• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.7-13
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• 2017

In this paper, we propose a novel dynamic subchannel grouping (DSG) algorithm to maximize the system capacity considering intended proper outage probability for the downlink of enterprise small-cell networks (ESNs). In the proposed DSG scheme, a local gateway (LGW) which is installed in a building dynamically divides the frequency bandwidth into different numbers of subchannel groups (SGs) based on the numbers of small-cell access points (SAPs) and small-cell user equipments (SUEs) per floor. Then, the LGW assigns the SGs to SAPs and the SAPs allocate them to their serving SUEs. Through simulation results, we show that the proposed DSG scheme is appropriate for the ESNs compared to the conventional small-cell networks in which all SAPs use the number of fixed SGs in terms of the system capacity and outage probability.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.77-85
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• 2018

Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) is the core technology for improving the channel capacity compared to Single-User MIMO (SU-MIMO) by using multiuser gain and spatial diversity. Key problem for the MU-MIMO is the user selection which is the grouping the users optimally. To solve this problem, we adopt Extreme Value Theory (EVT) at the beginning of the proposed algorithm, which defines a primary user set instead of a single user that has maximum channel power according to a predetermined threshold. Each user in the primary set is then paired with all of the users in the system to define user groups. By comparing these user groups, the group that produces a maximum sum rate can be determined. Through computer simulations, we have found that the proposed method outperforms the conventional technique yielding a sum rate that is 0.81 bps/Hz higher when the transmit signal to noise ratio (SNR) is 30 dB and the total number of users is 100.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1468-1473
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• 2005

In this paper, I proposed the INTelligent Agent System by Kohonen's Self Organizing Neural Network (INTAS). INTAS creates each user's profile from the information. Based on it, learning community grouping suitable to each individual is automatically executed by using unsupervised learning algorithm. In INTAS, grouping and learning are automatically performed on real time by multiagents, regardless of the number of learners. A new framework has been proposed to generate multiagents, and it is a feature that efficient multiagents can be executed by proposing a new negotiation mode between multiagents..

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.2375-2382
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• 2011

웹사이트 운영이 비즈니스 모델로서의 성공을 거두기 위한 가장 중요한 요소 중 하나는 웹사용자의 성향을 분석하여 이를 효율적으로 이용하는 것이다. 사용자 분석을 통하여 사용자들에게 웹사이트의 가치를 효율적으로 전달하고 이를 통하여 운영자는 충분한 수익을 거둘 수 있다. 이러한 점에서 웹 사이트를 이용하는 사용자들의 취향과 행동방식을 얻어내려는 웹 방문 패턴 발견으로써의 사용자 클러스터링은 매우 중요하다. 또한 얻어진 사용자의 클러스터링 정보는 웹 개인화나 웹 사이트를 재구성하는데 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 웹 방문 데이터를 정제하고 분류하여 그 특성에 따라 사용자들을 몇 개의 그룹으로 클러스터링 하기 위한 알고리즘이 제안된다. 알고리즘은 2단계로 구성되는데 첫 번째 단계는 초기해를 구하는 단계로서, 패스의 사이각을 이용하여 유사도를 측정하고 이 유사도에 따라 K개의 사용자 그룹으로 분류하여 초기해를 구한다. 두번째 단계는 첫 번째 단계에서 구한 초기해를 개선하여 최적해를 찾는 과정으로서 하이퍼플레인을 이용하여 클러스터링하는 개량된 K-평균알고리즘을 제안한다. 또한 실험을 통하여 기존의 방법과 비교하여 제안된 알고리즘의 효율성과 패스 특성이 보다 정확하게 계산된 클러스터링이 구현됨을 확인할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.61-67
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• 2011

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4372-4394
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• 2020

The distribution of popular videos incurs a large amount of traffic at the base stations (BS) of networks. Device-to-multi-device (D2MD) communication has emerged an efficient radio access technology for offloading BS traffic in recent years. However, traditional studies have focused on synchronous user requests whereas asynchronous user requests are more common. Hence, offloading BS traffic in case of asynchronous user requests while considering their time-varying characteristics and the quality of experience (QoE) of video request users (VRUs) is a pressing problem. This paper uses social stability (SS) and video loading duration (VLD)-tolerant property to group VRUs and seed users (SUs) to offload BS traffic. We define the average amount of data transmission (AADT) to measure the network's capacity for offloading BS traffic. Based on this, we formulate a time-varying bipartite graph matching optimization problem. We decouple the problem into two subproblems which can be solved separately in terms of time and space. Then, we propose the socially aware D2MD user selection (SA-D2MD-S) algorithm based on finite horizon optimal stopping theory, and propose the SA-D2MD user matching (SA-D2MD-M) algorithm to solve the two subproblems. The results of simulations show that our algorithms outperform prevalent algorithms.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.191-198
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• 2017

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.291-300
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• 2010

협동 학습은 학습자들을 소그룹으로 나누어 상호 협력하여 학습하게 함으로써 학습자의 학업 성취감을 향상시키는 것을 그 목적으로 한다. 그러므로 효과적인 소그룹 생성을 위한 몇몇 기존 연구들이 존재하며, 대부분 연구에서는 교과목, 교수자, 그리고 학습자의 정보로부터 변인 요소들을 추출하고 이를 기반으로 소그룹을 생성한다. 그러나 아직까지 많은 연구들은 특정 교과목에 의존적인 그룹 생성 방법을 제안하고 있을 뿐 다양한 교과목을 대상으로 그룹을 생성하기위한 방법을 제안한 연구는 많지 않다. 더욱이 그룹 생성을 위해 자동화된 시스템을 제안한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 다양한 교과목 상황에 따라 그에 맞는 소그룹을 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 교과목의 기본 정보만을 입력받아 자동으로 그룹을 생성하거나 사용자가 필요하다고 판단되면 추가로 변인 요소를 입력받아 자동으로 소그룹을 생성한다. 본 논문에서는 다양한 변인 요소를 반영하기 위하여 규칙(Rule)을 정의하고 규칙을 기반으로 소그룹을 생성하는 방법을 제안한다. 또한 본 논문은 제안한 그룹 생성 시스템의 사용성을 평가하여 다양한 교과목이 존재하는 대학교육을 대상으로 실제 응용에서 활용 가능함을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1438-1444
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• 2018

Recently, with the development of Internet technologies and propagation of smart devices, use of microblogs such as Facebook, Twitter, and Instagram has been rapidly increasing. Many users check for new information on microblogs because the content on their timelines is continually updating. Therefore, clustering algorithms are necessary to arrange the content of microblogs by grouping them for a user who wants to get the newest information. However, microblogs have word limits, and it has there is not enough information to analyze for content clustering. In this paper, we propose a semantic-based K-means clustering algorithm that not only measures the similarity between the data represented as a vector space model, but also measures the semantic similarity between the data by exploiting the TagCluster for clustering. Through the experimental results on the RepLab2013 Twitter dataset, we show the effectiveness of the semantic-based K-means clustering algorithm.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.13-23
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• 2017

In order to protect personal information and important information (confidential information, sales information, user information, etc.) in the internal network, companies and organizations apply encryption to the Server-To-Server or Server-To-Client communication section, And are experiencing difficulties due to the increasing number of known attacks and intelligent security attacks. In order to apply the existing S / W encryption technology, it is necessary to modify the application. In the financial sector, "Comprehensive Measures to Prevent the Recurrence of Personal Information Leakage in the Domestic Financial Sector" has been issued, and standard guidelines for financial computing security have been laid out, and it is required to expand the whole area of encryption to the internal network. In addition, even in environments such as U-Health and Smart Grid, which are based on the Internet of Things (IoT) environment, which is increasingly used, security requirements for each collection gateway and secure transmission of the transmitted and received data The requirements of the secure channel for the use of the standard are specified in the standard. Therefore, in this paper, we propose a secure encryption algorithm through mutual authentication and grouping for each node through H / W based Network Control Server (NCS) applicable to internal system and IoT environment provided by enterprises and organizations. We propose a protocol design that can set the channel.