• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권10호
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• pp.1-9
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• 2008

본 논문에서는 반직교 기반 사용자 선정과 제로 포싱(zero-forcing) 빔 형성에 기반한 간단하면서도 효율적인 세 셀 단위 셀 협력 전송 방법을 제안한다. 육각 셀룰라 시스템 모델에서 각 셀마다 두 그룹의 사용자를 갖는 와이너 (Wyner) 채널 모델에 대해서, 제안한 제로-포싱 협력 전송 방식의 합 전송율의 상계치는 송신 안테나 수와 사용자수의 이중 로거리듬(logarithm)에 비례함을 보인다. 모의 실험 결과는 제안된 협력 전송 방식의 효율성을 확증하며, 사용자 수에 따른 합 전송율은 상계치와 거의 같음을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.83-91
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• 2013

인간의 많은 작업이 컴퓨터를 이용하여 수행됨에 따라 HCI(Human-Computer Interaction)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HCI 연구의 한 가지 목표는 좀 더 일관성 있는 시스템의 설계를 제안하는 것이다. 사용자의 관점에서 일관성을 평가하기 위한 대표적인 인지모형으로 TAG(Task Action Grammar), GOMS(Goals - Operators - Methods - Selection Rule), 그리고 GTN(General Transition Network)이 있다. 이 중 TAG는 규칙스키마의 개수를 가지고 시스템의 일관성을 평가한다. 즉, 사용자가 시스템을 이용하여 작업을 할 때 익혀야 할 규칙스키마의 개수가 적으면 적을수록 그 시스템의 일관성은 높다는 것이다. 이 논문에서는 TAG에서 시스템의 일관성을 측정할 때 단순히 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 역시 중요한 고려 대상이 되어야 한다는 것을 보이고자 한다. 즉, 규칙스키마 사이의 거리가 짧으면 짧을수록 모든 규칙스키마를 습득하기가 쉬워질 것이다. 실험결과 이 가설은 확인되었다. 따라서 시스템을 설계할 때 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 고려되어야 할 것이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.241-244
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• 2000

In this paper, we investigate performance of OFDM employing macrodiversity selection on a shadowed multipath channel to reduce the effects of long-term shadowing. Three different situations are considered： independent shadowing with equidistant ports, independent shadowing with non-equidistant ports, and correlated shadowing. Numerical results show that OFDM performance is improved as the number of macrodiversity ports increases. In the situation where the user is much closer to certain port(s), performance becomes worse compared to that of the equidistant situation. In addition, as the correlation increases among the ports, the advantage of macrodiversity is reduced.

• 경영과학
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• 제18권2호
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• pp.117-124
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• 2001

This paper presents a machining parameter selection approach using an evolutionary computation (EC). In order to perform a successful material cutting process, the engineer is to select suitable machining parameters. Until now, it has been mostly done by the handbook look-up or solving optimization equations which is inconvenient when not in handy. The main thrust of the paper is to provide a handy machining parameter selection approach. The EC is applied to rapidly find optimal machining parameters for the user\\`s specific machining conditions. The EC is basically a combination of genetic a1gorithm and microcanonical stochastic simulated annealing method. The approach is described in detail with an application example. The paper concludes with a discussion on the potential of the proposed approach.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권8B호
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• pp.1159-1169
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• 2010

This paper introduces the mobility-adaptive QoE provisioning solution. The key is placed on the intelligent selection of access network depending on the QoE criteria classified by the user mobility and the bandwidth demand for service. We further focus on the network-based smart handover scheme using the mobility-adaptive handover decision and the enhanced MIH-FMIP framework. The concept is the network-based calm service and the balance in order to facilitate vertical and seamless handover. In result, it is figured out that our solution improves QoE performance by selecting appropriate access network, repressing handover occurrence, and reducing handover delay as well.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권4호
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• pp.1309-1319
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• 1996

The research for the classification of the natural defects in welding zone is performd using the neuro-pattern recognition technology. The signal pattern recognition package including the user's defined function is developed to perform the digital signal processing, feature extraction, feature selection and classifier selection, The neural network classifier and the statistical classifiers such as the linear discriminant function classifier and the empirical Bayesian calssifier are compared and discussed. The neuro-pattern recognition technique is applied to the classificaiton of such natural defects as root crack, incomplete penetration, lack of fusion, slag inclusion, porosity, etc. If appropriately learned, the neural network classifier is concluded to be better than the statistical classifiers in the classification of the natural welding defects.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1407-1413
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• 2008

개인들의 생활양식이 변화함에 따라 소비성향도 크게 변화하고 있다. 개인이 지니고 있는 독특한 생활양식은 소비생활에 많은 차이를 보이고 있다. 최근 들어 개인의 소비 패턴은 신용 카드 사용에 따른 많은 변화를 보이고 있다. 특히 개인의 생활양식 또는 카드 브랜드의 지각과 품질에 대한 지각 차이가 카드 선택의 많은 차이를 보이고 있다. 따라서 신용 카드 회사에서는 카드 사용자들의 특성을 분석하고자 많은 연구를 시도하고 있다. 그렇지만 개인의 생활양식과 카드에 대한 브랜드, 품질 지각 및 카프 선택의 관계 구조를 명확하게 연구한 사례는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 각 요인간의 관계구조를 분석하여 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 기초를 제공하고자 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-8
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• 2008

멀티미디어 서비스의 QoS가 전송 지연 및 패킷 손실에 의하여 현저히 저하될 수 있으므로, 멀티미디어 데이터의 전송 동안 셀 부하와 무선 링크의 에러에도 불구하고 연속적인 QoS를 유지하는 것이 필요하다. 본 논문은 이종 망상에서 멀티미디어 서비스의 QoS를 지원하기 위한 셀 선정 방법을 다룬다. 제안된 방식은 사용자 시스템 선호도, 통신비용, 셀 부하 그리고 전송지연과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정 방법에 근거한다. 이 방법은 이진 논리를 사용하는 경우보다 의사 결정 시 평가 항목의 오차가 총체화된 평가치에 완만한 변화를 유발하고 최종적인 기준치를 변화시켜 셀 선정의 유연선을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가하고, 제시한 셀 선정 방법이 이동 단말기에게 최적의 성능을 제공함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.273-285
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• 2024

교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.345-352
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• 2013

최근 스마트 기기 사용자의 증가에 따라 모바일 음악에 대한 수요와 생산이 꾸준히 증가하고 있다. 이에 따라 대중화된 음악의 폭이 넓어지면서 사용자가 선호하는 음악에 대한 선택의 기준 또한 매우 다양해지고 복잡해지는 추세이다. 이러한 이유로 모바일 환경에서 사용자 개인이 선호하는 음악을 정교하게 추천하기 위한 지능적 음악 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 음악 추천시스템은 청취로그를 이용한 단순 추천 방법을 사용하고 있어 사용자의 선호도를 제대로 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 개인화된 적응형 음악 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 계층적 의사결정 도구인 AHP를 이용하여 사용자의 개개인의 음악적 선호도를 반영한 음악 추천이 가능토록 하였으며, 베이지안 네트워크 기반의 사용자 피드백 통해 지속적인 사용자의 음악적 선호도를 반영하도록 하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 12명의 실험자를 각각 3명씩 4그룹으로 나누어 실험하였으며 그 결과 87.5%의 추천 만족도를 얻었다.