• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.661-662
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• 2016

본 논문에서는 건물의 고층화에 따른 아파트 및 중소 규모의 빌딩들의 층수가 높아짐에 따라 사용자의 보다 향상된 엘리베이터 접근 제어와 편리성을 제공하기 위해 기존 엘리베이터 시스템을 확장하여 빅데이터 로그 분석 기법 중 클러스터링(K-평균 군집분석)을 통한 스마트 엘리베이터와 스마트 모바일 시스템을 결합한 제어 모델을 제안한다. 엘리베이터 호출 데이터를 이용한 클러스터링을 통해 엘리베이터의 최적의 위치를 찾아내고, 스마트폰을 이용하여 엘리베이터의 상태를 파악하고 제어를 할 수 있게 한다. 이를 통해 사용자의 엘리베이터 대기시간을 감소시키고 효율적인 원격제어를 통해 편리성을 향상 시킬 수 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.210-222
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• 2011

In this work, we study the problem of privacy-preservation data publishing in moving objects databases. In particular, the trajectory of a mobile user in a plane is no longer a polyline in a two-dimensional space, instead it is a two-dimensional surface of fixed width $2A_{min}$, where $A_{min}$ defines the semi-diameter of the minimum spatial circular extent that must replace the real location of the mobile user on the XY-plane, in the anonymized (kNN) request. The desired anonymity is not achieved and the entire system becomes vulnerable to attackers, since a malicious attacker can observe that during the time, many of the neighbors' ids change, except for a small number of users. Thus, we reinforce the privacy model by clustering the mobile users according to their motion patterns in (u, ${\theta}$) plane, where u and ${\theta}$ define the velocity measure and the motion direction (angle) respectively. In this case, the anonymized (kNN) request looks up neighbors, who belong to the same cluster with the mobile requester in (u, ${\theta}$) space: Thus, we know that the trajectory of the k-anonymous mobile user is within this surface, but we do not know exactly where. We transform the surface's boundary poly-lines to dual points and we focus on the information distortion introduced by this space translation. We develop a set of efficient spatiotemporal access methods and we experimentally measure the impact of information distortion by comparing the performance results of the same spatiotemporal range queries executed on the original database and on the anonymized one.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.59-71
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• 2000

컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.629-638
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• 2005

In this paper, we consider two issues in collaborative filtering, which are closely related with the number of ratings of a user. First issue is the relationship between the number of ratings of a user and the performance of collaborative filtering. The relationship is investigated with two datasets, EachMovie and Movielens datasets. The number of ratings of a user is critical when the number of ratings is small, but after the number is over a certain threshold, its influence on recommendation performance becomes smaller. We also provide an explanation on the relationship between the number of ratings of a user and the performance in terms of neighborhood formations in collaborative filtering. The second issue is how to select an initial product list for new users for gaining user responses. We suggest and analyze 14 selection strategies which include popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. Popularity methods are adequate for getting higher number of ratings from users, and favorite methods are good for higher average preference ratings of users.

• 한국문헌정보학회지
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• 제32권4호
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• pp.105-115
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• 1998

인터넷의 확산과 더불어 엄청난 사용자의 증가는 인터넷을 단순히 정보 검색의 대상으로만 삼는 것이 아니라 일반인들의 여가 문화를 즐기는 장이 되어가고 있다. 이와 같은 요구로 감정기반 문서 검색 및 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템을 ECRAS라고 부른다. 감정 성분 추출은 로젯의 시소러스와 워드넷을 통해 이루어졌다. 감정 성분을 추출한 문서는 k-NN 기법을 기반으로 검색을 수행한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.271-275
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• 2005

In this research, we propose a Unified Fuzzy rule-based knowledge Inference Systems UFIS) to help the expert in cosmetic brand detection. Users' preferred cosmetic product detection is very important in the level of CRM. To this Purpose, many corporations trying to develop an efficient data mining tool. In this study, we develop a prototype fuzzy rule detection and inference system. The framework used in this development is mainly based on two different mechanisms such as fuzzy rule extraction and RDB (Relational DB)-based fuzzy rule inference. First, fuzzy clustering and fuzzy rule extraction deal with the presence of the knowledge in data base and its value is presented with a value between $0\∼1$. Second, RDB and SQL(Structured Query Language)-based fuzzy rule inference mechanism provide more flexibility in knowledge management than conventional non-fuzzy value-based KMS(Knowledge Management Systems)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.236-240
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• 2008

본 논문은 IEEE 802.11 네트워크 환경에서 다중 노드를 하나의 클라스터링 시스템으로 구축하고, UCC(User Created Contents)와 같은 사용자 멀티미디어 데이터를 모든 노드가 실시간으로 공유할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 본 논문은 응용계층의 새로운 패러다임 모델을 제안 하였고, 이에 따라 Ad Hoc 네트워크기술과 Clustering 기술을 사용하였다. 또한 제안된 기술의 안정된 서비스를 제공하기 위해서 HeartBeat 기술을 활용한 시스템 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1-7
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• 2002

본 논문에서는 객체지향 프로그램의 정보관계의 이해를 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현을 제시한다. 클러스터링 개념을 이벤트 추상화에 적용하여, 객체지향 언어의 이해를 용이하게 지원할 수 있도록 이벤트 추상화 표현과 이벤트 추상화에 적용될 클러스터링 개념을 제시한다. 이벤트의 클러스터링에 의해서 사용자는 클래스의 기능성 정보와 클래스 라이브러리 검색시 선택된 클래스와 이벤트 상호작용 관계가 있는 다른 클래스를 파악함으로서 클래스 검색의 효율성을 지원한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제23권1호
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• pp.33-43
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• 2016

Along with the spread of digital music and recent growth in the digital music industry, the demands for music recommender are increasing. These days, listeners have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because it is convenient and affordable for the listeners to do that. We use Bayesian learning through weight of listener's prefered music site such as Melon, Billboard, Bugs Music, Soribada, and Gini. We reflect most popular current songs across all genres and styles for music recommender system using user profile. It is necessary for us to make the task of preprocessing of clustering the preference with weight of listener's preferred music site with popular music charts. We evaluated the proposed system on the data set of music sites to measure its performance. We reported some of the experimental result, which is better performance than the previous system.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.45-48
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• 2003

We can easily buy network system for high performance micro-processor, progress computer architecture is caused of high bandwidth and low delay time. Coupling PC-based commodity technology with distributed computing methodologies provides an important advance in the development of single-user dedicated systems. Lately Network is joined PC or workstation by computers of high performance and low cost. Than it make intensive that Cluster system is resembled supercomputer. Unix, Linux, BSD, NT(Windows series) can use Cluster system OS(operating system). I'm chosen linux gain low cost, high performance and open technical documentation. This paper is benchmark performance of Beowulf clustering by UltraSPARC-1K(64bit-RISC processor). Benchmark tools use MPI(Message Passing Interface) and NetPIPE. Beowulf is a class of experimental parallel workstations developed to evaluate and characterize the design space of this new operating point in price-performance.