본 논문에서는 광대역 스펙트럼 인지 무선망에서 인지사용자의 요구자원의 크기에 따라 스펙트럼 홀의 그룹핑 범위를 변화시키는 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식을 제안하고, 광대역 인지사용자의 서비스를 위한 채널할당에 적용한다. 제안한 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식은 인지사용자의 요구자원의 크기를 예측하여 필요한 양 만큼 주사용자의 스펙트럼 홀을 그룹핑함으로써 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑에 의해 발생 할 수 있는 스펙트럼 자원의 낭비를 개선 할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 동적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식과 기존의 정적 스펙트럼 홀 그룹핑 방식에 의한 채널할당의 자원사용률을 비교하여, 허용할 수 있는 인지사용자의 서비스 성능에서 자원이용률을 크게 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문은 다중 사용사 네트워크 게임에서 응답 시간과 응답 데이타 손실을 줄일 수 있는 가상 그룹핑 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임상의 모든 맵을 일정 크기의 영역으로 분할하고, 이들 각각의 영역을 그룹으로 묶은 후 각각의 그룹을 가상의 그룹으로 분할하고 각각의 가상 그룹에 데이타를 전송하는 방법이다. 또한 된 논문에서는 주어진 비용 함수를 최소화하는 최적 그룹수를 유도하였고, 제안된 방법이 기존의 그룹핑 방법과 비교하여 유용함을 보였다.
본 논문에서는 셀룰러 인지 라디오 망에서 주 사용자들 (PU; primary user)의 다중 채널상에서 발생하는 스펙트럼 홀 (spectrum hole)을 그룹핑(grouping)하여, 광대역 인지 사용자 (WCRU; wideband cognitive radio user)의 서비스 품질 (QoS; quality of service)을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 스펙트럼 홀 그룹핑 방법은 같은 시간에 발생하는 스펙트럼 홀들을 위너예측과정으로 예측하고, 예측된 스펙트럼 홀을 그룹핑하여 광대역 인지 사용자를 지원함으로써 인지 사용자의 서비스 품질을 향상시킨다. 시뮬레이션을 통하여 단일 스펙트럼 홀 채널을 이용한 경우와 비교하여 핸드오프 호의 손실률과 초기 발생 호의 차단률을 줄일 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서 반동적 셀 그룹핑을 위한 합동 셀 그룹핑 및 사용자 접속 기법을 제안한다. 최근에는 핫스팟에서의 폭발적인 데이터 요구량을 지원하기 위해서, 소형 셀들이 기존의 매크로 기지국들과 함께 설치되고 있다. 이러한 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서는 간섭과 부하 불균형으로 인하여 성능 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 사용자들의 비례공평이 최대화되도록 두 가지 문제를 합동적으로 다룬다. 모의실험을 통하여, 기존의 기법들보다 제안하는 기법을 통해 훨씬 더 향상된 사용자 평균 전송률 및 사용자간의 비례공평을 얻을 수 있음을 알아본다.
본 논문에서는 공동작업을 지원하는 효율적인 다자간 멀티미디어 회의시스템을 설계하고 구현한다. 기존의 다자간 멀티미디어 회의시스템은 영상, 음성 및 문서회의의 데이터 전송으로 인한 대역폭의 제한으로 인해 다수의 사용자가 원활한 공동작업을 수행하rl 어렵다. 특히, 실시간으로 전송되는 영상, 음성의 데이터는 다수의 사용자가 한정된 대역폭을 사용하는 경우 전송지연으로 인하여 원활한 공동작업을 제공하지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 원활한 공동작업을 지원하기 위해 분산식과 중앙집중식을 혼합한 하이브리드 전송방식을 사용하고, 영상의 경우 IP 그룹화를 이용한 다자간 회의시스템을 구성함으로써 네트워크 대역폭을 줄인다. 또한, 사용자의 수에 따라 적응적 영상 프레임 변화를 이용하여 네트워크의 병목현상을 해소하고, 음성의 품질을 지원하는 효율적인 다자간 멀티미디어 회의시스템을 설계한다.
There are four parameters (i.e. overall density, local density, grouping, layout complexity) to consider in designing screen of a visual display terminal. Among these, only the optimum level of overall density is known to be about 25~30% by some studies. Therefore, the present experiment is conducted to define the optimum levels of the other parameters to achieve the user's best performance in visual search task. The results are as follows; (1) The function related to the levels of local density and user's search times is shown to be U -shaped. When the level of local density is about 40%, the search time is shorter than those of any other levels. (2) In the experiment of grouping, user's performance is best when the number of group is 5, and the size of group does not exceed visual angle $5^{\circ}$ (0,088rad). (3) The user performance is improved as the layout becomes less complex.
본 논문은 다중 사용자 MIMO 시스템에서 사용자 선택을 위해 필요한 precoding matrix index (PMI)/channel quality indication (CQI)의 보고 방식에 따른 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 셀 내의 단말의 수, 선택되는 사용자의 수, 그리고 코드북(codebook)의 크기가 Best Companion Grouping (BCG)방식 스케쥴링의 성능에 복잡하게 영향을 미치는 것을 확인한다. 이에 따라 셀 내의 사용자 수와 코드북의 크기에 따라 동시에 스케쥴링 되는 사용자들의 그룹이 형성될 수 있는 확률이 달라지는 것을 확인할 수 있으며, 피드백 오버헤드가 주어졌을 때 이에 따라 피드백하는 PMI의 수와 사용하는 코드북의 크기를 적응적으로 선택함으로써 시스템의 평균 수율 성능을 최적화할 수 있음을 보였다.
스마트 TV 시스템은 차세대 핵심 네트워크 서비스 중의 하나로서 통신과 미디어 산업에 급격한 변화를 가져올 것이다. 하지만, 스마트 TV 시스템은 동시접속자가 증가하면 서비스 품질이 급격하게 저하되는 문제가 발생하고 있다. 콘텐츠를 수많은 사용자에게 동시에 전송하는 것은 서버와 네트워크에 큰 부담으로 작용하기 때문이다. 서버의 수용능력의 한계는 서버 클러스터를 구성함으로써 어느 정도 해결할 수 있지만 네트워크의 수용능력의 한계는 부하와 혼잡의 발생 위치를 파악하고 추가적인 자원을 설치하여 해결하는데 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 현재까지 많은 기법들이 제안되었지만 기존의 연구들의 성능분석은 대부분 왕복시간(round-trip time), 다운로드 시간, 패킷 손실 비율과 같은 사용자 중심의 성능척도에만 초점이 맞춰져 있고 스마트 TV 서비스 품질에 중요한 영향을 미치는 동시접속과 전체 네트워크의 부하와 혼잡을 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 실제 인터넷 테스트베드인 PlanetLab을 이용하여 스마트 TV 서비스 폼질에 중요한 영향을 미치는 사용자 그룹핑 알고리즘을 네트워크의 혼잡도와 부하중심으로 성능분석을 한다.
Recently, recommender systems have been widely applied in E-commerce websites to help their customers find the items what they want. A recommender system should be able to provide users with useful information regarding their interests. The ability to immediately respond to the changes in user's preference is a valuable asset of recommender systems. This paper proposes a novel recommender system which aims to effectively adapt and respond to the immediate changes in user's preference. The proposed system combines IEC (Interactive Evolutionary Computation) with a content-based filtering method and also employs data grouping in order to improve time efficiency. Experiments show that the proposed system makes acceptable recommendations while ensuring quality and speed. From a comparative experimental study with an existing recommender system which uses the content-based filtering, it is revealed that the proposed system produces more reliable recommendations and adaptively responds to the changes in any given condition. It denotes that the proposed approach can be an alternative to resolve limitations (e.g., over-specialization and sparse problems) of the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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