텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 충성고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 정보서비스를 경험한 최근 1년이내 한국가과학기술전자도서관(NDSL : National Digital Science Library)사이트를 이용한 회원을 대상을 조사를 하였으며, 조사목적은 NDSL 서비스의 추천지수 측정을 통하여 추천, 비추천 사유를 파악하기 위함이다. 조사방법은 전화조사(Telephone Interview)로 진행하고 표본 수는 500명의 의사결정자를 대상으로 측정하였다. 고객충성도는 NPS(Net Promoter Score, 순고객추천지수) 이론에 근거하여 하였다. 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 인터넷 등 정보의 발달로 고객의 긍정적 또는 부정적인 구전이 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 관리함으로써 충성고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.
사용자와 관련한 환3 데이터로부터 유용한 정보를 만들어 내기 위하여 다양한 형태의 데이터를 이용한 다양한 방법이 연구되고 있다. 그 중 사용자의 이동 경로는 공간상의 이동 위치를 예측하고 유용한 서비스를 제공하는데 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 이동 경로에 대한 분석과 예측기술을 제안한다. 환경으로부터 발생한 사용자의 이동 경로를 수집하고 수집된 데이터는 이동 경로 선택(Path Selection) 방법을 이용하여 유사성이 가장 높은 경로를 선택하여 준다. 선택된 경로는 시간에 따른 공간 정보 표현 및 위치에 따른 시간 예측 서비스를 위하여 사용가능 하며, 실험을 통하여 유사성이 높은 이동 경로를 선택하는 모습을 확인하였다.
본 논문에서는 다중 공유 링크를 가진 스위치를 위한 세션 연결 설정 시 이를 어떤 링크에 할당할 것인지를 결정하는 경험적 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 새로운 세션이 소속된 서비스 클래스의 각 링크에 할당된 세션들의 예측된 지연들 중 가장 작은 예측 지연을 가진 링크에게 그 세션을 할당한다. 다른 세션할당 알고리즘에 비해 제안 알고리즘은 부클래스들의 예측지연 특성을 직접적으로 활용함으로써, 서비스 클래스들에게 사전에 예약된 대역폭을 제공하고, 동일한 서비스 클래스에 속한 세션들에게는 서로 다른 공유 링크를 통해 전송되어도 가능한 비슷한 지연을 제공한다는 것을 모의실험을 통해 확인했다.
무선네트워킹의 급격한 확대와 휴대가 간편한 이동단말의 보급이 증가함에 따라 QoS와 이동성이 보장된 IP Telephony 서비스가 필요하게 되었다. 무선인터넷을 이용하는 Voice over IP 서비스는 IP 기반의 인터넷과 셀룰러 네트워크를 합쳐 놀은 것과 유사하며 모바일 노드의 이동성 확보가 핵심 기술이다. 특히 전화서비스의 이용자는 Web이나 FTP같은 데이터 기반의 서비스에 비하여 지연이나 끊어짐에 매우 민감하므로 가급적 지연시간이 적은 핸드오프 기법이 필요하다. 본 연구에서는 무선네트워킹을 이용하는 VoIP 서비스 프로토콜 중 하나인 SIP(Session Initiation Protocol)를 기반으로 이동성 관리를 위한 신호의 흐름과 발생 가능한 지연의 구성요소를 분석하였다. 또한 핸드오프 지연을 줄이기 위한 유용한 기법이지만 신호 트래픽을 과다하게 발생시키는 Shadow Registration에 예측기법을 적용하여 핸드오프 지연을 감소시키면서도 신호 트래픽을 최소화하는 PSR(Predictive Shadow registration) 기법을 제안하였다.
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.
한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 13년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 순고객추천지수(Net Promoter Score:NPS)를 활용하여 과학기술지식인프라(ScienceON) 정보서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객 만족 및 고객충성도를 측정하였다. 특히 연구결과는 정량적인 측정모델(KCSI-ST)을 보완하고 고객만족도 수준에 따라 비추천 고객, 중립 고객, 추천 고객 등을 예측할 수 있는 모델이다. 이와 같은 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다고 본다.
본 논문은 ATSC2.0 기반 8-VSB/MH 융합형 3DTV (A/104 Part 5 Service Compatible 3DTV using Main and Mobile Hybrid Delivery, A/104 part 5) 방식의 서비스 커버리지 및 음영지역을 예측할 수 있는 측정 및 분석시스템 개발에 대하여 기술 한다. ATSC2.0 기반 고정/이동 방송시스템은 8-VSB 로 전송되는 고정 TV 방송서비스(좌영상 전송)와 ATSC-MH 로 전송되는 in-band 모바일 방송서비스(우영상 전송)를 모두 수신하여 좌/우영상의 재생 및 동기화를 통해 융합형 3D 영상을 복원하게 된다. 따라서 융합형 3DTV 수신기는 고정 및 모바일 방송신호를 모두 수신하여야 융합형 3D 영상복원을 할 수 있으며, 방송사 입장에서 서비스 커버리지 측정을 하기위해서는 8-VSB 및 ATSC-MH 신호의 수신여부를 모두 측정하여야 한다. 본 논문에서는 이와 같은 RF 수신전계강도 파라미터 및 GPS 정보등을 실시간으로 모니터링하여, 시스템 사용자에가 융합형 3DTV 서비스 커버리지 측정 및 분석을 통해 서비스를 위한 RF 방송망 셀 구성 및 음영지역을 예측할 수 있는 ATSC2.0 융합형 3DTV 서비스 커버리지 분석기 구현에 대한 내용을 기술한다.
본 논문은 야생 동물들이 농장에 침입할 때 마다 당시의 환경 데이터를 수집한 다음 이를 이용한 벡터 자동 회귀(VAR) 모델 기반의 기계 학습을 통해 향후 야생 동물의 침입을 예측하는 서비스의 구현 및 성능 평가 결과를 담고 있다. 침입 예측을 위한 학습 데이터를 수집하기 위해 사물인터넷 기반의 하드웨어 프로토타입을 개발했으며, 이를 학교 인근에 위치한 소규모 농장에 설치하고서 침입 이벤트를 발생시키는 모의 시험을 장기간에 걸쳐 실시하였다. 구현한 벡터 자동 회귀 모델 기반의 침입 예측 서비스는 앞으로 30일간의 침입 발생 가능성이 높은 날짜와 시간을 제공한다. 더불어 제안 서비스는 야생 동물의 농장 침입 시 농장 주인의 모바일 기기에 실시간으로 알림을 제공하는 기능을 포함하며, 이에 대한 성능 평가를 실시하여 평균 7.89초의 응답 시간을 보여줌을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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