• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.121-127
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• 2008

주거환경에서의 사용자 요구사항은 매우 다양하고 복잡한 연계관계를 갖고 있다. 근 미래의 u-Home시스템은 기존 사용자들의 요구 수용뿐만 아니라 U-home관련 신기술의 요구사항도 접목해야 한다. 본 연구에서는 이러한 사용자의 요구사항을 보다 효율적으로 시스템에 반영하기위해 사용자의 행위 데이터를 기반으로 요구유형을 분류하고 시스템 개발에 활용할 수 있도록 사용자 행위분석모형UBAF(User Behavior Analysis Framework)을 제안 하고자한다. UBAF는 SE에서의 시스템 모델링 방법과 HCI 관점의 사용자 모델링 방법을 접목한 개발 프레임워크이다. 이를 통해 u-Home에서 정형화된 방법으로 사용자들의 핵심행위를 시스템 개발에 적용할 수 있었다. 적용사례로 u-Home의 실내 온도 조절 시나리오를 분석하여 시스템 모델링과 사용자 행위를 지식화 하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3798-3814
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• 2022

Social recommendation algorithm can alleviate data sparsity and cold start problems in recommendation system by integrated social information. Among them, matrix-based decomposition algorithms are the most widely used and studied. Such algorithms use dot product operations to calculate the similarity between users and items, which ignores user's potential preferences, reduces algorithms' recommendation accuracy. This deficiency can be avoided by a metric learning-based social recommendation algorithm, which learns the distance between user embedding vectors and item embedding vectors instead of vector dot-product operations. However, previous works provide no theoretical explanation for its plausibility. Moreover, most works focus on the indirect impact of social friends on user's preferences, ignoring the direct impact on user's rating preferences, which is the influence of user rating preferences. To solve these problems, this study proposes a user bias drift social recommendation algorithm based on metric learning (BDML). The main work of this paper is as follows: (1) the process of introducing metric learning in the social recommendation scenario is introduced in the form of equations, and explained the reason why metric learning can replace the click operation; (2) a new user bias is constructed to simultaneously model the impact of social relationships on user's ratings preferences and user's preferences; Experimental results on two datasets show that the BDML algorithm proposed in this study has better recommendation accuracy compared with other comparison algorithms, and will be able to guarantee the recommendation effect in a more sparse dataset.

• 경영과정보연구
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• 제31권1호
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• pp.205-219
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• 2012

본 연구에서는 스마트폰 애플리케이션 사용자들이 서비스를 사용 후 실패한 경험을 통해 서비스 실패 요인 및 서비스 회복 전략을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공정성이론을 이용하여 신뢰에 어떠한 영향을 주는지를 파악하였고, 이러한 신뢰 요인이 애플리케이션 서비스에 어떻게 영향을 주는지 파악하였다. 이를 위해, 본 연구자는 시나리오 기법을 통해 애플리케이션의 실패에 대한 경험을 확보하고자 하였다. 시나리오는 총 16개의 시나리오로 구성되었으며 각 사례별로 설문을 진행하였다. 연구결과, 공정성이론에서 사용되었던 상호작용적 공정성 요인 및 보상적 공정성 요인은 신뢰에 긍정적으로 영향을 주는 반면, 절차적 공정성 요인은 신뢰에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한, 회복된 신뢰는 서비스 품질에 긍정적으로 영향을 주는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1594-1617
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• 2018

In this paper, we consider a spectrum access scenario which consists of two groups of users, namely Primary Users (PUs) and Secondary Users (SUs) in Cooperative Cognitive Radio Networks (CCRNs). SUs cooperatively relay PUs messages based on Amplify-and-Forward (AF) and Decode-and-Forward (DF) cooperative techniques, in exchange for accessing some of the spectrum for their secondary communications. From the literatures, we found that the Conventional Distributed Algorithm (CDA) and Pragmatic Distributed Algorithm (PDA) aim to maximize the PU sum-rate resulting in a lower sum-rate for the SU. In this contribution, we have investigated a suit of distributed matching algorithms. More specifically, we investigated SU-based CDA (CDA-SU) and SU-based PDA (PDA-SU) that maximize the SU sum-rate. We have also proposed the All User-based PDA (PDA-ALL), for maximizing the sum-rates of both PU and SU groups. A comparative study of CDA, PDA, CDA-SU, PDA-SU and PDA-ALL is conducted, and the strength of each scheme is highlighted. Different schemes may be suitable for different applications. All schemes are investigated under the idealistic scenario involving perfect coding and perfect modulation, as well as under practical scenario involving actual coding and actual modulation. Explicitly, our practical scenario considers the adaptive coded modulation based DF schemes for transmission flexibility and efficiency. More specifically, we have considered the Self-Concatenated Convolutional Code (SECCC), which exhibits low complexity, since it invokes only a single encoder and a single decoder. Furthermore, puncturing has been employed for enhancing the bandwidth efficiency of SECCC. As another enhancement, physical layer security has been applied to our system by introducing a unique Advanced Encryption Standard (AES) based puncturing to our SECCC scheme.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제34권5_6호
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• pp.214-227
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 상황인지 서비스는 동적으로 발생하는 사용자의 상황 정보에 따른 서비스 제공을 지향한다. FollowMe와 uFlow와 같은 상황인지 워크플로우 시스템은 사용자의 상황 정보를 서비스의 분기 조건으로 표현한 워크플로우 기반의 상황인지 웹 서비스를 제공한다. 그러나 그들은 워크플로우의 실행 중에도 동적으로 발생할 수 있는 사용자의 서비스 요구에 대해 진행 중인 워크플로우 시나리오에 즉각적으로 적용할 수 있는 방법을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 실행 중인 워크플로우 서비스의 중단없이 사용자가 입력하는 새로운 서비스 요구를 초기 워크플로우 시나리오에 동적으로 반영할 수 있는 상황인지 워크플로우 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 새로운 서비스 요구에 대해 실행중인 시나리오에서의 변경 위치를 점진적 파싱(Incremental Parsing)을 통해 정확히 인식하고 초기 시나리오에서 영향을 받는 부분만을 신속히 재구성함으로써 동적으로 발생하는 사용자의 상황정보를 보다 빠르고 효율적으로 초기 시나리오에 적용할 수 있으며, 워크플로우 흐름의 중단없이 계속적인 서비스를 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 시간과 공간에 관계없이 원하는 서비스를 상황인지 워크플로우 시나리오에 반영할 수 있으며, 기술된 사용자 컨텍스트에 따라 상황인지 서비스의 실행을 보장받을 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.1568-1574
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• 2009

사용자 요구사항 공학에서 가장 어려운 문제 중의 하나는 다양한 말단 사용자, 책임자와 소프트웨어 기술자 사이에 존재하는 상호이해의 불일치이다. 시나리오는 다양한 책임자에게 일부 추상 모델 대신 그들의 언어로 기술하고 검토할 수 있도록 해준다. 본 논문에서는 도출, 분석과 검증을 포함한 다양한 요구사항 공학 단계에 시나리오를 사용하는 진보적이고 반복적으로 삽입되는 프로세스를 제안한다. 프로세스 모델은 본 논문의 TRES 시스템에 적용되었다. 제안하는 시스템에서는 기존 도구들의 단점을 없애기 위해 시제품, 시나리오와 사용 사례를 하나의 포괄적인 프레임워크로 조합한다. 본 시스템은 시나리오 기반 요구사항 추출을 위한 XML 기반 시스템이다. TRES 시스템 내에서 시나리오는 사용의 문맥을 포함하여 사용자와 작업에 관한 정보를 얻을 수 있다. 본 TRES 시스템에서 시나리오는 XML 기반의 데이터베이스에 보관되고 XML 표기법을 사용하여 기술된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1325-1344
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• 2019

Recently, to satisfy mobile users' increasing data transmission requirement, energy efficiency (EE) resource allocation in distributed antenna systems (DASs) has become a hot topic. In this paper, we aim to maximize EE in DASs subject to constraints of the minimum data rate requirement and the maximum transmission power of distributed antenna units (DAUs) with different density distributions. Virtual cell is defined as DAUs selected by the same user equipment (UE) and the size of virtual cells is dependent on the number of subcarriers and the transmission power. Specifically, the selection rule of DAUs is depended on different scenarios. We develop two scenarios based on the density of DAUs, namely, the sparse scenario and the dense scenario. In the sparse scenario, each DAU can only be selected by one UE to avoid co-channel interference. In order to make the original non-convex optimization problem tractable, we transform it into an equivalent fractional programming and solve by the following two sub-problems: optimal subcarrier allocation to find suitable DAUs; optimal power allocation for each subcarrier. Moreover, in the dense scenario, we consider UEs could access the same channel and generate co-channel interference. The optimization problem could be transformed into a convex form based on interference upper bound and fractional programming. In addition, an energy-efficient DAU selection scheme based on the large scale fading is developed to maximize EE. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for both sparse and dense scenarios.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1624-1641
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• 2015

Instantaneous relay (relay-without-delay) using interference alignment is a promising approach to neutralizing interference and improving system capacity. In Wang Chenwei's work, a 2-user scenario required both source and relay to access the global channel state information (CSI). This paper shows a new method of interference alignment improves the degrees of freedom (DoF) prominently for the 3-user MIMO interference channel with instantaneous relay. This new method is focused on the relay node that completes the alignment interference neutralization so the global CSI is obtained only once and the pressure on the base station can be mitigated. In addition, the 3-user MIMO interference channels with instantaneous relay can achieve 2M DoF when source and destination have M antennas, respectively. This method shows 33% improvement over the conventional method using interference alignment which obtains 3M/2 DoF.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.484-488
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• 2008

유비쿼터스 시대에는 다양하고 수많은 컴퓨팅 자원들이 곳곳에 존재한다. 이런 유비쿼터스 환경에서 분산되어져 있는 자원들을 공유하는 연구가 최근 많이 진행되어져 왔다. 하지만 이런 연구들은 사용자의 상황과 취향을 고려하지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려한 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자의 스케줄 정보와 시간, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 이용하여 사용자의 상황을 인지하며 자원에 대한 사용자 선호도를 가중치 기반으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원을 추천해준다. 본 논문에서는 회의 시나리오를 통해 제안한 상황인지 기반 사용자 맞춤 자원 공유 시스템을 검증한다.