• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.103-112
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• 2006

인터넷 트래픽 관리를 위한 IETF 차별화 서비스에서는 우선순위 방식의 가격정책이 널리 채택되고 있으며, 이러한 우선순위 방식의 서비스에서 최적가격을 정하기 위해 균형분석을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 '사용자들의 유틸리티 함수를 정확히 알고 있다'는 균형분석의 가정의 타당성에 대한 비판 또한 끊이지 않는다. 따라서 이 논문은 최적가격을 정하는 문제에 있어서, 현존하는 이론적인 연구의 기본 가정과 사용자 유틸리티 함수를 알 수 없는 현실적인 네트워크 환경과의 차이를 좁힐 수 있는 해결책을 제시하고자 한다. 기본 아이디어는 네트워크 서비스 제공자가 서비스 레벨의 가격을 조정하여 사용자들의 레벨 선택 결정을 바꾸도록 유도하고 그를 통해 더 정확한 유틸리티 정보를 알아내도록 하자는 것이다. 이 연구의 공헌은 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째, 사용자 유틸리티 함수를 추정해나가는 일반적인 원리를 제시하였다 둘째, 유틸리티 함수에 대한 정보를 최대한으로 끌어낼 수 있도록 하는 가격을 정하는 방법을 개발하였다. 우리는 실험을 통해 제안된 추정법의 효과적인 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1914-1924
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• 2016

본 논문은 5G 모바일 네트워크에서 가상화 기반의 이동통신 코어망인 Virtualized Evolved Packet Core(vEPC) 환경을 고려하여, 가입자의 종류 및 트래픽 식별에 따라 동적으로 End-to-end 서비스를 제공하기 위한 기술인 Service Function Chaining(SFC)을 적용하기 위한 구조 및 메시지 절차를 제안한다. SFC 기술은 네트워크 기능들을 물리적인 연결에 상관없이 선택적으로 제공하기 위한 기술로써, 가상화 기반 네트워크 기술인 Network Function Virtualization(NFV)기반의 네트워크 환경에서 서비스 제공을 위한 주요 기술로 예상된다. 특히, 5G 모바일 코어 네트워크는 분산 코어 형태로 구축될 것으로 예상되기 때문에 본 논문에서는 이를 고려하여 계층적 SFC(hSFC: Hierarchical SFC) 구조를 적용하였다. 본 논문에서는 제안하는 구조 및 구조 내에서의 SFC를 이용한 경로 설정 메시지 절차를 정의하고 오픈소스 기반의 테스트베드 설계를 통해 이를 구현하고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.2628-2634
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• 2012

온실가스(green house gas: GHG) 감시는 지구의 기후변화를 방지하기 위해 필수적인 수단이 되고 있다. 기존 연구에서 글로벌 인프라인 NGN(next generation network)을 통해 온실가스감시를 수행하기 위한 서비스 시나리오가 제시되었으나 추상적인 단계에 머무르고 있어서 실제로 NGN에 적용하는 데에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 NGN 내에 탑재될 기능들을 중심으로 온실가스감시서비스 시나리오를 제시하여 실제 NGN에서 적용이 가능하게 하기 위한 기반을 제공한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권5호
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• pp.1074-1082
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• 2020

Recently, research has been actively conducted to create artificial intelligence agents that learn games through reinforcement learning. There are several factors that determine performance when the agent learns a game, but using any of the activation functions is also an important factor. This paper compares and evaluates which activation function gets the best results if the agent learns the game through reinforcement learning in the 2D racing game environment. We built the agent using a reinforcement learning algorithm and a neural network. We evaluated the activation functions in the network by switching them together. We measured the reward, the output of the advantage function, and the output of the loss function while training and testing. As a result of performance evaluation, we found out the best activation function for the agent to learn the game. The difference between the best and the worst was 35.4%.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.9-17
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• 2022

In this paper, we propose a secure smart home network model and a novel cryptographic protocol called the Smart Home Security Protocol (SHSP). Authentication, key distribution, and encryption functions are properly supported in order to make a smart home secure, and a residential gateway (RG) plays a central role in performing these functions. According to the characteristics of networks and attached devices, we classify smart homes into three different types of sub-networks and these networks are interconnected with one another by the RG. Depending on a sub-network, we use different types of secure schemes to reduce the burden of the process and the delay in devices while it provides proper security functions. The proposed secure smart home model is implemented and verified by using a variety of embedded system environments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.281-287
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• 1999

In this paper, a design method based on evolutionary programming for feedforward neural networks which have a single hidden layer is presented. By using an evolutionary programming, the network parameters such as the network structure, weight, slope of sigmoid functions and bias of nodes can be acquired simultaneously. To check the effectiveness of the suggested method, two numerical examples are examined. The performance of the identified network is demonstrated.

• 한국경영과학회지
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• 제18권1호
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• pp.29-43
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• 1993

This paper condisers a problem of determining arc capacities for a communication network with fixed-charged linear arc-cost functions, which is known to be NP-hard. For the problem, an efficient heuristic solution procedure is derived. The procedure is further shown working well for designing arc capacities of a network in a situation where the network needs to be extended by connecting its nodes to some new nodes or where the network needs to be extended by expanding its arc capacities.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.313-318
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• 1994

It is well known that the neural network can be used as an universal approximater for functions and functionals. But these theoretical results are just an existence theorem and do not lead to decide the suitable network structure. This doubfulness whether a certain network can approximate a given function or not, brings about serious stability problems when it is used to identify a system. To overcome the stability problem, We suggest successive identification and control scheme with supervisory controller which always assures the identification process within a basin of attraction of one stable equilibrium point regardless of fittness of the network.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.861-865
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• 1991

In general, the fusion of neural network and fuzzy logic theory is based on the fact that neural network and fuzzy logic theory have the common properties that 1) the activation function of a neuron is similar to the membership function of fuzzy variable, and 2) the functions of summation and products of neural network are similar to the Max-Min operator of fuzzy logics. In this paper, a fuzzy-neural network will be proposed and a force controller of the robot gripper, utilizing the fuzzy-neural network, will be presented. The effectiveness of the proposed strategy will be demonstrated by computer simulation.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.227-239
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• 2012

Recent advances in electronics have enabled various conventional products to incorporate with numerous powerful microcontroller. Generally, an embedded system is a computer system designed for specific control functions within a larger system, often with real-time computing constraints. The growing performance and reliability of hardware components and the possibilities brought by various design method enabled implementing complex functions that improve the comport of the system's occupant as well as their safety. A cyber physical system (CPS) is a system featuring a tight combination of, and coordination between, the system's computational and physical elements. The concept of cyber physical system, including physical elements, cyber elements, and shared networks, has been introduced due to two general reasons: design flexibility and reliability. This paper presents a cyber physical system where system components are connected to a shared network, and control functions are divided into small tasks that are distributed over a number of embedded controllers with limited computing capacity. In order to demonstrate the effectiveness of cyber physical system, an unmanned forklift with autonomous obstacle avoidance ability is implemented and its performance is experimentally evaluated.