• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.375-377
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• 1999

본 논문에서는 지금까지 제시된 다양한 동적 COS (CrossOver Switch) 선택 방식들을 4가지 유형을 분류하였다. 그리고 ATM 포럼에서 제안된 순방향 핸드오버와 역방향 핸드오버의 손실 방지 핸드오버와 손실허용 핸드오버 방식에 대해 COS의 위치에 따른 영향을 핸드오버 지연, 사용자의 서비스 중단 시간, 셀 버퍼링양 및 셀 손실 관점, 그리고 경로 재사용 효율과 종단간 전송 지연 관점에서 수식적으로 분석하였다. 이러한 분석을 바탕으로 무선 ATM의 역방향 핸드오버에 대한 적절한 COS 선택 기준을 각 방식별/성능 평가 요소별로 제시되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2547-2552
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• 2013

동적 스펙트럼 접속 방식에서 각 이차사용자는 자신의 성능을 높이기 위하여 채널의 상태를 추적하여 채널이 사용되지 않을 가능성이 가장 높은 채널을 선택하게 된다. 다수의 이차사용자가 동일한 동적 스펙트럼 접속 방식에 따라 동작한다면, 대부분의 이차사용자는 비슷한 결과의 채널 상태 추적 정보를 얻게 된다. 이로 인해 각 이차사용자가 동일한 채널을 선택할 가능성이 높아지고, 이차사용자 사이의 충돌이 발생할 가능성이 높아진다. 본 논문은 이러한 이차사용자 사이의 충돌을 줄이기 위하여 다른 이차사용자의 신뢰 벡터를 추적하여 그 결과를 채널 선택에 이용하는 동적 스펙트럼 접속 방식을 제안한다. 시뮬레이션 결과는 본 논문에서 제안한 방식이 다른 이차사용자를 고려하지 않는 방식에 비해 성능이 더 나아진다는 것을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.223-225
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• 2013

본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.187-189
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• 2004

피어-투-피어 시스템에서는 한 홉(hop) 떨어진 두 피어간의 네트워크 상 거리는, 이들 피어들이 서로 다른 대륙간 네트워크에 존재할 수도 있기 때문에 매우 클 수 있다. 그러나 검색 질의 메시지를 전달할 다음 피어를 선택하는 기존의 방법은 네트워크의 근접성을 고려하지 않고, 단순히 목적 피어까지의 홉 수를 최대로 줄이는 피어를 선택한다. 따라서 네트워크의 근접성을 고려하여 동적으로 다음 라우팅 피어를 선택하는 새로운 기법이 필요하다. 본 논문에서는 대표적 DHT 방식 시스템인 Chord를 중심으로, 검색 시간을 향상시키기 위한 적응적 근접 경로 선택 기법을 제시한다. 본 기법에서는 동적인 P2P 환경에 적응하기 위해서 지수적 최근-가중치 평균을 통해 예측된 지연시간을 바탕으로 쿼리를 전달할 다음 피어를 선택한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.35-38
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• 2006

다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.665-667
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• 2000

다단계 버스 네트워크 기반의 분산공유메모리 환경에서 효율적인 동적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 버디특성으로부터 생기는 잉여경로들을 활용하여 네트워크 상의 스위치들의 트래픽을 동적으로 분산시키고, 동적 라우팅이 선택될 확률을 높이기 위해 기존의 최적 경로결정 알고리즘을 개선한 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안된 동적 라우팅 알고리즘의 성능과 다단계 버스 네트워크에서의 잉여경로들을 고려하지 않는 기존의 라우팅 알고리즘들의 성능을 비교하여 우리가 제안한 동적 라우팅 알고리즘이 기존의 라우팅 알고리즘들보다 평균 대기 작업수와 평균 응답시간 면에서 효율적으로 동작한다는 것을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.189-193
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• 2006

문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권12호
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• pp.1094-1101
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• 2013

본 논문은 4-Way 캐쉬의 선택된 element만을 사용하여 어플리케이션 수행 사이클을 줄인 향상된 동적 분기 예측기를 제안한다. 제안된 동적 분기 예측기는 분기명령어가 페치되면 MRU 버퍼를 참조하여 4-Way 캐쉬의 선택된 element에서 타깃 주소를 얻으므로, 모든 element에 접근하는 기존의 동적 분기 예측기보다 제한된 전력하에서 BTAC entry 수를 증가시킬 수 있어 분기 예측 성공률과 어플리케이션의 수행속도가 상당히 향상된다. 제안된 동적 분기 예측기의 효율성을 SMDL 시스템에 의해 생성된 코어가 벤치마크 어플리케이션을 수행하여 검증한다. 실험결과 동적 분기 예측기가 없는 코어에 비해 생성된 코어의 어플리케이션 수행 사이클은 평균 10.1% 감소하고 어플리케이션의 전력소모는 7.4% 증가한다. 기존 동적 분기 예측기를 사용하는 코어에 비해 수행 사이클은 평균 4.1% 줄어든다.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.497-505
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• 2018

최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.212-216
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• 2010

마이크로프로세서의 온도 관리를 위해 사용되는 대표적인 기술인 동적 온도 관리 기법이 적용되면 임계온도 이상의 발열 발생시 온도를 제어하기 위해 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 마이크로프로세서의 발열 온도를 낮추면 동적 온도 관리 기법을 통해 온도를 제어하는 시간이 줄어들면서 성능 저하를 최소화 시킬 수 있다. 본 논문에서는 유닛의 발열 제어를 위해 사용되는 연산 이관시 유닛을 선택하는 기준에 대한 다양한 기법들을 모의 실험을 통하여 비교 분석함으로써 유닛의 발열 현상으로 인한 마이크로프로세서의 성능 저하를 최소화시킬 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 모의 실험 결과, 동적 연산 이관 기법에서 임계 온도와 유닛 온도 사이의 차이를 기준으로 동작할 유닛을 선택하는 기법이 발열에 가장 효과적으로 대응하여 성능이 우수하다는 것을 확인할 수 있다.