• 한국통신학회논문지
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• 제26권5A호
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• pp.863-872
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• 2001

본 논문에서는 PNNI(Private Network to Network Interface) 기반의 무선 ATM 망에서 이웃(neighborhood)과 이동 단말기의 위치 관계를 고려하여 계층화된 위치 등록기에 의한 적응적 위치 관리 기법을 제시한다. 제안된 위치 추적 과정에서는 단말기의 위치 영역을 홈(home) 이웃과 외부(foreign) 이웃으로 구분하고, 홈 이웃에서는 최하위 레벨의 위치 등록기와 홈 위치 등록기에 단말기의 위치를 등록하고 외부 이웃에서는 각 계층의 위치 등록기에 위치를 등록한다. 착신 단말기, 발신 단말기와 착신측 홈 이웃의 위치 관계를 고려하여 최소한의 비용으로 위치 파악 및 호 설정 과정을 수행한다. 그리고, PNNI 기반의 무선 ATM 망에서 제안된 적응적 위치 관리 기법을 기존 LR(Location Registers) 기법과 위치 관리비용 측면에서 성능을 비교하여 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2533-2540
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• 2013

멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 노드의 이동성은 이동 노드와 액세스 노드 사이에 안정적인 경로를 찾고 유지하는데 악영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 단말의 이동성을 고려하여 빠르고 신뢰할 수 있는 이웃노드 탐색 프로토콜을 제안한다. 제안하는 이웃노드 탐색 프로토콜은 적합한 이웃노드를 신속하게 찾기 위해 각 링크 간 품질을 비교하여 불필요한 제어 메시지의 송수신을 막고, 선택 가능성이 높은 이웃노드 순으로 충돌 없이 제어 메시지를 전달 할 수 있도록 우선순위 기반 접속 제어를 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 이웃노드 탐색 프로토콜은 기존 방식보다 빠른 시간 내에 이웃노드를 찾을 수 있으며, 검색해야 하는 이웃노드 수가 증가하거나 노드의 이동성이 증가함에도 불구하고 더 좋은 중계 노드를 선택할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.401-410
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• 2021

판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.387-397
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• 2008

최근 공간통계를 이용한 많은 연구가 진행되고 있고 공간통계학을 접목한 소지역 추정(small area estimation) 방법이 좋은 결과를 주고 있는 것으로 알려져 있다 소지역 추정에 사용되는 격자자료(lattice data) 분석에서 이웃정보를 정의하는 것은 자료 분석의 성패를 결정짓는 매우 중요한 부분이다. 그러나 기존에 사용된 대부분의 이웃정보시스템은 경계선을 공유할 때 이웃으로 정하는 방법을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 경계선 공유를 이용한 이웃정보시스템 뿐 아니라 다른 여러 이웃정보시스템을 구하는 방법을 설명하고 2001년 경제활동자료를 이용하여 이 시스템들을 비교하였다

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제24권2호
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• pp.35-45
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• 2011

금질 기법을 이용한 테스트 데이터 자동 생성 기법은 오랫동안 연구되어 왔으며, 효율적인 테스트 데이터 생성 방법 중 하나이다. 그러나 인풋 도메인이 넓을 경우, 기존의 담금질 기법은 이웃 선택 기법의 한계 때문에 나쁜 성능을 보였다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 우리는 새로운 이웃 선택 기법인 분기 거리 이웃 선택 방법을 제안한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해서 우리는 분기 거리 이웃 선택 기법, 기존의 이웃 선택 기법 그리고 랜덤 테스트 데이터 생성 기법을 비교하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안된 기법이 2가지 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1105-1112
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• 2020

1차원 3-이웃 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA) 기반의 의사난수 생성기는 시스템의 성능을 평가하기 위한 테스트 패턴 생성과 암호 시스템의 키수열 생성기 등에 많이 응용되고 있다. 본 논문에서는 더 복잡하고 혼돈스러운 수열을 생성할 수 있는 CA기반의 키 수열 생성기를 설계하기 위해 각 셀의 상태전이에 영향을 주는 이웃을 5개로 확장한 1차원 대칭 5-이웃 CA에 대해 연구한다. 특히 대칭 5-이웃 CA를 합성하기 위해 Krylov 행렬을 이용하는 대수적인 방법과 Cho et al.의 알고리즘을 기반으로 한 1차원 n셀 대칭 5-이웃 CA 합성 알고리즘을 제안한다.

• 출판저널
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• 통권8호
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• pp.14-15
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• 1987

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.809-818
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• 2009

협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.164-172
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• 2004

일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는. 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반 한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반 한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.