• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.7-14
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• 2012

본 논문은 불완전한 채널 감지를 고려한 포화 상태에서의 IEEE 802.11 carrier-sense multiple access with collision-avoidance(CSMA/CA)의 성능을 분석한다. 불완전한 채널 감지는 missed-detection과 false alarm을 포함하는데, 이러한 불완전한 채널 감지가 IEEE 802.11의 성능에 미치는 영향을 분석하고 이를 수식적으로 표현한다. 물리 계층의 불완전한 채널 감지를 표현하기 위해, 본 논문에서는 기존의 2차원 마코프 프로세스 모델을 수정했다. 모의실험 결과와 제안된 모델의 이론적인 결과가 일치하는 것을 보였다. 이러한 실험 결과를 바탕으로, 감지 확률이 IEEE 802.11의 성능에 있어 가장 중요한 요소임을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.7-13
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• 2021

본 논문은 학습 데이터에 손실값을 포함하고 있는 불완전한 데이터를 위하여 확률을 나타낼 수 있는 형식으로 변환한 후 손실값을 보상하는 알고리즘을 소개한다. 기존에 이러한 데이터 변환을 사용한 방법에서는 손실 변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하는 것이었다. 이 방법으로 많은 문제에 적용하여 좋은 결과를 얻었으나, 손실 변수에 남아있는 모든 정보를 무시하고 새로운 값을 할당한다는 점에서 정보의 손실이 있다는 지적이 있었다. 이에 반해 새로운 제안 방법은 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 잘 알려진 분류 알고리즘(C4.5)에 입력하고 학습하는 중에 결정트리가 구축된다. 그리고 이 결정트리로 부터 손실값에 대한 확률을 구하여 이를 손실 변수의 추정값으로 할당한다. 즉, 불완전한 학습 데이터에서 손실되지 않은 많은 정보들을 사용하여 손실된 일부 정보를 복구하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.282-285
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• 2009

대부분의 스카이라인 질의에 대한 연구는 완전한 데이터에 관하여 이루어지고 있다. 하지만, 우리가 웹이나 기타 다른 도구로 데이터베이스에 자료를 입력할 때는 null을 허용하는 부분이 존재한다. 현재 이런 불완전한 데이터를 처리하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존에 제안되었던 불완전한 데이터를 처리하는 기법과 차원의 저주를 해결하기 위한 기법을 고려하여 이를 바탕으로 완전한 데이터와 동등하거나 혹은 더 좋을지도 모르는 데이터를 우선순위가 높은 순서대로 k(g)개 검색해주는 스카이라인 그룹 질의를 도입하고 이를 처리하는 방법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.589-595
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• 2019

최근 친밀도와 신뢰도 같은 사용자들의 사회적 관계와 모바일 통신 네트워크를 동시에 고려한 모바일 소셜 네트워크가 차세대 이동통신 네트워크 모델로 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 사회적 관계 중 신뢰도 정보를 기반으로 하는 협력통신 네트워크를 고려한다. 완벽한 신뢰도 정보를 고려했던 기존 연구들과 다르게 송신단에서 불완전한 신뢰도 정보 기반 정보 처리율 최대화 협력 통신 기법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 불완전한 신뢰도 정보를 확률적인 분포로 모델링하고, 신뢰도의 확률 분포를 이용하여 아웃티지 확률을 유도한다. 마지막으로 송신단에서 아웃티지 확률과 정보 전송율을 동시에 고려한 정보 처리율을 최대화하는 전송 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 정보 처리율 관점에서 기존 기법들과의 비교를 통해서 제안한 협력통신 기법의 우수성을 증명한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.1-7
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• 1984

전산기 단층영상(C.T) 장치에서 발생되는 불완전 투영군으로부터 단층상을 재구성할 수 있게한 하나의 알고리즘이 제안되고 있다. 알고리즘은 실측의 불완전 투영군, 물휴의 윤곽 정보등으로 부터 재구성-투영 과정속에서 회복 수정의 단순 조작에 의해 이루어지고, 그 유효성이 전산기 모의실험을 통해 검증되고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-7
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• 2020

본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.34-35
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• 2013

기존 연구에서 무선 인지 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많았지만 무선 인지 네트워크에 차량 통신을 접목시킨 무선 인지 차량 네트워크의 성능 분석에 관한 연구는 많지 않았다. 또한 최근 실질적인 채널환경을 고려하기 위해 불완전한 채널정보를 가잔 시스템에서의 성능 분석에 대한 연구가 많이 진행되고 있는데 무선 인지 차량 네트워크에서의 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 논문에서는 불완전한 채널정보가 존재하는 인지 차량 네트워크의 성능 분석을 한다. 본 논문에서는 언더레이 (underlay) 무선 인지 네트워크를 가정하고 차량간 통신이 일어나는 2차 사용자 네트워크의 채널들을 double Rayleigh fading으로 모델링한다. 성능 분석의 지표로 불능 확률을 사용하고 컴퓨터 모의실험을 통해 분석된 불능확률 값이 상관계수가 변화함에 따라 어떠한 변화가 있는지 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.123-124
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• 2014

무선 센서 네트워크는 센서들을 근거리 네트워크로 연결하여 사용자와 현장의 정보를 실시간으로 연결해 주는 매개체 역할을 한다. 이러한 무선 센서 네트워크는 기존의 컴퓨팅 시스템과는 달리 제한된 자원과 환경 속에서 동작을 해야 하고, 접근이 힘든 곳이나 지속적인 관리가 필요한 지역에서 효율적으로 사용된다. 본 논문에서는 무선 센서네트워크의 제한된 자원 속에서 불완전 스트림 데이터를 효율적으로 정제하고 처리하여 빠르고 정확한 질의어 처리가 가능한 질의 시스템을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.88-89
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• 2018

본 논문에서는 다수의 1 차 사용자가 존재하는 무선 인지 중계 네트워크를 분석한다. 다수의 1 차 사용자들의 신호는 2 차 사용자에게 간섭으로 작용하고 2 차 사용자들의 신호 또한 1 차 사용자에게 간섭으로 작용하게 된다. 이러한 환경에서 불완전한 채널 정보를 이용하여 최적의 중계기를 선택하는 방법을 제안하고 이때의 2 차 사용자 네트워크에서의 불능 확률을 분석하였다. 또한 모의실험을 통하여 불완전 채널 정보의 상관 계수의 변화에 따른 불능 확률의 변화를 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.484-486
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• 2002

본 논문은 여러 컬렉션에 대해 검색을 수행하는 분산 검색시스템에서 질의어가 들어 왔을 때 질의어에 적합한 컬렉션을 자동으로 선택할 수 있도록 하는 컬렉션 선택 모델과 브로커 구조를 제안하였다. 각 컬렉션마다 과거 질의에 대해 검색된 결과 문서들을 색인하여 인접단어를 고려한 불완전 인텍스를 생성한다. 이러한 불완전 인덱스를 이 용하여 컬렉션 선택하는 모델을 TREC 문서집합과 SMART 시스템을 이용하여 구현하였다.