모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.179-183
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2000
By spread of Internet, we become to use several of communication such as email, ICQ, VoIP etc. But as become convenient to use, user must be aware of variety of information regarding the media and partner user. The forecast is that this problem grows larger and larger as new media are brought in the expanding communications network. In this research, we suggest an agent MIA (Media Integration Agent) that manages the information instead of user. The MIA is an agent that obtains situation of user, and dynamically exchanged addresses and tendency of using medias in form of vCard. By use of this, user can choose better communication media. Accordingly seamless communication environment that user doesn't have to be aware of various information is formed.
DS-CDMA 시스템에서 다중접속간섭(MUl)을 제거하는 기법으로 adaptive array 안테나와 간섭제거기 (CCI canceller)가 고려되고 있다. 이들 기법은 사용자 수가 증가함에 따라 MUI 제거과정에서 각기 다른 문제점을 가지고 있다 따라서, 각 기법의 문제점을 보완하여 효과적으로 MUl를 제거할 수 있는 방안이 요구된다. 이에 대한 방안으로 adaptive array 안테나와 간섭제거기를 직렬로 접속하는 방식이 연구되고 있다. 직렬 접속 방식의 기존 연구에서는 2개의 간섭선호에 대한 MUl 제거 효과를 분석하였지만 사용자 수에 따른 정 량적인 BER 개선에 대한 해석은 고려하지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 DS-CDMA 시스템에 adaptive array 안테나와 간섭제거기를 직렬로 접속하는 수신 시스템을 도입하여 사용자 수에 따른 BER 개선 정도를 정량적으로 분석하였다. 성능 분석 방법으로 adaptive array 안테나만을 채용하는 경우와 직렬 접속하는 경우 를 고려하여 이론 해석과 시융레이션을 수행하고 이의 결과를 비교.분석하였다 결과에 의하면 adaptive a array 안테나만을 채용한 경우는 사용자 수와 간섭신호의 수선방향에 따라 MUI 제거과정에서 문제점이 발생 하였고 이러한 문제점을 직렬접속 방식으로 보완할 수 있음을 확인하였다. 결과적으로 직렬접속 방식을 사용 하여 효과적으로 MUI를 제거할 수 있었으며, 큰 BER 개선을 달성할 수 있었다.
본 연구는 아이템 현금거래를 단순한 정적인 체계로 접근하는 기존 연구와 달리, 거래의 진화과정에 대한 역사적 분석을 통해 아이템 현금 거래를 복잡적응계(CAS)로서 접근하였다. 아이템 현금거래는 가상경제와 현실경제 간의 융합을 보여주는 복합적 현상으로 시간에 따라 아이템의 생산과 소비 과정이 역동적으로 진화하고 있다. 본 연구는 첫째, 초기 아이템 거래가 단일한 행위자에 의해 설계된 의도적 체계가 아니라 내생적으로 창발하였음을, 둘째, 초기 거래 이후 아이템 거래는 다양한 행위자들(개인유저, 작업장, 게임 기업, 유저 커뮤니티, 중개인 등)이 자발적으로 참여하는 복잡하고 역동적인 체계로서 거래안전성과 효율성을 증가시키는 방향으로 자기조직화하고 있음을, 셋째, 복작접응계로서 아이템 거래 체계는 내부 행위자들의 욕구를 상호보완해주고 긍정적 피드백이 강력히 작동하고 있음을 분석하였다. 본 연구의 결과는 아이템 현금거래의 창발과 진화에 대한 이해가 부재한 인위적 규제가 체제 효율성을 왜곡시켜 비의도적인 정책 실패를 야기할 수 있다는 함의를 제공한다.
Kim, Nak-Myeong;Kim, Mee-Ran;Kim, Eun-Ju;Shin, Su-Jung;Yu, Hye-In;Yun, Sang-Boh
ETRI Journal
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제30권1호
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pp.21-32
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2008
Cognitive radio (CR) has been proposed as an effective technology for flexible use of the radio spectrum. The interference between primary users and CR users, however, becomes a critical problem when they are using adjacent frequency channels with different transmission power levels. In this paper, a robust CR orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) architecture, which can effectively suppress interference to nearby primary users and overcome adjacent channel interference (ACI) to the CR user, is proposed. This new approach is characterized by adaptive data repetition for subcarriers under heavy ACI, and adaptive time spreading for subcarriers near the borders of the CR user's spectrum. The data repetition scheme provides extra power gain against the ACI coming from primary users. Time spreading guarantees an acceptable interference level to nearby primary users. By computer simulation, we demonstrate that, under a CR environment, the proposed CR OFDM architecture outperforms conventional OFDM systems in terms of throughput and BER performance.
Human Adaptive Mechatronics(HAM) is a new concept which was proposed in our university's research project sponsored by Japanese Ministry of Education, Sports, Culture, Science and Technology(MEXT), and is defined as "intelligent mechanical systems that adapt themselves to the user's skill under various environments, assist to improve the user's skill, and assist the human-machine system to achieve best performance". In this paper, the concept and key-items of HAM are mentioned. And the control strategy to realize a HAM human-machine system is explained in the case of physical-interface system, i.e. haptic system. The proposed assist-control of a force-feedback type haptic system includes online estimation of a operator's control characteristics, and a `force assist' function implemented as a change in the support ratio according to the identified skill level. We developed a HAM-haptic device test system, executed evaluation experiments with this apparatus, and analyzed the measured data. It was confirmed that the operator's skill could be estimated and that operator's performance was enhanced by the assist-control.
클라우드 컴퓨팅은 인터넷 혹은 인트라넷 기반의 대규모 컴퓨팅 자원을 가상화하여 사용자가 원하는 서비스를 언제 어디서든 제공하도록 하는 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 클라우드 컴퓨팅은 시스템 환경 자체가 대규모의 데이터를 처리하며, 다중 사용자 접속 환경 기반이어서 시스템의 신뢰성이 중요한 요소이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 발생하는 문제(사용자의 요구사항 변경, 자원 결함 발생 등)를 해결하기 위해 시스템 환경 내부의 자원 변화에 대처할 수 있고 결함 포용적인 신뢰성 기반 적응적 스케줄링 기법을 제안한다. 이 기법의 타당성을 검증하기 위해 CloudSim 시뮬레이션 환경에서 실험하였다.
기존의 음성기반 감정인식 기술은 다양한 사용자로부터 수집된 데이터를 기반으로 범용적인 훈련 모델을 생성하고 이를 기반으로 감정을 인식한다. 이러한 음성기반 감정인식 모델링 기술은 개인 사용자의 음성특징을 정확히 고려하기 힘든 방법으로 개인마다 인식 정확도의 편차가 크다. 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 프로프트 레이블링 기법을 활용하여 사용자에게 즉각적으로 감정을 피드백 받아 새로운 모델을 생성하여 적용하는 적응형 음성기반 감정인식 프레임워크를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 적응형 음성기반 감정인식 기법이 기존의 범용적인 모델을 사용하였을 때 보다 정확도가 크게 증가됨을 증명하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4242-4263
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2017
Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) technology has recently attracted significant attention from academia and industry because of it is increasingly important role in improving networks' capacity and data rate. Moreover, MU-MIMO systems for the Fifth Generation (5G) have already been researched. High Quality of Service (QoS) and efficient operations at the Medium Access Control (MAC) layer have become key requirements. In this paper, we propose a downlink MU-MIMO MAC protocol based on adaptive Channel State Information (CSI) feedback (called MMM-A) for Wireless Local Area Networks (WLANs). A modified CSMA/CA mechanism using new frame formats is adopted in the proposed protocol. Specifically, the CSI is exchanged between stations (STAs) in an adaptive way, and a packet selection strategy which can guarantee a fairer QoS for scenarios with differentiated traffic is also included in the MMM-A protocol. We then derive the expressions of the throughput and access delay, and analyze the performance of the protocol. It is easy to find that the MMM-A protocol outperforms the commonly used protocols in terms of the saturated throughput and access delay through simulation and analysis results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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