• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.35 no.2
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• pp.139-148
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• 2008

Many types of sensor data exhibit strong correlation in both space and time. Suppression, both temporal and spatial, provides opportunities for reducing the energy cost of sensor data collection. Unfortunately, existing clustering algorithms are difficult to utilize the spatial or temporal opportunities, because they just organize clusters based on the distribution of sensor nodes or the network topology but not correlation of sensor data. In this paper, we propose a novel clustering algorithm with suppression techniques. To guarantee independent communication among clusters, we allocate multiple channels based on sensor data. Also, we propose a spatio-temporal suppression technique to reduce the network traffic. In order to show the superiority of our clustering algorithm, we compare it with the existing suppression algorithms in terms of the lifetime of the sensor network and the site of data which have been collected in the base-station. As a result, our experimental results show that the size of data was reduced by $4{\sim}40%$, and whole network lifetime was prolonged by $20{\sim}30%$.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.606-608
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• 2011

무선 센서 네트워크는 특정지역에 센서 노드를 설치하여 주변 정보 또는 특정 목적의 데이터를 수집하고, 그 정보를 수집하는 싱크(Sink)로 구성되어 있다. 무선 센서 네트워크의 수명은 망을 구성하는 센서 노드의 베터리 소비에 따라 수명이 결정 되고 하나의 노드가 죽기 시작하면서부터 급격하게 센서 노드의 베터리 소비가 커져 빠르게 죽는다. 무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드는 라우팅, 센싱을 수행하기 때문에 베터리 소비에 많은 부담을 가지고 있다. 본 논문은 무선 센서 네트워크의 대표적 클러스터링 기반 라우팅 기법인 LEACH(Low - Energy Adaptive Clustering Hierarchy)프로토콜에 SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 센서노드의 균형적인 베터리 소비로 망을 효율적으로 관리하고 망의 수명을 개선 할 수 있는 방법을 제안 한다. 이러한 센서 노드의 균형적인 베터리 소비로 무선센서 네트워크의 수명을 개선 한다. 실험결과 기존의 LEACH 프로토콜보다 우수한 성능을 보인다.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.1
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• pp.77-82
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• 2022

The effect of the bias network on the performance of the W-band power amplifier(PA) was investigated. The performances of the typical RC and radial stub networks were examined, and a hybrid network was proposed for W-band application and its performance was confirmed. To verify this, a W-band PA was designed using a 60-nm GaN pHEMT process. When hybrid networks were applied, the PA had improved stability in all frequency bands, secured about 9 dB of power gain at operating frequencies 87 GHz to 93 GHz, and the maximum PAE was found to be about 12.3% at output power of 26.7 dBm.

• Journal of IKEEE
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• v.28 no.3
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• pp.474-478
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• 2024

In this paper, we proposes a deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers. The proposed deep learning network is specifically designed for pharmaceutical containers by using data produced in real manufacturing environments, leading to more accurate quality inspection. Additionally, the use of an inline-capable deep learning network allows for an increase in inspection speed. The development of the deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system consists of three steps. First, a dataset of approximately 10,000 images is constructed from the production site using one line camera for foreign substance inspection and three area cameras for dimensional inspection. Second, the pharmaceutical container data is preprocessed by designating regions of interest (ROI) in areas where defects are likely to occur, tailored for foreign substance and dimensional inspections. Third, the preprocessed data is used to train the deep learning network. The network improves inference speed by reducing the number of channels and eliminating the use of linear layers, while accuracy is enhanced by applying PReLU and residual learning. This results in the creation of four deep learning modules tailored to the dataset built from the four cameras. The performance of the proposed deep learning network for quality inspection in the multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers was evaluated through experiments conducted by a certified testing agency. The results show that the deep learning modules achieved a classification accuracy of 99.4%, exceeding the world-class level of 95%, and an average classification speed of 0.947 seconds, which is superior to the world-class level of 1 second. Therefore, the effectiveness of the proposed deep learning network for quality inspection in a multi-camera inline inspection system for pharmaceutical containers has been demonstrated.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.9
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• pp.1-8
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• 2006

In a CDMA system, minimizing handoff calls is an important factor for user satisfaction. In this paper, we divide the cell area into two regions: normal region and soft handoff region. And we show that differentiating the guard channel numbers in those two regions make handoff calls minimized. We develop an SRN based cell model consists of normal and soft handoff region and analyze the performance of the model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.463-465
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• 2003

CDN (Content Delivery Network) [1]은 분배서버와 네트워크의 상태를 고려하여 다양한 서비스의 컨텐츠를 보다 효율적으로 전송할 수 있도록 설계된 네트워크이다. 이러한 CDN을 구성하기 위해서는 네트워크 계획, 컨텐츠 할당, 분배서버 선택 등을 고려해야 한다. 특히, 분배서버 선택을 위한 기존의 연구들은 분배서버 선택 시 모든 분배서버에 대한 측정된 값 (응답시간, 지연)이나 실시간 정보를 기준으로 분배서버를 선택하게 되므로 호 봉쇄 확률을 고려하지 않게 되고 제어 프로토콜로 인한 오버헤드가 많아지게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 분배서버에서 서비스하고 있는 호의 수와 응답 시간을 고려한 새로운 서버 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 CDN의 분배서버들은 호의 수에 따라 논리적 최소 힙(heap) 구조로 구성되며 이를 이용하여 각 호스트는 자신에게 적당한 분배서버들의 서브 집합을 구성함으로써 오버헤드를 줄일 수 있는 메커니즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.315-316
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• 2016

본 논문에서는 스마트폰의 폭발적 증가와 함께 스마트폰의 악성코드 및 해킹 도구에 의해 스마트폰의 음성, 문자, 데이터 도청이 문제가 되고 있으며 최근 [1]"미국 NSA가 35개국 정상 전화 도청 사건"에 이르기 까지 도청은 국가사회적 문제로 발단 되고 있다. 본 연구에서는 통신 호 사이의 네트워크에 전송되는 음성, 문자, 데이터를 [2]"AES256 암호화 알고리즘"을 통해 암호화하여 도청을 방지하고 AES256 암복호화를 송수신 스마트폰에서 수행하여 통신 호 사이 네트워크 구간의 부하를 줄임으로써 암복호화에 따른 네트워크 구간의 성능 저하 문제를 해결하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.157-159
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• 2001

최근 이동 단말 사용자의 수가 급증함에 따라 네트워크 트래픽을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 하는 것이 중요하게 되었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 빈번하게 호 요청을 하는 이동 단말들에 대해서는 캐쉬를 사용하는 기법이 제안되었다. 그러나, 기존의 캐쉬 기법은 낮은 캐쉬 실패와, 캐쉬 실패 발생시 불필요한 네트워크 지연을 초래하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 단말 사용자들이 이동 지역성을 가진다는 점을 이용하여 캐쉬 실패가 발생하더라도 HLR까지 질의하지 않고 포워딩 포인터를 따라 인접 VLR들을 질의하게 함으로써 시스템 전반적으로 위치 질의 비용을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 한다. 이는 HLR로 집중되는 네트워크 트래픽을 감소시켜 PCS 네트워크 사용자들에게 보다 나은 QoS를 제공하는데 이용될 수 있다. 아울러 제안하는 기법이 기존의 위치 관리 기법들보다 위치 관리비용 측면에서 보다 효율적임을 수학적 성능 분석 모델을 통하여 보인다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.858-861
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• 2011

최근 VoIP 서비스는 IP 네트워크의 안정화를 기반으로 국내 기업 Legacy PSTN 시장을 빠르게 대체해 가고 있다. 그러나 VoIP 서비스는 기존 인터넷망에서 발생 할 수 있는 보안 취약성 뿐 아니라 인터넷 전화 트래픽의 통과 문제 및 VoIP 스팸이나 도청 같은 기존에 없었던 새로운 이슈들을 발생 시키고 있다. 특히 SIP 인증 취약점을 이용한 Fraud Call 공격은 VoIP 서비스 사용자로 하여금 원하지 않은 호 및 과금을 대량 발생 시키는 공격기법으로 최근 기업의 피해사례가 늘어 나고 있다. 본 논문은 Fraud Call의 공격 기법을 분석하고, 호 인증 측면에서의 보안적 대응방안을 기술하고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.11a
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• pp.489-492
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• 2011

SIP (Session Initiation Protocol)는 사용자간의 멀티미디어 세션의 초기화, 변경 및 종료를 위한 응용 계층의 시그널링 프로토콜이다. SIP는 실시간 멀티미디어 서비스 통신에 많이 이용되기 때문에 주로 Unreliable Transport Protocol을 사용한다. 따라서 손실된 SIP 메시지들의 신뢰성을 보장하기 위하여 재전송 메커니즘을 제공한다. 하지만 이러한 재전송 메커니즘은 SIP 프록시 서버가 과부하 상황일 경우 신뢰성보다는 오버헤드가 증가되는 문제점을 가진다. 기존의 여러 SIP 과부하 제어 방법이 제안되었지만 네트워크 혼잡이 증가함에 따라 프록시 서버의 처리율이나 호 설정 시간의 지연 문제를 효율적으로 해결하지 못한다. 본 논문에서는 SIP 시그널링 네트워크에서 프록시 서버가 과부하 상황일 경우 낮은 호 설정 지연시간과 높은 처리율을 위해 우선순위 스케줄링 기반의 과부하 제어 알고리즘을 제안한다. 그리고 기존 과부하 제어에서 사용하는 알고리즘과 제안하는 알고리즘을 비교하여 보았다. 성능 평가 결과 부하에 따른 프록시 서버의 처리율과 호 설정 시간의 지연 측면에서 기존의 과부하 제어 알고리즘보다 향상됨을 보였다.