• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.3
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• pp.545-553
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• 2017

This paper investigates a synchronization algorithm for a distributed network which does not have a centralized infrastructure. In order to operate a distributed network, synchronization across distributed terminals should be acquired in advance, and hence, a plenty of distributed synchronization algorithms have been studied extensively in the past. However, most of the previous studies focus on the synchronization only in fault-free networks. Thus, if there are some malfunctioning terminals in the network, the synchronization can not be guaranteed with conventional distributed synchronization methods. In this paper, we propose a reliability-based adaptive consensus algorithm which can effectively acquire the synchronization across distributed terminals and confirm performance of the proposed algorithm by conducting numerical simulations.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.2
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• pp.745-752
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• 2014

This research was conducted to investigate what effect personal relationship personality and temperament have on peer competence of a child. To carry out the research, this experiment subjected 137 preschoolers with age range of 4 to 5 years old attending in 5 education institution for preschoolers in Seoul. The result showed that personal relationship personality of a child and his temperament hold certain influence on peer competence. To take a detailed look on this matter we divided the independent variable into low factors. The result showed that the peer competence was influenced by the introverted personality and outgoing personality which are the sub factors of personality and was also affected by physiological regulation and adaptability which is the sub factor of the temperament.

• The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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• v.14 no.6
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• pp.15-29
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• 2018

This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.11
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• pp.529-534
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• 2021

Computing thinking is regarded as one of the important skills required in the 21st century, and many countries have introduced and implemented computing thinking training courses. Among computational thinking education methods, educational game-based methods increase student participation and motivation, and increase access to computational thinking. Autothinking is an educational game developed for the purpose of providing computational thinking education to learners. It is an adaptive system that dynamically provides feedback to learners and automatically adjusts the difficulty according to the learner's computational thinking ability. However, because the game was designed based on rules, it cannot intelligently consider the computational thinking of learners or give feedback. In this study, game data collected through Autothikning is introduced, and game score prediction that reflects computational thinking is performed in order to increase the adaptability of the game by using it. To solve this problem, a comparative study was conducted on linear regression, decision tree, random forest, and support vector machine algorithms, which are most commonly used in regression problems. As a result of the study, the linear regression method showed the best performance in predicting game scores.

• Journal of IKEEE
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• v.7 no.2 s.13
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• pp.288-298
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• 2003

We consider a window-controlled selective-repeat ARQ scheme for error control between two adjacent nodes lying on a communication path. In this scheme, each packet to be transmitted is endowed with a serial number in a cyclic and sequential fashion. In turn, the transmitting node is not allowed to transmit a packet belonging to a window before every packet in the previous window is positively acknowledged. Such postponement of packet transmission incurs a degradation in throughput and delay performance. In this paper, aiming at improving packet delay performance, we employs a supplement scheme in which a serial number is duplicated within a frame. Classifying duplication rules into fixed, random and adaptive categories, we present candidate rules in each category and evaluate the packet delay performance induced by each duplication rule. From numerical examples, we observe that duplicating serial numbers, especially ADR-T2 effectively reduces mean packet delay for the forward channel characterized by a low packet error rate. We also reveal that such delay enhancement is achieved by a high probability of hitting local optimal window size.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1289-1297
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• 2006

모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.186-198
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• 1990

인간 소뇌의 구조와 기능을 간략하게 수학적으로 모델링하여 입력에 따른 시스템의 적정 출력을 학습에 의한 적응 제어 방식으로 추출해 내는 소뇌모델 대수제어기(CMAC : Cerebellar Model Arithmetic Controller)가 제안되었다. 본 논문에서는 연구개발된 기존 신경회로망과의 비교 분석에 의거하여, 소뇌모델 대수제어기 대신 네트의 특성에 따라 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN : Cerebellum Model Linear Associator Network)이라 하였다. 소뇌모델 선형조합 신경망은 시스템의 제어 함수치를 결정하는 데 있어, 기존의 제어방식이 시스템의 모델링을 기초로 하여 알고리즘에 의한 수치해석적 또는 분석적 기법으로 모델 해를 산출하는 것과 달리, 학습을 통하여 저장되는 분산기억 소자들의 함수치를 선형적으로 조합함으로써 시스템의 입출력을 결정한다. 분산기억 소자로의 함수치 산정 및 저장은 소뇌모델 선형조합 신경망이 갖는 고유의 구조적 상태공간 매핑(State Space Mapping)과 델타규칙(Delta Rule)에 의거한 시스템의 입출력 상태함수의 학습으로써 수행된다. 본 논문을 통하여 소뇌모델 선형조합신경망의 구조적 특성, 학습 성질과 상태공간 설정 및 시스템의 수렴성을 규명하였다. 또한 기존의 최대 편차수정 학습 알고리즘이 갖는 비능률성 및 적용 제한성을 극복한 효율적 학습 알고리즘들을 제시하였다. 언급한 신경망의 특성 및 제안된 학습 알고리즘들의 능률성을 다양한 학습이득(Learning Gain)하에서 비선형 함수를 컴퓨터로 모의 시험하여 예시하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.7
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• pp.15-23
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• 2014

"HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼" 표준은 TV 제조사와 플랫폼 사업자 중심으로 파편화된 스마트 TV 앱 생태계 한계를 극복하고 표준 기반의 공통 플랫폼 기술을 통해 앱 생태계를 활성화 촉진시키기 위해 제정된 개방형 TV 플랫폼 기술 표준이다. 본 고에서는 이 표준 기술을 소개하고자 하며 이를 위하여 표준에 정의된 HTML5 기반의 앱 실행환경, TV 디바이스 환경을 고려한 앱 모델, 채널 프로그램과 같은 방송 자원을 접근하기 위한 인터페이스, 앱 스토어를 통한 앱 다운로드 및 실행을 위한 패키징 규칙, 멀티스크린 적응형 스트리밍 등 다양한 스마트 TV 플랫폼 관련 기술들을 설명한다. 또한, 스마트 TV 앱이 표준 기반으로 개발된 다양한 수신기에 동일하게 실행됨을 보장하기 위해 수신기에 대한 표준 구현 적합성 검증이 필요함을 제기하면서, 이를 위한 시험 기준을 정의한 "HTML5 기반 스마트 TV 플랫폼 수신기 적합성 시험" 표준에 대해서도 소개한다. 이 표준은 수신기 기능 검증을 위한 테스트 케이스를 정의하고 시험 절차 및 판정 기준 등을 규정한다. 마지막으로, 본 고는 TTA에서 실제로 이 시험 표준을 기반으로 구축한 적합성 시험 환경을 소개한다. 수신기의 표준 기술 검증용으로 시험표준에 따라 개발된 테스트 케이스와 이를 실행하고 그 결과를 수집 관리하기 위해서 구성한 웹 서버, 방송 송출 서버, 적합성 시험 관리 시스템 등의 환경 구성 요소 및 그 인터페이스에 대해서 설명한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.33-44
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• 2001

최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.33 no.5
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• pp.3-11
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• 2016

자연계에서 존재하는 다양한 생명체는 자신들의 생존과 종의 번성을 위해 효율적인 행동 규칙을 만들어 진화해 왔다. 이러한 생명체의 다양한 생존원리로부터 착안을 하여 자연계가 아닌 다른 환경에서 적용이 가능하도록 알고리즘을 만들어 적용시키는 것을 생체모방 알고리즘이라 한다. 자연계의 환경자체가 불확실한 변화가 다양하게 포함되고 있으며, 제한된 자원 환경을 어떻게 효율적으로 활용하는가의 문제가 걸려 있음으로 인하여 이러한 생체모방 알고리즘은 적용환경의 변환에 빠른 적응력을 제공할 수 있고, 자원 제약형 환경에서 안정적으로 확장성과 적응성을 제공할 수 있어서 상호 운용성 측면에서 많은 이득을 줄 수 있다. 이와 같은 생체모방 알고리즘을 네트워크의 관점에서 적용시켜 보면, 전자의 경우에는 자율적인 네트워크 구성을 용이하게 제공할 수 있음을 나타내고, 후자의 경우에는 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 상호 운용성을 제공할 수 있다. 이렇듯이 생체모방 알고리즘을 네트워크에 접목시켜 연구하는 것은 최근의 네트워크 분야의 연구 이슈와 상호 보완적으로 작용하여 시너지 효과를 제공할 수 있다. 자연계의 군집 현상 및 동기화 현상을 네트워크 환경에서 적용하여 사용할 수 있는 생체모방 알고리즘 기술은 다양하게 존재하고 있으며 이를 활용하는 연구를 통해 SDN(Software Defined Networking)에서의 자율제어 네트워크 구성에 접목하거나 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 보다 효율적인 상호 연결성을 제공하는 방향으로 발전할 수 있다. 이러한 생체모방 자율제어 네트워크 환경 구현을 위해 기존의 OpenFlow 환경과 새로이 부각되는 P4: Programming Protocol-Independent Packet Processors 기술에 대해서 정리하여 향후 생체모방 자율제어 네트워크 구현 방안을 제시하고자 한다.