• Annual Conference of KIPS
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• 2002.04b
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• pp.1615-1618
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• 2002

본 논문은 MAP(Maximum A Posteriori) 복호 알고리즘을 이용한 MAP Decoder의 설계에 관해 다룬다. 채널코딩기법은 채널을 통해서 디지털 정보를 전송할 때 신뢰성을 제공하기 위해서 사용되어 진다. 즉 수신단에서 수신된 정보의 오류를 검사하고 수정하기 위한 목적으로 송신단에서는 디지털 정보에 부가 정보를 첨가해서 전송하게 된다. 그래서 무선 이동 통신에서 성능이 우수한 채널코딩기법은 우수한 통신 품질을 위해서는 필수적이라고 할 수 있다. 최근에 Shannon의 한계에 매우 근접한 성능으로 많이 알려진 오류정정부호로 터보코드가 발표되었고 많은 연구가 진행되고 있다. 터보코드의 부호기로는 RSC(recursive systematic convolutional)코드가 사용되며 디코딩 알고리즘으로는 주로 MAP 복호 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서 제안된 MAP 복호기는 하드웨어로 구현하기 위해서 변형된 LOG-MAP 복호 알고리즘을 이용하였고 터보디코더의 반복 복호에 이용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.808-811
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• 2008

HMIPv6는 핸드오버시 시그널링 오버헤드와 패킷 손실을 감소시키는데 목적이 있다. 그러나 HMIPv6는 성능 평가면에서 기존의 MIPv6보다 우수하지 못하다. HMIPv6 환경하에서 새로운 도메인에 진입한 MN이 MAP 선택시 최상위 MAP을 선택하여 CN과 통신할 경우 최상위 MAP에 부하가 집중되고 MN이 빈번하게 이동하거나 대용량서비스를 이용하게 되면 성능이 저하되고, 반대로 MN이 최하위 MAP을 선택하여 CN과 통신할 경우에는 HA나 CN에 대한 Binding Update 시그널 증가로 성능이 저하된다. 이에 본 논문에서는 MN이 MAP 선택시 Distance, 노드사용율 및 대역폭 사용율을 바탕으로 MAP을 선택하는 적응적 MAP을 선택하는 방안에 대해서 논하고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.14 no.3
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• pp.313-321
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• 2013

In recent, proliferation of mobile smart devices have led to big-data era, the importance of location-based services is increasing due to the exponential growth of trajectory related data. In order to process trajectory data, parallel processing platforms such as cloud computing and MapReduce are necessary. Currently, the researches based on MapReduce are on progress, but due to the MapReduce's properties in using batch processing and simple key-value structure, applying MapReduce framework for real time LBS is difficult. Therefore, in this research we propose a suitable system design on efficient indexing and search techniques for real time service based on detailed analysis on the properties of MapReduce.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.4
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• pp.289-297
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• 2007

Normaly, the map generlization methode has been used for the making of small scale map using a large scale map. The object join methode is consumed of a lots of processing time and the manual process. The object Join technique used in the NGI based on the digital map ver. 1.0 have problems of poor Joining rate and a lots of processing time. This study has improved the object Join technique considering of the geometry and attribute information for the digital map ver. 2.0. Using improved technique increased joining rate of object and reduced the processing time.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.51 no.12
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• pp.577-582
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• 2002

The objective of this paper is to produce a weighted graph map for path-planning of an autonomous mobile robot(AMR) based on the measurements from a single ultrasonic sensor, which are acquired when the autonomous mobile robot explores unknown indoor circumstance. The AMR navigates in th unknown space by following the wall and gathers the range data using the ultrasonic sensor, from which the occupancy grid map is constructed by associating the range data with occupancy certainties. Then, the occupancy grid map is converted to a weighted graph map suing morphological image processing and thinning algorithms. the path- planning for autonomous navigation of a mobile robot can be carried out based on the occupancy grid map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and primary results are presented in this paper.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.1279-1282
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• 2004

계층적인 Mobile IPv6 구조에서 실시간 서비스의 확대와 노드의 이동성 증가에 따라 Mobility Anchor Point(MAP)의 부하가 늘어나는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 IETF(internet Engineering Task Force)의 중요한 마이크로 이동성 프로토콜인 HMIPv6의 기본동작을 설명하고 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 하위에 있는 라우터에게 분산시키기 위하여 Passive Approach와 Active Approach 두 가지 방법을 제안하였다. Passive Approach는 MAP가 분산 시점을 결정하여 하위의 라우터에게 부하를 분산해주는 방법이고 Active Approach는 임의의 MAP하위에 있는 라우터가 스스로 분산 시점을 결정하여 MAP로 동작하여 MAP에서 발생할 수 있는 부하를 줄이는 방법이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.12 no.3
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• pp.538-547
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• 2016

Cloud computing is a new style of computing in which dynamically scalable and reconfigurable resources are provided as a service over the internet. The MapReduce framework is currently the most dominant programming model in cloud computing. It is necessary to protect the integrity of MapReduce data processing services. Malicious workers, who can be divided into collusive workers and non-collusive workers, try to generate bad results in order to attack the cloud computing. So, figuring out how to efficiently detect the malicious workers has been very important, as existing solutions are not effective enough in defeating malicious behavior. In this paper, we propose a security protection framework to detect the malicious workers and ensure computation integrity in the map phase of MapReduce. Our simulation results show that our proposed security protection framework can efficiently detect both collusive and non-collusive workers and guarantee high computation accuracy.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.121-122
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• 2009

인터넷 상에서 정보량이 급격히 증가함에 따라 ISP들은 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하기 위한 방법을 연구하고 있다. 대표적으로 Google에서는 대용량의 분산 데이터 처리 기법인 MapReduce 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 기존 MapReduce 모델에 Pipeline 방식을 적용하여 성능을 개선한 Pipeline-MapReduce 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 빠른 처리 결과를 나타냄을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.1073-1076
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• 2007

HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.6
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• pp.1034-1041
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• 2011

Generally, In distributed online game server system, game maps are processed separately by means of dividing into several unit blocks. But the keeping normal distribution of user in game map is very difficult because preferences of game users are not same according to individual user's private character. For this reason, if the huge number of users concentrate on particular region of same game map at once, the game server exceed their threshold so that the system can be getting down. Conversely, the efficiency of system goes down considerably because the game server must perform map processing continuously even under user_empty situation. To solve this problem, in this paper, we propose a Map management method to control relatively normal distribution of users in game maps using Map Balance Server. In suggested model, we can reduce the load of game servers by means of turn off the game map processing temporary when a server is under user_empty situation. we also can maximize server performance by means of redistribution of map processing load among servers.