• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.453-459
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• 2017

사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.234-235
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• 2010

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.198-198
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• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.101-103
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• 2012

센서 네트워크 클러스터링 기법은 네트워크의 수명연장에 효율적인 방법이다. 이에 많은 연구에서 효율적인 클러스터링 기법을 제안해 왔으며 지금도 진행 중에 있다. 그러나 기존에 제시된 연구 결과는 센서 노드가 수집하는 데이터가 단일 데이터가 아닌 다중 데이터일 경우, 즉 센서 노드에 여러 개의 센서가 장착되어 있을 경우 데이터 수집 및 전송에 있어 단일 데이터에 비해 비효율적으로 동작 할 수 있다. 이에 본 논문은 다중 센서로부터 수집되는 데이터의 효율적인 전송을 지원하는 클러스터링 기법 개발을 위해 고려해야 할 사항에 대해 연구하였다. 연구 결과, 우리는 센서가 수집하는 데이터의 관심도, 데이터 변화량, 데이터의 내부적인 처리방법, 센서 노드의 배치 밀도 및 데이터 수집 장치의 감지범위가 다중 데이터 센서 네트워크의 클러스터링 기법 설계에 고려되어야 함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.205-210
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• 2006

차량간 무선통신을 이용한 긴급메시지 전파는 도로 주행 중에 발생할 수 있는 도로의 결빙, 낙석, 공사, 안개, 급커브 등의 위험 상황을 사전에 신속히 위험 지역의 차량들에게 알려 위험 상황 대처 능력을 크게 개선 할 수 있다. 그러나 차량간 통신은 일반적인 무선통신과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 본 논문에서는 차량간 긴급메시지를 신속하게 전달하기 위한 시간예약 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 거리 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘에 비해 네트워크 부하와 전달 지연시간에서 25% 성능 향상을 보였으며, 낮은 노드 밀도에서는 더욱 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1366-1369
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• 2009

GPSR은 차량간 ad hoc 네트워크에서 위치기반 라우팅을 위하여 개발된 알고리즘이다. GPSR에서의 라우팅은 Greedy Forwarding을 사용하지만 차량 밀도가 높은 VANET환경에서는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 새로운 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에 제시된 기법은 밀도가 높은 환경과 밀도가 낮은 환경에서의 가중치를 설정하여 current node, next-hop node 그리고 destination node 간의 관계를 반영한 값들을 구하고 그 중에서 최소치 값을 가지는 next-hop을 선택한다. 특히 가중치를 기반으로 하면 차량이 밀집되거나 희박한 환경하에서 GPSR 보다 더 최적화된 경로를 찾아낸다. 성능평가는 수학적 모델과 네트워크 시뮬레이터인 NS를 이용하여 본 모델에 기반한 고속도로 시뮬레이션을 진행하였다. 결과적으로 볼 때, 본 논문에 제시된 기법은 시간 지연 측면에서 GPSR보다 나은 결과를 보여 주었다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.49-68
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• 2014

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.433-440
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• 2018

본 연구는 공동발의 네트워크에서 국회의원의 자아 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보았다. 네트워크 결속 이론과 구조적 공백 이론을 바탕으로 이론적 근거를 마련하였고, 19대 국회의 공동발의 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 의안정보시스템을 이용하여 공동발의에 관한 데이터를 수집하였으며, 공동발의자가 대표발의자를 지지하는 방향성이 있고 가중 값을 갖는 네트워크를 구성하였다. 입법 활동의 성과는 발의건수와 반영비율로 측정하였으며, 네트워크 구조의 특성은 크기, 밀도, 계층성, 제약성으로 측정하였다. 상관분석, 회귀분석, 평균비교의 결과에 의하면, 자아 네트워크가 중개 구조를 갖는 의원은 다양한 집단의 다수 의원들과 정치적 또는 사회적 관계를 맺으면서 결속 구조를 갖는 의원들보다 많은 법안을 발의한다. 그리고 자아 네트워크가 결속(계층) 구조를 갖는 의원은 소속 집단의 의원들과 지속적이고 강한 지지를 교환하면서 법안의 반영비율을 높일 수 있다. 마지막으로, 야당 의원들은 여당 의원들보다 제약성이 낮고 다수의 법안을 발의하는 반면, 여당 의원들은 야당 의원들보다 계층성이 높고 법안의 반영비율이 높은 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권12호
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• pp.1128-1137
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• 2012

본 논문에서는 노드의 이동성이 크고 노드의 밀도가 균일 하지 않은 애드혹 네트워크에서 라우팅 성능을 개선하기 위해 노드의 이동성과 밀도를 고려하여 OLSR(Optimized Link State Routing) 의 MPR(Multi-Point Relay) 선택방법을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. OLSR의 MPR 선택 방법은 노드의 이동성과 밀도에 무관하게 2홉 이웃 노드를 많이 포함하는 노드를 위주로 선택한다. 하지만 노드가 이동성을 갖는 경우에 이동성이 큰 노드를 MPR로 선택할 경우 성능이 저하될 수 있다. 또한 노드의 밀도가 균일 하지 않은 경우에는 밀도가 높은 지역의 노드들이 우선적으로 MPR로 선택되면 네트워크 전체의 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노드의 이동성과 밀도를 Hello 메시지 교환을 통해 측정하고 노드의 이동성과 밀도를 반영하여 MPR 선택에 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 MPR 선택 방법의 성능을 알아보기 위해 OPNET을 활용하여 시뮬레이션을 수행하고 제안 방법의 성능이 가장 우수함을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.3-6
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• 2009

최근 차량통신 환경에서의 위성/지상파 DMB 등 차량통신에 대한 관심이 증대되고, 전 세계적으로 기술개발이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 좁고 긴 도로 내에 차량이 수시로 들락거려 일정한 통신 구심점을 찾는 것이 쉽지 않고, 빠르게 이동하는 차량의 특성으로 채널 특성이 좋지않 으며, 차량통신을 위한 인프라가 충분히 설치되지 않을 경우 V2I 통신의 어려움 등이 문제점으로 지적될 수 있다. 본 논문에서는 차량통신 네트워크의 효율적 운용을 위한 적응적 클러스터링(Clustering) 기법을 제안하도록 한다. 제안된 적응적 클러스터링 방법에서는 차량의 속도, 위치, 차량 간 거리에 의하여 수시로 클러스터가 적응적으로 재구성된다. 이를 위해 효율적인 클러스터해드 설정이 이루어지며, 차량통신 인프라, 클러스터해드를 중심으로 통신이 이루어진다. 제안된 기법은 제한된 인프라에서도 이중 홉 통신 및 적응적 클러스터 재구성을 통하여 차량의 네트워크 연결성을 높인다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 적응적 클러스터링 방법의 성능을 알아보도록 한다. 모의실험을 통하여 빠른 속도로 움직이는 차량의 네트워크 접근성을 확인하고, 차량 밀도 및 인프라 간 거리에 따른 성능변화를 확인한다.