• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10e
• /
• pp.355-357
• /
• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.154-163
• /
• 2001

인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.112-114
• /
• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.398-400
• /
• 2003

추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.1256-1257
• /
• 2011

온라인 사회연결망의 신뢰 관계를 활용한 양질의 서비스를 개발하기 위해서는 신뢰 관계가 존재하지 않는 사용자들 간의 신뢰 관계를 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 신뢰 관계 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위해서는 사용자 인정 기준을 통해 대상 사용자를 선정할 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자 인정 기준 변화에 따른 신뢰 관계 예측의 정확도 변화를 분석하여 사용자 인정 기준을 강화하여 신뢰 예측 결과의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 연구의 결과가 최적의 사용자 인정 기준을 찾기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.109-111
• /
• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.12 no.11
• /
• pp.1509-1520
• /
• 2009

Contrary to ubiquitous environments, indoor computing environments like home network doesn't support user mobility. This paper suggests UPnP A/V multimedia system using prediction of mobility for adaption of seamless multimedia service. The multimedia system enables indoor mobile users to play multimedia contents by transferring the current session to an adjacent device automatically. The system represents users' contextual information by Five Ws and One H model, and predicts user's movements by using contextual information and transitions of locations. The prediction basically includes multiple locations so that it improves accuracy of prediction. We evaluated the suggested system using in accuracy of prediction, time for prediction, handover time for service, and the system showed that adapt ion of seamless multimedia service was enabled by using prediction of mobility on mobile user.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.425-428
• /
• 2010

웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02b
• /
• pp.524-529
• /
• 2006

짧은 기간에 비약적으로 기술이 발전하는 시대에는 사용자의 미래환경과 그에 따른 사용자의 행태를 미리 분석할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 UI 디자인 개발을 위해 사용된 사용자의 제품 사용행태 예측 과정을 통해 그 방법론을 제시하고자 한다. 1 차로 블루투스 핸즈프리 헤드셋 사용자가 그것을 사용하는 사용행태를 조사 분석하였으며, 조사의 결과를 인터랙티브 스토리텔링의 방법으로 구성하여 아이디어개발을 위한 보조도구로 개발하였다. 조사의 대상은 블루투스 헤드셋의 주요 사용자 층인 10 대 후반에서 20 대 중반에 속하는 사용자 그룹이며 블루투스 헤드셋으로 변용 가능한 패션 액세서리를 선정하고 선정한 액세서리를 블루투스 핸즈프리 헤드셋으로 가정하여 사용시의 그들의 사용 포즈를 분석하는 방법을 통해 주사용자 층의 사용행태를 예측하고자 하였다. 이 연구의 결과는 블루투스 헤드셋 개발팀내의 기획자, 기술자, 디자이너들이 제품의 개발 방향에 대한 아이디어 공유를 위하여 Macromedia Flash 를 사용하여 인터랙티브 스토리텔링으로 제작하여 디자인을 위한 보조 툴로 제안하였다. 본 연구는 블루투스 핸즈프리 헤드셋과 같이 사용자의 새로운 요구와 사용성이 기대되는 제품 UI 디자인을 위해서는 사용자의 미래 요구사항을 예측 할 수 있는 방법이 필요하다는 배경에서 시작되었으며, 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 사용자의 요구 파악 및 예측을 위한 방법으로 제품과 사용자의 사용 포즈를 연계하여 분석하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.256-258
• /
• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.