본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
최근 현대인의 식습관에 의해서 질병의 예방, 관리, 건강증진 등을 제공하는 유헬스케어 서비스의 트랜드가 급속하게 변화하고 있다. 그러나, 유헬스케어 서비스를 제공받는 사용자의 질병정보가 관리서버에 저장되지 않거나 저장되더라도 분석되지 못하는 상황이 발생되어 사용자의 의료서비스에 불편을 주고 있다. 본 논문에서는 유헬스케어 서비스를 제공받는 사용자의 질병 정보를 빅 데이터화하여 시간과 장소에 상관없이 사용지의 빅 데이터 정보를 통해 사용자의 의료 서비스를 원활하게 하는 유헬스케어 서비스 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 사용자의 생체신호 및 건강정보를 측정하고 유무선 통신을 통해 데이터를 의료기관에 전송하며 의료기관에서는 사용자의 의료정보를 빅데이터화하여 사용자의 의료 정보를 분석한 후 다시 사용자에게 피드백 하여 사용자의 질병을 원격 관리한다.
디지털 전환이 가속화되면서 금융 서비스 또한 비대면 서비스의 비중이 높아지고 있다. 최근 모바일 서비스에서 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 경험이 대두되고, 사용자 경험을 향상하기 위한 분석 기법이 출현하고 있다. 정량적 평가에 사용되는 데이터 중 하나인 사용자 리뷰 데이터는 불필요한 정보가 다량 포함되어 있어 개선 방향을 도출해내는 데 많은 시간과 에너지가 소요된다. 따라서 본 연구에서는 코사인 유사도 알고리듬을 활용해 사용자 경험 계층을 기준으로 UX 분석 시스템을 개발하고 검증을 위해 국민은행, 우리은행, 카카오뱅크, 토스의 사용자 리뷰 데이터를 분석하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 개발된 UX 분석 시스템이 사용자 리뷰 데이터의 분석을 통해 효과적으로 UX 분석이 가능한 시스템이라는 것을 증명하였다. 본 연구의 시스템은 빠르게 고객의 피드백을 반영해야 하는 애자일 조직에서 사용자 경험 계층별 개선 방안을 파악하는 데 용이하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Nayoung;Park, Herin;He, Ningning;Lee, Hyeon Young;Yoon, Sukjoon
Genomics & Informatics
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제10권4호
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pp.263-265
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2012
We developed a user-friendly, interactive program to simultaneously cluster and visualize omics data, such as DNA and protein array profiles. This program provides diverse algorithms for the hierarchical clustering of two-dimensional data. The clustering results can be interactively visualized and optimized on a heatmap. The present tool does not require any prior knowledge of scripting languages to carry out the data clustering and visualization. Furthermore, the heatmaps allow the selective display of data points satisfying user-defined criteria. For example, a clustered heatmap of experimental values can be differentially visualized based on statistical values, such as p-values. Including diverse menu-based display options, QCanvas provides a convenient graphical user interface for pattern analysis and visualization with high-quality graphics.
본 논문에서는 하나의 기지국과 두 사용자를 갖는 하향링크 비직교 다중접속 시스템에서 사용자 데이터 전송률의 공정성을 개선하기 위한 전력 할당 기법을 제안한다. 특히, 독립적인 레일레이 채널을 가정하여 평균 사용자 데이터 전송률의 공정성을 극대화하는 전력 할당 기법을 제안한다. 여기서, 공정성의 극대화는 사용자의 평균 데이터 전송률이 동일할 때 얻어진다. 따라서 공정성 평가를 위하여 평균 사용자 데이터 전송률과 총 평균 데이터 전송률의 근사식을 제시한다. 시뮬레이션 결과 분석을 통하여 유도한 평균 데이터 전송률의 근사식을 검증하고, 기존의 전력 할당기법들과 평균 사용자 데이터 전송률 결과를 비교하여 제안하는 기법이 공정성 측면에서 우수함을 보인다.
Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with manufacturing home server system and simulation results.
정보 통신의 확산으로 일반 사용자도 정보 제공 매체 등을 통해 데이터베이스의 정보를 주고 받는 일련의 행위가 일상화되도록 변화되었다. 이러한 환경 변화는 데이터베이스에 대한 사용이 증가되고 사용의 편리성에 상반된 보안의 취약성을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 패킷 분석을 통해 내부인 불법 질의를 탐지하는 방법을 제안한다. SQL 구문에 관련된 패킷을 분석 자료로 구축하기 위해서 네트워크 상의 패킷을 읽어 들여 각 프로토콜별로 헤더를 분석하였다. 패킷 중에서 TCP 세그먼트의 데이터부분에 SQL구문이 있는 경우 SQL 구문을 사용자 권한 정보와 사용자 하드웨어 정보를 이용하여 분석하므로 사용된 SQL 구문이 사용자의 접근 통제 범위내의 질의가 입력되었는지를 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.
본 논문은 손목 착용형 웨어러블 기기를 착용한 사용자의 걸음걸이에서 흔들리는 팔의 패턴을 통하여 사용자를 인증하는 방법을 제안한다. 기기에 내장된 가속도 센서를 이용하여 샘플링된 3축 가속도 센서 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 신호처리 기법을 통해 변환하여 걸음의 주기를 찾고, 푸리에 변환으로 걸음걸이의 주파수와 크기를 특징으로 추출하여, 2D 혼합 가우시안 모델(GMM)로 학습한 뒤, 신뢰구간 검증 방식으로 테스트한다. 실험결과 95%의 신뢰구간에서 사용자 평균 92%로 사용자를 인증함을 보였다.
무선 모바일 환경에서 통신 장비의 에너지와 전송 대역폭의 제한을 해결하기 위하여 방송기법을 사용한다. 기존의 방송 스케줄링 방법들은 고정된 데이터 요청 빈도를 바탕으로 방송 스트림을 구성하기 때문에 사용자의 요구가 동적으로 변화하는 모바일 환경에서 활용하는 것은 비효율적이다. 또한 사용자의 우선순위를 고려하지 않음으로써 요청빈도가 낮은 데이터를 원하는 중요한 사용자가 오랜 시간 대기하는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실제 방송 청취를 시작한 사용자들의 프로파일 정보를 바탕으로 방송 스트림을 구성함으로써 동적인 변화를 반영할 뿐만 아니라, 사용자의 우선순위를 함께 고려함으로써 중요한 사용자의 대기시간을 줄일 수 있는 새로운 스케줄링 방법을 제안하고 실험을 통해 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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