• 통합자연과학논문집
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2020

This paper proposes a novel fractional frequency reuse(FFR) based on dynamic user distribution. In the FFR, a macro cell is divided into two regions, i.e., the inner region(IR) and outer region(OR). The criterion for dividing the IR and OR is the distance ratio of the radius. However, these distance-based criteria are uncertain in measuring user performance. This is because there are various attenuation phenomena such as shadowing and wall penetration as well as path loss. Therefore, we propose a novel FFR based on dynamic user classification with signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro users and classify the FFR into two regions newly. Simulation results show that the proposed scheme has better performance than the conventional FFR in terms of SINR and throughput of macro cell users.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.1-8
• /
• 2021

Small-cells in heterogeneous networks are one of the important technologies to increase the coverage and capacity in 5G cellular networks. However, due to the randomly arranged small-cells, co-tier and cross-tier interference increase, deteriorating the system performance of the network. In order to manage the interference, some channel management methods use fractional frequency reuse(FFR) that divides the cell coverage into the inner region(IR) and outer region(OR) based on the distance from the macro base station(MBS). However, since it is impossible to properly measure the distance in the method with FFR, we propose a new interference aware FFR(IA-FFR) method to enhance the system performance. That is, the proposed IA-FFR method divides the MUEs and SBSs into the IR and OR groups based on the signal to interference plus noise ratio(SINR) of macro user equipments(MUEs) and received signals strength of small-cell base stations(SBSs) from the MBS, respectively, and then dynamically assigns subchannels to MUEs and small-cell user equipments. As a result, the proposed IA-FFR method outperforms other methods in terms of the system capacity and outage probability.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권5호
• /
• pp.378-385
• /
• 2010

이메일 사용의 증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 늘고 있다. 현재의 이메일 분류는 SVM, 베이지안 분류자, 규칙 기반 분류자 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 그러나 이러한 지도 학습 방법들은 적합한 이메일을 인식하기 위하여서 사용자가 규칙이나 색인어 목록을 작성해야 한다. 비지도 학습 방법으로 군집을 이용한 다원 분류 방법은 메일의 분류 주제를 설정해주어야 한다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factorization)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과, 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierarchy) 방법을 이용한 분류 주제 내에 이메일을 재구성하는 방법을 결합한 새로운 이메일 다원 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 다원 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 사용자가 분류 결과를 만족하지 못하면 분류 주제 내의 이메일을 동적으로 재구성하여 분류의 정확률을 높인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.419-425
• /
• 2009

인터넷 사용의 보편화로 인해 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 이에 따라서 수신된 메일을 효율적이고 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류 기술들은 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 이메일의 다원분류 방법중 군집(clustering)을 이용한 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지고 분류 레이블이 없는 단점이 있으며, 분류(classification)를 이용한 방법은 미리 분류 레이블을 사용자가 지정해야 하며 학습시켜야 하는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 PCA (Principal Component Analysis)를 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 계층 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제7권3호
• /
• pp.165-170
• /
• 2007

Recommendation systems provide users with proper services using context information being input from many sensors occasionally under ubiquitous computing environment. But in case there isn't sufficient context information for service recommendation in spite of much context information, there can be problems of resulting in inexact result. In addition, in the quantification step to use context information, there are problems of classifying context information inexactly because of using an absolute classification course. In this paper, we solved the problem of lack of necessary context information for service recommendation by using dynamic profile information. We also improved the problem of absolute classification by using a relative classification of context information in quantification step. As the result of experiments, expectation preference degree was improved by 7.5% as compared with collaborative filtering methods using an absolute quantification method where context information of P2P mobile agent is used.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제8B권6호
• /
• pp.657-668
• /
• 2001

기존에 단어의 빈도수를 근간으로 하는 문서 분류 시스템에서는 단일 키워드를 사용하기 때문에 사용자의 의도를 충분히 반영한 문서 분류가 어려웠다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 우선 기존의 설명에 근거한 학습방법(explanation based learning)에서 한 예제만 있어도 지식베이스 정보와 함께 개념을 학습할 수 있다는 점에 착안하여 먼저 사용자 질의를 분석, 확장한 후 사용자 의도 트리를 생성한다. 이 의도 트리의 정보를 기존의 키워드 빈도 수에 근거한 문서분류 과정에 제약 및 보충 정보로 사용하여 사용자의 의도에 더욱더 근접한 웹 문서를 분류할 수 있다. 문서를 분류하는 측면에서 볼 때 구조화된 사용자 의도 정보는 단순한 키워드의 한계를 극복하여 문서 분류 과정에서 특정 키워드 빈도수의 임계값을 결정함으로서 잃게되는 문서 및 정보를 좀더 보유하고 재적용할 수 있게 된다. 질의에서 분석, 추출된 사용자 의도 트리는 기존의 통계 및 확률을 사용한 문서 분류기법들과 조합하여 사용자 의도정보를 제공함으로서 카테고리의 형성 방향과 범위를 결정하는데 높은 효율성을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제12D권1호
• /
• pp.165-178
• /
• 2005

상품 분류체계는 상품 데이터베이스를 설계하는 토대이며 전자상거래에서 상품 정보의 관리 및 활용에 관한 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eCl@ss와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 상품 정보는 재료, 시간, 장소 통의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 이 논문에서는 상품 데이터베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존 코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, [1]에서 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이터베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스 간의 관계를 그래프로 구성한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제12권12호
• /
• pp.5877-5897
• /
• 2018

With the popularity of mobile networks and smartphones, geo-textual publish/subscribe messaging has attracted wide attention. Different from the traditional publish/subscribe format, geo-textual data is published and subscribed in the form of dynamic data flow in the mobile network. The difference creates more requirements for efficiency and flexibility. However, most of the existing Top-k geo-textual publish/subscribe schemes have the following deficiencies: (1) All publications have to be scored for each subscription, which is not efficient enough. (2) A user should take time to set a threshold for each subscription, which is not flexible enough. Therefore, we propose an efficient and flexible Top-k geo-textual publish/subscribe scheme. First, our scheme groups publish and subscribe based on text classification. Thus, only a few parts of related publications should be scored for each subscription, which significantly enhances efficiency. Second, our scheme proposes an adaptive publish/subscribe matching algorithm. The algorithm does not require the user to set a threshold. It can adaptively return Top-k results to the user for each subscription, which significantly enhances flexibility. Finally, theoretical analysis and experimental evaluation verify the efficiency and effectiveness of our scheme.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.15-28
• /
• 1999

다단계 보안 데이타베이스 관리 시스템(multilevel secure database management system (MLS/DBMS)은 시스템이 사용자를 위한 여러 개의 보안 인가등급(security clearance level)과 시스템내의 데이타를 위한 여러 개의 분류 등급(classification level)을 가진 데이타베이스 관리 시스템으로써 이러한 시스템의 목적은 기밀 정보를 인가 받지 않은 사용자로부터 보호하는 것이다. 이미 연구되어온 알고리즘들은 로킹이나 타임스탬프 기법을 변형하여 비밀채널을 제거하는데 주안점을 두었기 때문에 상위 등급 트랜잭션들이 하위 등급 트랜잭션에 의해 반복적으로 지연되는 기아현상을 유발시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 오렌지 로크를 기반으로 하는 다단계 보안 DBMS에서 직렬화 순서의 동적인 재조정 방식을 이용하여 상위 등급 트랜잭션의 기아현상을 완화하는 알고리즘을 제안한다 기존의 보안 알고리즘이 다중버전상에서 수행되었던 것과는 달리 제안된 알고리즘은 단일버전상에서 수행함으로써 트랜잭션의 병행성 정도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘이 병행수행 상에서 직렬성을 만족함을 증명하고, 보안성을 만족함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권4호
• /
• pp.465-470
• /
• 2004

기존의 웹 정보 예측 시스템은 예측에 필요한 정보를 얻기 위하여 사용자 프로파일과 사용자로부터의 명시적 피드백 정보를 필요로 하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하고자 웹 사이트에 접속한 고객의 행동을 나타내는 클릭 스트림 데이터와 이를 기반으로 한 사용자의 암시적 피드백 정보를 이용하여 각 사용자가 가장 필요로 하는 웹 정보를 예측한다. 이를 이용하여 관련 정보를 제공할 수 있는 앙상블 SVM을 이용한 동적 웹 정보 예측 시스템을 설계하고 구현하며, 기존의 웹 정보 예측 시스템과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 방법의 우수함이 입증되었다.