재 하고 있는 웹페이지들에 대한 접근을 용이하게 하고, 그룹화를 통한 검색을 가능하게 하기 위해 웹 페이지 분류의 필요성이 대두 되고 있다. 웹 페이지 분류는 기존의 웹 상에 산재 되어 있는 웹페이지들을 비슷한 문서 유형 또는 같은 키워드를 사용하는 문서들의 묶음으로 구분하는 작업을 의미하며, 웹 페이지 분류 기술은 웹페이지 검색, 그룹 검색, 메일 필터링 등의 분야에 응용될 수 있는 기술이다. 하지만 웹상에 존재하는 웹페이지들을 사람이 수동적으로 분류하는 방법으로는 현재 월드 와이드 웹에 존재하는 엄청난 양의 웹페이지들을 처리할 수 없으며, 자동적인 분류 방법 역시 서로 다른 형태로 작성된 웹페이지들을 정확하게 분류할 수 없다는 문제로 인해 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 형태로 작성된 웹 문서들에 대한 부정확한 분류 문제를 해결하기위해 웹페이지에 존재하는 메타 정보를 획득하여 자동적으로 분류하는 메타 태그기반의 자동화된 웹페이지 분류 시스템을 제안하였다.
최근 고속 스토리지의 출현으로 메모리 시스템의 관리 단위인 페이지의 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지의 크기가 메모리 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 구체적으로는 데스크탑과 스마트폰 환경에서 페이지 크기에 따른 워크로드별 TLB 적중률 및 페이지 부재율을 분석하였다. 본 논문의 분석 결과 데스크탑 시스템에서는 페이지 크기의 영향력이 시스템 및 워크로드 상황에 의존적임을 확인하였다. 반면, 스마트폰 시스템의 경우 고속 스토리지가 탑재되더라도 페이지 크기가 메모리 성능에 미치는 영향이 크지 않으며, 워크로드에 따라서도 민감하지 않은 것을 확인하였다. 본 논문의 분석은 고속 스토리지 환경에서 페이지 크기를 시스템 및 워크로드 환경에 맞게 최적 설정하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 고속 스토리지의 활성화로 인해 하드디스크를 전제로 설계된 메모리 관리 시스템에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문은 고속 스토리지 환경에서 메모리 접근 시간이 페이지 크기에 민감한 점을 관찰하고, 그 이유가 페이지 폴트율보다 TLB 미스율이 메모리 접근시간에 미치는 영향력이 커졌기 때문임을 확인하였다. 또한, TLB 미스율과 페이지 폴트율이 페이지 크기 변화에 따라 상충관계를 나타냄을 확인하고 이를 모델링하는 함수를 설계하였다. TLB 미스율의 경우 파워 피팅을 통한 모델링을 하였으며, 페이지 폴트율의 경우 2개의 항을 가진 지수 피팅을 통한 모델링을 하였다. 검증 실험을 통해 설계된 모델 함수에 의한 예측치가 실제 결과값을 잘 반영함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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