| 한글제목(Korean Title) |
이동 컴퓨팅 시스템에서 뉴로-퍼지 추론시스템을 이용한 지능적 이동성 예측 |
| 영문제목(English Title) |
Intelligent Mobility Prediction using Neuro-Fuzzy Inference Systems in Mobile Computing Systems |
| 저자(Author) |
길준민
박찬열
양권우
한연희
황종선
Joon-Min Gil
Chan Yeol Park
Kwon Woo Yang
Youn-Hee Han
Chong-Sun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 26 NO. 04 PP. 0472 ~ 0487 (1999. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 이동 사용자가 지리적 위치의 제약 없이 언제 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고받을 수 있다. 그러나, 통신 자원의 부족, 잦은 접속 단절, 사용자의 움직임 등과 같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성 관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성 관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거 수일, 수개월 동안의 움직임 패턴 즉, 이동 사용자의 위치 연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측 기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론 시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에, 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신 채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당 등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper presents a mobility prediction scheme for an effective mobility management. In a mobile computing environment, a mobile user can send/receive message to/from other network system in anytime and at anywhere through wireless channels without the restriction of any geographical locations. Because of the characteristics of mobile computing systems such as the deficiency of communication resources, frequent disconnections, and user movements, it is required that mobility management be more intelligent and be more effective. To provide the high quality of services through the mobility management, it is necessary to consider aggressively the movement patterns of a mobile user. In this paper, we propose an intelligent mobility prediction scheme that can predict future locations from the movement patterns of a mobile use for past several days or several months, i.e., location history of a mobile user. To model the movement of a mobile user, we use a neuro-fuzzy inference system. Since the neuro-fuzzy inference system predicts the future locations to which a mobile user is moving, our scheme can be used for supporting the pre-allocation of communication channels and the pre-assignment of deficient resources, etc. Additionally, the simulation results in this paper show that our scheme has high prediction accuracy for various mobile environments. |
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