• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.415-418
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• 2004

컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.101-102
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• 2018

본 논문에서는 교과개정 개편으로 저학년부터 코딩교육의 의무화가 됨에 따라 현시점에서 코딩교육의 대표적인 교육사이트에 대한 현황 및 장단점을 살펴보고, 교육을 받은 S/W 인재들이 대학교에 진학하여 배우는 S/W 교육에 대해 살펴보고자 했다. 현재 미래 창조과학부에서 운영하는 S/W 중심대학에 관하여 적절한 운영 방향에 따라 각 대학교가 운영되고 있는지 조사해보고 이에 따른 개선 방향을 제시하고자 하고 대학교별로 K-ICT(Korea-Information&Communication Techonology) 전략에 부합하는 목표성을 가졌는지 그룹핑해서 나열하고 이에 따른 문제점을 분석하여 S/W 교육 추진 방향과 정책설계를 통한 미래 발전 방안을 K-ICT 중심의 목표와 S/W 중심학교가 NCS(National Competency Standards)에 부합하는 시스템 개발을 위한 연구의 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.333-337
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• 1998

동일 데이터를 액세스하는 다수 요구간의 시간적 지역성을 고려하여, 인접한 요구간의 시간 간격(interval)을 버퍼에 캐슁하여 공유하면 서버의 응답시간이 향상되고, 디스크 액세스 감소로 인한 대역폭 활용이 높아지며, 따라서 보다 많은 사용자 서비스가 가능해 진다. 본 논문에서는 VOD Server로 들어오는 요구 도착시간에 따라 버퍼 공유 크기를 결정하는 그룹핑(grouping)을 수행하게 하여 인접한 요구들의 공유 데이터 블록이 전체 버퍼를 점유하는 현상을 막고 디스크 액세스율을 감소시켜 대역폭의 활용도를 높일 수 있는 알고리즘을 구축한 후 시뮬레이션을 통하여 그 효율성을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.1651-1654
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• 2002

이메일의 사용자가 인터넷 빠른 증가에 따라 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 전자상거래에서 무수한 정보 서비스를 메일 시스템을 이용하여 제공할 때, 빠른 처리를 가능하게 하는 방법이 현안이 되고 있다. 이는 메일 관리 시스템의 SMTP 성능 향상이 이 현안의 핵심이라고 할 수 있는데, 본 연구에서는 전자상거래의 메일 내용의 특성을 고려하여 각각의 클라이언트에게 보내는 내용이 같은 항목 하에 일부 내용만이 바뀌는 수평적 유사성, 보내지는 폼의 전체적인 디자인의 변화나 회사의 정보가 변경되는 수직적 유사성의 특징을 이용한 메일 그룹핑(grouping) 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.469-470
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• 2015

우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.757-758
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• 2020

국가적 차원에서 MERS 와 같은 재난을 잘 대처하기 위해서는 기존의 대응 네트워크를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 2015 년 대한민국에서 일어난 MERS 대응 네트워크를 커뮤니티 탐지 기법을 이용하여 네트워크를 분석한다. 커뮤니티 탐지 기법은 네트워크 분석방법 중 하나로 이 기법을 통해 MERS 대응 네트워크에서 유사한 역할을 수행하는 기관들끼리 그룹핑 할 수 있다. 또한 기관들을 그룹핑 한 결과와 각 기관의 지리적인 정보를 활용하여 전국적으로 기관들이 어떻게 분포되어 있는지 살펴본다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.339-341
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• 2004

전력 계통은 거대한 네트워크화되고 있으며, 전력계통을 신뢰성 있게 운용하는 것이 어려워지고 있다. 이에 따라 전력계통에 대한 숙련된 운전기술이 필요하게 되고, 실제 전력계통 모의를 통한 미경험 고장의 처리기술을 습득해야할 필요성이 생기게 되었다. 그러한 취지에서 각종 유틸리티는 운용자 지원 소프트웨어나 고장의 발생과 복구를 훈련할 수 있는 시뮬레이터를 대부분 구비하고 있다. 이러한 프로그램의 핵심적인 기능은 고장의 시나리오를 실제 계통에서 발생할 수 있는 고장으로 상정하고, 전문가 그룹에 의해 도출된 복구절차에 의해 복구 과정을 훈련하는 것이다. 전력계통이 복잡화되고 거대화됨에 따라 복구절차 또한 복잡화되고 있으므로 기존의 Case-by-case에 의해 복구절차를 생성하는데는 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 Lex라는 구문분석기와 Yacc라는 파서를 이용하여 복구절차 생성시 복구 절차를 적절한 그룹을 만들고, 과 그룹을 통해서 조합 가능한 모든 복구 조작 순서를 생성하기 위한 그룹핑 알고리즘을 구현하고자한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.5
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• pp.493-500
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• 2008

Although modern day people gather many data from the network, the users want only the information needed. Using this technology, the users can extract on the data that satisfy the query. As the previous studies use the single data in the document, frequency of the data for example, it cannot be considered as the effective data clustering method. What is needed is the effective clustering technology that can process the electronic network documents such as the e-mail or XML that contain the tags of various formats. This paper describes the study of extracting the information from the user query based on the multi-attributes. It proposes a method of extracting the data such as the sender, text type, time limit syntax in the text, and title from the e-mail and using such data for filtering. It also describes the experiment to verify that the multi-attribute based clustering method is more accurate than the existing clustering methods using only the word frequency.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.8 no.4
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• pp.15-24
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• 2005

The success of cooperative learning in small groups heavily depends on how the small groups are set up. When small groups are formed, the factors such as the objectives and characteristics of the work and the capabilities and interests of the group members should be considered to maximize the interaction among the group members. However, it is not easy for teachers to manually divide their class to small groups to satisfy such conditions. In this work, we developed and implemented a student grouping system that divides the class as appropriate as possible, when given multidimensional student data and a set of conditions for forming small groups. The grouping conditions can be heterogeneous, homogeneous, and both. The grouping system can easily be used by teachers since the system can be accessed by clicking a menu button embedded into Microsoft Excel. The system has also a wide range of application areas where object grouping by various conditions is needed.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.2A
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• pp.112-120
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• 2010

In this paper, we propose semi-ML adaptive parallel QRDM (APQRDM) and iterative QRDM (AIQRDM) algorithms based on set grouping. Using the set grouping, the tree-search stage of QRDM algorithm is divided into partial detection phases (PDP). Therefore, when the treesearch stage of QRDM is divided into 4 PDPs, the APQRDM latency is one fourth of that of the QRDM, and the hardware requirements of AIQRDM is approximately one fourth of that of QRDM. Moreover, simulation results show that in $4{\times}4$ system and at Eb/N0 of 12 dB, APQRDM decreases the average computational complexity to approximately 43% of that of the conventional QRDM. Also, at Eb/N0 of 0dB, AIQRDM reduces the computational complexity to about 54% and the average number of metric comparisons to approximately 10% of those required by the conventional QRDM and AQRDM.