• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1116-1120
• /
• 2010

본 논문에서 우리는 추천 시스템을 위한 두 개의 정제된 이웃선정 알고리즘을 제시하고, 또한 아이템의 속성정보가 어떻게 고품질의 예측을 위해 사용될 수 있는지를 보인다. 정제된 이웃선정 알고리즘은 가상 이웃과 대체 이웃을 각각 사용하여 이행적 유사도를 기반으로 한 이웃선정 방법을 적용한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 추천 시스템이 다른 시스템에 비해 보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 이러한 제안 시스템은 예측 품질의 저하 없이 대규모 데이터셋 문제 및 초기 참여자 문제를 극복할 수 있게 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제20권5호
• /
• pp.809-818
• /
• 2009

협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.166-169
• /
• 2014

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권3호
• /
• pp.347-354
• /
• 2007

전자상거래에서 취급되는 상품은 오프라인 상에서 뿐만 아니라 온라인 상에서도 그 종류가 매우 다양하고 수 또한 셀 수 없을 정도로 많다. 이런 이유로 고객들이 그들의 요구에 따른 가장 적합한 상품을 찾기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 다양한 성향을 갖는 고객들에게 더 좋은 가치를 갖는 양질의 정보를 제공하기 위해서는 고객들의 선호도를 정확하게 예측하는 능력을 갖는 개인화된 추천 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 클러스터링을 기반으로 한 협동적 필터링을 위한 정제된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 그래프 접근법을 이용하며, 고객에게 영향을 줄 수 있는 다른 고객들의 집합을 보다 효율적으로 찾아낸다. 제안한 방법은 또한 서열화된 클러스터링 및 유사 가중치를 이용하여 탐색을 수행하여 보다 유용한 이웃을 선정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 추천 시스템이 보다 유용한 이웃 고객들을 찾아냄으로써 추천 시스템의 예측의 질을 향상시켜 주는 것을 보여준다.

• 한국정보컨버전스학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.59-65
• /
• 2014

grassfire 스팟매칭 알고리즘은 중심 스팟을 기준으로 이웃 스팟들의 패턴 유사도에 따라 스팟을 매칭하는 알고리즘으로 잔디에 붙는 불이 사방으로 번져가는 방식을 이용한 grassfire 알고리즘을 이다. 씨드 스팟쌍은 매칭이 정확하게 확인된 스팟쌍으로써 매칭이 시작되는 발화점이며 이것으로부터 스팟매칭이 시작된다. grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 스팟매칭을 시작하는 발화점이 필요한데 기존 grassfire 스팟매칭 알고리즘에서는 한 개의 발화점을 이용하였다. 본 논문에서는 grassfire 알고리즘의 스팟매칭의 성능을 높이기 위하여 한 개의 발화점이 아닌 다중의 발화점을 선정하는 방법을 제안한다. 다중 발화점을 이용한 grassifre 알고리즘은 여러 개의 발화점을 선정한 후 개별 발화점으로부터 스팟매칭을 수행하고 결과들을 계산한다. 제안된 알고리즘은 한 개의 씨드스팟을 이용한 방법보다 스팟 검출율과 스팻매칭 정확도의 측면에서 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.608-614
• /
• 2009

무선 센서 네트워크에서는 노드들이 제한적인 에너지를 가지고 있기 때문에 효율적인 에너지 사용이 요구된다. 클러스터링 방식은 클러스터를 형성하고 클러스터 멤버 노드들이 전송한 데이터를 클러스터 헤드가 병합하여 싱크 노드로 전송하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 환경에서 클러스터 헤드를 효율적인 선정하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드 자신의 과거 헤드 경험의 세분화와 전송할 데이터의 존재 여부, 전송할 데이터를 보유하고 있는 이웃 노드들의 정보를 이용하여 헤드를 선정 함으로 네트워크 전체의 수명을 증가시킨다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 방식인 LEACH, HEED 알고리즘에 비해 밸런싱 있는 에너지를 소모하고, 더 나은 네트워크 수명을 보장함을 보였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38A권12호
• /
• pp.1054-1060
• /
• 2013

본 논문에서는 도심 교차로에서 경로 이탈 확률을 낮추어 줄 수 있는 차량 통신용 라우팅 알고리즘을 제안한다. 차량이 밀집된 도심의 교차로 지역에서는 차량들의 방향 전환으로 잦은 네트워크 단절과 패킷 전송지연 문제를 발생 시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 전송 노드 선정 과정에서 같은 진행방향의 노드를 이웃 노드로 선정하여 교차로에서 네트워크 단절의 비율을 낮출 수 있는 VANET (Vehicular Ad-hoc Network)용 라우팅 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통한 성능분석 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 라우팅 알고리즘에 비해 도심 교차로에서 경로 이탈 확률을 약 10% 감소시키며 네트워크 단절 비율을 5% 감소시킴을 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제32권4A호
• /
• pp.351-357
• /
• 2007

Ad Hoc 네트워크를 연구한 많은 논문들은 확장성을 향상시키기 위해서 계층적 네트워크 구조를 사용하였다. 계층적 구조는 여러 개의 클러스터들로 구성되고 각 클러스터는 모든 클러스터들에 대하여 정보를 관리하는 클러스터헤드를 가진다. 클러스터헤드는 정확한 정보를 유지하기 위하여 그들끼리 정보를 교환할 필요가 있으며 이를 위하여 클러스터헤드가 이웃하는 다른 클러스터헤드들에게 정보를 보낼 수 있는 효율적인 메커니즘이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위한 알고리즘들은 대부분 클러스터헤드가 재전송할 브릿지들을 선정하거나 혹은 부가적인 메시지를 사용하여 재전송 브릿지를 선정하는 메커니즘을 사용하였다. 여기에 제안하는 DSP(Distributed Self-Pruning)알고리즘은 각 노드가 수신한 메시지를 재전송할 것인지에 대하여 독자적으로 판단을 한다. 두 개의 클러스터기반 라우팅 프로토콜에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 알고리즘의 적합성을 검증하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
• /
• pp.87-92
• /
• 2012

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.324-328
• /
• 2007

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.