• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.21-28
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• 2007

Hierarchical Mobile IPv6는 Binding Update를 지역적으로 관리함으로써 기존의 Mobile IPv6의 성능을 향상시킨 메커니즘이다. 이렇게 향상된 Handover Delay로 인하여 지연에 민감한 서비스들의(예를 들어, VoIP나 비디오 스트리밍(Video Streaming)) 지원이 좀 더 실현 가능해졌다. 하지만 기존 MIPv6와 비교해 볼 때, HMIPv6에서는 Local Binding Update와 관련된 보안 위협 사항이 새로이 생겨나게 되었으며 이는 반드시 해결되어야 할 문제임에도 불구하고 정확한 표준이 제시되지 않은 상황이다. 또한 많은 연구의 초점이 AAA나 인증서 기반의 PKI 등에 맞춰져 있는데, 이러한 Infrastructure 기반의 인증 방법은 실제 네트워크에 도입되었을 때 범용적으로 사용하기에는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 수정된 Return Routability 메커니즘을 적용하여 Local Binding Update를 인증하는 방안을 제안하며 아울러 이동 노드로 하여금 단말기의 파워(power)를 절약하게 하는 방안도 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.643-648
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• 2003

웹 기반하에서 사용자의 질의에 대한 효율적인 검색결과를 제공하기 위하여 다양한 검색 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 이러한 알고리즘들의 대부분은 사용자의 선호도나 편의성을 고려하였다. 그러나 지금까지 개발된 검색 알고리즘들은 일반적으로 웹이라는 수평의 비계층적인 웹 환경에서 개발된 것으로서 기업의 전사적 네트워크와 같이 계층적이고 기능적으로 복잡하게 구성되어 있는 웹 기반 환경에서는 적용하기가 힘든 실정이다. 본 논문에서는 이러한 특수한 웹 기반 환경하에서 사용자에게 효율적으로 마이닝 결과를 제공할 수 있는 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위해 우리는 계층적 웹 기반 환경이라는 네트워크 모델을 제시하며, 제시된 웹 환경에서 적용할 수 있는 4개의 협력 에이전트와 14개의 프로세스 모듈을 가진 멀티-에이전트 기반의 웹 마이닝 시스템을 설계한다. 그리고 각 에이전트에 대한 세부기능을 계층적 환경을 고려하여 모듈별로 설명하며 특히, 새로운 머징 에이전트와 개선된 랭킹 알고리즘을 그래프 이론을 적용하여 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.433-440
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• 2018

본 연구는 공동발의 네트워크에서 국회의원의 자아 네트워크 구조가 입법 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보았다. 네트워크 결속 이론과 구조적 공백 이론을 바탕으로 이론적 근거를 마련하였고, 19대 국회의 공동발의 네트워크를 실증적으로 분석하였다. 의안정보시스템을 이용하여 공동발의에 관한 데이터를 수집하였으며, 공동발의자가 대표발의자를 지지하는 방향성이 있고 가중 값을 갖는 네트워크를 구성하였다. 입법 활동의 성과는 발의건수와 반영비율로 측정하였으며, 네트워크 구조의 특성은 크기, 밀도, 계층성, 제약성으로 측정하였다. 상관분석, 회귀분석, 평균비교의 결과에 의하면, 자아 네트워크가 중개 구조를 갖는 의원은 다양한 집단의 다수 의원들과 정치적 또는 사회적 관계를 맺으면서 결속 구조를 갖는 의원들보다 많은 법안을 발의한다. 그리고 자아 네트워크가 결속(계층) 구조를 갖는 의원은 소속 집단의 의원들과 지속적이고 강한 지지를 교환하면서 법안의 반영비율을 높일 수 있다. 마지막으로, 야당 의원들은 여당 의원들보다 제약성이 낮고 다수의 법안을 발의하는 반면, 여당 의원들은 야당 의원들보다 계층성이 높고 법안의 반영비율이 높은 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.105-114
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• 2006

다양한 종류의 컴퓨터가 사람, 사물, 환경 속에 내재되어 있고, 이들이 서로 연결되어, 필요한 곳에서 활용할 수 있는 유비쿼터스 환경에서는 홈 네트워크를 통해 이 기종 기기간 다양한 데이터 교환을 요구한다. 더욱이 원활한 영상 데이터의 처리, 전송, 모니터링 기술은 핵심적 요소가 아닐 수 없다. 공간 및 시간적인 해상도, 컬러의 표현 그리고 화질의 측정방법 등 고전적 영상 처리 연구 분야뿐만 아니라 국한된 대역폭을 갖는 홈 네트워크의 전송 체계에서 전송률 문제에 대한 심도 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상황에서 콘텐츠의 중심이 되는 영상 데이터의 전송과 처리 그리고 제어를 위하여 새로운 움직임 추정 알고리즘을 제안하고 이를 이용하여 다중카메라에서 전송된 다차원 영상의 실시간 모니터링 시스템을 구현한다. 각도, 거리등 다양한 환경에서 전송되어지는 스테레오 카메라의 영상 데이터들은 축소, 확대, 이동, 보정 등 전처리 후 제안된 움직임 보상을 위한 변형계층 모션벡터 추정 알고리즘을 이용하여 압축 처리, 전송 된다. 기존 모션벡터 추정 알고리즘인 전역 탐색, 3단계 탐색, 계층적 탐색이 갖는 장점을 계승하고 단점을 보완한 변형계층 알고리즘은 비정형, 소형 매크로 블록을 이용하여 휘도의 편차가 큰 영상의 효율적 움직임 추정에 이용된다. 본 논문에서 제안한 변형계층 움직임 추정 알고리즘과 이를 이용해 구현된 영상 시스템은 유비궈터스 환경에서 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권8호
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• pp.23-32
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• 2007

본 논문에서는 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 그룹기반 보안 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 세 가지 형태의 노드(베이스 스테이션 그룹 관리 노드 센서 노드)로 구성된 3계층 센서네트워크에서 안전한 라우팅을 위한 구조를 설계한다. 그룹기반 배치는 가우시안(Gaussian) 분산을 이용하여 수행되며, 제안된 모델을 사용해 85% 이상의 네트워크 연결이 가능하다. 이미 보안 기능을 공유하고 있는 작은 그룹들은 안전한 그룹을 형성하고, 그룹 관리 노드들은 전체 네트워크의 백본을 형성한다. 본 논문의 보안 메커니즘은 배치된 센서 그룹에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 제안되었으며, 관리노드에 의해 수집된 센싱 데이터는 다른 관리노드를 거쳐 베이스 스테이션에 전달된다. 제안된 메커니즘은 경량화 되었고, 노드 캡쳐 공격에 강력하게 대응할 수 있으며 분석 자료와 시뮬레이션을 결과를 통해 이러한 특징을 확인할 수 있다. 또한, 분석 자료를 통해 그룹 관리노드와 센서 노드가 조밀하게 배치되었을 때 안전성이 크게 향상됨을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.18-23
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• 2011

본 연구는 자동차에 장착된 일반적인 자동변속기의 문제점을 향상시키기 위해서 지능형 변속선도 결정 모듈을 제안한다. 전형적인 자동변속기의 변속선도는 운전자의 습관 및 성향이 반영되지 않기 때문에 운전자가 원하는 변속점을 제공하지 못한다. 기존의 변속선도는 불필요한 기어의 변화가 발생하고 연료효율에도 좋지 않다. 또한 가끔 킥-다운과 같은 현상이 발생한다. 그래서 본 논문에서는 개인적인 운전자의 운전 스타일을 고려한 변속선도를 결정하는 지능형 변속 제어 방법을 연구한다. 운전스타일은 주행 중인 자동차의 실제 데이터를 이용하여 운전자의 성향 및 운전 습관에 의해 판단된다. 이 모듈은 실제 자동차 데이터를 학습하기 위해 신경회로망을 사용한 계층적 구조로 구성된다. 제안된 지능형 변속선도 제 어 모듈은 각 운전자의 운전스타일에 따라 운전에 필요한 토크와 속도를 제공하여 운전자에게 적합한 변속점과 변속시간을 제공할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10B호
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• pp.947-956
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• 2003

NGN(Next Generation Network)을 목표로 최근에 들어 사용자의 QoS요구 시, 다양한 QoS를 패킷네트워크에서 처리한 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS등과 같은 패킷 QoS기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 DiffServ네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ패킷 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법트래픽 모델 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형(Best effort) 즉, 지연에 민감하지 않은 트래픽을 처리하기 위한트래픽 분산 라우팅 프로토콜(Traffic-Balanced Routing Protocol : TBRP), 최적의 중간 노드를 선택하여 유무선 통합과 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(Hierarchical Traffic-Traffic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP), 대화형 또는 스트리밍 패킷서비스를 위한 즉, QoS파라미터을 기반으로 엑세스 계층의 자원 활용도를 최대화하고 지연에 민감한 트래픽 처리하는 HTSRP_Q(HTSRP for QoS)를 연구하였고, 이를 기반으로 각 트래픽 모델에 대한 매핑기법과 관리기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 트래픽 모델은 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 NGN의 효율성과 안정성에 적합하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권4호
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• pp.337-349
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• 2013

본 논문에서는 i-FP(intelligent Fast PMIPv6)로 명명한 새로운 이동성관리 네트워크 기법을 제안한다. i-FP는 지역 이동성관리 문제를 해결하기 위해 고안했다. 하나의 도메인 내에서 MN(Mobile Node)을 다른 네트워크로 이동이 가능하게 하기 위해 i-FP에서는 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)의 세가지 네트워크 엔티티인 LMA(Local Mobility Anchor), MAG(Mobile Access Gateway), MN의 개념을 확장하여 기능을 추가했다. 세가지 네트워크 엔티티로 i-FP에서는 MN의 핸드오버 지연 시간을 감소시키고 IP 헤더 스와핑 메카니즘을 사용하여 트래픽 오버헤드를 회피하여 네트워크 처리량을 증가 시킨다. i-FP의 성능을 평가하기 위해, 새롭게 제안하는 i-FP와 같은 로컬 이동성 관리 프로토콜인 HMIPv6(Hierarchical Mobile IPv6), PMIPv6까지 이상 총 세가지 기법으로 다양한 기준을 사용하여 네트워크 기법의 성능을 측정 / 평가하였다. 성능평가 결과를 종합해서 i-FP가 트래픽 오버헤드가 없어지고 다른 비교 기법 대비 평균 라우팅 홉수 10.2%, 트래픽 시그널링 비용 58.5%, 핸드오버 지연은 16.3% 감소의 성능향상이 일어남을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권4호
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• pp.515-524
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• 2005

네트워크 내의 이동 노드 (Mobile Node: MN)들의 수가 점차 증가함에 따라 IP 이동성 관리로 인한 시그널링 트래픽은 급증하게 될 것이며, 이러한 현상은 전반적인 네트워크의 성능을 크게 좌우할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 대표적인 IPv6 이동성 지원 프로토콜인 Mobile IPv6 (MIPv6)와 Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)의 시그널링 부하에 대한 분석을 위하여, 연속 시간 마코프 체인 모델과 계층적 네트워크 모델을 사용하는 새로운 분석적 접근 방법을 제안한다. 본 논문은 동일한 네트워크 구조 하에서 MIPv6와 HMIPv6가 각각 적용되었을 경우, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용들을 분석적 모델링에 기반하여 각각 유도해 낸다. 또한, MN의 이동성 및 트래픽과 관련된 다양한 파라미터들의 변화가 MIPv6와 HMIPv6 하에서 MN에 의해 발생되는 시그널링 비용에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여도 살펴본다. 본 논문에서 제안된 분석적 모델링을 통하여, MN의 평균 이동 속도가 빠를수록, 바인딩 라이프타임이 큰 값으로 설정될수록, 그리고 평균 패킷 도착율이 적을수록, MN의 평균 도메인 상주 시간 동안에 HMIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용은 MIPv6 하에서 발생되는 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 되며, 이와 반대되는 상황 하에서는 MIPv6 하에서의 총 시그널링 비용이 HMIPv6 하에서의 총 시그널링 비용보다 상대적으로 더 적어지게 됨을 알 수 있었다.