• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.34-35
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• 2013

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 불완전한 채널정보를 가잔 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데 무선 인지 차량 네트워크에서의 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 불완전한 채널정보가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 본 논문에서는 언더레이 (underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값이 상관계수가 변화함에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.1241-1244
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• 2003

이동 Ad Hoc 네트워크는 사전에 계획되지 않은, 필요에 의해서 발생하는 단일 혹은 멀티 홉 무선 네트워크이다. 기간망 구조를 활용하지 않는 이동 Ad Hoc 네트워크에서는 네트워크를 구성하는 이동 단말들에게 라우팅 기능이 전가되며, 이동 단말의 움직임에 따라 동적으로 네트워크 토폴로지가 변경되는 특성을 갖게 된다. 현재 제안되고 있는 이동 Ad Hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 기본적으로 이동 Ad Hoc 네트워크의 목성을 고려하여 설계되었으며, 각기 효율적인 라우팅 알고리즘을 제안하여 이동 Ad Hoc 네트워크상에서 발생할 수 있는 제어 패킷 부담, 전력 소모 부담 등을 최소화 하기 위한 연구를 하고 있다. 또한 Ad hoc 네트워크 사용자들이 쉽게 이동단말을 이용할 수 있도록 이동단말의 주소 설정을 IPv6의 주소 자동설정을 이용하는 무설정 기법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 Ad hoc 네트워크의 특징 및 응용과 현재까지 제안되어 온 멀티캐스트 라우팅 프로토콜의 특징을 분석하고 IP 네트워크에 필수적인 자동화 기술의 개념은 개발현황을 소개한 후 향후 연구 방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1117-1120
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 활발하게 연구되고 있는 실정이다. 이에 다양한 센서 노드 기술이 개발되면서 각기 다른 종류의 센서 노드로 구성된 이기종의 센서 네트워크의 연동에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존에 제안된 이기종 센서 네트워크의 통합, 관리를 위한 기술은 구현이 복잡하고, 각각의 노드에 많은 연산 부하가 발생하며, 기존의 시스템을 사용하지 못해 비효율적이다. 본 연구에서 제안하는 Overlay Sensor Network는 전체 센서 네트워크의 상위에 정의되어지는 네트워크로, Overlay Sensor Network를 구성하는 Base Station 노드가 각기 다른 센서 네트워크의 데이터를 연동함으로서 노드의 연산 부하를 줄이고, 기존에 구현된 센서 네트워크와 시스템을 사용함으로서 구현의 복잡성을 줄이며 효율성은 높이는 것이 가능하다. 본 연구에서는 이기종 센서 네트워크의 통합과 관리를 위한 Overlay Sensor Network를 제안하고, 그에 따른 시스템을 설계하고 구현하고자 한다.

• Information and Communications Magazine
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• v.24 no.5
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• pp.74-83
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• 2007

무선 메쉬 네트워크의 보안 이슈는 노드의 오동작, 라우팅, 그리고 인증으로 구분할 수 있다. 이러한 문제는 무선 애드혹 네트워크에서 많이 다루어져 왔지만 무선 메쉬 네트워크에서는 메쉬 라우터 (MR) 들이 고정적이고, 전력 제한이 없다는 특성을 이용하면 보다 성능 좋은 해법을 제안할 수 있다. 본 고에서는 무선 메쉬 네트워크의 보안에 대한 최근 연구들을 살펴 보고, 무선 메쉬 네트워크를 대상으로 한 최초의 분산 인증 기관인 MeCA (Mesh Certification Authority)를 제안한다. MeCA에서는 무선 메쉬 네트워크의 특성을 이용하여 분산 인증 기관의 보안성과 효율성을 향상시켰다. 이를 위해 우리는 향상된 임계치 암호화 방법과 멀티캐스팅을 도입하였다. 모의 실험을 통해 MeCA가 기존의 무선 애드혹 네트워크에서 제안된 방법들에 비해 적은 오버헤드를 일으키며 더 강한 공격에도 비밀키를 노출하지 않는 것이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.577-579
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• 2003

이동 Ad Hoc 네트워크는 사전에 계획되지 않은, 필요에 의해서 발생하는 단일 혹은 멀티 홉 무선 네트워크이다. 기간망 구조를 활용 하지 않는 이동 Ad Hoc 네트워크에서는 네트워크를 구성하는 이동 단말들에게 라우팅 기능이 전가되며. 이동 단말의 움직임에 따라 동적으로 네트워크 토폴로지가 변경되는 특성을 갖게 된다. 이러한 특성은 유선 네트워크 라우팅 프로토콜을 이동 Ad Hoc 네트워크에 직접 적용하는데 큰 장애요소가 된다. 현재 제안되고 있는 이동 Ad Hoc 네트워크의 라우팅 프로토콜들은 기본적으로 이동 Ad Hoc 네트워크의 특성을 고려하여 설계되었으며. 각기 효율적인 라우팅 알고리즘을 제안하여 이동 Ad Hoc 네트워크상에서 발생할 수 있는 제어 패킷 부담, 전력 소모 부담 등을 최소화 하기 위한 연구를 하고 있다. 본 논문에서는 Ad hoc 네트워크의 특징 및 응용과 현재 까지 제안되어 온 멀티캐스트 라우팅 프로토콜을 살펴보고. 특징을 분석하여 향후 연구 방향을 제시 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.46-48
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• 2003

본 논문에서는 실제환경에서와 같이 예측할 수 없는 상황에서 에이전트의 인지와 자동 행동 생성 방법을 제안한다. 전통적인 에이전트의 지능제어 방법은 환경에 대해 알고 있는 정보를 이용한다는 제약 때문에 다양하고 복잡한 환경에 적응할 수 없었다. 최근, 미리 알려지지 않은 환경에서 자동으로 행동을 생성할 수 있는 센서와 행동을 연결하는 행동 기반의 방법과 추론, 학습 및 계획 기능의 부여를 위한 하이브리드 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다양한 환경조건으로 움직이는 장애물을 인지하고 피할 수 있는 행동을 생성하기 위해 행동 네트워크에 Bayesian 네트워크를 결합한 방법을 제안한다. 행동 네트워크는 입력된 센서 정보와 미리 정의된 목적 정보를 가지고 다음에 수행할 가장 높은 우선순위의 행동을 선택한다. 그리고 Bayesian 네트워크는 센서 정보들로부터 상황을 미리 추론하고 이 확률 값을 행동 네트워크의 가중치로 주어 행동 선택을 조정하도록 한다. 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 제안한 행동 네트워크와 Bayesian 네트워크의 결합 방법으로 움직이는 장애물을 피하고 목적지를 찾아가는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.577-579
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• 2004

인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.347-350
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• 2020

본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.881-884
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• 2008

수중 음향 센서 네트워크는 무선 센서 네트워크의 한 분야로서 활발하게 연구되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크에서의 지상이라는 환경은 수중 음향 센서 네트워크에서의 수중이라는 환경과 많은 차이가 있다. 예를 들어 수중에서는 지상에서 보다 더 많은 통신 에너지를 필요로 하며 현재 단일채널 밖에 사용할 수 없다. 그러므로 수중 음향 센서 네트워크에서 무선 센서 네트워크의 메커니즘을 그대로 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 수중 음향 센서 네트워크에서의 에너지 효율적 클러스터링 메커니즘을 제안한다. 제안하는 클러스터링 메커니즘은 단일채널의 수중환경을 대상으로 클러스터 내 통신에서 발생하는 충돌문제를 최소화하여 에너지 효율을 증가시키기 위해 하향식방법을 이용하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 선정된 클러스터 헤드 노드를 중심으로 클러스터 범위를 결정하는 방법을 제시한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.9
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• pp.529-537
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• 2014

To establish a foundation to objectively interpret Chosun history, we construct people network of the Chosun dynasty. The network shows scale free network properties as if most social networks do. The people network is composed of 1,379 nodes and 3,874 links and its diameter is 14. To analysis of the network dynamics, whole network that is composed of 27 king networks were constructed by adding the first king, Taejo network to the second king, Jeongjong network and then continuously adding the next king networks. Interestingly, betweenness and closeness centralities were gradually decreased but stress centrality was drastically increased. These results indicate that information flow is gradually slowing and hub node position is more centrally oriented as growing the network. To elucidate key persons from the network, k-core and MCODE algorithms that can extract core or module structures from whole network were employed. It is a possible to obtain new insight and hidden information by analyzing network dynamics. Due to lack of the dynamic interacting data, there is a limit for network dynamic research. In spite of using concise data, this research provides us a possibility that annals of the Chosun dynasty are very useful historical data for analyzing network dynamics.