• 제목/요약/키워드: Dynamic MAP Selection

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적응적 MAP 선택을 통한 HMIPv6 네트워크의 성능 향상 알고리즘 (Improving Performance of HMIPv6 Networks with Adaptive TUE Selection Scheme)

  • 정원식;이수경
    • 한국통신학회논문지
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    • 제31권11B호
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    • pp.945-952
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    • 2006
  • Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6) 네트워크에서 도메인간의 핸드오버(Inter-domain handover)가 발생할 때 Mobile Nodes(MNs)는 과도한 신호전달 트래픽과 긴 핸드오버 지연시간에 의해 영향을 받게 되고, 이로 인하여 유지하고 있는 연결들이 깨어질 수도 있다. 또, 전체적인 시스템 성능은 Mobile Anchor Point(MAP)의 선택 방법과 부하 상태에 따라 큰 영향을 받는다. 따라서 본 논문에서는 부하를 MAP들에 분산하면서 도메인간의 핸드오버를 감소시킬 수 있는 동적인 MAP 선택 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능 분석을 위하여 신호 전달 비용에 대한 분석적 모델을 수립하고 시뮬레이션을 수행하였다. 수치결과와 시뮬레이션 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 IETF HMIPv6에 기반을 둔 기존의 방법에 비해 부하를 더 균형 있게 분산시키고, 도메인 간 핸드오버의 횟수와 평균 신호 전달 비용을 감소시킨다는 것을 확인할 수 있었다.

Unsupervised learning with hierarchical feature selection for DDoS mitigation within the ISP domain

  • Ko, Ili;Chambers, Desmond;Barrett, Enda
    • ETRI Journal
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    • 제41권5호
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    • pp.574-584
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    • 2019
  • A new Mirai variant found recently was equipped with a dynamic update ability, which increases the level of difficulty for DDoS mitigation. Continuous development of 5G technology and an increasing number of Internet of Things (IoT) devices connected to the network pose serious threats to cyber security. Therefore, researchers have tried to develop better DDoS mitigation systems. However, the majority of the existing models provide centralized solutions either by deploying the system with additional servers at the host site, on the cloud, or at third party locations, which may cause latency. Since Internet service providers (ISP) are links between the internet and users, deploying the defense system within the ISP domain is the panacea for delivering an efficient solution. To cope with the dynamic nature of the new DDoS attacks, we utilized an unsupervised artificial neural network to develop a hierarchical two-layered self-organizing map equipped with a twofold feature selection for DDoS mitigation within the ISP domain.

HMIPv6 환경에서 동적인 2계층 MAP 선택 방법에 관한 연구 (A Study on Dynamic 2 Layers MAP Selection Method in HMIPv6 Environment)

  • 김명근;이양민;이재기
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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    • pp.1265-1267
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    • 2008
  • 현대 사회에서는 Wibro, HSDPA 등 이동하면서 데이터 전송을 보장할 수 있는 무선 통신 기술들에 대한 관심이 증가하고 있어 Mobile IP의 중요성은 더욱 커지고 있다. 현재 MIPv6에 계층 구조를 도입하여 잦은 핸드오버를 방지하고 있지만, 기존의 거리 기반 MAP 선택 방법은 도메인의 크기가 커져 시그널링 부하가 MAP으로 집중되는 병목현상이 일어나고 있다. 또한 핸드오버에 따른 패킷 손실, 시간 지연의 문제점이 있다. 본 논문에서는 MN의 속도에 따른 2계층 MAP을 동적으로 설정함으로써 효율적인 통신을 지원할 수 있는 방법을 제안한다.

대용량의 Haplotype과 Genotype데이터에 대한 LD기반의 tagSNP 선택 시스템 (LD-based tagSNP Selection System for Large-scale Haplotype and Genotype Datasets)

  • Kim, Sang-Jun;Yeo, Sang-Soo;Kim, Sung-Kwon
    • 한국생물정보학회:학술대회논문집
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    • 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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    • pp.279-285
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    • 2004
  • In the disease association study, the tagSNP selection problem is important at the view of time and cost. We developed the new tagSNP selection system that has also facilities for the haplotype reconstruction and missing data processing. In our system, we improved biological meanings using LD coefficients as well as dynamic programming method. And our system has capability of processing large -scale dataset, such as the total SNPs on a chromosome. We have tested our system with various dataset from daly et al., patil et al., HapMap Project, artificial dataset, and so on.

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다중 동적 위상보존 자기구성 지도의 결합을 통한 필기숫자 데이타의 분류율 향상 (Improvement of Classification Rate of Handwritten Digits by Combining Multiple Dynamic Topology-Preserving Self-Organizing Maps)

  • 김현돈;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권12호
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    • pp.875-884
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    • 2001
  • 자기 구성지도는 데이타 시각화, 위상보존 매핑 등의 분야에서 널리 사용되고 있지만. 학습이 되기 전에 위상을 미리 고정시켜야 하기 때문에 실제 문제에 적용하기 어렵다는 것과 클러스터링 능력에 비해 분류율이 낮다는 결점이 있다. 이를 해결하기 위해서 자기구성 지도의 출력 노드를 동적으로 분화하고 분화된 노드를 파습하는 동적 위상보존 사기구성 지도를 제안하고, 이를 다중 결합함으로써 분류율을 향상 시켰다. 동적 위상보존 자기구성 지도의 결함 방법으로는 자기구성 지도의 K개 노드가 출격을 내도록하는 K-Winner 방법 및 K-Winner+ 가중치 방법이 제안되었는데, 이는 다수결 투표, 가중치, BKS, Byayesian, Borda, Condorect, 신뢰값 합산 등의 기존 결합 방법보다도 우수한 결과를 나타내었다. 동적 위상보존 자기 구성 지도를 통해서 위상을 고정 시켜야 하는 결점을 해결할 수 있었고. 서로 다른 특징으로 학습된 동적 위상보존 자기구성 지도들을 결합하여 분류 능력을 향상시킬 수 있었다. 필기 숫자데이타로. 실험한 결과, 제안한 방법이 자기구성 지도의 결점을 효과적으로 해결하여 98.1% 의 높은 인식률을 보였다.

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동적 경로 선정을 위한 효율적인 탐색 기법 (An Efficient Search Mechanism for Dynamic Path Selection)

  • 최경미;박화진;박영호
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.451-457
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    • 2012
  • 최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.

배경분리를 위한 개선된 적응적 가우시안 혼합모델에서의 동적 학습률 제어 (Dynamic Control of Learning Rate in the Improved Adaptive Gaussian Mixture Model for Background Subtraction)

  • 김영주
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.366-369
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    • 2005
  • 연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델(GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 ${\alpha}$(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값을 분산을 이용하여 학습률 ${\alpha}$값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.

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배경 분리 기반의 실시간 객체 추적을 위한 개선된 적응적 배경 혼합 모델 (An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Object Tracking based on Background Subtraction)

  • 김영주
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.187-194
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    • 2005
  • 연속 영상을 이용하여 실시간으로 움직임 객체를 추출하고 추적하기 위해 배경분리(Background Subtraction) 기법을 주로 사용한다. 외부 환경에서는 조명 조건의 변화, 나무의 흔들림과 같은 반복적인 움직임 그리고 급격히 움직이는 객체 등과 같이 고려해야할 많은 환경 변화 요인들이 존재한다. 이러한 외부 환경의 변화를 적응적으로 반영하여 배경을 분리할 수 있는 배경 모델로는 주로 가우시안 혼합 모델 (GMM: Gaussian Mixture Model)이 적용되고 있으며, 실시간 성능 등을 개선시킨 적응적 가우시안 혼합 모델 등이 제안되어 사용되고 있다. 본 논문은 개선된 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하고 고정된 학습률 a(일반적으로 작은 값)을 사용함으로써 물체의 갑작스러운 움직임 등에 빠르게 적응하지 못하는 문제점을 해결하기 위해 가우시안 분포 수의 적응적 조절 기능과 픽셀 값의 분산 등을 이용하여 학습률 a값을 동적으로 제어하는 방법을 제안하고 성능을 평가하였다.

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과학지도 작성을 통한 미래기술 발굴 및 정부R&D의 동적 투자방향성 설정 연구 (An Exploration For Future Emerging Technologies by Science Mapping and a Dynamic Portfolio Setting for Government R&D Strategy)

  • 양혜영;손석호;한민규;한종민;임현
    • 기술혁신연구
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    • 제19권3호
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    • pp.1-29
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    • 2011
  • 정부는 과학기술이 실현할 긍정적 미래사회의 모습을 보여주고 장기적인 과학 기술 발전의 가이드라인을 제시하기 위하여 "2040 과학기술 미래비전"을 수립하였다. 과학 기술 미래비전은 글로벌 메가트렌드와 한국사회의 변화를 전망하고 이를 바탕으로 과학기술적 비전을 수립하였으며 비전달성을 위한 25대 미래핵심기술분야를 도출하였다. 이에 대한 후속작업으로, 과학기술 미래비전 구현을 위한 연구개발 전략이 수립되었다. 연구개발 전략은, 25대 미래핵심기술분야별로 특히 미래과학기술발전을 주도해나갈 미래주도기술을 선정하고 그에 대한 정부R&D 투자현황 분석과 향후 투자방향성으로 구성된다. 미래사회를 주도할 기술의 선제적 발굴과 그에 대한 정부의 전략적 정책설정은 기술선도국으로 도약하기 위한 필수조건이라고 할 수 있고, 이에 따라 미래기술 발굴 노력이 확대되고 있다. 기존의 미래 기술 발굴에는 전문가들의 패널토론이나 전문가평가를 통한 포트폴리오분석 등 정성적 방법론을 활용하였다. 그러나 일부 전문가에게 의존해야 하는 정성적 방법론은 객관성의 부족 등 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위한 정량적 방법론이 시도되고 있는데, 본 연구에서는 논문서지자료를 분석하여 과학지도를 작성하는 방법을 활용한 미래기술 발굴 방법을 제안한다. 또한 미래기술에 대한 정부R&D 정책은 일반적으로 기술이 실현될 때까지 정부지원방향을 단일하게 제시하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이를 중간시점과 기술실현시점 등 2단계로 구분하여 구간별로 정부R&D에 대한 투자포트포리오를 제시함으로써 전략적 측면을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 본 연구를 통해 다음과 같은 정책적 시사점을 확인할 수 있다. 첫째, 미래기술 발굴에 대한 정량적 방법론과 정성적 방법론의 결합 가능성을 통해 기존의 한계점을 보완할 수 있다. 둘째, 정부R&D의 투자방향성을 동적으로 제시하여 전략성을 제고하고 부처간 또는 연구수행 주체간 연계를 강화할 수 있다. 향후 본 연구의 결과가 "2040 과학기술 미래비전"의 구현을 위한 실천적 전략으로서 유용하게 적용되는 한편, 미래기술 발굴 및 정책설정의 방법론으로서 널리 활용되기를 기대한다.

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