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- 저자 : 류상현 ( Sanghyun Ryu ) (검색결과 8 건)
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류상현 ( Sanghyun Ryu ),김인혁 ( Inhyuk Kim ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
최근 자료 송수신을 위한 분산 컴퓨팅 시스템들이 다양하게 연구되고 있다. 특히 센서를 이용하는 임베디드 어플리케이션들을 위한 분산 시스템들은 다양한 방면으로 연구되고 있다. 그 중 분산 미들웨어는 다양한 하드웨어 시스템과 응용 시스템 중간에 존재하며 유기적인 연결을 돕는 역할을 해왔다. 분산 미들웨어는 크게 원격 객체 관리를 위한 서버-클라이언트 모델, 메시지 패싱을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 자료 분배를 목적으로 하는 출반-구독 모델로 나눌 수 있다. 이중 출판-구독 모델은 원하는 데이터를 선택하여 다양한 수신 단말에 전송하기에 최적화된 구조를 지닌다. 본 논문에서는 대표적인 출판-구독 모델인 Data Distribution Service 를 소개하고 특정 상황에서 발생할 수 있는 네트워크 집중화를 막기 위해 오버레이 네트워크를 이용하는 기법을 제시한다.
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류상현 ( Sanghyun Ryu ),송창환 ( Changhwan Song ),장현수 ( Hyunsu Jang ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
사용자 적응형 추천 시스템의 목적은 사용자의 선호도와 행동 정보 등을 분석, 분류하여 그를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하거나 선호 할 만한 서비스를 사용자에게 추천하여 사용자 편리성을 높이는 것이다. 그러나 기존의 추천 시스템은 새로운 사용자의 등장이나 새로운 서비스의 등장 시 분석에 많은 시간을 필요로 하거나, 과특성화와 희귀성이라는 특성으로 인한 추천 서비스 단순화 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자 등장 시 결정 트리를 이용한 분류로 분석시간을 줄이고, 새로운 아이템의 등장 시 분석시간의 감소와 다양한 사용자 중심적인 추천을 위해 대리자를 이용한 사용자 군집화와 추천을 수행하는 새로운 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델을 분석하여 위의 문제점들이 어떻게 해결되는지 설명한다.
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웹 문서의 정보블럭 식별을 통한 효과적인 사용자 프로파일 생성방법
류상현(Sanghyun Ryu),이승화(Seunghwa Lee),정민철(Minchul Jung),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.2C
최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.
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임베디드 시스템을 위한 경량화된 DDS 미들웨어의 설계
류상현 ( Sanghyun Ryu ),김인혁 ( Inhyuk Kim ),엄영익 ( Young Ik Eom ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
최근 분산된 노드들 간의 자료를 송수신하는 임베디드 어플리케이션들이 증가함에 따라 이를 지원하기 위한 분산 미들웨어도 함께 발전하고 있다. 분산미들웨어는 원격 객체 관리를 위한 클라이언트-서버 모델, 큐를 이용한 메시지 전송을 목적으로 하는 메시지 패싱 모델, 분산 컴퓨팅 환경에서 자료의 전송을 목적으로 하는 출판-구독 모델이라는 3가지 모델로 분류 된다. 본 논문에서는 3가지 분산 미들웨어 모델들에 대하여 살펴보고 출판-구독 모델의 대표적 분산미들웨어인 Data Distribution Service를 소개한다. 또한 출판-구독 모델이 단말 간 P2P를 지원함에 따라 생기는 문제점인 과다한 트래픽을 해결하기 위해 자료들을 그룹화 시켜 전송하거나 특정 토픽에 관련된 자료들을 미리 예약된 채널을 통해 전송하는 기법들을 제안하고 일반 DDS와 비교를 통해 그 효과를 예측해본다.
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유비쿼터스 환경에서 상황 인지 정보를 이용한 적응형 추천 서비스 기법
최정환(Jung Hwan Choi),류상현(Sanghyun Ryu),장현수(Hyunsu Jang),엄영익(Young Ik Eom) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.3
최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 개인화된 서비스를 제공하기 위한 다양한 서비스 모델들이 제안되어 왔으며, 특히, 사용자에게 개인화된 서비스를 선응적으로 제공하기 위한 다양한 추천 서비스 기법들이 고안되었다. 그러나, 기존의 기법들은 수 많은 데이터를 여과 과정 없이 분석함으로써 추천의 효율성이 떨어지며, 한정된 상황 인지 정보만을 추천 요소로 고려하기 때문에 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 현재 상황에 가장 적합한 서비스를 제공하는 적응형 추천 서비스 기법을 제안한다. 본 기법은 사용자의 선호도 예측을 위해 누적된 사용자와 장치 간의 상호작용 상황 정보들을 이용하며, 군집 및 협업 필터링 기법을 이용하여 사용자에게 현재 상황에 적응적인 서비스를 추천한다. 군집 기법을 통해 사용자의 현재 위치에 근접한 데이터만을 분석함으로써, 추천의 효율성을 높이며, 협업 필터링을 이용하여 누적된 정보들이 충분하지 않은 상황에서도 정확한 추천을 보장한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통해 본 기법의 성능 및 신뢰성을 평가한다. With the emergence of ubiquitous computing era, various models for providing personalized service have been proposed, and, especially, several recommendation service schemes have been proposed to give tailored services to users proactively. However, the previous recommendation service schemes utilize a wide range of data without any filtering and consider the limited context-aware information to predict user preferences so that they are not adequate to provide personalized service to users. In this paper, we propose an adaptive recommendation service scheme which proactively provides suitable services based on the current context. We use accumulated interaction contexts (IC) between users and devices for predicting the user’s preferences and recommend adaptive service based on the current context by utilizing clustering and collaborative filtering. The clustering algorithm improves efficiency of the recommendation service by focusing and analyzing the data that is collected from the locations nearby the users. Collaborative filtering guarantees an accurate recommendation, even when the data is insufficient. Finally, we evaluate the performance and the reliability of the proposed scheme by simulations.
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한강학(Kang-hak Han),류상현(Sanghyun Ryu),엄영익(Young Ik Eom) 한국정보과학회 2010 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.37 No.2B
DDS는 실시간 통신을 위해 OMG가 설계한 Publish/Subscribe 기반의 미들웨어 명세서이다. DDS에서는 하나의 노드가 생성하는 정보를 다수의 노드가 실시간으로 전송받아야하기 때문에 멀티캐스트가 필수적이다. 현재까지 개발된 DDS 구현체에는 DDS만의 멀티캐스트 방식이 정의되어 있지 않고 기존의 IP 멀티캐스트 방식을 따르고 있다. 그러나 기존 IP 멀티캐스트 방식은 라우터 기반의 멀티캐스트 방식으로 Class D 멀티캐스트 주소 및 멀티캐스트 그룹 설정 제한, 멀티캐스트 라우터 장비 등이 요구되어 확장성에 한계를 보인다. 이러한 IP 멀티캐스트에 대한 대안으로 오버레이 멀티캐스트가 있다. 오버레이 멀티캐스트는 종단 호스트 레벨에서 멀티캐스트를 수행하므로 망 구성에 있어 제한이 없다. 따라서 DDS가 다양한 네트워크에 적용되기 위해서는 오버레이 멀티캐스트가 IP 멀티캐스트 보다 적합하다. 본 논문은 트리기반 오버레이 멀티캐스트 기법을 DDS에 적용할 것을 제안한다. 트리 구조를 통해 송신 노드의 과부하를 분산시키고, 이를 위해 Domain Participant가 Virtual Publisher를 생성할 수 있도록 한다.
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Ta / NiFe / Co / Cu / Co / NiFe / FeMn 스핀밸브구조에서 Ar 압력과 Co 사이층 두께에 따른 GMR 특성 변화
최연봉(Yeonbong Choi),류상현(Sanghyun Ryu),조순철(Soonchul Jo) 한국자기학회 1999 韓國磁氣學會誌 Vol.9 No.2
We have studied changes of coercivity (Hc), exchange anisotropy field (Hex) and MR ratio in glass/Ta/NiFeⅠ/CoⅠ(t)/Cu/CoⅡ(3/4 t)/NiFeⅡ/FeMn spin valve structures by changing Ar pressure and thicknesses of Co layers using DC, RF sputtering methods. We obtained minimum coercivity of 2.8 Oe at 4 mTorr of Ar pressure, exchange anisotropy field of 50.0 Oe at 6 mTorr and 5.3 % of MR ratio at 10 mTorr. Also, we obtained 3.0 Oe of coercivity at 40 Å of CoⅠ layer, 65.9 Oe at 13 Å and 4.7 % of MR ratio at 27 Å and 34 Å by changing the thicknesses of Co layers.
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