최근 주요 검색 엔진들의 인덱스들이 굉장한 비율로 성장하는 것처럼, 수직형 검색 서비스들은 사용자가 원하는 것을 찾을 수 있도록 지원할 수 있다. 실시간 검색은 주어진 주제를 쉽게 찾아낼 수 있기 때문에 매우 유용하다. 본 논문에서는 고성능 실시간 검색 시스템을 구현하기 위한 새로운 구조를 설계하였다. 전체적인 시스템은 실시간 검색의 특징을 기반으로, 크게 수집 시스템과 검색 시스템의 두 부분으로 나뉘어진다. 본 논문의 평가 결과에서 제안한 구조가 Replication Overhead 값을 유지하면서 실시간 검색에 있어 투명한 확장성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
실시간검색어는 실시간으로 관심이 급상승하는 검색어에 대한 것으로 한정될 뿐 아니라 포털사이트마다 순위 차이가 있으므로 지속가능성을 파악하기 힘든 한계를 가지고 있다. 실시간검색어에 대한 지속가능성을 평가하는 것은 이러한 한계를 극복하고 예측가능성을 제공해준다는 측면에서 그 의미가 크다. 특히 한 달 이상 지속되는 장기 지속 검색어의 경우 사회적으로 관심이 오래 지속된 이슈로서 가치가 높다. 따라서 본 논문에서는 실시간검색어 순위에 기반한 관심도와 실시간검색어의 지속주수, 지속일수, 지속시간에 기반을 둔 지속도를 각 포털사이트 및 통합 포털사이트 별로 파악한 다음, 관심도와 지속도가 높은 것을 기준으로 지속가능성을 평가하여, 장기 지속가능성이 높은 실시간이슈를 도출하는 방법을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘을 개발하고 이것을 기존의 mini-min lookahead 알고리즘과 비교하였다. 많은 실시간 휴리스틱 탐색의 접근 방법에서 종종 전체 문제를 몇 개의 부 문제로 문제를 분할한다. 본 연구에서는 분할된 부 문제에서 마감시간을 적용할 뿐만 아니라 전체 해를 구하는데 있어서도 마감시간을 적용하는 알고리즘을 제안한다. 실시간 휴리스틱 탐색 알고리즘으로 제안된 $RTA^{\ast}$, SARTS, DYNORA 등의 알고리즘들은 탐색에 필요한 시간의 예측을 휴리스틱 평가 함수로부터 얻기 때문에 휴리스틱 평가의 정확도가 그 알고리즘의 성능을 보장하게 된다. 그러나 실세계의 문제에서 정확한 휴리스틱 평가 함수를 구하는 것은 매우 어려운 일이므로 부 문제 공간에서의 탐색 상황을 반영한 마감시간을 적용할 필요가 있다. 본 연구에서는 동적 마감시간 전략인 cut-off 방법을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
포털 사이트의 핵심 서비스인 검색서비스는 입력되는 검색어 중에서 짧은 순간에 급상승하는 검색어를 대상으로 순간 검색빈도가 높은 것을 기준으로 순위별로 제시하는 것이므로 일정기간 동안 관심도가 높은 검색어를 곧바로 알려주기는 힘들다. 따라서 이를 극복하고 검색어 변화에 대한 향상된 분석결과가 나오게 하여 보다 지능적인 정보검색 서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 실시간검색어의 관심도와 지속도, 그리고 주목도를 측정할 수 있는 기준을 제시한다. 그리고 그 기준에 맞추어 일정기간 동안 시간, 일간, 주간, 월간 실시간검색어에 대한 변화의 측정과 집계를 하고 이를 통해 관심도가 높은 이슈, 관심이 길게 지속된 이슈, 변화가능성이 커서 앞으로 주목해야 할 이슈를 평가한다.
본 논문은 다양한 사용자의 개인적 검색요구를 충족시키지 못하는 기존 검색시스템의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 묵시적 피드백을 이용한 적응형 사용자 기호정보 기반의 개인화 검색을 실현하고, 검색결과에 대한 실시간 필터링을 통해 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템들은 검색의도의 불확실성 때문에 사용자의 검색실패율이 높다. 검색 의도의 불확실성은 동일한 사용자가 "java"와 같은 다의어에 대해 동일한 질의어를 사용하더라도 다른 검색 결과를 원할 수 있다는 것이며, 단어의 수가 적을수록 불확실성은 가중될 것이다. 실시간 필터링은 사용자의 도메인 지정여부에 따라 주어진 도메인에 해당하는 웹문서들만 추출하거나, 적절한 도메인을 추론하고 해당하는 웹문서들만 검색 결과로 보여주는 것으로, 일반적인 디렉토리 검색과 유사하지만 모든 웹문서에 대해 이루어진다는 것과 실시간으로 분류된다는 것이 다르다. 실시간 필터링을 개인화에 활용함으로써 검색 결과의 수를 줄이고 검색만족도를 개선했다. 본 논문에서 생성한 기호정보파일은 계층적 구조로 이루어지며, 상황정보의 반영이 가능하기 때문에 의도의 불확실성을 해결 할 수 있다. 또한 사용자의 도메인별 웹문서 검색 동작을 효과적으로 추적(track) 할 수 있으며, 사용자의 기호 변화를 적절하게 알아낼 수 있다. 각 사용자 식별을 위해 IP address를 사용했으며, 기호정보파일은 사용자의 검색 행동에 대한 관찰을 기반으로 지속적으로 갱신된다. 또한 사용자의 검색결과에 대한 행동 관찰을 통해, 사용자 기호를 인지하고, 기호정보를 동적으로 반영했으며, 검색결과에 대한 만족도를 측정했다. 기호정보파일과 반영비율은 사용자가 검색을 수행할 때 시스템에 의해 생성되거나 갱신된다. 실험결과 적응형 사용자 기호정보파일과 실시간 필터링을 함께 사용함으로써, 상위 10개의 검색결과 중 평균 4.7개의 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 이는 구글의 결과에 비해 약 23.2% 향상된 만족도를 나타내었다.
The purpose of this research is to realize interactive art based on user's motions information using real time internet search terms. For this purpose, real-time search terms and related news information were extracted from three domestic and foreign portal sites, and the extracted information was used to generate content for interaction with the user. For interaction between the generated content and the user, a motion-based interactive technology that optimizes the intentions and experiences of the user was developed. A motion-based interactive system can be used to develop an immersive interface that induces user interest.
The real-time characteristic of the adaptive leaning control algorithms is validated based on the applied results of the hydraulic servo system that has very strong a non-linearity. The evolutionary strategy automatically adjusts the search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accordance with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time. The feasibility of the newly proposed algorithm was demonstrated through the real-time test.
In this study in order to confirm the algorithms that are suggested from paper (I) as the experimental result, as the applied results of the hydraulic servo system are very strong a non-linearity of the fluid in the computer simulation, the real-time adaptive learning control algorithms is validated. The evolutionary strategy has characteristics that are automatically. adjusted in search regions with natural competition among many individuals. The error that is generated from the dynamic system is applied to the mutation equation. Competitive individuals are reduced with automatic adjustments of the search region in accord with the error. In this paper, the individual parents and offspring can be reduced in order to apply evolutionary algorithms in real-time as the description of the paper (I). The possibility of a new approaching algorithm that is suggested from the computer simulation of the paper (I) would be proved as the verification of a real-time test and the consideration its influence from the actual experiment.
복잡한 대규모의 도로망에서 방대한 정보를 분석하여 실시간으로 최적 경로를 탐색해야 하는 경로 안내 시스템에서는 탐색 효율이 필수적이다. 리를 위하여 많은 연구들이 탐색 대상이 되는 노드와 링크의 수를 줄이려고 노력해왔다. 이 논문에서는 일부 영역만이 탐색으로 함수의 최적값을 찾는 단계별 세분화 방법(Coarse Grid Method)의 원리를 도로망에 응용한ㄴ다. 처음에는 간선 도로망, 다음에는 주요 도로망, 그 다음에는 세부 도로망 등으로 그 대상을 단계적으로 세분화함으로써 동시에 수많은 노드들간의 경로를 찾는 기존 방법에서의 탐색시간을 단축한다. 이 시스템을 우리나라 전국 규모의 충분히 세분화된 실제 도로망에 적용하여 시스템의 효율성, 실용성과 실시간 운영 가능성을 경로의 탐색 시간, 경로의 적합성 등에서 입증한다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제5A권2호
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pp.177-185
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2005
This paper proposes an expert system that can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting the local minimum tree search method and that can minimize the spreading effect of the fault by considering the operating condition when a main transformer fault occurs in an automated substation. The local minimum tree search method is used to expand the best-first search method. This method has the advantage that it can improve the solution performance within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. The second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules from the obtained switching candidate set. Also, this paper proposes generalized distribution substation modeling using graph theory, and a substation database based on the study results is designed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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