• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.619-622
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• 2009

가쉽 기반 프로토콜을 이용한 P2P 네트워크 급속히 발전하고 있다. 특히 그룹통신에서 는 가쉽 기반 프로토콜이 높은 신뢰성을 보장하고 확장성이 있다. 본 논문에서 제시하는 자기 조정 프로토콜은 사용 그룹 크기를 모르는 경우에 이웃에서 목록을 얻는다. 그리고 이웃 목록의 노트 백업 메커니즘을 이용해서 시스템의 부가적인 부하를 감소시킨다. 제안된 시스템 모델, 기반의 알고리즘과 시뮬레이션 평가 결과들을 본 논문에서 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권7호
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• pp.377-383
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• 2002

외판원 문제는 잘 알려진 NP-완전 문제로, 최적해(optimal value)를 구하는 다양한 알고리즘들이 개발되었다. 그러나 최악의 경우 지수 시간이 걸리므로 수행시간을 줄이는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 최근접 휴리스틱 알고리즘은 최적해를 구하는 다른 알고리즘들에 비해 구조가 비교적 간단하다. 따라서 본 논문에서는 외판원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)의 최적해를 구할 수 있는 분기 함수(bounding function)를 적용한 분산 최근접 휴리스틱(nearest neighbor heuristic) 알고리즘을 PVM(Parallel Virtual Machine)에서 제공하는 마스터/슬래이브(master/slave) 모델을 사용하여 설계하고 구현하였다. 먼저 최적해를 찾는 수행 시간을 줄이기 위해 최적화 문제에서 좋은 성능을 보이는 분산 유전 알고리즘(distributed genetic algorithm)을 수행해 얻은 근사해(near optimal)를 초기 분기 함수로 사용한다. 특히 더욱 좋은 근사해를 구하고자 유전 연산자인 돌연변이를 새롭게 변형하여 적용하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.53-60
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• 2012

최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2256-2262
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• 2015

단말-대-단말(D2D) 통신기술은 차세대 셀룰러시스템의 핵심기술로 많은 관심을 받고 있다. 이는 D2D 통신을 이용하여 현재 모바일 시스템의 가장 큰 문제인 데이터 트래픽 폭증 문제를 해결할 수 있고 다양한 새로운 통신 서비스를 제공해 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 D2D 통신의 핵심기술 중 하나인 주변단말 탐색방안(Neighbor discovery)에 대해서 제안하고 그 성능을 분석하고자 한다. 제안방안은 프록시미티 비콘 전송기반의 단말탐색방안으로써 기존의 방식과 달리 무선채널의 공간적 연관성을 이용하여 단말탐색 파일럿 전송자원을 할당하여 목표한 단말탐색성능에 따라서 적응적으로 탐색영역을 조절한다. 제안방안에서는 탐색영역 조절을 통해 기존의 방식에 비해 서 전력소모량을 줄일 수 있다. 또한 본 연구에서는 제안방안의 성능을 수학적으로 분석하였고 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 이를 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2567-2586
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• 2012

Localization of sensor nodes is a key technology in Wireless Sensor Networks(WSNs). Trilateration is an important position determination strategy. To further improve the localization accuracy, a novel Trilateration based on Point In Triangle testing Localization (TPITL)algorithm is proposed in the paper. Unlike the traditional trilateration localization algorithm which randomly selects three neighbor anchors, the proposed TPITL algorithm selects three special neighbor anchors of the unknown node for trilateration. The three anchors construct the smallest anchor triangle which encloses the unknown node. To choose the optimized anchors, we propose Point In Triangle testing based on Distance(PITD) method, which applies the estimated distances for trilateration to reduce the PIT testing errors. Simulation results show that the PIT testing errors of PITD are much lower than Approximation PIT(APIT) method and the proposed TPITL algorithm significantly improves the localization accuracy.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.1976-1996
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• 2011

Cognitive radio (CR) MAC protocol provides access control of unused spectrum resources without causing interference to primary users. To achieve this goal, in this paper a TDMA based cooperative multi-channel cognitive radio MAC (MCR-MAC) protocol is proposed for wireless ad hoc networks to provide reliable protection for primary users by achieving cooperative detection of incumbent system signals around the communication pair. Each CR node maintains transmission opportunity schedules and a list of available channels that is employed in the neighbor discovery period. To avoid possible signal collision between incumbent systems and cognitive radio ad hoc users, we propose a simple but efficient emergency notification message exchanging mechanism between neighbor CR nodes with little overhead. Our simulation results show that the proposed MCR-MAC can greatly reduce interference with primary users and remarkably improve the network throughput.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권9호
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• pp.2268-2283
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• 2013

Scalable video coding can handle peer heterogeneity of P2P streaming applications, but there is still a lack of comprehensive studies on how to use it to improve video playback quality. In this paper we propose a capacity aware scalable video coding mechanism for P2P on demand streaming system. The proposed mechanism includes capacity based neighbor selection, adaptive data scheduling and streaming layer adjustment, and can enable each peer to select appropriate streaming layers and acquire streaming chunks with proper sequence, along with choosing specific peers to provide them. Simulation results show that the presented mechanism can decrease the system's startup and playback delay, and increase the video playback quality as well as playback continuity, and thus it provides a better quality of experience for users.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권6호
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• pp.1392-1405
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• 2019

The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.302-313
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• 2000

영한 기계번역에서 영어 문장의 동사구를 한국어로 정확하게 번역하기 위해서는 일반적으로 타동사와 목적어의 연어 관계를 이용한다. 본 논문에서는 k-최근점(k-nearest neighbor) 학습을 연어 관계에 적용하여 동사 번역을 선택하는 알고리즘을 제시하였는데 k-최근점 학습을 위해서 워드넷에서의 의미거리를 정의하여 사용하였다. 그리고 실시간 번역 시스템에 사용될 사전을 구성하기 위하여, 말뭉치로부터 타동사-목적어 쌍을 추출하여 학습예제를 구축하고, 이 예제의 크기를 번역률과 연관시켜 최적화시키는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 위의 알고리즘들을 사용하여 동사 'build'의 번역률을 약 90%로 유지하면서 사전의 크기를 최적화하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권2호
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• pp.196-200
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• 2008

최근 공간 네트워크 데이타베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많이 진행되어 왔으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이타베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에 LBS(Location-Based Services) 및 Telematic와 같은 응용에서는 경로-기반 질의가 매우 유용하게 사용된다. 따라서 본 논문에서는 경로-기반 질의의 대표적인 방법인 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor, IRNN) 질의처리 알고리즘을 분석하고, 시간 제약을 지닌 새로운 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 아울러, 성능 분석을 통하여 시간 제약을 지닌 제안하는 질의처리 알고리즘이 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘에 비하여 검색 성능이 우수함을 보인다.