• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.631-633
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• 2005

다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.25-29
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• 2007

무선 센서 네트워크의 다양한 응용분야에서, 일어나는 심각한 보안 위협 중 하나가 공격자가의 노드 훼손을 통해 발생하는 보안정보 훼손된 및 위조된 보고서의 삽입이다. 최근에 Fan Ye 등은 이런 위협에 대한 대안으로 전역 키 풀을 전체 센서네트워크에 나누어서 할당하고, 전송 경로 중에 있는 노드들이 미리 할당받은 각자의 보안정보인 인증키를 이용해서 위조 보고서를 판단하는 통계적 여과기법을 제안하였다. 그러나 이 기법에서는 노드들의 훼손으로 인한 일부 인증키가 훼손 됐을 시 고정된 몇 개의 구획으로 나뉜 전역 키 풀 때문에 훼손된 키의 구획에 속해 있는 나머지 훼손되지 않은 인증 키들이 여과과정에서 인증키로써의 기능을 할 수 없게 된다. 본 논문에서는 전역 키 풀의 분할 여부 결정에 퍼지 로직을 적용하여 전역 키 풀을 네트워크 상황에 맞추어 나누는 적응형 분할 결정 기법을 제안한다. 전역 키 풀의 구획은 오염된 구획의 비율. 오염된 키의 비율, 노드의 에너지 비율을 고려하여 퍼지로직에 의해 분할 여부를 결정한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2093-2094
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.117-120
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• 2006

본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 데이터 정보를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 이를 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽함수를 최적으로 동정하여 최적의 퍼지 뉴럴 네트워크를 설계한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 연결 가중치는 오류역전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1815-1816
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• 2007

본 논문에서는 데이터의 특성을 이용한 정보 입자 기반 퍼지 뉴럴 네트워크의 연속적 최적화를 제안한다. 데이터들간의 거리를 중심으로 C-Means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 멤버쉽 함수를 정의하고 각 중심의 후반부 중심값을 이용하여 후반부 학습에 적용한다. 구조/파라미터 동정에 있어서 실수 코딩 기반 유전자 알고리즘을 이용하여 입력변수의 수, 입력 변수의 선택, 멤버쉽함수의 수, 후반부 형태와 같은 시스템의 입력 구조와 전반부 멤버쉽함수의 정점 및 학습율과 모멘텀 계수와 같은 파라미터를 최적으로 동정한다. 또한, 구조 연산과 파라미터 연산의 연속적 동조 방법을 이용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1203-1206
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• 2005

현재 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율성을 고려한 많은 라우팅 프로토콜이 연구되고 있다. 하지만 기존에 제안된 무선 센서 네트워크 라우팅 프로토콜은 특정 상황 및 응용에 특화되어 있기 때문에, 동적으로 변화하는 네트워크 상에서는 데이터 전달의 정확성 및 에너지 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 추론 시스템을 이용한 라우팅 프로토콜 선택 기법과 라우팅 프로토콜의 동적 배치 기법을 기반으로 한 퍼지 적응형 라우팅(FAR) 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.07a
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• pp.202-203
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• 2015

무선 센서 네트워크는 제약된 하드웨어와 개방된 환경으로 인해 싱크 홀 공격에 취약한데 이를 위해서 INSENS가 제안되었다. 이러한 INSENS는 베이스 스테이션과 센서 노드들 사이에 거리를 기반으로 경로를 설정하므로 이벤트가 자주 발생할 경우 특정 경로에 노드들은 트래픽이 증가하여 에너지 불균형을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 네트워크 상황을 고려하여 균형적으로 에너지를 소모하게 하는 퍼지 시스템 기반의 효율적인 경로 설정 방법을 제안한다. 퍼지 시스템은 배터리 잔량, 홉 수, 경로설정 횟수의 입력을 통해 네트워크의 효율적인 경로를 설정한다. 그러므로 제안 기법은 효율적인 경로 선택으로 트래픽을 분산시켜 전체 센서 네트워크의 수명을 연장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.936-940
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• 2007

본 논문은 무선 센서 네트워크의 에너지 효율적인 운영을 위해 무선 센서 네트워크 환경에 적합한 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. LEACH 와 같은 기존의 확률 모델 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘들은 각 라운드마다 클러스터 헤드로 선출될 확률과 라운드 횟수 등을 바탕으로 클러스터 헤드를 선출한다. 그러나 이와 같은 방법은 각 노드의 상황을 고려하지 않아 네트워크의 수명을 단축시킬 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 각 센서 노드의 에너지 및 노드 분포 상황을 고려하여 클러스터 헤드를 선출해야 한다. 하지만 실제 무선 센서 네트워크 환경에서는 클러스터 헤드 선출을 위해 정확한 정보를 수집하고 이를 계산하는데 있어 큰 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 정보 수집 및 계산에 있어서 오버헤드를 줄이고 네트워크의 수명을 극대화하기 위하여 퍼지 논리를 이용한 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 제안한다. Matlab 을 통한 시뮬레이션 결과 LEACH 에 비해 퍼지 논리 기반의 클러스터 헤드 선출 메커니즘을 이용했을 경우 네트워크 수명이 약 16.3% 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.829-831
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• 2004

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다. 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다. 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입 탐지를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.226-228
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• 2000

유무선 고속 네트워크 기술을 통합한 새로운 컴퓨팅 환경을 이동 컴퓨팅이라 한다. 이동 사용자는 고속 네트워크 상에서 다양한 종류의 서비스를 액세스할 수 있을 것이다. 고속 네트워크에서 그러한 서비스들의 품질은 다수의 QoS 매개변수로 상세될 수 있다. 이동 환경에서 가장 중요한 QoS 매개변수는 이동 사용자에게 단절 자유 서비스를 제공하는 무단절 통신의 보장이다. 서비스 단절은 활동적인 핸드오프에 의해 발생된다. 본 논문에서는 단절 자유 서비스에 대한 언어 OoS 보장을 제공하는 퍼지 무단절 통신 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트의 이동 방향을 예측하고, 퍼지 소속 함수를 사용해서 모든 이웃 셀이 아닌 제한된 이웃 셀에게 지연 멀티캐스트를 수행한다. 제안하는 퍼지 무단절 통신 방법을 통해 언어 QoS 보장이 가능할 뿐만 아니라 정적 네트워크 대역폭을 많이 절약할 수 있음을 보인다.