디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
POI 추천을 위한 지리 적응형 어텐션 모델
http://doi.org/10.5626/JOK.2025.52.3.217
POI 추천에 있어서 POI의 위치로 인한 지리적 영향력은 중요한 요소로 작용한다. 그에 따라 POI 추천에 관한 연구들은 거리나 위치 등과 같은 지리적 정보를 활용하여 POI 고유의 지리적 영향력을 정의하고 이를 추출하여 개인화된 추천에 반영하기 위한 연구가 주를 이룬다. 지리적 영향력을 나타내기 위한 연구는 크게 사용자와 POI사이 거리를 기반으로 선호도를 나타내는 거리 기반 영향력과 지역에 위치한 POI들의 특징을 기반으로 지역에 대한 선호도를 나타내는 지역 기반 영향력으로 나누어진다. 이전 연구들에서는 거리 기반 영향력에 초점을 맞추고 있기 때문에 지역에 대한 영향력를 활용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 POI들의 거리 기반 영향력뿐만 아니라 POI가 위치한 지역 기반 영향력을 고려하여, 사용자가 방문한 POI들 각각이 사용자의 특징에 미치는 영향력을 적응적으로 포착할 수 있는 어텐션(Attention) 네트워크 기반 POI 추천 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자 방문 데이터에서 특정 지역의 특성과 사용자의 POI 선호도를 학습하여, 개인화된 추천을 더욱 정확하게 제공한다. 실제 데이터셋 실험 결과, 제안된 방법이 기존 모델에 비해 Prec@10, Recall@10, HR@10 지표에서 각각 약 6∼12%, 8∼10%, 6∼7%의 성능 향상을 이루었다.
효율적인 네트워크 고립을 위한 공격기법에 대한 연구
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.5.489
최근 많은 기기와 사물들이 사물인터넷(Internet of Thing)기술을 이용해 네트워크에 접속하고 있다. 작은 규모를 대상으로 하는 지역 인터넷(Local Area Network: 이하 LAN)망에서도 많은 기기들이 연결되어 네트워크 토폴로지의 복잡성은 매우 커지고 있다. 이런 작은 규모의 네트워크가 모인 대규모 네트워크도 전국단위로 확장 되고 있는 추세이다. 대규모 네트워크 안에서 집중형 혹은 분산형으로 데이터가 모이거나 퍼져나가는 흐름이 만들어지고 있다. 이 흐름은 각종 산업에 유용하게 이용되고 있다. 특히, 국가기반산업에 혹하는 금융, 통신, 군(軍), 발전 시설은 전국단위 인터넷망을 이용해서 상황을 관제하고 긴급한 상황에 대처할 수 있는 데이터의 흐름을 유지하고 있다. 이런 환경을 갖고 있는 네트워크 상황에서 관제나 데이터 수집 및 저장 혹은 데이터 처리를 하고 있는 중요한 기기(Node)나 이 기기를 포함한 작은범위의 네트워크(LAN)가 전체 네트워크에서 분리 및 고립된다면, 굉장한 혼란을 초래하게 될 것이다. 이 논문에서는 대규모 네트워크에서 중요 LAN혹은 Node를 고립시키는 기법에 대해서 다루게 된다.
