• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.251-258
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• 2000

인공신경망에 의해 부도예측을 하기 위해서는 여러 개의 재무비율을 입력변수 즉, 입력노드로 이용하는데, 이 가운데 적절한 입력노드를 선정하는 일은 예측력을 결정하는데 있어서 매우 중요하다. 본 연구에서는 새로운 입력노드 선정 휴리스틱을 제안하기 위하여 적절한 훈련이 끝난 인공신경망 모델에서 각 입력노드와 연결되는 가중치들의 합에 대한 절대값인 연결강도가 작은 경우 해당 노드는 출력값에 대한 설명력이 약할 것이다라는 연결강도판별 명제를 제시한다. 즉, 연결강도가 연결강도임계치보다 작은 입력노드는 제거 대상으로 분류할 수 있을 것이고, 이들 노드를 제외한 입력노드는 그렇지 않은 경우보다 더 나은 예측력을 보여 줄 수 있을 것이다. 연결강도판별 명제를 실증적으로 입증하기 위해 본 연구에서는 연결강도판별 선처리 과정에 대한 방법론을 제안하고 제안된 방법론에 의해 부도예측을 실시하여 아무런 선처리를 거치지 않은 모형과 비교하였고, 또 기존의 입력변수 선정방식 중에 하나인 의사결정트리 방식에 의한 입력변수 선정 모형과도 비교하여 더 나은 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.524-525
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• 2013

동적 움직임을 가지는 노드에 대한 DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 노드의 연결단절 및 불규칙적인 노드의 움직임에 의한 불안정한 상태를 해결하는 방법 중 하나이다. 특히 DTN은 재난상황 또는 움직임이 많은 노드간의 상관관계를 분석하여 노드 간 연결 확립을 보장함으로써 데이터 연결성과 전송률을 개선한다. 본 논문은 노드의 움직임에 대한 속성 정보를 기반하여 구성된 클러스터 구조의 네트워크에서 헤드노드 간의 연결 가능성을 분석하며 데이터를 목적지까지 포워딩하는 방식으로 망을 제어 유지하기 위한 방법으로 EPCM(Efficient Prediction-based Context-Awareness Matrix) 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 적용한 상황 매트릭스는 시간에 따른 헤드노드들의 움직임과 속도 등의 상황 예측이 가능한 정보를 포함한 포워딩 분석 요소를 제공한다. EPCM 알고리즘은 노드가 주기적인 이동성을 가진다는 가정 하에 포워딩에 요구되는 상관관계를 연산 분석하여 예측 경로를 제공한다. 노드의 이동에 의해 경로가 변화하는 환경에서 EPCM 알고리즘은 상황 매트릭스를 통해 헤드노드의 연결 정보를 저장하고 관리함으로써 연결성을 보장하고 짧은 지연시간에 효율적인 전송이 가능할 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문에서는 그리드 데이터베이스에서의 부하 분산 문제를 복제 데이터 간 메쉬 연결 구조를 이용하여 해결한다. 그리드 데이터베이스의 데이터는 성능 향상을 위해 여러 노드에 복제 저장되어 있다. 따라서 사용자 질의는 목적 데이터를 포함하는 노드들의 작업 부하를 평가하여 노드를 선택함으로써 구성 노드들 간의 부하를 분산하여야 한다. 기존의 기법은 노드의 작업 부하가 한계를 넘게 되었을 때 다른 연결 노드를 선택하여 질의를 처리하게 하는 수동적 부하 분산 기법을 사용하기 때문에 노드의 수가 많고 질의가 유동적인 그리드 데이터베이스에 적용하기에는 비효율적이다. 제안 기법은 각각의 동일 복제본이 포함된 노드들을 하나의 메쉬 구조로 연결하여 사용자 질의가 발생하였을 때 연결 노드 중 부하가 가장 적은 노드를 선택하여 질의 처리를 할 수 있도록 한다. 제안 기법은 성능 평가를 통해 기존의 기법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제35권9_10호
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• pp.421-428
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• 2008

[1]에서 A. Ghafoor는 고장허용 다중컴퓨터에 대한 하나의 모형으로 이븐 연결망 $E_d$를 소개하였고, 최단거리를 갖는 노드 중복 없는 경로를 포함한 여러 가지 성질들을 발표하였다. [1]에서 제안한 노드 중복 없는 경로에 의해 고장 지름을 구하면, 고장 지름은 d+2(d=홀수)와 d+3(d=짝수)이다. 그러나 [1]에서 증명한 노드 중복 없는 경로는 최단 거리가 아니다. 본 논문에서는 이븐 연결망 $E_d$가 노드 대칭임을 보이고, 순환적 교환 순서를 이용하여 이븐 연결망의 최단 거리를 갖는 노드 중복 없는 경로를 제시하고, 고장지름이 d+1임을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.522-523
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• 2013

Delay Tolerant Network (DTN)란 노드 간 통신의 지연 시간이 길고 연결 단절이 자주 일어나는 네트워크 상황에서 데이터를 안정적으로 전달할 수 있도록 지원할 수 있는 네트워크를 말한다. DTN은 노드들 간의 연결 정도의 강약을 파악하여 연결 정도가 높은 노드를 통해 목적 노드로 메시지를 전달하는 방식을 사용한다. 노드들의 움직임이 빠르고 서로간의 거리가 멀어 지속적인 종단 간 연결성이 보장 되지 않는 상황일 때 DTN을 사용하면 안정적인 전송이 가능하다. 이때 이 노드들의 움직임을 예측 할 수 있다면 더 효과적인 메시지 전달이 가능 할 것이다. 이 논문에서는 이동 노드의 속도와 목적지 등과 같은 이동성 정보를 이용해 노드의 위치를 예측하여 효과적인 메시지 전달 경로를 결정하는 이동 예측 기반의 DTN 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Mobility Strategy Sharing Location Service Protocol을 발전시켜 위치 정보 업데이트의 오버헤드를 최소화한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1020-1030
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• 2016

본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.95-97
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• 2019

본 논문에서는 ZigBee 기반의 WSN과 노드 연결을 위한 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 통신 노드 간에 격리된 노드의 수를 최소화하기 위해 수신신호강도(RSSI) 샘플에 적용된 딕슨 테스트(Dixon's test)를 사용하여 ZigBee 기반의 WSN을 위한 새로운 노드 연결 구조로써 특이점(outlier)을 제거하여 적은 수의 RSSI 값으로도 정확한 노드 연결이 가능하다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 기법이 기존의 RSSI 기반의 기법보다 더 높은 정확도를 유지하면서 처리 시간은 줄어든 것을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.166-168
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• 1998

분산시스템이 고성능의 네트워크로 연결되면서 네트워크 메모리(network memory)라는 새로운 메모리 계층이 등장하였다. 기존 운영체계가 가장 메모리를 위해 로컬 하드디스크를 사용하는 반면, 네트워크 메모리는 네트워크 연결된 각 노드들 중에서 유휴 상태에 있는 노드의 메모리를 가상 메모리로 사용한다. 네트워크 메모리를 활용하는 기존 연구의 대부분은 하나나 그 이상의 관리 서버 노드를 두어 관리 서버가 페이징 디바이스의 역할을 하는 원격 노드들을 관리하에 한다. 관리 서버 노드는 각 노드의 메모리 활용 상태을 점검하여 로컬 노드에게 페이지를 제공할 수 있는 원격 노드와의 중재 역할을 담당한다. 그러나 만약 관리 서버에 문제가 발생할 경우 관리 서버와 연결된 모든 노드들에게도 그 영향이 파급될 수가 있다. 본 논문에서는 serverless 하게 하는 노드들의 관계를 설정함으로 관리서버 노드의 문제가 야기되는 다른 노드들의 다운 현상을 최소화 할 수 있는 serverless 네트워크 가상 메모리를 제시한다.