• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.605-613
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• 2013

This research proposes a vibration pattern algorithm to implement the haptic joystick to control a mobile robot at the remote site without watching the navigation environment. When the user cannot watch the navigation environment of the mobile robot, the user may rely on the haptic joystick solely to avoid obstacles and to guide the mobile robot to the target. To generate vibration patterns, there is a vibration motor at the bottom of the joystick which is held by the user to control the motion direction of the mobile robot remotely. When the mobile robot approaches to an obstacle, a pattern of vibration is generated by the motor, and by feeling the vibration pattern which is determined by the relative position of the mobile robot to the obstacle, the user can move the joystick to avoid the collision to the obstacle for the mobile robot. To generate the vibration patterns to convey the relative location of the obstacle near the mobile robot to the user, Fuzzy interferences have been utilized. To measure the distance and location of the obstacle near the mobile robot, ultrasonic sensors with the ring structure have been adopted and they are attached at the front and back sides of the mobile robot. The precise location of the obstacle is obtained by fusing the multiple data from ultrasonic sensors. Effectiveness of the proposed algorithm has been verified through the real experiments and the results are demonstrated.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-432
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• 2022

전기자동차는 운전자가 바뀌거나 운전자의 주행습관이 바뀜에 따라 SOH가 급격하게 감소할 수 있고, 이러한 운전습관은 배터리에 과부하를 주어 배터리 수명의 단축 및 안전 문제를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 전기자동차의 계기판에 사용자 패턴 변화에 따른 SOH의 변화를, 실시간으로 나타내기 위하여, NASA에서 제공하는 배터리 데이터 세트를 학습하고, 기계학습 모델을 구축 후, 변화된 사용자 패턴을 포함한 배터리에 대해 선형회귀와 ARIMA 모델로 예측하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 변화된 사용자 패턴에 따른 변경된 수명을 예측하는 경우, 배터리 데이터가 많이 확보되었다면 선형회귀가 유용하고, 데이터가 많이 확보되지 않은 경우는 ARIMA 모델이 대안이 될 수 있다는 연구결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.245-248
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• 2005

본 논문에서는 휴대 단말기의 조작을 손쉽게 할 수 있는 새로운 사용자 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스의 기본 개념은 사용자의 휴대 단말 파지 형태를 감지 및 인식해 해당 파지 형태에 가장 적절한 기능을 실행하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자의 파지 형태를 감지할 수 있는 정전 용량 기반 터치 센서를 디스플레이 부를 제외한 모든 면에 장착하고 감지된 파지 형태에 가장 적합한 기능을 제안하는 인식 알고리즘을 장착한 시제품을 제작한다. 제안된 방법의 효용성을 실제 사용자파지 형태 데이터에 기반한 인식률을 측정해 검증하였다.

• 인지과학
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• 제13권4호
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• pp.1-8
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• 2002

인터넷의 성장에 따라 많은 웹사이트가 생기고, 더 많은 정보가 웹사이트에 등록되었다. 웹사이트에 등록되는 정보가 많을수록, 사용자가 원하는 정보를 얻기가 쉽지 않다. 따라서, 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록, 웹사이트 내에 전문(full-text) 검색엔진을 도입하기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 자연어를 이용한 대화를 통해 웹사이트 내의 정보를 습득할 수 있도록 하는 대화형 도우미 에이전트를 개발한다. 제안한 방법은 전통적인 자연어 처리 기법이 아닌 인공지능의 패턴매칭에 기반한다. 사용자가 문장을 입력하면, 한글 전처리과정을 통해 사용자의 문장을 분석하고, 이미 작성되어 있는 지식과의 매칭을 통해 사용자에게 알맞은 대답을 제시한다. 지식은 XML 형식으로 저장되며, 사용자가 입력한 문장과 아주 똑같지 않더라도, 어느 정도의 유사도를 가지고 대답을 이끌어낼 수 있다. 실험결과 동일한 의미를 가진 다양한 형태의 문장을 입력했을 경우에도 동일 패턴임을 인식하여, 사용자가 원하는 결과를 낼 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2490-2506
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• 2022

In Mobile Edge Computing (MEC), attackers can speculate and mine sensitive user information by eavesdropping wireless channel status and offloading usage pattern, leading to user privacy leakage. To solve this problem, this paper proposes a Privacy-preserving and Energy-efficient Offloading Algorithm (PEOA) based on Lyapunov optimization. In this method, a continuous Markov process offloading model with a buffer queue strategy is built first. Then the amount of privacy of offloading usage pattern in wireless channel is defined. Finally, by introducing the Lyapunov optimization, the problem of minimum average energy consumption in continuous state transition process with privacy constraints in the infinite time domain is transformed into the minimum value problem of each timeslot, which reduces the complexity of algorithms and helps obtain the optimal solution while maintaining low energy consumption. The experimental results show that, compared with other methods, PEOA can maintain the amount of privacy accumulation in the system near zero, while sustaining low average energy consumption costs. This makes it difficult for attackers to infer sensitive user information through offloading usage patterns, thus effectively protecting user privacy and safety.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.599-617
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• 2006

최근 모바일 컴퓨팅 시스템에서 위치 기반 서비스(Location Based System: LBS)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 시공간 이동 시퀀스 마이닝은 이동 경로 데이터로부터 사용자 이동 패턴을 추출하는 새로운 마이닝 기법이다. 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 기존의 빈발 패턴 마이닝 기법과 유사하나 몇 가지 차이점이 있다. 빈발 패턴 마이닝은 장바구니 분석에서와 같이 고객이 구입한 아이템과 관련된 것이나 시공간 이동 시퀀스 패턴 마이닝은 사용자 이동 시퀀스 경로를 대상으로 한다. 또한 사용자의 관심도를 반영하기 위해 해당 위치에서의 소요시간을 고려한다. 본 연구는 대표적인 빈발 패턴 마이닝 기법의 하나인 Apriori 알고리즘에 이동 시퀀스 데이터를 적용하여 Apriori_msp 알고리즘을 제안하였으며 성능 평가를 수행한 결과를 제시하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.338-345
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• 2011

Nowadays mobile devices are used for various applications such as making voice/video calls, browsing the Internet, listening to music etc. The average battery consumption of each of these activities and the length of time a user spends on each one determines the battery lifetime of a mobile device. Previous methods have provided predictions of battery lifetime using a static battery consumption rate that does not consider user characteristics. This paper proposes an approach to predict a mobile device's available battery lifetime based on usage patterns. Because every user has a different pattern of voice calls, data communication, and video call usage, we can use such usage patterns for personalized prediction of battery lifetime. Firstly, we define one or more states that affect battery consumption. Then, we record time-series log data related to battery consumption and the use time of each state. We calculate the average battery consumption rate for each state and determine the usage pattern based on the time-series data. Finally, we predict the available battery time based on the average battery consumption rate for each state and the usage pattern. We also present the experimental trials used to validate our approach in the real world.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1A호
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• pp.46-54
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• 2005

본 논문은 사용자의 이동 패턴에 기반한 효율적인 이동 멀티캐스트 기법을 제안한다. 본 논문은 멀티캐스트 서비스를 받기 위해 소요되는 전체 지연 시간을 줄이기 위한 방법으로 이동 노드의 반복적인 이동 성향을 정의한다. 정의된 이동 성향을 바탕으로 지역의 범위에 속하는 외부 에이전트들은 멀티캐스트 라우팅 트리를 활성화된 상태로 유지함으로 이동 노드가 재방문 했을 경우 지연 없이 멀티캐스트 서비스를 즉시 받을 수 있다. 수학적 분석모델을 이용하여 제안된 방안의 성능을 증명하며, 분석 결과는 제안된 방식이 기존의 연동방식 보다 전체 처리 비용과 서비스 지연 시간 측면에서 우수하다는 것을 보여준다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.986-1016
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• 2019

Mobile user interface pattern (MUIP) is a kind of structured representation of interaction design knowledge. Several studies have suggested that MUIPs are a proven solution for recurring mobile interface design problems. To facilitate MUIP selection, an effective clustering method is required to discover hidden knowledge of pattern data set. In this paper, we employ the semi-supervised kernel fuzzy c-means clustering (SSKFCM) method to cluster MUIP data. In order to improve the performance of clustering, clustering parameters are optimized by utilizing the global optimization capability of particle swarm optimization (PSO) algorithm. Since the PSO algorithm is easily trapped in local optima, a novel PSO algorithm is presented in this paper. It combines an improved intuitionistic fuzzy entropy measure and a new population search strategy to enhance the population search capability and accelerate the convergence speed. Experimental results show the effectiveness and superiority of the proposed clustering method.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.81-93
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• 2022

As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.