repository
Special Graduate Schools
Graduate School of Information and Communication Technology
Department of Information and Communication
3. Theses(Master)
유비쿼터스 환경에서 유실데이터 복구와 상황정보 획득을 위한 추론 기법
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 김재훈 | - |
| dc.contributor.author | 이은미 | - |
| dc.date.accessioned | 2019-10-21T07:12:00Z | - |
| dc.date.available | 2019-10-21T07:12:00Z | - |
| dc.date.issued | 2008-02 | - |
| dc.identifier.other | 6876 | - |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/17170 | - |
| dc.description | 학위논문(석사)--아주대학교 정보통신전문대학원 :정보통신공학과,2008. 2 | - |
| dc.description.abstract | 다양한 분야에서 응용되고 있는 유비쿼터스 시스템은 사용자에게 편리한 서비스를 제공하기 위해 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 수많은 데이터를 수집하고 데이터를 가공하여 의미 있는 정보들을 추출해 낸다. 본 논문에서는 수집된 데이터로부터 필요한 정보를 추론해내는 방법들을 제시한다. 첫째, 수집하지 못한 속도데이터를 과거의 속도데이터를 바탕으로 추론하는 방법을 제안한다. 요일, 시간 별 교통데이터의 유사성을 바탕으로 역전파 뉴럴 네트워크를 이용한 예측기법을 제시하였으며, 기존의 기법을 보완하기 위해 이웃구간의 속도를 입력층에 추가하였다. 그 결과 요일, 시간에 의존하는 기존방법에 비해 대부분 더 좋은 성능보임을 확인하였다. 둘째, 센서로부터 수집된 데이터를 바탕으로 상황정보를 추론해내는 추론모델을 설계 및 구현하였다. 추론모델은 센싱데이터를 전달받아 JESS 추론엔진을 이용하여 상황정보를 추론하여 애플리케이션에게 전달함으로써 유비쿼터스 홈 네트워크 애플리케이션의 신뢰도를 높일 수 있다. | - |
| dc.description.tableofcontents | 제1장 서론 = 1 제2장 유실된 교통 속도데이터 추론 기법 = 4 제1절 서론 = 4 제2절 배경 = 5 제1항 관련 연구 = 5 제2항 역전파 뉴럴 네트워크 = 8 제3절 역전파 뉴럴 네트워크 모델 = 9 제1항 입출력 디자인 = 10 제2항 뉴럴 네트워크 학습 = 12 제4절 성능 평가 = 12 제5절 결론 = 18 제3장 상황정보 추론 모델 설계 및 구현 = 19 제1절 서론 = 19 제2절 관련연구 및 기술 = 20 제1항 관련연구 = 20 제2항 JESS 추론엔진 = 21 제3절 추론모델의 구조 및 기능 = 22 제1항 추론모델의 구조 = 22 제2항 추론모델의 기능 = 24 제4절 시나리오 적용 = 28 제1항 시나리오 1(입실상황 추론) = 28 제2항 시나리오 2(취침상황 추론) = 32 제5절 결론 및 향후 연구 = 34 제4장 결론 = 36 | - |
| dc.language.iso | kor | - |
| dc.publisher | The Graduate School, Ajou University | - |
| dc.rights | 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. | - |
| dc.title | 유비쿼터스 환경에서 유실데이터 복구와 상황정보 획득을 위한 추론 기법 | - |
| dc.type | Thesis | - |
| dc.contributor.affiliation | 아주대학교 정보통신전문대학원 | - |
| dc.contributor.department | 정보통신전문대학원 정보통신공학과 | - |
| dc.date.awarded | 2008. 2 | - |
| dc.description.degree | Master | - |
| dc.identifier.localId | 566950 | - |
| dc.identifier.url | http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000006876 | - |
| dc.subject.keyword | 유비쿼터스추론 | - |
| dc.subject.keyword | 유실데이터 | - |
| dc.subject.keyword | 상황정보획득 | - |
| dc.subject.keyword | 추론기법 | - |
| dc.description.alternativeAbstract | The Ubiquitous System which applied various fields collects data using Ubiquitous sensor network (USN) and inferences information from collected data to provide its services. In this paper, I propose two methods which inference information from collected data by USN. First, I propose new prediction method which compensates a lost link’s speed based on past speed history of link. My method adopts the back propagation neural network under neighboring links’ speed as well as weekday and time. Experimental results show that my method reduces prediction error compared to the previous method. Second, I design and implement the inference model which inferences situation information from collected data by sensors. The inference model improves confidence of ubiquitous home network applications to inference situation information using JESS inference engine and pass it to the application. | - |
- Appears in Collections:
- Special Graduate Schools > Graduate School of Information and Communication Technology > Department of Information and Communication > 3. Theses(Master)
- Files in This Item:
- There are no files associated with this item.
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
-
- License
- STATISTICS
- Total Visit :3,735,199
- Total Download :1,818
- Today View :12,857
