• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권7호
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• pp.62-66
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• 2008

본 논문에서는 무선 ad hoc 네트워크를 위한 위치정보 기반 에너지 고려 라우팅 프로토콜을 제안한다. 기존의 Greedy Perimeter Stateless Routing(GPSR)에서는 특정 노드에 트래픽이 부과되어 그 노드의 배터리 소모가 커지는 문제와 void 상황에 대하 문제점이 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서 제안한 Power Aware Greedy Perimeter Stateless Routing(PAGPSR) 프로토콜은 목적지까지 경로 설정 시 에너지 정보와 위치기반 정보를 기반으로 경로를 설정하여 기존 GPSR에서의 문제점을 해결하였다. 본 논문은 다음 홉을 설정할 때에 두 가지 사항 즉, 에너지 잔량과 목적지까지의 거리를 고려하여 다음 홉을 설정하게 되고 void 상황에 직면하였을 때에 제안하는 Limited-Flooding 방식을 택하여 다음 홉을 설정한다. 제안한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 본 논문에서는 ns-2를 사용하였으며, 성능 분석을 통해 GPSR과 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.129-135
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• 2021

기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.628-630
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• 2004

Distributed Denial of Service(D-DoS) 공격을 차단하기 위해서는 AS(Autonomous System) 경계 라우터에 필터를 설치하는 것이 필요하다. 필터가 설치되는 라우터의 개수를 최소로 하는 Vertex Cover(VC)--모든 edge를 커버하는 Vertex의 모임--을 찾아내는 방법은 NP-complete 문제가 된다. 따라서 Vertex Cover(VC) 근사기법 중에서 Greedy 알고리즘과 Approximated VC 알고리즘에 대해 Vertex Cover(VC)을 찾아내는 방법을 적용하여 실험하였다. Vertex Cover(VC)를 찾을 경우 Worst case에서 이론상 VC수의 최대 2배의 Vertex Cover(VC)를 찾아낼 수 있는 Approximated VC 알고리즘의 장점과 적은 수의 Vertex Cover(VC)로 모든 edge를 커버할 수 있는 Greedy 알고리즘［7］의 장점을 모두 갖춘 Vertex Cover(VC) 근사 기법을 구현하였다. NS-2를 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Greedy 알고리즘보다 Vertex Cover를 찾아가는 단계 수에 따른 커버되는 층 노드 수를 비교하였을 때. 전체 노드의 75%를 커버하는데 24번의 단계가 필요하여 Greedy 알고리즘의 40개 보다 40%의 단계의 수적인 감소가 일어났으며 전체노드의 90%를 커버하는데 38%의 단계 개수의 감소가 일어났다. 실험으로 제안된 알고리즘이 Vertex Cover(VC) 톨 찾아가는 단계 측면에서 좀더 빠르게 AS 경계 라우터에 필터를 설치하여 D-DoS에 효율적으로 대처해 나갈 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.243-253
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• 2010

Multihop data delivery in vehicular ad hoc networks (VANETs) suffers from the fact that vehicles are highly mobile and inter-vehicle links are frequently disconnected. In such networks, for efficient multihop routing of road safety information (e.g. road accident and emergency message) to the area of interest, reliable communication and fast delivery with minimum delay are mandatory. In this paper, we propose a multihop vehicle-to-infrastructure routing protocol named Vertex-Based Predictive Greedy Routing (VPGR), which predicts a sequence of valid vertices (or junctions) from a source vehicle to fixed infrastructure (or a roadside unit) in the area of interest and, then, forwards data to the fixed infrastructure through the sequence of vertices in urban environments. The well known predictive directional greedy routing mechanism is used for data forwarding phase in VPGR. The proposed VPGR leverages the geographic position, velocity, direction and acceleration of vehicles for both the calculation of a sequence of valid vertices and the predictive directional greedy routing. Simulation results show significant performance improvement compared to conventional routing protocols in terms of packet delivery ratio, end-to-end delay and routing overhead.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6A호
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• pp.617-626
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• 2006

본 논문에서는 OFDMA 시스템 하향 링크에서 섹터 Throughput을 향상시키기 위하여, 모든 사용자의 채널 상태를 고려하여 동적 채널 할당을 진행하는 ASA(Aggressive Subchannel Allocation) 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안한 알고리즘을 섹터 별 Frequency Reuse Factor 가 1인 2-tier 환경 하에서 Round Robin, ACG(Amplitude Craving Greedy), RCG(Rate Craving Greedy) 그리고 GPF(General Proportional Fair) 알고리즘과 함께 모의실험을 통하여 각 알고리즘의 성능을 분석한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 ASA 알고리즘이 Round Robin 보다는 58 %, ACG 보다는 190 %, RCG 보다는 130 % 그리고 GPF보다는 8.5 % 높은 Sector Throughput을 보인다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권1호
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• pp.69-73
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• 1999

본 논문에서는 자기공명영상의 외부윤곽을 검출하기 위한 Snakes에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째 자기공명영상에서 물체의 외부윤곽을 수동으로 검출하고, 이를 다음 자기공명영상의 외부윤곽을 검출하기 위한 초기 제어점으로 사용하였다. 나머지 자기공명영상의 외부윤곽을 자동으로 검출하기 위하여 이웃한 영상간의 상관성을 이용한 에너지항을 Greedy Snakes알고리즘에 추가하였다. 제안한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해 BMD 측정방법을 사용하였으며, 제안된 알고리즘의 결과가 Greedy 알고리즘의 결과에 비해 높은 BMD 값을 얻음으로써 수동검출한 외부윤곽과 더욱 유사한 결과를 구할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.3945-3964
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• 2015

Since the decentralized structure and the blindness of a large-scale wireless network make it difficult to collect the real-time channel state or other information from random distributed relays, a fundamental question is whether it is feasible to perform the relay selection without this knowledge. In this paper, a Slotted ALOHA based Greedy Relay Selection (SAGRS) scheme is presented. The proposed scheme allows the relays satisfying the user's minimum transmission request to compete for selection by randomly accessing the channel through the slotted ALOHA protocol without the need for the information collection procedure. Moreover, a greedy selection mechanism is introduced with which a user can wait for an even better relay when a suitable one is successfully stored. The optimal access probability of a relay is determined through the utilization of the available relay region, a geographical region consisting of all the relays that satisfy the minimum transmission demand of the user. The average number of the selection slots and the failure probability of the scheme are analyzed in this paper. By simulations, the validation and the effectiveness of the SAGRS scheme are confirmed. With a balance between the selection slots and the instantaneous rate of the selected relay, the proposed scheme outperforms other random access selection schemes.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.37-38
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• 2019

본 논문에서는 자원제한적인 IoT 환경에서 스케줄링 정확도 향상을 위해 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법을 제안한다. 기존 Q-learning의 Exploitation과 Exploration의 균형을 유지하기 위해 e-greedy 기법이 자주 사용되지만, e-greedy는 Exploration 과정에서 최악의 행동이 선택될 수도 있는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Softmax를 기반으로 다중 센서 노드 환경에서 데이터 패킷에 대한 Quality of Service (QoS) requirement 정확도를 높이기 위한 연구를 진행한다. 이 때 Temperature 매개변수를 사용하는데, 이는 새로운 정책을 Explore 하기 위한 매개변수이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 Softmax를 이용한 Q-learning 기반의 패킷 스케줄링 기법이 기존의 e-greedy를 이용한 Q-learning 기법에 비해 스케줄링 정확도 측면에서 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.59-67
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• 2009

무선 센서 네트워크에서 위치 기반 그리디 포워딩 기법(Geographic greedy forwarding) 은 한 홉 내의 주위 노드들의 위치 정보만 가지고 데이터 전송 경로를 설정하기 때문에 자신보다 목적지에 더 가까운 노드가 존재하지 않는 경우 데이터를 전달할 수 없는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 보이드 문제가 발생한 환경에서 데이터를 효과적으로 전송하기 위해 향상된 위치 기반 라우팅 알고리즘(CGR: Cost based Geographic Routing)을 제안한다. 제안하는 CGR 알고리즘은 그림자 경계 영역을 설정하고 설정된 영역에 존재하는 노드들끼리 비용 함수 연산 알고리즘을 통하여 효과적인 그리디 포워딩이 수행되도록 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 평균 전체 라우팅 경로길이가 줄어들 뿐만 아니라, 데이터 전달성공 비율이 높고 에너지 절감 효과가 뛰어남을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제19권1호
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• pp.149-161
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• 2006

CART로 대표되는 의사결정나무의 알고리즘에서 가장 중요한 요소는 분리변수의 선택방법이다. 대부분의 알고리즘은 변수의 형태가 연속형인지, 혹은 명목형(nominal)인지에 따라 별개의 변수선택방법을 적용한다. 하지만 변수의 형태가 순서형(ordinal)인 경우에는 그 변수를 연속형으로 취급하여 연속형 변수선택방법을 적용하는 것이 대부분이다. 이것은 CART와 같은 Greedy탐색을 이용하는 방법에는 문제점이 발생하지 않는다. 하지만 Greedy탐색의 약점을 보완하기 위해 통계이론을 이용하여 개발된 최근의 방법들에는 최선의 대처방법이 아니다. 따라서 본 연구에서는 의사결정 나무에서 분리변수를 선택하는데 있어서 비모수적 접근 방법인 Clamor-von Mises 검정을 이용한 방법을 순서형 변수에 사용하는 것을 제안하고, CART, C4.5, QUEST, CRUISE등 기존 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 방법의 순서형 변수 선택력을 비교하였다. 모의실험의 결과, Clamor-von Mises 검정을 이용한 변수선택방법은 순서형 변수의 분류력을 기존 방법들에 비해 더 정확히 예측하는 좋은 성과를 보여주었다.