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CNN과 주파수 대역 특성을 활용한 신호 세기 기반 Wi-Fi 채널 탐지 방법 연구 및 그 활용
http://doi.org/10.5626/JOK.2020.47.3.335
모바일 기기에 있어 Wi-Fi 채널 스캔은 인터넷 접속을 개시하여 원활한 서비스 이용을 가능케하고, 연결 수립 이후에도 주기적으로 발생하여 안정적인 링크 유지를 지원하는 필수적인 작업이다. 하지만 불필요한 채널까지 탐색하는 비효율적인 동작은 자원의 낭비와 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 저전력 안테나로 수집한 주파수 대역 신호 세기의 특성을 CNN을 통해 학습하고, 이에 기반하여 빠르고 정확한 Wi-Fi 채널 탐지 방법을 제안한다. 실험을 통해 다양하게 분포한 AP에 대해 높은 채널 탐지 정확도를 보였고, 이를 기존 Wi-Fi의 스캔 동작 보조에 활용할 시 기대되는 성능 향상을 분석하였다.
주제 핵심어 기반 감정 분석을 통한 프로 스포츠 팬 사이트에서의 여론 분류 기술
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.390
본 연구에서는 한국 프로 스포츠 공식 사이트의 팬 게시물을 대상으로, 핵심 키워드를 이용하는 감정 분석 방법에 기반을 둔 여론 분류 방법을 제시하였다. 본 연구팀은 커뮤니티의 특별한 커뮤니케이션 방식이나 단어의 사용을 감안할 수 있는 방법에 대해 연구하였고, 주제의 특징이나 커뮤니티의 은어중 빈도를 기반으로 중요한 단어를 핵심어로 정의하였다. 또한, 우리는 핵심어 단어 풀의 사용 및 핵심어와의 인접 관계를 활용한 새로운 감정 분석 방법을 제시하였고, 실제 커뮤니티의 3년치 데이터셋을 통해 주제 핵심어 기반 감정 분석이 기존의 일반적인 방법에 비해 효과적으로 커뮤니티 환경을 반영하고 있음을 실험을 통해 확인하였다.
