• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.606-608
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• 2000

네트워크의 속도가 빨라짐에 따라 저비용으로 고성능의 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대한 연구가 많아지고 있다. Fast Ethernet, ATM, Myrient, SCI와 같은 고성능 네트워크 시스템이 많이 사용되고 있다. 기존 분산시스템에의 부하 불균등 문제가 이런 클러스터 시스템에서도 역시 문제시 되고 있다. 일반적인 동적 부하균등화 방법은 실행시간중에 노드들의 부하량에 대한 정보를 얻어 전체 노드들이 평균의 부하량에 수렴하도록 하는 것을 목적으로 한다. 그러나, 통신비용과 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하균등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 노드 복잡도에 따라 완벽한 부하듄등화를 하는 것이 효율적인 부하균등화를 얻는 것이 아니다. 부하균등화 비용이 클때는 완벽한 부하균등화보다는 이득률이 크도록 하는 부분적 부하 균등화가 더 효율적일 수 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템을 모델링하고 이에 적합한 부분적 동적 부하 균등화 모델을 제시한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.34 no.6
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• pp.446-457
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• 2007

In wireless sensor network, to provide the proper responses quickly for diverse events, wireless sensor nodes have to cooperate with each other. For successful cooperation, the time synchronization among sensor nodes is an important requirement for application execution. In the wireless sensor network, the message packets including time information are used for the time synchronization. However, the transmission of many message packets will exhaust the battery of wireless sensor nodes. Since wireless sensor nodes works on the limited battery capacity, the excessive transmission of message packets has an negative impact upon their lifetime. In this paper, the Reference Interpolation Protocol (RIP) is proposed to reduce the number of message packets for the time synchronization. The proposed method performs the time interpolation between the reference packet's time and the global time of the base station. The proposed method completes the synchronization operation with only 2 message packets when compared to the previous Reference Broadcast Synchronization (RBS) technique. Due to the simple synchronization procedure, our method greatly reduces the number of synchronization messages and showed the 12.7 times less power consumption than the RBS method. From the decrease in the transmission of message packets, the convergence time among wireless sensor nodes is shortened and the lifetime of wireless sensor nodes is also prolonged as much as the amount of saved battery energy.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.351-356
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• 2000

The important thing of Information Retrieval System is to satisfy is to satisfy the user's requriement in searching Information Retrieval system ranks documents by weights in document, then Retrieved document context does not consist with given query. This paper proposes a new method of document retrieval based on extended fuzzy concept networks. there are four of fuzzy relationships between concept; fuzzy positive combination, fuzzy negative combination, fuzzy generalization, and fuzzy specilalization. After modeling an extended fuzzy concept network by relation matrix and relevance matrix, we measured similarties.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.59-63
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• 2006

이동 애드 혹 네트워크(Mobile Ad Hoc Network; MANET)는 인프라 없이 빠른 구성이 가능한 네트워크이다. 하지만, 긴급 상황과 같은 특수한 경우가 아닌 일상생활에서 사용 가능한 네트워크로 발전하기 위해서는 MANET과 인터넷의 연결이 꼭 필요하다. 인터넷 노드와 MANET 노드 간의 통신을 가능하게 만드는 것은 인터넷과 MANET을 중계하는 인터넷 게이트웨이를 통해서 이다. 고장 감내(fault tolerance)를 지원하고 대역폭을 늘리기 위해 다중 인터넷 게이트웨이들을 MANET에 배치하여 사용할 수 있다. 다중 게이트웨이들 간의 부하를 잘 분배한다면 네트워크 성능 향상을 얻을 수 있으므로, MANET 내에 여러 개의 인터넷 게이트웨이가 존재할 경우 이들 간의 부하 균등화는 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 노드들의 이동이 빈번하고 인터넷 게이트웨이들이 고정되어 있는 MANET 환경에서의 부하 균등화 인터넷 게이트웨이 발견 기법들을 제안한다. 기존에 제안된 부하 균등화 기법들로 Shortest Path (SP), Minimum Load Index(MLI), Running Variance Metric (RVM) 기법들을 소개하고 각 기법들에 대한 시뮬레이션 결과를 제공한다. 시뮬레이션을 통해 이들 기법을 분석하여 문제점을 찾아내고 이를 수정 및 보완하여 새로운 기법들을 제안하며, 새로운 기법들의 성능이 기존 기법들에 비하여 향상되었음을 보인다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.4
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• pp.31-40
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• 2023

차량 기술의 발전으로 커넥티드 및 자율주행 차량 환경과 같은 차량 기술의 발전은 운전자에게 편의와 안전을 위한 기능을 제공한다. 하지만 이러한 장점들에도 불구하고 사이버 공격의 다양한 취약점 노출되어 있다. 최근까지 자동차 내부 네트워크로써 가장 널리 사용되는 통신기술인 CAN(Controller Area Networks) 통신은 대부분 차량의 동력을 담당하는 역할을 하다보니, 보안 문제의 중심에 서게 될 수 있다. 다양한 이기종 네트워크에서 구성된 가상화 기반의 사이버 훈련 프레임워크에 대해 설명하고자 한다. 이러한 사례 연구는 차량에 대해 물리적인 실험 환경에서의 모의침투와 같은 테스트가 어렵고, 보안과 안전이 함께 고려되어야 하는 특수성을 가진 차량 내부 네트워크의 사이버 훈련 프레임워크 설계에 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 가상화 개발환경 구축 사례 조사, 가상화 개발환경 구현과 차량의 공격 시나리오 및 탐지 프레임워크의 동향을 설명한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.13 no.1
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• pp.129-139
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• 2012

Recently, the smart sensor technologies are rapidly developing in accordance with the technology of implementation in small-size, low-cost, and low power consumption. With these sensor technologies, especially with MEMS and NEMS, the researches on the WSN are actively performing. For the WSN, a network security function is essential even it requires high physical resource level. But the WSN with the smart sensor technologies could not be provided with enough resources for the function because of limited size, computing-power, low-power, and etc. In this paper, we introduce security and key-management protocols of WSN.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.367-370
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• 2005

본 논문에서는 정보 입자화와 유전자 알고리즘을 기반으로 최적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크를 제안하고, 유전자 알고리즘을 사용하여 종합적인 설계방법을 개발한다. 제안된 모델은 기존의 진화론적 퍼지 다항식 뉴럴네트워크의 구조를 정보입자화를 통해 좀 더 빠르게 최적의 해공간에 접근시키는데 그 목적이 있다. 퍼지 관계기반 다항식 뉴럴네트워크는 퍼지 다항식 뉴론이 기초가 되어 가능한 구조적이고 요소적으로 모델의 성능을 향상 시켜준다. 퍼지 다항식 뉴런의 최적 구조를 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수와 후반부 다항식의 차수 입력변수 수에 따른 입력변수 그리고 멤버쉽 함수의 수를 동조한다. 여기서, 클러스터링의 하나의 방법인 HCM에 의해 퍼지 규칙 각각의 전반부와 후반부에 데이터 중심값을 이용하여 다항식함수의 파라미터값을 결정한다. 제안된 유전론적 퍼지 관계 다항식 뉴럴네트워크의 성능평가는 기존 퍼지 모델링에서 이용된 표준 데이터를 활용하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.05a
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• pp.335-356
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• 2017

본 연구에서는 4차 산업혁명에서 가장 중요하게 대두될 수 있는 융합R&D정책에 대해 소셜 네트워크 분석을 통해 새로운 대안을 제시하려고 한다. 연구장비, 연구성과의 자료들을 활용하여 연구장비 네트워크 분석을 실시하여 융합R&D의 특성 및 구조분석을 실시하며, 연구장비 공동활용 및 다학제 협력연구를 통해 창출될 수 있는 새로운 융합R&D정책에 대한 접근을 시도하려고 한다. 나아가, 연구개발과 사업화 사이에서 더욱 중요한 역할을 할 수 있는 분석과학기술에 대한 정책적 플랫폼 구축관점 대한 시사점을 찾아내려고 한다. 이를 위해 계량적 접근과 비계량적 접근을 동시에 활용하여 연구주제에 대한 타당성을 확보할 것이며, 앞으로 미래산업 및 유망기술에 대한 전략적 선별에 있어 일부 근거를 제시해줄 수 있을 것이다. 이러한 연구결과를 통해 우리나라 기초과학 및 기초과학인프라에 대한 발전적 정책방안과 융합연구 및 융합연구의 사업화에 대한 정책적 관점을 제시하도록 한다. 분석자료는 한국기초과학지원연구원(KBSI) 현황자료를 중심으로 살펴보며, 분석방법은 소셜네트워크분석(SNA:Socail Network Analysis)을 활용한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.