• Journal of KIISE:Information Networking
• /
• v.37 no.3
• /
• pp.228-233
• /
• 2010

During wireless network operations, adaptive power control is an effective way to enhance the network performance. In this paper, a new online power control scheme is proposed based on the evolutionary game theory. To converge a desirable network equilibrium, the proposed scheme adaptively adjusts a transmit power level in a distributed online manner. With a simulation study, we demonstrate that the proposed scheme improves network performance under widely diverse network environments.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.31 no.1
• /
• pp.99-110
• /
• 2016

본고에서는 초연결(Hyper-connectivity) 사회 구현에 필수적인 초저지연, 고속/대용량화, 고집적화, 저전력화와 같은 요구사항들을 만족하기 위해 빠르게 진화하고 있는 광 네트워크 인프라 기술을 광 전달망, 가입자망, 광 트랜시버 영역으로 나누어서 영역별로 기술추세와 관련 표준화 동향을 살펴보고 이를 기반으로 미래 광 네트워크 인프라 기술의 진화방향을 조망한다.

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

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.703-706
• /
• 2004

공정기술의 발달과 컴퓨터 구조적인 발전에 의해서, 시스템의 동작속도가 기하급수적으로 증가하고 있다. 동작속도의 증가는 CMOS로 구현된 chip의 RC 특성에 의해서 timing variation 문제가 발생할 가능성이 높아지면서 테스트 비용이 전체 설계비용에서 차지하게 되는 비중이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 온라인 테스트와 진화하드웨어 등이 테스트 비용감소를 위해서 연구되고 있다. 본 논문에서는 네트워크프로세서의 생존성을 위해서, 패킷엔진의 pipline의 각 stage사이의 clock slack borrowing을 이용해서 timing variation 문제를 자체적으로 해결할 수 있다는 것을 mixed-mode simulation을 통해서 통합 검증하였다. 또한 기존의 off-chip 진화하드웨어에 비해서 on-chip구현을 통해서 진화하드웨어의 성능향상과 메모리에 의해서 발생하는 overhead를 감소시키는 것이 가능함을 확인했다.

• Information Systems Review
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.43-54
• /
• 2011

The paper presents the technology trajectory of competitive wireless technologies in wireless industry. We attempt to trace the trajectory of wireless technologies with historical data, and then analyze its pattern. As a preliminary result, we find that there exists network effect and substitution effect in the trajectory. Our result can provide insight to wireless service providers where best to focus its efforts for maximizing overall gain in their networks as well as when to establish the transition strategy towards the next generation wireless network technologies.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.14 no.6
• /
• pp.107-115
• /
• 2013

Various networks can be observed in the world. Knowledge networks which are closely related with technology and research are especially important because these networks help us understand how knowledge is produced. Therefore, many studies regarding knowledge networks have been conducted. The assortativity coefficient represents the tendency of connections between nodes having a similar property as figures. The relevant characteristics of the assortativity coefficient help us understand how corresponding technologies have evolved in the keyword-based patent network which is considered to be a knowledge network. The relationships of keywords in a knowledge network where a node is depicted as a keyword show the structure of the technology development process. In this paper, we suggest two hypotheses basedon the previous research indicating that there exist core nodes in the keyword network and we conduct assortativity analysis to verify the hypotheses. First, the patents network based on the keyword represents disassortativity over time. Through our assortativity analysis, it is confirmed that the knowledge network shows disassortativity as the network evolves. Second, as the keyword-based patents network becomes disassortavie, clustering coefficients become lower. As the result of this hypothesis, weconfirm the clustering coefficient also becomes lower as the assortative coefficient of the network gets lower. Another interesting result concerning the second hypothesis is that, when the knowledge network is disassorativie, the tendency of decreasing of the clustering coefficient is much higher than when the network is assortative.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.25 no.8
• /
• pp.3-11
• /
• 2008

네트워크의 광대역화, 방송의 디지털화와 웹2.0을 모토로 하는 사용자의 정보 소비 행태 변화는 기존의 방송과 통신의 경계를 허무는 통방 융합 서비스의 도래를 가져왔다. 본 논문에서는 대표적인 통방 융합 서비스인 IPTV 서비스의 정의 및 서비스 특징에 대하여 알아보며, 사용자의 정보 이용환경 및 기술 발전에 근거한 IPTV서비스의 진화 방향에 대하여 고찰해 보고자 한다. 이를 위하여 서비스 특징 및 기술을 고려한 IPTV 서비스정의에 대하여 알아보며, 각각의 서비스 특징 및 기술에 대하여 서비스 진화적인 측면에서 고찰한다. IPTV서비스의 향후 발전 방향은 웹2.0기반 서비스와 이동형 서비스이며, 개인화 및 개방성을 지원하기 위한 IMS/SDP 기술이 중요하게 부각되고 있다. 또한 지식기반 유비쿼터스 사회로의 전환에 징검다리 역할을 할 홈 네트워크 환경에서, IPTV서비스 및 플랫폼은 중심적인 역할을 담당할 것이다. 이를 위하여 IPTV서비스를 위한 콘텐츠 및 플랫폼 기반 기술이 중요성을 가지며 망 진화 관점에서 IPTV 서비스 관련기술이 개발되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.547-549
• /
• 2005

현재 정보가전제어를 위한 홈 네트워크 미들웨어로서 Havi, Jini, LonWorks, UPnP등 여러 미들웨어들이 존재하고 있다. 홈 네트워크가 계속 진화함에 따라 다양한 정보가전들에 대해 특화된 새로운 미들웨어들은 계속해서 등장하게 될 것이다. 본 논문은 이질적인 홈 네트워크 미들웨어 상호 연동을 위한 통합 구조 방식에 대해 고찰하고, 이질적인 홈 네트워크 미들웨어들을 통합하여 정보 가전들을 제어 및 연동하며, 진화하고 있는 홈 네트워크 미들웨어들의 유동적인 특성을 반영할 수 있는 시나리오 기반의 통합구조에서 표준 서비스를 통한 정보가전기기간의 상호 호환 방안에 관하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.628-630
• /
• 2005

베이지안 네트워크는 확률이론에 기초해 불확실성이 존재하는 실세계 문제를 해결하는데 많은 기여를 하고 있다. 최근 네트워크 구조를 데이터로부터 자동으로 학습하는 많은 연구가 이루어져 보다 손쉽게 많은 사람들이 사용할 수 있게 되었다. 하지만 한번 학습하여 고정된 네트워크의 구조는 새롭게 수집되는 데이터의 특성을 잘 반영하지 못하는 문제를 지니고 있다. 환경의 변화에 맞게 지속적으로 네트워크 구조를 갱신하기 위한 연구가 진행되고 있으며 본 연구에서는 Lam이 제안한 MDL기반 평가함수를 이용한 진화적 갱신 방법을 제안하여 갱신 성능을 향상시키고자 한다. 벤치마크 네트워크인 ASIA에 대한 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지역적 탐색 방법에 비해 향상된 성능을 제공함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10a
• /
• pp.226-228
• /
• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델이다. 베이지안 네트워크의 구조를 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이터를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 확인한 수 있었다.