• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.45-56
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• 2011

WBAN은 사람이 착용하는 옷이나 인체 내부 혹은 외부에 있는 여러 장치들을 상호 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN은 기술 적용 분야에 따라 의료용과 비의료용으로 구분할 수 있으며, 주기적인 특성을 가진 의료용 데이터의 경우 GTS 방식을 사용해서 데이터를 전송하여 QoS를 보장한다. 본 논문에서는 WBAN 슈퍼프레임 구조에서 GTS 방식으로 데이터를 전송시 부족한 GTS 타임 슬롯을 해결하는 알고리즘을 제안한다. 코디네이터는 디바이스의 데이터 전송률에 따라 GTS 타임 슬롯을 가변적으로 할당하며, GTS의 개수가 부족하면 GTS 타임 슬롯을 공유하여 사용하도록 할당한다. 제안한 기법의 성능평가를 위해 지연한도와 처리량을 비교하였다. 즉, WBAN 환경에 적합한 WFQ(Weighted Fair Queuing) 스케줄링을 적용하여 상이한 데이터 전송률을 지원하면서 GTS를 할당하는 방법을 제안하였고, 라운드로빈(Round Robin) 스케줄링 방법과 비교하여 처리량은 증가하면서 최대 지연이 감소함을 알 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제19권4호
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• pp.326-343
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• 1997

In this paper, we propose an ATM switch with the rate more than gigabits per second to cope with future broadband service environments. The basic idea is to separate the connection control flow from the data information flow inside the switch. The proposed switch has a dual-plane switch matrix with the synchronous control algorithm. The queuing behaviors of the proposed switch are shown by the discrete-time queuing analysis. Numerical analyses are taken both in the non-blocking crossbar switch and the banyan switch with internal blocking. Results show that a proposed dual-plane $16{\times}16$ switch would have the acceptable performance with maximum throughput of about 95 percent.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.217-225
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• 2021

이 논문은 데이터 큐잉 알고리즘과 의약품 빅데이터를 통해 약품 성분-성분 간의 정보와 질병-성분 간의 정보를 지원함으로써 의약품 다약제 복용 시 부작용이 발생 가능한 약물 정보를 사용자에게 제공하기 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 또한, 의약품 성분에 더하여 복용이 금지된 의약품, 공급업체, 유통업체의 정보 등을 제공함으로써 의료 전문가뿐만 아니라 일반 사용자의 의약품 복용에 대한 불안감을 덜어줄 수 있다. 제공되는 대표적인 정보는 두 가지 약물 사이에서 일어나는 부작용, 특정 의약품의 주성분과 효능, 동일한 제약회사에서 제조된 의약품, 만성 질환 환자가 주의해야 할 약품 성분 정보이다. 앞으로, 희귀병 약이나 신약에 대한 정보를 수집하여 데이터를 업데이트하는 것이 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.549-555
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• 2000

본 논문에서는 n개의 버스트 입력 트래픽을 처리하는 이산 시간 큐잉 모형을 분석하기 위한 근사 계산 알고리즘을 제안한다. 입력되는 각각의 버스트 트래픽은 IBP(Interrupted Bernoulli Process)로 모형화된다. 이 알고리즘은 n 개의 입력 프로세스를 하나의 상태 변수로 표시하여 n 개의 입력 프로세스로 표현된 마코프 체인(Markov Chain)의 확률 전이 상태를 단순화한다. 이렇게 단순화된 하나의 상태 변수를 이용하여 큐잉모형의 상태 전이를 표현하고 이를 완전 수치 계산에 의해 해를 구한다. 이러한 절차를 통해 구한 큐 길이, 대기 시간 분포를 시뮬레이션에 의해 구한 값과 비교하여 알고리즘의 타당성을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.1-16
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• 2011

실시간 유비쿼터스 환경은 센서로부터 얻어낸 데이터를 기반으로 상황을 인지하고 사용자에게 적절한 반응을 보이기까지 제한된 시간 내에 모든 것을 처리해야 한다. 전체적인 센서 데이터 처리는 센서로부터의 자료 확보, 상황 정보의 획득, 그리고 사용자로의 반응이라고 하는 과정을 거친다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅 미들웨어는 입력된 센서 자료 및 데이터베이스 또는 지식베이스로부터 일련의 자료들을 활용하여 상황을 인식하며, 그 상황에 적합한 반응을 하게 된다. 그런데 실시간 환경의 특징 상 센서데이터가 들어오면 각 가용 자원들을 검색하고 그 곳에 있는 미들웨어가 데이터를 처리 할 경우 어느 정도의 대기 시간이 필요한지를 결정해야 한다. 또한 센서 데이터 처리의 우선순위가 높을 때는 미들웨어가 현재 처리중인 데이터를 언제 처리를 중지하고 얼마나 대기시켜야 하는지도 결정해야 한다. 그러나 이러한 의사결정에 대한 연구는 아직 활발하지 않다. 따라서 본 논문에서는 유비쿼터스 미들웨어가 이미 센서 데이터를 처리하고 있고 동시에 새로운 센서 데이터를 처리해야 할 때 각 작업의 최적 대기시간을 계산하고 스케줄링하는 알고리즘을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.1946-1958
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• 2011

Wireless Sensor Network (WSN) is made up of a number of sensor nodes and base stations. Traffic flow in WSN appears self-similar due to its data delivery process, and this impacts queue length greatly and makes queuing delay worse. Active queue management can be designed to improve QoS performance for WSN. In this paper, we propose self-similar traffic rate estimating algorithm named Power-Law Moving Averaging (PLMA) to regulate packet marking probability. This algorithm improves the availability of the rate estimation algorithm under the self-similar traffic condition. Then, we propose an adaptive Proportional Integral algorithm (SSPI) based on the estimation of the Self-Similar traffic rate by PLMA. Simulation results show that SSPI can achieve lower queue length jitter and smaller setting time than PI.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.88-95
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• 2022

Detecting anomalies in human movement is an important task in industrial applications, such as monitoring industrial disasters or accidents and recognizing unauthorized factory intruders. In this paper, we propose an abnormal worker movement detection system based on data stream processing and hierarchical clustering. In the proposed system, Apache Spark is used for streaming the location data of people. A hierarchical clustering-based anomalous trajectory detection algorithm is designed for detecting anomalies in human movement. The algorithm is integrated into Apache Spark for detecting anomalies from location data. Specifically, the location information is streamed to Apache Spark using the message queuing telemetry transport protocol. Then, Apache Spark processes and stores location data in a data frame. When there is a request from a client, the processed data in the data frame is taken and put into the proposed algorithm for detecting anomalies. A real mobility trace of people is used to evaluate the proposed system. The obtained results show that the system has high performance and can be used for a wide range of industrial applications.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.73-81
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• 2011

WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 센서 노드를 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용 계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN은 응용서비스의 종류에 따라 의료용과 비의료용으로 나눌 수 있다. 의료용 응용서비스의 경우데이터 전송 특징이 주기적이고 전송률이 상이한 의료용 센서를 사용하기 때문에 데이터 전송시 QoS를 보장하기 위하여 GTS 전송방식을 사용한다. 본 논문에서는 WBAN 환경에 적합한 MAC 프로토콜을 제안하였다. 첫 번째 WBAN 기반의 슈퍼프레임 구조와 프리미티브를 제안하였다. 두 번째 WFQ(Weighted Fair Queuing)기반의 GTS 채널 이용률 향상 알고리즘을 제안하였다. 제안한 스케줄링 방식은 i-Game(라운드로빈 스케줄링 방식)과 비교하여 채널 이용률을 향상시키는 것을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.121-129
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• 2012

본 논문에서는 IEEE 802.15.4에서 저속 데이터 전송률을 요구하는 응용을 운용하기 위한 WBAN 시스템 모델을 제안한다. 의료용 응용서비스는 상이한 데이터 전송률과 응급 메시지 전송을 요구하기 때문에 기존의 무선 센서 네트워크 기술을 참조할 수 없다. 이러한 기존 시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 WBAN에 적합한 시스템 모델과 WBAN MAC 프로토콜에 관한 내용을 제안하였다. 첫째, 경쟁 구간에 우선순위 큐잉을 적용하여 MAC 명령어 프레임의 전송을 보장할 수 있는 시스템 모델을 제안하였다. 둘째, 제안한 시스템 모델을 사용하기 위해 MAC 프레임을 새롭게 정의하였다. 셋째, 경쟁구간에서 우선순위가 없는 데이터 프레임의 처리량 및 전송 성공 확률을 향상시킬 수 있는 데이터 전송률을 고려한 WBAN CSMA/CA 백오프 알고리즘을 제안하였다. 제안한 WBAN CSMA/CA 백오프 알고리즘은 BAN(Body Area Network) 및 WSN(Wireless Sensor Network)의 시뮬레이션이 가능한 OMNeT++의 Castalia를 이용하여 구현하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 시스템 모델이 기존 방식과 비교하여 데이터 처리량이 개선되고, 충돌 확률이 감소함을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.551-569
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• 2024

With the rapid development of electric vehicles (EVs) industry, EV charging service becomes more and more important. Especially, in the case of suddenly drop of air temperature or open holidays that large-scale EVs seeking for charging devices (CDs) in a short time. In such scenario, inefficient EV charging scheduling algorithm might lead to a bad service quality, for example, long queueing times for EVs and unreasonable idling time for charging devices. To deal with this issue, this paper propose a Deep-Q-Network (DQN) based two-stage scheduling method for the large-scale EVs charging service. Fine-grained states with two delicate neural networks are proposed to optimize the sequencing of EVs and charging station (CS) arrangement. Two efficient algorithms are presented to obtain the optimal EVs charging scheduling scheme for large-scale EVs charging demand. Three case studies show the superiority of our proposal, in terms of a high service quality (minimized average queuing time of EVs and maximized charging performance at both EV and CS sides) and achieve greater scheduling efficiency. The code and data are available at THE CODE AND DATA.