• ETRI Journal
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• 제24권2호
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• pp.97-108
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• 2002

Optical Border Gateway Protocol (OBGP) is an extension to BGP for Optical Cross Connects (OXCs) to automatically setup multiple direct optical lightpaths between many different autonomous domains. With OBGP, the routing component of a network may be distributed to the edge of the network while the packet classification and forwarding is done in the core. However, it is necessary to analyze the stable convergence functions of OBGP in case of lightpath failures. In this paper, we first describe the architecture of the OBGP model and analyze the potential problems of OBGP, e.g., virtual BGP router convergence behavior in the presence of lightpath failure. We then propose an OBGP convergence model derived from an inter-AS (Autonomous System) relationship. The evaluation results show that the proposed model can be used for a stable OBGP routing policy and OBGP routing convergence under lightpath failures of the optical Internet.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.36-39
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• 2004

In this paper, a method of improving the learning speed and convergence rate is proposed to exploit the advantages of artificial neural networks and neuro-fuzzy systems. This method is applied to the XOR problem, n bit parity problem, which is used as the benchmark in the field of pattern recognition. The method is also applied to the recognition of digital image for practical image application. As a result of experiment, it does not always guarantee convergence. However, the network showed considerable improvement in learning time and has a high convergence rate. The proposed network can be extended to any number of layers. When we consider only the case of the single layer, the networks had the capability of high speed during the learning process and rapid processing on huge images.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.374-376
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• 2022

Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.

• 기술혁신학회지
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• 제16권4호
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• pp.883-912
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• 2013

최근 경쟁우위 확보를 위한 급격한 경쟁 환경 속에서 과학기술혁신 분야의 경쟁력 제고를 위해서는 미래 주도형 원천 융합기술 개발 및 융합신산업을 육성할 수 있는 환경이 구축되어야 한다는 논의가 활발히 진행되고 있다. 이에 융합기술에 대한 지원 확대는 선택이 아닌 필수로 간주되고 있으며, 규모가 커지고 있는 융합기술 관련 R&D에 대한 투자의 효율적인 방향 모색의 필요성도 크게 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해서 연구 분야간에 어떤 유기적 관계를 형성하면서 융합연구가 이루어지고 있는지를 분석하였다. 대표적인 융합연구 사업인 첨단융합기술개발사업에 대한 네트워크 분석 결과, 연구 분야들간에 융합이 고르게 연계되어 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 연계의 응집성을 나타내는 밀도분석 결과, 핵심군집에 속한 연구 분야들간에는 강한 연계성을 보이는 반면 핵심과 주변군집간의 연계 분포성은 상대적으로 미약한 것으로 나타났다. 또한 중심성과 연구 분야간 융합과제 비율에 대한 상관관계 분석결과, 연결 중심성이 낮은 분야들에서도 융합연구에 필요한 연구 역량이나 지식 자원을 보유하고 있는 것으로 나타났으며, 중심성이 높더라도 융합연구에 대한 지원 미비로 융합연구 활동이 활성화되지 못하는 경우가 있음을 본 연구결과는 제시하고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권7B호
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• pp.602-607
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• 2006

이더넷의 발달로 이더넷 가업자에 대한 과금이나 QoS 관리를 위하여 가입자 단위의 서비스가 필요하게 되었다. 최근 추진하고 있는 통신, 방송 및 인터넷등을 통합하는 광대역통합망(BcN: Broadband convergence Network)은 통신 및 방송 서비스의 질을 크게 개선시키고, 보다 큰 대역폭의 제공을 목적으로 하고 있기 때문에, 가업자에 대한 QoS 관리는 더욱 중요해 지고 있다. 그러나 현재까지 가입자 단위의 서비스를 제공하는 것에 대한 논의는 거의 이루어 지지 않고 있다. 이러한 가입자 단위의 서비스를 제공하기 위하여 몇몇 업체의 장비에서 플로우 (flow) 정보를 이용하거나 IP 주소 또는 MAC 주소를 사용해 가입자를 인증하는 방식이 3계층에서 이루어지고 있지만., 3계층에서 모든 가입자 단위의 서비스를 관리하는 것은 현실적으로 불가능 하다. 본 논문에서는 별도의 인증절차나 큰 하드웨어의 추가 없이 2계층에서 가입자 단위의 서비스를 할 수 있는 방안에 대해 제안하고, 제안 하는 방안에 대한 효율성과 오버헤드에 대해 분석해 보았다. 2계층에서 가입자 단위의 서비스를 제공하는 방안은 본 논문에서 최초로 제안하는 것이며, 기존의 네트워크 구성이나 광대역통합망에 그대로 적용할 수 있다 .

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2069-2074
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• 2006

앞으로의 네트워크는 IP를 중심으로 하여 여러 가지 서비스 네트워크들이 통합된 형태가 될 것이다. 기존의 PSTN 네트워크를 비롯, 이동 통신, 방송, 그리고 인터넷까지 전부 통합되어 상위 사용자에게는 어떤 서비스라도 제공할 수 있는 통합된 네트워크가 될 것이다. 이러한 통합된 네트워크 프레임워크를 구축하는데 있어 제공해야 될 중요한 프로토콜들로는 가장 먼저 이동성과 더불어 멀티호밍 등이 될 것이다. 미래의 통합된 네트워크의 단말은 소형화, 지능화로 인해 이동성이 기본이 될 것이며, 여러 가지 액세스 기술로 인해 한 단말에는 많은 인터페이스들이 존재한다. 따라서 이러한 단말에게 지속적인 서비스를 제공하기 위해서는 이동성 및 멀티호밍 프로토콜을 지원해야 하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 통합된 네트워크 프레임워크상에서 서비스 이동성을 제공하기 위해 필요한 프로토콜들과 기능들에 대해 선행 연구한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권3호
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• pp.68-74
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• 2019

본 연구는 최근 10년 동안(2009-2018) 국내 학술지에 발표된 감정노동(emotional labor) 관련 892편의 논문을 텍스트 마이닝(text-mining) 및 네트워크 분석(network analysis)을 활용하여 연구동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 이들 논문의 주제어를 수집 및 코딩하여 최종적으로 871개의 노드(node)와 2625개의 링크(link)로 변환시켜 네트워크 텍스트로 분석하였다. 첫째, 네트워크 텍스트 분석 결과로 동시출현빈도에 따른 상위 4개 주요 주제어는 번아웃, 이직의도, 직무스트레스, 직무만족 순으로 나타났으며, 연결중심성에 따른 상위 4개 주제어들의 빈도와 연결중심성 모두 비교적 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 연결중심성 상위 4개의 주제어를 바탕으로 자아(ego)연결망 분석을 실시하여 각 네트워크의 연결중심도에 대한 주제어를 제시하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.425-425
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• 2006

• ETRI Journal
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• 제31권5호
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• pp.525-533
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• 2009

This paper proposes a distributed borrowing addressing (DIBA) scheme to solve problems of failure in address assignments resulting from limited tree depth and width when the distributed address assignment mechanism is used in a ZigBee/IEEE 802.15.4 wireless sensor network. DIBA is a method of borrowing addresses from neighbor nodes for newly entering nodes and assigning the borrowed addresses. Its network or sensing coverage can increase with almost the same overhead as the existing method. DIBA is a simple and lightweight means of addressing and routing, making it suitable for wireless sensor networks. Simulations showed that DIBA is a distributed addressing scheme with consistently excellent performance.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.917-924
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• 2003

Recurrent neural networks have been successfully applied to communications channel equalization. Major disadvantages of gradient-based learning algorithms commonly employed to train recurrent neural networks are slow convergence rates and long training sequences required for satisfactory performance. In a high-speed communications system, fast convergence speed and short training symbols are essential. We propose decision feedback equalizers using a recurrent neural network trained with Kalman filtering algorithms. The main features of the proposed recurrent neural equalizers, utilizing extended Kalman filter (EKF) and unscented Kalman filter (UKF), are fast convergence rates and good performance using relatively short training symbols. Experimental results for two time-varying channels are presented to evaluate the performance of the proposed approaches over a conventional recurrent neural equalizer.