• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권4호
• /
• pp.721-727
• /
• 2016

본 논문에서는 기존 알고리즘에서의 특정 D2D 사용자 분포에 대한 광고확산 효율 저하 문제를 해결하기 위해, D2D 통신 네트워크에서 광고확산 효율을 개선하는 광고확산 알고리즘 기반의 Modified Single Linkage, K-means, 그리고 Gaussian mixture model을 적용한 Expectation Maximization 클러스터링 알고리즘의 적용이 제안되었다. 제안된 클러스터링 알고리즘들을 통해 광고 확산을 위한 목표지역들이 목표그룹으로 클러스터링되고 이를 통해 D2D 전송 단말과 수신 단말 사이의 거리를 기반으로 광고 확산 경로 설정 알고리즘과 릴레이 단말 설정 알고리즘이 적용되어 광고가 연속적으로 전파된다. 본 논문에서는 MATLAB 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘의 최대 D2D 릴레이 제한 수와 목표지역과 비목표지역의 사용자 밀집도의 비에 따른 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.40-42
• /
• 2015

D2D(Device-to-Device) 통신과 소셜커머스 서비스를 결합한 D2D 광고 확산 알고리즘은 소상공인들을 위한 효율적인 광고를 가능하게 한다. D2D 광고 확산 알고리즘에서는 효율적인 광고 확산을 위해 사용자 밀집도를 기반으로 목표지역을 설정하고 인접한 목표지역들은 그룹을 형성한다. 광고는 형성된 그룹을 기반으로 확산된다. 그룹을 형성하지 못한 고립된 목표지역들은 AP(Access Point)와의 거리에 따라 그룹 형성 여부가 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 고립된 사용자 밀집지역을 위한 최대 거리 변화에 따른 성공적으로 수신한 전체 사용자 수와 평균 릴레이 유저의 수에 대한 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권10호
• /
• pp.2403-2408
• /
• 2014

본 논문에서는 사용자들의 인접성(Proximity)과 밀집도(Density) 정보를 기반으로 D2D 광고 확산 목표 지역을 설정하고, 이 지역들을 대상으로 광고 전송을 수행함으로써 기존의 D2D 광고 확산 알고리즘에서 특정 지역으로 광고 전송이 편중되고 광고 범위 중첩되는 광고 효율 저하 문제를 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 광고 확산 알고리즘은 광고 확산을 위해 설정된 목표지역을 기반으로 광고 확산 경로를 점차적 설정하여 확장해 나감으로써 D2D 광고 확산 효율 향상에 기여한다. 또한, 제안 방안의 D2D 광고 확산 범위에 대해서 수학적으로 분석하고, 시뮬레이션을 통하여 다양한 사용자 밀집도 환경에 대한 기존 방안과 제안 방안의 성능 결과를 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.287-292
• /
• 2015

본 논문에서는 사용자들의 밀집도 정보를 기반으로 설정된 목표지역과 릴레이 단말의 수를 제한한 환경에서 광고 확산을 위한 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘과 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 단말간의 거리 정보만을 이용하여 릴레이 단말을 선택하고, 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘은 설정된 목표지역들을 활용하여 최대 광고 효율을 위한 광고 확산 루트를 설정하였다. 시뮬레이션을 통해 광고를 섹터 수의 변화에 따른 성공적으로 수신한 전체 사용자 수와 전송 효율에 대한 성능을 비교하여, 최대 거리 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 보다 최대 효율 기반 릴레이 단말 선택 알고리즘 성능의 우수성에 대해 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.992-998
• /
• 2017

지역 기반 D2D 광고를 위하여 소스 단말은 인근에 분포되어 있는 불특정 다수의 사용자들에게 광고를 전송한다. 유효 범위 내에 사용자들이 무작위로 균일하게 분포되어 있는 경우, 광고 확산을 위하여 적절하게 목표지역을 설정하는 것은 매우 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 기대최대화 기반 사용자 클러스터링을 이용한 D2D 광고 확산 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터로 분류된 사용자들의 분포는 주성분을 통해 예측할 수 있다. 즉, 각 클러스터의 주성분을 이용하여 광고 확산을 위한 목표지역 및 확산 경로를 설정할 경우 예측한 사용자 분포를 따라 광고가 확산되는 효과를 기대할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 전체 사용자 수 대비 광고를 수신한 사용자 수의 비율을 의미하는 포함확률과 사용자 당 평균 광고 수신 수에 대해 비교 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
• /
• pp.279-280
• /
• 2020

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.294-297
• /
• 2017

SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.294-297
• /
• 2017

SNS와 스마트기기의 발전으로 온라인을 통한 뉴스 배포가 용이해지면서 악의적으로 조작된 뉴스가 급속도로 생성되어 확산되고 있다. 뉴스 조작은 다양한 형태로 이루어지는데, 이 중에서 정상적인 기사 내에 광고나 낚시성 내용을 포함시켜 독자가 의도하지 않은 정보에 노출되게 하는 형태는 독자가 해당 내용을 진짜 뉴스로 받아들이기 쉽다. 본 논문에서는 뉴스 기사 내에 포함된 문단 중에서 부적합한 문단이 포함 되었는지를 판정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방식에서는 자연어 처리에 유용한 Convolutional Neural Network(CNN)모델 중 Word2Vec과 tf-idf 알고리즘, 로지스틱 회귀를 함께 이용하여 뉴스 부적합 문단을 검출한다. 본 시스템에서는 로지스틱 회귀를 이용하여 문단의 카테고리를 분류하여 본문의 카테고리 분포도를 계산하고 Word2Vec을 이용하여 문단간의 유사도를 계산한 결과에 가중치를 부여하여 부적합 문단을 검출한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.269-277
• /
• 2007

네트워크 클러스터링은 한정된 자원을 가진 노드들을 하나의 클러스터로 묶어 개별 노드의 에너지 사용을 줄이고 네트워크 전체의 수명을 연장하는 방법이다. 이와 같은 방법은 클러스터 헤더에 대한 오버헤드, 클러스터 헤더 선언에 대한 광고와 같은 부가적인 에너지 소모를 발생시키지만, 클러스터 헤더에 의해 설정된 경로를 이용함으로써 개별 노드의 에너지 소모를 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 라우팅 경로를 설정할 때 필요한 라우팅 메시지를 줄이면서 클러스터를 형성하고, 클러스터 내의 모든 노드들이 감지작업을 보고할 때 클러스터 헤더를 이용하여 보고함으로써, 네트워크 전체의 수명을 연장하는 라우팅 알고리즘을 제안한다. 클러스터 구성 단계에서 개별 노드는 이웃 노드들의 연결 정보를 비트랩으로 표현하여 동일 클러스터를 형성할 수 있도록 하고, 이 비트맵 정보를 이웃 노드에게 단 한번의 전송으로 전체 네트워크의 연결 정보를 유지함으로써 라우팅 경로를 확보하도록 한다. 브로드캐스트 이후에는 이웃 비트맵을 수신하여 비트맵을 갱신함으로써 라우팅 정보를 풍부하게 한다. 센싱 작업을 요청하는 쿼리의 싱크 노드 정보를 수정하여 동적인 크기의 클러스터를 가지도록 설계하여, 네트워크 규모에 따라 클러스터 수를 조절할 수 있도록 한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용하면 클러스터 형성에 필요한 라우팅 경로 설정 메시지와 개별 노드가 보고하는 라우팅 경로를 쉽게 찾을 수 있게 되어, 개별 노드뿐만 아니라 네트워크 전체의 수명을 연장할 수 있게 된다.