• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.327-334
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• 2001

본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.17-26
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• 2004

모바일 멀티캐스팅은 크게 원격가입과 양방향 터널링 기법으로 나누어진다. 원격가입 방법은 멀티캐스트 트리를 관리하는데 많은 비용이 발생하며, 앙방향 터널링 방법은 비효율적인 라우팅 경로를 가지게 된다. 본 논문에서는 패킷의 터널링 및 트리 재구성 비용과 관계되는 비용함수에 근거하여 동작하는 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법을 제안한다. 동적 이동 멀티캐스트 라우팅 기법은 기본적으로 비용함수를 사용하여 홈 에이전트로부터 멀티캐스트 패킷을 터널링하는 포워딩 비용과 왜래 에이전트가 멀티캐스트 그룹에 가입하는 멀티캐스트 트리 재구성 비용 사이의 적은 비용을 찾고자 하는 것이다. 이동 호스트가 외래 에이전트의 영역으로 이동한 경우, 외래 에이전트는 포워딩 비용과 트리 재구성 비용에 따른 비용함수를 구하여 비용함수에 의해 계산된 임계값을 중심으로 패킷의 포워딩을 계속할 것인가 아니면 새롭게 전달 트리를 재구성 할 것인가를 동적으로 결정하게 된다. 이 방법은 이동 호스트의 이동 속도나 그룹 구성원의 수에 관계없이 최적의 전송비용으로 멀티캐스트 패킷을 전달하는 효과를 가져올 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.130-136
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• 2001

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2769-2779
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• 1997

본 논문에서는 공액기울기법과 터널링 시스템을 조합사용하여 신경망의 학습성능을 향상시킬 수 있는 효율적인 방법을 제안하였다. 빠른 수렴속도의 학습을 위하여 공액 기울기법에 기초한 후향전파 알고리즘을 사용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 다른 연결가중치의 설정을 위해 동적터널링 시스템에 기초한 후향전파 알고리즘을 조합한 학습 알고리즘을 적용하였다. 제안된 방법을 패리티 검사 및 패턴분류 문제에 각각 적용하여 기존의 기울기 하강법에 기초한 후향전파 알고리즘 및 기울기 하강법과 동적터널링 시스템을 조합한 후향전파 알고리즘방법의 결과와 비교 고찰하여 제안된 방법이 다른 방법들 보다 학습성능에서 우수함을 나타내었다．

• 한국진공학회지
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• 제4권2호
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• pp.224-229
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• 1995

쌍곡선 모델을 사용하여 미시 통로죔을 통과하는 2차원 전자들의 양자 탄동적 수송현상을 연구하였다. 통로죔은 타원좌표계($\alpha$, $\beta$)에서 $\beta$=$\beta$o, $\pi$-$\beta$o로 주어지는 두 쌍곡선으로 기술하였다. 양자화된 88컨덕턴스 G는 타원좌표계에서 주어진 슈뢰딩거 방정식과 쌍곡선 경계조건을 만족하는 짝 매튜 함수를 이용하여 계산하였다. 그 결과는 채널수 Nc는 통로죔 폭 W뿐만 아니라 곡률 관련좌표 $\beta$o에 의존함을 나타내었다. 또한 곡률에 의존하는 터널링도 양자화된 G의 그래프의 모양을 나타내는 중요한 요소임을 나타내 주었다. 고정된 통로폭에서 Nc가 일정한 $\beta$o영역에서는 $\beta$o의 연속적 변화에 G는 연속적으로 변화하였지만 $\beta$o가 크게 변화할 때는 Nc가 변화하여 G는 불연속적으로 변화하였다. 만일 터널링이 거의 허용이 안되는 $\beta$o의 영역에서는 G는 계단식의 변화만 보여주었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서는 모멘트와 동적터널링을 조합하여 이용함으로써 최적해로의 수렴에 따른 발진을 억제하고 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용하여 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상과 256$\times$128 픽셀의 자동차번호판 영상을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권5호
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• pp.578-587
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• 2003

DSTM (Dual Stack Transition Mechanism)은 현재 주목받고 있는 IPv4/IPv6 연동기술로 서 터널링 방식을 적용한 기술중의 하나이다. DSTM은 fevers (IPv4-over-lPv6) 터널링과 임시 글로벌 IPv4 주소의 할당방식을 적용하여 IPv4와 IPv6간의 연결성을 지원한다. TEP (Tunnel End Point)는 DSTM 도메인과 인터넷망의 경계 라우터로서 4over6 터널링 패킷의 캡슐화와 복원기능을 적용하여 양방향 통신을 제공한다. 본 논문에서는 기본적인 IPv6 프로토콜 표준안의 내용을 기술하였으며 DSTM에서의 요구사항을 만족하는 TEP 데몬 프로그램을 설계하고 구현하였다. TEP 데몬은 DSTM 노드로부터 전송되는 4over6 패킷을 분석하여 동적으로 4over6 터널링 인터페이스를 구성하여 DSTM 노드와 IPv4-only 노드간에 통신을 가능하게 한다. 최종적으로 구현된 TEP를 적용한 시험망을 구성하고 성능을 측정하여 결과를 제시하였다. 이러한 결과를 통하여 구현된 TEP 데몬이 DSTM 서비스에 적합한 성능을 제공 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1393-1402
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• 1999

본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 3층 전향 신경망을 이용한 입력데이터의 주요 특징추출에 대해서 제안하였다. 제안된 학습알고리즘에서에서는 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위하여 기울기하강의 역전파 알고리즘을 이용하고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링의 역전파 알고리즘을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해로에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습 알고리즘을 이용한 다층신경망을 $12{\times}12$ 픽셀의 영상 데이터들과 $128{\times}128$ 픽셀의 Lenna 영상데이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과, 단층신경망을 이용하는 Sanger 방법이나 측면연결을 가지는 단충신경망을 이용하는 Foldiak 방법 및 기울기하강에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘을 이용한 다층신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 수렴성능과 추출성능이 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.391-393
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• 2002

DSTM 기술은 IPv6 네트워크가 도입되기 시작함에 따라 논의되어야 할 가장 중요한 이슈들 중 하나로서 기존의 IPv4 에서 IPv6 로의 자연스러운 이전을 지원해 주는 IPv6 트랜지션 기술 중 하나이다. 이 기술은 IPv6 망에서 dual stack 을 기본으로 채택하여 해당IPv6 호스트의 IPv4 응용을 수정하지 않고 IPv6 터널링(Tunneling) 기술을 채택하여 목적지 IPv4 응용과의 통신을 제공한다. 본 논문은 이러한 DSTM 요소 기술 중 하나인 IPv6 호스트에 동적으로 IPv4 주소를 할당, 해제 및 IPv6 터널링을 관리 하는 DSTM Server와Client의 설계 및 구현을 기술한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11C호
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• pp.877-884
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• 2010

본 논문에서는 차량 네트워크에서 다중 무선 네트워크 인터페이스를 이용한 고속 IP 이동성 관리 방법을 제시한다. 구체적으로, IETF HMIPv6의 MAP과 차량 네트워크의 이용 게이트웨이 간에 동적으로 다중 터널링을 생성하여 핸드오버 시 패킷 손실 및 지연시간을 최소화 하였다. 제안된 방법의 우수성을 증명하기 위해 수학적인 분석을 수행하였고, 기존의 이동성 관리 방법과의 성능 비교를 위해 NS-2 시뮬레이션을 수행하였다.