• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.3408-3416
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 특징을 추출하여 패턴층 뉴런의 중앙값을 이용함으로써 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 회귀분석에 이용되는 데이터의 각 독립변수들의 집합으로 변환시키는 특징을 살려 일반회귀 신경망의 성능을 더 개선하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 2개의 독립변수 집합을 가진 Solow의 경제문제와 4개의 독립변수 집합을 가진 국내 유선전화문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 중심값을 각 독립변수들의 평균이나 가중평균을 이용하는 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 뉴런 수나 평활요소의 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.177-187
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• 2009

기존의 RFID 장치 관련 응용들은 사용자가 RFID 태그 또는 리더를 제어 관리할 수 있도록 지원하는 인터페이스를 특정 장치 벤더에 종속적인 형태로 제공하고 있다. 또한 기존의 RFID 비즈니스 응용들은 RFID 리더 또는 미들웨어 시스템들이 제공하는 고유의 태그 이벤트 데이터 포맷에 의존적으로 구현되고 있다. 따라서 RFID 인프라 관리자들은 관리 대상 태그, 장치 및 시스템들에 대한 개별적인 제어 관리 규격을 반드시 이해하고 있어야 하는 어려움을 가진다. 이와 더불어 현재 대부분의 RFID 응용서비스들은 태그 아이템의 실시간 정보 가시화 및 비즈니스 스텝 추적과 같은 단순 정보 제공에 국한된 한계를 가지고 있다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 벤더마다 상이한 인터페이스 규격을 가지는 이기종 RFID 장치, 미들웨어 및 다양한 유형의 응용들에 대한 통합적인 제어 관리 방법을 기술할 수 있는 RFID 서비스 관리 정책 모델을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안 모델을 기반으로 정의된 RFID 서비스 관리 정책이 특정 RFID 하부 인프라에 적응적으로 변환 및 처리되는 과정을 예제 시나리오를 통해 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.122-131
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• 2004

이전의 연구들에서 제안된 많은 색인 방법들은 저차원과 동적인 환경을 가정하고 제안되었다. 그러나 최근의 많은 데이타베이스 응용분야들은 대용량, 고차원 그리고 정적인 환경에 대한 처리를 요구하고 있다. 따라서 기존의 저차원이고 동적인 환경에서 제안되었던 색인 구축 전략들은 특히 데이타 및 공간 분할에 있어서 새로운 환경에 잘 적응하지 못한다. 본 연구에서 우리는 이러한 사실들을 지적하였고, 새로운 환경에 적응하는 색인 구축 시 적용되는 새로운 분할 전략을 성능 모델에 근거하여 제안하였다. 우리의 접근 방법은 기본적으로 정적인 환경에서 색인 구축에 사용되는 패킹이라는 기법을 적용하였다. 그리고 고차원 환경에서 질의 성능의 기대 값을 제시하는 민코프스키-합 비용모델에 대한 관찰 결과를 이용하였다. 이러한 것들에 바탕을 두어 우리는 데이타 및 공간을 균등하게 분할하는 것보다 불균등하게 분할하는 것이 좋을 것이라는 예측을 비용 모델에 대한 관찰 결과로써 도출하였다. 그리고 이러한 결과를 이용한 불균등 분할 방법과 성능 모델들을 제시하였다. 이 연구의 결론으로서 균등 분할 방법보다 불균등 분할 방법이 고차원 환경에서 더 효율적인 방법임을 성능 모델 및 실험을 통하여 보여주었다. 그리고, 어떻게 불균등하게 분할하는 것이 좋은지에 대한 명확한 계량적 기준들을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1468-1473
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• 2018

4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.942-948
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• 2020

본 논문에서는 상황인식 속성정보를 이용하여 클러스터링내에서 보다 효율적인 사용자 구분이 가능한 군집적 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 데이터를 처리함에 있어 군집 정보내에서 상호관계를 분류하기 위해 제공되는 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리될 경우, 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 K-means알고리즘을 이용함에 있어 사용자 인식 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 시스템 내 누적된 정보를 이용하여 자율적인 사용자 군집 특징을 분석하고, 이를 통하여 사용자의 속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자를 구분하게 된다. 제안한 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 다중 사용자를 군집단위로 분류하고 유지하는 측면에서 사용자 관리 시스템이 보다 향상된 적응성을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권5호
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• pp.451-463
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• 2003

최근 시공간 데이타에 대한 OLAP연산 효율을 증가시키기 위한 여러 가지 연구들이 행하여지고 있다. 이들 연구의 대부분은 다중트리구조에 기반하고 있다. 다중트리구조는 공간차원을 색인하기 위한 하나의 R-tree와 시간차원을 색인하기 위한 다수의 B-tree로 이루어져 있다. 하지만, 이러한 다중트리구조는 높은 유지비용과 불충분한 질의 처리 효율로 인해 현실적으로 시공간 OLAP연산에 적용하기에는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 근본적으로 개선하기 위한 접근 방법으로서 힐버트큐브(Hilbert Cube, H-Cube)를 제안하고 있다. H-Cube는 집계질의(aggregation query) 처리 효율을 높이기 위해 힐버트 곡선을 이용하여 셀들에게 완전순서(total-order)를 부여하고 있으며, 아울러 전통적인 누적합(prefix-sum) 기법을 함께 적용하고 있다. H-Cube는 대상공간을 일정한 크기의 셀로 나누고 그 셀들을 힐버트 값 순서로 저장한다. 이러한 셀들이 시간순서로 모여 규브형태를 이루게 된다. 또한 H-Cube는 시간의 흐름에 따라 변화되는 지역적인 데이타 편중에 대처하기 위해 적응적으로 셀을 정제한다. H-Cube는 정적인 공간 차원에서 움직이는 짐 객체에 초점을 두고 있는 적웅적이며, 완전순서화되어 있으며, 또한 누적합을 이용한 셀 기반의 색인구조이다. 본 논문에서는 H-Cube의 성능 평가를 위해서 다양한 실험을 하였으며, 그 결과로서 유지비용과 질의 처리 효율성면 모두에서 다중트리구조보다 높은 성능 향상이 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권10B호
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• pp.857-865
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• 2004

최근 들어 디지털 홈 서비스와 요소 기술에 대한 관심이 급증하고 있다. 디지털 흠에서 홈 네트워크에 연결된 디지털 기기간의 멀티미디어데이터 송수신 기능은 필수적이다. 본 논문은 리눅스 환경에서 IEEE1394를 통한 멀티 미디어 스트리밍 시스템의 설계와 구현에 대해 기술한다. 개발된 시스템의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, IEEE1394를 통해 DV뿐 아니라 MPEG2-75 형식의 데이터 송수신이 가능하다. 둘째, 디바이스 드라이버를 이용하여 IEEE1394, IEC61883 프로토콜을 투명하게 처리함으로써 데이터 송수신 프로그램 개발의 복잡성을 줄였다. 셋째, 흔히 사용하는 PC의 서로 다른 사양을 고려한 용량적응기법을 적용하여 DV 데이터 뿐 아니라 HD급 데이터까지 유연하게 스트리밍 할 수 있다. 이러한 기능과 특징들을 IEEE1394 기반의 흠 네트워크 테스트베드를 구축하여 시험, 검증하였다. 본 논문에서 제시된 미디어 스트리밍 기법은 리눅스 환경에서 흠 미디어 서버뿐 아니라 IEEE1394를 통한 미디어 스트리밍 기술로 충분히 활용될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제9권9호
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• pp.27-32
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• 2019

유비쿼터스-헬스케어의 발전과 함께 사이버 공격에 대처하기 위한 개인의료정보 처리를 위한 CloudHIS의 망 분리를 기반으로 한 보안 강화를 제안한다. 모든 보안 위협으로부터 보호하고 명확한 데이터 보안 정책을 수립하기 위해 CloudHIS용 데스크톱 컴퓨팅 서버를 클라우드 컴퓨팅 서비스에 적용한다. 하이퍼 바이저 아키텍처를 갖춘 두 대의 PC를 사용하여 물리적 망분리를 적용하고 KVM 스위치를 사용하여 네트워크를 선택할 수 있다. 다른 하나는 두 개의 OS가 있는 하나의 PC를 사용하는 논리적 망분리이지만 네트워크는 가상화를 통해 분할된다. 물리적 망 분리는 인터넷과 업무망 모두에서 액세스 경로를 차단하기 위해 각 네트워크에 대한 PC의 물리적 연결이다. 제안된 시스템은 사용자의 실제 데스크톱 컴퓨터에서 서버 가상화 기술을 통해 인트라넷 또는 인터넷에 액세스하는 데 사용되는 독립적인 데스크톱이다. 보안 강화를 처리하기 위해 네트워크 분리를 통해 의료병원 정보를 처리하는 클라우드 시스템인 CloudHIS를 구성하여 해킹을 방지하는 적응형 솔루션을 구현할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권7호
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• pp.931-936
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• 2004

무선환경상에서 TCP는 유선과는 달리 비트 에러율을 가지기 때문에 이를 해결하기 위한 TCP가 필요하다. 위성망 같이 손실률이 매우 놓은 환경을 위해 TCP Westwood에서는 기존의 벌크 재전송(bulk retransmission) 기법을 보완하였다. 하지만 벌크 재전송 기법은 불필요한 데이터도 함께 재전송하기 때문에 무절제한 패킷 전송으로 인해 혼잡을 가중시킬 우려가 있으며 또한 손실률이 높지 않은 네트워크 환경에서는 전송속도가 낮아진다. 본 논문에서는 네트워크 상황에 따라 Bulk 재전송 패킷수를 조절하는 적응 벌크 재전송 메커니즘 (adaptive bulk retransmission mechanism)을 제시하였고 Markov 에러 모델에서 기존의 TCP Westwood보다 높은 전송 속도를 보임을 NS-2를 이용하여 검증하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.141-145
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• 2017

스펙트럼 센싱은 인지무선 (cognitive radio) 시스템을 동작시키기 위한 주요한 기법이며 인지무선 시스템을 통해 최근 주목받고 있는 무선에너지하비스팅 시스템에 에너지 하비스팅 효율을 개선할 수 있다. 최근 스펙트럼 센싱을 위한 다양한 기술이 연구되었는데, 그 중에서 가장 널리 쓰이고 있는 에너지 검출 (energy detection) 기술이 있다. 그러나 2차 유저 (secondary user; SU) 가 주파수 페이딩 (frequency fading) 및 쉐도잉 (shadowing)에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에, 에너지 검출은 실제 무선 통신에서 숨겨진 단말기 문제 (hidden terminal problem)를 갖는다. 협력 스펙트럼 센싱 (cooperative spectrum sensing)은 SU의 공간적 다양성을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 다중 보조를 처리하여 데이터를 증가시키는 문제가 있기 때문에 우리는 적응형 스펙트럼 센싱 알고리즘을 사용하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 시뮬레이션 한다. 이 알고리즘은 기본 사용자 (primary user; PU)의 수신 신호의 신호 대 잡음비 (signal to Noise Ratio; SNR)에 따라 단일 에너지 검출과 협동 에너지 사이의 감지 방법을 선택하는 방법을 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 적응형 스펙트럼 센싱이 인지무선 시스템에서 더 효율적이라는 것을 확인한다.