• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.349-352
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• 2005

이 논문에서는 분산된 생물학의 대사 네트워크들이 있을 때, 이를 통합하지 않은 상태에서 경로검색을 하는 분산 알고리즘을 제안한다. 대사 네트워크는 여러 데이터베이스에 존재하며 서로 중복되는 데이터를 가지고 있다. 제안한 방법은 네트워크 사이의 중첩이 있는 부분을 하이퍼 노드로 하고, 네트워크 자체는 하이퍼 에지로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어서, 이를 이용한 상위수준의 경로를 구축한다. 각 네트워크내의 중첩된 영역간의 경로를 미리 계산해 둔 다음, 상위수준의 경로에 기반하여 분산된 대사네트워크 간에 존재하는 경로를 검색한다. 추상 하이퍼 그래프는 데이터베이스를 하이퍼 노드로 하는 것에 대한 경로탐색을 한 다음, 그 경로에 따라 데이터베이스 내에 존재하는 대사경로를 탐색한다. 이때 존재하는 대사경로가 많기 때문에 각각의 대사경로를 하이퍼 노드로 하는 추상 하이퍼 그래프를 만들어 경로를 탐색하고 나서 그 하위 노드에 대해 경로탐색을 한다. 이는 분산된 네트워크를 통합할 저장 공간 및 탐색시간을 줄일 수 있다는 장점이 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2001.11a
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• pp.211-214
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• 2001

지역적으로 분산된 생산 시설을 가지는 업체의 전산화는 업무 프로그램의 개발뿐만 아니라 업체의 분산된 환경에 적합한 정보 공유 네트워크 인프라의 구축 또한 요구된다. 본 연구는 주 생산지는 정보 처리량이 많고 지역적으로 멀리 위치한 생산지들은 정보 유통량이 다소 적은 특수한 분산 환경에 적합하고, 유연하게 확장 가능한 경제적인 네트워크를 구축하였다. 이러한 이질적으로 분산된 환경의 네트워킹은 서버를 근간으로 하는 근거리 네트워크, 인터넷을 통한 서버 접속 네트워크, 전화 모뎀을 통한 서버 접속 네트워크 둥을 포함한다. 업체에 특수한 이질적 분산 환경을 효과적으로 연결하는 이러한 네트워크를 기반으로, 경제적이고 효과적인 분산 재고 관리 전산화 시스템을 개발하여 업체의 생산 관리 효율의 향상을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2002.11a
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• pp.23-28
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• 2002

최근에 분산 시스템과 같이 이기종의 컴퓨팅 환경을 효율적으로 통합하는 방법에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다. 네트워크 보안에서는 각 보안 시스템들이 효율적인 침입탐지와 차단을 위해서 분산화되고 있으며 분산된 보안 시스템들을 조정하고 통합하기 위해서 분산인공지능(Distributed Artificial Intelligence)의 개념을 도입하고 있다. 본 논문에서는 분산침입탐지 시스템(Distributed Intrusion Detection System)과 침입차단 시스템(firewall)이 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)에 의해 상호 연동하여 외부 네트워크에서 유입된 패킷의 정보를 통해 침입을 탐지하고 차단하는 네트워크 보안 모델을 설계하였다. 본 연구진이 구성하고 있는 시뮬레이션 환경에서는 네트워크에 존재하는 다양한 보안 모델들을 계층적으로 구성하기 위해 DEVS 방법론을 사용하였다. 보안 시스템의 연동은 계약망 프로토콜에 의해 이루어지는데 네트워크에 분산되어 있는 각각의 전문성을 가진 침입탐지 에이전트들이 중앙 콘솔에 비드(bid)글 제출하고 중앙 콘솔은 최상의 비드를 제출한 에이전트를 선택하여 침입을 탐지하게 된다. 그리고 탐지된 정보를 참조하여 침입차단 시스템은 능동적으로 침입을 차단하게 된다. 이와 같은 모델의 설계를 통해서 기존의 침입탐지 시스템들이 탐지하지 못한 침임을 탐지하게 되고 보안시스템에서의 오류발생빈도를 감소시키며 탐지의 속도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.979-982
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• 2010

최근 한정된 에너지를 기반으로 동작하는 센서 네트워크 환경에서 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 대표적인 연구로써 이벤트 발생 여부에 따른 노드의 가변 센싱 및 전송 기법의 경우, 특정 노드에서 네트워크 혼잡을 야기하여 전송 패킷의 손실 및 전송 모듈의 과다 사용으로 인한 네트워크의 수명이 감소하게 된다. 이를 해결하기 위해, 유전자 알고리즘을 기반으로 네트워크 패킷을 주변 노드로 분산시키는 TARP 가 제안되었다. 하지만 TARP 의 경우, 유전자 알고리즘의 핵심 단계인 적합도 평가에서 사용되는 적합도 함수에 인접 노드의 평균 데이터 전송량 및 데이터 분산만을 고려하여 트래픽을 분산하기 때문에, 전체 네트워크 수명에 대한 추가적인 고려가 필요하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전자 알고리즘 기반의 에너지 인식 트래픽 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 적합도 평가에서 잔여 에너지량 및 단일 노드의 데이터 전송량을 추가적으로 고려함으로써, 보다 효율적인 트래픽 분산을 수행하여 네트워크 수명을 증가시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존의 트래픽 분산 기법(TARP)과 제안하는 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 평균 27% 이상의 네트워크 수명의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.829-832
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• 2004

대단위(large-scale) 가상현실 시스템이나 가상현실 시스템의 구성요소가 네트워크(일반적인 통신망)를 통하여 분산되어 있는 경우를 네트워크 가상현실 시스템(Net-VE : Networked Virtual Environment)이라 한다. 가상현실의 환경을 분산 처리하는 경우 가상현실 시각의 공유방법, 분산시스템의 구성방법, 저속 혹은 고속통신망을 통한 대량의 데이터를 전송하는 방법, 가상현실 내의 이용자의 상호작용 방법, 데이터 공유방법, 분산처리 방법 등 가상현실 기술에 부가하여 통신망기술, 프로토콜 공학, 분산 처리기술 등 다양한 주변 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 더 유연성 있고 모듈러한 네트워크 가상 환경을 구축하는데 있어 효율적인 객체 지향 프로그래밍 기술인 자바의 다중 쓰레드 병렬처리 기법을 사용하고자 한다. 자바의 쓰레드 구조를 사용함으로써 네트워크 가상환경에서 여러 클라이언트에서 요청하는 데이터를 네트워크를 통한 지연에 대한 효과적인 대안으로서 자바의 다중 쓰레드 병렬처리 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2144-2145
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• 2006

무선 센서네트워크는 환경 모니터링과 같은 다양한 어플리케이션을 갖고 있는 향상된 기술이다. 이를 구성하는 각각의 노드들은 특정지역에 분산되어 네트워크를 구성해서 해당 지역의 이벤트나 정보를 주기적으로 사용자에게 전달한다. 이때 토폴로지 제어는 네트워크의 수명과 통신에 중요한 영향을 미치는 요인이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 클러스터 기반의 분산형 토폴로지 제어기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 네트워크를 클러스터 기반의 계층적인 구조로 구성한 후, 각각의 클러스터 내에서 최소 신장트리 (Minimum Spanning Tree)를 이용하여 토폴로지 제어를 수행한다. 이를 통해 무선센서 네트워크는 에너지 효율적이며 분산된 토폴로지 제어를 수행할 수 있고, 결과적으로 네트워크의 수명을 연장할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.11
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• pp.137-144
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• 2011

This study explored the risk sharing mechanism in the US TV drama industry. The hollywood system of TV production and distribution can be understood to be the result of the efforts to reduce the uncertainty and the risk of investment. Since the 1990s, the vertical integration of major studios and networks has been one of the core strategies for risk sharing. In the strategy, the most important role of networks is to schedule new series that the affiliated studios produce. Networks also provide the new series their brand value. On the other hand, the most important role of studios in the vertical integrated environment is to provide the affiliated networks the infrastructures for production and distribution, financial management, and product management. In addition, networks keep the right on the series in the secondary markets, and attempt to increase the aggressive investment on new series on the base of the rights. However, such a risky investment can be the potential burden and risk for the networks in the future. This paper shows the importance of the reasonable risk sharing in the television drama industry to the Korean TV drama industry that has experienced the conflict between networks and independent production companies.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.11-14
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• 2022

본 논문에서는 회귀 문제에서 예측값들의 분산을 줄이기 위한 딥뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 일반적인 회귀 문제에서 딥뉴럴 네트워크 학습 시, 하나의 입력에 대한 레이블 값을 이용하여 학습한다. 본 눈문에서는 하나의 입력에 대한 레이블 값뿐만 아니라 두 입력에 대한 레이블 값들의 차이를 학습시키는 딥뉴럴 네트워크 구조를 제안한다. 통계학 이론을 통하여 예측값들의 분산이 줄어든다는 것을 증명한다. 또한, 배관 곡관의 감육두께를 예측하는 문제를 통해 제안된 네트워크의 성능을 검증한다. 일반적인 딥뉴럴 네트워크 구조를 이용하였을 때에 비하여 제안한 네트워크 구조를 이용하였을 때, 회귀 문제의 예측값들의 분산이 감소함을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.808-811
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• 2010

최근 네트워크를 구성하는 기반 시설의 성능이 향상됨에 따라 대량의 트래픽에 대한 네트워크 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위한 연구가 진행되고 있다. 대규모 네트워크에서는 단일 시스템으로 네트워크 내의 모든 트래픽을 분석하는 것이 불가능하므로 병렬 구조 NIDS를 도입하여야 하는데, 이를 위해서는 병렬 구조를 이루는 각 NIDS 노드로의 부하 분산이 필요하다. 플로우 기반 부하 분산 기법은 이러한 부하 분산 기법 중 하나로, TCP 세그먼트의 재조합으로 인해 발생하는 통신 오버헤드를 줄일 수 있어 효율적이다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽의 특성과 각 노드의 성능을 고려하여 플로우 기반 부하 분산이 효율적으로 이루어질 수 있는 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.247-248
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• 2022

본 논문에서는 군사용 전술통신 분야에서 활용성이 증대되고 있는 애드혹 네트워크에 적용 가능한 비밀분산 기반의 노드 인증 기법을 제안한다. 필드에 전개되기 이전에 네트워크를 형성할 각 노드는 지수형 분산비밀키과 원본비밀키를 저정하고, 필드에 배치된 이후 네트워크 형성 초기단계에서 비밀분산의 원본비밀키 정보 복원 연산을 통해 다수 노드에 대한 동시 인증을 실시한다. 그리고 인증과정에서 원본비밀키 복원 연산을 방해하는 노드를 원본비밀키 복원 연산을 수행하기 이전에 PUF값을 활용하여 탐지한다.