• 산업기술연구
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• 제28권A호
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• pp.105-111
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• 2008

A typical AP (Access Point) selection policy is to select an AP based on the received signal strength indicator (RSSI), ignoring its load. If multiple stations are deployed densely at a particular area, a typical AP selection policy will bring about the overall network throughput degradation. This paper proposes a novel AP selection policy taking into consideration not only signal strength of the APs but also AP loads to avoid Hotspot congestion. An experiment on Alinker implementing proposed AP selection policy, demonstrates that the proposed policy achieves close to optimal load balancing and grants the maximum transmission rate to stations in comparison with SSF (Strongest-Signal-First) and LLF (Least-Loaded-First).

• 지능정보연구
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• 제2권1호
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• pp.93-107
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• 1996

A flexible flow line(FFL) consists of several groups of identical machines. All work-orders flow along the same path through successive machine groups. Thus, we emphasized the balancing of workloads between machine groups in order to maximize total productivity. On the other hand, many different types of work-orders, in varying batch or lot sizes, are produced simultaneously. The mix of work-orders, their lot sizes, and the sequence in which they are produced affect the amount of workload. However, the work-orders and their lot sizes are prefixed and cannot be changed. Because of these reasons, we have developed an optimal route selection model using heuristic search and Min-Max algorithm for balancing the workload between machine groups in the FFL.

• 생물정신의학
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• 제26권2호
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• pp.33-38
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• 2019

Psychiatric disorder as dysfunctional behavioural syndrome is a paradoxical phenomenon that is difficult to explain evolutionarily because moderate prevalence rate, high heritability and relatively low fitness are shown. Several evolutionary genetic models have been proposed to address this paradox. In this paper, I explain each model by dividing it into selective neutrality, mutation-selection balance, and balancing selection hypothesis, and discuss the advantages and disadvantages of them. In addition, the feasibility of niche specialization and frequency dependent selection as the plausible explanation about the central paradox is briefly discussed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.526-529
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• 2020

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 평가를 위해 Accuracy, Precision, Recall, F1 Score 지표를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 모델은 Random Forest 및 기본 심층 신경망 모델과 비교해 F1 Score를 기준으로 7~9%의 성능 향상을 이루었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.249-251
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• 2014

This paper proposes a channel diversity based load-balancing cross-layer routing scheme for Wireless Mesh Networks (WMNs). The proposed scheme deals with channel diversity phase and load balancing phase in WMNs. Channel diversity factor $metric_{ch-d}$ and load balancing factor $f_{load}$ are defined and employed cooperatively as a combined path selection policy.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권5호
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• pp.702-712
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• 2023

Load balancing plays a crucial role in ensuring the stable operation of information management systems during periods of high user access requests; therefore, load balancing approaches should be reasonably selected. Moreover, appropriate load balancing techniques could also result in an appropriate allocation of system resources, improved system service, and economic benefits. Nginx is one of the most widely used loadbalancing software packages, and its deployment is representative of load-balancing application research. This study introduces Nginx into an educational administration system, builds a server cluster, and compares and sets the optimal cluster working strategy based on the characteristics of the system, Furthermore, it increases the stability of the system when user access is highly concurrent and uses the Nginx reverse proxy service function to improve the cluster's ability to resist illegal attacks. Finally, through concurrent access verification, the system cluster construction becomes stable and reliable, which significantly improves the performance of the information system service. This research could inform the selection and application of load-balancing software in information system services.

• 대한산업공학회지
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• 제20권4호
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• pp.5-21
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• 1994

We have described the optimal process route selection model for the PCB(printed circuit board) auto-insertion line. This PCB assembly line is known as a FFL(flexible flow line) which produces a range of products keeping the flow shop properties. Under FFL environments, we have emphasized the balancing of work-loads in order to maximize total productivity of PCB auto-insertion line. So we have developed a heuristic algorithm based on a work-order selection rule and min-max concept for the job route selection model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.81-88
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• 2008

게임 밸런싱에서 캐릭터가 가지고 있는 다양한 액션 중 어떤 것을 선택해야하며 또 얼마만큼 조절해 해 주어야 하는지 정확하게 계산하는 것은 매우 어려운 일이다. 퍼지 기법은 수학적으로 정확하게 처리할 수 없는 특수한 환경이나 혹은 정확한 수치 처리에 따라 발생될 수 있는 시간적인 소모 문제를 완화할 때 매우 적절하게 이용될 수 있다. 게임에서 캐릭터가 가지는 수많은 액션과 상대방과의 연관관계, 이전까지의 대전 경험 등을 현재 상황에서 최적의 액션을 선택하기 위해서 일일이 반영하기가 쉽지 않기 때문에 이러한 경우 퍼지를 이용할 수 있을 것이다. 밸런싱이 필요한 시점이 되면 그때까지의 플레이한 자료가 퍼지함수로 처리되어 어떤 액션에 얼마만큼 조절을 해 줘야 하는지 계산되어져 캐릭터의 능력을 조절하도록 한다. 이 방법의 효율성을 검증하기 위해 액션 전체에 일정하게 능력을 조절한 경우, 랜덤하게 하나의 액션만 선택하여 조절한 경우, 가장 강력한 파워를 가진 액션을 선택한 경우, 가장 약한 액션을 선택한 경우 그리고 퍼지개념을 적용한 경우 등 5가지 경우를 실험을 통해 밝혀 퍼지를 이용한 방법기 우수성을 밝히고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.57-64
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• 2002

현재 사용중인 경로 선택 방법은 최단 경로 알고리즘을 이용하므로 망 자원을 효율적으로 이용하지 못하며 특정 경로로 트래픽이 집중될 경우 혼잡(congestion) 상황을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 새롭게 요청되는 연결 설정 요구에 대해 요청된 대역폭을 충족시킬 수 있는 경로를 결정하는데 있어서 통계적 기법을 이용함으로써 망을 효율적으로 사용하며, 혼잡 상황을 줄일 수 있는 통계적 경로 선택(Statistical Route Selection; SRS) 알고리즘을 제안한다. MPLS의 등장으로 부하 균등화(load balancing)에 필요한 명시적인(explicit) LSP 설정을 할 수 있게 되었으며, MPLS의 LSP를 설정하기 위해 SRS 알고리즘을 이용할 수 있다. SRS 알고리즘은 경로 선택을 위해 링크들의 이용률을 구하고, 통계적인 기법을 사용하여 가중치를 결정하며, 그 가중치를 이용한 최단 경로를 구한다. 여기서 사용되는 통계적 기법은 링크들의 이용률의 평균과 분산을 이용하는 것으로, 이정보를 기반으로 링크의 가중치에 대해 분산을 작게 하는 방향으로 경로를 결정함으로써 부하 균등화 효과를 얻게 되어 혼잡 링크 수를 줄이고, 망 자원 이용률을 높인다. 실험을 통해 다른 경로 선택 알고리즘들에 비해 SRS 알고리즘이 망 자원을 효율적으로 이용하여 연결 설정 실패의 수와 혼잡 링크의 수를 줄이는 것을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.65-72
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.