이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.
본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
최근 위치 측위 기술의 발달 및 GPS 기술의 상용화로 인해 무선 통신 기기의 보급이 증가하면서 다양한 위치 기반 서비스 개발을 위한 노력이 활발히 진행되고 있다. 사용자들의 특성에 맞게 개인화되고 세분화된 위치 기반 서비스를 제공하기 위해서는 방대한 이동 객체의 위치 이동 데이터로부터 의미있는 지식인 유용한 패턴을 추출하기 위한 시간 패턴 탐사가 필요하다. 기존의 시간 패턴 탐사 기법들 중 일부는 이동 객체의 시간에 따른 공간 속성들의 변화를 충분히 고려하지 못하거나 또는 시공간 속성을 동시에 고려한 패턴 탐사는 가능하나 전체 이동 패턴들 중 추출하고자 하는 패턴에 반드시 포함되어야 하는 공간 정보에 대한 제약이 없어 특정 지점들 사이의 최적 이동 경로 탐색 문제나 단위기간 동안 이동 객체가 순회해야 지점들에 대한 스케줄링 경로 예측 문제 등에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간 속성들을 고려하여 다양한 이동 패턴들 중 객체의 최적 이동 경로에 해당하는 패턴을 탐색하기 위한 새로운 시간 패턴 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 특정한 지점들 사이를 이동한 객체의 위치 데이터들 중 객체가 가장 빈번하게 이동한 경로를 탐색하여 최적 경로를 결정하는 알고리즘으로, 공간 추상 계층의 각 계층별 영역 내 포함여부를 고려한 위치 일반화를 수행하여 보다 효과적으로 이동 패턴을 탐색할 수 있다.
본 논문에서는 새로운 경로 계획 방법으로 중심 이등에 의한 경로 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 곡률 반경을 이용한 경로 계획의 문제점인 각도오차가 커질수록 우회하는 현상을 보다 효율적으로 해결함을 시뮬레이션을 통하여 보인다. 또한 제안된 경로 알고리즘에 칼만 필터를 이용한 예측기를 적용시켜 로봇이 공을 추정하는데 발생할 수 있는 잡음에 강인함을 보이며 신뢰성 있는 결과를 확인한다.
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.
소비자의 과거 위치 데이터를 기반으로 다음 경로를 예측하는 것은 마케팅 부분에서 매우 중요한 부분이다. 그러나 전체 데이터를 이용해서 다음 위치를 제공하는 연구는 많았지만 이는 시간이 오래걸리기 때문에 서비스 제공에 이용하기에는 무리가 있다. 그래서 실시간으로 다음 경로를 예측 할 수 있는 서비스를 만들어 보았다. 데이터를 모으는 과정부터 데이터 베이스에 저장하고 활용해 시각화 하는 과정까지 총괄하는 서비스를 만들었다. 이 논문에서는 이동 데이터를 분석해 다음 위치를 예측하는 부분을 다룬다. 이동데이터를 전처리할때 학습의 편이를 위해 데이터의 형태를 [위도, 경도, 시간] 에서 [라벨값, 시간]으로 바꾸었다. 이 데이터를 CNN을 이용해 학습시킴으로서 실시간으로 예측값을 제공할 수 있다.
모바일 클라우드 컴퓨팅에서 이동 노드는 이동 중에도 끊김없이 서비스를 요청하고 받을 수 있어야 한다. PMIPv6에서 이동 노드가 통신하고자 하는 상대 노드가 동일한 PMIPv6 도메인에 있는 또 다른 이동 노드인 경우에는, 두 이동 노드 간의 패킷이 각 노드가 접속해 있는 Mobile Access Gateway와 Local Mobility Anchor를 통과하여 전송되기 때문에 패킷 전송비용이 증가하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 몇 가지 경로 최적화 기법이 제안되었다. 그러나 제안된 기법들은 최적화된 경로를 결정하기 위해 많은 시그널 메시지가 필요하다. 본 논문은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용한 경로 최적화 핸드오버 기법을 제안한다. 이동 노드의 핸드오버가 임박할 경우 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 이동 노드가 접속할 MAG에 미리 전송한다. MAG는 컨텍스트 메시지를 활용해 최적화된 경로를 미리 성립함으로서 추가적인 경로 최적화 절차를 수행하지 않는다. 제안된 기법은 PFMIPv6의 예측 알고리즘을 활용하여 경로 최적화에 필요한 컨텍스트 메시지를 전송함으로서 시그널 메시지를 줄일 수 있다. 제안된 기법의 효율성을 보여주기 위해 수학적 성능 평가를 수행하였으며, 이를 통해 제안된 기법이 기존의 경로 최적화 기법보다 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
최근 사용자의 위치를 파악할 수 있는 기기가 보편화 되어감에 따라 사용자의 이동 경로를 이용한 다양한 서비스가 제공되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 위치정보를 수집하여 각각의 요구사항에 맞게 가공하여 사용하고 있다. 그러나 이동경로를 나타내기 위해 수집되는 GPS등의 위치정보는 일반적으로 매우 방대하며, 이로 인해 경로 간 유사도 비교 시에 큰 연산 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 의미 있는 장소를 정의하고 장소간의 이동으로 모델링하여 이동 경로를 단순화하는 방법이 연구되고 있으나, 기존 연구들은 체류 시간과 거리만을 고려하여 이를 정의하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 체류 시간과 거리, 상호작용 정보를 이용하여 특정 사용자의 의미 있는 장소 추출하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 의미 있는 장소를 이용하여 경로를 단순화하여, 이동 경로 유사도 비교 시 드는 연산 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해, GPS를 통한 위치정보와 타인과의 상호작용 정보(통화, 문자 메시지 송수신등)를 이용하여 사용자와 친밀도가 높은 사람들을 정의하고 체류 시간과 거리, 주변에 있었던 사람의 정보를 기반으로 의미 있는 장소를 정의한다. 제안하는 방법을 검증하기 위해, 스마트폰 사용자로부터 실제 정보를 수집하였으며, 이를 이용하여 의미 있는 장소를 추출하고, 설문조사를 통해, 추출된 의미 있는 장소의 정확성을 확인하였다. 또한 의미 있는 장소로 단순화 한 이동경로를 이용하여 이동 경로 예측을 수행할 경우의 예측 정확도를 파악하기 위해 기존 방법과의 비교 실험을 진행하였으며, 연산에 소모되는 비용을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.
최근 인터넷은 전 세계적으로 대중화되고 다양한 분야에서 많이 응용되고 있다. 특히 인터넷을 이용한 Telerobot 시스템의 연구가 활발히 진행되면서, 인터넷상에서의 네트워크 상태나 대역폭에 따른 시간지연 문제가 중요한 이슈가 되고 있다. 이는 조작자가 의도하는 데로 이동로봇을 제어하기 위해 반드시 해결되어야할 문제이다. 따라서 본 논문에서는 원격지의 조작자가 지시하는 데로의 원활한 주행을 위하여 이동로봇에 전송되는 명령에 신간정보를 함께 보냄으로써, 이를 수신한 이동로봇이 지연시간을 계산하여 시간지연에 따른 경로오차를 보상하거나, 이전의 경로를 이용하여 앞으로의 경로를 예측함으로써 이동로봇이 적절한 경로를 주행할 수 있도록 함을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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