• Journal of Information Processing Systems
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• v.11 no.4
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• pp.616-629
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• 2015

A mobile terminal will expect a number of handoffs within its call duration. In the event of a mobile call, when a mobile node moves from one cell to another, it should connect to another access point within its range. In case there is a lack of support of its own network, it must changeover to another base station. In the event of moving on to another network, quality of service parameters need to be considered. In our study we have used the Markov decision process approach for a seamless handoff as it gives the optimum results for selecting a network when compared to other multiple attribute decision making processes. We have used the network cost function for selecting the network for handoff and the connection reward function, which is based on the values of the quality of service parameters. We have also examined the constant bit rate and transmission control protocol packet delivery ratio. We used the policy iteration algorithm for determining the optimal policy. Our enhanced handoff algorithm outperforms other previous multiple attribute decision making methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.485-486
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• 2019

Simulated driving behavior is an important aspect of realistic simulation systems. To simulate natural driving behavior, this paper proposes an imitation learning method based on active learning that combines demonstration and experience. Driving demonstrations are collected from human drivers in a driving simulator. A driving behavior policy is learned from these demonstrations. The driving demonstration dataset is augmented with new demonstrations that the original demonstrations did not contain, in the form of behaviors from another driving behavior policy learned from experience. The final driving behavior policy is learned from an augmented demonstration dataset.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.545-547
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• 2019

Policy Gradient 방식의 학습은 최근 강화학습 분야에서 많이 연구되고 있는 주제로, 본 논문에서는 강화학습을 적용시킬 수 있는 OpenAi Gym 의 'CartPole-v0' 와 'Pendulum-v0' 환경에서 Policy Gradient 방식의 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 알고리즘과 Proximal Policy Optimization (PPO) 알고리즘의 학습 성능을 비교 분석한 결과를 제시한다. 딥러닝 모델 등 두 알고리즘이 동일하게 지닐 수 있는 조건들은 가능한 동일하게 맞추면서 Episode 진행에 따른 Score 변화 과정을 실험하였다. 본 실험을 통해서 두 가지 서로 다른 환경에서 PPO 가 A3C 보다 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.1084-1088
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• 2000

현재 인터넷에서 QoS(Quality of Service )를 보장하기 위해 다양한 메커니즘이 제안되고 있다. 통신망에서 QoS를 지원하기 위해서는 해당 응용 서비스마다 적절한 자원을 할당하고 자원 사용을 모니터링 및 제어하며, 이례적인 사건이 발생하였을 경우 자원을 재할당할 수 있도록 지원하는 자원관리 기능이 요구된다. 본 논문에서는 차등서비스를 제공하는 인터넷에서 QoS를 제공하기 위해 망자원을 관리 및 제어하는 정책기반 자원관리시스템의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 정책기반 자원관리 시스템은 도메인 내의 사용자나 망 관리자로부터 QoS 요구를 받으면 도메인 내의 자원사용량과 자원사용정책에 따라서 내부자원을 할당하고, 이웃도메인과는 QoS가 보장되도록 SLA(Service Level Agreement)를 체결하는 기능을 수행한다. 구현한 정책기반 자원관리시스템은 정책정보를 PIB(Policy Information Base)의 형태로 정책 데이터베이스에 저장하며, 정책서버와 정책 클라이언트 사이에는COPS(Common Open Policy Service)프로토콜을 사용하여 정책 정보를 송수신함을 특징으로 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.17 no.2
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• pp.297-305
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• 2021

Large amount of data is being generated in gaming servers due to the increase in the number of users and the variety of game services being provided. In particular, load balancing schemes for gaming servers are crucial consideration. The existing literature proposes algorithms that distribute loads in servers by mostly concentrating on load balancing and cooperative offloading. However, many proposed schemes impose heavy restrictions and assumptions, and such a limited service classification method is not enough to satisfy the wide range of service requirements. We propose a load balancing agent that combines the dynamic allocation programming method, a type of greedy algorithm, and proximal policy optimization, a reinforcement learning. Also, we compare performances of our proposed scheme and those of a scheme from previous literature, ProGreGA, by running a simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.77-78
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• 2009

In this paper, we study a pattern-aware write cache policy using a NAND flash memory in disk-based mobile storage systems. Our work is designed to face a mix of a number of sequential accesses and fewer non-sequential ones in mobile storage systems by redirecting the latter to a NAND flash memory and the former to a disk. Experimental results show that our policy improves the overall I/O performance by reducing the overhead significantly from a non-volatile cache over a traditional one.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1528-1531
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• 2011

최근 악성봇은 해커에 의해 원격 조정되어 명령에 의해 스팸메일 발송, DDoS 공격 등의 악성행위를 수행하는 웜/바이러스이다[2]. 악성봇은 이전의 웜/바이러스와 달리 금전적인 이득을 목적으로 하는 것이 많아 작게는 일상생활의 불편함으로부터 크게는 사회적, 국가적으로 악영향을 주고 있다. 국내에서는 이러한 위험을 방어하기 위한 효과적인 대응 방법으로 DNS 싱크홀을 운영 하고 있다. 본 논문에서는 DNS 싱크홀 운영 중 수집한 봇 명령/제어 (Command and Control, C&C) 도메인을 Internet Service Provider (ISP) DNS 싱크홀 시스템에 적용하는 과정에서 나타나는 문제점을 효과적으로 해결 하기 위한 DNS Response Policy Zone(RPZ)을 이용한 DNS 싱크홀 운영 방안을 제시 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.245-248
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• 2021

전통적인 신약개발은 평균 15년, 2~3조원의 비용이 소요되나 투자 대비 생산성이 지속적으로 감소하고 있어 패러다임 전환이 절실한 상황이다. 인공지능 기술을 활용하면 기간과 비용의 절감효과와 신약 후보물질 탐색의 성공확률이 높아질 것을 기대할 수 있다. 본 연구는 신약 연구 분야를 중심으로 인공지능 플랫폼 도입에 있어서 플랫폼의 가치에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 수용 및 확산을 촉진하는데 필요한 시사점을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.249-252
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• 2021

한국 농업·농촌의 고령화 현상과 농업인구의 감소가 점차 심화됨에 따라 귀농·귀촌을 통한 인구 유입이 절실한 상황이다. 이를 위해서 귀농·귀촌 희망자가 의사결정 시에 도움을 받을 수 있는 귀농·귀촌 통합플랫폼을 구축 예정이다. 따라서 본 연구를 통해 빅데이터기반 귀농·귀촌 통합플랫폼 사용의도에 영향을 미치는 요인들을 분석하여 실제 플랫폼 구축 시 필요한 시사점을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.498-500
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• 2020

한국 농업·농촌의 고령화 현상과 농업인구의 감소가 점차 심화됨에 따라 귀농·귀촌을 통한 인구유입이 절실한 상황이다. 이를 위해서는 귀농·귀촌 희망자가 의사결정 시에 도움을 받을 수 있는 정보 부족 등이 해결해야 할 핵심 문제점으로 조사되었다. 따라서 본 연구를 통해 귀농·귀촌 시 의사결정에 요구되는 정보 및 제반 지원체계의 구축을 위한 방안이나 시사점을 도출하고자 한다.