• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2091-2098
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• 2006

본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드들을 위 한 자원 적응형 데이터 확산 프로토콜을 제안하였다. 무선 센서 네트워크의 각 센서 노드들은 배터리 전력에 의존하여 센싱, 연산, 통신 등 협업 작업을 통해 최종 목적지에 요구된 정보를 전달한다. 따라서 센서 노드들이 수집한 정보를 사용자에게 전달하기 위해 사용되는 프로토콜들은 센서 노드의 전력 소비를 최소화 할 수 있어 야 한다. 이를 위해서는 특히 브로드캐스트와 같은 전송 방식 때문에 발생하는 내부 네트워크 내파, 데이터 중칩 전송, 과다한 메시지 전송 등의 문제를 해결하여 전체 전력 소비를 최소화는 것이 매우 중요하다. 각 센서 노드들간의 최단 경로 유지와 네트워크 생존시간의 연장 및 통신비용 절감을 위해 본 논문에서는 이벤트 지 역에서의 협의를 통한 전송 노드 선출, 홉과 에너지정보를 이 한 최적의 전송경로 유지 기법을 제안하였다. 마지막으로, 본 논문에서는 제안된 기법을 기존의 방향성 확산 및 SPIN 프로토콜과 비교하기 위해 이벤트 발생 주변에 이웃한 센서 노드 수의 증가에 따른 에너지 소비율, 네트워크에 유포되는 메시지 비율, 센서 노드 수의 증가에 따른 전체 네트워크 에너지 소비율 측면에 대한성능 평가를 수행하여 이것들의 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제29권2호
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• pp.81-111
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• 2013

전 세계적으로 사람들의 삶의 수준이 높아지고 관광 형태도 다양화됨에 따라 새로운 관광대상으로 크루즈 관광산업이 빠른 속도로 성장하고 있다. 크루즈 여행은 특히 동북아 지역을 포함하여 지난 20년간 가장 역동적이고 극적으로 성장한 관광분야의 하나이고, 21세기에도 가장 유망한 성장산업으로 주목되고 있다. 승객 수의 증가에 따라, 크루즈 선박의 수와 정박지 수용력은 1970년대 말 이후 현저하게 증가하였다. 한국 또한 반도 국가이기 때문에 크루즈 승객 수의 급속한 성장을 이루었다. 국가 경제는 크루즈 산업이 새로운 직업과 잠재적인 투자 및 지역 관광 개발을 창출해 소득의 원동력 역할을 함으로써 큰 이익을 얻었다. 항만은 단지 선박의 정박지가 아니라 보급과 벙커링 설비, 현지 관광 기회를 제공해주며, 국가의 크루즈 산업의 발전에 중요한 역할을 한다. 최적의 크루즈 항만 선택은 의사결정자들이 경제, 환경, 인간의 삶과 사회에 큰 영향을 미칠 많은 것들을 고려해야 되기 때문에 중요하고 복잡한 문제이다. 따라서 본 논문은 학계나 항만공사 관계자 등의 대상자보다 향후 크루즈 산업에 직접적으로 투자할 해운선사의 인식에 초점을 맞추어 설문을 실시하였고, 국내 해운선사들의 투자 및 진출을 이끌어내기 위해 갖춰야 할 크루즈 항만의 여건이 무엇인지를 알아봄으로써, 실질적인 크루즈 항만의 성공요인을 도출하고자 하였다. 또한 도출된 요인의 상대적 중요도를 바탕으로 국토해양부의 제3차 전국항만기본계획(2011-2020)에서 제시한 부산항, 인천항, 제주항 등의 항만들에 대한 비교 분석을 통해 발전적 시사점을 제시하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.129-143
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• 2012

웹 기술의 급속한 발전은 기업들이 관리해야 하는 정보량의 폭발적인 증가를 초래하였다. 이와 더불어 보다 정확한 정보를 찾기 위한 검색 엔진 솔루션 시장의 규모도 더불어 크게 증가하였다. 하지만 대부분의 검색엔진들은 사용자의 검색 의도를 고려하지 않고 사용자가 입력한 특정 키워드를 포함하는 문서들을 반환하는 방법을 채택하고 있어, 실제 사용자가 원하는 정보를 찾는데 까지는 부가적인 시간과 노력이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결 하기 위한 중요 기술인 적합성을 만족시키기 위해 재현율과 정확율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 우선 검색어의 재현율을 높일 수 있도록 유사어 관계 확장을 위한 온톨로지 스키마 모델을 제안하고 이를 기반으로 한 추론을 통해 검색어의 확장을 제시하였다. 확장된 검색어들을 이용하여 문서 검색을 하기 위한 다단계 유사도 검색 순위화 알고리즘을 제안하였다. 설계된 온톨로지 스키마와 온톨로지 저장소의 데이터를 기반으로 추론과 유사도 검색 순위화 엔진이 포함된 웹사이트 형식의 사용자 의도 적응형 검색 솔루션을 구현하였다. 구현된 검색 솔루션을 통해 다양한 검색어를 입력하여 제안 방법의 타당성을 입증하였고 사용자 의도를 고려한 맞춤형 검색 솔루션의 필요성을 설명하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권9호
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• pp.30-40
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• 2024

Building an accurate 3-D spatial road network model has become an active area of research now-a-days that profess to be a new paradigm in developing Smart roads and intelligent transportation system (ITS) which will help the public and private road impresario for better road mobility and eco-routing so that better road traffic, less carbon emission and road safety may be ensured. Dealing with such a large scale 3-D road network data poses challenges in getting accurate elevation information of a road network to better estimate the CO₂ emission and accurate routing for the vehicles in Internet of Vehicle (IoV) scenario. Clustering and regression techniques are found suitable in discovering the missing elevation information in 3-D spatial road network dataset for some points in the road network which is envisaged of helping the public a better eco-routing experience. Further, recently Explainable Artificial Intelligence (xAI) draws attention of the researchers to better interprete, transparent and comprehensible, thus enabling to design efficient choice based models choices depending upon users requirements. The 3-D road network dataset, comprising of spatial attributes (longitude, latitude, altitude) of North Jutland, Denmark, collected from publicly available UCI repositories is preprocessed through feature engineering and scaling to ensure optimal accuracy for clustering and regression tasks. K-Means clustering and regression using Support Vector Machine (SVM) with radial basis function (RBF) kernel are employed for 3-D road network analysis. Silhouette scores and number of clusters are chosen for measuring cluster quality whereas error metric such as MAE ( Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error) are considered for evaluating the regression method. To have better interpretability of the Clustering and regression models, SHAP (Shapley Additive Explanations), a powerful xAI technique is employed in this research. From extensive experiments , it is observed that SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions SHAP analysis validated the importance of latitude and altitude in predicting longitude, particularly in the four-cluster setup, providing critical insights into model behavior and feature contributions with an accuracy of 97.22% and strong performance metrics across all classes having MAE of 0.0346, and MSE of 0.0018. On the other hand, the ten-cluster setup, while faster in SHAP analysis, presented challenges in interpretability due to increased clustering complexity. Hence, K-Means clustering with K=4 and SVM hybrid models demonstrated superior performance and interpretability, highlighting the importance of careful cluster selection to balance model complexity and predictive accuracy.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.75-91
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• 2022

최근 기후변화 이슈에 대한 관심이 높아지면서 자전거 이용이 대중교통을 보완하고 친환경 교통수단의 하나로 주목받고 있다. 대전광역시는 2008년부터 공공자전거인 '타슈'를 운영하고 있다. 본 연구는 공공자전거의 이용현황과 특성을 파악하고 공간 자료의 공간적 의존성을 고려한 분석 모델인 공간계량분석을 적용하여 공공자전거 이용에 영향을 미치는 공간적 특성을 실증적으로 분석하였다. 그리고 최적 공간계량모델로 파악된 공간오차 모형을 기준으로 대여, 반납, 첨두시간, 비첨두시간, 평일, 주말의 측면에서 6가지 모형을 분석한 결과를 도출하여 비교분석을 하였다. 분석모형 결과는 공공자전거 이용유형에 따라 유의미한 공간특성이 다르게 나타났다. 일반적으로 공공자전거 이용은 청년층 비중이 높고 대중교통 이용자 수가 많고 대학과 하천 접근성이 좋으며 토지이용혼합도가 상대적으로 낮은 지역, 아파트 비중이 높은 지역에서 높게 나타났다. 이러한 결과는 공공자전거가 평일에는 통학목적으로, 주말에는 레저목적으로 이용되고 있음을 나타내며, 자전거 이용 편의성이 향상된다면 공공자전거 이용을 더욱 늘릴 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권4호
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• pp.6-14
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• 2011

이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안하고 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들과 여러 가지 평가방법을 통해 성능을 비교 분석하였다. 또한, IEEE 802.11n 시스템에서 각 알고리즘에 의해 추정된 SNR을 피드백 기반으로 AMC를 적용해보았다. 여러 채널에서 각 알고리즘의 성능을 분석 해 본 결과, 제안된 알고리즘 기반으로 AMC 기법을 적용하였을 때 모든 채널에 대해서 가장 높은 전송률을 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권3호
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• pp.6-12
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• 2011

이동통신이 발전해 감으로써 사용자들은 점점 더 높은 데이터율과 신뢰성이 높은 통신 시스템을 요구하고 있다. 최근에는 이러한 사용자 요구에 부합하기 위해 MIMO(Multiple Input Multiple Out)와 OFDM(Orthogonal Frequency Division multiplexing)의 장점을 모두 활용하는 MIMO-OFDM에 기반을 둔 시스템 개발이 활발히 이루어지고 있다. 또한, 빠른 무선 채널 환경에 대응하여 높은 전송률 및 양질의 데이터를 만족하기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 변조, 코딩, 부 반송 파수 및 파워 할당을 달리하는 시스템 등이 결합되고 있다. 이러한 피드백 기반 시스템은 얼마나 정확히 채널에 대한 상태 정보(CSI : Channel State Information)를 지연 없이 송신기에 전달하느냐에 따라서 시스템 전체 성능이 향상 될 수 있고 저하될 수 있다. 본 논문에서는 송 수신단에서 서로 알고 있는 프리앰블(Preamble)을 이용하여 채널 추정과정 없이 정확한 SNR (신호 대 잡음비: Signal to Noise Ratio) 추정이 가능한 알고리즘을 제안한다. 여러 채널 환경에서 수행한 모의 실험결과, 제안 알고리즘은 기존의 프리앰블 기반 SNR 추정 알고리즘들 보다 가장 정확하게 SNR을 추정하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1066-1077
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• 2004

급격하게 증가하고 있는 인터넷 사용자들은 인터넷을 통하여 좋은 품질의 연속미디어 데이터를 제공받기를 원하고 있다. 그러나 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답 지연 등의 문제는 이러한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연속미디어 데이터의 특성과 사용자 접근 패턴을 고려한 네트워크 캐슁정책(PPC, PPCwP)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PPC 기법은 주기적으로 각 연속미디어 객체의 구간 재생량을 측정하여 인기도 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 결정되어진 캐슁 데이터의 양만큼 객체의 앞부분부터 네트워크 캐슁을 수행한다. 또한 새로 생성된 객체의 인기도를 예측하기 위하여 시리즈 정보를 사용하여 캐슁할 데이터의 양을 결정하고 사용자의 요구가 발생하기 전에 인기도가 급상승할 비디오를 네트워크 캐쉬에 프리패칭하는 PPCwP 기법을 제안한다. PPCwP 기법은 시리즈 그룹의 정보를 사용하여 선반입함으로써 사용자의 요구에 대한 초기지연시간과 서버의 부하를 감소시키며, 제한된 캐쉬 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다. 제안하는 기법 PPC와 PPCwP의 성능을 평가하기 위하여 실제로 운영되고 있는 인터넷 방송국 VoD(Video on Demand) 서버(iMBC 인터넷 방송국)의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의실험을 수행하였다. 그 결과 LFU나 LRU보다 초기지연시간과 BHR 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.539-552
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• 2022

열차 정거장의 경우 연기배출이 제한된 지하공간이라는 특수성으로 인해 적절한 제연 설비가 갖추어지지 않는다면 화재 발생시 화재연기로 인한 피해가 확대될 우려가 있다. 이에 지하 정거장의 대피 안전성을 확보하기 위한 대책의 필요성이 부각되었으며, 화재시 승강장 이용객의 안전한 대피를 위한 연구가 국내외에서 지속적으로 수행되고 있다. 하지만 현재 열차 승강장에는 제연 경계벽과 PSD (Platform Screen Door)등에 의해 제연구역을 구획하여 제연설비를 설치하고 있으나, 화재시 제연구역별 제연방법(급기 또는 배기) 즉, 제연모드에 관한 기준은 제시되어 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 열차 정거장 화재시 제연모드에 따른 화재위험을 정량적으로 평가하기 위해서 화재해석 및 대피해석을 수행하여 사망자수를 추정하고 F/N선도를 도출하였으며, 이를 통해 최적 제연모드를 검토한 결과, 화재 구역 배기 및 인접구역 급기인 경우에 총 위험도가 가장 낮은 것으로 분석됐다.