• The KIPS Transactions:PartD
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• v.11D no.1
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• pp.115-122
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• 2004

Software system modeling has a goal for finding and solving system's problems by describing and analyzing system model in formal notations. Petri nets, as graphical formalism, have been used in describing and analyzing the software systems such as parallel systems, real-time system, and protocols. In the analysis of Petri nets, general system properties such as deadlock and liveness are analyzed by the reachability analysis. On the other side, specific properties such as functional requirements and constraints are checked by model-checking. However, since these analysis methods are based on enumeration of ail possible states, there nay be state explosion problem, which means that system states exponentially increase as the size of system is larger. In this paper, we propose a new method for mechanically checking system properties with avoiding state explosion problem. At first, system properties are described in property nets then the system model and the property net are composed and analyzed. In the compositional analysis, system parts irrelevant to the specific property are reduced to minimize the analysis domain of the system. And it is possible to mechanically check whether a specific property is satisfied or not.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.478-480
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• 2005

센서 네트워크는 다수의 센서 노드들이 센싱된 데이터를 보고하는 형태의 네트워크로 기존 데이터 중심(Data-centric) 통신 모델은 오버헤드와 응답 속도의 저하와 관련된 문제점을 노출하고 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로 속성 기반 네이밍(Attribute-based naming)이 새로운 라우팅 구조로 주목받고 있다. 본 연구에서는 가상 대응체 (Virtual Counterpart) 개념을 센서 네트워크에 적용하여 속성 기반 네이밍을 싱크 노드내의 가상 센서 노드에서 처리해주는 구조를 제안하였다. 기존의 다른 속성 기반 네이밍 연구들과 달리 리얼센서에 대응되는 가상 센서 노드를 싱크 노드에서 운용하고, 리얼 센서의 데이터를 주기적으로 업데이트한 후, 속성 기반 쿼리를 가상 센서 노드가 리얼 센서를 대행하여 처리하는 구조를 설계하였다. 이런 구조를 취함으로써 효율적인 응답 처리와 하부 네트워크에 비종속적인 속성 기반 네이밍이 가능하며, 쿼리의 확장성과 센서들의 결합을 통한 부가적인 기능을 제공할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.487-489
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• 2005

본 논문에서는 센서 네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus를 기반으로 수행되는 센서 네트워크를 위한 프로그램의 코드를 자동으로 생성하는 기법을 제시한다. 즉, 센서 네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 코드를 자동으로 생성하도록 하는 기법을 제시한다. 센서 네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서 네트워크의 각 노드에 대한 속성을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 이를 위하여 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서 네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서 네트워크를 이용하는 어플리케이션을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여, 오류를 찾아내어 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.183-188
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• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.99-101
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• 2014

불안정한 네트워크 환경 문제를 해결하기 위해 제안된 Delay Tolerant Network(DTN)에서는 안정적인 통신을 위해 저장 및 전달(store-carry-forward) 방식의 라우팅 프로토콜을 사용한다. 이중 노드의 속성 정보를 이용하여 추후 네트워크 상황을 예측하고 라우팅을 하는 예측 기반 라우팅 프로토콜은 GPS와 같은 위치 서비스의 발전으로 인해 DTN에 효과적으로 적용 될 수 있다. 이러한 예측 기반 라우팅 프로토콜에서는 중계 노드의 효율성이 네트워크의 상황에 따라 달라지기 때문에 위치 서비스를 통해 받는 노드의 속성 정보를 분석하는 연구가 제시되어야 한다. 본 논문은 노드의 속성 정보를 네트워크의 환경 정보에 따라 분석하여 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보를 네트워크의 정보에 따라 가중치를 두어 다양한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.4
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• pp.95-102
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• 2007

Recently, a lot of researchers focus on the sensor middleware that hide the complexity of application developments and provide the abstraction of functions to upper application layer. Although there we several factors to design sensor middleware, the attribute-based naming is considered to be an essential factor among them. However, most existing researches were not designed to reflect the characteristics of sensor networks and have the limitation of attribute-based query extension. This study adopts the concept of Virtual Counterpart to suggest the structure there attribute-based naming is supported by virtual sensor nodes of the middleware on the sink node. Unlike traditional data-centric middleware in which individual sensor nodes process attribute-based query, virtual sensor nodes mapped to physical sensor nodes are running on the middleware of the sink node and process attribute-based query as a proxy of the physical sensor. This approach enables attribute-based naming independent of physical infrastructure and easy extensibility.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.14 no.1
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• pp.83-96
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• 2008

본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.20 no.4
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• pp.535-554
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• 2009

Information collected on mobile devices might be utilized to support user's memory, but it is difficult to effectively retrieve them because of the enormous amount of information. In order to organize information as an episodic approach that mimics human memory for the effective search, it is required to detect important event like landmarks. For providing new services with users, in this paper, we propose the prediction model to find landmarks automatically from various context log information based on attributed Bayesian networks. The data are divided into daily and weekly ones, and are categorized into attributes according to the source, to learn the Bayesian networks for the improvement of landmark prediction. The experiments on the Nokia log data showed that the Bayesian method outperforms SVMs, and the proposed attributed Bayesian networks are superior to the Bayesian networks modelled daily and weekly.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.106-108
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• 2014

본 논문에서는 노드의 로드밸런싱 속성을 이용하여 분산경로를 설정하는 L.T(Load Tolerance)알고리즘을 제안한다. 모바일 애드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 유동성을 가진 노드들로 구성된 네트워크로 토폴로지의 변화가 빈번하여, 기존 알고리즘에서는 라우팅 경로를 유지하기 위한 계층적 네트워크연구가 진행되어 왔다. 하지만 계층적 네트워크에서 특정 클러스터 헤드노드에게 로드밸런싱이 집중될 경우, 클러스터 헤드노드의 제한된 로드밸런싱을 초과되어 통신이 단절된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 유효한 통신 반경 안에 존재하는 클러스터 헤드노드들의 로드밸런싱을 측정한다. 클러스터 헤드노드의 로드밸런싱이 높을 경우, 소속된 클러스터 멤버노드는 클러스터 헤드노들의 로드밸런싱과 동적속성을 분석하여 L.T 속성을 계산하며, 계산된 L.T 속성을 이용하여, 노드의 분산경로를 설정한다. 모의실험을 통해 클러스터 헤드노드의 로드 밸런싱이 높을 경우, 로드밸런싱이 낮은 분산 경로를 제공함에 따라 향상된 패킷 전송률을 보일 것으로 기대된다.