• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 2021

메신저 사용의 증가와 함께 관련 범죄와 사고가 증가하고 있어 메시지 사용자 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 그래프 기반의 인스턴트 메세지 분석 모델을 제안하여 채팅 사용자를 검증하고자 한다. 사용자 검증은 주어진 두 개의 텍스트의 작성자가 같은지 여부를 판단하는 문제다. 제안 모델에서는 사용자의 이전 대화를 토대로 n-gram 전이 그래프를 구축하고, 작성자를 알 수 없는 메세지를 이용해 전이 그래프를 순회한 랜덤워크의 특성을 추출한다. 사용자의 과거 채팅 습관과 미지의 텍스트에 나타난 특징 사이의 관계를 분석한 모델은 10,000개의 채팅 대화에서 86%의 정확도, 정밀도, 재현율로 사용자를 검증할 수 있었다. 전통적인 통계 기반 모델들이 명시적 feature를 정의하고, 방대한 데이터를 이용해 통계 수치로 접근하는데 반해, 제안 모델은 그래프 기반의 문제로 치환함으로써 제한된 데이터 분량에도 안정적인 성능을 내는 자동화된 분석 기법을 제안했다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.155-166
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• 2015

랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.201-211
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• 2023

본 연구에서는 산사태 발생시 붕괴토사량을 산정하기 위하여 산사태 발생면적과 붕괴토사량의 상관관계를 활용하고, 붕괴토사량의 총 이동거리를 예측하기 위하여 붕괴토사량과 붕괴사면의 높이 및 붕괴토사의 도달거리를 활용하였다. 그리고 토석류의 이동경로를 예측하기 위하여 붕괴토사량의 유동 및 퇴적특성을 경사도의 인자로 단순화시킨 랜텀워크 모델을 적용하였다. 산사태 발생지점에서 이동경로 및 피해범위를 산정하기 위하여 토석류 이동 확률계산을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 10,000회 반복적으로 수행하였다. 이때 계산된 다양한 랜텀워크의 궤적을 피해영역으로 제시하였다. 제안된 랜텀워크 모델을 이용한 산사태 피해범위 산정기법의 정확도를 확인하기 위하여 지리산 천왕봉 일대에서 발생된 산사태 발생이력을 적용하였다. 제안된 모델의 적용성을 검토한 결과 비교적 정확하게 피해범위를 산정하는 것으로 나타났으며, 10 m × 10 m 크기의 셀을 활용하는 것이 실제 피해범위에 대한 정확한 재현이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.444-446
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• 2021

모바일 애드혹 네트워크(Mobile Ad-hoc NETwork, MANET)는 고정 네트워크에 종속되지 않은 이동 노드들로 이루어지고, 자체 네트워크를 형성할 수 있는 특징을 가져서 많은 분야에 활용되고 있다. 모바일 애드혹 네트워크에 적용되는 이동 모델은 활용 목적에 따라 다양하게 적용할 수 있다. 랜덤 이동 모델은 간편하고 구현하기가 쉽다는 장점이 있어서 가장 많이 활용되고 있다. 모바일 애드혹 네트워크에서 개별 노드들은 독립적으로 이동한다고 가정한다, 랜덤 이동 모델은 이러한 독립성을 표현하기에는 좋은 모델이다. 그러나, 개별 노드들의 무작위 속성으로 전체 노드 특성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문은 MANET에서 적용 가능한 확률적 이동 모델을 제한한다. 제안 확률 이동 모델과 랜덤 이동 모델과 비교한다. 제안 이동 모델을 라우팅 프로토콜에 적용하여 에너지 소비 효율 측면에서 향상된 특성을 보임을 확인한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1-7
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• 2014

거리 기반의 이동성 관리 방식은 무선 네트워크 연구 분야에서 주요한 주제로 고려되었다. 적당한 이동성 모델로 수학적으로 분석하기 위한 많은 연구가 진행되었다. 특히 양방향의 랜덤 워크 모델은 단순성의 장점으로 인하여 많이 활용되었다. 그럼에도 불구하고 정확한 수식에 의한 분석은 지금까지 아직 이루어지지 못하였다. 본 고에서 우리는 양방향 랜덤 워크모델에 관한 정확한 수식을 제공한다. 이러한 수학적 모델은 거리 기반의 이동성 관리 방식에 관한 연구에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.911-916
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• 2016

인프라구조 도움을 받는 최 인근 다중 홉 라우팅 및 순수 최 인근 다중 홉 라우팅은 다수 개의 무선 노드와 중계기가 균일하게 분포되며 패킷이 특정 확률로 삭제되는 거대한 패킷 소거 네트워크에서 최적의 용량 스케일링을 취득하는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 보다 실제적인 시나리오로써 무선 노드가 랜덤하게 분포하는 인프라구조 도움을 받는 소거 네트워크에서의 용량 스케일링 법칙을 보인다. 소거 확률을 모델링하기 위해 지수적 감쇠 모델을 사용한다. 혼합 랜덤 소거 네트워크에서 고용량 취득을 위해 침투 이론을 사용한 고속도로 기반 다중 홉 라우팅을 제안하고, 대응되는 용량 스케일링을 분석한다. 주요 결과로써, 제안한 침투 고속도로 기반 라우팅 기술은 혼합 균일 소거 네트워크에서 최 인근 다중 홉을 사용한 경우와 동일한 용량 스케일링 취득이 가능함을 보인다. 즉, 노드가 랜덤하게 분포하는 상황에서도 성능 손실은 발생하지 않음을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.738-743
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• 2011

고해상도 3차원 깊이 영상은 고품질의 3차원 방송을 위해 필요한 중요한 정보이다. 깊이 카메라는 정확한 깊이 정보를 실시간으로 얻을 수 있지만, 카메라 물리적 한계로 인해 저해상도의 깊이 영상만 이용한다. 본 논문에서는 저해상도의 깊이 영상과 색상 영상을 이용하여 색상 영상을 보간 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 랜덤워크 확률 모델을 이용하여 각 화소들이 초기 깊이값과 같을 확률값을 정의하여 가장 높은 확률을 가지는 초기 깊이값을 나머지 화소들에 복사한다. 제안한 방법은 인접한 화소들만을 이용하는 것이 아니라 경로를 따라 비용을 계산함으로써, 여러 화소에 걸친 색상의 변화율이 고려되어 물체의 경계 주변에서 색상 영역과 깊이 영상간의 경계가 일치하는 향상된 깊이 영상을 얻을 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.502-504
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• 2004

이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.333-341
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• 2006

최근의 웜은 CPU자원, 네트워크 대역폭등 주어진 자원을 최대한 소모하여 네트워크 전체 가용성을 심각히 저해하는 랜덤확산형(Random Constant Spreading) 웜이 점차 늘어나고 추세이다. 본 논문에서는 이러한 웜의 화산을 동적으로 억제하기 위하여 선호적 성장 특성을 가지는 멱함수 네트워크를 분석한다. 그리고 이러한 네트워크에서 공통적으로 나타나는 전달노드의 깊이분포 특성을 이용하여 랜덤확산형 웜을 동적으로 제어하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 각 노드의 부하가 최소화되면서 월 확산이 효과적으로 제어됨을 검증한다.