• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04d
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• pp.590-592
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• 2003

본 논문에서는 대역폭 예약을 통한 무선 단말의 이동성 예측기법, 무선 단말의 이동 패턴을 이용한 이동성 예측기법과 무선 단말의 이동 패턴과 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에 대하여 살펴본다. 대역폭 예약을 통한 이동성 예측기법에서의 자원 낭비 해결 방안과 이동 패턴 및 단말의 체류시간을 이용한 이동성 예측기법에서의 무선 단말의 셀에 장기간 체류시 대역폭의 낭비의 해결방안 그리고 이동성 예측 실패시 패킷손실을 없앨 수 있는 방안에 대해서 제안하였다.

• 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 Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.109-111
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• 2014

본 논문에서는 노드의 속성정보를 통해 노드의 움직임을 예측하는 PPoP(The Path Prediction algorithm based on Probability) 알고리즘을 제안한다. 기존 이동 예측 알고리즘들은 GPS(Global Positioning System)를 사용해 노드의 이동을 학습을 통해 패턴화 하여 예측한다. 이때, 노드들이 이동 패턴을 벗어날 경우 예측률이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 스테른 게를라흐의 실험(Stern-Gerlach experiment)을 분석하여 노드의 이동성을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 노드의 이동 경로를 staore-carry-forward 방식으로 상황 인지에 의한 경로 설정 변경 예측 방법으로 이동 예측 확률 기법이다. 모의실험 결과 제안한 방법을 사용하여 노드의 이동성 및 패턴을 벗어난 상황에서도 노드의 예측 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.437-440
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• 2006

본 논문에서는 도로 네트워크에서 이동하는 객체들의 미래 경로를 예측하는 방안에 대하여 다룬다. 기존의 대부분 미래 예측 기법들을 유클리드 공간에서 이동하는 객체들을 대상으로 한다. 그러나 텔레매틱스 등 다양한 응용에서 객체들은 도로 네트워크 상에서 이동하는 경우가 많으므로 이를 위한 미래 예측 방법이 요구된다. 본 연구에서는 질의 객체의 현재까지의 이동 궤적과 유사한 경향을 가지는 과거 궤적들을 분석함으로써 이 객체의 미래 경로를 예측하는 기법을 제안한다. 우선, 도로 네트워크의 특성을 미래 경로를 다음과 같이 예측한다. 먼저, 이동 객체 데이터베이스 내의 과거 궤적들을 대상으로 주어진 질의 궤적과 유사한 부분 궤적을 갖는 후보 궤적들을 검색한다. 그 다음, 검색된 후보 궤적들의 현재 위치 이후부터 목적지까지의 이동 경로를 분석함으로써 객체의 미래 이동 경로를 예측한다. 작은 차이를 갖는 이동 경로들을 같은 그룹으로 간주함으로써 경로 예측의 정확성을 높이는 방안을 제안한다.

• 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 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.812-815
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• 2008

이동 호스트의 이동에 따른 단절 또는 장애는 애드혹 네트워크에서 중요한 이슈중 하나이다. 응답 메시지를 전송하기 위해, DSR 이나 AODV 에서는 메시지 전송 요청을 위해 설정된 경로를 재사용한다. 즉, 설정된 경로를 이용해서 역방향으로 응답 메시지를 전송 하는 방식이다. 이러한 경우, 설정된 경로상에 있는 이동 호스트의 이동에 따른 장애는 매우 치명적이다. 이동 호스트에 의한 장애는 예측 가능성에 따라 예측 가능한 장애와 예측 불가능한 장애로 구분할 수 있다. 예측 가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애의 발생 여부를 파악 할 수 있는 경우를 의미한다. 예를 들면, 이동호스트의 제한된 전원 또는 이동 호스트의 이동성에 의해 발생하는 장애가 대표적인 예이다. 반면에 예측 불가능한 장애는 이동 호스트가 스스로 장애를 예측 할 수 없는 경우를 의미하며, 이러한 장애의 대부분은 문제를 해결할 충분한 시간이 주어지지 않을 만큼 급작스럽게 발생한다. 본 논문에서는 예측 가능한 장애에 대해 능동적이고 지능적으로 대처할 수 있도록 하는 새로운 방법을 제안한다. 이는 회사 내에서 업무를 인수 인계하는 방식과 매우 유사하다. 또한 본 논문에서 제안하는 방법은 앞서 언급한 이동 호스트의 이동에 따른 장애 문제를 해결함에 있어서, DSR 또는 AODV 처럼 메시지 전송 요청 시 설정된 경로가 응답 메시지 전송을 위해 다시 사용되는 라우팅 알고리즘에 비해 경로 재설정 시간과 전송 되는 메시지의 총량 측면에서 매우 효과적이고, 이동 호스트들이 스스로 장애를 예측하고 이에 대해 능동적이고 지능적으로 대처 할 수 있도록 한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.4
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.04a
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• pp.319-322
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• 1996

이동통신서비스 가입자 수에 대한 예측은 이제까지 주로 확산모형(diffusion model)에 의한 신규가입 자 수의 예측을 위주로 발전되어 왔다. 그러나, 소비자들의 다양한 욕구의 변화 및 관련 기술의 발전으로 인하여 디지털이동전화, 발신전용이동전화 등의 신규 이동통신 서비스들이 시장에 소개됨에 따라 기존 이동통신서비스 가입자들중 다수가 그 서비스를 해지하고 새로운 경쟁 서비스로 전환하게 되었다. 이 경우 특정 이동통신서비스의 기존 가입자 중에서 발생되는 해지자 수를 정확히 예측하는 것은 해당 이동통신 가입자 수를 합리적이고 정확히 예측하기 위해 매우 중요한 문제이나, 기존의 연구에서는 해지자 수의 예측을 확산모형을 확장시켜 적용하거나, 설문조사에 따른 방대한 자료의 분석에 의존하여 왔다. 이에 본 연구에서는 이동통신서비스의 기존 가입자가 지니는 해지 특성을 가입시기에 따른 해지성향과 특정시점의 가입자가 나타내는 해지까지의 가입수명분포로 정의하고, 기존의 해지자 수 자료에서 해지성향 및 가입수명분포를 추정함으로써 해지자 수를 예측할 수 있는 모형을 개발하여, 이를 기존의 아날로그 셀룰라폰의 해지자 수 예측에 적용하였다.

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