본 논문에서는 의상에 대한 사용자 선호도를 찾아내는 기법에 대하여 기술한다. 의상에 대한 사용자 선호도를 찾기 위해서 의상 데이터에 대해 데이터 모델을 새롭게 제안한다. 이 데이터 모델을 기반으로 사용자의 의상관련 히스토리를 저장한다. 이렇게 저장된 히스토리 정보에 기계 학습 기법 중 최근 각광받고 있는 SVM 기법을 적용하여 사용자 선호도를 찾아내도록 하였다. 이 결과를 다른 학습 기법인 Naive Bayes 기법을 사용하여 의상에 대한 사용자 선호도를 검색한 성능과 비교하여 우리 모델이 더 좋다는 것을 확인하였다. 우리는 5명의 사용자에 대해서 동일한 취향을 갖는 사용자가 몇 명인지에 따라 A(모두 다름), B(2명), C(3명), D(4명), E(모두 같음) 형태별, 사용자별 1000건의 히스토리를 일정한 기준에 따라 생성했다. 그리고 이 중에서 900건을 학습용 데이터, 100건을 검증용 데이터로 선정하여 실험이 진행되었다.
본 논문에서는 변위 필드를 이용해 히스토리 레코드를 생성하는 방법과 히스토리 레코드의 기준이 되는 트리거 블록에 우선 순위를 부여하여 효율적인 캐시 교체를 가능하게 하는 하드웨어 프리페치 기법을 제안한다. 히스토리 레코드의 트리거 블록을 기준으로 히스토리를 생성하기 때문에 프로그램의 시퀀스를 고려할 수 있으며, 히스토리를 변위 값으로 저장하기 때문에 트리거 주소와 변위필드에 저장된 값을 더해 빠르게 명령어 또는 데이터 주소를 프리페치 할 수 있다. 또한, 트리거 블록에 우선순위를 부여하고 캐시 교체 정책으로 랜덤 교체 방법을 사용해 캐시 공간이 가득 찼을 때 우선순위가 낮은 블록부터 랜덤하게 교체하는 방법을 제안한다. 제안하는 하드웨어 프리페처의 성능을 평가하기 위해 메모리 분석 시뮬레이터인 gem5와 PARSEC 벤치마크 프로그램을 사용하였다. 그 결과 비트벡터를 이용해 공간영역을 생성하는 기존의 하드웨어 프리페처와 비교해 L1 데이터 캐시의 미스율은 평균 약 44.5% 감소하였고 L1 명령어 캐시의 미스율은 평균 약 31% 감소하였다. 또한 IPC (Instruction Per Cycle)는 평균 약 23.7% 향상을 보였다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 사업에서 수집된 차량의 히스토리 데이터를 온라인 혹은 오프라인으로 효율적으로 분석하기 위한 스테이트 다이어그램을 정의하고 이에 기반하여 택시의 운행과 배차에 대한 분석 결과를 산출하는 것을 목표로 한다. 차량에서 수집된 정보는 기본적인 GPS정보 이외에 차량의 상태를 나타내는 필드를 포함하고 있으며 지도 정보의 결합으로 맵 매칭 및 도로상에서의 위치비율 등을 계산할 수 있다. 구축된 레코드들에 의해 택시의 승객 탑승 빈도, 탑승시 이동 거리, 탑승시간 등을 분석할 수 있으며 콜 택시의 중요한 성능 척도가 되는 배차 후 차량의 이동 거리 및 이동 시간을 분석하여 배차 방식의 효율성을 검증할 수 있다. 이 정보는 심도 있는 분석을 수반하여 향후 교통정보 예측, 혼잡상황 회피 등의 다양한 응용의 진화를 가능하게 한다.
사용자의 인터넷 환경이 점차 무선 접속을 통한 인터넷의 사용과 실시간 응용 데이터의 사용이 늘어가는 주세에 따라, 이동 인터넷 서비스를 하기 위한 방안으로 Mobile IPv6(MIPv6)가 제시되었다. 그러나 MIPv6에서, 현재 표준대로 핸드오프를 하는 경우에 길게는 수초에 이르는 핸드오프 지연이 생기고 그로 인한 패킷의 유실과 지연이 초래된다. 이것은 멀티미디어 스트리밍과 같이 실시간 데이터의 경우 치명적인 단점이 된다. 이에 이동노드가 외부 네트워크로 이동하는 경우 낮은 지연을 가지는 핸드오프 방법으로 fast핸드오프 방법이 있다. fast핸드오프는 히스토리 파일에 있는 임의의 한 이동노드가 전에 방문한 셀들에 대한 정보를 사용하여 이동전에 등록에 관한 패킷을 다음 이동할 셀 외부에이전트에게 미리 전송하고 이동을 하는 방법이다. 이 논문에서는 무선 단말의 이동 패턴 및 캐쉬 내 방향그래프(Directed Graph) 형식으로 작성한 히스토리 파일을 이용하여 이동성 예측 실패 시 패킷소실을 없앨 수 있는 방안에 대해 제안한다.
모바일 환경이 언제, 어디서든지 원하는 서비스나 콘텐츠에 접근할 수 있다는 장점에도 불구하고, 모바일 단말기는 여러 가지 취약한 단점들을 가지고 있다. DMB, 인터넷, 모바일 등에 대한 콘텐츠 또는 정보의 양이 거대하게 증가하면서 사용자는 때때로 자신이 원하는 콘텐츠를 찾는데 어려움을 겪게 되며, 많은 시간을 소비하게 된다. 발전하는 모바일 환경 및 단말기의 장점을 최대한 이용할 뿐만 아니라 모바일 단말기가 가지는 제약 사항들의 한계를 극복하여 사용자가 원하는 정보 및 콘텐츠를 언제 어디서나 빠른 시간에 이용할 수 있는 모바일 환경에 적합한 추천시스템의 필요성은 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 서버 중심의 추천시스템을 개선하여 클라이언트와 서버간의 데이터 교환을 통하여 추천 정확도를 높일 수 있는 추천시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 히스토리를 이용하며, 클라이언트에서는 모바일 단말기 사용자만의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였고, 서버에서는 협업 필터링을 통해 다른 사용자의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과는 서버 중심의 추천시스템 보다 더 높은 정확도를 제공할 수 있다는 것을 보여준다.
대화 시스템에서 사람과 기계와의 모든 발화에서 발생하는 상황들을 모두 규칙화할 수 없기 때문에 자연스러운 대화가 단절되는 breakdown 현상이 빈번하게 일어날 수 있다. 이런 현상이 발생하는 이유는 다음과 같다. 첫째, 대화에서는 다양한 도메인이 등장하기 때문에 시스템이 커버할 수 있는 리소스가 부족하며, 둘째, 대화 데이터에서 학습을 위한 annotation되어 있는 많은 양의 코퍼스를 보유하기에는 한계가 있으며, 모델에 모든 대화 흐름의 히스토리를 반영하기 어렵다. 이런 한계점이 존재함에도 breakdown detection은 자연스러운 대화 시스템을 위해서는 필수적인 기능이다. 본 논문은 이런 이슈들을 해소하기 위해서 memory attention기반의 새로운 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 대화내에 발화에 대해 memory attention을 이용하여 과거 히스토리가 반영되기 때문에 자연스러운 대화흐름을 잘 detection할 수 있으며, 기존 모델과의 성능비교에서 state-of-the art 결과를 도출하였다.
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
스마트폰의 빠른 확산과 웹 기술의 발전과 더불어 스마트폰을 통한 불법 콘텐츠 유출 가능성이 심화됨에 따라 스마트폰 포렌식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰 내 증거 데이터는 기존의 모바일 디바이스에서 제공되었던 문자메시지, 송수신 히스토리 정보 외에 이메일, 웹 검색 히스토리, 사용자 이동경로, 소셜 네트워크 클라이언트 파일도 중요한 기록 정보로 제공된다. 이에 본 연구에서는 스마트폰 내 저장되어 있는 불법 콘텐츠 사용 흔적을 추출하여 소셜 네트워크에서의 불법 콘텐츠 유통 상황을 대응하고자 한다.
본 논문은 제주 택시 텔레매틱스 시스템에 축적되고 있는 택시들의 실제 이동 히스토리 정보를 이용하여 노변-차량 네트워크를 설계하는데 필요한 통신 분석기를 구현한다. 구현된 분석기는 지도처리, 좌표변환, 거리 환산 등 기본적인 사용자 인터페이스와 함께, DSRC 프로토콜에 따르는 전송 거리 등과 같이 노변-차량 통신에 있어서의 분석에 필요한 환경인자를 설정할 수 있다. 히스토리에 포함된 이동객체 위치 정보를 기반으로 현재의 RSU 배치에 대해 연결성을 계산함은 물론 각 객체의 시간적인 이동에 따라 객체들이 RSU에 연결되는 시간과 연결이 불가능한 시간 간격 등을 측정하여 현재의 배치가 시스템의 요구사항에 부합하는지 결정할 수 있다. 결국, 본 시스템은 RSU 들간의 연결성을 실제 데이터를 기반으로 분석할 수 있도록 하여 설계자로 하여금 효율적인 RSU 배치, 연결성 예측, 추후계획 등을 가능하게 한다.
본 논문에서는 WSN(wireless sensor networks)과 RFID(radio frequency identification) 시스템을 통합하여 이용할 수 있는 통합 RFID 미들웨어에서의 효과적인 캐슁 기법을 제시한다. 통합 RFID 미들웨어가 운영되는 환경은 연결된 RFID리더로부터 대규모의 데이터가 입력되고, 다수의 무선 센서로부터 끊임없이 데이터가 입력되는 상황을 가정하고 있으며 또한 특정 목적을 위해 과거에 센서로부터 입력되어 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터도 활용될 수 있음을 가정하고 있다. 따라서 캐슁 기능을 구비한 특정 미들웨어 레이어에서 센서 노드로부터 수신되는 연속 데이터와 분산 저장되어 있는 히스토리 데이터에 대한 신속한 질의 및 응답을 위한 효율적 데이터 처리가 절실히 요구된다. 이를 위하여 본 논문에서 제안되는 캐슁 기법은 기존의 캐슁 기법 기반으로 통합 RFID 미들웨어에 특화하여 데이터 처리의 효율을 높이기 위하여 두가지 방법을 제시하고 있으며, 이는 처리 데이터의 유형에 따라 DSC(data stream cache)와 HDC(history data cache) 로 구분된다. 제안된 캐슁 기법은 다양한 파라미터를 이용한 실험을 통하여 신속한 질의 및 응답이 이루어짐을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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