• 한국통신학회논문지
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• 제30권6B호
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• pp.338-348
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• 2005

최근 IEEE 802.11 무선랜은 광대역 무선접속 네트워크(Broadband Wireless Access Network)를 지원하기 위한 가장 대중화된 통신 프로토콜로 자리매김 하고 있다. 하지만 기존 IEEE 802.11은 다양한 이동환경을 고려해 설계되지 않았기 때문에 핸드오프 과정에서 충분한 서비스의 향상을 가져오기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 IEEE 802.11 무선랜의 핸드오프(Handoff) 과정 중, 주변 AP(Access Point) 탐색 단계에서 새로운 핸드오프 메시지 교환을 통해 최고의 성능을 보장하는 AP를 선택하는 핸드오프 알고리즘을 제안한다. 기존의 AP 탐색과정에서 여러 가지 AS들 중에서 하나를 선택하는 가장 중요한 척도는 신호의 세기였다. 하지만 IEEE 802.11은 공통의 매체를 공유함으로써 채널을 획득하기 위해 경쟁하는 CSMA/CA(Carrier Sensing Multiple Access with Collision Avoidance)를 이용한 다중매체접속방식을 사용하기 때문에, 네트워크의 성능은 신호의 세기와는 별도로 네트워크에 참여하는 노드들의 경쟁 혹은 혼잡에 의해 큰 영향을 받는다. 따라서 이러한 네트워크 수준에서의 정보들을 AP 선택 과정에 반영시킴으로써, 보다 향상된 네트워크 성능을 보장하는 AP를 결정할 수가 있다. 본 논문에서는 이러한 과정들을 포함시킨 핸드오프 알고리즘이 보다 더 좋은 성능을 보여준다는 사실을 실험하고 증명하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.534-541
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• 2018

무선 랜 기기의 보급에 따라 같은 무선 채널에 존재하는 단말의 수가 증가하고 있다. 기존의 무선 랜 프로토콜인 CSMA/CA는 랜덤 백오프 방식을 사용한다. 랜덤 백오프 방식은 같은 채널에 존재하는 단말의 개수가 수십 개 이상되는 밀집 지역에서 단말간의 충돌이 잦아 표준 CSMA/CA 프로토콜의 성능 저하가 심각하게 발생한다. 이와 같은 프로토콜의 성능 저하를 막기 위해 IEEE 802.11ah 표준에서는 Restricted Access Window(RAW) 무선 접속 방식을 제안하였다. RAW는 단말을 여러 그룹으로 나눠 동시 접속 단말의 수를 제한하여 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 기존의 RAW방식을 개선하여 트래픽 변화에 따른 새로운 그룹생성, 그룹 제거와 그룹 재배치 알고리즘을 사용하여 채널 접속에 관한 성능을 높일 수 있는 방안을 제시한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권2호
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• pp.117-132
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• 2014

본 논문에서는 사용되는 센서의 특성, 특히 밴드 간 분광 응답함수의 차이에 따라 달라질 수 있는 영상융합 기법의 성능 차이에 대한 상대적 비교 분석을 주된 연구 목적으로 하였다. 이를 위해, CS 기반의 대표적 영상융합 기법인 GIHS, GS1, GSA, GSA-CA을 선정하였고, 거의 동일 시기/동일 지역을 촬영한 KOMPSAT-2/3 위성영상을 이용하였다. 또한, 융합 영상의 성능 평가는 정량적/정성적 방법을 혼용하여 진행하였다. 분석 결과, KOMPSAT-2/3 영상 모두에서 GSA 기법과 GSA-CA 기법이 다른 기법들에 비해 상대적으로 우수한 품질을 나타냈다. 이는 다른 위성영상 및 문헌을 통해 제시된 결과들과 일치하는 것으로, 선형 회귀식을 통해 전정색 영상과 intensity 영상 간 스펙트럴 불일치를 최소화한 기존 방법론의 효능을 뒷받침하는 것이다. 그러나 동일한 실험 조건을 적용하였을 때, KOMPSAT-2와 KOMPSAT-3에서 나타내는 융합 성능은 서로 다른 결과를 나타냈다. 이 같은 결과는 두 위성 센서 내 밴드별 분광응답함수가 서로 다른 것에 기인하는 것으로 판단할 수 있다. KOMPSAT-2의 경우, blue 밴드와 green 밴드의 분광 응답비가 전정색 밴드를 초과하는 것으로 알려져 있으며, 이는 영상 융합 과정에서 과도한 저주파 요소를 삽입하여, 최종적으로 제작된 융합 영상에서의 색상 왜곡을 유발하는 원인이 되는 것으로 알려져 있다. 반면, KOMPSAT-3에서는 KOMPSAT-2에서 발생되었던 상당부분의 관련 문제들을 보완 하였으며, 결과적으로 동일한 실험 조건에서도 상대적으로 향상된 융합 결과를 나타냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-31
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• 2014

이 논문에서는 IEEE 802.15.4 노드들이 WiFi 트래픽의 간섭을 피해 새로운 채널에서 동작하기 위해 다수의 IEEE 802.15.4 채널들에 대한 병렬적인 백오프지연과정과 WiFi 트래픽의 주파수 스펙트럼을 고려한 채널탐색방법에 연구되었다. WiFi 트래픽에 의해 점유되는 채널들을 탐색하기 위해, 인접한 채널들에 대한 전력을 동시에 측정하는 방법, 기준보다 큰 채널전력의 지속시간을 확인하는 방법, RSSI 샘플 데이터에 대한 신호처리로 비콘 프레임과 같은 주기성을 찾는 방법에 대해 분석되었다. IEEE 802.11 네트워크와 중첩된 무선채널에서 IEEE 802.15.4 노드들의 CSMA-CA 알고리즘의 동작에 대해서 설명하였다. 하나의 IEEE 802.15.4 장치로 다수의 IEEE 802.15.4 채널에 대해 병렬적으로 백오프지연과정을 수행하는 방법을 그 알고리즘의 설명과 함께 제안하였다. 제안된 방법이 구현된 실험시스템으로 측정된 데이터를 분석할 때, WiFi 트래픽이 발생될 때 이와 연관된 다수의 인접한 IEEE 802.15.4 채널에서 매체접근지연시간이 동시에 증가하는 것으로 관찰되었다. IEEE 802.15.4의 채널에서 다른 트래픽에 의한 간섭을 판단하기 위한 채널평가함수를 정의하였다. WiFi에 의해 간섭을 받는 IEEE 802.15.4 채널들을 탐색하기 위해 인접채널들에 대한 채널평가를 함께 고려하는 채널탐색방법을 제시하였고 실험결과는 WiFi에 의해 간섭이 일어나는 채널들을 올바르게 찾는 특성을 보인다.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권11호
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• pp.117-126
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• 2003

GA(genetic algorithm) has a powerful searching ability and is comparatively easy to use and to apply as well. By that reason, GA is in the spotlight these days as an optimization skill for mechanical systems.$^1$However, GA has a low efficiency caused by a huge amount of repetitive computation and an inefficiency that GA meanders near the optimum. It also can be shown a phenomenon such as genetic drifting which converges to a wrong solution.$^{8}$ These defects are the reasons why GA is not widdy applied to real world problems. However, the low efficiency problem and the meandering problem of GA can be overcomed by introducing parallel computation$^{7}$ and gray code$^4$, respectively. Standard GA(SGA)$^{9}$ works fine on small to medium scale problems. However, SGA done not work well for large-scale problems. Large-scale problems with more than 500-bit of sere's have never been tested and published in papers. In the result of using the SGA, the powerful searching ability of SGA doesn't have no effect on optimizing the problem that has 96 design valuables and 1536 bits of gene's length. So it converges to a solution which is not considered as a global optimum. Therefore, this study proposes ExpGA(experience GA) which is a new genetic algorithm made by applying a new probability parameter called by the experience value. Furthermore, this study finds the solution throughout the whole field searching, with applying ExpGA which is a optimization technique for the structure having genetic drifting by the standard GA and not making a optimization close to the best fitted value. In addition to them, this study also makes a research about the possibility of GA as a optimization technique of large-scale design variable problems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.4754-4773
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• 2018

In sensor medium access control (SMAC) protocol, sensor nodes can only access the channel in the scheduling and listening period. However, this fixed working method may generate data latency and high conflict. To solve those problems, scheduling duty in the original SMAC protocol is divided into multiple small scheduling duties (micro duty MD). By applying different micro-dispersed contention channel, sensor nodes can reduce the collision probability of the data and thereby save energy. Based on the given micro-duty, this paper presents an adaptive duty cycle (DC) and back-off algorithm, aiming at detecting the fixed duty cycle in SMAC protocol. According to the given buffer queue length, sensor nodes dynamically change the duty cycle. In the context of low duty cycle and low flow, fair binary exponential back-off (F-BEB) algorithm is applied to reduce data latency. In the context of high duty cycle and high flow, capture avoidance binary exponential back-off (CA-BEB) algorithm is used to further reduce the conflict probability for saving energy consumption. Based on the above two contexts, we propose an improved SMAC protocol, micro duty adaptive SMAC protocol (MDA-SMAC). Comparing the performance between MDA-SMAC protocol and SMAC protocol on the NS-2 simulation platform, the results show that, MDA-SMAC protocol performs better in terms of energy consumption, latency and effective throughput than SMAC protocol, especially in the condition of more crowded network traffic and more sensor nodes.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12B호
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• pp.1066-1074
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• 2008

본 논문에서는 충돌이 잦은 무선 저속 Personal Area Network에서 펄스 (pulse) 신호를 이용한 효율적인 그룹폴링 알고리즘을 제안한다. 현재 IEEE 802.15.4 (LR-WPAN) 표준은 저속, 저가, 저 전력 소모를 목표로 한다. 하지만, 최근 LR-WPAN (Low Rate Wireless PAN)의 응용범위가 확대되고 이에 따라 잦은 충돌이 발생하는 상황 또한 늘어나고 있다. 여기서 충돌의 대부분은 '히든노드 문제'로 인하여 발생되고 이는 CSMA/CA 만으로 해결하기 어렵고 연속해서 일어날 경우 네트워크 성능을 크게 저하시킨다. 또한, 현재 히든노드 충돌에 관한 대부분의 연구는 연속된 충돌이 잦은 상황에서 많은 채널 낭비를 유발한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 잦은 충돌 상황이 발생하였을 때 이미 그룹핑 되어 있는 PAN을 전제로 펄스신호를 이용하여 각 그룹에게 채널 할당과 순서를 정해주고 할당 받은 그룹의 노드들만 경쟁 시킨다. 이에 따라 데이터를 보내기 위해 경쟁하는 노드의 수가 현저히 줄어 연속된 충돌을 줄이고, 충돌로 인한 채널낭비와 낮은 데이터 전송률이 보다 향상되어, 잦은 충돌로 인한 네트워크의 손상을 막는다. 이러한 성능 향상을 NS-2 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.235-247
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• 2021

Today, the cloud computing has become a major demand of many organizations. The major reason behind this expansion is due to its cloud's sharing infrastructure with higher computing efficiency, lower cost and higher fle3xibility. But, still the security is being a hurdle that blocks the success of the cloud computing platform. Therefore, a novel Multi-tenant Decentralized Information Flow Control (MT-DIFC) model is introduced in this research work. The proposed system will encapsulate four types of entities: (1) The central authority (CA), (2) The encryption proxy (EP), (3) Cloud server CS and (4) Multi-tenant Cloud virtual machines. Our contribution resides within the encryption proxy (EP). Initially, the trust level of all the users within each of the cloud is computed using the proposed two-stage trust computational model, wherein the user is categorized bas primary and secondary users. The primary and secondary users vary based on the application and data owner's preference. Based on the computed trust level, the access privilege is provided to the cloud users. In EP, the cipher text information flow security strategy is implemented using the blowfish encryption model. For the data encryption as well as decryption, the key generation is the crucial as well as the challenging part. In this research work, a new optimal key generation is carried out within the blowfish encryption Algorithm. In the blowfish encryption Algorithm, both the data encryption as well as decryption is accomplishment using the newly proposed optimal key. The proposed optimal key has been selected using a new Self Improved Cat and Mouse Based Optimizer (SI-CMBO), which has been an advanced version of the standard Cat and Mouse Based Optimizer. The proposed model is validated in terms of encryption time, decryption time, KPA attacks as well.

• 생태와환경
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• 제41권3호
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• pp.275-282
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• 2008

본 연구에서는 미국, 유럽연합, 호주/뉴질랜드, 캐나다 등 선진국에서 수생태계 보호를 위해 사용되는 수서독성자료의 경도 보정 적용 사례를 분석하였으며, 이를 바탕으로 국내 적용 가능한 경도 보정 알고리즘을 제안하였다. 경도 의존 중금속에 대한 경도 보정은 주로 수서독성자료의 독성치와 수서독성자료로부터 도출된 준거치에 대해 경도 보정 알고리즘을 적용하는 방법이며, 미국, 유럽연합, 호주/뉴질랜드, 캐나다 등 주요 국가에서 적용하고 있다. 또한 수서독성자료로부터 도출된 준거치를 경도 범위에 따라 차등 제시하는 방법이 있으며, 이는 주로 캐나다에서 활용하고 있다. 미국과 호주/뉴질랜드는 수서독성자료를 기반으로 개발된 알고리즘을 적용하여 주요 경도 의존 중금속에 대한 경도를 보정한 결과 경도 보정 전후의 독성치의 차이가 분명하였으며, 미국과 호주/뉴질랜드의 경도 보정 후 독성치는 거의 유사한 수준을 나타냈다. 또한 일정 경도 범위 내에서 미국과 호주/뉴질랜드의 경도 보정 알고리즘을 적용하여 경도 보정을 한 결과 경도 의존 중금속에서는 미국과 호주/뉴질랜드의 방법이 유사 또한 동일한 수준을 나타냈다. 그러나 카드뮴의 경우는 경도 30 mg $CaCO_3\;L^{-1}$ 이하에서 약간 차이가 있었다. 우리나라는 현재 기준경도를 설정하고 있지 않으나, 호주/뉴질랜드의 경도 보정 알고리즘 내 기준경도 인자를 국내 기준경도가 마련되면 국내인자로 보완하여 적용 가능한 경도 보정 알고리즘으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.423-431
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• 2023

본 연구의 목적은 환자의 신체정보와 인공지능 기법을 활용하여 부작용에 영향을 미치는 인자들을 분석하고 조영제 부작용의 정도를 예측하여 이를 완화하는 기초자료로 활용되고자 한다. 연구에 사용한 데이터는 서울 소재 종합병원의 검진을 시행한 CT 검사 58,000건 중 조영제 부작용이 발생한 1,235건 중 과거력 조사에서 조영제 부작용이 없었던 606명의 검사자를 대상자로 하였다. 606개 샘플 중 70%는 훈련 셋으로 사용하고 나머지 30%는 검증을 위한 테스트 셋으로 사용하였다. 나이, BMI(Body Mass Index), GFR(Glomerular Filtration Rate), BUN(Blood Urea Nitrogen), GGT(Gamma Glutamyl Transgerase), AST(Aspartate Amino Transferase,), and ALT(Alanine Amiono Transferase)의 feature를 독립변수로 조영제 중증도를 목표변수로 사용하였다. AdaBoost, Tree, Neural network, SVM, Random foest 알고리즘을 통해 AUC(Area under curve), CA(Classification Accuracy), F1, Precision, Recall을 파악하였다. 분류 예측에 사용된 알고리즘 중 가장 높은 평가지표를 나타내 것은 AdaBoost와 Random Forest이다. 모든 모델의 예측에서 가장 큰 요인은 GFR, BMI, GGT 이였다. 이는 신장 여과 기능, 비만에 따라 주입되는 조영제 양의 차이와 대사증후군의 여부에 따라 조영제 부작용 중증도에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.