Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10e
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pp.355-357
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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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.256-258
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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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.136-138
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2006
최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.139-148
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2004
사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.487-489
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2004
최근 유비쿼터스 컴퓨팅이 활발히 연구되고 있는 가운데, 사용자의 현재 상태를 파악하고 적절한 서비스를 제공하기 위해 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보를 연속적으로 이용함으로써, 사용자의 위치이동을 파악할 수 있으며 이러한 위치이동은 그 패턴에 따라 분류될 수 있다. 본 논문에서는 대학 캠퍼스에서 사용자의 위치이동 패턴을 파악하여 그 패턴에 따라 사용자가 원하는 적절한 서비스를 제공하는 에이전트를 제안한다. 위치정보를 파악하기 위해서는 GPS 위성신호를 이용하며, 위치이동패턴에 대한 학습은 SOM에 의하여 이루어진다. 사용자는 학습된 패턴을 확인하고 직접 서비스를 지정할 수 있으며, 지정된 서비스는 학습된 패턴과 같은 양상으로 예상되는 위치이동이 일어날 경우 자동적으로 제공된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04a
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pp.136-138
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2002
본 논문에서는 이동 통신 시스템에서 사용자의 이동성 패턴과 움직임 정보를 이용한 새로운 위치 갱신 기법을 소개한다. 현재 상용화된 대다수의 셀룰러 시스템은 지리적 영역을 위치갱신 영역으로 나누고, 사용자는 이전 위치 영역에서 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치갱신 연산을 수행한다. 이제까지 제안된 기존 기법들은 개별 사용자의 이동성과 호도착률, 더욱이 각 위치 영역에서의 사용자의 움직임 패턴을 고려하는데 미흡하였다. 특히, 사용자가 낮은 CMR을 갖거나 특정 위치 영역으로 이동할 경우가 많아지면 쓸모 없는 위치 갱신 횟수의 증가로 인하여 과도한 네트워크 트래픽이 야기된다. 이러한 상황에서 위치 갱신의 비용을 줄이기 위해서는 사용자들의 움직임 정보를 적절히 반영하여 각 위치 영역에서 위치 갱신의 수행 여부를 결정하는 효율적인 기법이 요구된다. 본 논문에서는 위치영역 내에 상주하는 이동단말들의 움직임 정보와 개별 사용자의 이등 패턴 정보를 효율적으로 이용하여 위치 갱신의 횟수를 줄일 수 있는 새로운 위치 갱신 기법을 제안한다. 수학적 모델링을 통한 제안 기업의 성능은 CMR이 낮고 사용자가 특정 위치 영역으로 이동할 확률이 높은 경우, 기존의 IS-41과 TLA 기법보다 낮은 위치관리 비용을 보여준다.
Recently many LBS(Location Based Service) systems are issued in mobile computing systems. Spatial-Temporal Moving Sequence Pattern Mining is a new mining method that mines user moving patterns from user moving path histories in a sensor network environment. The frequent pattern mining is related to the items which customers buy. But on the other hand, our mining method concerns users' moving sequence paths. In this paper, we consider the sequence of moving paths so we handle the repetition of moving paths. Also, we consider the duration that user spends on the location. We proposed new Apriori_msp based on the Apriori algorithm and evaluated its performance results.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.36-38
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2012
최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.
위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 사용자의 위치와 관련된 정보를 제공하는 서비스를 통칭한다. 이 논문에서는 위치 기반 서비스를 위해서 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 사용자에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체 중 이동 점의 과거 위치 정보에 대한 시간에 따른 변화 패턴을 구하는 기법이다. 이것은 시간에 따라 위치가 자주 바뀌는 이동 객체의 특성을 고려하여 효율적으로 패턴을 갱신하여 항상 최근의 정보를 유지할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.610-612
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2003
본 논문은 무선 셀룰러 시스템 환경에서 일정구간을 이동하는 지하철, 기차와 같이 규칙적인 이동 패턴을 보이는 운송 매체에 탑승한 사용자들의 이동성을 지원하기 위해 PGLT(Profilebased Group Location Tracking) 기법을 제안한다. 최근 무선 통신 기술의 발전으로 인한 이동 사용자(Mobile Terminal, MT)의 급증은 시그널링 트래픽의 증가로 이어져 결국 위치 관리 비용까지 높아지게 되었다. MT들이 동시에 새로운 등록 영역으로 이동할 때 GLT(Group Location Tracking) 위치 관리 기법에서는 기존 IS41의 각 사용자들의 개별적인 위치 갱신 요청 대신에 그룹을 이용한 위치 갱신 요청으로써 위치 관리 비용을 줄였다. 그러나 본 논문에서 제안하는 PGLT 기법은 GLT 기법을 향상시킨 기법으로서, 사용자들의 규칙적인 이동 패턴 특성을 살린 프로파일 정보를 이용하여 그룹에 대한 위치 갱신 비용까지도 줄일 수 있다. MSRPVLR(Mobility Scheduler on Regular Path)과 RMB(Regular path Movement Buffer)를 이용하여 일정구간을 이동하는 TV(Transportation Vehicle)가 위치 갱신 요청을 하면, MSRPVLR은 이동 경로에 대한 프로파일 정보를 보내어 TV의 RMB에 저장함으로써 그 경로를 이동 시 그룹에 대한 위치 갱신 요청을 할 필요가 없게 된다. 따라서 PGLT 기법은 GLT 기법의 그룹 위치 갱신 비용을 줄임으로써 일정구간을 이동하는 TV에 탑승한 많은 사용자들에 대한 위치 관리 비용을 현저히 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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