그동안의 고객 행동에 대한 예측은 주로 고객이 가지는 고정적인 특성을 이용해왔다. 최근에는 점차 고객들의 활동이 오프라인에서 온라인으로 이동하면서 각 고객의 웹 로그를 추적하는 일이 가능해졌다. 그러나 방대한 양의 웹 로그 데이터를 수집할 수 있게 된 반면, 이에 대한 연구는 로그 데이터를 정리하거나 기술적인 특성만을 설명하는 것에 그쳤다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공하는 Airbnb 고객들의 성별, 연령 등의 기본 정보 및 웹 로그가 포함된 데이터셋을 이용하여 첫 숙소 예약까지 걸리는 개인의 의사 결정 시간을 예측하였다. Lasso, SVM, Random Forest, XGBoost 등 다양한 방법론을 활용하여 최적의 모형을 찾고, 웹 로그 데이터의 유무에 따른 예측 오차를 비교하여 웹 로그의 효용성을 확인하였다. 결과적으로 오분류율이 약 20%로 낮은 랜덤 포레스트 분류모형을 최적모형으로 선택하였다. 또한, 웹 로그 데이터를 이용하여 고객 개개인의 행동을 예측한 결과 사용하지 않은 경우와 비교해 예측의 정확도가 최대 두 배 더 높아진 것을 확인할 수 있었다.
우리나라의 제 1 이동통신에서 현재 사용중인 아나로그 FM 시스템이 이동통신 자율표준으로 채택된 CDMA 시스템과 혼용되는 경우, 두 시스템 사이에서 발생하는 상호간섭의 정도를 실험을 통하여 분석하므로ㅆ 주파수 효율을 향상시키기 위한 최적 주파수 이격거리를 구하였다. 분석결과 CDMA 기지국 출력이 0.91 W ERP일 때, 경로손실에 따른 아나로그 FM 이동국과의 주파수 이격거리는 840KHz(경로손실 : 80dB)와 720KHz(경로손실 : 120dB)였다. 즉, 주파수 이격거리는 경로손실에 반비례하였다. 한편 주파수 이격거리를 최소화하기 위해서는 기지국의 출력을 Cover Area에 대응시켜 조절해야 함을 알았다.
최근 라이프 로그의 수집과 관리에 관련된 연구가 많이 진행 중에 있다. 또 핸드폰 카메라, 디지털 카메라, 캠코더 등의 발전으로 자신의 일상생활을 비디오로 저장하고, 인터넷을 통해 공유하는 사람도 증가하고 있다. 비디오 데이터는 많은 정보를 포함하고 있는 라이프 로그의 한 예로. 동영상의 촬영 및 수집이 활발해짐에 따라 동영상의 메타정보를 생성하고, 이를 이용해 동영상 검색과 관리에 이용하려는 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 라이프 로그를 수집하고 수집된 동영상과 라이프 로그를 이용하여 의미정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 의미정보란 사용자의 행동을 나타내는 정보로써 컴퓨터 사용, 식사, 집안일, 이동, 외출, 독서, 휴식, 일, 기타로 9가지의 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 GPS, 가속도센서, 캠코더를 이용해 실제 데이터를 수집하고, 전처리 과정을 통하여 특징을 추출한다. 이때 추출될 특징은 위치정보와 사용자의 상태정보 그리고 영상처리릍 통한 RGB와 HSL 색공간의 요소와 MPEG-7의 EHD(Edge Histogram Descriptor). CLD(Color Layout Descriptor)이다. 추출된 특징으로부터 사람 행동과 같은 불안정한 상황에서 강점을 보이는 확률모델 네트워크인 베이지안 네트워크를 이용하여 의미정보를 추출한다. 제안하는 방법의 유용성을 보이기 위해 실제 데이터를 수집하고 추론하고 10-Fold Cross-validation을 이용하여 데이터를 검증한다.
본 논문에서는 이동통신 장치에 사용되는 다이오드 검파기와 로그 칩형 검파기를 설계하고 이를 서로 비교하여 그들의 용도를 명확히 제시하였다. 다이오드 검파기는 입력 신호의 세기 $-40dBm{\sim}-10dBm$의 변화에 대하여 $0{\sim}0.7V$의 검출 전압이 측정되었으며, 이것은 미세한 신호변화를 검출하기에 적합한 특성을 갖는다. 그리고 로그 칩형 검파기는 입력전력 $-65dBm{\sim}0dBm$의 변화에 대하여 $1.5V{\sim}4.5V$의 출력 전압을 얻었으며, 대체로 넓은 동작범위를 나타내고 있다. 따라서 로그 칩형 검파기는 넓은 입력 신호전력에 대하여 좁은 검출 전압이 측정되어, 그것의 감도가 둔감하게 나타나므로 피크전력 측정에 적합함을 알 수 있다.
시스템이 다양화 되면서 동시에 저장된 로그도 다양하게 분석할 필요가 생겼다. 이러한 로그 데이터 분석에 관한 필요성이 강해지는 환경이 시간 순으로 발생하는 이벤트 단위의 로그로부터 프로세스 모델을 도출하고, 시스템을 개선시키는 활동에 이바지하도록 요구하고 있다. 기존에는 개별 이벤트 단위의 로그를 분석하면서 속성들의 관계를 파악하는 연구가 활발했다. 본 논문에서는 로그 데이터를 활용한 예외적인 형태의 프로세스 인스턴스를 판별하는 방법으로 LAPID(Local Anomaly Process Instance Detection)를 제안한다. LAPID는 액티비티-릴레이션 매트릭스(Activity relation matrix)를 사용해서 계산된 거리 값을 활용하여, API(Anomaly Process Instance)를 탐색한다. 제시한 방법의 유용성을 검증하기 위하여 항만 물류에서 발생하는 컨테이너 이동에 대한 트레이스(Trace)를 포함하는 로그 데이터에서 예외적인 상황의 프로세스 실행이 가지는 특징을 도출하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 국내의 실제 항만에서 발생한 이벤트 로그를 이용하여 사례연구를 수행하였다.
무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 GPS 수신기와 CDMA 통신모듈을 장착한 이동단말기를 대상으로 자신의 위치를 Windows Mobile 운영체제의 API를 통해 중앙의 서버에게 전송하는 프레임워크를 설계하고 구현한다. 단말기 소프트웨어는 자원의 효율적인 사용과 확장성을 위하여 GPS 쓰레드, 통신 쓰레드 등으로 구성되어 미동기적으로 GPS 위치 정보를 공유 자료구조에 저장하고 응용에서 정의한 주기에 의해 중앙서버에게 보고한다. 서버는 이를 받아 위치로그의 생성, 이동객체 위치 트래킹을 위한 가시화 등 다양한 응용을 작성할 수 있게 된다. Garmin 포맷의 분석, RAS에 기반한 CDMA 통신, 쓰레드 처리, 서버의 로그 생성 등 핵심적인 요소들의 구현에 의해 차량 텔레매틱스 등 다양한 위치기반 응용을 작성할 수 있도록 한다.
최근 지능형 CCTV 관제 시스템에 대한 수요가 증가하고 있다. CCTV 영상 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하기 위한 기술의 발전이 필요한 실정이다. 대부분의 지능형 CCTV 관제 시스템은 영상 속 객체를 찾고 이 객체의 메타데이터를 통해 지능형 관제 시스템을 수행한다. 하지만 영상 속 객체의 로그가 항상 정확하지 않다. 현재의 객체 인식 기술로는 CCTV 영상의 밝기, 해상도 조건에 따라 성능의 차이가 심하고, 영상의 프레임 대비 빠르게 움직인 CCTV 영상 속 모든 객체를 사람이 인식하는 정도로 인식하기 어렵다. 이러한 이동 객체의 크기, 위치를 분석한 메타데이터에는 에러가 포함되기 쉽다. 본 논문에서는 지능형 CCTV 관제 시스템에서 분석한 영상 속 객체의 프레임 메타데이터 에러를 학습기반 실시간 에러 필터링 알고리즘을 통해 개선하여 에러가 필터링된 데이터를 사용하는 지능형 관제 시스템의 정확도 향상에 기여 할 것을 기대한다.
마이크로셀룰라 이동 무선 시스템의 전파환경은 레일라이, 라이시안 페이딩과 경로손실, 로그노말 새도우잉 동의 영향을 받는다. 이러한 복합적 환경에서 L개의 라이시안 간섭 사이에서 수신된 라이시안 신호와 로그노말 새도우영의 영향을 고려하여 재사용거리와 cluster 사이즈, 신호대 간섭의 전력비, 임계비(protection ratio) RI 둥 여러 파라미터에 대한 특성을 outage 확률을 이용하여 분석하였다. 또한 본 논문에서 이용한 outage 확률로 레일라이 신호와 단일 라이시안 간섭, 라이시안 신호와 레일라이 간섭, 라이시안 신호와 라이시안 간섭 둥에 대해 연구하였다. 이론 전개와 시뮬레이션 결과를 통해 로그노말 새도우드 라이시안 채널의 특성을 효과적으로 분석하였다.
본 고에서는 통신의 궁극적인 목표라 할 수 있는 이동통신 시스템 설계시 중요한 변수로 등장하고 있는 핸드오버 알고리즘의 개발전략을 세우기 위해서 기존의 애널로그 이동통신에서 사용하고 있는 핸드오버 개념과 기술적인 배경에 대해서 분석하고, 핸드오버 성능을 평가하는 시뮬레이터 구성시 고려해야 할 사항등에 대해서 분석 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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