Information and Communications Magazine (정보와 통신)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

u -Office 서비스 추론 기술을 위한 기계학습 기반 알고리즘

  • Published : 2015.03.31
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Abstract

본고에서는 u-Office 서비스를 실현하기 위하여 이동 단말 기기로부터 수신한 사용자의 시간 및 위치 이동 정보를 이용해서 사용자에게 유용한 서비스를 제공하는 데 필요한 사용자 맞춤형 서비스 제공 통합 프레임워크 및 추론 기술 알고리즘에 대해 기술하고자 한다. 사용자 맞춤형 서비스제공 통합 프레임워크는 사용자 이동단말기 및 시간 및 이동 데이터를 저장하는 AP, AP의 데이터를 수집하는 데이터베이스, 사용자 이동 단말 어플리케이션 등으로 구성되어있으며, 사용자의 시간 및 위치 정보를 학습하여 이동 경로를 예측하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 사용된 기계학습 기반 추론 알고리즘에 대하여 알아본다. u-Office 서비스를 실현하기 위하여 실제로 캠퍼스 및 교실범위로 구현한 사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 프레임워크에 대해 알아보고 제공 가능한 서비스에 대하여 논의한다.

Keywords

References

  1. 조용수. "u-Office 무선 네트워크 기술." 한국통신학회지(정보와통신) 31.4, 2014, pp. 107-108.
  2. V. N. Vapnik, and V. Vapnik. Statistical learning theory. Vol. 1. New York: Wiley, 1998.
  3. 김승혜, 박병철, 박형곤. "사용자 패턴기반 맞춤형 서비스 제공 프레임워크에 관한 연구." 한국통신학회 학술대회논문집, 2014, pp. 74-76.
  4. N. Brownlee, C. Mills, and G. Ruth, "Traffic flow measurement: Architecture." IETF RFC 2722, October 1999
  5. 이재구, 이태훈, 윤성로. "Big Data 분석을 위한 Machine Learning." 한국통신학회지 (정보와통신) 31.11, 2014, pp. 14-26.
  6. 홍은재, 김승혜, 박병철, 박형곤. "사용자 경로 추론을 위한 곡선 적합 성능 비교." 제 25회 통신정보 합동학술대회, 2015년 4월.
  7. 박선호, 최승진. "계층적 가우시안 프로세스 회귀모델." 한국정보과학회 학술발표논문집 37.2A, 2010, pp. 66-67.
  8. C. E. Rasmussen., C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press, 2006
  9. B. E. Boser, I. M. Guyon, and V. N. Vapnik. "A training algorithm for optimal margin classifiers." Proceedings of the fifth annual workshop on Computational learning theory. ACM, 1992.
  10. C. W. Hsu, C. C. Chang, and C. J. Lin. "A practical guide to support vector classification." National Taiwan U., (http://www.csie.ntu.edu.tw/cjlin/papers/guide/guide.pdf), 2003.
  11. D. Anguita, A. Ghio, S. Ridella, D. Sterpi, "K-Fold Cross Validation for Error Rate Estimate in Support Vector Machines." Proceedings of the 2009 International Conference on Data Mining (DMIN), Jan 2009, pp. 291-297
  12. Developers, Android. "Google cloud messaging for Android." Feb 2014. (http://developer.android.com/google/gcm/index.html)
  13. W. Wang, Z. Xu, W. Lu, and X. Zhang, "Determination of the spread parameter in the Gaussian kernel for classification and regression." Neurocomputing, vol.55, no. 3, pp. 643-663, 2003. https://doi.org/10.1016/S0925-2312(02)00632-X
  14. E. Alpaydin, Introduction to machine learning. MIT Press, 2014.
  15. H. Motulsky, and A. Christopoulos. Fitting models to biological data using linear and nonlinear regression: a practical guide to curve fitting. Oxford University Press, 2004.
  16. S. Kim, E. Hong, B. Park and H. Park " A User Customized Service Provider Framework based on Machine Learning," International Conference on Ubiquitous and Future Networks (ICUFN 2015) , Jul. 2015.