• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.151-158
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• 2012

본 연구는 가상체험마케팅서비스가 인터넷쇼핑몰의 물리적인 인터페이스환경에서 고객 에이전트 서비스를 하고 있다고 보고, 가상체험마케팅 환경에서의 Schmitt 체험마케팅요소 5가지를 실증분석 하고 이 요소간의 관계를 분석하여 인터넷쇼핑몰 체험마케팅 관리방안을 제시하는데 목적을 두고 있다. 분석결과, 감각변수는 평면적 시각효과 음향적 청각효과, 인지변수는 창의성 서비스, 행동변수는 라이프스타일 제공과 사용모습 모델제시, 관계변수는 사용모습 모델 제시 항목으로 인식 되었고 감성은 어떤 항목으로도 인식되지 않았다. 이러한 결과는 대전지역 대학생들은 인터넷쇼핑몰에서 고객에게 제공하는 가상체험마케팅 서비스의 중요한 요소로서 라이프스타일을 제공하고 청각적인 효과와 모델을 제시하는 창의적인 서비스가 제공되기를 원하는 것을 의미한다. 따라서 인터넷쇼핑몰 사이트 마케팅관리자는 급변하는 인터넷환경에서의 스마트하고 다양한 고객의 욕구 변화에 대응할 수 있는 가상체험서비스 시스템 구축에 적극적으로 투자하고 가상체험마케팅 요소 중에서 특히 행동과 감각 그리고 인지분야에 초점을 두어 고객의 잠재욕구를 발견하기 위한 과학적인 가상체험마케팅조사를 실시하여 고객이 플로우(flow)를 느낄 수 있는 수준의 가상체험마케팅 환경을 구축하기 위한 전략 수립이 필요하다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.154-159
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• 2015

과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권2호
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• pp.167-179
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• 2005

계층적 MIPv4(Mobile IPv4) 네트워크 도메인의 경우, 최상위 FA(Foreign Agent)가 도메인 내에 있는 모든 이동노드의 CoA(Care of Address)로 동작하기 때문에 최상위 FA에서 혼잡 및 과다한 지연이 발생할 수 있다 이에 본 논문에서는 최상위 FA에서 발생하는 부하를 분산하기 위한 방안으로서 HRFA(Hierarchical Root Foreign Agent) 기법을 제안한다. HRFA 기법에서는 계층적 MIPv4 네트워크도메인의 최상위 FA와 같은 역할을 담당하는 HRFA를 무선 네트워크 도메인 내에 여러 개 선정한다. HRFA 기법은 HRFA를 선정하는 주체가 무엇인지에 따라 Active와 Passive 방법으로 분류하며, 새로운 HRFA가 선정되었을 때 새로운 HRFA를 CoA로 사용하게 되는 이동노드들의 집합이 무엇인지에 따라 All MN(Mobile Node)s와 New MN 방법으로 분류한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 HRFA 기법의 네 가지 방법들을 조합하여 성능을 조사하였고, 이와 함께 기존연구에서 계층적 무선 네트워크 도메인에서의 멀티캐스트 서비스를 제공하는 FA의 부하 분산 방안으로서 제안된 바 있는 LMSP(Local Multicast Service Provider) 기법과 그 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 HRFA 기법 가운데 Passive & New MN 방법이 부하 분산 및 오버헤드 면에서 가장 우수함을 볼 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.237-246
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• 2020

본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2006

네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc