• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.337-339
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• 2000

현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트 해당 상품고 유사한 상품에 대해 클러스터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터 베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하면 마진 알고리즘을 이용하여 만진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.188-189
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• 2014

무선센서네트워크에서 센서 노드들은 정보를 수집 및 취합하기 위해 다양하게 사용되고 있다. 각 센서들은 베터리 전력을 사용하여 에너지 절약은 가장 중요한 이슈 중 하나다. 현재까지 에너지 소모가 가장 큰 장거리 통신 시 에너지 절약 및 분산제어가 용이한 클러스터링의 데이터 병합 관련 분야는 꾸준히 관심을 받아오고 있다. 최근 이를 기반으로 데이터 병합 시 생기는 딜레이를 최소화하고, 에너지 소비량 도 고려한 다양한 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 토폴로지 형성 시 데이터 병합 딜레이와 에너지 효율을 동시에 최적화하는 상황에서 장거리 노드 간 링크 생성 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 노드 간 링크를 재구축하여 트리의 구조유지하면서 링크들의 길이를 줄일 수 있는 트리 재구축 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.958-961
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 진보로 무선 센서 네트워크의 관심이 높아지고 있다. 센서 네트워크는 MAC 프로토콜에서 정해진 전송 스케줄에 따라 주기적인 수면(sleep)을 통해 에너지를 절약하는 연구가 진행되어 왔다. 그리고 센서 노드가 센싱한 데이터를 BS(Base Station)로 전달하기 위한 라우팅 경로 기법과 클러스터링 기법 등이 제시되고 있다. 센서 네트워크에서 가장 중요한 이슈중의 하나는 제한된 자원 즉, 센서 노드에 주어진 에너지를 활용하여 네트워크의 수명을 최대로 연장 하는 것이다. 본 논문에서는 S-MAC 프로토콜의 스케줄관리 기법을 이용하여 무선 센서 네트워크에서 서로 다른 그룹 간의 통신을 원활하게 하기 위한 통신기법을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.958-966
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• 2014

무선 센서 네트워크는 분산처리 환경을 제공해준다. 센서 노드들은 계산 능력, 네트워크 대역폭, 전력 등이 제한된 환경에서 배치되고 스스로 네트워크를 구성하여 수집된 데이터들을 싱크노드로 전송한다. 이런 전형적인 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 패킷들 간의 충돌이 발생하며 이로 인해 네트워크 수명이 단축된다. 클러스터링과 네트워크 내부처리는 네트워크 내부의 패킷을 줄여 문제점을 해결한다. 제한된 에너지를 가진 센서 노드가 가능한 오랫동안 동작하게 하는 것이 큰 이슈이기 때문에 많은 연구들이 에너지 절약에 중점을 두고 진행되고 있다. 하지만 본 논문에서는 프로세싱 타임라인에 기반을 둔 협력 처리 모델을 제안한다. 이 모델은 처리의 검증, 총 실행시간의 예측, 무선 센서 네트워크에서 분산 처리에 필요한 최적의 노드 개수의 결정 등을 포함한다. 제안된 모델의 정확성을 실험을 통해 나타내고, 사례 연구로 이 모델이 분산처리 어플리케이션에 사용가능함을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제35권1호
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• pp.231-250
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• 2018

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.123-126
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• 2016

무선 센서 네트워크 하에서 불균일 네트워크의 에너지 효율은 주요 이슈 중의 하나로 고려된다. 불균일 네트워크에서, 개별 노드 초기 에너지의 무작위 분포는 네트워크 불안정을 초래할 수 있다. 따라서 네트워크 상 각 노드의 동작 시간 증가와 에너지 소비의 공평성 유지를 위해서는 적합한 방법이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 서로 다른 시나리오의 불균일 네트워크 하의 분산 클러스터링 프로토콜(DCP)의 성능 평가를 보여준다. 본 시뮬레이션 결과는 불균일 네트워크에서의 LEACH 프로토콜 결과와 비교하였다. 추가적으로 불균일 네트워크에서의 시스템 성능을 균일 네트워크와 비교함으로써, 불균형 초기 에너지가 시스템의 개별 노드의 수명에 미치는 영향을 설명한다. 시뮬레이션 수행 결과 균일 및 불균일 네트워크에서 LEACH 프로토콜과의 성능 비교 결과는 DCP의 성능이 모든 경우에 성능 우위에 있음을 나타내었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.171-179
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• 2016

제한된 배터리를 사용하는 무선 센서 네트워크에서 에너지 소비 문제는 중요한 이슈이다. 이 논문에서는 네트워크의 수명을 연장하기 위해 위치기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 된 알고리즘은 싱크노드 주변의 병목 현상을 방지하고 에너지를 절약하기 위해 싱크노드에 여러 자식 노드를 분산 배치한다. 알고리즘은 subscription query, query relay, position aware and cluster head selection의 네 단계를 거치면서, 제어 트래픽 오버 헤드를 줄일 수 있는 동적 클러스터를 생성한다. 이를 통해 수명을 연장하고 네트워크의 효율을 증대시킬 수 있다. 알고리즘 검증을 위해 가장 잘 알려진 집중화 알고리즘과 비교 분석 및 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하고, 수명의 관점에서 양호한 성능을 달성하는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1644-1649
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• 2019

이동통신 시스템의 급격한 발전과 함께 다양한 모바일 융합서비스가 등장하고 있으며 이에 따른 데이터 트래픽도 폭발적으로 증가하고 있다. 이러한 급증하는 디바이스를 지원하기 위한 기지국의 수도 함께 증가하고 있기 때문에 통신사업자의 관점에서는 이러한 네트워크를 통해 소모되는 에너지 소모량을 줄이는 것이 매우 중요한 이슈 중 하나이다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 사용자 밀집도 기반 클러스터링 기술 중 하나인 DBSCAN 알고리즘을 적용하여 사용자가 밀집된 영역을 추출하고 이렇게 추출된 서브네트워크 별로 씨닝 과정을 적용하여 기지국의 모드를 효율적으로 제어한다. 시뮬레이션을 통해 면적 당 수율과 에너지 효율 측면에서 제안 방안이 기존 방안 대비 높은 성능 결과를 가지는 것을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.131-142
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• 2023

본 연구는 공유 전동 킥보드 불법 주차 문제를 해결하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 새로운 스테이션 선정 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 최근 도시 교통 문제의 해결 방안으로 대중 교통과 최종 목적지를 연결하는 퍼스트-라스트 마일 수단으로 공유 전동 킥보드가 주목받고 있다. 그에 따라 공유 전동 킥보드 시장도 급속도로 성장하면서 그로 인한 문제 또한 심화되고 있다. 이에 본 연구에서는 문제의 본질을 파악하기 위해 텍스트 데이터를 수집하여 'LDA 토픽 모델링'으로 공유 킥보드에 관한 이슈를 보행자와 이용자 관점에서 살펴보고 이를 바탕으로 스테이션 증설 알고리즘을 마련하려 한다. 기존에 이미 일부 주차장이 설치되어 있지만 기존의 주차장 위치는 실제 견인 다발 지역과 불일치한다. 따라서 본 연구에서는 '서울특별시 전동 킥보드 견인 현황' 데이터와 여러 요인을 반영하여 DBSCAN을 통한 1차 클러스터링 후, K-means를 적용하는 혼합형 클러스터링 기법으로 실제 견인 밀도가 높은 곳에 스테이션을 설치할 수 있는 알고리즘을 제안한다.