• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2008.02c
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• pp.12-18
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• 2008

This paper introduces the existing network-adaptive transport techniques for haptic-enhanced system. First we classify haptic-based network systems according to the communication architecture and data type. Then the existing studies concerning network QoS requirements for haptic-based network system are depicted. Finally, the survey of network-adaptive transport schemes is introduced devided into three key issues: delay and jitter compensation, error control, and transmission control.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.497-500
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• 2018

데이터 센터를 기반으로 서비스를 수행하는 기업들은 비용절감을 위해 서버 가상화 기술을 이용한다. 서버 가상화를 이용하는 기업들은 대부분 하이퍼바이저 기반의 서버 가상화 기술을 사용하며, 이 경우 하드웨어 가상화를 통해 커널 단에서 많은 I/O와 리소스를 처리해야 한다. 따라서 하이퍼바이저 기반의 서비스는 느리다는 단점이 있으며 이를 해결하기 위해 컨테이너 기반의 가상화 기술을 이용할 수 있다. 하지만 컨테이너 기반의 네트워크 또한 문제점이 존재한다. 컨테이너 기반의 네트워크는 유연한 네트워크를 구성하기 어렵고, 기존의 컨테이너 네트워크 인터페이스를 활용할 경우 데이터 전송 성능이 저하된다. 본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 툴인 Kubernetes와 SDN (Software-Defined Network) 기반의 가상전용 네트워크 연계 환경을 구축하고 이에 적합한 컨테이너 네트워크를 연구하여 이의 문제점을 해결한다. 즉, 가상전용 네트워크와 Kubernetes의 연계를 통해 고성능의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 프레임워크를 개발하여 기존 컨테이너 기반 네트워크와 비교하고 성능을 검증했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.426-429
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• 2015

최근 급격히 증가한 모바일 기기로 인하여 발생되는 데이터/제어 트래픽은 LTE/EPC 네트워크에서 중앙에 과다한 트래픽 수용문제가 중요 이슈로 부각되고 있다. 기존의 Centralized Mobility Management(CMM) 기반의 LTE/EPC 네트워크에서 Mobility Anchor 역할을 수행하는 Packet Data Network Gateway (P-GW)에서는 데이터 트래픽 과부하가 발생한다. 또한 Distributed Mobility Management (DMM) 기반의 LTE/EPC 네트워크에서 분산된 Mobility Anchor 역할을 수행하는 PDN Edge Gateway (P-EGW)에서는 제어 트래픽의 과부하가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 CMM 기반과 DMM 기반을 결합한 새로운 Software Defined Network (SDN) 기반의 LTE/EPC 네트워크 이동성 관리 기법을 제안한다. 이를 위하여, P-EGW를 네트워크 내에 분산 배치하고 중앙에 P-GW를 배치한다. SDN 컨트롤러는 EPC의 역할도 수행하며 UE의 이동성에 따라 적절한 CMM 기법과 DMM 기법을 이용하도록 하는 기법을 제안한다. 또한, 제안하는 새로운 LTE/EPC 네트워크 구조와 기존의 CMM기반의 LTE/EPC 네트워크 구조, DMM 기반의 LTE/EPC 네트워크 구조를 핸드오버 지연시간과 데이터 전송시간 측면에서 성능 비교 분석을 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1287-1290
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• 2005

대용량 데이터의 효율적인 저장 및 접근을 위해 전용 네트워크를 이용한 스토리지 시스템의 사용이 증가하고 있다. 일반적으로 스토리지 네트워크는 IP 네트워크와 연동하여 운영된다. 하지만 두 네트워크 관리 방식의 차이로 인해 통합 관리에 어려움이 있다. 본 논문에서는 관리의 일관성과 효율성을 향상시키기 위해 SNMP 기반 IP 네트워크 관리시스템과 WBEM 기반 SAN 네트워크 관리시스템을 연결하는 SNMP-WBEM 게이트웨이를 제안한다. 제안된 게이트웨이 시스템은 IP 네트워크를 기반으로 SAN 네트워크 시스템에 대한 통합관리를 가능하게 함으로써 네트워크 관리의 효율성을 증대시킬 뿐 아니라, 네트워크 관리 시스템의 통합에 따른 문제점을 분석하고 이에 대한 해결책을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.145-147
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• 2001

최근 무선 이동통신 네트워크 분야의 큰 변화 중에 하나는 무선 이동통신 네트워크와 IP기반의 인터넷 네트워크 기술의 결합이라고 할 수 있다. 그러나 문선 이동통신 네트워크 환경에서는 제한된 네트워크 대역폭과 모바일 호스트(Mobile Host)의 잦은 이동성에 기인한 핸드오프(Hand-Off)로 인하여 다양한 종류의 트래픽(Traffic)에 대한 QoS(Quality of Service)를 보장하기가 용이하지 않다. 3G 네트워크 환경에서는 기존의 서킷 기반이 아닌 패킷 기반의 네트워크 구조로 진화하고 있으며 이동통신 네트워크내에서의 다양한 멀티미디어 트래픽 요구와 함께 이런 멀티미디어 지원을 위한 3G 네트워크안의 QoS 보장이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 3세대 이동 통신인 UMTS 네트워크를 기반으로 다양한 멀티미디어 데이터를 위하여 Core네트워크에서의 자원예약을 위하여 내부의 QoS 메커니즘을 관리하여 개선된 RSVP 프로토콜을 제안한다. 또한 그로 인해 발생하는 Signaling 오버헤드를 줄이기 위한 Unified-msg object와 MH(Mobile Host)의 Handoff 지원을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.56-59
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• 2020

최근 초저지연, 초고속, 초연결 네트워크를 요구하는 기술들이 급속하게 발전하고 있다. 기존 4G 네트워크는 위 요구사항을 만족할 수 없었기 때문에 5G 네트워크가 등장했다. 5G 네트워크는 네트워크 가상화 기반 네트워크 슬라이싱을 통해 각각의 서비스 마다 독립적인 네트워크 환경을 제공한다. 그러나 네트워크에 참여하는 서비스가 다양해질수록 트래픽 부하가 폭발적으로 증가할 것으로 예상되며 트래픽 부하에 따른 병목현상이 발생할 가능성이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 인공 신경망 알고리즘 RNN을 활용하여 트래픽을 예측하고 예측 결과를 기반으로 네트워크 슬라이스의 자원을 선제적으로 조절하는 기계학습 기반 네트워크 슬라이싱 자원 예약 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.763-765
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• 2001

전통적인 네트워크기반 침입탐지시스템은 네트워크에 흐르는 모든 패킷을 수집하여 이를 가공, 분석, 보고하는 과정을 거친다. 하자만, 네트워크에서 과도한 트래픽의 발생이나 침입탐지시스템에 대한 의도적인 Dos(Denical of Service) 공격은 침입탐지시스템이 침입으로 간주될 수 있는 패킷을 처리하지 못하도록 함으로써 불법적인 접근을 얻어낼 수 있는 방법이 된다. 본 논문에서는 자체 개발한 내장형 리눅스 기반의 라우터에서 패킷의 필터링 작업을 수행함으로써 일차적으로 내부 네트워크와 네트워크 센서로의 트래픽을 줄이고, 이차적으로 정책기반 라우팅을 이용하여 네트워크 센서에게 직접 라우팅 하도록 함으로써 네트워크센서가 모든 트래픽을 수집하지 않고, 침입을 방지하고자 하는 정책에 기반하여 보내지는 패킷만을 수집, 분석 토록 함으로써 네트워크 센서에 집중되는 부하를 최소화하는 시스템의 구성을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.89-96
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• 2002

In this paper, we present the functional architecture for the traffic engineering capable policy based network management system. In this paper, we also examine the traditional approach to network management, contrast it with the policy based approach. The architecture includes the traffic engineering facilities, especially MPLS traffic engineering functions, to provide maximum network resource utilization. The policy server should communicate with the traffic engineering server and network manager to enforce the network policy efficiently. The interfaces and interworking methods are described in this paper.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.405-406
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• 2007

본 논문에서는 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크 구조를 제안하고 진화 알고리즘을 이용한 FCM 기반 퍼지 뉴럴네트워크의 구조와 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM 기반 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수는 가우시안, 삼각형 타입등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 다항식 구조로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 LSE를 이용하여 결정한다. FCM 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지규칙의 수, 입력변수의 선택, 후반부 다항식의 차수, FCM의 퍼지화 계수의 결정은 성능에 많은 차이가 있으며 이러한 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 FCM 기반 퍼지뉴럴네트워크의 구조에 관련된 입력변수의 수, 퍼지규칙의 수 그리고 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화 한다. 제안된 방법은 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 성능을 분석하였다.