• 대한교통학회지
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• 제21권3호
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• pp.97-106
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• 2003

본 연구에서는 운전자의 경로선택과 각 경로에 대한 학습행동이 교통상황에 따라 어떻게 달라지는 가를 살펴보기로 한다. 즉, 주어진 환경 하에서 자신의 효용을 최대화(소요시간의 최소, 비용의 최소)하는 경로를 선택하는 운전자를 가정하여 교통상황에 따른 운전자의 행동을 모델화하고자 한다. 경로선택에 직면한 운전자는 자신이 획득 가능한 정보와 과거의 경험에 근거하여 각 경로의 주행시간 등의 교통조건을 예측하고 반복적인 경로선택 행동을 통해 각 경로의 주행조건 등에 대한 학습을 하게 된다. 이 때, 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘은 각 경로의 교통상황에 따라 다르게 형성된다. 즉, 교통류 상황이 정상성(stationarity)을 띄고 있는지 혹은 비정상성(nonstationarity)을 띄고 있는지에 따라 운전자의 경로선택과 학습 메커니즘이 다르게 됨을 확인하였으며, 이 경우 사후적인(ex-post) 정보의 획득가능성이 운전자 학습행동의 수렴에 큰 영향을 미치고 있음도 알 수 있었다. 또한, 랜덤워크와 같은 비정상성을 따르는 교통환경에서 운전자는 경로의 조건에 대한 그들의 학습과정에서 학습계수(적응계수)는 각 경로의 특성에 따라 서로 다른 값으로 수렴함을 확인하였다. 나아가 시뮬레이션을 통해 운전자의 경로 환경에 대한 학습과정과 경로선택 행동을 구현하였으며, 향후 연구방향에 대해 고찰한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.52-63
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• 2004

한국에서 서비스 중인 cdma2000 1x 인터넷 데이터 서비스의 패킷 손실 패턴을 두개의 상태를 가진 길버트 모델로 모델링 한다. 본 논문에서는 한국의 주요 서비스 업체의 cdma2000 1x 서비스를 사용하여 측정된 패킷 손실트레이스(trace)로 부터 길버트 모델의 관련변수를 얻는 방법을 제안한다. 건물의 밀도가 크게 높지 않은 지역에서 건물 안에서 고정된 위치와 차로 이동하는 상황에서 관련변수를 얻을 수 있었다. 이 정보는 무선망의 채널 정보를 연구하기 위한 패킷 손실 패턴을 만들기 위해서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 cdmla2000 1x 망에서 실제 측정을 통하여 실시간 멀티미디어 서비스를 하기 위해 요구되는 005에 관하여 논의한다. 이것을 위해서 망의 정보를 주는 패킷 측정 툴을 개발하였고 멀티미디어 서비스를 위한 005정보를 제공하며, 측정된 데이터를 사용하여 서비스의 품질 유지에서 요구되는 채널의 상태 판별법을 길버트 모델을 사용하여 제안하였다. 채널모델의 파라메터를 실시간(on-line)으로 구할 수 있다면 네트웍의 상황에 적응적인 손실 보호 제어를 적절히 선택하여 사용될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-48
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• 2020

수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권11B호
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• pp.945-952
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• 2006

Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6) 네트워크에서 도메인간의 핸드오버(Inter-domain handover)가 발생할 때 Mobile Nodes(MNs)는 과도한 신호전달 트래픽과 긴 핸드오버 지연시간에 의해 영향을 받게 되고, 이로 인하여 유지하고 있는 연결들이 깨어질 수도 있다. 또, 전체적인 시스템 성능은 Mobile Anchor Point(MAP)의 선택 방법과 부하 상태에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 부하를 MAP들에 분산하면서 도메인간의 핸드오버를 감소시킬 수 있는 동적인 MAP 선택 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위하여 신호 전달 비용에 대한 분석적 모델을 수립하고 시뮬레이션을 수행하였다. 수치결과와 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 IETF HMIPv6에 기반을 둔 기존의 방법에 비해 부하를 더 균형 있게 분산시키고, 도메인 간 핸드오버의 횟수와 평균 신호 전달 비용을 감소시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권4호
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• pp.153-164
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• 2013

비즈니스 모델 혁신이란 비즈니스 모델을 구성하는 여러 가지 요소를 다각도에서 변형시켜 차별화되는 가치를 창출해내는 것으로 기업의 외부 환경이나 내부 환경 중 어느 한 쪽에 집중하기 보다는 내부의 자원과 역량, 그리고 외부 환경이 만나는 곳에서 최적의 선택을 하는 것이다. 그러나 비즈니스 모델 혁신에 대한 명확한 정의가 없고, 핵심 비즈니스 모델을 잘 활용하지 못하는 관계로 기업이 비즈니스 모델 혁신을 통해 성장한다는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신에 대한 정의를 체계적으로 정리하고, 비즈니스 모델 혁신이 필요한 시기가 언제인지, 어떠한 유형의 비즈니스 모델 혁신이 있는지를 몇 가지 사례를 통해 살펴보았다. 기업의 가치 제안, 가치사슬과 가치네트워크를 통한 가치 창출과 수익모델의 혁신 사례를 통해 비즈니스 모델 혁신이라는 다소 추상적인 개념을 좀 더 친숙하게 접근하였다. 마지막으로, 이미 성공한 기업 역시 비즈니스모델 혁신과 적응우위 강화로 급변하는 시장 환경에서 새로운 가치를 창출할 수 있음을 사례분석을 통해 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.183-189
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• 2013

본 논문에서는 영상의 방향성에 따른 적응적 예측 기법과 컨텍스트 기반 엔트로피 부호화 방법을 주요 구성요소로 한 무손실 영상 압축 방법을 제안한다. 적응적 예측 기법에서는 부호화 픽셀을 중심으로 각 방향에 대한 상관도를 분석하고, 이를 이용하여 적절한 예측 픽셀을 선택한다. 또한 예측 에러를 더욱 줄이기 위하여 주변 픽셀의 복잡도 및 방향성을 이용한 컨텍스트 모델 기반 예측 에러 보정 과정을 수행한다. 정보이론의 관점에서 조건부 엔트로피에 의해 부호화 효율이 더욱 향상된다는 점을 이용하여 본 논문에서는 엔트로피 부호화 방식으로 컨텍스트 기반 Golomb-Rice 부호화를 적용한다. 실험결과 제안한 무손실 영상 압축 방식은 다양한 영상에 대해서 기존의 저 복잡도 및 고효율의 JPEG-LS에 비해 평균 1.3%의 압축효율 향상을 나타내었고, 특히 방향성이 뚜렷한 영상에 대해서 성능이 좋음을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.709-711
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• 2012

사용자 인터페이스 기술은 사용자의 선택에 따른 UI를 적용할 수 있는 기술로 최근 사용자 편리를 위한 인터페이스에 대한 연구가 이루어지고 있다. 이를 위해 W3C에서도 다양한 디바이스 환경에서 N-스크린 서비스, 일관된 서비스 제공 및 사용자의 선호도에 따른 UI 적응 서비스를 지원하기 위한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의를 위한 UI를 개발하는 데 있어 기본적인 모델 기반의 사용자 인터페이스 기술에 대해 연구하였다. 이는 웹 응용 어플리케이션 적용 방안 기술 확보 및 차세대 웹 어플리케이션을 적용하는데 활용될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.759-761
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• 2011

최근 사용자 편리를 위한 인터페이스에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 사용자 인터페이스 기술은 사용자의 선택에 따른 UI를 적용할 수 있는 기술이다. 이를 위해 W3C에서도 다양한 디바이스 환경에서 N-스크린 서비스, 일관된 서비스 제공 및 사용자의 선호도에 따른 UI 적응 서비스를 지원하기 위한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 편의를 위한 UI를 개발하는 데 있어 기본적인 모델 기반의 사용자 인터페이스 기술에 대해 연구하였다. 이는 웹 응용 어플리케이션 적용방안 기술 확보 및 차세대 웹 어플리케이션을 적용하는데 활용 될 것이다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.917-922
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• 2004

모바일 에드 혹 네트워크는 어떤 고정된 네트워크 인프라구조도 갖고 있지 않는 모바일 노드들로 구성된 망이다. 모바일 노드의 위치는 빈번히 변경되므로 노드의 위치를 효과적으로 관리하는 것은 관심을 끄는 분야이다. 본 논문에서는 모바일 에드 혹 네트워크에서 모바일 노드의 위치를 관리하기 위한 적응적 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴을 제안한다. 제안하는 스킴은 노드의 이동성을 필요로 한다면, 모바일 노드는 위치 정보를 업데이트하거나 질의하기 위해서 몇 개의 데이터베이스를 랜덤하게 선택한다. 질의를 하는 경우에 선택되는 데이터베이스의 수는 고정되어 있는 반면에, 업데이트를 하는 경우에는 업데이트를 하고자 하는 모바일 노드의 인기도에 따라 데이터베이스의 수가 결정된다. 제안하는 스킴의 성능을 분석적 모델을 사용하여 평가하였으며 기존의 랜덤 데이터베이스 그룹 스킴과 성능을 비교하였다.