File sharing is one of the most popular services in computer networks. The revolution of personal mo-bile devices equipped with wireless network interface enables people to interact with nearby users on the move. This gives us a new opportunity to share interesting files between mobile users. In a mobile environ-ment, users can move to other places out of communication range, so that we need to know co-location time of two mobile users for sharing files to avoid the failure of file transfer due to disconnection.
In this thesis, we propose a co-location time prediction scheme to select the best source among users in the vicinity. The proposed scheme predicts co-location time without using personal history data. Instead of using personal history, the proposed scheme uses other visitors’ common pattern, thus it would work well for strangers. The proposed scheme also considers user profile and place characteristics when predicting co-location time. The proposed scheme predicts not only co-location time, but also the likelihood of the next co-location. Continuous capturing of co-location information will enable us to calculate the probability of co-location continuity based on predicting the next place. Moreover, co-location time on the next place will also be estimated to calculate a successive co-location of two users. Files from nearby users are listed based on relevance which is obtained by matching user profiles and their metadata. If a file cannot be shared within the expected duration of the co-location, it will be ignored. By means of this, an incomplete file sharing will be avoided. We have evaluated our proposed scheme, and the result shows that our scheme increases the success rate on the file sharing.
본 석사학위논문에서는 효과적인 모바일 애드혹 파일 공유를 위한 공존 시간 예측 방법을 제안한다. 스마트폰과 같은 모바일 기기의 확산으로 사용자는 언제 어디서나 주변 사람들과 파일을 공유할 수 있게 되었다. 이것은 사용자가 모바일 기기를 통하여 별도의 개입 없이 이동 중에도 주변 사람들로부터 새롭고 흥미로운 공유 기회를 제공받을 수 있다는 것을 의미한다. 이동 환경에서는 파일을 공유 중인 상대가 다른 장소로 움직여 통신 범위를 벗어나게 되면 파일 전송이 실패하기 때문에 파일 전송을 위해 충분한 시간 동안 함께 있을 사람을 찾아 공유를 시작하는 것이 필요하다. 일상 생활에서 사람은 같은 시간에 같은 장소를 반복적으로 방문하는 정기적인 활동을 한다는 점에 착안하여 기존 연구는 주변 사람들과의 공존 시간을 기록하고 이를 기반으로 공존 시간을 예측한다. 많은 사람들이 살고 있는 도시 환경에서는 낯선 사람들과 함께 있는 기회가 많기 때문에 모바일 파일 공유 응용은 이들과의 공유 기회를 지원해야 한다. 하지만 기존의 방법은 처음 만나는 사람과의 공존 시간은 과거 기록 부재로 인하여 예측이 불가능하다.
따라서 본 논문은 사용자의 과거 기록을 이용하지 않고 과거 해당 장소를 방문했던 사람들의 공통된 패턴을 기반으로 공존 시간을 예측함으로써 낯선 사람에 대해서도 공존 시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 또한 사용자와 주변 사람들의 다음 방문 장소 예측을 통하여 가까운 미래에 공존하게 될 가능성을 계산하여 보다 효과적인 파일 공유를 위한 사용자 선택을 가능하게 한다. 우리는 예측 알고리즘의 정확도와 사용자 선택의 정확도를 측정하였고, 제안한 방법을 이용하였을 때 무작위 선택 방법과 비교하여 보다 높은 파일 공유 성공률을 보인다.
