• 한국통신학회논문지
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• 제26권5A호
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• pp.836-845
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• 2001

본 논문에서는 시간 선택성 다중경로 이동 무선 채널을 다양한 방법으로 모델링 하고 그에 따른 여러 가지 특성평가를 제시하였다. 모델링 방법에는 Jakes 방식과 시간 영역에서 독립적인 두 개의 가우시안 잡음 발생기와 정형필터(shaping filter)를 사용하는 방식 및 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 있다. 이 세 가지 모델링 방법의 성능을 진폭의 자기상관함수, 상호상관함수, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function), 레벨 교차율(Level Crossing Rate), 평균 페이딩 지속 시간(Average Duration of Fades), 위상차의 확률 밀도, 위상차의 자기상관함수 등의 측면에서 시뮬레이션하고 그 결과치와 이론치 간의 특성 비교를 제시하였다. 특히, 확산 대역 시스템을 고려했을 때 이상적인 채널 추정을 가정한 레이크 수신기에서의 BER 성능을 다중경로 개수에 따라 보임으로써 여러 가지 채널 모델링 중에서 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 이동 무선 채널을 모델링 하는데 있어 가장 적합하다는 것을 보였다. 마지막으로 비대칭 도플러(Doppler) 스펙트럼을 모델링 하는 것도 주파수 영역에서 필터링 하는 방식이 편리하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.157-167
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• 2023

본 연구에서는 분산 컴퓨팅 및 개별 디바이스 활용을 통해 개인 정보 보호에 특화된 학습방법인 연합학습 방법론을 기반으로, 모바일 내비게이션 애플리케이션에서 수집된 대규모의 운전자 데이터를 이용하여 경로 선택 예측 모델을 수립하는 방법에 대해 고찰한다. 경로 선택 모델링에서 활용될 수 있는 운전자 데이터의 전처리 및 분석 방법을 수립하고, 서포트벡터머신(SVM) 및 다층 퍼셉트론(MLP)과 같이 기존에 널리 활용되는 학습 방법과 연합학습 방법의 성능과 특성을 비교한다. 분석 결과 연합학습을 통한 모델 성능은 중앙 서버 기반의 모델과의 비교에서 예측 정확도 측면의 차이가 거의 없는 것으로 나타났으나, 개별 데이터가 충분히 확보되는 경우 연합학습 모델과 같은 개인화 모델의 성능이 개선될 수 있다는 점을 확인하였다. 연합학습 모델은 본 연구의 경로 선택 모델링 사례와 같이 모빌리티 부문의 데이터 프라이버시 문제가 중요한 분야에서 대규모 데이터 처리를 필요로 하는 경우에 그 활용 가치가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.87-97
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• 2007

본 연구에서는 기존의 한정합리적인 모델에서 자주 언급된 운전자의 인지의 한계와 정보처리능력의 한계에 초점을 두어 운전자의 경로선택 행동에 대한 모델링과 정보제공에 따른 운전자의 교통환경에 대한 신념(belief) 형성과정을 살펴보기로 한다. 나아가 기존의 운전자의 기대형성 및 경로선택 행동에서 자주 인용된 모델들이 가지는 문제점과 현실에서 도입을 위한 한계점을 지적하고 실제의 도로 네트워크를 가정한 시뮬레이션을 통하여 운전자의 이질 성에 따른 경로선택 행동과 운전자의 도로 환경에 대한 신념 형성의 과정을 모델링 하였다. 본 연구를 통해 도로의 특성 및 운전자 그룹의 특성에 따라 운전자의 학습 과정과 정보의 가치가 달라짐을 확인 할 수 있었다. 먼저 교통량의 증가에 민감하게 도로의 혼잡이 심해지는 환경에서 정보의 효용이 커지는 것을 알 수 있었으며, 운전하는 횟수의 차이에 따라 정보의 가치가 차이가 남을 확인할 수 있었다. 나아가 한정된 교통환경하에서 매일 주행하는 운전자의 비율 차이가 운전자가 형성하게 되는 경로의 특성에 대한 신념의 차이로 이어짐도 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 학술대회
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• pp.9-13
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• 1997

본 논문에서는 two-ray 시간선택성 레일레이 페이딩 채널상에서 DPSK 신호를 차동검출 (differential detection)할 때 심볼에러율을 분석한다. 현재까지 수행된 많은 연구는 주파수 선택성 페이딩 채널 및 단일 경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 하였고, 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 대상으로 한 예는 극히 드물다. 또한 다경로 시간선택성 페이딩 채널을 가장 간단히 모델링 할 수 있는 two-ray 페이딩 채널에 대한 연구도 지금까지 수행된 예가 극히 적다. 본 논문에서는 심볼열의 형태에 따라 수신신호들간의 관계를 세가지 그룹으로 나눈 후 각각의 경우에 대하여 위상 옵셋값을 계산하는 방식을 취하였다. 이와 같이 계산된 위상옵셋과 신호대 잡음비를 인자로 하여 차동검출된 신호가 가지는 위상의 확률밀도 함수를 계산하고 이 함수를 이용하여 심볼에러율을 계산하였다. 결과로부터 two-ray 페이딩 채널의 특성을 결정짓는 지연시간과 지연신호의 전력이 증가함에 따라 위상 옵셋값 및 에러율이 모두 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.81-89
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• 1996

퍼지모델링의 설계 방법을 교통경로선택의 모델동정을 위하여 제안한다. 제안된 퍼지모델은 최적화이론, 퍼지구현규칙을 사용하여 ""IF..., THEN...""의 효율적인 형태로 시스템구조와 파라미터 동정을 시행한다. 이 논문에서 간략추론, 선형추론, 병형된 선형추론의 3가지종류의 퍼지모델링 방법을 제시한다. 이 퍼지추론 방법은 인간의 교통행동의 정확한 추정과 정밀한 묘사를 위해 교통경로선택 모델을 개발하기 위해 이용된다. 퍼지규칙의 전반부 구조와 파라미터를 동정하기 위해 개선된 컴플렉스법을 사용하고, 최적후반부 파라미터를 동정하기 위해 최소자승법이 사용된다. 교통경로선택 데이타가 제안된 퍼지모델 성능을 평가하기 위해 사옹된다. 제안된 방법이 기존의 다른 연구들 - 즉 BL, PS, FL, NN, FNNs 모델 등 - 보다 더 높은 정확도를 가진 퍼지모델을 생성함을 보인다. 생성함을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.634-636
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• 2010

소비자의 행동이론은 경영학의 주된 관심사이다. 소비자의 소비 행동패턴 이론은 소비자의 합리적 소비에 근거한 선호도로써, 선택의 문제를 주요한 연구대상으로 삼고 있다. 하지만 본 모델링은 소비자의 선택을 선호의 문제로 취급하는 기호에 의존하기 보다는, 상권의 측정가능한 크기에 의존하는 수동적 의미의 소비패턴을 산정하게 된다. 단순한 몇 가지 가정을 기반으로 하여 상권이 미치는 영향력을 상권의 거리와 상권의 크기로만 한정할 경우, 최적 경로에 따른 합리적인 소비함수 모델링을 만들 수있다. 상권의 거리 및 상권의 크기로 상권의 범위를 제한 할 경우, 물리학 분야인 전기자기학 중에서 쿨롱의 법칙으로부터 유도된 전기장의 개념을 도입하여 상권의 의미를 재해석할 수 있다. 향후 본 모델링에 대한 소비자 행동패턴의 실질적인 검증 및 추가 도입변수 및 에러항을 도입한 일반적인 모델링으로 발전시킬 수 있고, 그 또한 추가 연구주제가 될 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권6호
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• pp.823-829
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• 2012

미래 해상데이터통신망은 광대역무선접속(BWA) 캐리어들이 중첩된 자율망(MANET)으로 모델링될 수 있다. 이러한 망 모델에서 응용 서비스별 캐리어 선호도와 선박의 위치를 함께 이용하고 경로의 홉단위 최적 캐리어를 선택하여 최적경로를 찾는 라우팅방식(CPLR)을 새롭게 제안한다. 이 방식에서는 경로의 각 선박과 목적지 선박간 거리를 고려하기 때문에 최적경로를 찾아가는 수렴성이 개선되어 라우팅 시간을 더 줄였다. 캐리어 선호도만을 고려하여 최적경로를 탐색하는 (CPR)방식과 성능을 비교하여 개선결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제37권4호
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• pp.272-283
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• 2010

무선 메쉬 네트워크는 최근 주목받는 연구 주제로 부상하고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 대규모 무선 랜 장치와 AP들이 서로 연결된 무선 기반 구조로, 무선 메쉬 네트워크의 처리량(throughput)을 향상시키는 것을 목표로 한 수많은 연구가 이루어진 바 있다. 여기에서는 동시에 생겨나는 다수의 트래픽 흐름들을 전송하기 위한 적절한 라우팅 경로를 설정하는 작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF하에서 전송되는 다수의 트래픽 흐름에 대해 신호 감지(Carrier Sensing), 간섭 등의 정보를 이용하여 양 말단간 (end-to-end) 처리량을 수학적으로 모델화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 각 단말에 성공적으로 이루어지는 평균 서비스 시간을 비교하고, 한편으로는 트래픽 흐름 가운데 병목현상이 발생하는 부분을 찾아내어 그로부터 말단간 처리량의 최대치를 계산할 수 있다. 본 논문에서 제시된 모델을 사용하여 동시에 전송되는 다수의 트래픽 흐름을 전달하기 위한 전송 경로에 대한 후보 경로를 얻어낼 수 있으며, 얻어진 경로로부터 처리량을 최대로 높일 수 있는 효율적인 경로를 찾아낼 수 있다. 제시된 모델링 기법과 최적 경로 선택 메커니즘은 무선 메쉬 네트워크에서의 다양한 트래픽 흐름을 사용한 시뮬레이션을 통해 평가하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제17권3호
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• pp.18-21
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• 2011

최적화 이론은 학제적 학문 분야로 경로 선택, 기계 구조 설계, Operational Research 등, 기존의 최적화 응용 분야뿐만 아니라 무선 센서 네트워크, 시스템 모델링 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 이 글에서는 최근 응용 분야에 대한 사례들과 최적화 기법에 대하며 소개한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권9호
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• pp.25-37
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• 2007

애드혹 네트워크에서 수명을 연장하기 위한 방법 중 하나인 경로 재설정 기법은 일정 노드로 라우팅 기능 부담의 편중을 막기 위해 일정량의 에너지 사용 후, 새로운 경로를 다시 찾는다. 경로 재설정 기법은 라우팅 기능 분담에 의한 네트워크 수명 연장 측면에서 뛰어난 성능을 보인다. 그러나 경로 재설정은 플러딩을 바탕으로 하는 경로 탐색 과정이 포함되기 때문에 그 시그널링 오버헤드는 상당하며, 경로 재설정 기법의 에너지 효율성을 감소시킬 위험이 있다. 즉, 잦은 경로 재설정이 발생할 경우 시그널링 오버헤드로 인해 그 성능 향상이 반감될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 경로 선택 알고리즘(Algorithm for Route Reacquisition with Overhead Weakener, ARROW)은 패킷 전송 비용과 함께 시그널링 오버헤드의 정도를 나타내는 경로 재설정 비용을 계산하여 경로 선택 과정에 활용한다. ARROW는 경로의 재설정 과정에서 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 새로운 알고리즘으로, 패킷 전송 비용만으로 경로 선택이 어려울 경우 경로 재설정 비용을 경로 선택 과정에서 고려하여 재설정 과정 발생 횟수를 줄임으로써 네트워크의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 재설정 비용이 고려된 ARROW와 고려되지 않은 알고리즘의 성능을 비교, 분석하기 위해 2차원 마코프 체인을 이용하여 애드혹 네트워크를 모델링 한다. 모델을 이용하여 분석한 결과 제안된 알고리즘은 시그널링 오버헤드와 네트워크 수명 측면에서 타 알고리즘 보다 뛰어남을 확인하였다.