• Review of KIISC
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• v.16 no.4
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• pp.69-76
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• 2006

센서 네트워크는 네트워크 특성상 근본적으로 기존의 네트워크와 다른 많은 제약 사항을 가지고 있다. 이러한 제약사항으로는 대량의 센서를 위한 비용 문제, 센서 자체의 물리적 취약성 문제 그리고 센서가 취합하는 데이터의 중요도에 따른 보안성 문제 등이 제기될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 다양한 센서 네트워크의 기술 이슈 중에서 센서 네트워크의 특정 애플리케이션 지향적 정보 습득 특성에 초점을 맞추었다. 이때 센서 네트워크에서 빼놓을 수 없는 전력 소비 문제가 함께 고려된 센서 네트워크의 효율적인 데이터 수집을 위한 클러스터 기반 지연 적응적 전략과 커버리지 적응적 전략을 소개하였다. 또한 이러한 데이터 습득 과정에서 발생할 수 있는 이상 데이터에 대한 검출 문제를 제시하고 그 대응방안으로서 K-means clustering을 사용한 비교사 학습 기반 방식을 제하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.147-148
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• 2019

네트워크 응용 서비스들은 점점 더 복잡해지고 있으며, 네트워크 통신 기술의 발전과 함께 네트워크의 특성, 네트워크 관리 및 혼잡 제어에 대한 높은 요구 사항을 제시하므로 네트워크 트래픽 분류가 점점 더 중요해지고 있다. 트래픽 분류는 다양한 특성에 따라 네트워크 트래픽을 여러 클래스로 분류하여 처리하는 작업이다. 본 논문에서는 현재 네트워크 분야에서 적용된 여러 트래픽 분류 기법을 조사한다. 이를 통해 SDN(Software Defined Networking) 환경에서 효율적인 트래픽 분류가 가능한 기법 선택을 위해 비교하며 향후 연구를 위해 트래픽 분류 기법들을 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.9
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• pp.437-449
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• 2014

In order to suggest alternative directions for the regional development of Chungcheongbukdo through social network analysis (SNA) methods, this study highlights networking features of Chungcheongbukdo-based top 300 enterprises. In particular, it has paid attention to network relationships among participating enterprises and their basic structure, all of which play pivotal roles in provincial development. Major networking features among Chungcheongbukdo-based top 300 enterprises are dichotomized between structural and positional dimensions. Firstly, in terms of structural approach, this research confirms that both relational density indices and average connectivity levels among key enterprises have been extremely low. Therefore, the exchange networks seem relatively limited. That is, two enterprises could be interconnected after 1.1 stages in average, implying that the most popular types come from direct relationship among participating enterprises. In addition, this research finds that 7 major networks hinged upon 'distributed centralization types' present active information exchange, taking in charge of brokerage roles, all of which have contributed to broader network formation. Nonetheless, as the weight of minor network outweighs that of major network, more active supporting measures should be designed.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.12 no.4
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• pp.350-356
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• 2008

The recent networks are trending toward wireless networks. So wireless internet used to service of wired networks. But wireless networks can't show same performance of wired networks. Therefore, we are must concerned about Routing Protocol for improvement of a weak point of physical feature. But many researchers are not focusing on developing Routing Protocol. In this paper, we improve on AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) for Wireless Mesh Networks. And it analyzed the result of simulation.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.466-467
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• 2012

DMB 는 이동 중에 멀티미디어를 시청할 수 있는 이동 멀티미디어 방송이다. 기술의 발전으로 최근 출시되고 있는 휴대용 기기에는 기본적으로 DMB 를 수신할 수 있고, 사용자는 어디든 이동 하며 DMB Contents 를 즐길 수 있다. 하지만 사용자가 DMB Contents 를 수신할 수 없는 지역으로 이동하면 DMB Contents 를 수신 할 수 없다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 휴대용 기기는 기본적으로 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈을 통하여 Internet 의 DMB System 에 접속하고, DMB System 은 사용자 요구에 따라 DMB Contents 를 전송할 수 있는 Hybrid DMB System 이 필요하다. 이러한 Hybrid DMB System 은 Internet 을 통하여 DMB Contents 를 전송하게 되고, 결국 휴대용 기기는 장착되어 있는 무선 네트워크를 이용하여 DMB Contents 를 수신한다. 하지만 휴대용 기기에 장착되어 있는 무선 네트워크 모듈이 다양하기 때문에, 각 무선 네트워크의 전송 특성을 살펴볼 필요가 있다. 본 논문에서는 다양한 무선 네트워크 중 802.11 에서 DMB Contents 를 전송하고, 네트워크의 전송 특성을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.186-187
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• 2009

단일 나노선 적용 센서의 단점을 극복하고 신뢰성이 높은 센서를 구현하고자 vapor-liquid-solid (VLS) 법을 이용하여 $SnO_2$ 나노선의 선택적 성장을 통한 나노선 네트워크 구조의 센서를 제조하였다. 분리된 전극층의 변화에 따른 나노선의 접합 특성 변화에 이에 따른 나노선 네트워크 센서의 가스감지 특성을 고찰하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1999.11a
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• pp.266-269
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• 1999

네트워크를 설계하고 서비스를 구현하는데 있어서 중요한 변수중의 하나는 트래픽의 특성을 파악하는 것이다. 기존의 트래픽 예측과 분석으로 Poisson 또는 Markovian을 기본으로 하는 모델을 사용했을 경우는 단기간의 의존성을 고려한 결과로써 실제 관측된 트래픽의 결과와는 상당히 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 최근 실제 트래픽 모델과 유사한 모델로서 Self-Similarity 특성을 이용한 접근법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 Self-Similarity의 장기간 의존성을 나타내기 위해서 실제 네트워크에서 측정한 데이터를 사용하여 Hurst 파라미터 H의 값을 추정하고 실시간 운영중인 네트워크 상에서 어느 정도의 Self-Similarity특성을 가지고 있는지 분석한다

• Convergence Security Journal
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• v.4 no.3
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• pp.1-8
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• 2004

Large distributed systems such as computational and data grids require that a substantial amount of monitoring data be collected for various tasks such as fault detection, performance analysis, performance tuning, performance prediction, security analysis and scheduling. to cope with this problem, they are needed network monitoring architecture which can collect various network characteristic and analyze network security state. In this paper, we suggest network performance and security analysis system based on network monitoring. The System suggest that users can see distance network state with tuning network parameters.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.255-258
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• 2008

현재 이동통신 네트워크는 통신 기술의 발전에 힘입어 음성 서비스를 넘어선 다양한 패킷 데이터 기반 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 IEEE 802.11과 같은 이기종 네트워크에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 것과 달리 이동통신 네트워크의 패킷 데이터 기반 서비스에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 이러한 추세의 원인은 이동통신 네트워크가 사업자에 의해서 폐쇄적으로 운영되고 있기 때문이다. 우리는 지금까지 이기종 네트워크에 대한 연구를 바탕으로 예측만 하던 문제를 해결하기 위해 이 논문은 통해서 이동통신 네트워크의 패킷 기반 데이터 서비스의 특징을 분석한다. 실제 트래픽을 모두 분석하는 것은 규모의 문제로 불가능했기 때문에 우리는 서비스에 대한 과금 데이터를 사용했다. 과금 데이터에는 네트워크의 특징이 대부분 반영되어 있기 때문에 실제 트래픽을 수집해서 분석하는 것과 같다. 분석결 과로 이동통신 환경에서 사용자 행동 패턴과 서비스 유형별 트래픽 특성 및 네트워크의 특징을 보여준다. 이러한 결과는 향후 네트워크 진화에 의해서 예상되는 트래픽 예측 및 관리에 활용 가능하고, 네트 워크 모델링에 있어서의 기반 지식을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.53-54
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• 2016

빅데이터란 대용량 데이터 활용 및 분석을 통해 가치 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 대응 방안 도출 또는 변화를 예측하는 기술을 의미한다. 그리고 빅데이터 분석에 활용되는 데이터인 페이스북과 같은 소셜 데이터, 유전자 발현과 같은 바이오 데이터, 항공망과 같은 지리정보 데이터들은 대용량 네트워크로 구성되어 있다. 네트워크 클러스터링은 서로 유사한 특성을 갖는 네트워크 내의 데이터들을 동일한 클러스터로 묶는 기법으로 네트워크 데이터를 분석하고 그 특성을 파악하는데 폭넓게 사용된다. 최근 빅데이터가 다양한 분야에서 활용되면서 방대한 양의 네트워크 데이터가 생성되고 있고, 이에 따라서 대용량 네트워크 데이터를 효율적으로 처리하는 클러스터링 기법의 중요성이 증가하고 있다. MCL(Markov Clustering) 알고리즘은 플로우 기반 무감독(unsupervised) 클러스터링 알고리즘으로 확장성이 우수해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만, MCL은 대용량 네트워크에 대해서는 많은 클러스터링 연산을 요구하며 너무 많은 클러스터를 생성하는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 네트워크 압축을 기반으로 한 클러스터링 알고리즘을 제안함으로써 MCL보다 클러스터링 속도와 정확도를 향상시켰다. 또한, 희소행렬을 효율적으로 저장하는 CSC(Compressed Sparse Column) 자료구조와 MapReduce 기법을 제안한 클러스터링 알고리즘에 적용함으로써 대용량 네트워크에 대한 클러스터링 속도를 향상시켰다.