• 한국통신학회논문지
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• 제30권5A
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• pp.359-369
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• 2005

본 논문에서는 대용량 광 부호분할 다중접속(Optical CDMA) 네트워크를 위해, 가변 파장변환기(TWC)와 도파로 열격자(AWG)를 이용한 공유형 부호기/복호기를 제안하였다. 제안한 부호기/복호기는 TWC의 동적 코드 할당 특성과 AWG의 순환(cyclic) 특성을 이용하여 다수의 가입자가 동일한 부호기와 복호기를 공유할 수 있도록 파장시간의 2차원 코드를 사용한다. 2차원 코드 구성 방법인 GMWPC(Generalized Multi-wavelength Prime Code)와 GMWRSC(Generalized Multi-wavelength Reed-Solomon Code)를 사용한 시뮬레이션을 통해 다수의 가입자를 위해 동적 코드 할당을 할 수 있는 제안한 부호기/복호기 구조의 타당성을 제시하였다. 제안한 부호기/복호기는 다중 접속 간섭을 일으키지 않으면서 동시 사용자 수를 증가시키며, 상대적으로 짧은 코드 길이를 사용함으로써 채널 효율을 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권8호
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• pp.679-686
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• 2013

데이터전송 증가에 따라 제한적인 배터리를 사용하는 모바일 단말에서 효율적으로 전력을 사용하는 것은 중요하게 여겨지고 있다. 802.11 표준에 있는 Power Saving Mechanism (PSM)은 부하가 많은 네트워크에서 적합하지 않다. AP(Access Point)는 버퍼링된 프레임을 PS (Power Saving) 단말들에게 즉시 보낼 수 없어서 단말들이 깨어 있는 모드를 계속 유지함으로써 전력을 낭비하게 된다. 또한, PS단말들이 하나의 데이터 프레임을 받기 위해 AP에게 하나의 PS-POLL프레임을 전송하는 방식은 효율적이지 않다. 본 논문에서는 802.11 PSM의 성능을 향상하기 위해 PS단말들이 AP에게 데이터 받을 시간을 미리 예약하는 시분할 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 충돌가능성을 감소시킬 수 있으며 채널사용 효율을 높일 수 있다. 분석결과 및 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 시분할 메커니즘은 전체 네트워크의 전력소비가 효과적으로 감소되며, PSM의 성능을 개선시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권3호
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• pp.169-179
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• 2014

차량 간 통신을 이용한 안전 서비스 제공을 위해서 차량 간에 서로의 위치정보 획득이 중요한 이슈가 되고 있다. 이를 위해서 주기적으로 메시지를 발생 시키고 주변 차량의 위치 변화를 감지하여 운전자에게 안전 서비스를 제공한다. 하지만 차량의 밀도가 높은 환경에서 주기적인 위치정보 메시지의 잦은 발생으로 인해 네트워크 채널이 포화 상태가 되어 송/수신에 문제가 발생한다. 본 논문은 시분할 슬롯을 이용하여 브로드캐스팅하며 차량의 속도를 이용하여 도로 위 차량 밀도를 예측하여 시분할 슬롯의 수, 전파세기를 조절하여 향상된 통신 상태를 만드는 방법을 제안한다. 네트워크 시뮬레이터를 통한 성능 평가 결과, 기존의 경쟁 모드에서 브로드캐스팅 했을 때 보다 수신율은 약 40%의 향상 보여주었고 채널 접근 시간은 10ms에서 0.23ms 로 감소한 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.126-132
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• 2011

위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권2호
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• pp.131-140
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• 2009

본 논문에서는 입력된 FISH 세포영상을 군집세포영역과 독립세포영역으로 분류하고, 군집세포영역에 대해서는 하나의 세포를 분리하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에 대해서 가우시안혼합모델과 세포의 명암도 값에 대한 최대 우도 함수를 사용하여 세포영역과 배경영역을 분할해줄 임계값을 정의하게 된다. 이렇게 얻어진 전경세포영역에 대해서 보다 정확한 세포 분석을 위해서 군집세포와 독립세포를 분류하게 된다. 세포 영역의 분류과정을 위해서는 베이지안 네트워크와 확률밀도함수를 사용한다. 학습데이터로부터 밀집도(compactness), 평활도(smoothness), 후-모멘트(Hu-moment)에 대한 형태학적 특징값을 추출하여 확률밀도함수를 구성하고, 이를 기반으로 베이지안 네트워크를 사용하여 두 영역을 분류하게 된다. 군집세포로 분류된 영역에 대해서는 그 군집세포를 구성하고 있는 독립세포로 각각 분리한다. 먼저, 명암도 기울기 변환(intensity gradient transform) 영상과 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 군집세포 영역을 작은 영역으로 분할하게 된다. 작게 분할된 영역을 하나의 세포영역으로 병합시키기 위해서, 군집세포에 존재하는 독립세포의 수만큼의 마커를 결정 침식 연산을 사용하여 추출하고, 추출된 마커를 중심으로 단계적 병합 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 166개의 FISH 세포를 사용하여 테스트한 결과 99.29%의 정확한 분리결과를 보여줬으며 기존의 다른 알고리즘보다도 뛰어난 성능과 빠른 실행시간을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.319-323
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• 2007

실세계의 여러 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem, MDP)로 표현될 수 있고, 이 MDP는 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration) 이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘 등을 사용하여 풀 수 있다. 하지만 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않아, MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법이 제안되어 왔다. 이러한 시간적 추상화 방법들의 문제점으로는 시간적 추상화의 디자인에 따라 MDP의 풀이 성능이 크게 달라질 수 있으며, 많은 경우 사용자가 이 디자인을 직접 제공해야 한다는 것들이 있다. 최근 사용자의 간섭이 필요 없이 자동적으로 시간적 추상화를 만드는 방법들이 제안된 바 있으나, 이들 방법들 역시 결과물에 대한 이론적인 성능 보장(performance guarantee)은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 MDP의 구조와 그 풀이 성능을 연관짓는 복잡도 척도에 대해 살펴본다. 이를 위해 MDP로부터 얻은 상태 경로 그래프(state trajectory graph)의 위상적 성질들을 여러 네트워크 척도(network measurements) 들을 이용하여 측정하고, 이와 MDP의 풀이 성능과의 관계를 다양한 상황에 대해 실험적, 이론적으로 분석해 보았다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6B호
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• pp.508-516
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• 2006

무선 네트워크 사용자가 폭발적으로 증가하구 서비스 종류들이 다양해짐에 따라 고 전송률 및 사용자의 QoS(Quality of Service) 보장에 대한 요구가 강화되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 이를 위한 해결 방안으로 직교 주파수 분할 다원 접속 시스템 상에서 사용자 QoS 요구사항의 만족을 고려한 주파수 자원 할당 기법을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 시간 분할 다원 접속 시스템에서 지연에 민감한 사용자의 QoS 만족을 위하여 송신 기지국과 각각의 사용자들 사이의 통계적인 채널 특성과 더불어 사용자마다의 실시간 큐잉 분석을 고려한 M-LWDF(Modified-Largest Weighted Delay First)를 기반 한 자원할당 기반의 RR(Round Robin) 및 K&H(Knopp&Humblet) 결합 스케줄링을 제안하며, 이를 통해 전체적인 시스템의 전송률 향상과 지연에 민감한 서비스를 요구하는 사용자의 QoS를 만족시킬 수 있다는 점을 확인한다. 또한 제안한 기법을 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 시스템에 적용하여 최적의 부 캐리어 할당을 통한 사용자 스케쥴링을 수행한다. 본 논문에서 제안된 기법의 성능을 분석하기 위하여 물리계층의 채널 특성으로부터 구해진 실효 링크 계층 용량을 고려하여 모의실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.98-100
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• 2012

모바일 웜의 전파 속도는 시간이 지날수록 급격히 빨라진다. 급속도로 전파하는 웜을 억제하기 위한 연구가 계속 진행되어 왔다. 기존 연구 중 하나로 소셜 네트워크를 그래프(Graph)로 표현하고 분할한 뒤 각 파티션의 대표노드(Key Node)를 선택해 웜 패치를 전파하는 기법이 있다. 이 기법은 패치 전파 속도를 웜 전파 속도보다 빠르게 해서 웜을 억제 시킨다. 하지만 이 기법에서는 대표노드에 가중치(Weight)가 낮은 간선(Edge)이 연결 될 수 있거나 대표노드가 없는 파티션이 생길 수 있다. 잘못된 대표노드 선정은 패치 전파속도를 저하시키고 웜 억제를 지연시킬 수 있다. 본 논문에서는 페이지랭크를 이용해서 대표노드를 선정하는 개선된 소셜 네트워크 기반의 웜 패칭 기법을 제안한다. 제안 기법은 웜 패칭 전략에 사용할 수 있도록 수정한 페이지랭크를 각 파티션에 적용해서 대표노드를 선정한다. 파티션마다 전파 능력이 가장 높은 노드가 대표노드로 선정되기 때문에 웜 패치 전파 속도를 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1707-1714
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• 2016

이 논문은 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)기반의 이종 네트워크에서 주파수 공존 방식에 따른 시스템 전체의 전송률을 분석한다. 특히, 시간 축 또는 주파수 축 기준으로 직교한 형태의 공존 방식과 비직교 방식의 공존 방식 간의 성능을 비교하였으며, 비직교 공존 방식에서 이종 네트워크의 주파수 공유 또는 겹침(overlapping)이 전체 전송률에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 실제 구현 환경을 고려하기 위해 송신단에 HPA(High Power Amplifier)의 nonlinear effect를 추가하여 이 HPA 파라미터에 따른 성능 분석을 하였으며 이에 따른 최적화된 이종 네트워크의 주파수 공존 전략을 제시하였다.