스마트폰의 대중화와 더불어 웨어러블 디바이스, 가전제품, 스마트 TV에도 운영체제가 보급되고 있다. 사용자는 운영체제가 설치된 디바이스 상에서 다양한 애플리케이션을 사용할 수 있게 되었지만, 반면에 애플리케이션을 통한 해커의 위협도 증가하고 있다. 이에 따라, 운영체제 내 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술은 더욱 중요시되고 있으며, 애플리케이션의 위변조를 탐지하기 위한 기술 중 하나로, 전자서명 기술이 널리 사용돼 왔다. W3C의 규격에 따라 애플리케이션은 최소 2회 이상의 서명이 필요하며, 설치 시 각 구성요소에 대한 모든 서명 파일이 검증되어야 한다. 따라서 애플리케이션 전자서명 검증 시스템의 성능은 운영체제의 인스톨러 성능에 큰 비중을 차지한다. W3C 규격을 준수한 운영체제의 애플리케이션 전자서명 검증 시스템은 구성요소에 대한 무결성 검증 과정이 중복되기 때문에 성능 저하가 발생한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 무결성 검증 과정 내 프락시 시스템을 도입하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 연구는 기존 검증 시스템 대비 효율적으로 성능이 개선됨을 보여준다.
The purpose of this study is to design strategic hospital service based on each hospital's features. For this study, an assessment was conducted by 398 in-patents of one university hospital located in Seoul. The self-questionnaires, which were investigated from Oct. 15th to 29th in 2008, compared central reception desk with ward reception desk in satisfaction and re-use rate of patients. The major results of this study are as follow. First, according to each reception desk user, they have different satisfaction of it. As for the staff kindness, admission procedure, discharge procedure and manner of staff, those made patients be gratified as well. Second, when it comes to the intention of re-use, there were no significant features between them. Only convenience in admission and discharge procedure, however, was an attractive factor for the recommendation. Third, this study found out the reasons for higher re-use rate of central reception desk users. Regarding service, they were contented with the time for test and treatment. As for the hospital service, they would like to re-use this hospital because of convenient steps of paying interim fee and getting certificates. Forth, this study found out the reasons for higher re-use rate of ward reception desk users. As a point of hospital service view, they responded that respected privacy, hospital facility and general service were good for staying. As for the manner of staff, they mentioned nurses and staff in charge and whole staff members were kind. When it comes to the procedures of patient management, steps of discharge and paying interim fee were convenience. In conclusion, the results of this study suggest that providing a ward reception desk service can boost the satisfaction and re-use rate of in-patients. Furthermore, this strategic management method would be good for not only cutting the moving line but also efficient in-patient care system. These results can be used for the strategic hospital marketing field, as well. Even though this study has a limitation of the targeted populations which were only in a ward reception desk running hospital, it can say that having competitiveness in satisfaction of hospital service is good for promoting and differencing each hospital. Consequently, whole general management system would be adjusted first for differencing each hospital; however, this sort of additional factor should be concerned as well. I expect that this study would give meaningful data for designing strategic and differencing marketing method to lots of hospitals.
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.
불특정 다수 사용자가 정보를 생성하는 지식 질의응답 서비스에서는 문서의 품질이 검색결과 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식 질의응답 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수와 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었다. 그러나 비텍스트 정보를 이용하여 새로 작성된 문서의 품질을 평가할 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가자질로서 문서 내용 자체에 대한 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여를 간접적으로 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실제 지식 질의응답 문서를 대상으로 한 실험에서 보였으며, 추후 효과적인 품질 평가 자질로서 지식 질의응답 서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
질문(Question)과 답변(Answer)을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 신뢰성있는 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 있으며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 연결어등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 QualityRank 알고리즘을 제안한다. QualityRank는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 분석 기반의 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 한다 실험결과 제안한 알고리즘을 사용했을 경우 텍스트/비텍스트 모델 보다 랭킹성능에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
일반적으로 SNS (social network service) 데이터는 정형, 비정형 데이터가 섞여 빠르게 생성되는 빅데이터의 특성을 갖기 때문에 실시간 수집/저장/분석에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS 데이터의 분석에 활용할 수 있는 Apache Storm 기반 실시간 동적 데이터 시각화 기술을 제안한다. Storm은 대표적인 빅데이터 기술 중 하나로, 실시간으로 수집되는 데이터를 분산 환경에서 처리 및 분석하는 소프트웨어 플랫폼이다. 본 논문은 Storm을 사용하여 빠르게 발생하는 트위터(Twitter) 데이터를 수집 및 집계하고, 태그 클라우드를 통해 그 결과를 동적으로 표현하고자 한다. 이를 위해, 사용자가 요구하는 키워드를 입력받고 해당 키워드를 통한 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있는 웹 인터페이스를 설계 및 구현한다. 또한, 각각의 태그 클라우드 결과를 비교하여 올바로 시각화되었는지 확인한다. 본 연구를 통해, 사용자는 관심있는 주제가 SNS에서 어떻게 변화하고 있는지 직관적으로 판단할 수 있게 되며, 시각화 결과는 주제별 트렌드 분석, 고객 니즈 파악 등 다른 서비스에도 활용이 가능하다.
현재의 동영상 서비스 시장은 방대한 양의 콘텐츠를 제공하고 있음에도 불구하고, '새롭고 재미있는 콘텐츠 발견'에 대한 사용자들의 니즈를 완전히 충족시키지 못하고 있다. 이에 온라인 동영상 서비스 분야에서는 추천이나 프로모션과 같이 사용자의 시청 동기를 효과적으로 유발시키는 영역에서의 기술/사용경험의 연구가 꾸준히 제기된다. 사용 동기를 향상 시키는 효과적인 한 방법은 사용자가 서비스의 사용 과정에서 즐거움을 느끼게 하는 것이다. 이 연구에서는 사용의 즐거움을 제공하는 전략으로 '뜻밖의 재미있는 발견'에 주목하였다. 마치 우연히 발견한 좋은 분위기의 카페나 예기치 않았던 장소에서 우연히 만난 친구처럼 '뜻밖의 기쁨, 우연한 발견'을 뜻하는 '세렌디피티(serendipity)'가 적용되면 서비스의 사용에 즐거움을 증진시킬 수 있다고 보았다. 본 연구는 온라인 동영상 환경에서의 세렌디피티를 '뜻밖의 즐거움을 주는 콘텐츠의 우연한 발견'으로 정의한다. 연구에서는 1차적으로 폭넓은 문헌 고찰을 통해 세렌디피티의 다양한 속성들을 이론적으로 도출하였다. 다음으로 사용자 조사 다이어리를 통해 문헌 고찰만으로는 발견하기 힘든 온라인 환경에서의 세렌디피티의 속성을 추가적으로 도출하였다. 이렇게 도출한 세렌디피티의 속성에 대해 각 항목을 평가 문항으로 작성하여 유튜브 환경에서 실험을 진행함으로써 동영상 환경에서 발견되는 세렌디피티 속성을 확인하고 이를 유발하는 잠재적 요인에 대해 관찰하였다. 그 결과, 최종적으로 동영상 환경에서 세렌디피티를 유발하는 4가지 요인을 실증하고 확인하였다. 본 연구는 세렌디피티의 개념적 이해를 돕는 기초 자료로 활용될 수 있으며, 향후 온라인 동영상 서비스를 비롯한 IT 분야에서 세렌디피티의 역할이나 작용을 분석하고자 하는 후속 연구에 유용한 참고 자료가 된다는 점에서 학술적 의의를 갖는다.
This study reviews the development and change of main entry principle in German cataloging codes, with special emphasis on RAK. With rerard to the functions of catalog, comparison between the traditional title main entry in the Orient and author main entry in the West has been made. The analysis confirms in this study that various criteria in choice of the entries in RAK have been adopted. In case of works where the persons who have played different roles in the works are named on the title page, as well as related works and works of mixed responsibility, the criteria of entry determination are complex and time consuming process and have no absolute value. And there are also various kinds of problems in corporate entries including confirmation of originator(Urheber), choice of either the territorial authority corncerned or corporate bodies as an entry depending on the nature of the publications, and a unique bibliographical situation of treaties. This means the code is absence of absolute value in selecting entries, and this results in adoption of main entry principle which has lost its significance for the purpose of cataloging. With emergence of the ISBD and actualization of automated cataloging, morever, all entries are equal as points of access. It would eliminate the need for personal judgements required in choice of main entry by the present code. In doing so, it would bring uniformity and standardization to cataloging practice. In direct approach to works, title entry is more developed finding device than author entry in cataloging theories. Thus introduction of unit card system beginning with title which is adopted in KCR3 would be desirable, the complicated rules for the choice of entry could be abandoned from cataloging codes. Most of the user studies show that catalog users have placed higher value on the title entry as a finding device and each entry is equal as access points through unit entry. This means that choice of a given entry as a main entry is unnecessary in cataloging codes. Title entry would be a rather simple standard and direct approach for works. This study proves that the traditional title entry of Korea is superior to author main entry in the Western world in cataloging theory. Thus recommendation to be made is that abandonment of author main entry from cataloging codes should be considered in the future.
추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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