The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.11
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pp.1143-1153
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1991
In this paper, we proposed a new ATM switch structure which is based on the GAMMA network, proving multipath between an input and an output port. The size of the proposed new ATM switch will be smaller than the switches based on the BANYAN network, which includes the Sorting network to resolve the blocking in the switch fabric. Also, the validity and the utility of the proposed switch structure is verified through a simulation method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.143-146
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2009
브로드밴드 네트워크의 발전으로 네트워크를 통해 콘텐츠를 제공하는 TV포털이나 IPTV 서비스가 활성화되고 있으며 시청자들은 온디멘드 서비스에 익숙해지고 있다. 하지만 지상파 방송사는 방통 융합 서비스의 핵심이라고 할 수 있는 양방향 네트워크를 갖고 있지 않으므로 증가하고 있는 시청자의 온디멘드 서비스 요구에 적절히 대응하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 지상파 방송사의 입장에서는 상대적으로 운용비용이 많이 드는 인터넷과 같은 양방향 네트워크의 전송 효율을 높이기 위해 온에어 DTV 채널을 기반으로 인터넷을 접목하여 TV와 PC 나아가서는 모바일 단말과 같은 다양한 단말에서 콘텐츠와 관련 데이터를 공유할 수 있는 DTV 기반의 크로스미디어 서비스가 적합하다. 이에 본 논문에서는 이러한 크로스미디어 서비스를 제공하기 위해 필요한 콘텐츠 제작 요소기술과 온에어와 인터넷을 통해 콘텐츠와 관련 정보를 송수신하는 요소기술을 제안하는 바이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06b
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pp.441-445
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2008
기존 무선 센서 네트워크 분야에서의 연구는 단일기종 환경이라는 가정하에서 진행되었다. 최근 정보수집 기법이나 라우팅 프로토콜의 경우 클러스터링 기반의 이기종 환경에서 더 높은 에너지 효율을 보이고 있다. 네트워크의 수명이 길어지고, 이를 기반으로 동작하는 응용에 대한 요구가 다양해 짐에 따라 동적 재구성에 대한 요구도 높아지고 있다. 본 논문에서는 이기종 환경을 기반으로 보다 효율적인 동적 재구성 기법을 제안한다. 제안한 기법은 무선 센서 네트워크의 특성을 반영하며, 대규모의 네트워크를 지원할 수 있도록 설계했다. 시뮬레이션 결과를 통해, 제안한 기법이 기존의 기법에 비해 우수하다는 것을 검증한다.
본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크가 막연히 무작위적이라고 하기에는 사회나 세포, 인터넷 등이 어떤 법칙에 따라 짜연진 것처럼 보인다. 하지만 복잡한 네트워크의 모습이 네트워크의 모델과 실제로 똑같은지를 비교하기는 그리 쉬운 문제가 아니다. 무작위적 네트워크의 경우는 수학적으로 엄밀히 말하자면 쁘아송분포를 따른다. 쁘아송분포에서는 모든 점들이 동일한 확률로 여러 점들에 연결되는 기회를 갖는다. 즉 균일한 분포이다. 따라서 상당히 적거나 반대로 상당히 많은 수의 연결선을 가진 점은 극히 드물다. 이 경우 연결선 분포가 종 모양이 된다. 대부분의 점들이 곡선에 해당하는 연결선 수를 갖게 된다. 본 논문에서 쁘아송분포와 회귀분석을 통하여 하나 또는 둘 이상의 변수들 사이에 어떤 관계를 함수관계로 나타내어 분석하는 방법을 보이고 회귀분석 방법에 의해서 미래를 예측하고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06d
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pp.322-327
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2010
센서 네트워크는 언제, 어디서든 네트워크에 접속하여 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경 구축에 가장 적합한 기술이다. 센서 네트워크는 센서를 이용하여 데이터를 수집하는 센서노드와 수집된 데이터를 가공하는 베이스노드로 구성이 되고, 무한에 가까운 에너지를 소유하고 있는 베이스노드와 달리 센서노드는 매우 적은 한정된 에너지를 가지고 있어서 에너지의 효율적 관리에 노력을 기울여야 한다. 본 논문에서는 무선 통신의 데이터양을 줄이는 데이터 합산 기법의 기술에서 모든 노드가 통신하는 것이 아닌, aggregation 값에 영향을 미칠만한 의미있는 값을 수집한 노드의 데이터만 수집하여 합산함으로써, 에너지 소모를 최적화하는 방법을 제안하였으며, 기존의 데이터 합산 방법과 시뮬레이터를 이용하여 그 성능을 비교하여 그 효율성을 실증한다.
Lee Yong-Ho;Choi Jae-Hun;Lim Myung-Eun;Park Su-Jun
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.7-9
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2006
단백질 상호작용 관계들은 고 성능 실험 기법을 이용한 생물학적 실험에 의해서 대규모로 추출되고, 동시에 이들을 구성하는 단백질 데이터 역시 공공 데이터베이스에 빈번하게 갱신되고 있다. 이 갱신으로 인하여 인터넷을 통해 공개되는 공공 데이터베이스와 PPI(Protein-Protein interaction) 네트워크에 포함된 단백질 데이터가 서로 일치하지 않게 된다. 본 논문에서는 PPI 네트워크에 존재하는 단백질을 래퍼(Wrapper)를 이용하여 빈번하게 갱신되는 공공 데이터베이스의 단백질로 식별하고, 이 식별을 통해 PPI 네트워크에 존재하는 데이터들을 항상 최신 데이터로 동기화함으로써 데이터의 실시간성을 제공하고 데이터에 대한 신뢰도를 보장할 수 있도록 하였다.
지그비 보안 인증 방법은 총 4가지가 있으며, 하나의 네트워크는 특정 인증 방법을 선택하여 그 인증방법을 통해서만 보안 인증이 가능하다. 이는 효율적이고 유연한 지그비 네트워크를 구성하는 데의 한계점으로 작용하기에, 본 논문에서는 현재 표준 인증 방법의 한계점과 동적 인증 방법의 필요성, 동적인증을 위한 표준 프로토콜 수정 내용을 제시한다. 이를 통해 타 네트워크와의 인증, 인증 방법의 다양성 부여를 통한 보안성 강화가 가능하다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.183-188
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2006
본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근 Skype의 인기와 더불어 P2P기반의 VoIP에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 표준 콜 셋업 프로토콜인 SIP와 동등 계층 간 통신망 구성의 P2P 기술을 결합하여 분산된 VoIP 서비스를 제공하려는 연구가 활발하게 진행 중에 있다. P2P에서는 중앙 엔티티가 존재하지 않으므로 사용자의 위치정보를 효율적으로 분산시키고 신속한 검색 방법을 제공하는 것을 중요한 문제로 다루고 있다. P2PSIP에서는 파일공유 목적의 P2P 서비스와는 다르게 특정 사용자의 각종정보(위치, 프로파일 등)를 빠르고 정확하게 찾아내야한다. 분산된 사용자의 위치정보를 검색하기 위하여 주로 DHT를 사용하고 있다. 하지만 매번 새로운 접속마다 사용자의 위치를 다시 찾아야 하기 때문에 오버레이 네트워크의 트래픽을 증가시킨다. 또한, 오버레이 네트워크에 참여하는 노드의 수가 증가함에 따라 사용자의 검색시간이 길어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 DHT로 찾아낸 사용자의 접속패턴 히스토리 정보를 캐쉬로 저장하여 호 설정 지연을 감소시키는 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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