디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
Smart Agent based Dynamic Data Aggregation for Delay Sensitive Smart City Services
Md. Shirajum Munir, Sarder Fakhrul Abedin, Md. Golam Rabiul Alam, Do Hyeon Kim, Choong Seon Hong
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.4.395
스마트시티는 녹색기술과 더불어 지속가능한 사회 발전을 위한 현대의 지능형 기술의 비전이다. IoT 기반의 스마트서비스, 예를 들어 스마트 운송, 스마트 건강, 스마트 홈, 스마트그리드, 스마트 보안등의 응용프로그램은 질높은 삶과 웰빙생활을 보장하는 스마트시티의 핵심 원동력이다. 이러한 서비스들을 가능하게 하기 위해, 애플리케이션은 다수의 IoT노드로부터 데이터를 수집해야한다. 이 경우, 스마트 시티의 중앙 집중식 네트워크에서 거대한 네트워크 트래픽을 관리하는 것이 더 어려워진다. 본 논문에서는 스마트시티의 분산된 고밀도 네트워크에서 Dynamic Data Aggregation기반의 스마트에이전트를 도입하여 여러 서비스 제공 업체 및 현명한 시민들의 서비스 요청을 충족시킴으로써 이 문제를 해결하였다. 마지막으로 제안하는 스마트 에이전트 기반 동적 데이터 집적 모델의 결과를 시뮬레이션 한 결과, 서비스 이행시간과 컨버전스와 관련하여 제안된 접근법에 대한 성능이 향상되었다.
Convolutional Neural Network에서 공유 계층의 부분 학습에 기반 한 화자 의도 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.12.1252
대화에서 화자의 의도는 감정, 화행, 그리고 서술자로 표현될 수 있다. 따라서 사용자 질의에 정확하게 응답하기 위해서 대화 시스템은 발화에 내포된 감정, 화행, 그리고 서술자를 파악해야한다. 많은 이전 연구들은 감정, 화행, 서술자를 독립된 분류 문제로 다뤄왔다. 그러나 몇몇 연구에서는 감정, 화행, 서술자가 서로 연관되어 있음을 보였다. 본 논문에서는 Convolutional Neural Netowork를 이용하여 감정, 화행, 서술자를 동시에 분석하는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 특정 추상화 계층과, 공유 추상화 계층으로 구성된다. 특정 추상화 계층에서는 감정, 화행, 서술자의 독립된 정보가 추출되고 공유 추상화 계층에서 독립된 정보들의 조합이 추상화된다. 학습 시 감정의 오류, 화행의 오류, 서술자의 오류는 부분적으로 역 전파 된다. 제안한 통합 모델은 실험에서 독립된 모델보다 좋은 성능(감정 +2%p, 화행 +11%p, 서술자 +3%)을 보였다.
아웃소싱 데이터베이스에서 집계 질의를 위한 효율적인 인증 기법
http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.7.703
아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이 거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.
