• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.15 no.1
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• pp.25-33
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• 2020

Multipath routing protocols with unmanned aerial vehicles have been proposed to improve reliability in tactical ad hoc networks. Most of existing studies tend to establish the paths with multiple metrics. However, these approaches suffer from link loss and congestion problems according to the network condition because they apply same metric for both ground and air path or employ the simple weight value to combine multiple metrics. To overcome this limitation, in this study, we propose new routing metrics for path over unmanned aerial vehicles and use the multi-criteria decision making (MCDM) method to determine the weight factors between multiple metrics. For the case studies, we extend the ad-hoc on-demand distance vector protocol and propose a strategy for modifying the route discovery and route recovery procedure. The simulation results show that the proposed mechanism is able to achieve high end-to-end reliability and low end-to-end delay in tactical ad hoc networks.

• Journal of the Korean housing association
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• v.20 no.6
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• pp.127-134
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• 2009

This study initially analyzes the meaning of Community-Based Residential Environment Improvement. A residential environment improvement factor was determined through an analysis of the function, components, Planning techniques of the community, the evaluation criteria of the residential environment, and through relative literature documenting plans for the adjustment of urban and housing environments. In terms of the methodological approach, decisions were made based on the results of an expert focus-group-interview, a goodness-of-fit test, and by using the analytic network decision-making method from which the correlation among items can be considered. Results of this analysis show that the, order of importance of factors for a community-based residential environment is as follows: interactional character, cognitive character, and locational character. Furthermore, the most important aspect for each of these factors are the neighbor-hood relationship in terms of the interactional character, common consciousness for the cognitive character and place for locational character. The results of this study can be used by linking them with questionnaire items for basic resident research when a residential environment improvement project or a plan for the adjustment of urban and housing environments is planned.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.373-376
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• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.217-218
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• 2022

본 논문에서는 재난 시 보다 안전한 생활을 할 수 있을 것인가에 관심을 가지고 있다. 재난을 당하기 전에 재난에 대해 미리알고 몸으로 체득하는 다양한 형태의 안전교육이 활성화 되고 다양한 프로그램이 개발되어 모든 사람이 동일하고 신속한 대처를 통해 피해를 최소한으로 줄일 수 있는 방법의 모델을 찾아 보고 안전 취약계층인 어린이, 장애인, 노인세대에 대한 안전교육이 강화되어야 하고 또한 주민들이 자발적인 교육을 통해 실질적인 재난 상황에 대처할 수 있는 다양한 교육 내용도 개발하고 다양한 계층별 교육 프로그램도 개발이 이루어져야 한다. 전문화된 안전교육 인원의 확보 전략과 전문인력의 적재적소에 배치될 수 있도록 활용계획 등 내실 있고 효과적인 프로그램도 가져야 한다. 특히 재난에 대처하는 안전문화로 발전은 지역사회 시민, 지방자치단체, NGO, 기업 등이 다양한 행동 주체로 의사 결정을 공유하고 상호조정과 협력하는 형태의 장기적인 네트워크를 지속적으로 구축을 통해 안전문화가 정착할 수 있는 토대를 마련할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2017.08a
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• pp.17-30
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• 2017

지역단위의 분권화에 따라 각 지역적 상황과 산업적 시장적 환경과 내생적인 역량을 바탕으로 혁신클러스터 성장전략을 수립하는 것이 국가 및 지역의 발전전략에 필요한 보편적인 혁신전략이 되었다. 본 연구는 부산지역 혁신시스템의 구성요소인 대기업 및 벤처기업 근무자를 대상으로 혁신클러스터의 평가요인에 대하여 정책적 지원 제도, 사회적 인프라, 혁신주체 간 네트워크 환경과 각 요인별 세부 항목에 대하여 중요성을 판단하고 정책적인 시사점을 획득하고자 하였다. 방법적으로는 부산지역 대기업 및 벤처기업 종사자 20명을 대상으로 한 설문 응답 결과를 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 결과를 도출하였고, 그 결과 혁신주체 간 네트워크 환경이 가장 중요한 요소이며 그 중 공동연구 및 기술협력 부문이 가장 중요한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 부산지역의 특성을 충분히 고려한 지역혁신시스템의 강점과 취약점을 분석하고 정책적으로 더 강화시켜나가야 할 부분을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.653-656
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• 2002

본 연구는 데이터웨어하우징/의사결정시스템, 그리고 업무 처리 자동화 소류션등 새로운 애플리케이션 개발로 이하여 발생하는 엄청난 양의 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 백업 서장 시스템을 SAN 환경을 지원하는 SANtopia 파일시스템에서 동작하도록 설계 구현하였다. 지금까지 데이터 저장시스템은 하나의 서버에 접속되어 있어서 네트워크 상의 다른 컴퓨터가 직접 활용하는 것을 허용하지 않기 때문에 기존의 네트웍을 기반으로 하는 파일서버 형태로는 이러한 대용량의 자료를 저장하고 관리하는데 한계가 있다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 Fibre Channel과 LAN 네트워크 모델을 결합하여 대역폭(Bandwidth)의 병목 현상을 크게 완화할 수 있는 SCSI 명령어를 이용하여 SANtopia 파일 시스템에서 파티션별 Full backup과 Restore 할 수 있는 시스템을 리눅스 기반에서 구현하였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.9
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• pp.966-975
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• 2017

In Internet of Things (IoT), the aim of the nodes (called 'Things') is to exchange information with each other, whereby they gather and share information with each other through self decision-making. Therefore, we cannot apply existing aggregation algorithms of Wireless sensor networks that aim to transmit information to only a sink node or a central server, directly to the IoT environment. In addition, since existing algorithms aggregate information from all sensor nodes, problems can arise including an increasing number of transmissions and increasing transmission delay and energy consumption. In this paper, we propose the clustering and property based data exchange method for energy efficient information sharing. First, the proposed method assigns the properties of each node, including the sensing data and unique resource. The property determines whether the node can respond to the query requested from the other node. Second, a cluster network is constructed considering the location and energy consumption. Finally, the nodes communicate with each other efficiently using the properties. For the performance evaluation, TOSSIM was used to measure the network lifetime and average energy consumption.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1187-1194
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• 2019

This paper proposes a CNN architecture as value function network of an artificial intelligence Othello game agent and its learning scheme using reinforcement learning algorithm. We propose an approach to construct the value function network by using CNN to learn the records of professional players' real game and an approach to enhance the network parameter by learning from self-play using reinforcement learning algorithm. The performance of value function network CNN was compared with existing ANN by letting two agents using each network to play games each other. As a result, the winning rate of the CNN agent was 69.7% and 72.1% as black and white, respectively. In addition, as a result of applying the reinforcement learning, the performance of the agent was improved by showing 100% and 78% winning rate, respectively, compared with the network-based agent without the reinforcement learning.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.27 no.4
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• pp.127-136
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• 2022

As technological development continues, platforms with more diverse structures are emerging. Existing research predicts that a new structure based on technology and innovation will affect the two-sided market. This study evaluated the decentralized identifier (DID) platform, a new platform based on blockchain technology, of the importance of this platform from the perspective of the two-sided market. Using the Analytic Network Process, IT, platform, and blockchain experts conducted a dual comparison survey. Data with a consistency ratio value of 0.1 or less were selected and analyzed for 12 data. The research results showed the importance of service quality, policy support, openness, and uncertainty. This study is expected to be used to support the development of strategic decision-making for blockchain and DID platform-based business companies.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.1
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• pp.1-17
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• 2008

Data mining is defined as the process of discovering meaningful and useful pattern in large volumes of data. In particular, finding associations rules between items in a database of customer transactions has become an important thing. Some data structures and algorithms had been proposed for storing meaningful information compressed from an original database to find frequent itemsets since Apriori algorithm. Though existing method find all association rules, we must have a lot of process to analyze association rules because there are too many rules. In this paper, we propose a new data structure, called a Frequent Pattern Network (FPN), which represents items as vertices and 2-itemsets as edges of the network. In order to utilize FPN, We constitute FPN using item's frequency. And then we use a clustering method to group the vertices on the network into clusters so that the intracluster similarity is maximized and the intercluster similarity is minimized. We generate association rules based on clusters. Our experiments showed accuracy of clustering items on the network using confidence, correlation and edge weight similarity methods. And We generated association rules using clusters and compare traditional and our method. From the results, the confidence similarity had a strong influence than others on the frequent pattern network. And FPN had a flexibility to minimum support value.