• 정보와 통신
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• 제32권4호
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• pp.64-71
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• 2015

고정 기지국 및 셀룰러 환경을 기반으로 하는 4G 네트워크 모델이 사용자가 네트워크 커버리지 안에 존재해야 서비스가 가능한 네트워크 중심인데 반해서, 5G 시스템에서는 사용자의 위치에 상관 없이 최적의 경험이 사용자를 따라 다니는 사용자 중심의 네트워크 모델이 제공되는 것을 목표로 하고 있다. 이동 개인셀 기술은 사용자 중심의 네트워크를 실현하기 위하여 사용자와 함께 이동하는 무선 백홀 기반의 초소형 기지국 및 이를 이용한 다양한 서비스를 제공하는 기술이다. 본 고에서는 이동 개인셀 기술의 여러 가지 용도와 이동 개인셀로 인한 성능 향상에 대해 논한다.

• 자연과학논문집
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• 제8권1호
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• pp.131-136
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• 1995

본 논문에서는 개방형 분산 네트워크 접근에 적용할 수 있는 효율적인 원격 암호 인증기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 인증기법은 네트워크 센터가 제공한 암호와, 네트워크 사용자를 위한 사용자 키 쌍이 주어진다. 센터가 제공한 암호는 센타 시스템이 생성하고, 사용자 키는 네트워크 사용자가 임의로 선택할 수 있다. 네트워크 사용자는 단일 슈퍼 스마트 카드를 사용하여, 개방형 분산 네트워크상의 다중센터를 접근한다. 네트워크 센터에서 생성된 암호들은 안전한 채널을 통해, 네트워크 사용자에게 전달되고, 자신의 슈퍼스마트 카드에 기록된다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.125-129
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• 2007

지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.287-289
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• 2006

이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.419-422
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• 2010

사용자와 환경의 변화에 적응하기 위해서 베이지안 네트워크의 다양한 학습 방법들이 연구되고 있다. 기존의 많은 학습방법에서는 학습 데이터로부터 통계적 방법을 통해서 베이지안 네트워크 모델을 학습하는데, 이러한 접근 방법은 학습 데이터를 수집하기 어려운 문제에 적용하기 힘들며, 사용자의 의도를 데이터의 패턴들로만 학습하므로 직접적으로 사용자의 의도를 반영할 수 없다. 본 논문에서는 대화에 기반하여 사용자의 의도를 직접적으로 수집하고, 이로부터 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 연구한다. 제안하는 방법에서는 사용자와의 대화를 통해서 현재의 모델의 잘못된 점 혹은 개선점을 직접적으로 입력 받고, 이를 바탕으로 베이지안 네트워크 모델을 수정하여 데이터의 수집 없이 빠른 시간에 사용자가 원하는 모델을 학습 할 수 있다. 기존의 통계적 기법을 이용한 대표적인 베이지안 네트워크 파라메터 학습 방법인 최대우도 추정(Maximum Likelihood Estimation; MLE) 방법과 제안하는 방법을 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.195-196
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• 2009

서비스 로봇의 활용에 있어, 보다 고품질의 다양한 서비스를 제공하기 위해 로봇이 사용자의 위치를 추적하고 필요에 따라 사용자 주위로 이동할 수 있는 추종 기능이 요구된다. 현실적으로 사용자 위치 추종 기능을 독립적인 단일 로봇만으로 구현하기는 어려우며 다수 로봇과 환경 내에 설치된 장치들을 복합적으로 활용하여 구현하는 것이 효과적이다. 한국전자통신연구원에서는 네트워크 기반으로 다수의 이종 로봇과 환경 내 장치간의 협업에 대한 연구를 진행해 왔으며, 이러한 연구의 일환으로 이종 다수 로봇 협업 기반 사용자 추종 및 사용자 위치 기반 로봇 서비스 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 기 개발된 사용자 위치 추적 시스템을 실제 로봇에 적용하여 사용자를 추종하고, 이를 바탕으로 로봇이 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 로봇 응용 시스템에 대해 설명한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.551-561
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• 2016

소셜 네트워크에서 발생하는 방대한 데이터를 이용해 사용자 영향력을 판별하기 위한 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크에서 신뢰성을 고려한 사용자 영향력 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 소셜 행위를 통해 신뢰성 점수를 측정하고 신뢰할 수 있는 사용자들만을 모아 네트워크를 간소화한다. 또한, 사용자간의 연결정도에 따라 직-간접적인 영향력을 반영하여 사용자 영향력을 도출한다. 이를 통해 사용자 영향력 판별함으로써 사용자 영향력의 확산성을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 제안하는 기법과 기존 기법을 신뢰성과 사용자 영향력 확산성 측면에서 성능평가를 수행한다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.76-84
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• 2012

시각화는 소셜 네트워크의 분석을 위해서 소셜 네트워크의 사용자 관계를 새로운 시각에서 이해할 수 있도록 하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 기존의 대부분의 시각화 방법은 복잡한 다차원 그래프를 통하여 소셜 네트워크상의 사용자의 관계를 집중적으로 표현하고 있다. 그러나 이러한 방법은 개인 사용자 중심으로 사회관계의 중요도를 직관적으로 파악하기 힘들다. 또한 대부분의 시각화 방법은 네트워크상의 노드들 간의 상호작용 정보에 의해서만 사용자 관계를 나타내기 때문에 사용자의 메시지가 사용자 상호관계에 반영되는 것이 미흡한 실정이다. 제안방법은 퍼지 연관 곱을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하며, 노드들 간의 상호작용 정보를 이용하여서 사용자의 네트워크상의 외부 접근 정보를 계산한다. 계산된 내부관계정보와 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자중심의 계층적 시각화방법을 제한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 퍼지 연관 곱에 의한 사용자들의 내부관계와 네트워크상의 외부 접근 정보를 이용하여서 사용자를 중심으로 계층적으로 시각화하는 새로운 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1061-1063
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• 2014

온라인 소셜 네트워크 상에서 메시지가 어떻게 사용자로부터 다른 사용자들에게까지 전달되는지 연구하는 분야는 현재 인터넷 인구의 증가와 소셜 네트워크 서비스의 발전에 맞물려서 흥미로운 분야가 되었다. 이를 연구함으로써, 바이럴 마케팅이나 여론 형성 등, 메시지가 최대한 영향력을 발휘하게끔 하는데 도움을 줄 수 있으므로, 메시지 전파의 효율성, 메시지의 발원지 예상 등, 다양한 연구가 지금까지 이루어졌고, 각 연구들은 소셜 네트워크 에서의 각기 다른 특징들에 주목하였다. 본 연구는 그 다양한 특징들 중, 소셜네트워크가 다양한 구성원들로 이루어져있고, 그 구성원들은 비슷한 구성원끼리 묶을 수 있다는 점에서 출발하였다. 소셜 네트워크는 수많은 사용자들로 이루어져 있고, 그 사용자들의 개별적인 특징들을 구분한다는 것은 굉장히 어려운 일이다. 따라서 각 사용자들을 추상화 하는 것이 필요하고, 그 중 한 방법은 사용자들을 특징별로 묶는 일이다. 사용자들을 그룹으로 묶는 것을 고려함에 따라, 사용자 그룹들 사이의 관계와 선호도 등을 고려함으로써, 단순한 정보 전달 양상에서 벗어나 자세한 관찰을 하는 것이 가능하다. 또한, 정보 전파 양상에서 그룹의 비율이 미치는 영향에 대해서 관찰하는 것도 가능하다. 본 글에서는 메시지 전파 모델 중 하나인 Independent Cascade Model을 사용하여 그룹을 특정할 수 있는 모델을 제시하며, 각 유저들의 비율이 달라질 경우 발생하는 현상을 실험한다. 제시한 모델을 바탕으로 메시지 전파가 그룹간의 유사도에 영향을 받을 수 있는지에 대한 앞으로의 연구 또한 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.790-792
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• 2003

본 논문에서는 생물체의 세포에 존재하는 방대한 단백질들 사이의 복잡한 관계들로 표현되는 상호작용 네트워크를 효율적으로 항해할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 항해 시스템은 네트워크 검색 컴포넌트 그리고 상호작용 정보 시각화 컴포넌트로 구성된다. 네트워크 검 색 컴포넌트는 사용자 질의를 통해 여러 네트워크들 중에서 사용자가 관심이 있는 네트워크들만을 개념기반으로 검색할 수 있도록 지원한다. 또한, 사용자는 시각화 컴포넌트를 통해 검색된 하나의 네트워크에 포함된 복잡한 노드들 사이의 관계 정보를 자동으로 시각화할 수 있다.