• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.10
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• pp.877-885
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• 2006

Recently it is proposed that the Bayesian networks used as conversational agent for topic inference is useful but the Bayesian networks require much time to model, and the Bayesian networks also have to be modified when the scripts, the database for conversation, are added or modified and this hinders the scalability of the agent. This paper presents a method to improve the scalability of the agent by constructing the Bayesian network from scripts automatically. The proposed method is to model the structure of Bayesian networks hierarchically and to utilize Noisy-OR gate to form the conditional probability distribution table (CPT). Experimental results with ten subjects confirm the usefulness of the proposed method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.1315-1318
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• 2001

이 논문은 TCP/IP 기반의 근거리 네트워크에서 사용되는 개인용 컴퓨터의 MAC 주소을 이용하여 인터넷 프로토콜 주소 충돌을 해결하는 방법에 대하여 연구한다. 네트워크에 접속된 컴퓨터의 증가에 따른 IP 주소의 부족 현상과 고의 또는 실수로 권한을 받지 않은 사용자의 IP 주소의 사용에 의하여, 정당한 IP 주소 사용자가 네트워크를 사용할 수 없게 되는 경우가 있다. 본 논문은 근거리 네트워크에 접속되어 있는 컴퓨터의 MAC 주소와 IP 주소를 데이터베이스화 하여 IP 주소 충돌을 방지한 수 있는 시스템을 구축함으로써. 비정상적인 IP 사용자가 네트워크를 사용할 수 없도록 설계되어 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1989.10a
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• pp.9-22
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• 1989

본 연구에서는 수송 네트워크에서의 최대효용경로문제를 정의하였다. 그리고 비순환적인 수송 네트워크에서의 최대효용경로를 구하는 최적해법을 제시하였다. 일반적인 수송 네트워크에서 각 경로가 가지는 효용가치는, 그 경로를 설치함으로써 연결 가능하게 되는 모든 마디의 쌍이 얻는 효용의 합이다. 즉, 일정한 출발지로 부터 도착지에 이르는 운송노선이 중도에 경유하는 모든 지점들 사이에 요구되는 운송 서어비스를 충족시켜줌으로써 얻게되는 효용의 합이 최대가 되도록 경유지를 정하는 문제를 최대효용경로 문제로 모형화하였다. 그리고 주어진 수송 네트워크가 비순환적인 경우라 하더라도 정의된 최대효용 경로 문제가 NP-hard 임을 3-Satisfiability문제를 이용하여 보였다. 또한 Shortest Path와 K-th Shortest Path를 이용하여 최적해법을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.652-654
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• 2005

베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.250-252
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• 2004

애드 혹 네트워크는 기지국과 같은 통신 인프라가 없는 환경에서 이동 노드들 간에 통신이 가능한 망을 말한다. 최근 애드 혹 네트워크의 데이터 전송에 관한 연구가 활발히 이루어지면서 다양한 영역에 대한 연구들이 제안되고 있다. 그중 네임 서비스는 서비스를 이용하는 사용자가 IP 주소를 기억하기 어려움으로 인해 제안되었고 유선망에서는 DNS를 통해 네임 서비스를 제공하고 있다. 하지만, 애드 혹 네트워크에서는 노드들이 이동하고 임의로 만들어지는 특성으로 인해서 유선망과 같은 DNS 서버를 통해서 네임 서비스를 제공하기 어렵다.본 논문은 애드 혹 네트워크의 특성을 고려한 명시적인 MDNS(MANET oomain Name System) 서버를 이용하는 방법을 도입함으로써 애드 흑 네트워크에서 효율적인 네임 서비스를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10c
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• pp.292-294
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• 2004

향후 세상의 모습을 그려볼 때 흔히들 유비쿼터스 시대를 언급한다. 이를 위해서는 다양한 서비스 공급자들과 사용자들이 서로 네트워크로 묶여 있어야 하며, 이때의 네트워크는 선이 없는 무선 환경이고, 국소 지역을 커버하는 Ad-hoc망이 기본 네트워크 망이 될 것이다. 이러한 네트워크로 이루어진 다양한 장소, 임의의 시간에 존재하는 다수의 서비스들 중에서 원하는 서비스를 찾는 일을 service discovery라고 하며, 이를 위해서 기존의 wired 망에서는 네트워크 계층 위에서 이를 수행하는 작업이 이루어져 왔다. 본 논문에서는 service discovery 실행을 별도의 에이전트나 응용 레벨에 두지 않고, 이를 Ad-hoc 라우팅 계층에서 수행 함으로써 오버헤드 트래픽이 줄어들고, 응답 시간이 짧아지는 성능 향상이 있음을 제시하고 있다. E한 동적/부분 caching 기법에 대해서도 제시하고 있다. 아울러 다양한 사용자의 기호(User Preference)를 표현하고, 이를 바탕으로 서비스를 검색하기 위한 새로운 서비스 표현/검색 모델을 제시하였다. 실제로 이러한 service discovery 기능을 Ad-hoc 라우팅 계층에서 처리하도록 하는 Ad-hoc 라우팅 데몬을 구현하고, 테스트 베드를 구축하여 동작 시킴으로써 실제 상황에서도 얼마나 효율적인가를 구체적으로 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1347-1349
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• 2013

현시대 온라인 사용자들에게 각광받고 있는 형태의 웹기반 서비스의 한 형태인 소셜 네트워크 서비스는 동창모임, 지역모임 등의 다양한 현실 인간관계를 기반으로 한 사용자간의 매칭 기능을 제공하고 있다. 이러한 매칭 기능을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스는 개인의 일상을 공유하는 용도로 사용되고 있다. 이와는 별도로 학습관리시스템은 대학이상의 고등교육 현장에서 사용되어 학습자의 학습 내용 및 그에 대한 교수자의 피드백을 주기 위한 용도로 이용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트워크 서비스의 특성과 학습관리 시스템을 융합하여 학교현장 및 평생교육 관점에서 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스기반의 사용자 협업형 학습관리시스템의 구조를 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.4 no.2
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• pp.89-112
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• 1994

전자우편 (E-Mail) 이나 메세지 처리 시스템 (MHS: Message handling System)과 같은 축적 후 전송(Store-and-Forward) 방식의 네트워크 시스템에서 다중 등급의 기밀성을 갖는 메세지를 처리하고자 할 때 중요한 메세지의 내용이 누출되거나 또는 허가되지 않은 자가 메세지를 액세스할 수 있는 안전성 문제의 해결이 중요하다. 본 논문에서는 다중 등급 메세지의 보호를 위하여 요구되는 네트워크 보안 정책을 임의적 액세스 제어, 보안 레이블, 레이블 무결성, 강제적 엑세스제어, 그리고 최소 권한 정책 측면에서 제시하였다. 정의한 보안 정책을 만족하는 보안 특성 함수와 보안 오퍼레이션을 기반으로 하여 안전한 MHS을 위한 네트워크 액세스 제어 메카니즘과 그 구조를 설계하였다. 제안한 액세스 제어 메카니즘은 네트워크상에서 중요한 메세지의 불법적인 액세스 또는 불안전한 (Insecure) 정보 흐름의 보호문제를 해결한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.79-82
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• 2020

얼굴 영상으로부터 사람의 감정을 예측하는 연구는 최근 딥러닝의 발전과 함께 주목받고 있다. 본 연구에서 우리는 연속적인 변수를 사용하여 감정을 표현하는 dimensional model에 기반하여 얼굴 영상으로부터 감정 상태를 나타내는 지표인 valance/arousal(V/A)을 예측하는 딥러닝 네트워크를 제안한다. 그러나 V/A 예측 모델의 학습에 사용되는 기존의 데이터셋들은 데이터 불균형(data imbalance) 문제를 가진다. 이를 해소하기 위해, 우리는 오토인코더 구조를 가지는 얼굴 영상 생성 네트워크를 학습하고, 이로부터 얻어지는 균일한 분포의 데이터로부터 V/A 예측 네트워크를 학습한다. 실험을 통해 우리는 제안하는 얼굴 생성 오토인코더가 in-the-wild 환경의 데이터셋으로부터 임의의 valence, arousal에 대응하는 얼굴 영상을 성공적으로 생생함을 보인다. 그리고, 이를 통해 학습된 V/A 예측 네트워크가 기존의 under-sampling, over-sampling 방영들과 비교하여 더 높은 인식 성능을 달성함을 보인다. 마지막으로 기존의 방법들과 제안하는 V/A 예측 네트워크의 성능을 정량적으로 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.860-862
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• 2007

최근 IT분야에서는 URC(Ubiqutious Robotic Companion)라는 새로운 개념의 로봇 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 NXT Mindstorm을 이용한 길안내 네트워크 로봇 시스템을 제안한다. LEGO brick을 이용해 이동 가능한 로봇을 제작하고 RFID 시스템을 장착한다. 로봇의 이동은 네트워크 서버를 통해 NXT Mindstorm으로 직접 전달하여 제어한다. 또한 로봇의 경로이탈이 발생하면 RFID 리더는 Tag의 정보를 읽어 네트워크 서버로 전달하며, 네트워크 서버는 전달받은 데이터 처리 후 NXT Mindstorm으로 명령을 전달하여 제어한다.