• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.227-236
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• 2005

네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested MEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.147-155
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• 2006

네트워크 이동성 기본 솔루션(NEMO basic solution)의 비 경로 최적화의 문제점을 해결하기 위한 방안 중 하나로 HPD(Hierarchical Prefix Delegation) 프로토콜이 있다. 그러나 HPD는 미시적 이동성에 대한 지원을 하지 못하므로 이동네트워크노드(MNN)가 접촉점을 변경할 때마다 MIPv6 프로토콜에서와 같이 HA(Home Agent)와 통신노드(CNs)로 BU(Binding Update) 메시지를 보내야하는 문제점을 갖는다. 본 논문은 HPD에 HMIPv6 프로토콜 개념을 적용하여 nested NEMO에서의 미시적 이동성을 효과적으로 지원하는 알고리즘을 제안하였다. 이동네트워크노드는 MAP(Mobility Anchor Point) 영역 안에서 위치변경 시 가까운 곳에 위치한 MAP으로만 BU를 보냄으로써 핸드오프 과정에서 발생하는 서비스 중단이나 신호 부하를 감소시켜 HPD에서의 한계를 극복하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.121-136
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• 2023

Wireless Sensor Networks (WSNs) have many potential applications and unique challenges. Some problems of WSNs are: severe resources' constraints, low reliability and fault tolerant, low throughput, low scalability, low Quality of Service (QoS) and insecure operational environments. One significant solution against mentioned problems is hierarchical and clustering-based multipath routing. But, existent algorithms have many weaknesses such as: high overhead, security vulnerabilities, address-centric, low-scalability, permanent usage of optimal paths and severe resources' consumption. As a result, this paper is proposed an energy-aware, congestion-aware, location-based, data-centric, scalable, hierarchical and clustering-based multipath routing algorithm based on Numerical Taxonomy technique for homogenous WSNs. Finally, performance of the proposed algorithm has been compared with performance of LEACH routing algorithm; results of simulations and statistical-mathematical analysis are showing the proposed algorithm has been improved in terms of parameters like balanced resources' consumption such as energy and bandwidth, throughput, reliability and fault tolerant, accuracy, QoS such as average rate of packet delivery and WSNs' lifetime.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.474-480
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• 2011

고구려, 백제, 신라 왕조실록에 등장하는 인물 네트워크는 다른 사회 네트워크와는 달리 척도 없는 네트워크 (scale-free network)의 특성이 아닌 정보의 보급, 인터넷 연쇄 편지, 청원 편지 등에서 보여주는 유포 네트워크 (dissemination network) 의 특성을 보여주고 있다. 그러나 이들 세 왕조를 통합한 삼국왕조실록은 사회 네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 전형적인 특성을 보여주고 있었다. 일반적으로 생명체 네트워크는 척도 없는 네트워크와 계층적 네트워크 (hierarchical network)의 특성을 동시에 가지는데, 삼국왕조실록도 척도 없는 네트워크뿐만 아니라 계층적 네트워크의 특성을 동시에 보여주고 있었다. 네트워크를 기반으로 각 국가의 영토 변화 양상을 분석하였는데, 고구려나 백제와는 달리 신라만의 독특한 양상을 가지는데, 이 양상이 삼국 통일을 이루는 근간을 만든 것으로 분석하였다. 고구려, 백제, 신라의 전반적인 나라 경영, 발전 양상 및 이들 나라의 중심이 되는 왕의 인물 네트워크를 바탕으로 통치 양상을 분석하였다. 본 연구는 삼국 왕조실록에 등장하는 인물을 역사학적 관점이 아닌 실록에 등장하는 인물 네트워크를 기반으로 분석함으로서 새로운 각도에서 해석할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.681-682
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• 2006

일반적으로 축구 비디오 데이터는 멀티모달과 멀티레이어 속성을 지닌다. 이러한 데이터를 다루기 적합한 모델은 동적 베이지안 네트워크(Dynamic Bayesian Network: DBN) 형태의 위계적 은닉 마르코프 모델(Hierarchical Hidden Markov Model: HHMM)이다. 이러한 HHMM 중 다중속성의 특징들이 서로 상호작용하는 PHHMM(Product Hierarchical Hidden Markov Model)이 있다. 본 논문에서는 PHHMM 을 축구 경기의 Play/Break 이벤트 검색 및 분석에 적용하였고 바람직한 결과를 얻었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.47-58
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• 2002

안전한 멀티캐스트 서비스와 관련하여 아키텍쳐, 키분배, 송신자 인증 등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 서비스 거부 공격이나 권한 없는 멤버에 대한 멀티캐스트 서비스 접근을 통제할 수 있는 접근통제 기술에 대한 연구는 매우 미진한 상태이다. 멀티캐스트에서의 다단계 접근통제는 비밀 원격회의나 다양한 등급을 갖는 고객에 대한 차별된 멀티미디어 서비스를 제공하는데 응용할 수 있다. 실제 멀티캐스트 네트워크를 구성할 경우, 각각의 보안등급에 따라 서로 다른 가상 네트워크를 구성하게 된다. 그러나 기존 방식은 다중 접속 네트워크 환경에서의 불법접근을 효율적으로 막지 못하고 있고 다단계 접근통제 메커니즘을 제공하고 있지 않다. 따라서, 본 논문에서는 기존 멀티캐스트 접근통제 방식을 확장하여 네트워크 계층에서의 효율적인 계층형 접근통제 방식을 제안한다. 또한 어플리케이션 계층에서의 계층형 접근통제를 위한 계층키(hierarchical key) 분배 방식과 가입 및 탈퇴가 자유로운 동적 멀티캐스트 환경에서의 효율적인 계층키 갱신 방식을 제안한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권2호
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• pp.35-44
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• 1998

This paper describes multiple fault diagnosis method in complex system with hierarchical structure. Complex system is divided into subsystem, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. We introduced Modular Artificial Neural Network(MANN) for this purpose. MANN consists of four level neural network, first level for symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. Each network is multi layer perceptron with 7 inputs, 30 hidden node and 7 outputs trained by backpropagation. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing MANN with multitasking and message transfer between processes in SUN workstation. We tested MANN in reactor system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.558-567
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• 2010

데이터 스트림을 위한 효율적인 예측 방법을 개발하기 위하여 많은 연구들이 진행 되어왔다. 하지만, 이들 방법들은 대부분 고정된 시간 구간에 대한 하나의 예측 결과만을 제공하고 있기 때문에 많은 경우에 다양한 시간 간격을 기초로 얻어진 예측 결과들이 다를 수 있다. 따라서 다중-간격 예측(Multi-Interval Prediction; MIP)을 위한 새로운 방법의 개발이 요구된다. 본 논문은 계층형 시간적 메모리(HTM) 기술을 이용하여 데이터 스트림을 다중-간격 기반으로 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 우리는 원래의 HTM 네트워크에 새로운 노드 형태인 Zeta1LastNode를 도입하여 통합된 계층형 시간적 메모리(Integrated Hierarchical Temporal Memory; IHTM) 네트워크를 제안한다. 특히, 이 IHTM 네트워크의 계층적인 통합 특성을 이용하여, 데이터 스트림에 대한 다중-간격 예측이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다. 성능 분석을 통해 IHTM이 다중-간격 예측을 함에 있어서 예측 간격이 늘어날수록 원래의 HTM에 비하여 메모리와 계산 시간의 소비를 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.21-33
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• 2007

오버레이 네트워크는 물리적 네트워크를 기반으로 하는 가상의 컴퓨터 네트워크로서, 오버레이 네트워크의 노드들은 가상의 링크 또는 논리적 링크로 상호 연결된 것으로 각 링크는 물리적 링크상의 경로와 일치한다. 이러한 오버레이 네트워크는 분산 환경에서 이질적인 자원의 공유에 적합하다. 그러나 오버레이 네트워크는 신뢰적인 통신에 제한이 많으므로 오버레이 네트워크에서의 실패 탐지는 네트워크의 신뢰성을 향상시키는데 중요한 요소이다. 본 논문에서는 분산 환경에서 전형적인 실패 탐지가 가져야 하는 조건들을 살펴보고 HRing 오버레이 네트워크(Hierarchical Ring Overlay Network)에서 수행할 수 있는 실패 탐지와 회복 기법을 제안한다. 제안된 방법은 크게 실패 탐지 단계와 실패 회복 단계로 구분되며, HRing 오버레이가 갖는 특징들을 활용하여 실패 탐지를 수행하기 때문에 불필요한 네트워크 트래픽을 감소시킬 수 있으며 네트워크의 확장성과 유연성을 보장할 수 있다. 본 논문에서는 또한 제안된 실패 탐지 및 회복 기법에 대한 분석과 시뮬레이션을 통한 실험적 평가를 통해 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 필기체 숫자인식을 위해서 계층적으로 서로 다른 레벨의 정보를 표현할 수 있는 구조화된 특징들의 추출 방법과 특징들 사이에 의존도를 이용하여 분류하는 베이지안 망을 제안한다. 이러한 계층적 특징들을 추출하기 위해서 레벨 단위로 가버 필터들을 정의하고, FLD(Fisher Linear Discriminant) 척도를 이용하여 최적화된 가버 필터들을 선택한다. 계층적 가버 특징들은 최적화된 가버 특징들을 이용하여 추출되며, 하위 레벨일수록 더욱 국부적인 정보를 표현한다. 추출된 계층적 가버 특징들의 분류성능 향상을 위해서 가버 특징들 사이의 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망을 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 naive Bayesian 분류기, k-nearest neighbor 분류기, 그리고 신경망 분류기들과 함께 필기체 숫자인식에 적용되어 계층적 가버 특징들의 효율성과 계층적 의존도를 이용하는 베이지안 망은 분류성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여준다.