• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권2호
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• pp.381-394
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• 2016

그래피컬 모형은 변수들 사이의 조건부 종속성을 노드와 연결선을 통하여 그래프로 나타낸다. 변수들 사이의 복잡한 연관성을 표현하기 위하여 그래피컬 모형은 물리학, 경제학, 생물학을 포함하여 다양한 분야에 적용되고 있다. 조건부 종속성은 공분산 행렬의 역행렬의 비대각 성분이 0인 것과 대응하는 두 변수의 조건부 독립이 동치임에 기반하여 공분산 행렬의 역행렬로부터 추정될 수 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 역행렬을 희박하게 추정하는 유사가능도 기반의 CONCORD (convex correlation selection method) 방법에 대하여 기존의 BCD (block coordinate descent) 알고리즘을 랜덤 치환을 활용한 갱신 규칙과 그래픽 처리 장치 (graphics processing unit)의 병렬 연산을 활용하여 고차원 자료에 대하여 보다 효율적인 BCDR (block coordinate descent with random permutation) 알고리즘을 제안하였다. 두 종류의 네트워크 구조를 고려한 모의실험에서 제안하는 알고리즘의 효율성을 수렴까지의 계산 시간을 비교하여 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권4호
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• pp.370-379
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• 2014

최근 인터넷 트래픽의 폭발적인 증가에 따라 다수의 광섬유 링크를 사용하는 광 네트워크에 관한 관심이 높아지고 있다. 그러나 네트워크에서의 트래픽 증가는 네트워크 장비의 에너지 소모를 증가시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 광섬유로 구성된 대용량 IP over WDM 네트워크에서 에너지 절감을 위한 동적 경로 배정 및 파장 할당 (Dynamic RWA) 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 에너지 효율 향상을 위하여 V-like 함수를 이용한다. V-like 함수는 사용 파장 수에 따라 광섬유의 비용을 결정하여 네트워크의 에너지 소모와 블록킹 확률을 줄일 수 있도록 한다. 이를 기반으로 다수의 광섬유로 구성된 링크의 비용과 자원할당을 위한 광섬유를 결정한다. 마지막으로 파장단위의 그래프로 구성된 계층 그래프를 이용하여 에너지 소모를 줄일 수 있도록 경로배정 및 파장할당을 수행한다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위하여 OPNET Modeler를 이용한 모델링과 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 연결 요청 당 평균 전력 소모와 블록킹 확률 관점에서 기존 방식과 성능을 비교하고 분석한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.573-580
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• 2018

최근 대피시설의 위치 적절성, 수용 능력 등을 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있으나, 신규 대피시설의 위치를 선정하는 방법에 관한 연구는 상대적으로 부족하다. 만일의 사태에 대비하기 위해서 대피시설을 지정하는 것이므로, 효율적으로 대피시설의 위치를 선정하는 방법 또한 필요하다. 따라서 본 연구에서는 대피시설의 입지 적절성 분석에 활용되어온 네트워크 분석과 대표적인 휴리스틱 알고리즘인 유전자 알고리즘을 활용하여 대피시설의 위치를 선정하는 방법을 제시하였다. 먼저, 기존의 민방위 대피시설 자료를 토대로 네트워크 분석을 시행하여 연구지역의 대피 취약지를 살펴본 결과, 지역별로 편차가 큰 것을 확인할 수 있었다. 이에 연구지역의 대피 취약지를 최소화하는 것을 목적함수로 유전자 알고리즘을 설계하여 신규 대피시설의 위치를 결정하였다. 대피시설 후보지의 위치로 구성된 초기해를 무작위로 생성하였고, 선택, 교차, 변이의 과정을 통해 목적함수를 최대로 만족하는 해를 탐색하였다. 실험결과, 연구지역 내 대피 취약지역의 비율이 높은 곳이 우선적으로 선정되었으며, 제안 기법의 효용성이 확인되었다. 본 연구의 결과는 향후 새로운 대피시설의 위치를 지정하고 효율적인 대피 계획을 수립하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.330-333
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• 2004

Microsensor nodes is energy limited in sensor networks. If nodes had been stop in working, sensor network can't acquire sensing data in that area as well as routing path though the sensor can't be available. So, it's important to maximize the life of network in sensor network. In this paper, we look at communication protocol, which is modified by LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy). We extend LEACH's stochastic cluster-head selection algorithm by a Position-based Selection (PB-Leach). This method is that the sink divides the topology into several areas and cluster head is only one in an area. PB-Leach can prevent that the variance of the number of Cluster-Head is large and Cluster-Heads are concentrated in specific area. Simulation results show that PB-Leach performs better than leach by about 100 to $250\%.$

• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.29-38
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• 2006

최근 무선통신기술의 발달은 센서 네트워크 관련연구를 촉진하였으며 다양한 형태의 센서 네트워크 통신방식에 적합한 방법들이 제안되고 있다. 센서 네트워크 연구방향은 제한된 자원에서 에너지효율을 극대화시키기 위한 방법과 그동안 주목받지 못했던 보안관련 연구들로 구분된다. 에너지효율을 높이기 위한 방법으로 노드간 데이터 통합과 통합을 수행하는 클러스터 헤드의 적절한 선택 알고리즘이 제안되었으며, 보안성 강화를 위해 센서에 적용 가능한 암호화 기법과 비밀 키를 관리하기 위한 방법들이 제안되고 있다. 그러나 다양한 형태의 통신방식이 존재하는 센서 네트워크에서 안전하면서도 동시에 에너지 효율성을 고려한 통합적 연구는 아직 초기단계에 있다. 본 논문에서는 자원효율적인 클러스터링 프로토콜과 다양한 통신방식에 적당한 키 관리 알고리즘을 결합하여 향후 민감한 데이터를 처리하는 센서네트워크 시스템에 적용할 수 있는 통합적 프로토콜을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3683-3703
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• 2018

Wireless sensor networks (WSNs) consist of set of sensor nodes. These sensor nodes are deployed in unattended area which are able to sense, process and transmit data to the base station (BS). One of the primary issues of WSN is energy efficiency. In many existing clustering approaches, initial centroids of cluster heads (CHs) are chosen randomly and they form unbalanced clusters, results more energy consumption. In this paper, an energy efficient clustering protocol to prevent unbalanced clusters based on firefly and midpoint algorithms called EEC-FM has been proposed, where midpoint algorithm is used for initial centroid of CHs selection and firefly is used for cluster formation. Using residual energy and Euclidean distance as the parameters for appropriate cluster formation of the proposed approach produces balanced clusters to eventually balance the load of CHs and improve the network lifetime. Simulation result shows that the proposed method outperforms LEACH-B, BPK-means, Park's approach, Mk-means, and EECPK-means with respect to balancing of clusters, energy efficiency and network lifetime parameters. Simulation result also demonstrate that the proposed approach, EEC-FM protocol is 45% better than LEACH-B, 17.8% better than BPK-means protocol, 12.5% better than Park's approach, 9.1% better than Mk-means, and 5.8% better than EECPK-means protocol with respect to the parameter half energy consumption (HEC).

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.107-114
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• 2024

Mobile ad hoc networks represent self-configuring networks of mobile devices that communicate without relying on a fixed infrastructure. However, traditional routing protocols in such networks encounter challenges in selecting efficient and reliable routes due to dynamic nature of these networks caused by unpredictable mobility of nodes. This often results in a failure to meet the low-delay and low-energy consumption requirements crucial for such networks. In order to overcome such challenges, our paper introduces a novel multi-objective and adaptive routing scheme based on the Q-learning reinforcement learning algorithm. The proposed routing scheme dynamically adjusts itself based on measured network states, such as traffic congestion and mobility. The proposed approach utilizes Q-learning to select routes in a decentralized manner, considering factors like energy consumption, load balancing, and the selection of stable links. We present a formulation of the multi-objective optimization problem and discuss adaptive adjustments of the Q-learning parameters to handle the dynamic nature of the network. To speed up the learning process, our scheme incorporates informative shaped rewards, providing additional guidance to the learning agents for better solutions. Implemented on the widely-used AODV routing protocol, our proposed approaches demonstrate better performance in terms of energy efficiency and improved message delivery delay, even in highly dynamic network environments, when compared to the traditional AODV. These findings show the potential of leveraging reinforcement learning for efficient routing in ad hoc networks, making the way for future advancements in the field of mobile ad hoc networking.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.429-438
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• 1996

본 논문에서는 주어진 문제를 해결하기 위해 사용될 최적의 다충 퍼센트론을 구성 하기 위한 하나의 점진적 학습 방법을 제시한다. 고정된 크기의 트레이닝 패턴 집합을 반복적으로 사용하는 기존의 알고리즘들과는 달리, 제시되는 방법에서는 학습 패턴의 수를 점차 증가시키면서 전체 데이터를 학습하기 위해 필요하고도 충분한 은닉뉴런의 수를 찾는다. 이와 같이 신경망 크기의 최적화에 학습 패턴을 점차적으로 선택하여 늘려나감으로써 일반화 능력과 학습 속도가 기존의 방법에서보다 향상됨을 필기체 숫자인식 문제에 있어서 실험적으로 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.278-280
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• 2012

본 논문에서는 노드의 위치 정보와 유효성 경로에 따라 클러스터링내의 헤드 노드를 선출하는 방법 중 하나로 에너지 효율성을 고려한 ECOPS(Energy Conserving Optimal path Schedule) 알고리즘을 제안한다. 기존 LEACH 알고리즘은 헤드 노드를 선출할 때 노드의 에너지 확률적 분포 함수에 기반 하여 헤드 노드의 주기를 선택적으로 관리하게 된다. 그러나 이 경우 중계노드의 거리 정보 등 상황 정보 인자가 반영되지 않아 위치적으로 또는 중계노드로 적당하지 않은 노드들이 확률분포에 포함되어 헤드노드로 선택 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 LEACH 기반에서 계층적인 클러스터 구조의 토폴로지로부터 헤드 노드를 선택함에 있어 인접한 노드와의 위치상황 정보인자 및 잔존에너지의 상황정보를 이용하는 ECOPS 알고리즘을 제안 한다. 제안된 ECOPS 알고리즘은 헤드 노드 교체 상황에서 후보 헤드노드 중 최적의 효율적인 에너지 보존 경로를 가지는 멤버 노드가 새로운 헤드 노드로 선출됨으로써 전체 노드 수명 및 네트워크의 관리를 향상시키는 것으로 모의실험 결과를 나타내었다.