• 제목/요약/키워드: 네트워크 거리

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CCN에서 생성자 인기도 및 거리 기반의 캐시정책 (A Cache Policy Based on Producer Popularity-Distance in CCN)

  • 민지환;권태욱
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.791-800
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    • 2022
  • 기존 네트워크 구조의 한계를 극복하기 위해 등장한 CCN은 주소(IP Adress) 기반 네트워크 방식을 콘텐츠(Contents) 기반 네트워크 방식으로 변화시킴으로써 효율적인 네트워킹을 가능하게 한다. 이때 콘텐츠들은 상위 서버가 아닌 각 노드(라우터)에 저장되는데, 저장 용량의 한계를 고려했을 때 캐시 정책을 통해 어떤 콘텐츠들을 저장하고 방출할지를 결정하는 것이 매우 중요하며, 현재까지 연구되었던 여러 캐시 정책들이 있다. 본 논문에서는 기존의 캐시 정책들 중 생성자 인기도 기반과 거리 기반, 두 가지 정책을 서로 다른 비율로 혼합하여 실험하였으며, 두 정책을 동일한 비율로 혼합했을 때 기존 정책 대비 가장 효율적인 것을 입증하였다.

도로 위에 존재하는 이동객체의 궤적에 대한 네트워크 기반의 색인 방법 (A Network-based Indexing Method for Trajectories of Moving Objects on Roads)

  • 김경숙;이기준
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권7호
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    • pp.879-888
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    • 2006
  • 최근 많은 연구들이 유클리디안 공간을 기반으로 대용량의 이동객체 궤적 데이터를 효율적으로 다루기 위해 진행되어 왔다. 그러나, 일반적으로 실제 응용분야에서는 이동객체가 움직일 수 있는 공간은 제한적이다. 예를 들어, 도로 위에 존재하는 자동차들은 서로 연결된 도로망을 통해서만 이동할 수 있다. 본 논문에서는 도로 위의 이동객체 궤적에 대하여 시공간 영역 질의를 처리할 수 있는 네트워크 기반의 색인방법을 제안한다. 제안된 방법은 질의 처리 과정에서 네트워크 상의 거리를 이용하기 위해서 도로 네트워크의 연결정보를 색인구조에 포함한다. 그리고, 이동객체의 위치 정보를 도로를 구성하는 도로 선분요소 정보를 이용하여 표현하고 이를 단위로 여러 개의 R-tree를 사용하여 이동객체 궤적들을 관리한다. 또한, 여러 개의 도로 선분요소 사이에 하나의 R-tree를 공유할 수 있는 구조를 가짐으로써, 큰 도로 네트워크 데이터에서도 적용할 수 있다. 우리는 실험을 통해서 네트워크 거리를 기반으로 시공간 영역질의를 처리하는 것은 기존의 유클리디안 거리 기반의 방법들 보다 대략 30%의 성능향상을 보임을 보여준다.

분산 컴퓨팅 환경에서의 워게임 시뮬레이션을 위한 네트워크 트래픽 제어 (Network Traffic Control for War-game Simulation in Distributed Computing Environment)

  • 장성호;김태영;이종식
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.1-8
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    • 2009
  • 현재 복잡한 가상전장 환경을 표현하기 위해 많은 수의 시뮬레이터들을 연결한 분산 컴퓨팅 기반의 워게임 시뮬레이션이 이용되고 있다. 모의 결과를 도출하기 위해 네트워크상의 각 시뮬레이터들은 중앙 모의 서버에 주기적으로 메시지를 송수신하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽은 전체 시스템 성능저하의 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 분산 워게임 시뮬레이션 시 발생되는 네트워크 트래픽을 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 메시지 수신 시 해당 모의 개체의 이동거리를 측정하고 이를 거리 임계값과 비교하여 해당 메시지를 필터링한다. 거리 임계값은 네트워크 트래픽 및 위치 오차와 같은 시스템 조건에 따라 조절된다. 그리고 모의 개체의 위치를 예측함으로써 메시지 필터링 시 발생되는 위치오차를 최소화한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 분산 시뮬레이션 시스템의 네트워크 트래픽을 감소시키고 메시지 필터링에 따른 모의 개체의 위치 오차를 줄이는 데 매우 효과적이라는 것을 입증한다.

효과적인 패턴분류를 위한 개선된 FCM 기반 하이브리드 네트워크 (Enhanced FCM Based Hybrid Network for Effective Pattern Classification)

  • 김태형;차의영;김광백
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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    • pp.35-40
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    • 2009
  • FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습구조는 일반화된 델타학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식성능을 평가하기 위해 2차원 좌표평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.

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코퍼스그람 실험과 개발에 대한 연구 (A Study on Corpusgram Experiment and Development)

  • 이호석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.145-149
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    • 2007
  • 코퍼스그람에서 실험이 필요한 부분은, 첫 번째는 변수 d와 dust의 정의 부분이다. 즉, 변수 d만을 이용한 경우, 변수 dist만을 이용한 경우, 그리고 변수 d와 dist를 모두 이용한 경우를 실험해 보아야 한다. 두 번째는 코퍼스그람에서 거리가 가까운 단어들의 조합, 예를 들어 명사와 명사, 동사와 명사, 형용사와 명사, 동사와 부사를, 조사하여 그 의미를 해석하여 보는 것이다. 세 번째로는 코퍼스그람의 단어들에 대하여 거리를 중심으로 단어 연결(connection) 네트워크를 구성하고 의미 네트워크와 비교하여 보는 것이다. 네 번째로는 연결 네트워크를 정보 검색 등의 응용에 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 그리고 언어 처리, 온톨로지 등에 중요한 요소인 부분-전체 관계에 대하여 소개하였다.

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네트워크 중심 운용환경에서 통신중계 영향분석 (The Effect Analysis of Communication Relay in the Network Centric Operations)

  • 홍진근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.795-802
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    • 2007
  • 미 국방성은 미래 전장에서 네트워크화를 통한 전투 능력의 시너지 효과 증대를 도모하고 있다. 특히 Joint 2020에서는 전장에서 작전 수행시 합동군의 지식 우위와 결심 우위를 위한 정보 우위를 추구하고 있다. 본 연구에서는 미국을 중심으로 하는 네트워크 중심 작전에 대한 개념과 운용 사례를 살펴보고 작전운용 거리에 대한 정량적인 거리와 영향, 통신중계 성능을 분석하였다.

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효율적인 항만물류 비즈니스를 위한 해상용 네트워크 적용방안 연구 (A Study on the Application of Sea Network for an Efficient Maritime Logistics Business)

  • 박수민;김민식;안경림;윤창호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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    • pp.477-480
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    • 2012
  • 전 세계적인 국제교류 활성화와 물동량 증가로 인하여 선박으로 부터의 정보를 직접 또는 실시간으로 획득을 요구하고 있다. 그러나 현재 선박에서의 통신은 고비용 저효율의 네트워크만을 이용함으로써, 즉 기존 선박과 육지의 기지국 간 통신 방법은 통신 거리 및 속도, 비용적인 측면에서 한계를 보이고 있고, 먼 거리 해상에서는 위성을 이용하여 고비용의 통신비용이 발생하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 ad-hoc 네트워크를 해상운송에 적합한 해상용 ad-hoc 네트워크 기술을 소개하고, 이 기술을 활용한 서비스를 제안한다. 이를 통해 저비용의 해상데이터 통신망과 위성 통신망의 연계를 통해 실시간 정보 활용이 가능하며, 화물관리 및 운용에 필요한 물류비용을 감소시키고, 물류생산성 향상을 도모할 수 있다.

Idle 상태 단말을 위한 이종 무선 통신망 환경에서의 네트워크 선택 알고리즘 (Network Selection Algorithm for Idle Status Mobile Sets under the Heterogeneous Wireless Network Environment)

  • 강준석;한승재
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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    • pp.879-882
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    • 2010
  • 본 연구는 idle 상태의 단말을 위한 이종 무선 통신망 환경에서 네트워크 선택 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 알고리즘은 셀과 사용자 각각의 상대적 상태 정보를 이용하는 프로필기반 네트워크 선택 프레임워크(Profile-based Network Selection Framework, PNSF)에 기반한다. PNSF 는 traffic status, mobility, 그리고 QoS (Quality of Service) 카테고리의 정보들을 바탕으로 셀과 사용자의 프로필을 생성한다. 생성된 프로필들을 3 차원의 프로필 공간에서 위치 시키고 각 셀과 사용자 프로필 사이의 거리를 각 카테고리를 구성하는 요소의 정적 특성을 반영하여 계산한다. 사용자는 최종적으로 가장 거리가 긴 셀을 선택하여 location update 를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 이종의 무선통신망 환경의 특성과 idle 모드의 특성을 반영하여 location update 의 발생 빈도를 합리적으로 줄이면서도 급증하는 데이터 통신 사용을 고려하여 사용자가 네트워크에 전체에 적절히 분산되도록 선택한다.

멀티 홉 네트워크에서의 ARQ 성능 분석 (Performance Analysis of ARQ in Wireless Multi-hop Networks)

  • 김보성;현도원;장주욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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    • pp.1058-1060
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    • 2007
  • 기존 무선 네트워크의 전송 거리 및 전송률의 단점을 극복하기 위한 방법으로 멀티 홉 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 멀티 홉 네트워크 연구의 초점이 라우팅 프로토콜에 편중되어 있어 정작 ARQ와 같은 데이터 전송의 효율과 신뢰성에 영향을 미치는 부분의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티 홉 환경에서의 가능한 2가지 ARQ 방식인 End-to-End ARQ와 Hop-by-Hop ARQ의 환경 및 거리에 따른 성능을 시뮬레이션을 통해 비교 분석하여 멀티 홉 환경에 적절한 ARQ 방법을 찾고자 한다. 성능 분석 결과 모든 경우에 대해서 Hop-by-Hop ARQ가 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

Distance profile histogram과 뉴럴네트워크를 이용한 이동로보트의 주행제어

  • 신무승;김현태;박민용
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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    • pp.1153-1156
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    • 1996
  • 본 논문은 새로운 지역 경로 계획 알고리즘으로 DPH(Distance Profile Histogram)방법과 뉴럴네트워크를 사용한 주행 방법을 제안한다. DPH방법은 격자형 환경 모델을 기반으로 장애물의 존재 유무와 거리정보와 같은 장애물의 기하학적 배치정보를 사용하게 된다. 또한 긴 장애물이나 막힘상황(Dead end)과 같이 지역 경로 계획만으로는 회피하기 어려운 상황에서는 뉴럴네트워크에 의해 학습된 정보에 의해 주행하는 방법을 사용했다.

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