본 논문은 복수의 안테나를 보유한 기지국이 잡음제한 된(noise-limited) 셀룰러 환경에서 복수의 단일 안테나 사용자와 동시에 통신 하는 시스템을 고려한다. 각 사용자는 제한된 피드백을 통해 송신부에 자신의 채널 상태 정보를 공유하고 송신부는 공유된 채널 정보를 바탕으로 다중사용자 기반의 공간다중화를 진행한다. 채널 정보가 제한되어있기 때문에 시스템의 하향링크 데이터 율은 채널 정보의 피드백 양에 비례한다. 하지만 피드백 양이 증가하면 피드백에 사용되는 상향링크의 자원소모가 동시에 증가하기 때문에, 실제의 통신시스템은 하향링크 통신량과 상향링크 제어정보량 사이의 균형을 적절히 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 측면을 고려하여 정의된 순(net) 주파수 효율을 사용하며 이를 최대화 하는 최적의 피드백 양을 분석한다. 특히, 단말의 수신 파워가 수신 노이즈에 비해 낮을 때의 시스템의 최적 피드백 양을 주로 연구한다.
최근 인간공학 및 감성공학 분야에 대한 관심이 크게 증가하여 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 바이오피드백 인터페이스 기술에 대한 기초 연구로서 복합 생체신호를 처리하고 모델링 하는 시스템을 만드는 것은 매우 중요하며 이러한 기술들의 궁극적 역할은 쾌적한 삶의 환경을 제공하는 것이므로 생체 신호 분석을 기반으로 한 인간 중심의 시스템이 미래 기술의 핵심 키워드가 될 것이다. 본 논문에서는 생체신호(EEG, ECG)분석을 통해 사용자의 집중도 및 감정 상태를 인식하고 사용자의 의도를 효과적으로 반영 가능한 바이오피드백 인터페이스를 설계하였다. 기존의 단일 생체신호를 이용한 인터페이스 기법에 비해 복합 생체신호를 분석함으로써 사용자의 상태 및 의도를 판단함에 용이하고 활용성이 향상 되도록 하였다.
다중사용자 다중안테나 시스템은 높은 성능 이득을 가지기 때문에 현재 활발히 연구가 진행되고 있다. 그러나 다중사용자 시스템은 필연적으로 간섭이 발생하게 된다. 송신단이 각 수신단의 채널 정보를 완전히 알면 기존의 간섭제거 기법으로 완벽히 간섭을 제거할 수 있지만 제한된 피드백 환경에서는 그럴 수 없다. 제한된 피드백 환경에서는 채널을 양자화 해야 되는데 양자화 기법으로는 벡터 양자화와 스칼라 양자화 기법이 있다. 일반적으로는 벡터 양자화가 스칼라 양자화 보다 성능이 더 좋다고 알려져 있다. 본 논문에서는 벡터 양자화와 스칼라 양자화의 성능을 비교하고 그 차이가 어느 정도 되는 지 실험결과를 통해서 알아보겠다.
인지 무선 네트워크에서 선순위 사용자의 통신을 보호하기 위해 차순위 사용자의 센싱 정확도는 매우 중요하다. 최근 센싱 성능을 개선하기 위해 협력적 센싱 기법이 연구되고 있다. 그러나 협력적 센싱 기법에서 차순위 사용자가 측정한 센싱 정보를 퓨전 센터로 피드백 할 때, 피드백 정보량에 따라 채널 오버헤드가 증가하므로 양자화된 제한된 정보를 퓨전 센터로 보고 한다. 본 논문은 양자화 비트 수에 따른 소프트 퓨전 방식의 성능을 평가한다.
웹 기반 뉴로피드백이란 뇌파를 측정할 수 있는 EEG 측정장비에 피드백을 통한 뇌파 훈련 기능이 있는 프로그램을 인터넷을 통해서 쉽고 빠르게 접근 할 수 있는 장치이다. 기존의 뉴로피드백이 단일 사용자에 의한 훈련이라고 한다면 이 장치는 다수의 사용자가 경쟁을 통해서 좀 더 효율적으로 훈련의 성과를 기대할 수 있는 장치이다.
본 논문의 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 삼각형 모양의 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 소수의 컴포넌트로도 좋은 검색 결과가 가능한 검색 시스템을 구축하고자 한다.
본 논문은 다중 사용자 amplify-and-forward relay 시스템에서 전송 모드, 즉, 한 홉 혹은 두 홉 전송, 그리고 적절한 사용자를 두 단계로 선택하는 다중 사용자 스케줄링 기법을 소개한다. 제안하는 다중 사용자 스케줄링을 수행하였을 경우 두 가지 전송 모드별 평균 achievable rate의 닫힘 꼴 표현을 유도하고 단말 수가 무한히 증가할 때 평균 achievable rate에 대한 점근적인 결과도 분석한다. 평균 achievable rate 분석에 기반하여 두 단계 스케줄링 알고리즘을 수행하는데, 먼저 전송 모드 선택을 하고, 그 다음 선택된 전송 모드에 대한 순간 signal-to-noise ratio (SNR)을 기지국으로 피드백 함으로써 이를 이용한 부분적인 피드백 정보를 기반으로 사용자 선택을 수행한다. 또한 다중 사용자 diversity gain이 최대로 취득되는 평균 SNR 조건도 분석하고 추가로 특정 조건에서 피드백 양을 더 줄일 수 있는 방안에 대해 조사한다. 제안된 스케줄링 알고리즘은 모든 전송 모드 (즉, 한홉과 두 홉 전송 모드)에 대한 instantaneous SNR을 피드백하여 최적 다중 다용자 스케줄링을 할 경우와 유사한 achievable rate을 보인다. 반면 제안 기법의 피드백 양은 최적 기법에 비해 대략 절반으로 줄어드는 것을 확인한다.
고객 취향에 가장 적합한 제품을 선택하는 것은 전자상거래에서 중요한 문제이다. 전자상거래 그러나 온라인 추천시스템으로서 알려진 소셜 필터링은 전자상거래에서 기술적 접근이 활발히 연구되어왔다. 온라인 추천시스템은 사용자의 개인적 취향과 관련하여 적절한 제품을 필터링하여 제공함으로서 사용자의 의사결정 품질을 향상시키는 것에 목적을 두고 있으며 그 결과 사용자의 제품 탐색과 선택에 대한 지원이 가능하다. 그러나 대다수 추천시스템의 선행연구들은 추천 알고리즘의 정확성을 향상시키는 것에 집중해 왔으며 사용자 기반의 인터페이스나 사용자 관점의 사용방식에 대한 연구는 매우 적은 실정이다. 추천시스템의 추천 상황에 대한 시스템 투명성과 사용자의 추천에 대한 피드백을 통한 추천방식 개선을 통하여 본 연구는 사용자 관점의 추천시스템 활용에 대한 시스템 투명성과 피드백의 영향력을 파악하고자 하였다. 실험을 통한 연구 결과에 따라, 시스템 투명성과 사용자 피드백 모두 추천시스템에 대한 사용자의 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 인지된 즐거움에 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 즐거움은 사용자가 추천시스템을 지속적으로 사용하기 위한 의도를 향상시키는 것으로 나타났다.
최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
정보 검색 시 검색엔진은 사용자에게 웹페이지 순위와 웹페이지의 요약정보를 제공한다. 이중 웹 페이지를 대표 할 수 있는 요약된 정보를 스니핏(snippet)이라한다. 스니핏은 사용자의 웹페이지 방문에 큰 영향을 준다. 정확한 방문 페이지의 정보를 모르고 단지 스니핏 만을 이용할 때에 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 검색엔진에서 지원하는 스니핏에 사용자의 의도를 정확하게 반영하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 연관 피드백과 퍼지 함의 연산자를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장하고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 함의 연산자를 이용하여 질의와 확장된 질의의 포함관계가 반영된 스니핏을 추출함으로써 사용자의 의도를 스니핏에 더 잘 반영할 수 있다. 실험결과에서 제안방법이 다른 방법보다 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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