Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.170-171
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2012
본 논문에서는 다시점 영상 부호화 시 효율적인 부호화를 위해 이웃한 시점 영상의 부호화 정보를 이용하는데 있어 영상 간의 최대 시차 정보를 이용하여 부호화 하는 방법을 제안한다. 다시점 비디오 부호화 방법은 일반적인 단일 시점 영상의 부호화와 같이 화면 내 참조, 화면 간 참조를 수행할 뿐만 아니라, 이웃한 시점의 영상을 참조하여 부호화 하는 시점 간 참조를 수행한다. 현재 표준화가 진행중인 HEVC 기반의 다시점 부호화 방법에서는, 시점 간 참조 시 이미 부호화가 완료된 이웃한 블록으로부터 시차 벡터 (Disparity vector)를 유도하여 부호화 하는 방법도 사용된다. 이 때 이웃한 블록들로부터 얻어낼 수 있는 시차 벡터가 여러 개일 때, 최대의 절대값을 갖는 시차 벡터를 선택함으로써 부호화 효율을 높일 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.22-24
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2004
센서 노드의 제한된 전력(power)으로 인해, 센서 네트워크에서의 통신은 에너지 소비를 최소로 하여 네트워크의 수명을 길게 하는 것이 가장 큰 목표 중 하나이다. 또한, 센서 네트워크에서는 일대일 통신보다는 하나의 노드에서 네트워크 상의 모든 노드로 패킷을 전달하는 브로드캐스트 통신이 빈번히 사용된다 이러한 이유들로 인해서 여러 에너지 효율적인 브로드캐스트 기법들이 제안되고 있다. 이 논문에서는 'Angle-Based' 브로트캐스트 알고리즘을 제안한다. 'Angle-Based' 기법은 각 센서 노드가 자신이 받은 패킷을 통해 이웃 노드와의 각도를 계산하고, 그것을 바탕으로 패킷의 재전송 여부를 결정하는 방식이다. 따라서 이웃 노드들의 정보를 미리 가지고 있지 않고도 재전송 노드의 수를 최소화할 수 있다. 그리고 무엇보다 'Angle-Based' 기법은 높은 신뢰성(reliability)을 제공하는데, 이는 각도 정보를 사용하여 소스의 전송범위 내의 모든 영역에서 골고루 재전송이 이루어지도록 하기 때문이다. 시뮬레이션 결과, 'Ang1e-Based' 방법은 에너지 효율적으로 재전송이 이루어졌으며 이웃 노드들의 정보를 사용하지 않는 다른 브로드캐스트 기법들보다 신뢰성 측면에서 특히 뛰어난 결과를 보였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.159-162
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2004
일반적으로 인증과 무결성 증명을 목적으로 하는 연성 워터마킹은 영상의 블록별로 워터마킹을 수행하게 된다. 블록별로 워터마킹을 수행하는 기법은 블록 cut-and-paste 공격 또는 collage 공격이 발생하게 되면 영상의 변조에도 워터마크가 깨어지지 않고 정상적으로 추출되는 문제점이 발생한다. 몇 몇 기법은 영상의 각 블록을 워터마킹 할 때에 이웃하는 블록들의 정보를 이용한 워터마킹으로 이러한 공격에 대응하고 있다. 하지만 이웃하는 블록을 이용하는 기법에도 변조된 위치 측정이 정확하지 않다는 단점이 있다. LIU[1]가 제안한 기법은 블록을 이등분하여 반은 이웃 블록의 정보와 해당 블록의 정보를, 나머지 반은 해당 블록의 정보를 삽입함으로서 위치 측정을 향상시키는 기법을 제안하였다 하지만, LIU의 기법에서 해당 블록의 이전 블록과 이후의 블록이 동시에 변조되면 해당 블록의 변조 여부가 정확해지지 않는다는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 블록을 3등분하여 해당 블록의 이전 블록과 이후 블록의 정보를 사용함으로 LIU 기법의 문제점을 해결하면서 위치 측정을 정확하게 하는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.166-169
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2014
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.2
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pp.7-23
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2015
While there are several measures for node centralities, such as betweenness and degree, few centrality measures for local centralities in weighted networks have been suggested. This study developed a generalized centrality measure for calculating local centralities in weighted networks. Neighbor centrality, which was suggested in this study, is the generalization of the degree centrality for binary networks and the nearest neighbor centrality for weighted networks with the parameter ${\alpha}$. The characteristics of suggested measure and the proper value of parameter ${\alpha}$ are investigated with 6 real network datasets and the results are reported.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.661-663
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2021
Network performance is degraded when the UE is disconnected because the outage occurs at the base station in a mobile communication system. Therefore it is important to detect and recover the outage. In this paper, detecting the outage base station by using the KPI and the network scanning in the neighbor base station, and increasing the transmit power and changing the frequency band to recovery the outage scheme is proposed. The proposed scheme uses not only the KPI of the base station but also the network scanning of the neighbor base stations to detect the outage base station, so that it is possible to detect the outage base station more accurately. In addition, when the outage occurred, the neighbor base station changes the transmit power and frequency band to recover the outage with less signal interference.
Simulated annealing has been studied a long times. And it is one of the effective techniques for test data generation. But basic SA methods showed bad performance because of neighborhood selection strategies in the case of large input domain. To overcome this limitation, we propose new neighborhood selection approach, Branch Distance. We performs case studies based on the proposed approach to evaluate it's performance and to compare it whit basic SA and Random test generation. The results of the case studies appear that proposed approach show better performance than the other approach.
Constructing a k-nearest neighbor (k-NN) graph is a primitive operation in the field of recommender systems, information retrieval, data mining and machine learning. Although there have been many algorithms proposed for constructing a k-NN graph, either the existing approaches cannot be used for various types of similarity measures, or the performance of the approaches is decreased as the number of nodes or dimensions increases. In this paper, we present a novel algorithm for k-NN graph construction based on "balanced" canopy clustering. The experimental results show that irrespective of the number of nodes or dimensions, our algorithm is at least five times faster than the brute-force approach while retaining an accuracy of approximately 92%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.277-279
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2005
무선 멀티 홉 네트워크는 기지국 없이 중간의 무선 단말기를 경유해서 메세지를 전송하므로 무선 단말기의 전력 상태나 이동에 따라 그 토폴로지가 자주 변한다. 따라서 목적지까지 경로를 탐색하고 유지하기 위해 효율적인 경로 탐색 기법에 대한 연구가 필요하다. 그러나 경로 탐색 과정은 경로 탐색 메세지를 네트워크 전체로 전파하는 플러딩으로 인해 네트워크의 처리율을 크게 감소시킨다. 플러딩으로 발생하는 트래픽을 억제하기 위해 제안된 선별적인 플러딩 기법 중 이웃 노드 정보에 기반 한 접근 방식은 비교적 정확하게 재전송에 필요한 노드를 선별할 수 있으나 HELLO 패킷을 주기적으로 발생시켜야 한다. 본 논문은 이웃 노드의 맥(MAC) 계층에서 발생하는 제어 메세지를 청취해서 이웃 노드의 트래픽 정보를 수집하고 이것을 이용해서 재전송에 필요한 노드를 선별하는 기법을 제안 한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.10
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pp.27-35
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2021
Local search has been used to solve various combinatorial optimization problems. One of the most important factors in local search is the method of generating a neighbor solution. In this paper, we propose neighbor generation strategies of local search for permutation-based combinatorial optimization, and compare the performance of each strategies targeting the traveling salesman problem. In this paper, we propose a total of 10 neighbor generation strategies. Basically, we propose 4 new strategies such as Rotation in addition to the 4 strategies such as Swap which have been widely used in the past. In addition, there are Combined1 and Combined2, which are made by combining basic neighbor generation strategies. The experiment was performed by applying the basic local search, but changing only the neighbor generation strategy. As a result of the experiment, it was confirmed that the performance difference is large according to the neighbor generation strategy, and also confirmed that the performance of Combined2 is the best. In addition, it was confirmed that Combined2 shows better performance than the existing local search methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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