• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
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• pp.366-370
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• 1998

One major limitation of the efficiency of parallel computer designs has been the prohibitively high cost of parallel communication between processors and memories. Linear order concentrators can be used to build theoretically optimal interconnection schemes. Current designs call for building superconcentrators from concentrators, then using these to recursively partition the connection streams O(log2N) times to achieve point-to-point routing. Since the superconcentrators each have O(N) hardware complexity but O(log2N) depth, the resulting networks are optimal in hardware, but they are of O(log2N) depth. This pepth is not better than the O(log2N) depth Bitonic sorting networks, which can be implemented on the O(N) shuffle-exchange network with message passing. This paper introduces a new method of constructing networks using linear order concentrators and expanders, which can be used to build interconnection networks with O(log2N) depth as well as O(Nlog2N) hardware cost. (All logarithms are in base 2 throughout paper)

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.331-338
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• 2011

선박 통합 네트워크는 선박에 탑재된 여러 장비에서 발생하는 다양한 정보를 상호 교환하고 통합 관리하기 위한 목적을 가진다. 선박 통합 네트워크에서는 UDP(User Datagram Protocol) 멀티캐스팅 방식으로 시스템 간의 정보를 송수신하는데, UDP는 신뢰성을 보장하지 않기 때문에 정보의 소실 혹은 손상이 발생할 수 있다. 따라서 선박 통합 네트워크 표준은 정보의 소실 혹은 손상으로 인해 발생되는 오류를 기록하기 위한 기능을 정의한다. 이 논문에서는 시스템에서 발생한 오류를 내부적으로 기록하는 내부 로그와 외부의 로그 서버로 송신하여 기록하는 외부 로그 기능에 관하여 분석한다. 또한 분석된 내용을 바탕으로 선박 통합 네트워크에서 오류를 로그 메시지로 만들어 처리 및 송수신하는 모듈을 개발하고, 외부 로그를 기록하고 관리하기 위한 로그 서버를 개발한다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권5호
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• pp.525-535
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• 2011

In this paper, we study the contribution of network coding (NC) in improving the multicast capacity of random wireless ad hoc networks when nodes are endowed with multi-packet transmission (MPT) and multi-packet reception (MPR) capabilities. We show that a per session throughput capacity of ${\Theta}$(nT$^3$(n)) can be achieved as a tight bound when each session contains a constant number of sinks where n is the total number of nodes and T(n) is the transmission range. Surprisingly, an identical order capacity can be achieved when nodes have only MPR and MPT capabilities. This result proves that NC does not contribute to the order capacity of multicast traffic in wireless ad hoc networks when MPR and MPT are used in the network. The result is in sharp contrast to the general belief (conjecture) that NC improves the order capacity of multicast. Furthermore, if the communication range is selected to guarantee the connectivity in the network, i.e., ${\Omega}$($\sqrt{log\;n/n}$)=T(n) = O(log log n / log n), then the combination of MPR and MPT achieves a throughput capacity of ${\Theta}$(log$^{\frac{3}{2}}$ n/$\sqrt{n}$) which provides an order capacity gain of ${\Theta}$(log$^2$ n) compared to the point-to-point multicast capacity with the same number of destinations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1203-1211
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• 2022

Melanoma is a skin cancer that starts in pigment-producing cells (melanocytes). The death rates of skin cancer like melanoma can be reduced by early detection and diagnosis of diseases. It is common for doctors to spend a lot of time trying to distinguish between skin lesions and healthy cells because of their striking similarities. The detection of melanoma lesions can be made easier for doctors with the help of an automated classification system that uses deep learning. This study presents a new approach for melanoma classification based on an ensemble of deep convolution neural networks and a Log-Gabor filter. First, we create the Log-Gabor representation of the original image. Then, we input the Log-Gabor representation into a new ensemble of deep convolution neural networks. We evaluated the proposed method on the melanoma dataset collected at Yonsei University and Dongsan Clinic. Based on our numerical results, the proposed framework achieves more accuracy than other approaches.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.544-547
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• 2004

Current increasingly information systems log historic information in a systematic way. Not only workflow management systems, but also ERP, CRM, SCM, and B2B systems often provide a so-called 'event log'. Unfortunately, the information in these event logs is rarely used to analyze the underlying processes. Process mining aims at improving this problem by providing techniques and tools for discovering process, control, data, organizational, and social structures from event logs. This paper focuses on the mining social networks. This is possible because event logs typically record information about the users executing the activities recorded in the log. To do this we combine concepts from workflow management and social network analysis. This paper introduces the approach and presents a tool to mine social networks from event logs.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권10호
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• pp.651-657
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• 2015

웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권2호
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• pp.227-237
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• 2014

Throughput scaling laws for two coexisting ad hoc networks with m primary users (PUs) and n secondary users (SUs) randomly distributed in an unit area have been widely studied. Early work showed that the secondary network performs as well as stand-alone networks, namely, the per-node throughput of the secondary networks is ${\Theta}(1/\sqrt{n{\log}n})$. In this paper, we show that by exploiting directional spectrum opportunities in secondary network, the throughput of secondary network can be improved. If the beamwidth of secondary transmitter (TX)'s main lobe is ${\delta}=o(1/{\log}n)$, SUs can achieve a per-node throughput of ${\Theta}(1/\sqrt{n{\log}n})$ for directional transmission and omni reception (DTOR), which is ${\Theta}({\log}n)$ times higher than the throughput with-out directional transmission. On the contrary, if ${\delta}={\omega}(1/{\log}n)$, the throughput gain of SUs is $2{\pi}/{\delta}$ for DTOR compared with the throughput without directional antennas. Similarly, we have derived the throughput for other cases of directional transmission. The connectivity is another critical metric to evaluate the performance of random ad hoc networks. The relation between the number of SUs n and the number of PUs m is assumed to be $n=m^{\beta}$. We show that with the HDP-VDP routing scheme, which is widely employed in the analysis of throughput scaling laws of ad hoc networks, the connectivity of a single SU can be guaranteed when ${\beta}$ > 1, and the connectivity of a single secondary path can be guaranteed when ${\beta}$ > 2. While circumventing routing can improve the connectivity of cognitive radio ad hoc network, we verify that the connectivity of a single SU as well as a single secondary path can be guaranteed when ${\beta}$ > 1. Thus, to achieve the connectivity of secondary networks, the density of SUs should be (asymptotically) bigger than that of PUs.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.535-554
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• 2009

모바일 장비에서 수집되는 정보는 개인의 기억을 보조하기 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 그 양이 너무 많아 사용자가 효과적으로 검색하기에는 어려움이 있다. 데이터를 사람의 기억과 유사한 에피소드 방식으로 저장하기 위해 중요 이벤트인 랜드마크를 탐지하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위해서 다양한 컨텍스트 로그 정보로부터 자동으로 랜드마크를 찾아내는 속성별 베이지안 랜드마크 예측 모델을 제안한다. 랜드마크 예측 정확도를 높이기 위해 요일별, 주간별로 데이터를 나누고 다시 수집된 경로에 따른 속성으로 분류하여 학습을 통해 베이지안 네트워크를 생성하였다. 노키아의 로그데이터로 실험한 결과, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다 예측성능이 높았으며, 주간별 및 요일별로 설계한 베이지안 네트워크에 비해 제안한 방법인 속성별 베이지안 네트워크의 성능이 가장 우수하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1842-1850
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• 1997

이 논문은 멀티스테이지 역 셔플익스체인지 네트워크에서 하나의 새로운 재정돈 알고리즘을 제안한다. 대칭성 멀티스테이지에 있어서 재정동성을 위한 가장 잘 알려진 스테이지의 최저 경계는 2logN-1이다. 그러나, 지금까지 비대칭성 멀티 스테이지에 있어서 재정돈성이 증명된 사실은 없다. 현재, 비대칭성 멀티스테이지에 있어서 재정돈성에 있어서 최상의 경계는 3logN-3이다. 따라서, 이 논문에서 모든 임의의 $N{\le}16$인 퍼뮤테이션에 대하여 멀티스테이지 역 셔플익스체인지 인터커넥션 네트워크의 재정돈성을 설정한다. 이러한 재정돈성은 일련의 재정돈 가능한 네트워크에 있어서 위상적 동일성을 유지하고 중간 스테이지에 하나의 스테이지를 첨가하여 그 스위치를 제안된 알고리즘을 적용하여 결정함으로서 전체적으로 감소된 크기의 네트워크를 허용하도록 설정한다. 결과적으로 이 논문은 역 셔플익스체인지 네트워크를 재정돈성에 있어서 $N{\le}16$의 경우 최상의 경계 2logN을 가능하게 하고, 입력의 수가 증가하는 N>16의 경우 가능성을 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제6권3호
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• pp.209-215
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• 2004

In this paper, a butterfly Log-MAP decoding algorithm for turbo code is proposed. Different from the conventional turbo decoder, we derived a generalized formula to calculate the log-likelihood ratio (LLR) and drew a modified butterfly states diagram in 8-states systematic turbo coded system. By comparing the complexity of conventional implementations, the proposed algorithm can efficiently reduce both the computations and work units without bit error ratio (BER) performance degradation.