인터넷 라우터에서의 패킷 포워딩은 라우팅 테이블에 저장되어 있는 다양한 길이의 프리픽스들 중, 입력된 패킷의 목적지 주소와 가장 길게 일치하는 프리픽스를 찾아 그 프리픽스가 지정하는 출력 포트로 입력된 패킷을 내 보내주는 일련의 과정을 말한다. 패킷 포워딩 속도의 관건은 IP 주소 검색 성능이라 할 수 있는데, 고속의 IP 주소 검색을 제공하기 위해서는 포워딩 테이블을 저장하기 위한 효율적인 데이타 구조 및 우수한 검색 알고리즘이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이진 검색 트리를 이용한 주소 검색 알고리즘에 주목한다. 기존에 나와 있는 모든 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하지 못하여 효율적이지 못하고, 프리픽스 영역에 대한 이진 검색 알고리즘은 균형 검색을 제공하나 프리픽스 개수보다 많은 수의 포워딩 엔트리를 저장하여 또한 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 효율적인 IP 주소 검색을 위하여 완전 균형 트리 구조를 만들어 이진 검색을 수행하는 알고리즘을 제안하고, 그 성능을 평가하여 기존의 다른 주소 검색 알고리즘과 비교한다. 성능 평가 결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메모리 요구량의 증가 없이 검색 속도가 매우 향상됨을 보았다.
오늘날 기업은 내부 기능 간 협력만으로는 경쟁우위를 달성하기 어려운 실정이다. 또한, 기업이 속한 공급사슬 즉, 공급자와 고객에 이르는 참여자들과 협력하여 공급사슬의 프로세스를 통합하는 것이 중요하다. 이에 따라 본 연구는 중소 벤처기업의 공급사슬 탐색 및 활용전략이 조직역량과 기업운영성과에 미치는 영향력을 밝히는데 목적을 갖고 부산 지역 소재 중소 벤처기업 298개 업체의 중간 관리자를 대상으로 설문조사 방법을 통해 조사하였다. 실증분석 결과 공급사슬 탐색 및 활용전략이 조직역량과 기업 운영성과에 긍정적인 영향을 미쳐 가설은 모두 채택되었다. 그리고 조직역량이 공급사슬 탐색 전략과 활용전략에 따른 기업운영성과의 매개효과에 있어서도 긍정적인 영향을 미쳐 공급사슬 전략으로서의 탐색과 활용이 조직역량의 결집을 통해 기업성과를 높여주는 매개변수로서의 촉진요인임을 확인시켜 주었다. 이 같은 결과는 공급사슬 전략의 탐색과 활용이 조직과 기업 성과를 높이는 촉진 변수로서의 역할과 동시 중소 벤처기업의 공급 사슬 전략이 적극 응용될 필요가 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다.
본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
The goal of this study is simulation of optimal search pattern of ships based on performance surface which are reflected underwater environmental. The process is as follows. First, temporal and spatial environmental database are extracted in complex environment and input hull mounted SONAR system parameters. The environmental database and SONAR system parameters are substituted to SONAR equations, and calculate signal excess, detection probability, detection range. And then, the performance surface, which can be used to provide operational insight of SONAR detection performance, are pictorialized. Finally, optimal search pattern of ships are simulated using genetic algorithm based on performance surface. And then, we certify optimal search pattern in various ways.
As Major League Baseball (MLB)'s continuous decline in popularity has caused its game attendance to drop gradually, the league makes a desperate attempt such as game rule changes to remain relevant. Along with the introduction of new rules to make games more dynamic such as the pitch clock, bigger bases, and defensive shift limitations, it is important for MLB franchises to understand drivers for game attendance. We focus on the effect of accumulated winning performance of the two teams on game attendance, one of the key drivers of game attendance, and investigate how it is influenced by consumer and industry factors such as online search and game rule changes. We find that game attendance increases as the prior winning performance of the home (away) team increases (decreases). We also find that online search and rule changes for more dynamic games moderate the effect of winning performance on game attendance.
The mobile visual search service uses a query image to acquire linkage information through pre-constructed DB search. From the standpoint of this purpose, it would be more useful if you could perform a search on a web-based keyword search system instead of a pre-built DB search. In this paper, we propose a representative query extraction algorithm to be used as a keyword on a web-based search system. To do this, we use image classification labels generated by the CNN (Convolutional Neural Network) algorithm based on Deep Learning, which has a remarkable performance in image recognition. In the query extraction algorithm, dictionary meaningful words are extracted using Wikipedia, and hierarchical categories are constructed using WordNet. The performance of the proposed algorithm is evaluated by measuring the system response time.
This study compared two prediction methods-regression and artificial neural network (ANN) on the visual search performance when monitoring a multi-parameter screen with different occurrence frequencies. Under the highlighting condition for the highest occurrence frequency parameter as a search cue, it was found from the requression analysis that variations of mean search time (MST) could be expained almost by three factors such as the number of parameters, the target occurrence frequency of a highlighted parameter, and the highlighted parameter size. In this study, prediction performance of ANN was evaluated as an alternative to regression method. Backpropagation method which was commonly used as a pattern associator was employed to learn a search behavior of subjects. For the case of increased number of parameters and incresed target occurrence frequency of a highlighted parameter, ANN predicted MST's moreaccurately than the regression method (p<0.000). Only the MST's predicted by ANN did not statistically differ from the true MST's. For the case of increased highlighted parameter size. both methods failed to predict MST's accurately, but the differences from the true MST were smaller when predicted by ANN than by regression model (p=0.0005). This study shows that ANN is a good predictor of a visual search performance and can substitute the regression method under certain circumstances.
웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 비동기 WCDMA 시스템의 빠른 셀 탐색을 위해 제안된 극성변조(PCM. Polarization Code Modulation) 셀 탐색 기법의 성능을 분석하고자 한다. 극성변조 셀 탐색 기법은 비동기 WCDMA 시스템의 표준 셀 탐색 알고리즘의 셀 탐색 시간을 단축하고 또한 수신기의 복잡도를 줄일 수 있는 기법으로, 홀드 코드를 이용하여 생성된 새로운 그룹 코드를 정의하고 이를 WCDMA P-SCH에 극성 변조하여, 기존 WCDMA의 2단계에서 사용되던 S-SCH의 그룹 코드(RS code)를 대체한다. 따라서 WCDMA 표준에 정의된 2개의 동기 채널을 하나로 줄일 수 있기 때문에 기존 WCDMA 셀 탐색 알고리즘에 비해 기지국 신호의 이득을 얻을 수 있는 기법이다. 본 논문에서는 극성변조 셀 탐색 알고리즘의 성능을 평가하기 긴하여 수학적 모델을 정의하고, 이를 통해 셀 탐색 성공 확률과 평균 탐색 시간을 이론적으로 분석하였다. 그 결과 극성변조 셀 탐색 알고리즘은 WCDMA 표준 셀 탐색 알고리즘의 성능에 비해 수신기 복잡도 측면과 셀 탐색 시간 측면에서 장점을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
인터넷 트래픽의 급속한 성장으로 인하여, 인터넷 라우터에서는 보다 빠른 주소 검색을 지원하면서도 매우 큰 라우팅 데이터에 대하여도 잘 동작하는 인터넷 주소 검색 구조를 요구하고 있다. 본 논문에서는 이진 검색에 기초한 인터넷 주소 검색 구조를 심도있게 연구하였다. 기존에 연구되어온 대부분의 이진 검색 구조들은 프리픽스의 값에 따르는 이진 검색을 수행하는 구조로서 프리픽스 개수의 로그 함수에 비례하는 검색 속도를 보인다. 한편 프리픽스 길이에 따르는 이진 검색 구조가 연구되어 검색 성능에 있어서는 매우 우수한 성질을 보이나, 순수한 의미의 이진 검색이 불가능하여, 이진 검색시 접근되는 노드에 특수 목적의 마커를 저장하고, 또한 가장 잘 일치하는 프리픽스를 미리 계산하여 저장하는 방식을 통하여 해결하였다. 이러한 복잡한 선계산은 라우팅 테이블의 구성을 매우 어렵게 할 뿐 아니라, 프리픽스의 부가적 추가를 불가능하게 만드는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 선계산 없이 리프-푸슁만을 통하여 프리픽스 길이에 대하여 이진 검색을 수행하는 매우 효율적인 구조를 제안하고, 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 이진 검색 구조와 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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