• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.118-120
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• 2017

모바일 이동통신망의 Core 노드들은 2G CDMA, 3G WCDMA, 4G LTE 교환기를 비롯하여 IMS 및 다양한 부가장비들로 이루어져 있다. 최근 5G로 진화하는 과정에는 NFV(Network Function Virtualization)가 그 중심에 서 있다. NFV 환경에서는 기존 통신 노드와 다르게 범용서버 및 범용 운영체제가 주축이 되어, 일반 IT 툴로도 통신망 내부 노드의 로그분석이 용이해 졌다. 또한 다양하고 복잡한 Core 네트워크에서 빅데이터로 발생하는 로그 또한 머신러닝으로 분석이 가능하며, 운용에 활용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 vDPI, vMMSGW OS 로그를 대상으로 분석하였으며, 잠재되어 있는 문제점들을 확인할 수 있었다. 또한 어플리케이션의 비정형화 된 로그에서도 비정상적인 패턴들을 발견하여 대용량 트래픽이 발생하며 SLA가 유난히 높은 통신환경에서도 비지도 머신러닝 분석이 유용함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.349-352
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• 2007

자율 센서 네트워크에서 센서 노드가 자율 주행하기 위해서 주행 경로 상의 장애물을 회피해야 한다. 이를 위해서 저렴하고 동적인 상황에서도 효과적인 장애물 탐지 비전 센서를 구현하였다. 이 연구에서는 Structured Light방식을 이용하였으며. Structured Light로는 라인 패턴의 적외선 레이저를 사용하였고 카메라에 적외선 필터를 장착하여 빛의 효과에 둔감하게 하였다. 값과 시간에 따른 2차 Thresholding으로 노이즈를 제거하였다. 실험 결과 센서 노드를 기준으로 한 2D 좌표계에서 최대 10mm의 오차로 장애물의 X, Y좌표를 찾을 수 있었으며 비전 센서의 프로그램은 객체화 하여 센서 노드 프로그램과 연동되어 장애물의 정보를 Localize와 Map building에 사용 할 수 있도록 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.695-698
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• 2006

센서네트워크는 사람을 대신해 다양한 환경에서 감시와 정보수집 역할을 수행한다. 센서네트워크는 제한된 하드웨어 자원과 낮은 무선 네트워크 대역폭을 사용한다. 이러한 특성은 통신 중 높은 에러율을 발생시키며 데이터 신뢰도 향상을 위한 오류정정 기법의 필요성이 높다. 센서노드의 환경에 따른 CRC 에러와 패턴에 대한 연구는 오류정정 기법의 적절한 기법 선택을 위한 자료가 된다. 본 논문에서는 시스템 구성시 데이터 전송률에 영향을 미치는 전송주기와 센서노드간의 거리 전송 패킷의 크기, RF의 크기에 대한 실험을 실시한다. 실험한 결과를 바탕으로 시스템 구성에서 고려해야 하는 요소를 알아본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.176-179
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• 2011

본 논문은 IEEE 802.11기반 무선 멀티홉 환경에서 은닉 노드가 존재할 때 전체 시스템의 효율 저하를 최소화 하면서도 평균 시간 지연 요구를 만족할 수 있는 경쟁 윈도우 제어 알고리즘을 제안한다. 이에 적용되는 최소 경쟁 윈도우 기준값을 주어진 topology에 따라 도출하고 각 트래픽 플로어의 QoS 요구조건 만족과 은닉노드가 존재할 경우에 성능개선을 위한 경쟁 윈도우 제어 패턴을 조절한다. 제안하는 경쟁 윈도우 제어 기법을 ns-2 시뮬레이션을 통해 검증하고, 모든 QoS 요구를 수용하면서 전체 성능 개선을 보이는 결과를 구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.479-484
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• 2005

본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ART1의 경계 변수의 설정에 따른 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위해 ART1 알고리즘과 퍼지 단층 지도 학습 알고리즘을 결합한 ART1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 가중치 조정에 승자 뉴런 방식을 도입하여 은닉층에 해당하는 클래스에 영향을 끼친 패턴들의 정보만 저장하게 하여 은닉층 노드로의 책임 분담에 의한 정체 현상이 일어날 가능성을 줄인다. 그리고 학습시간과 학습의 수렴성도 개선한다. 제안된 알고리즘의 학습 성능을 분석하기 위하여 주민등록번호 분류를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 신경망보다 경계 변수나 모멘트에 민감하지 않으며 학습 시간도 적게 소요되고 수렴성도 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.217-219
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• 2004

본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 학습 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉 층으로부터 시작한다. 신경망 학습 중에 지역 최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기값 선택은 선형계획법을 이용한 최적 처리절차론 이용한다. 최적 처리절차의 결과로써 은닉 층의 노드가 추가된 후의 네트워크는 학습회수를 증가시키지 않아도 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 신경망으로 추정할 수 있게 하며, 이 결과를 모의실험을 통하여 살펴보고 기존의 연구 결과와 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.262-267
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• 2007

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 학습률의 설정에 따라 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 학습률로 설정하여 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 영문 명함에서 추출한 영문자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART1과 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.453-458
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• 2013

WMSNs에서 에너지 효율적인 사용과 전체 네트워크 수명의 연장 이외에도 물체 추적과 데이터 수집과 같이 실시간 데이터 처리를 위해 QoS지원이 필수적이다. 본 논문에서는 싱크 노드까지의 거리, 노드의 에너지 잔량 및 링크 품질을 고려한 다중 경로 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 높은 품질의 링크로 구성된 다중 경로 설정을 제공함으로써 에너지 소모가 집중되는 현상과 이로 인해 경로가 재구성되는 것을 방지한다. 또한 패킷의 특성을 고려하여 트래픽 패턴에 따라 서비스 품질 패턴과 서비스 품질 레벨을 지정하여 QoS 보장에 대한 서비스 차별화를 지원한다.

• 융합보안논문지
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• 제11권6호
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• pp.25-30
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• 2011

MANET은 이동 노드로만 구성되어 있고 중앙 관리 시스템이 존재하지 않기 때문에 보안에 더욱 취약한 구조를 가지고 있다. 이러한 무선 네트워크를 위협하는 공격들 중에 그 피해가 가장 심각한 공격이 바로 DDoS 공격이다. 최근 들어 DDoS 공격은 목표 대상과 수법이 다양해지고 지능화 되어가고 있다. 본 논문에서는 비정상 트래픽을 정확히 분류하여 DDoS 탐지율을 높이기 위한 기법을 제안하였다. MANET을 구성하는 노드들을 클러스터로 형성한 후 클러스터 헤드가 감시 에이젼트 기능을 수행하게 하였다. 그리고 감시 에이젼트가 모든 트래픽을 수집한 후 비정상 트래픽 패턴을 탐지하기 위하여 결정트리 기법을 적용하였으며 트래픽 패턴을 판단하여 공격을 탐지하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 탐지 기법의 높은 공격 탐지율을 확인하였다.