• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.496-498
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• 2001

무선 ATM에서 사용하는 고주파 대역에서 채널의 효율성을 유지하기 위해서는 셀의 반경이 작아지게 되고 이는 단말의 이동시 빈번한 핸드오버를 야기시킨다. 이는 QoS 저하를 야기하거나, 핸드오버를 위한 채널이 부족하면 호가 절단되는 현상을 야기하게 된다. 이를 방지하기 위하여 사용자의 이동 패턴을 고려하여 이동 단말의 이동 경로를 예측하고, 이 패턴에 따라 핸드오버에 필요한 채널을 예약하여 효율적인 채널 할당이 가능한 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 이러한 이동성 예측 알고리즘의 성능을 비교 및 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.181-183
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• 2000

분산 시스템 개발을 위해 사용되는 패러다임(paradigm)의 수행능력은 여러 요소들을 종합하여 고려하여 평가해야 한다. 분산시스템 개발 시 사용되는 대표적인 패러다임으로 클라이언트/서버(client-server) 구조의 RPC(Remote Procedure Call)가 있다. 또한 최근 들어서는 이동성(mobility)과 지능성(intelligence) 이라는 특성을 갖고 네트워크 부하(network load)를 감소시킬 수 있는 이동 에이전트에 대한 요구도 증가하고 있다. 그러나 이동 에이전트를 이용하여 개발한 분산 시스템이 기존의 접근 방식에 비해 성능이 좋은 지의 여부는 아직도 의견이 분분하다. 또한 분산 시스템의 성능은 어떤 패러다임을 쓰는가 뿐 아니라, 선택된 패러다임의 수행 패턴에 의해서도 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 RPC 와 이동 에이전트 그리고 locker 패턴이 적용된 이동에이전트의 수행을 평가하기 위한 수행 평가 모델과, 이 모델을 기초로 하는 분산 시스템 개발을 위한 수행 패턴 결정 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.286-288
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• 2001

미래에는 Mobile IP의 이동 노드 사용자가 증가할 것이기 때문에 보다 효율적인 이동성 관리 기법이 필요할 것이다. 특히 이동 노드의 수가 증가함에 따라 이동성을 지원하기 위한 바인딩 갱신 메시지 수는 증가한다. 따라서 , 본 논문에서는 이동 노드의 이동성 패턴의 지역적 특성이 반영된 프로파일 정보를 이용하여 네트워크 상에서 바인딩 갱신 메시지의 라이프타임 값을 조정함으로써 바인딩 갱신 메시지의 수를 감소시킬 수 있는 프로과일 기반의 전략을 제안한다. 본 논문에서는 이동 노드의 과거 이동성 패턴 정보를 이용하여 이동 노드가 가지고 있는 프로파일의 평균 상주시간 정보를 라이프타임 값으로 설정하는 적응적 라이프타임과 이동성 정보가 없는 경우에 기존 Mobile IPv6에서 사용하는 라이프타임 값을 그대로 사용하는 디폴트 라이프타임이 존재한다. 그리고, Mobile IPv6에서의 효율적인 라우팅을 위해 프로파일 정보에 기반한 두개의 라이프타임을 효율적으로 관리함으로써 바인딩 갱신 메시지와 바인딩 요청 메시지의 수를 감소시킬 수 있으며, 상당한 통신비용 절감효과를 기대할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.2 s.34
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• pp.133-141
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• 2005

We need to study on simulation method of user's mobility Patterns for the performance analysis of the location management in wireless mobile networks. For this purpose ,this paper presents a user mobility model of wireless mobile networks with regular Patterns Sometimes mobile users randomly move , but they show the movement characteristics that regularly change their locations in some patterns in given time slots. So, we suggest the mobility model that can describe user's time related movement patterns. This model consists of some elements-positions, transitions , transition Probabilities which are variable, and some geographical paths for each transitions. We describe the simulation method for users' mobilities with random movements and regular movements , too. The simulation results by the model show that the suggested model can generate movement scenarios having regular patterns related with location and time.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.109-111
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• 2014

본 논문에서는 노드의 속성정보를 통해 노드의 움직임을 예측하는 PPoP(The Path Prediction algorithm based on Probability) 알고리즘을 제안한다. 기존 이동 예측 알고리즘들은 GPS(Global Positioning System)를 사용해 노드의 이동을 학습을 통해 패턴화 하여 예측한다. 이때, 노드들이 이동 패턴을 벗어날 경우 예측률이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 스테른 게를라흐의 실험(Stern-Gerlach experiment)을 분석하여 노드의 이동성을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 노드의 이동 경로를 staore-carry-forward 방식으로 상황 인지에 의한 경로 설정 변경 예측 방법으로 이동 예측 확률 기법이다. 모의실험 결과 제안한 방법을 사용하여 노드의 이동성 및 패턴을 벗어난 상황에서도 노드의 예측 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.136-138
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• 2006

최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.478-480
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• 2005

본 논문에서는 모바일 셀룰러 네트워크상에서 다양한 이동 단말 이동성을 이용한 동적인 Location Update 기법을 제안한다. 동적인 Location Update 기법에서는 다양한 이동 단말들의 이동 패턴을 고려하기 위해서 Differentiated-Walk Model을 이용하고 그 모델에서 제공하는 핸드오프 확률과 이동성 등급을 이용하여 LA(Location Area)를 형성한다. LA는 사용자의 이동 패턴을 고려하여 동적으로 형성되며 본 논문에서는 이러한 LA를 기반으로 제공되는 페이징 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.8 no.2 s.17
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• pp.39-52
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• 2006

With the recent the use of spatio-temporal data mining which can extract various knowledge such as movement patterns of moving objects in history data of moving object gets increasing. However, the existing movement pattern extraction methods create lots of candidate movement patterns when the minimum support is low. Therefore, in this paper, we suggest the STMPE(Spatio-Temporal Movement Pattern Extraction) algorithm in order to efficiently extract movement patterns of moving objects from the large capacity of spatio-temporal data. The STMPE algorithm generalizes spatio-temporal and minimizes the use of memory. Because it produces and keeps short-term movement patterns, the frequency of database scan can be minimized. The STMPE algorithm shows more excellent performance than other movement pattern extraction algorithms with time information when the minimum support decreases, the number of moving objects increases, and the number of time division increases.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.