• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.655-660
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• 2009

기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1742-1748
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• 2007

모바일 서비스에 대한 편리한 접근을 제공하고 휴대 장치의 활용 효율을 제고하기 위해서는 제한된 입출력 환경에서 효율적인 작업 선택과 전환 등을 보장할 수 있는 지능적인 사용자 인터페이스가 요구된다. 본 논문은 이러한 지능적 사용자 인터페이스 구현에 필수적인 사용자 작업 예측 모델을 제시하고 이러한 모델을 통한 예측의 정확도를 평가할 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.321-323
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• 2012

최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.169-172
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• 2000

본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.256-258
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• 2005

분자모델링 시뮬레이션 도구는 신 물질과 신약개발을 위한 가상 실험을 하는데 사용되는 중요한 도구이다. 이 도구는 분자 물질간의 결합을 통하여 에너지 계산을 하여 가장 낮은 에너지 준위를 보여주는 위치를 탐색한다. 에너지 결과를 빠르게 제공하면 사용자가 분자 물질을 결합하여 안정된 위치를 찾는데 많은 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 에너지 계산을 고성능으로 처리 할 수 있는 분산처리시스템과 실시간 응답성 보장 스케줄링 알고리즘을 적용한 환경에 사용자 입력 예측 시스템을 추가하여 에너지 계산을 기존 시스템 보다. 빠르게 요청하였으며, 에너지 계산 결과의 응답성을 향상 시켰다. 또한 사용자 입력 예측시스템에서 발생하는 오차의 문제를 예측 시스템의 운영 방식을 통해 해결 방법을 제시하고 있다. 본 연구는 에너지 결과의 응답성 보장을 통하여 사용자가 좀 더 빠르게 안정된 결합 위치를 찾도록 도와준다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.9-15
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• 2005

관련 기업 및 ISP 업체에게는 투자의 매력을 부여하며 인터넷의 사용시간대 및 사용량에 따라 빈약한 사용자, 건강한 사용자, 과다한 사용자 등으로 구분하여 차등요금을 부여하는 합리적인 전략이 필요하다. 이 논문에서 차등요금부과의 타당성을 검토한다. 그리고 로지스틱 회귀모형을 이용하여 혼잡에 따른 차등요금, 지연시간, 접속만족도 등에 따라 실제적으로 인터넷 사용자들이 인터넷 접속을 얼마나 유지하는 지를 측정할 수 있는 관련 예측모델을 제시한다. 이러한 예측모델을 이용하여 인터넷 접속 또는 비접속 확률을 예측하는 분석률은 $69.5\%$이었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.373-376
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• 2006

저비용, 네트워크화 된 센서들, 언제 어디서나 쉬운 인터넷 사용과 같은 컴퓨팅 환경의 진화는 우리의 일상생활 속으로 진정한 모바일 환경을 실현 가능하게 만든다. 이런 모바일 환경의 발달은 다양한 모바일 에이전트들을 양산하며 사용자의 편의를 극대화 할 수 있도록 한다. 모바일 에이전트들은 사용자 정보, 주변 환경정보, 컴퓨팅 정보 또는 애플리케이션 정보 등을 XML 기반 표준 언어인 ACML(Agent Communication Markup Language)로 저장한 후 상호교환 및 분석을 하게 된다. 기존 테이블 형태의 정보를 기반으로 사용자의 행동패턴을 분석 및 예측했던 시스템과는 달리 에이전트 환경에서의 사용자 행동패턴 분석 및 예측은 트리구조를 대상으로 하기 때문에 새로운 방법이 요구된다. 본 논문에서 제안한 기법은 XML 기반 표준 언어인 ACML로 저장된 정보를 사용자의 상황(context)에 적합하도록 고려하여 언제, 어디서나 원하는 정보를 자동적으로 사용자에게 제공할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.259-274
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• 2005

본 논문은 전자상거래 시스템의 수용 가능한 사용자 수를 예측하는 방법론을 제안한다. 폐쇄된 LAN상의 시스템에서 수용 가능한 사용자 수에 대해서는 이전문헌에 다양한 연구가 있었으나 실제 인터넷 망을 대상으로 전자상거래 시스템의 사용자 수 예측에 관한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 종단간 초고속 인터넷 서비스 품질 측정 결과를 토대로 Hybrid Simulation에 적용하여 LAN과 WAN, 네트워크장비, 통신 대역폭 등에 대한 다양한 실험을 수행하였다. 구축한 전자상거래 시스템을 대상으로 한 실험결과, 초고속 인터넷 서비스 매체의 응답 시간은 연속적인 트랜잭션 깊이와 비 트랜잭션 대 트랜잭션 비율에 따라 달라진다는 사실을 관찰하였다. 즉, 망과 애플리케이션이 많은 일을 수행하고 있다면 수용 가능한 사용자 수는 감소되며, 반대의 경우는 수용 가능한 사용자 수가 증가하는 것을 실험을 통해 검증하였다. 또한 Cache Server, L4 Switch 등을 실험 모형에 추가한 실험을 통하여 수용 가능한 사용자 수 증가와 클라이언트 응답 시간의 감소 정도를 파악하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.777-780
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• 2014

본 논문에서는 휴대용 기기 사용자들의 이동 궤적을 기록한 대용량의 GPS 위치 데이터 집합으로부터 각 사용자의 이동 패턴 모델을 학습해내고, 이 모델을 적용하여 각 사용자의 다음 방문 장소를 효율적으로 예측할 수 있는 맵리듀스 기반의 분산 데이터 마이닝 시스템을 소개한다. 본 시스템은 크게 사용자별 이동 패턴 모델을 학습하는 후단부와 실시간으로 다음 방문 장소를 예측하는 전단부로 구성된다. 이 중에서 후단부는 주요 장소 추출, 이동 궤적 변환, 이동 패턴 모델 학습 등 총 3개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 이에 반해, 본 시스템의 전단부는 이동 경로 후보군 생성, 다음 장소 예측 등 총 2개의 맵리듀스 작업 모듈들로 구성된다. 그리고 본 시스템을 구성하는 각각의 작어마다 분산처리를 극대화할 수 있도록 맵과 리듀스 함수를 설계하였다. 끝으로, 대용량의 GeoLife 벤치마크 데이터 집합을 이용하여 본 논문에서 소개한 시스템의 예측 성능을 분석하기 위한 실험을 수행하였고, 이를 통해 본 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.