• 전자공학회논문지CI
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• 제44권3호
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• pp.74-80
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• 2007

전자와 컴퓨터 기술의 발전은 무선 센서 네트워크 증대의 토대를 마련하였다. 이에 따라, 센서 네트워크상의 충돌 방지와 인증 기술의 필요성이 증대되어 지고 있다. 센서 네트워크의 충돌 방지를 위해 개발될 알고리즘은 무선 센서 네트워크 플랫폼 상에 쉽게 적용될 수 있으며 또한 동시에 분산 연산, 분산 저장, 데이터 강인성, 센싱된 데이터를 자동 분류할 수 있어야한다. 그리고 무선 센서 네트워크에서 보안을 유지하기 위하여 여러 센서 간에 안전하게 채널을 확립할 수 있어야한다. 본 논문 우리는 센서의 인증과 충돌 방지를 위하여 유비쿼터스 센서 네트워크 채널 확립 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 두 가지 다른 형태의 구조를 제안하였으며, 각 구조에서는 센서 노드 사이에서 채널을 확립하기위하여 웨이블렛 필터를 사용한 알고리즘과 센서의 충돌 방지를 위하여 BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 코드를 사용하였다. 결과적으로, BIBD와 웨이블렛 필터 기반으로 제안된 알고리즘은 이상적인 환경에서 98% 충돌 검출율을 가졌다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.90-97
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• 2006

본 논문에서는 Multi-band OFDM(MB-OFDM) 시스템에 적합한 고속 연판정 비터비 디코더의 효율적인 하드웨어 구조에 대해서 제시한다. MB-OFDM 시스템은 최대 480Mbps의 데이터 속도를 처리해야 하고 시스템 클럭으로 528MHz가 제공되기 때문에, 설계의 신뢰도를 향상시키기 위해 병렬처리 구조를 사용한다. 따라서, 비터비 디코더도 여러 개의 데이터를 동시에 처리하는 병렬처리 구조를 지원해야 하며, 또한 고속의 데이터를 처리하기 위한 하드웨어 구조를 사용해야 한다. 본 논문에서는 4-way 병렬처리에 적합하면서도 동시에 하드웨어 부담을 최소화할 수 있는 비터비 디코더의 하드웨어 구조를 제시한다. 이를 위해, 비터비 디코더의 핵심 기능블록이라 할 수 있는 ACS의 다양한 구조를 비교 및 분석하고 하드웨어와 동작속도 측면에서 가장 적합한 구조를 찾아내도록 한다. 최적의 하드웨어 구조로 설계된 비터비 디코더는 Verilog HDL로 설계 및 검증되었으며, 하드웨어 복잡도 및 동작속도 측정을 위해 TSMC 0.13um 공정으로 합성되었다. 합성결과, 제시된 구조는 약 280K 게이트로 구성되었으며 MB-OFDM 시스템이 요구하는 동작 주파수내에서 동작함을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.215-221
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• 2012

데이터센터 네트워크에서의 병목현상 문제를 해결하기 위해 경로의 다양성을 제공하는 네트워크 구조들이 제안되고 있다. 이렇게 제공되는 다중 경로들을 활용함에 있어 TCP의 성능에 미치는 영향을 고려해야 하는데 이는 같은 플로우 내의 패킷들이 다중 경로를 통해 전송될 경우 패킷 순서 바뀜으로 인해 TCP성능이 저하될 수 있기 때문이다. 지금까지 제안된 대부분의 방식들은 패킷의 순서 바뀜을 막기 위해 사용가능한 경로들 중 하나를 선택하여 플로우를 할당함으로써 부하를 분산한다. 본 연구에서는 경로의 다양성을 제공하는 대표적인 토포로지인 Fat-Tree에서 패킷 단위의 분산방식으로 다중 경로를 이용할 때 패킷 순서 바뀜이 TCP성능에 큰 영향을 미칠 만큼 심하지 않음을 주장한다. 다양한 패턴의 트래픽을 이용한 모의실험 결과는 Fat-Tree와 같은 토포로지에서 큰 비용을 들이지 않고 TCP의 성능문제를 해결할 가능성을 암시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1063-1082
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• 2018

The concept of SDN (Software Defined Networking) endows the network with programmability and significantly improves the flexibility and extensibility of networks. Currently a plenty of research works on introducing SDN into wireless networks. Most of them focus on the innovation of the SDN based architectures but few consider how to realize the global perception of the network through the controller. In order to address this problem, a software defined carrier grade Wi-Fi framework called SWAN, is proposed firstly. Then based on the proposed SWAN architecture, a blueprint of introducing the traditional NSA (Network Situation Awareness) into SWAN is proposed and described in detail. Through perceiving various network data by a decentralized architecture and making comprehension and prediction on the perceived data, the proposed blueprint endows the controllers with the capability to aware of the current network situation and predict the near future situation. Meanwhile, the extensibility of the proposed blueprint makes it a universal solution for software defined wireless networks SDWNs rather than just for one case. Then we further research one typical use case of proposed NSA blueprint: network performance awareness (NPA). The subsequent comparison with other methods and result analysis not only well prove the effectiveness of proposed NPA but further provide a strong proof of the feasibility of proposed NSA blueprint.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권12호
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• pp.15-21
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• 2008

SoC와 같이 많은 컴포넌트로 구성된 버스 토폴로지(topology)에서는 여러 버스가 계층적으로 나누어져 있으며, 버스간에는 브릿지로 연결되어 있다. 브릿지 토폴로지는 버스 내에서 컴포넌트의 동시 통신이 가능하기 때문에 버스의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 그러나 버스간의 데이터 전송이 발생할 때, 브릿지 블록에서 레이턴시가 증가할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 종류의 브릿지 토폴로지에 대해 살펴보고, 각각의 장단점을 분석해 보았으며, 성능, IP의 재사용, 타이밍 마진, 게이트 수, 설계 마진 등의 측면에서 우수한 성능을 보여주고 있는 플라잉 브릿지 토폴로지에 대해 제안하고 있다. 기존 버스 브릿지는 단지 버스간의 데이터를 교환하는 역할을 하지만, 플라잉 브릿지는 버스와 슬레이브 간에 직접 통신을 통해 데이터 전송하는 특징을 갖는다. 위와 같은 직접 통신방법은 공용버스의 트래픽 부담을 줄일 수 있으며 고성능의 브릿지 통신을 가능하게 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.742-749
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• 2006

In the network-based game where it uses the Internet infrastructure, the implementation is possible with the various methods. Such Applications are developed in the multi-tired architecture. There are many cases for the server to be separated from the hardware or the software. In this case, a lot of applications make the distributed process possible and are made as the multi-tiered architecture to develop the reusability of the existing software module. Especially, it is mostly general to separate for the case of a database server to a new tier. One of the important points of multi-tiered server side applications is security and because of this, it is difficult to share the related data about the design skill. Using design patterns, it gives help in reusing the existing written-code for the design of the game that needs a lot of money and time. Design Patterns are related to the software reuse. For the development of more efficient games, if well-defined design patterns are provided to the developers, then it would make more easy advanced game API and make possible the framework for the game development based on the API Through the analysis of the general network-based game currently servicing in the Internet, in this paper, we discuss how to implement a business logic tier using database system among the server side architectures. The main objective of this article is to show an efficient APIs(Application Programming Interfaces) design method which can be used to manage the data that must be saved to the database system among the packets that client/server have to be exchange.

• 정보와 통신
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• 제9권9호
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• pp.72-85
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• 1992

다수의 처리 장치가 실시간 실현에 필수적이라는 것이 많은 디지털 신호처리를 일정한 시간 내에 하기 위한 요구 조건이다. VLSI 기술이 발전함으로 많은 기능 장치로 구성된 컴퓨터 시스템을 설계하고, 실현하는 것이 가능하게 되었다. 일정한 시간내에 높은 처리 능력을 갖음으로서 디지털 신호처리에 응용할 수 있는 VLSI 구조를 연구하는데 데이터 통신의 요구량과 계산의 복잡성을 최소화 할 수 있는 알고리듬의 개발이 요구된다. 이 문제를 해결하는 방법으로 DLSI 시스템이나 적응 시스템을 모델로 하는 효과적인 알고리듬을 조사하고 , 이 알고리듬을 실현할 수 있는 VLSI구조와 연관된 멀티 프로세서 시스템을 개발하는데 본 연구의 목적이 있다. 본 연구에서는 실시간 2차원 신호처리를 할 수 있는 새로운 VLSI 구조를 제안했다. 이 VLSI 구조는 칩 내부에서 단일 처리 장치가 갖는 개념을 다수의 처리 장치를 사용하는 경우로 확장하였다. 이 VLSI 구조는 입력 데이타의 크기가 증가함에 따라서 복잡성과 입력당 계산의 수가 증가하지 않는다는 장점을 갖기 때문에 매우 큰 2차원 데이타를 실시간에 처리할 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.436-444
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• 2010

In this study, we introduce and discuss a concept of a granular-oriented radial basis function neural networks (GRBF NNs). In contrast to the typical architectures encountered in radial basis function neural networks(RBF NNs), our main objective is to develop a design strategy of GRBF NNs as follows : (a) The architecture of the network is fully reflective of the structure encountered in the training data which are granulated with the aid of clustering techniques. More specifically, the output space is granulated with use of K-Means clustering while the information granules in the multidimensional input space are formed by using a so-called context-based Fuzzy C-Means which takes into account the structure being already formed in the output space, (b) The innovative development facet of the network involves a dynamic reduction of dimensionality of the input space in which the information granules are formed in the subspace of the overall input space which is formed by selecting a suitable subset of input variables so that the this subspace retains the structure of the entire space. As this search is of combinatorial character, we use the technique of genetic optimization to determine the optimal input subspaces. A series of numeric studies exploiting some nonlinear process data and a dataset coming from the machine learning repository provide a detailed insight into the nature of the algorithm and its parameters as well as offer some comparative analysis.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.39-48
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• 2013

가상공간에서 대규모 게임 사용자들 간의 상호작용이 활발히 일어나는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Games)에서는 다수의 클라이언트의 접속 요청 및 작업 요청을 실시간으로 빠르게 처리할 수 있어야 한다. 그러나 클라이언트의 접속자 수가 늘어날수록 처리해야 할 작업량이 많아지며, 게임서버의 부하도 높아지게 된다. 이를 해결하기위해 많은 개발자들은 분산서버구조를 적용하여, 동적 맵 분할, 서버의 기능에 따른 부하 분산 등의 기법들을 제시하고 있다. 현재 대부분의 MMORPG 게임서버는 하나의 월드를 Zone방식으로 나누어서 각각의 영역을 다수의 게임서버가 담당하여 게임을 진행하고 있다. 이러한 방식은 사용자의 빈번한 서버이동에 따른 데이터 갱신 등의 오버헤드를 발생하여 게임서버에 큰 부하를 주고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임서버의 부하를 줄이기 위해 데이터의 연산을 담당하는 연산서버를 적용하여 기존 게임서버의 효율은 높이고 더 많은 사용자의 접속과 작업을 처리할 수 있는 구조를 제안하고, 수학적인 모델링과 성능분석을 통해 기존 연구들과의 비교 시의 제안 기법의 효율성을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.205-217
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• 2018

Deep learning using convolutional neural networks (CNNs) is being studied in various fields of image recognition and these studies show excellent performance. In this paper, we compare the performance of CNN architectures, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet. The experimental data used in this paper is obtained from PHD08, a large-scale Korean character database. It has 2,187 samples of each Korean character with 2,350 Korean character classes for a total of 5,139,450 data samples. In the training results, KCR-AlexNet showed an accuracy of over 98% for the top-1 test and KCR-GoogLeNet showed an accuracy of over 99% for the top-1 test after the final training iteration. We made an additional Korean character dataset with fonts that were not in PHD08 to compare the classification success rate with commercial optical character recognition (OCR) programs and ensure the objectivity of the experiment. While the commercial OCR programs showed 66.95% to 83.16% classification success rates, KCR-AlexNet and KCR-GoogLeNet showed average classification success rates of 90.12% and 89.14%, respectively, which are higher than the commercial OCR programs' rates. Considering the time factor, KCR-AlexNet was faster than KCR-GoogLeNet when they were trained using PHD08; otherwise, KCR-GoogLeNet had a faster classification speed.