최근 중소수출기업의 마케팅 기법이 홈페이지, 전자카탈로그를 활용한 인터넷 마케팅에서 검색엔진 마케팅으로 변하고 있다. 그리나 이러한 검색엔진 마케팅 효과에 대한 구체적인 실증연구가 미진한 실정이다. 따라서 본 연구의 목석은 검색엔진 최적화 기법을 기반으로 한 검색엔진 마케팅의 성과를 측정하는 것이다. 이러한 최적의 검색엔진 마케팅 전략을 도출하기 위하여 3년간 홈페이지 방문자수, 페이지 뷰 및 트래픽 소소와 같은 정량적 데이터를 구글 분석기를 이용하여 수집하였다. 동시에 이러한 정량적 데이터를 뒷받침하기 위한 정성적인 효과측정으로 설문조사도 병행하였다. 정량적 연구의 결과로서 기존의 지속효과와 지체효과는 검색엔진 최적화 기법을 통하여 유지된 것으로 나타났다. 한편 정성적인 설문조사 결과로서 홈페이지의 만족도와 인지도는 검색엔진 최적화이후 향상된 것으로 나타났다. 이는 정량적인 분석에서 홈페이지 방문비율의 증가를 논리적으로 뒷받침하고 있다. 또한 수출기업들은 트래픽과 페이지뷰가 검색엔진 최적화 이후 증가되었음을 매우 잘 인지하고 있는 것으로 나타났다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권2호
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pp.358-365
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2023
As the Internet is used as a major channel for marketing and sales, the top ranking of search engine results is becoming a key competitor among websites. Various methods exist to maintain the top ranking of websites in search engines, typically investing heavily in organic coding or search engine optimization. The purpose of this paper, we present the ranking by recognizing factors that should be removed as negative factors when designing a web page in consideration of website visibility (SEO) because if website visibility is not met, the ranking may fall behind or be completely removed from the search engine index. The experiments that recognized and ranked the negative factors of website visibility proposed in this paper were provided through theory and experiments based on the existing website visibility analysis model. The models analyzed in this paper, we expressed or quantified as scores based on the methodology of each model, and 10 items were selected as negative factors through experiments and ranked as high scores. Therefore, when designing a website, it should be considered that the website is not removed from the search engine index as it is designed by excluding high-ranking items, which are negative factors.
본 논문에서는 검색엔진 최적화(SEO; Search Engine Optimization)에 인공지능 기법을 접목하여, 자동화된 SEO 도구 설계 및 구현을 목표로 한다. 기존의 SEO 온-페이지(On-page) 최적화 기법들은 웹페이지 관리자들의 경험적 지식에 의존하는 한계점을 보이고 있다. 이는 SEO 성능에 영향을 끼칠 뿐 아니라, 웹페이지 관리자들에게도 SEO 도입의 장벽으로 작용한다. 따라서, 위 문제를 해결하기 위하여 메타데이터의 효과적인 구성을 위해 다음과 같은 3단계의 접근법을 제안하고자 한다. i) 상위 랭킹 웹사이트들의 메타데이터를 추출한다. ii) 어텐션 메커니즘에 기반한 LSTM(Long Short Term Memory)을 이용하여 사용자 질의어와의 관련성 높은 메타데이터를 생성한다. iii) GAN(Generative Adversarial Network) 모델을 통하여 학습함으로써 전반적으로 성능을 높여주는 기법을 제안한다. 본 연구결과는 기업의 온라인 마케팅 프로세스를 평가하고 개선하기 위한 최적화 도구로서 유용하게 활용될 것으로 기대한다.
인터넷이 주요 마케팅과 영업의 통로로 사용됨에 따라 검색 엔진 결과의 상위 순위가 웹 사이트들 사이의 핵심경쟁대상이 되어가고 있다. 검색엔진에서 웹사이트의 상위 순위를 유지하기 위해 다양한 방법이 존재하며 일반적으로 유기적인 코딩이나 검색엔진 최적화에 많은 비용을 투자한다. 본 논문의 목적은 웹사이트 가시성을 충족하지 못할 경우 검색엔진색인에서 순위가 뒤떨어지거나 완전히 제거될 수 있기 때문에 검색엔진 최적화(Serch Engine Optimization : SEO)를 위해 웹사이트 가시성을 고려하여 웹페이지를 설계할 때 부정적 요소로써 제거되어져야 할 요인들을 인식하여 순위를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제안한 웹사이트 가시성의 부정적 요인을 인식하고 순위를 결정한 실험은 기존의 웹사이트 가시성 분석 모델을 기반으로 이론과 실험을 통해 제공되어졌다. 본 논문에서 분석된 모델들은 각 모델의 방법론을 기반으로 점수로 표현되거나 계량화되었으며 실험을 통해 부정적 요인으로 10개의 항목이 선정되어 높은 점수로 순위가 결정되었다. 따라서 웹사이트를 설계할 때 부정적인 요인들인 높은 순위의 항목들을 배제하여 설계함에 따라 웹사이트가 검색엔진 색인 대상에서 제거되지 않도록 고려되어져야 한다.
다극 및 다목적함수 최적화 문제를 해결하기 위해서 유전 알고리듬을 이용한 일반적인 최적화 도구인 APROGA II가 개발되었다. 우선 다극 최적화를 위해서는 다중선택집합탐색 알고리듬을 이용하였다. 두 번째로 다목적함수의 최적화를 위해서는 파레토 우성 토너먼트와 공유개념을 이용한 선택방법과 선택집합을 이용한 연속적인 세대교체법을 이용하여 새로운 알고리듬을 제안하였다. 이들 알고리듬을 이용하여 3개의 탐색엔진(APROGA 탐색엔진, 다극 탐색엔진 그리고 다목적함수 탐색엔진)을 가지고, 이진 및 이산 변수를 다룰 수 있는 APROGA II 시스템이 개발되었다. 그리고 여러 가지 검토함수들과 사례연구들을 적용시켜서 다극 탐색엔진의 성공적인 적용성을 확인하였다.
Polynomial is used to optimize crown bowl shape of a marine medium speed diesel engine piston. The primary goal of this paper is that it's for an original design through a thermal stress and highest temperature minimum. Piston is modeled using solid element with 6 design variables defined the positional coordinate value. Global optimum of design variables are found and evaluated as developed and integrated with the optimum algorithm combining genetic algorithm(GA) and tabu search(TS). Iteration for optimization is performed based on the result of finite element analysis. After optimization, thermal stress and highest temperature reduced 0.68% and 1.42% more than initial geometry.
솔레노이드 전자기 엔진 밸브 액츄에이터는 현재의 내연 연소 엔진의 가변 밸브 타이밍에 가장 적합하고 진보된 장치이다. 하지만 솔레노이드 전자기 액츄에이터는 전력소모가 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서 전력소모가 작은 가변 밸브 타이밍을 구현하기 위해 영구자석을 활용한 새로운 전자기 엔진 밸브 액츄에이터를 제안한다. 이 연구에서는 엔진 밸브의 과도운동 시간의 최소화를 통해 엔진의 속도를 극대화하기 위하여 새롭게 제안한 액츄에이터의 형상을 최적 설계하였다. 최적화를 위해 유전자 알고리즘을 사용하고 Matlab과 Maxwell을 활용하여 전역 최적화 시뮬레이션을 수행하였다.
엔진 제작사의 엔진 시뮬레이션 상세한 정보는 일반적으로 공개되지 않으며 운용자는 엔진제어를 위해 단지 몇몇 파라미터만을 사용할 수 있다. 따라서, 엔진 성능모델을 생성하기 위해서는 제한된 가용 자료를 기초로 할 수 밖에 없다. 본 논문에서는 초음속 항공기용 저바이패스 터보팬엔진 성능 모델링에 관해 기술하였다. 대상 엔진은 Pratt and Whitney F100-PW-229 터보팬 엔진을 적용하였다. F100-PW-229 터보팬 엔진성능 모델을 구축하기 위하여 일반적인 공개된 자료와 문헌 정보를 기초로 하여 설계변수들에 대한 민감도 해석 및 Adaptive Random Search method를 이용한 파라미터 최적화 과정을 통하여 미지의 구성품 특성값들을 예측 적용하였다. 엔진덱 데이터와 구축된 엔진성능 모델의 해석 결과 비교를 통하여 엔진성능 모델이 적합하게 구성되었음을 확인하였다.
현재 정부기관이 주체가 되어 운영하고 있는 정보서비스는 대규모 예산 및 고급인력을 투자하여 체계적으로 가공된 질 높은 정보를 제공하는 우수한 서비스임에도 불구하고, 이용자들의 서비스에 관한 인지도 부족으로 활성화가 되지 않고 있다. 본 연구는 최근 경제적인 홍보수단으로 각광받고 있는 검색엔진을 활용한 웹 서비스 마케팅 방법인 Paid Listing, Paid Inclusion, Search Engine Optimization의 기법을 살펴보고 이를 정보서비스의 활성화를 위해 사용할 수 있는 방안 및 사례를 제시하고자 한다.
This study conducts shape optimization of rib turbulator on the internal cooling passage that has triangular cross-section of high pressure turbine nozzle. During optimization, various types of rib turbulator including angled, V-shaped, A-shaped and angled rib with intersecting rib are considered. Each type of rib turbulator is parameterized with attack angle(s), rib height, spacing ratio and bending/intersecting location. For optimization, Design of Experiment (DOE) and Kriging surrogate model are used to utilize computational resource more efficiently and Genetic Algorithm (GA) is used to search the optimum points. As a result, Pareto front of each type of rib turbulator with friction factor that relates to pressure drop in cooling passage and spatially averaged Nusselt number that relates to heat transfer on the wall is drawn and optimum points on the Pareto front are suggested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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