• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.467-469
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• 2006

In wireless network environments, as users' demands on high-speed data communications due to increase of multi-media services, the necessity of new high-speed WLAN technologies has appeared. Nowaday, IEEE is standardizing a new WLAN protocol caned as IEEE 802.11n. To effectively use wireless resources, IEEE 802.11n introduces MAC aggregation function which is similar to that in IEEE 802.11e. In case of transmitting several frames without MAC aggregation, the frames include individual frame header and trailer, and their corresponding acknowledgement frames can appear on wireless link. However, if they are aggregated into single MAC frame, we can reduce the number of used bits due to frame headers/trailers and also remove redundant acknowledgement frames. In this paper, we explain two different MAC frame aggregation methods for IEEE 802.11e and IEEE 802.11n and evaluate their throughput by simulations.

• ETRI Journal
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• 제26권4호
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• pp.351-359
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• 2004

Flow aggregation is a scalable method to provide quality of service (QoS) guarantees to a large number of flows economically. A round-robin scheduler is an efficient scheduling algorithm. We investigate flow aggregation using a round-robin scheduler and propose the use of periodic timer interrupts for rate control of the round-robin scheduler. The proposed flow aggregator is a single-stage scheduler compared to Cobb's two-stage flow aggregator consisting of an aggregator and non-aggregating scheduler. It is possible to implement flow aggregation in the existing routers with only a software upgrade. We also present a simulation study showing the delay behaviors of the proposed algorithm.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.412-428
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• 2014

Request oriented sensor networks have stricter requirements than conventional event-driven or periodic report models. Therefore, in this paper we propose a minimum energy data aggregation (MEDA), which meets the requirements for request oriented sensor networks by exploiting a low power real-time scheduler, on-demand time synchronization, variable response frame structure, and adaptive retransmission. In addition we introduce a test bed consisting of a number of MEDA prototypes, which support near real-time bidirectional sensor networks. The experimental results also demonstrate that the MEDA guarantees deterministic aggregation time, enables minimum energy operation, and provides a reliable data aggregation service.

• Applied Biological Chemistry
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• 제29권2호
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• pp.198-206
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• 1986

정제인삼(精製人蔘)사포닌의 수용액을 분자투석막(分子透析膜)(분자량(分子量) 12000)을 통(通)하여 투석(透析)하거나 Bio-Gel P-2(분자량(分子量) $200{\sim}2000$)gel을 통과시켜 분취(分取)하고 HPLC로 ginsenoside를 분석(分析)하였다. Ginsenoside는 분자결합양상(分子結合樣相)과 분자내(分子內) 친수성기(親水性基)의 공간배열(空間配列)에 따라 3군(群)으로 분류(分類)되었다. 제(第) I 군(群)은 거대(巨大)미셀 형성자(形成者)로 결합분자수(結合分子數)가 10이상이며 I면친수기형(面親水基形)이고 panaxadiol인 $Ginsenoside\;Rb_1$, $Rb_2$, Rc 및 Rd가 포함된다. 제(第)II군(群)은 소(小)미셀형성자(形成者)로 결합분자수(結合分子數)가 10이상(以上)에서 1까지이고 불완전(不完全) 양면친수기형(兩面親水基形)이며 triol인 $Rg_2$와 Rf 및 diol인 $Rg_3$가 포함된다. 제(第)III군(群)은 단분자(單分子)로 존재(存在)하며 양면친수기형(兩面親水基形)이고 triol인 Re와 $Rg_1$을 포함한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권4호
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• pp.527-538
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• 2004

본 논문에서는 MPLS에서 전체 플로우의 수를 줄이고 확장성(scalability) 문제를 해결할 수 있는 테이블 관리 방안으로서 플로우 집적화와 플로우 유지 시간 제어 알고리즘을 제안하였다. 목적지 주소 기반 플로우 집적화 방식은 인터넷에서 전체 플로우의 수를 감소시키고 레이블을 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여 전체 패킷의 스위칭 비율을 향상시킬 수 있는 방식이며, 플로우 유지 시간 제어 알고리즘은 불필요한 플로우에게 할당되어 있는 레이블을 가능한 빨리 해제함으로써 레이블의 과도한 낭비를 줄일 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 실제 인터넷 트래픽 트레이스를 이용하여 시뮬레이션을 수행함으로써 제안한 두 가지 방식의 성능을 검증하였다. 성능검증에서는 레이블 사용 효율, 평균 fp이블 사용량, 그리고 스위칭 된 패킷수와 스위칭 된 비율을 이용하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권5호
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• pp.303-316
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• 2011

데이터 병합은 무선 센서 네트워크의 주요 기술이지만 다수의 보안 문제를 유발할 수 있으며, 이들 가운데 하나가 데이터 병합 과정 중의 compromised node에 의한 허위 데이터 삽입이나 메시지 누락이다. 이 문제에 대한 대부분의 기존 해결책은 암호화에 의존하고 있는데, 이들은 많은 연산량과 통신 부하를 필요로 한다. 이와 같은 요구 조건에도 불구하고 기존 방법들은 공격 노드의 탐지가 아닌 공격의 확인 기능만을 가진다. 이러한 제약 사항은 공격이 반복적으로 발생하는 경우, 센서 노드의 에너지 낭비를 유발한다. 비록 기존의 한 연구에서 허위 데이터 삽입점을 식별하는 기능을 제공하고 있지만, 이 방법은 전체 노드 중 최대 50%의 노드만이 데이터 전송에 참여하는 단점을 가진다. 따라서 공격자 확인이 가능할 뿐만 아니라, 동시에 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 증가시킬 수 있는 새로운 접근 방법이 요구된다. 본 논문에서는 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised aggregator에 대한 대응을 위해 모니터링 기반 시큐어 데이터 병합 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 크게 병합 트리 작성과 시큐어 데이터 병합으로 구성되는데, 시큐어 데이터 병합에는 모니터링을 기반으로 하는 비정상 데이터 삽입 탐지와 최소한의 암호화 기법이 사용된다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 프로토콜은 데이터 전송에 참여하는 노드의 수를 95% 수준으로 증가시키는 동시에, 허위 데이터 삽입 혹은 메시지 누락을 수행하는 compromised node의 탐지가 가능한 것으로 확인되었다. 한편 제안된 프로토콜에서 compromised node를 추적하는데 요구하는 통신 오버헤드는 전체 노드의 수가 n일 때, O(n)으로 기존 연구보다 우수하거나 유사한 수준을 가진다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.44-46
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• 2020

Aggregating data with an optimal delay, which is a critical problem in Wireless Sensor Networks applications, is proven as NP-hard. In this paper, we focus on optimizing the aggregation delay by presenting an idea for channel and timeslot co-scheduling data aggregation in MWSNs. The proposed scheme, which names Break and Join, maximizes the number of sensor nodes to be scheduled in a working period, so that the overall number of working periods and data collection delay are reduced.

• 대한공간정보학회지
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• 제3권1호
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• pp.91-104
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• 1995

교통 및 기타 공간계획 과정에 있어서 분석을 위한 공간분할은 필수적이다. 공간 분할에 있어서 두 가지의 중요한 변수는 scale과 aggregation이라고 할 수 있는바 이들 2가지의 조합에 따라서 분할된 공간상의 계획결과물은 실로 엄청난 차이를 보일 때도 있다. 본고에서는 이들 공간 zone 분항 및 재구성 체계의 과정 및 결정기법을 살펴 보는데 우선 목적이 있고, 또한 vector형 GIS의 위상관계자료를 이용한 교통 zone체계의 재설정 방법을 제시해 봄으로써 경직된 교통계획상의 zone체계 구성에의 변화를 창출해 보았다. 시범연구로서는 남한을 132개의 세부 zone으로 구분한 뒤 사회경제적 지표에 의한 동질적인 zone체계를 구축하여 교통계획에 응용하였으나 애초에 macro된 세부 zone체계를 사용한 나머지 aggregate된 zone이 concave한 문제점 또한 발견되었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.38-50
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• 2018

Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.