반응적 타부 탐색은 단순한 타부 탐색과 비교해서 중장기 메모리를 이용한 학습을 통하여 타부리스트의 크기를 반응적으로 변화시킴으로써 NP-hard 문제에 속하는 다양한 조합 최적해 문제에 대해서 좋은 해를 효율적으로 찾는다. 본 논문에서는 반응적 타부 탐색에 있어서 중장기 메모리를 이용한 탈출 메커니즘으로 이웃 해 전략 전환 메커니즘이라는 개념을 제시한다. 제시된 이웃 해 전략 전환 메커니즘을 이용한 반응적 타부 탐색을 특정 공과 대학의 강의 시간표 작성 문제와 외판원문제 (traveling salesman problem)에 적용하여 기존의 반응적 타부 탐색과 비교 분석을 하였다. 전산 실험 결과 제시된 알고리즘은 기존의 반응적 타부 탐색 알고리즘에 비교하여 더 좋은 해를 더 짧은 시간에 찾아주었다.
무선 센서 네트워크에서 하나의 싱크가 아닌 여러 개의 싱크(multi-싱크)인 경우에는 데이터의 전송에 있어 특정 라우팅 기법을 이용하는 것 보다 플러딩방식이 매우 적합한 전송기법으로 알려져 있다. 그러나 유선 환경 등의 기타 네트워크에서 사용되던 플러딩 방식을 무선 센서 네트워크에 그대로 사용하는 것은 적절하지 않다. 무선 센서 네트워크에서는 에너지의 효율성이 무엇보다 중요하며 기존의 플러딩방식은 불필요한 패킷의 중복전송 등 해결해야 할 문제점들이 많이 남아있기 때문이다. 우리는 이웃 노드들의 노드 리스트를 적절히 관리하여 불필요한 패킷의 재전송을 막아주며, 노드 리스트를 관리하는 오버헤드를 최소화 하여 에너지 효율성을 높인 무선 센서 네트워크의 특성에 맞는 플러딩방식인 HEEF기법을 제안한다.
차량으로 구성된 애드 혹 네트워크에는 GPSR과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하고 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나 전송 범위를 벗어난 stale 노드를 이웃노드로 유지할 수 있으며, 탐욕모드의 정책에 의해서 stale 노드가 다음 릴레이 노드로 선정되는 우선순위가 높은 문제점이 있다. 또한 유용한 정보들이 복구모드의 평탄화 과정중에 제거될 수 있다. 본 논문은 적응적 이웃노드 리스트 관리기법(ANM)과 새로운 복구모드를 위한 탐욕 경계우위 라우팅(GBSR) 방안을 제안한다. 각 노드는 임의 이웃의 이전과 현재의 위치를 비교 반영함으로써 이웃노드 리스트상의 stale 노드 문제를 해결한다. 어떤 노드가 로컬최대(local maximum)에 직면하면 경계우위 그래프를 이용하여 복구한다. 따라서 제안된 복구모드는 패킷 전달율을 높이는 반면에 복구에 소요되는 시간을 줄인다. 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 성능을 분석한 결과 제안된 프로토콜의 성능이 GPSR보다 우수한 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용한 소비자의 소비패턴 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비패턴 분석기법에서는 첫째, 피어슨의 상관계수를 이용하여 사용자의 평가점수에 대한 유사도를 분석하고, 둘째, 텍스트 마이닝 기법 중의 하나의 TD-IDF의 코사인 유사도를 이용하여 사용자의 리뷰들간의 유사도를 분석하고, 셋째, Sentiwordnet를 이용하여 평가점수와 리뷰의 일치성을 분석하였다. 그리고 제안하는 소비패턴 분석 기법은 평가점수의 유사도와 리뷰의 유사도를 이용하여 근접이웃들을 선정하고, 선정된 이웃에 소비패턴에 적합한 추천리스트를 제공하였다. 추천리스트의 정확도는 피어슨 상관계수가 0.79, TD-IDF가 0.73, 그리고 제안하는 소비패턴분석기법이 0.82로 나타났다. 즉, 제안하는 소비패턴분석기법은 소비자의 정량적인 평가점수와 정성적인 리뷰를 모두 이용하므로 소비 패턴을 좀 더 정확하게 분석할 수 있었다.
본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
6LoWPAN에서 사용되는 계층적 라우팅 프로토콜인 HiLow는 적은 메모리 사용과 낮은 에너지 소모율을 보이지만 최적의 경로를 제공하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 HiLow 라우팅 알고리즘의 성능을 개선하기 위해서 계층적 라우팅 경로정보 뿐만 아니라 소스 노드 주위의 이웃 노드의 정보를 활용하여 데이터가 전달될 최적의 다음 홉(Next hop)을 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였으며, 그 결과 홉 수, 전송되는 메시지 수 측면에서 많은 개선이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 클러스터 단위로 센서 노드의 키와 그룹키를 생성한 후 분배하는 KGDC(Key Generation and Distribution based on Cluster) 모듈과 이 키를 이용하여 시빌 공격과 웜홀 공격을 탐지할 수 있는 SWAD(Sybil & Wormhole Attack Detection) 모듈로 구성되는 SWAD-KNH(Sybil & Wormhole Attack Detection using Key, Neighbor list and Hop count) 기법을 제안한다. KGDC 모듈은 ECDH 알고리즘, 해시함수, 키 체인 기법을 이용하여 그룹키와 센서 노드의 키들을 생성하고 안전하게 배포한다. SWAD 모듈은 2단계 키 확인절차를 수행함으로써 시빌 공격 탐지를 강화시키고, 근원지와 목적지 노드의 공동이웃노드들의 수와 홉 카운트를 이용하여 웜홀 공격을 탐지한다. 그 결과 SWAD-KNH 기법은 시빌 공격 탐지율은 91.2%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 3.82%이고, 그리고 웜홀 공격 탐지율은 90%, 평균 FPR(False Positive Rate)은 4.64%으로 평가되므로 시빌과 웜홀 공격 탐지율 및 시빌과 웜홀 공격 탐지의 신뢰성을 향상시켰다.
유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드로 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 무선 네트워크에서 노드의 전방향 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드의 최대 전송 범위 내에서 메시지를 전송할 수 있는 노드의 집합인 이웃 노드 리스트를 이용하여 데이터를 수신한 송신 노드 중 이웃 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능평가가 이루어졌으며, 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력과 브로드캐스팅 횟수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 수시로 차량이 빠르게 이동하고 차량 밀도가 변화하는 그리드 형태의 도로로 구성된 도심의 VANET 환경에서 패킷 전송 성공률을 높일 수 있는 다중경로 패킷전송기법을 제안하였다. 다중경로 패킷전송기법은 이웃노드 리스트의 정보를 이용하여 목적지까지 다중경로를 정한 후 도달가능성이 높은 순서대로 1개 이상의 다중경로로 패킷을 전송하는 방법이다. 다중경로가 발생할 가능성이 높은 그리드 형태의 도로환경에서 목적지까지의 거리 및 차량 밀도를 기반으로 다중경로를 선정하고 각 경로 별로 패킷 프레임에 선호경로 및 Trace 등의 정보를 추가하여 Local Maximum에 빠질 확률을 낮추고 경로 단절로 인한 경로 복구와 그에 따른 경로 중복 및 패킷 전송지연을 방지하여 패킷 단절률을 낮추고 패킷 전송 성공률을 향상 시킬 수 있다.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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