• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 1999.05a
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• pp.365-380
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• 1999

현재 이공계 고급인력의 경력이동은 매우 기형적인 패턴이다. 연구인력과 연구시설의 불균형이 심각하다. 본 연구는 고급인력의 경력이동과 관련된 문제점과 그에 따른 연구여건의 변화의 실태를 분석했다. 실태분석에 나타난 결과를 바탕으로 고급인력의 유동성을 국가적으로 최적화할 수 있는 정책방향을 틀을 제시하였다.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.20 no.4
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• pp.221-232
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• 2014

초고령화된 한국 농촌에서 다양한 교육 및 직업 배경을 가진 중장년층 귀농인구의 유입은 고령화 문제에 대한 대안의 하나로 부각되고 있다. 본 연구는 농가 고령화에 대한 귀농인구의 잠재적인 기여도 측면에서 귀농인구의 지역별 유입 유출 패턴을 분석하였다. 분석에는 로그선형모형과 총합레퍼런스코딩을 사용하였고, 분석자료는 통계청의 2013년 귀농 통계이다. 분석결과에 의하면, 귀농인의 절반 정도가 수도권에서 비수도권 지역으로 이주한 인구이고, 이들을 제외하면 귀농인의 대부분은 원 거주지가 있던 도 내에서 이동하고 있다. 귀농인의 귀농 전 대비 귀농 후 지역 내 오즈비(odds ratio)는 지역별로 차이가 있으며, 귀농인의 성별과 연령에 따라서도 지역별 유입 유출패턴이 다르다. 이는 귀농인 유입의 긍정적 효과를 높이기 위해서는 지자체별 차이를 반영한 특화된 정책이 필요하다는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.671-672
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• 2009

네트워크 대역폭과 침입 기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량화된 패킷을 스니핑되는 환경에서 기존의 패턴 매치 방식은 서비스에 따른 순차적인 패턴 매칭 방법으로는 모든 패킷들의 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발생하며, 중요한 패킷을 패턴 매칭을 통하여 분석하지 못하여 여러 취약점에 대한 공격이 발생할 수 있는 악성 봇, 정보의 유출이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 패턴 매칭 기법을 이용하는 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 성능 향상을 위하여 서비스별로의 순차적인 패턴 매칭 방법에서 해시 기반의 패턴 매칭을 이용하여 패턴 매칭의 시간을 단축 시켜 빠른 속도로 탐지 할 수 있는 시스템을 제시하고 검증하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.7A
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• pp.662-668
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• 2011

This paper analyzes the performance of the Ad hoc On-demand Distance Vector (AODV) routing protocol and Optimized Link State Routing (OLSR) for Mobile Ad hoc Networks (MANETs) using node mobility models. Mobility affects the performance of a routing protocol as it causes changes to network topology. Thus, evaluating the performance of a MANET routing protocol requires mobility models that can accurately represent the movements of mobile nodes. Therefore, this paper evaluates the performance of the AODV and OLSR routing protocols using the random way point model and the Levy walk model by the ns-2 simulations.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.43 no.4
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• pp.561-579
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• 2008

The population concentration in Seoul has caused the chronic housing shortage. Accordingly the new towns in the Capital region were developed to alleviate overcrowding conditions in Seoul. The purpose of this study is to analyze changes of migration and commuting patterns according to new town development in the Capital region for the period of $1995{\sim}2005$. Further this study examines the changes of self-sufficiency level for new towns using jobs to housing ratio. During the last 10 years, the migration pattern in the Capital region has been pretty much followed the new town development. Such a migration pattern has influenced the commuting patterns, expanding the Seoul Metropolitan Area into northeastern par of the Capital region. The result reveals that self-sufficiency levels of new towns have become higher over the period of $1995{\sim}2005$, indicating that new towns are gradually strengthening their economic functions and have potential to become new business centers in the future. Therefore, the policy focusing on the increase of the job-housing balance ratio and self-sufficient level in new towns will be a desirable policy alternative to solve the transportation problems in the Capital region.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.1
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• pp.162-169
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• 2022

In a dynamically changing time-varying network environment, the optimal moving pattern of edge devices can be applied to distributing computing resources to edge cloud servers or deploying new edge servers in the FEC(Fog/Edge Computing) environment. In addition, this can be used to build an environment capable of efficient computation offloading to alleviate latency problems, which are disadvantages of cloud computing. This paper proposes an algorithm to extract the optimal moving pattern by analyzing the moving path of multiple edge devices requiring application services in an arbitrary spatio-temporal environment based on frequency. A comparative experiment with A^* and Dijkstra algorithms shows that the proposed algorithm uses a relatively fast execution time and less memory, and extracts a more accurate optimal path. Furthermore, it was deduced from the comparison result with the A^* algorithm that applying weights (preference, congestion, etc.) simultaneously with frequency can increase path extraction accuracy.

• 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.

• Information and Communications Magazine
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• v.27 no.10
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• pp.48-54
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• 2010

이동성은 미래 인터넷의 필수 요구 사항 중의 하나이다. 그리고 최근에는 단순한 단말기의 이동이 아닌 인간의 이동성 (Human Mobility) 모델링을 통해 인간 사이의 상호작용, 통신 패턴 등을 분석하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 미래 인터넷에서 이동성 지원 아키텍처 및 프로토콜 개발을 위해 필수적인 인간 이동성 모델링과 관련된 최신 연구결과들을 비교, 분석하고 인간 모델링과 관련된 새로운 연구 주제를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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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.