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- 저자 : 이충희(Chunghui Lee) (검색결과 5 건)
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모바일 소셜 네트워크를 위한 사용자의 선호도 및 이동 패턴을 이용한 친구 추천
이충희(Chunghui Lee),유재수(Jaesoo Yoo),복경수(Kyoungsoo Bok),박용훈(Yonghun Park),임종태(Jongtae Lim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.1
최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해 주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 찾기 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 친구 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하여 선호도가 다른 사용자를 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 사용자의 궤적과 근접하게 이동한 궤적을 찾는 부분으로 나누어진다. 성능 평가를 통해서 친구로 추천된 사용자들의 POI 궤적과 사용자 POI 궤적이 유사함을 확인하였고, POI 궤적의 유사도를 기존 기법과 비교함으로써 제안하는 기법의 우수성을 입증하였다. Recently, it has been studied to recommend the proper information of user’s tendency through the trajectory analysis of moving objects. The existing works often used clustering and pattern matching schemes for application services such as itinerary recommendation and finding friends. However, the clustering scheme has problems that it does not reflect the preference of users and recommend the information through the preference of other users. Since the pattern matching scheme is also performed by comparing the Point of Interests(POI) type and distance of other users, it does not reflect the detailed preference of users. We propose a friends recommendation system that considers the attributes of POIs and the moving patterns of users in order to alleviate the problems of the existing schemes. The proposed scheme is divided into two parts. One is to compute the preference using the attributes of users. Therefore, it filters users that have different preference. The other is to find the trajectories closer to the user’s trajectory using the pattern matching scheme. In order to verify the superiority of the proposed scheme, it is clear through performance evaluation that it shows the high similarity of the recommended two moving patterns by the POI trajectories of users and user’s trajectory. The proposed scheme outperforms the existing scheme in terms of the similarity of POI trajectories.
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비균일한 대규모 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 계층적 다중-홉 클러스터링 기법
김은주(Eunju Kim),이충희(Chunghui Lee),박준호(Junho Park),성동욱(Dongook Seong),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2012 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.39 No.3
무선 센서 네트워크 환경에서 데이터를 효율적으로 수집하기 위한 기법은 질의를 처리하기 위한 핵심적인 기반 기술 중 하나이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합의 효율을 최대화하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시킨다. 하지만 기존 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 비균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 최근 이와 같은 비균일한 센서 네트워크 환경에서 최단거리 홉 카운트 정보를 기반으로 논리적인 홉-수 범위를 이용하여 균등한 클러스터를 구성하는 기법이 제안되었다. 하지만, 이 기법 또한 대규모 센서 네트워크 환경에서 클러스터를 확장시킬 경우, 클러스터에 포함되지 못하는 고아 노드 발생이 증가한다. 이러한 문제점을 고려하여, 본 논문에서는 비균일한 대규모 무선 센서 네트워크 환경에서 확장성을 고려한 계층적인 다중-홉 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 최단거리 홉 카운트 정보를 기반으로 일정한 홉-수에서 각도 범위를 분할하여 멤버 노드를 선정하기 때문에 고아 노드의 수를 감소시키고, 충분한 클러스터 확장성을 가지는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 기존 기법에 비해 고아 노드의 발생이 평균 약 41% 감소하였다. In wireless sensor networks, an energy efficient data gathering scheme is one of core technologies to process a query. The cluster-based data gathering schemes minimize the energy consumption of sensor nodes by maximizing the efficiency of data aggregation. However, since the existing clustering methods consider only uniform network environments, they are not suitable for the real world applications that sensor nodes can be distributed unevenly. A recent scheme proposed a balanced multi-hop clustering scheme in non-uniform wireless sensor networks. The proposed scheme constructs a cluster based on the logical distance to the cluster head using a min-distance hop count. But this scheme also increases occurrence of orphan nodes in case of expanding cluster in large sensor network environments. To solve such a problem, we propose hierarchical multi-hop clustering scheme which consider scalability of cluster in non-uniform large wireless sensor network environments. Our proposed scheme can decrease the number of orphan nodes and has sufficient scalability because our scheme selects member nodes by dividing angle range in regular hop count based on min-distance hop count. Our results of performance evaluation show that orphan nodes decrease about 41% on average against the existing methods.
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무선 센서 네트워크를 위한 상황 인지 데이터 중심 저장 기법
김현주(Hyunju Kim),이충희(Chunghui Lee),성동옥(Dongook Seong),유재수(Jaesoo You) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1A
최근 무선 센서 네트워크의 수집 데이터에 대해 에너지 효율적인 저장 및 질의 처리를 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 데이터 중심 저장 (DCS: Data-Centric Storage) 기법은 인-네트워크 방식 기반의 효율적인 데이터 저장과 질의 처리를 위해 제안된 기법이다. DCS 기법은 수집 데이터의 값에 따라 저장 될 위치를 미리 결정하여 각 데이터가 발생시 해당 위치에 인-네트워크 방식으로 저장한다. 이를 통해 질의 처리시 불필요한 질의 배포를 최소화 시킨다. 하지만 기존에 제안된 DCS 기법들은 수집되는 데이터의 발생 범위를 고정적으로 설정한다. 따라서 시기별로 상이한 범위의 데이터가 발생되는 실제 응용에서는 저장 공간 활용의 불균등을 초래하여 네트워크 수명을 단축시킨다. 본 논문은 시간이 지남에 따라 변화 하는 데이터 발생 패턴에 상황 적응적인 범위 설정 기법을 적용하여 네트워크 전반에 걸쳐 노드들의 저장 공간을 균등하게 사용하는 상황 인지 데이터 중심 저장 방식을 제안한다. 또한 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 DCS 기법과 성능을 비교평가 한다.
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비균일한 대규모 무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 계층적 다중-홉 클러스터링 기법
김은주(Eunju kim),이충희(Chunghui Lee),박준호(Junho Park),성동욱(Dongook Seong),유재수(Jaesoo Yoo1) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2D
무선 센서 네트워크 환경에서 효율적인 데이터 수집 기법은 핵심적인 기반 기술 중 하나이다. 클러스터 기반의 데이터 수집 기법은 데이터 병합의 효율을 최대화하여 센서 노드들의 에너지 소모를 최소화시킨다. 하지만 기존 클러스터링 기법은 균일한 네트워크 환경만을 고려하여 비균일하게 배포될 수 있는 실제 환경에는 적합하지 않다. 최근 이와 같은 비균일한 센서 네트워크 환경에서 최단거리 홉 카운트 정보를 기반으로 논리적인 홉-수 범위를 이용하여 균등한 클러스터를 구성하는 기법이 제안되었다. 하지만 기존 기법은 대규모 센서 네트워크 환경에서 클러스터를 확장시킬 경우 클러스터에 포함되지 못하는 고아 노드 발생이 증가한다. 이러한 문제를 고려하여 본 논문에서는 비균일한 대규모 무선 센서 네트워크 환경에서 계층적 다중-홉 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 일정한 홉-수에서 각도 범위를 분할하여 멤버 노드를 선정하기 때문에 고아 노드의 수를 감소시키고 높은 확장성을 보장한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 고아 노드의 발생이 평균 약 41% 감소하였다.
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