• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.188-195
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• 2002

컨벌루셔널 부호의 복호를 위한 M-알고리듬은 복호 트렐리스의 매 단계에서 미리 정해진 개수의 생존 경로를 유지하는 방법으로 구현이 쉽고 고속 데이터의 실시간 처리에 적합하며 최적 복호인 비터비 알고리듬에 비해 복잡도를 크게 감소시킬 수 있다. 반면, 트렐리스 상에서 올바른 경로가 생존 경로에 포함되지 않는 경우 연속된 복호 오류를 생성하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 복호 복잡도, 프레임 길이, 부호 구속장의 변화에 따른 M-알고리듬의 성능 분석 결과를 제시하고 구속장을 확장한 부호와 M-알고리듬을 통한 복호를 결합하여 사용 시 얻을 수 있는 성능 이득을 정량화 하였다. 특히 제한된 프레임 길이를 갖는 전송 시스템에 적용되는 경우, 증가된 부호 자유 거리에 의한 성능 이득 효과가 올바른 경로 손실에 의한 성능 감소 효과에 비해 더 큼을 확인하였다. 길이 L=100인 프레임의 오율이 0.01%일 때, 64개의 생존 경로를 갖는 복호를 사용하여 얻어지는 신호 대 잡음비 이득은 구속장을 K=7으로부터 X=9, 11, 15로 증가시킴에 따라 각각 0.6, 0.75, 0.8dB가 된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제15C권4호
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• pp.303-310
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• 2008

ad-hoc네트워크에서 네트워크의 생존시간을 연장하기 위해서는 네트워크 트래픽 부하를 전체 네트워크에 골고루 분산시켜 노드당 평균 에너지 소모율을 균일하게 유지할 수 있어야만 한다. 본 논문에서는 노드의 에너지 잔량 및 사용 빈도 등을 고려해 경로를 설정하는 수정 AODV 프로토콜을 제안하였다. 또한 경로 재설정 과정에서 생성되는 엄청난 양의 AODV 제어 메시지 발생으로 인한 에너지 소모를 줄이기 위해 출발지 노드의 버퍼에 다중 경로 정보를 저장하도록 하였다. 링크 단절 시 경로 재설정 과정 전에 경로 테이블에 저장된 경로 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존 AODV 및 에너지 기반 라우팅 프로토콜인 MMBCR방식과 전체 노드의 에너지 잔량, 네트워크 생존시간 및 데이터 패킷 수신율 등 3가지 평가 항목을 사용해 비교하였다.

• 한국가족복지학
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• 제54호
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• pp.225-262
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• 2016

본 연구의 목적은 아동보호서비스 개입사례의 재학대 특성을 확인하는 것이다. 이를 위해 국가아동학대정보시스템에 접근하여 2012년에 신고 접수된 전수를 추출하였고 이들 사례 중 아동학대로 판정된 사례를 중심으로 2014년까지 총 3년간의 데이터를 수집하여 해당기간 내 재학대가 발생한 사례들의 특성을 확인하였다. 재학대 특성은 생존분석을 통해 재학대 발생 시점 및 빈도를 중심으로 살펴보았다. 분석결과, 2012년에 학대판정을 받은 5,542사례 중 323사례가 이후 3년 이내에 재학대를 기록하였다. 대부분의 사례(93.5%)가 1회의 재학대를 기록하였지만 2회의 재학대를 기록한 사례도 21사례로 확인되었다. 또한 학대로 판정된 이후 1개월 이내에 가장 많은 재학대가 발생하였고, 이전 아동보호서비스 연루 유무, 중복학대 유무, 신체학대 포함 여부, 서비스 제공 유형 등에 따라 재학대 발생 시기 및 빈도가 다르게 나타났다. 아동의 연령 및 문제행동 수, 학대행위자의 스트레스 및 사회적 고립, 가족구성원인 학대행위자, 이전 아동보호서비스 연루 기록, 재신고 총 횟수 증가 등은 이후의 재학대 발생과 관련되었다. 본 연구는 이러한 분석결과를 토대로 아동학대의 재학대 예방을 위한 정책적, 실천적 함의를 논하고 관련 제언을 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.807-812
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• 2007

최근 단일 은닉층을 갖는 전방향 신경회로망 구조로, 기존의 경사 기반 학습알고리즘들보다 학습 속도가 매우 우수한 ELM(Extreme Learning Machine)이 제안되었다. ELM 알고리즘은 입력 가중치들과 은닉 바이어스들의 초기 값을 무작위로 선택하고 출력 가중치들은 Moore-Penrose(MP) 일반화된 역행렬 방법을 통하여 구해진다. 그러나 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들의 초기 값 선택이 어렵다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘 중 박테리아 생존(Bacterial Foraging) 알고리즘의 수정된 구조를 이용하여 ELM의 초기 입력 가중치들과 은닉층 바이어스들을 선택하는 개선된 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 많은 입력 데이터를 가지는 문제들에 대하여 성능이 우수함을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.371-378
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• 2012

센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권6A호
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• pp.864-870
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• 1999

상용위성통신의 경우 일반 광역 통신지원은 가능하지만 전시/유사시의 생존성과 보안성을 요하는 환경에서는 사용이 크게 제한되는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 군 위성시스템에 적용 가능한 세 가지 형태의 중계시스템을 제안하고 분석했으며, 상향링크 방해시의 지원 가능한 데이터율을 기준으로 성능을 분석/비교하여 군 운용환경에 따른 위성자원의 이용효율을 높이는 방안을 모색하였다. 이를 이해 중계기와 함정용 단말의 설계변수를 설정하여 적용하였으며, 또한, 각 대역별(UHF/SHF/EHF) 항방해 성능비교를 통하여 운용환경에 따른 생존성의 정도를 파악하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.714-724
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• 2022

다양한 모바일 디바이스의 보급 확대는 폭발적인 데이터 트래픽의 증가로 이어졌으며, 이는 다시 다양한 형태의 서비스에 대한 수요로 이어졌다. 트래픽의 증가와 다양한 서비스 요구사항을 만족시키기 위해서, 하나의 광섬유만으로도 수십 테라비트를 운반할 수 있는 광 인터넷 기술이 활발하게 연구되고 있다. 넓은 대역폭 때문에 하나의 광 링크는 다양한 서비스를 수용할 수 있다. 이에 따라 각 서비스별 요구사항을 만족하면서 광 인터넷의 생존성을 보장할 수 있는 기술이 요구되고 있다. 그래서 본 논문에서는 GMPLS를 기반으로 IP over WDM 네트워크에서 다양한 서비스 요구사항과 생존성 문제를 다룰 수 있는 새로운 기법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.2187-2192
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• 2016

무선 센서 네트워크의 생존시간을 증가시키기 위하여 중계노드에서의 데이터 병합을 고려한 데이터 중심 라우팅이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드 오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 중심 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안 하는 라우팅 방식은 먼저 전체 센서 노드 중에서 최대 거리가 최소화가 되도록 만드는 노드를 싱크 노드로 설정한다. 이후 빠른 정보 수집을 위하여 센서 노드와 싱크 노드 간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 방식으로 트리 구조를 확장해나간다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 데이터 중심 라우팅 알고리즘은 짧은 정보 수집 시간과 낮은 에너지 소비량을 가지며, 이로 인하여 기존 라우팅 알고리즘 대비 높은 네트워크 에너지 효율을 달성한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.79-86
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• 2009

본 논문에서는 노드 밀도를 고려하여 클러스터를 형성함으로써 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 기법을 제안한다. 이 기법은 최적의 데이터 병합율을 보장할 수 있도록 클러스터 크기를 결정하기 때문에 메시지 전송 반경을 줄이고, 클러스터간의 간섭을 최소화할 수 있다. 또한 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 센서 네트워크를 구성하는 노드의 에너지 소모를 최소화하면 센서 네트워크의 생존시간을 연장할 수 있음을 검증한다. 또한 제안한 클러스터링 기법이 기존의 LEACH 클러스터링 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.74-81
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• 2019

최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.