• 한국통신학회논문지
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• 제38B권5호
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• pp.385-393
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• 2013

지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.1256-1258
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• 1990

A large number of trainings are requested for the artificial neural network using the backpropagation algorithm. It is shown that one dimensional search technique is effective to reduce the number of trainings through some numerical simulations.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2002년도 제13회 정기총회 및 2002년도 동계학술발표회
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• pp.52-53
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• 2002

• 한국전자거래학회지
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• 제18권3호
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• pp.93-105
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• 2013

실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네트워크를 구축하고, 구축된 소셜 네트워크에서 잠재적 관계를 도출하거나 찾는 등의 유용한 활용 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 소셜 네트워크에서 잠재되어 있는 관계를 인식하여 유용한 관계를 찾기 위한 방안으로서 소셜 네트워크에서 구성원간 관계를 검색하기 위한 랭킹 방법을 제안한다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개체간 의미적 관계를 유추하여 확장하고 이를 바탕으로 다양한 랭킹 기준을 융통성 있게 조합하여 검색하고자 하는 관계를 효율적으로 찾기 위한 랭킹 모델을 제시하였다. 또한 제안한 연구 방법이 유의미한 것을 보이기 위하여 기업과 대학 간 사회적 네트워크에서 임의의 관계를 검색하고 강도를 측정하는 데 연구 모델을 적용하여 보았다. 본 연구에서 제안하는 시맨틱 웹기반 소셜 네트워크에서 임의의 관계를 검색하여 랭킹하는 방법은 빅데이터 시대에 유용한 관계 정보를 편리하게 검색할 수 있는 효과적인 방법으로 활용이 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.797-804
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• 2002

최근 멀티미디어 기반의 WWW(World Wide Web) 서비스를 중심으로 하는 인터넷의 사용이 일반화되면서 전 세계의 컴퓨터망에 존재하는 수많은 정보들을 취득할 수 있게 되었다. 따라서, 인터넷이 보편화되기 이전에는 정보의 습득이 중요한 문제가 되었지만 인터넷의 사용이 일반화되고 있는 현대의 사회에서는 정확한 정보를 신속하게 취득하는 것이 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 객체 기반의 언어인 Java를 사용하여 인터넷 검색엔진을 설계하고 최적화된 URL을 추출함으로써 인터넷 검색엔진의 구조를 이해하고, 구현 기술을 확보하였다. 논문에서 제안한 검색엔진은 키워드 검색을 제공하며, 사용자인터페이스를 단순화함으로써 사용자의 편의성을 도모하였다. 그리고 기존의 국내 제작 검색엔진들과 비교서 검색된 정보사이트의 양이 적은 대신 검색결과의 배드 링크율은 개선됨을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권4호
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• pp.636-645
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• 2012

This study introduces an information granular-based fuzzy radial basis function neural networks (FRBFNN) based on multiobjective optimization and weighted least square (WLS). An improved multiobjective space search algorithm (IMSSA) is proposed to optimize the FRBFNN. In the design of FRBFNN, the premise part of the rules is constructed with the aid of Fuzzy C-Means (FCM) clustering while the consequent part of the fuzzy rules is developed by using four types of polynomials, namely constant, linear, quadratic, and modified quadratic. Information granulation realized with C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of the fuzzy neural network. To enhance the flexibility of neural network, we use the WLS learning to estimate the coefficients of the polynomials. In comparison with ordinary least square commonly used in the design of fuzzy radial basis function neural networks, WLS could come with a different type of the local model in each rule when dealing with the FRBFNN. Since the performance of the FRBFNN model is directly affected by some parameters such as e.g., the fuzzification coefficient used in the FCM, the number of rules and the orders of the polynomials present in the consequent parts of the rules, we carry out both structural as well as parametric optimization of the network. The proposed IMSSA that aims at the simultaneous minimization of complexity and the maximization of accuracy is exploited here to optimize the parameters of the model. Experimental results illustrate that the proposed neural network leads to better performance in comparison with some existing neurofuzzy models encountered in the literature.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권6호
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• pp.1142-1147
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• 2015

무선 센서 네트워크에서 네트워크의 확장성과 효율성을 높이기 위한 방법으로 네트워크 구조를 계층적으로 구성하는 방법에 관심이 높다. 무선 네트워크를 계층 구조로 구성하는 방법은 특정 노드들을 선별하여 이들을 백본 네트워크로 구성하는 방법을 중심으로 연구가 진행되었다. 백본을 구성하는 노드들은 연결되어 있어서 자신들 간에 통신이 직접적으로 가능해야하며, 백본에 속하지 않은 모든 노드들이 백본을 통해 통신이 가능해야한다. 이러한 조건을 만족하는 최소 크기의 노드 집합을 선출하는 문제를 최소연결지배집합선출 문제라 한다. 최소연결지배집합선출 문제는 복잡도가 NP-hard로 알려져 있으며, 현재 효율적인 알고리즘이 존재하지 않는다. 본 논문은 최소연결지배집합선출 문제를 해결하기 위한 다중시작 지역탐색 알고리즘을 제안하다. 제안 방법의 성능 측정을 위해 다양한 조건에서 실험하고 결과를 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.632-635
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• 2015

본 논문에서는 제안한 알고리즘은 이전 유전 알고리즘의 분산처리를 위해 라우터 그룹 단위인 셀을 도입하였다. 셀 단위로 유전 알고리즘을 시행하여 전체 네트워크의 탐색 지연시간을 줄이는 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 기존 유전 알고리즘과의 성능 분석에 대한 결과는 비용면에서나 지연시간면에서 제안한 알고리즘이 우위에 있는 것으로 나타났다. 또한, 기존 최적경로 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘에서 네트워크가 손상되었을 경우 제안한 알고리즘에는 대체 경로 설정의 연산시간이 단축되었으며 손상된 네트워크의 셀 안에서 2순위의 경로를 가지고 있으므로 Dijkstra 알고리즘보다 신속하게 대체경로를 설정하도록 설계되었다. 이는 제안한 알고리즘이 네트워크상에서 Dijkstra 알고리즘이 손상되었을 경우 대체 경로설정을 보완할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.147-150
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• 2008

실제 전체 도로망을 하나의 그리드로 간주하며, 그리드는 여러 개의 고정된 셀로 나누어진다. 경로 탐색 기법은 2단계 탐색으로 나누어진다. 1차 탐색은 실제 도로 네트워크와 고정 셀로부터 생성된 가상 정점과 가상 간선으로 이루어진 추상 그래프에서 우선 탐색한다 추상 그래프에서 탐색된 가상 경로를 포함하고 있는 영역을 유효 셀이라 하며, 2차 탐색은 추상 그래프에서 제공하는 유효 셀 내에서 $A^*$ 알고리즘 탐색을 한다. 즉, 유효 셀을 제외한 무효 셀을 제거함으로서 탐색 비용을 줄일 가능성이 있다. 이 논문에서는 추상 그래프 생성 방법과 탐색 영역 추출을 위한 추상 그래프 경로탐색 알고리즘을 제안한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1037-1053
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• 1991

본 논문에서는 근사 포화형 경로 절정 알고리즘을 제안한다. 이 방식의 주 Idea는 flooding 되어 망의 경계로 소멸해가는 search message들을 이용하여 각 노드의 path table을 갱신함으로써 각 노드가 이 정보를 가지고 자신에게 도착하는 search message들이 망의 congestion의 증가가 가장 작은 path를 선택하게 함으로써 망의 congestion을 control하는 것이다. 이 알고리즘의 유용함을 인지시키고자 회전 교환 망과 패킷 교환 망에서 각각 모의 실험을 하였다. 또한 제안된 알고리즘은 다른 분석적인 알고리즘들과 비교할 때 거의 비슷한 성능을 갖음을 알았다. 이 방식의 overhead는 망의 데이타 베이스 관리부에 부가하는 work load이다. 그러나 이 work load는 알고리즘이 제공하는 효율적인 congestion control로 인하여 충분히 상쇄할 수 있다. 이 알고리즘은 configuration이 자주 변하는 동작인 망에서 뿐만 아니라 일반 상용 망에서도 유용한 것이다.