상황 적응적 웹 기반 스케줄 관리 시스템의 설계 및 구현

권준희,김지영,Kwon Joon-Hee,Kim Ji-Yeong 한국컴퓨터산업학회 2005 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.6 No.2

유비쿼터스 컴퓨팅이 소개된 이후로 컴퓨팅 환경에 대한 관점이 변화하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자가 원하는 서비스를 제공하기 위해서는 상환 정보가 필요하다. 스케줄 관리 시스템은 이러한 상황 정보가 매우 필요한 분야이다. 그러나, 기존의 스케줄 관리 시스템에서는 다양한 상황 정보를 고려하지 않고 있다. 이를 극복하고자, 본 논문에서는 각 사용자의 다양한 상황을 고려한 상황 적응적인 새로운 웹 기반 스케줄 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위해 시스템을 설계하고, 사용자, 시간, 계절, 위치 상황에 이를 적용하여 각 사용자에게 적합한 스케줄을 제공함을 구현결과를 통해 보였다. The concept of ubiquitous computing has changed the way we look at computing. In the ubiquitous computing, the service depends on the contexts. The existing scheduling management systems require the contexts, but does not consider various contexts. In this paper, we design and implement new web-based scheduling management system adaptive to contexts. We implemented our system by using user, time, season, location. The results show that our system suggests a good scheduling.

위치 기반 소셜 네트워크 서비스를 이용한 소셜 검색 엔진

권준희(Joon-Hee Kwon),이동균(Dong-Kyun Lee) 한국정보기술학회 2012 한국정보기술학회논문지 Vol.10 No.3

Recently, there are many researches about social search to perform more effective search using social network. However, the previous social search engine does not show a good result about users location query. In this paper, we propose a new social search engine that overcomes the weak point. The proposed algorithm gets user’s location query using location based social network service. Our method is more effective than previous methods that get user’s location with users profile only. In this paper, we performed experiments using commercial social network service, Twitter and location based social service, Foursquare. The experiment showed that our approach has better results than the pervious work, especially in location query.

상황 인식 환경에서 사용자 태깅을 이용한 모바일 커머스 어플리케이션

권준희(Joon-Hee Kwon) 한국정보기술학회 2008 한국정보기술학회논문지 Vol.6 No.2

Mobile commerce applications need service to help consumers find items related to the situated contexts using collective intelligence. The convergence of collective intelligence and user context enables the effective mobile service. The collective Intelligence is an important features of web 2.0 and the tagging technique realizes it. However, previous researches do not consider a mobile commerce application using tagging in context-aware environment. We present a context-aware web 2.0 application that connects user context and community information. This paper proposes a new mobile commerce application using user tagging in context-aware environment. The proposed method provides information related to the consumer's contexts considering context as the tag. This paper presents the algorithms and a mobile commerce application prototype.

소셜 사물 인터넷 기반의 효율적인 Top-k 검색 기법

권준희(Joon-Hee Kwon),김성림(Sung-Rim Kim) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.6

As Social Network Service users are increasing in number, the usage of data is significantly going up. As Internet of Things (IoT) is expanding, it requires new retrieval methods based on the characteristics of IoT. Search methods in Social IoT environment should consider the relationship between people as well as things. However, there are few researches available on efficient retrieval methods in Social IoT environment. In this paper, we propose a new retrieval method applying the tiered index technique to Social IoT. In the tiered things structure, the higher the value of social relationship is, the lower a tier is and the higher data search priority is. We present an algorithm and a scenario using our method. Our experimental results demonstrate that our method is more efficient than an existing one.

인터넷 지리정보시스템에서 단계화된 지리정보의 효율적인 데이터 검색을 위한 공간 인덱싱 기법

권준희 ( Joon-hee Kwon ),윤용익 ( Yong-ik Yoon ) 한국인터넷정보학회 2002 인터넷정보학회논문지 Vol.3 No.2

최근 인터넷 지리정보시스템에 대한 요구가 증가하면서 효율적인 공간 데이터 검색에 대한 필요성이 커지고 있다. 효율적인 공간 데이터 검색을 위해서는 단계별로 상세화된 데이터를 검색하는 기법이 요구되며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 본 논문에서는 효율적인 공간 데이터 검색을 위한 단계화된 지리정보 데이터 검색을 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 기존의 공간 인덱싱 기법은 단계별 데이터를 검색하는데 비효율적이며, 단계별 데이터를 지원하는 몇 가지 공간 인덱싱 기법도 모든 종류의 단계별 데이터를 지원할 수 없는 문제점을 가진다. 제안된 구조는 모든 종류의 단계별 데이터를 지원하며, 메모리 용량과 검색 시간 모두에서 이전의 공간 인덱싱 기법보다 우수하다. Recently, Internet GIS(Geographic Information Systems) is increasing. From the results, more efficient spatial data retrieval is needed. For more efficient retrieval, a spatial indexing method is needed. This paper proposes an efficient spatial indexing method for levelized geometric data retrieval. Previous indexing methods are not adequate to retrieve levelized geometric data. For the effects, a few indexing methods for levelized geometric data, are known. But these methods support only a few kinds of levelized geometric data. The proposed method supports all kind of levelized geometric data and outperforms to the previous method both in retrieval time and memory capacity.

레벨별로 상세화된 공간 데이터를 위한 새로운 공간 인덱싱 기법

권준희(Joon-Hee Kwon),윤용익(Yong-Ik Yoon) 한국멀티미디어학회 2002 멀티미디어학회논문지 Vol.5 No.4

개념계층에 기초한 규칙 습득과 가정 믿음 네트워크를 이용한 불확실성 추론 시스템의 설계 및 구현

권준희(Joon-hee Kwon),김교정(Kio-Chung Kim) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A

기존의 추론 시스템에서는 데이타베이스로부터 지식을 획득하여 이를 추론에 활용하는 연구가 미미하였다. 본 연구에서는 데이타베이스로부터 추출된 규칙을 바탕으로 추론을 행하는 동적 추론 시스템인 RARA(approximate Reasoning system using Assumption-belief network and Rule Acquisition based on concept hierarchy)를 설계하고 구현하였다. RARA는 데이타베이스 지식 습득기와 불확실성 관리를 위한 동적 추론기로 구성되어 있다. 본 연구에서는 데이타베이스로부터 규칙을 추출할 때 속성중심 귀납법의 특성 규칙 알고리듬인 LQCHR의 균형잡힌 개념 계층 트리라는 가정을 완화한 일반화 알고리듬을 제안하고 구현하였으며, 이를 이용하여 가정-믿음 네트워크의 크기를 줄였다. 또한, 이렇게 생성된 가정-믿음 네트워크와 속성흐름지식을 이용함으로써 추론 결과 값의 신뢰성이 향상되었다.

패션 온라인 커뮤니티 특성이 브랜드 충성도에 미치는 영향 - 라이프스타일 집단 비교

권준희(Kwon Joon hee),고은주(Eunju Ko) 한국마케팅과학회 2005 한국마케팅과학회 학술대회 발표 논문집 Vol.- No.-

  Along with the Internet popularization, the on-line community appeared as a marketing tool and in recent its importance has been gradually increasing. Even in fashion enterprises, the on-line community in an aspect of a way to form the relations with customers with small expenses and finally raise the customer loyalty is being watched with keen interest. The purpose of this study is clarifying the differences of factors affecting to brand loyalty by subdivided group type according to lifestyle. As for this research, on-line survey was conducted by the fashion on-line community members in "daum" portal site and total 404 responses were used for analysis. For the data analysis, descriptive statistics, factor analysis, regression analysis, ANOVA, K-means cluster analysis were used by utilizing the SPSS 10.0 Program.<BR>  The results of this study were as follow: First, it was found that characteristics of fashion on-line community are three factors of "interactivity", "information provision" and "interest provision". Second, the effect of fashion on-line community characteristic on brand loyalty by lifestyle groups showed different results based on "interactivity", "information provision" and "interest provision". It is considered that this study will help fashion enterprises establish an on-line community strategy to induce brand loyalty by analyzing the community utility features of fashion on-line community member.

레벨별 상세화 데이터를 지원하는 공간 인덱싱에 대한 연구

권준희(Joon-Hee Kwon),윤용익(Yong-Ik Yoon) 한국정보과학회 2001 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2Ⅰ

최근 웹 기반 혹은 모바일 기반의 지리정보시스템과, 높은 품질의 공간데이터에 대한 요구가 증대하고 있다. 이를 해결하기 위해서는 레벨별 상세화를 지원하는 데이터가 제공되어야 하며, 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 공간 인덱싱이 필요하다. 그러나, 레벨별 상세화 데이터를 지원하는 공간 인덱싱 기법에 대한 기존 연구는 일부 일반화 연산자만을 지원하고 레벨별 데이터간 일관성을 고려하지 않는다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하고자 일관성이 보장되는 맵 일반화 연산자를 모두 지원하는 공간 인덱싱 기법을 제안한다. 이를 통해 레벨별 상세화를 데이터가 보다 효과적으로 다루어질 수 있다는 의의를 가진다.

MLR 트리 : 다중 레벨 지리정보 데이타의 윈도우 질의를 위한 공간 인덱싱 기법

권준희(Joon-hee Kwon),윤용익(Yong-ik Yoon) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.30 No.5

다중 레벨 지리정보 데이타는 화면 확대와 축소와 같은 윈도우 질의를 통해 다루어질 수 있다. 다중 레벨 지리정보 데이타를 효율적으로 다루기 위해서는 이러한 윈도우 질의를 지원하는 공간 인덱싱 기법이 필요하다. 그러나, 기존의 전통적인 공간 인덱싱 기법은 다중 레벨 지리정보 데이타를 액세스하는데 비효율적이다. 이를 위해 다중 레벨 지리정보 데이타를 위한 몇 가지 공간 인덱싱 기법이 알려진다. 그러나, 이 공간 인덱싱 기법은 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원하지 못한다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 레벨 지리정보 데이타의 윈도우 질의를 위한 공간 인덱싱 기법, MLR 트리를 제안한다. MLR 트리는 우수한 검색 성능을 보이면서도 데이타 중복성이 발생하지 않으며, 이를 실험을 통해 보인다. 이 외에도 MLR 트리는 모든 유형의 다중 레벨 지리정보 데이타를 지원한다. Multi-level geographic data can be manipulated by a window query such as a zoom operation. In order to handle multi-level geographic data efficiently, a spatial indexing method supporting a window query is needed. However, the conventional spatial indexing methods are not efficient to access multi-level geographic data quickly. To solve it, other a few spatial indexing methods for multi-level geographic data are known. However these methods do not support all types of multi-level geographic data. This paper presents a new efficient spatial indexing method, the MLR-tree for window query of multi-level geographic data. The MLR-tree offers both high search performance and no data redundancy. Experiments show them. Moreover, the MLR-tree supports all types of multi-level geographic data.