• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.333-342
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• 2022

셀룰라 오토마타(이하 CA)는 이산적이고 추상적인 계산 모델로 다양한 분야에서 적용되고 있다. 우수한 의사 난수열 생성기로 적용 가능한 CA는 최근에 암호 시스템의 기본 요소로 발전했다. CA 기반 스트림 암호에 대한 여러 연구가 수행되었으며 적절한 CA 규칙이 사용되는 경우 CA의 이웃의 반경이 증가될 때, 암호화 강도가 증가됨이 관찰되었다. 본 논문에서는 1차원 의사 난수열 생성기(PRNG)로 응용될 수 있는 CA 중 1차원 5-이웃 CA를 이웃의 연결 상태에 따라 분류하고, 특성다항식의 점화관계를 구한다. 또한 1차원 3-이웃 90/150 CA의 상태 전이행렬을 이용하여 이웃의 반경을 2로 증가시킨 비대칭 5-이웃 선형 MLCA를 합성 알고리즘을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.357-364
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• 2022

의사난수 생성기(PRNG)는 많은 양의 난수가 필요할 때 사용되는 프로그램이다. 대칭 키 암호시스템에서 대칭 키를 생성, 공개 키 암호나 디지털 서명에서 공개 키 쌍의 생성, 일회용 패드로 패딩에 사용되는 열을 생성하는 데 사용한다. 다양한 과학 분야에서 비선형 동역학계를 구체적으로 표현하는데 유용한 셀룰라 오토마타(CA)는 이산적이고 추상적인 계산 시스템으로 하드웨어 구현이 가능하여 암호시스템에서 키를 생성하는 PRNG로 응용되고 있다. 본 논문에서는 이웃 셀의 반경을 2로 증가한 5-이웃 CA를 이용하여 비선형 수열을 효과적으로 생성할 수 있는 프로그램 가능한 5-이웃 CA기반의 PRNG를 합성하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권5호
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• pp.631-640
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• 2003

애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이타를 주고받는 P2P 응용은 멀티 홈 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱(neighbor caching) 기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱 기법은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 씀으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이타를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 모의 실험의 결과에 따르면 이웃 캐싱은 망의 크기가 커질 때, 노드들의 쉬는 시간이 길 때, 그리고 노드들의 캐시 크기가 작을 때 좋은 성능을 나타낸다. 이와 함께 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 로드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법(ranking based prediction)을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이타가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이타를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다. 모의 실험을 통해 이 방법이 노드들의 상황에 따라 이웃 캐싱의 횟수를 적절히 조절하여 성능향상을 가져올 뿐만 아니라 노드들이 분주한 상황에서도 이웃 캐싱이 유연하게 동작하도록 하는 것을 알 수 있다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권2호
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• pp.67-78
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• 2018

This article proposes the modified KNN (K Nearest Neighbor) algorithm which considers the feature similarity and is applied to the word categorization. The texts which are given as features for encoding words into numerical vectors are semantic related entities, rather than independent ones, and the synergy effect between the word categorization and the text categorization is expected by combining both of them with each other. In this research, we define the similarity metric between two vectors, including the feature similarity, modify the KNN algorithm by replacing the exiting similarity metric by the proposed one, and apply it to the word categorization. The proposed KNN is empirically validated as the better approach in categorizing words in news articles and opinions. The significance of this research is to improve the classification performance by utilizing the feature similarities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2398-2415
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• 2017

Content-Centric Networking (CCN) is a new Internet architecture with routing and caching centered on contents. Through its receiver-driven and connectionless communication model, CCN natively supports the seamless mobility of nodes and scalable content acquisition. In-network caching is one of the core technologies in CCN, and the research of efficient caching scheme becomes increasingly attractive. To address the problem of unbalanced cache load distribution in some existing caching strategies, this paper presents a neighbor cooperation based in-network caching scheme. In this scheme, the node with the highest betweenness centrality in the content delivery path is selected as the central caching node and the area of its ego network is selected as the caching area. When the caching node has no sufficient resource, part of its cached contents will be picked out and transferred to the appropriate neighbor by comprehensively considering the factors, such as available node cache, cache replacement rate and link stability between nodes. Simulation results show that our scheme can effectively enhance the utilization of cache resources and improve cache hit rate and average access cost.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2587-2605
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• 2022

In order to efficiently detect community structure in complex networks, community detection algorithms can be designed from the perspective of node similarity. However, the appropriate parameters should be chosen to achieve community division, furthermore, these existing algorithms based on the similarity of common neighbors have low discrimination between node pairs. To solve the above problems, a noval community detection algorithm using closeness similarity based on common neighbor node clustering entropy is proposed, shorted as CSCDA. Firstly, to improve detection accuracy, common neighbors and clustering coefficient are combined in the form of entropy, then a new closeness similarity measure is proposed. Through the designed similarity measure, the closeness similar node set of each node can be further accurately identified. Secondly, to reduce the randomness of the community detection result, based on the closeness similar node set, the node leadership is used to determine the most closeness similar first-order neighbor node for merging to create the initial communities. Thirdly, for the difficult problem of parameter selection in existing algorithms, the merging of two levels is used to iteratively detect the final communities with the idea of modularity optimization. Finally, experiments show that the normalized mutual information values are increased by an average of 8.06% and 5.94% on two scales of synthetic networks and real-world networks with real communities, and modularity is increased by an average of 0.80% on the real-world networks without real communities.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.1025-1030
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• 2004

멀티미디어 데이타베이스 시스템에서 k-최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. K-최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야한다. 본 논문에서는 최적검색거리[1]의 연산시간을 줄일 수 있는 새로운 검색거리를 제안하고 그 특성을 보인다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제39권2호
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• pp.91-95
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• 2007

The number of children patients with tinea pedis and onychomycosis diagnosed on clinical findings and culture at the Catholic Dermatological Clinic in Daegu City were 144,446 for 2 years from January 2005 to December 2006. 120 children were suspected of having clinical onychomycosis or tinea pedis. KOH smears and cultures on the Potato corn meal dextrose agars (PDCA) were done for the suspected toe webs, nails and uninvolved neighbor toe webs. Socks were dusted and cultured to check contamination of clothes. Family infections were checked by questionnaire. The incidence was 92 (0.06%) out of 144,446 outpatients in tinea pedis, 28 (0.02%) in onychomycosis. Trichophyton(T.) rubrums were isolated from all of the 7 cases of onychomycosis. T. mentagrophytes was isolated from 5 cases of the tinea pedis patients and T. rubrum was isolated from 50 (92.5%) cases of the tinea pedis. The right side was predominant for onychomycosis of both toe nails (23 of 25) and finger nails (3 of 3). No fungal elements were detected from normal looking neighbor toe webs by KOH examinations. However, culture on PDCA agars showed T. rubrum isolates from 3 toe webs. 7 showed positive cultures from the socks. From the questionnaire, 94 had family infections.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.651-664
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• 2014

최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.

• 천문학회보
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• 제35권1호
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• pp.75.2-75.2
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• 2010

We investigate the dependence of occurrence of bar in galaxies on galaxy properties and environment. The environmental conditions considered include the large-scale background density and distance to the nearest neighbor galaxy. We use a volume-limited sample of 33,296 galaxies brighter than $M_r$=-19.5+5logh at $0.02{\leqq}z{\leqq}0.05489$, drawn from the Sloan Digital Sky Survey Data Release 7. We classify the galaxies into early and late types, and identify bars by visual inspection. We find that the fraction of barred galaxies ($f_{bar}$) is 18.2% on average in the case of late-type galaxies, and depends on both u-r color and central velocity dispersion $(\sigma);f_{bar}$ is a monotonically increasing function of u-r color, and has a maximum value at intermediate velocity dispersion (${\sigma}{\simeq}170km\;s^{-1}$). This trend suggests that bars are dominantly hosted by systems having intermediate-mass with no recent interaction or merger history. We also find that $f_{bar}$ does not directly depend on the large-scale background density as its dependence disappears when other physical parameters are fixed. We discover the bar fraction decreases as the separation to the nearest neighbor galaxy becomes smaller than 0.1 times the virial radius of the neighbor regardless of neighbor's morphology. These results imply that it is difficult for bars to be maintained during strong tidal interactions, and that the source for this phenomenon is gravitational and not hydrodynamical.