• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권9호
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• pp.39-48
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• 2008

오늘날 인터넷에서는 실시간 및 비실시간 등 다양한 멀티미디어 서비스가 존재하고 있으며, 이러한 개개의 서비스 특성을 만족 시키는 데는 한계가 있다. 따라서 서비스의 QoS를 보장하기 위한 한 방법으로 flow-aware 네트워킹 개념을 갖는 네트워크를 제안하고 있다. 인터넷에서 네트워크 이용율 향상과 통계적으로 서비스 보장을 위해 MBAC(Measurement-Based Admission Control) 방식이 연구되었다. 대부분의 MBAC 방식은 집합 flow에 대해 적용하는 총체적 MBAC 알고리즘이며, 입력 flow에 적용하는 per-flow MBAC 알고리즘이 최근 연구되기 시작하고 있다. 본 논문에서는 per-flow MBAC 알고리즘 기반 시스템에서 flow를 특성에 따라 그룹핑하고, 각 그룹핑된 flow에서 먼저 입력되는 flow에 우선순위를 주는 DPS(Dynamic Priority Scheduling)알고리즘 적용한다. 그리고 각 그룹핑된 그룹에 일정대역을 고정 할당한 다음에 그룹 인접대역간 대역폭 차용이 가능한 우선등급 하위대역 차용방식과 각 그룹핑된 flow에 그룹핑된 flow 특성에 따라 대역을 동적으로 할당하는 동적 대역할당 방식을 제안한다. 제안한 두 방식을 시뮬레이션을 통해 서비스 지속성, 링크 이용율, 지연 특성을 평가 분석한다. 그 결과 제시한 방식이 기존의 방식보다 우수하고, 다양한 멀티미디어 환경에서 더 효율적 방식이라는 것을 분명히 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권6호
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• pp.520-527
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• 2013

본 논문에서는 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서 반동적 셀 그룹핑을 위한 합동 셀 그룹핑 및 사용자 접속 기법을 제안한다. 최근에는 핫스팟에서의 폭발적인 데이터 요구량을 지원하기 위해서, 소형 셀들이 기존의 매크로 기지국들과 함께 설치되고 있다. 이러한 클러스터 이기종 셀룰러 네트워크에서는 간섭과 부하 불균형으로 인하여 성능 열화가 발생할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 사용자들의 비례공평이 최대화되도록 두 가지 문제를 합동적으로 다룬다. 모의실험을 통하여, 기존의 기법들보다 제안하는 기법을 통해 훨씬 더 향상된 사용자 평균 전송률 및 사용자간의 비례공평을 얻을 수 있음을 알아본다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.109-125
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• 2011

폭소노미는 웹에 존재하는 리소스에 대해 구성원이 자유롭게 선택한 태그를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. Del.icio.us, Flickr, YouTube 등과 같은 최근의 폭소노미 기반 협력 태깅 시스템들을 살펴보면, 폭소노미 데이터를 체계화하고 유용한 서비스를 제공하기 위해 폭소노미의 각 구성요소들(사용자들, 태그들, 리소스들)을 그룹핑하기 위한 기능들을 추가하고 있다. 본 논문에서는, 일반적인 폭소노미에 "그룹(Group)"이라는 개념을 도입하여 확장한 그룹화된 폭소노미(Grouped Folksonomy) 모델과 그룹핑 관련 기본 연산들(Group Aggregation, Group Composition, Group Intersection, Group Difference)을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 그룹화된 폭소노미의 구축과 기본연산 수행을 지원하는 도구(GFO)의 개발과 활용사례를 소개한다. 본 연구에서 제안된 모델과 기본 연산들로 구성된 그룹화된 폭소노미 구축을 위한 프레임워크는 폭소노미의 각 구성요소들을 그룹핑하여 그룹화된 폭소노미를 구성하고 보다 유용한 정보들을 추출 및 통합하여 체계화 할 수 있는 토대를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.477-478
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• 2009

안정적이고 원활한 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 응용 트래픽 분류가 필수적이다. 하지만, 트래픽 분류 방법론들은 새로운 응용의 등장이나 기존 응용의 변화 때문에 네트워크의 모든 트래픽을 분류하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 미확인 트래픽을 분석하여 어떤 응용인지 파악함으로써 트래픽 분석률을 향상시키는 방법을 제안한다. 미확인 트래픽을 동일한 특징을 가지는 그룹으로 그룹핑하는 그룹핑 알고리즘과 생성된 그룹으로부터 응용을 찾는 방법을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8A호
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• pp.702-711
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• 2011

본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 에너지 효율을 향상시키기 위해 위한 은닉 노드들 간의 신호 충돌 문제를 해결하기 위한 은닉 노드 인식 그룹핑(HAG: Hidden-Node-Aware Grouping) 알고리즘을 제안한다. HAG 알고리즘은 노드들 간 수식 신호의 에너지를 이용하여 은닉 관계에 있는 노드들을 파악하고, 그들을 서로 다른 그룹에 배정하는 방식으로 그룹핑을 완성하고 그룹별로 신호 전송 주기를 할당한다. HAG 알고리즘의 정확한 성능 측정 및 예측을 위해 다양한 네트워크 상황을 고려하여 처리량에 대한 분석적 성능 모델을 제시한다. HAG 알고리즘을 사용하지 않은 네트워크 환경에서는 은닉 관계가 있는 노드들의 수가 증가함에 따라 처리량이 급속히 저하되지만, HAG 알고리즘을 적용하면 이와 같은 성능 저하를 예방할 수 있음을 분석적 성능 모델과 더불어 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.117-128
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• 2004

전통적인 면대면 수업에 비하여 온라인 학습은 학습자에게 더 심한 고립감을 유발하며, 또한 높은 중도 탈락률을 보인다. 이러한 현상은 온라인 학습에서 학습자 간의 상호작용, 소속감, 상호의존성, 상호유대감, 지속적 학습을 가능하게 하는 사회적 환경의 부족함에서 기인한다. 그러므로 e-learning 공동체에서는 중도 탈락률을 낮추고 학습자의 고립감을 해소하도록 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는, 바람직한 학습공동체 형성을 위하여 적용될 취향검사 항목에 대한 연구를 수행하였으며, 이를 바탕으로 온라인상에서 취향검사의 동질성과 다양성을 결합한 지능적 멀티에이전트 기법에 의한 학습공동체 e-learning 그룹핑 시스템(GSE)을 개발하였다. GSE 시스템은 에이전트에 의해 개인화된 사용자 프로파일을 구축하여 사용자 취향에 따른 그룹핑을 자동적으로 수행하는 것이 특징이다. 이 시스템을 실제 테스트해 본 결과, 학습자들의 약 88%가 만족함을 나타냈으며 그룹이 계속 유지되거나 해체되지 않기를 원하는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.3-9
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• 2014

ECMA-392는 개인 휴대용 장치를 위한 최초의 CR (cognitive radio) 표준으로서, 2개까지의 전송 안테나를 지원하며 이를 위한 전송 다이버시티 기법으로는 개방루프 방식만을 지원한다. 본 논문에서는 ECMA-392 시스템을 위한 간단한 형태의 부반송파 그룹핑(sub-carrier grouping) 기반 폐루프 전송 다이버시티 기법을 설계하고자 한다. ECMA-392 시스템에 적합한 부반송파 그룹핑 방법을 제시할 것이며, 각각의 부 반송파 그룹에 대해 채널 환경에 따른 전송 안테나 선택 방법을 제안한다. 이때 피드백 정보량을 줄이기 위해, 채널 환경에 따른 전송 안테나 결정을 수신단에서 하고 결정된 전송 안테나의 인덱스 값만을 송신단에 보내주는 방식을 사용한다. ECMA-392 표준에서 제시하는 개방루프 전송 다이버시티 기법들과의 성능비교를 통해, ECMA-392 시스템에 폐루프 전송 다이버시티 기법의 도입 여부에 대한 판단 근거를 제시하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.648-656
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• 2001

본 논문에서는 지능적인 교통감시를 위해 궤적 정합을 이용한 특징 기반의 새로운 차량 추적 시스템을 제안한다. 제안된 차량 추적 시스템의 전체적인 알고리즘은 특징 추출, 특징 추적 및 궤적 정합을 통한 그룹핑의 세 단계로 구성된다. 특징 추출 및 추적 단계에서는 입력된 영상에서 차량으로 추정할 수 있는 부속 정보를 추출하기 위해 꼭지점 추출 영상처리 기법을 적용하여 차량의 특징점으로 추출하고 선형 칼만 필터을 이용하여 특징들을 추적한다. 그룹핑 단계에서는 개별 차량에 소속된 특징점들을 하나의 그룹으로 분류한다. 이때, 특징 기반 추적방식의 문제점인 객체 중첩 문제를 해결하기 위해 특징들의 위치 정보와 궤적 정합을 이용한 새로운 그룹핑 방법을 제시한다 마지막으로, 차량들이 근접하거나 부분 겹침이 일어나는 경우의 교통영상에 적용하여 제안된 추적 시스템의 성능을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.357-367
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• 2006

재분배 기법은 민감도 해석 없이 변위에 대한 각 부재의 변위기여도를 간단하게 계산 한 후, 변위기여도에 근거하여 물량을 분배함으로서 변위를 제어할 수 있는 실용적인 고층건물 변위 설계법으로 인식되고 있다. 그러나 에너지 이론에 근거한 재분배 기법은 하중 조건에 따라서 서로 다른 변위기여도를 가질 수 있게 되며, 특히 횡력 뿐만 아니라 상당한 량의 연직하중도 함께 받고 있는 고층건물의 재분배 기법 적용시의 변위기여도 계산에는 연직하중의 영향이 고려하여야 한다. 또한, 고층 건물의 변위설계에 재분배 기법을 적용하기 위해서는 실용성을 높이기 위해서 부재 그룹핑이 고려되어지는데 부재 그룹핑 고려에 따른 연직하중의 영향을 다르게 나타나게 된다. 그러므로, 본 연구에서는 하중의 종류와 부재 그룹핑 여부를 변수로 하여 세 가지의 재분배 알고리즘을 개발한 후, 이를 20층 강접 골조 전단벽 예제와 60층 아웃리거 예제의 변위 설계 적용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.313-315
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• 2003

분할 및 합병 개념에 바탕을 둔 모듈라 신경망이 자동차 번호판 문자 인식에서 단일 신경망 사용 보다 학습 질 측면이나 학습 속도 면에서 좋은 결과를 보였다. 본 논문에서는 번호판 인식을 위한 모듈라 신경망 구성 시, 특징 벡터 클러스터링 방법에 따른 모듈라 신경망의 성능을 평가하였다. K-means Clustering 알고리즘을 이용하여 유사한 특징 벡터를 그룹핑하는 방법과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 유사하지 않는 특징 벡터들을 그룹핑하는 방법 각각을 구현하여 실험하였다. 실험결과, 유사하지 않는 특징 벡터들로 모듈라 신경망을 구성할 경우가 그렇지 않은 경우보다 좋은 인식 결과를 보였다.