• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권7호
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• pp.583-588
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• 2007

이동 애드 혹 네트워크는 기반 망의 도움 없이 모바일 노드의 자유로운 참여와 이탈에 의해 임시적인 네트워크를 구성하기 용이하다. 이러한 모바일 노드는 한정된 에너지에 의존한다. 그래서 무선 애드 혹 네트워크에서 에너지와 관련된 문제들이 중요한 연구과제로 다루어진다. 모바일 노드의 에너지 소비를 줄이기 위해 IEEE 802.11 PSM를 적용한 다중 홉 애드 혹 네트워크 모델에 대해서 최근 많은 연구가 이루어졌다. IEEE 802.11 PSM은 단일 홉 애드 혹을 가정하고 제안되었다. IEEE 802.11 PSM을 다중 홉 애드 혹 네트워크에 적용을 하게 될 경우 경로설정 메시지를 받지 못한 모바일 노드에 의해 우회하는 경로가 발생하게 된다. 우회하는 경로는 전송지연뿐만 아니라 모바일 노드의 에너지 소비를 증가시키게 된다. 본 논문에서는 경로 설정 메시지를 전송받지 못한 모바일 노드에 의해 발생하는 우회하는 경로를 최적의 경로로 재설정하는 알고리즘을 제안하였다. 모바일 노드는 자신의 송수신 범위에 있는 노드들의 데이터를 엿들을 수 있다. 무선 매체는 동일한 대역을 사용하는 모든 모바일 노드에 의해 공유되어진다. 이러한 매체의 특성을 이용하여 모든 모바일 노드들은 우회경로를 감시하고 우회경로가 발생하였을 경우 자신의 라우팅 테이블의 정보를 수정하거나 이웃한 모바일 노드에게 라우팅 업데이트 요청 메시지를 보내어 최적의 경로로 재설정하게 된다. 우회경로를 최적의 경로로 재설정함으로써 전송지연과 불필요한 에너지 소비를 줄일 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 제안 알고리즘을 수행하기위한 오버헤드는 무시할 수 있을 정도로 작다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.