• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.102-104
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• 2017

최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.310-312
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• 2005

무선 Ad-hoc 네트워크상에서 hidden node problem을 해결하기 위해 도입된 RTS/CTS의 사용여부는 네트워크의 처리량(throughput)에 영향을 미친다. 이는 RTS/CTS가 hidden node problem을 해결해주지만 거기에서 발생하는 overhead 때문에 처리량이 떨어질 수도 있기 때문이다. 기존 관련 연구에서는 RTS/CTS의 사용여부를 패킷의 크기에 따라 달리 해야 한다고 말하고 있다. 그리고 이를 구현하기 위해서 RTSThreshold라는 값을 사용하고 있다. 만약 이 값보다 패킷의 크기가 작으면 RTS/CTS는 사용 되지 않고, 만약 이 값보다 패킷의 크기가 크면 RTS/CTS가 사용된다. 이렇게 RTS/CTS의 사용여부를 결정해주는 RTSThreshold값을 결정하기 위해선 네트워크의 처리량에 영향을 줄 수 있는 모든 인자들을 고려해 보아야 할 것이다. 조사한 바에 의하면 이미 관련 연구에서 physical preamble의 크기, 노드의 수, 그리고 data rate와 RTSThreshold와의 관계를 연구 했었지만, 그밖에 네트워크의 처리량에 영향을 줄 수 있는 carrier sense range나 네트워크의 크기와의 관계는 연구가 되지 않았었다. 따라서 본 논문에서는 이 두가지 인자와 RISThreshold와의 관계를 살펴보고자 모의실험을 수행하였고 그 결과를 분석하였다. 두 인자가 어느 정도 RTSThreshold를 결정하는데 영향을 줄 것이라 예상했었지만, 실험 결과를 분석한 결과 carrier sense range나 네트워크의 크기는 RTSThreshold를 결정하는데 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.172-174
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• 2006

공유 스토리지 시스템에서 개별 클라이언트의 요구 QoS (Quality of Service) 를 만족시켜주기 위해서 각 클라이언트의 워크로드를 개별화 하고 성능을 차별화해 줄 수 있는 방안이 필요하다. 이것을 위해서 기존 스토리지 시스템에서 사용해온 방범은 YFQ [1], WFQ와 같이 스토리지에 명령 큐를 관리하는 방식을 사용하여 왔다. 그러나 큐 관리 방식은 스토리지 요구명령 크기(Request Size)가 일정하다는 가정 하에서 가능하다. 그런데 플라이언트의 요구명령 크기는 다양하다. 따라서 초당 IO의 수를 규제하여 QoS를 제공하는 큐 관리 방식은 다양한 요구명령 크기를 가지는 네트워크스토리지 QoS를 위한 최선의 방안이 될 수 없다. 본 논문에서는 클라이언트의 요구명령 크기가 다양하다는 것을 인정하고. 네트워크 스토리지에서 사전에 약정된 QoS를 제공하기 위해서 클라이언트와 서버간 네트워크 대역폭을 규제하는 방법을 이용하였다. 본 논문에서는 제안된 방법을 검증하기 위해서 iSCSI를 이용한 네트워크 스토리지 시스템을 사용하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.9
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• pp.348-356
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• 2012

This study is identifying early takeoff phenomenon in relational network like SNS and investigates influence of innovator or hub at early takeoff and diffusion size at takeoff point. The major finding of this study are as follows. First, multinominal-logit analysis conducted to explore the impact of innovator and hub at early stage of information diffusion and early takeoff. Hub in early stage of information diffusion impact early takeoff. Second, our study shows that innovator and hub at early stage of information diffusion impact diffusion size at takeoff point. Third, hub is more impact early takeoff and diffusion size at takeoff point then innovator. This study provides implication for professionals by confirming hub's influence in study of successful information diffusion by early takeoff. The limitation and future direction are discussed.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.59-64
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• 2007

데이타 중심 센서 네트워크에서는 측정된 데이타의 값에 따라 데이타를 저장하는 센서 노드가 결정되기 때문에 같은 값을 갖는 데이타가 빈번하게 발생하면 이를 저장하는 센서 노드에 부하가 집중되어 에너지가 빠르게 고갈되는 문제가 있다. 또한 센서 네트워크가 확장되면 데이타 저장 및 질의 처리시 목적 센서 노드로의 라우팅 거리가 멀어져 통신 비용이 증가되는 문제가 있다. 그러나 기존 연구들은 데이타 저장의 효율적인 관리에만 치우쳐 이와 같은 문제를 효율적으로 해결하지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비균등 네트워크 분할(Non-Uniform Network Spilt: NUNS) 기법을 제안한다. NUNS는 센서 네트워크를 센서 노드 개수와 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 비균등 크기의 Partition으로 분할하고 각 Partition에서 발생한 데이타를 그 Partition 내의 센서 노드가 저장 관리함으로써 센서 노드의 데이타 저장 부하를 분산시키고, 센서 네트워크의 확장에 따른 통신 비용을 줄인다. 그리고 NUNS는 각 Partition을 분할된 영역 크기 차이가 최소가 되도록 센서 노드 개수만큼 비균등하게 Zone으로 분할함으로써 센서 노드가 없는 Zone으로 인해 센서 노드에 부하가 집중되는 것을 막고 불필요한 라우팅 비용을 줄인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.682-684
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• 2002

본 논문에서는 RTP와 TCP가 공존하는 네트워크에서 RTP 패킷의 크기, interval,전송라인의 대역폭, Queue의 크기, delay의 변화에 따라 throughput의 특징에 대하여 알아보기 위해서 ns(network simulator)를 이용하여 RTP, TCP_Reno, TCP_Vegas로 구성된 네트워크를 구성하고 시뮬레이션을 통해서 throughput의 특징 및 원인을 분석했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.165-169
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• 2006

문자메시지 네트워크는 웹페이지 검색네트워크와는 위상적으로 많이 다르기 때문에 상이한 특성을 가지고 있음을 보였다. 네트워크가 성장함에 따라 강력한 허브를 구성하는 네트워크는 소수의 노드에 연결이 집중되는 특성을 가질 수 있다. 문자메시지 네트워크는 시간이 흐름에 따라서 네트워크의 밀도가 높아지는 속도가 높다는 특징을 가지고 있다. 두 개의 크기가 다른 문자메시지 네트워크에 대한 실험을 통하여 적어도 작은 집단 내의 메시지네트워크는 크기가 증가함에 따라서 허브의 집중도가 power law분포가 아닌 선형적인 특징을 가지고 있음을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.6 s.102
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• pp.875-880
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• 2005

One of the most important issues in the sensor network with resource-constrained sensor nodes is prolonging the network lifetime by efficiently utilizing the given energy of nodes. The most representative mechanism to achieve a long-lived network is the clustering mechanism. In this paper, we propose a new dynamic-size multi-hop clustering mechanism in which the burden of a node acting as a cluster head(CH) is balanced regardless of the density of nodes in a sensor network by adjusting the size of a cluster based on the information about the communication load and the residual energy of the node and its neighboring nodes. We show that our proposed scheme outperforms other single-hop or fixed-size multi-hop clustering mechanisms by carrying out simulations.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.397-401
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• 2008

센서 네트워크는 주변 데이터를 수집하기 위해 널리 퍼뜨려진 작고 저렴한 센서 노드를로 구성된 무선 네트워크 환경이다. 이러한 센서 네트워크는 배치의 편리성과 ad-hoc 적인 연결성, 저렴한 비용의 이 유로 다양한 목적의 응용프로그램에서 사용되고 있다. 그러나 센서 노드의 크기가 제한되기 때문에 센 서 노드의 유용한 전체적인 파워나 전력량의 크기에 제약을 가져온다. 그러므로, 센서 네트워크의 일반 적인 목적은 에너지 효율성을 고려하여 전체 네트워크의 성능을 저하시키지 않고 데이터를 수집하는 것이다. 본 논문에서는 에너지 효율성 증대 및 전체 네트워크의 유지 시간을 증가시키기 위해 각 센서가 가지는 RF 전송 레벨을 이용하여 노드 간의 거리를 통한 계층적 클러스터링 방법을 제안하고 비교 실험을 통해 전체 네트워크에 대한 에너지 효율성을 측정하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.313-315
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• 2005

본 논문은 이동 애드혹 네트워크에서 이동 에이전트를 이용하여 동적으로 클러스터링을 구성하는 기법에 관한 것이다. 기존에 제안된 이동 애드혹 네트워크에서의 클러스터링 기법은 클러스터의 크기가 고정되어 있기 때문에 네트워크의 상태나 노드들의 이동성에 따라 클러스터 재구성의 오버헤드가 발생하였다. 본 제안 기법에서는 네트워크의 상태에 따라 클러스터 크기의 최대 임계치와 최소 임계치를 설정하고 이에 따라 이동 에이전트를 이용하여 클러스터를 병합 흑은 분할하면서 클러스터의 크기를 임계치 내에서 일정하게 유지시킴으로써, 클러스터 재구성의 오버헤드라 클러스터 내부의 경로 탐색의 오버헤드를 줄일 수 있다.