• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.950-975
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• 2016

Device-to-Device (D2D) communication underlaying cellular networks is a promising add-on component for future radio communication systems. It provides more access opportunities for local device pairs and enhances system throughput (ST), especially when mobile relays (MR) are further enabled to facilitate D2D links when the channel condition of their desired links is unfavorable. However, mutual interference is inevitable due to spectral reuse, and moreover, selecting a suitable transmission mode to benefit the correlated resource allocation (RA) is another difficult problem. We aim to optimize ST of the hybrid system via joint consideration of mode selection (MS) and RA, which includes admission control (AC), power control (PC), channel assignment (CA) and relay selection (RS). However, the original problem is generally NP-hard; therefore, we decompose it into two parts where a hierarchical structure exists: (i) PC is mode-dependent, but its optimality can be perfectly addressed for any given mode with additional AC design to achieve individual quality-of-service requirements. (ii) Based on that optimality, the joint design of MS, CA and RS can be viewed from the graph perspective and transferred into the maximum weighted independent set problem, which is then approximated by our greedy algorithm in polynomial-time. Thanks to the numerical results, we elucidate the efficacy of our mechanism and observe a resulting gain in MR-aided D2D communication.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권4호
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• pp.137-148
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• 2017

Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.

• 자연과학논문집
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• 제8권1호
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• pp.115-121
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• 1995

기존의 상업용 데이타베이스 시스템들은 복잡한 오브젝트 들의 계층 구조에 의존하며 방대한 양의 데이타를 반복적으로 접근하는 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하지 못하여 CAD 데이타베이스의 중요성과 이의 효율적인 관리를 위한 연구의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 CAD 데이타베이스의 효율적인 관리와 설계 도구들의 통합을 위한 좋은 환경을제공하기 위하여, 계층적 인터페이스 시스템을 설계하고 이의 구현을 위해 CAD 데이타베이스의 특성을 고려한 GROCO 모델을 제시하고자 한다. 배치기와 변환기의 두 개의 서브시스템으로 구성된 계층적 인터페이스 시스템은 CAD 데이타의 효율적인 관리를 위한 빠른 실용화를 위해 기존의 상업용 데이타베이스 관리 시스템과 CAD 도구들을 인터페이스 시키는시스템으로 개발되어 실제 CAD 도구들에 적용하고자 한다. GROCO 모델은 데이타의 의미들을 나타내기 위한 5개의 노드 타입들이 연결되어 방향 주기 그래프를 구성하고 있다. 이 모델은 이질적인 데이타들의 다양한 형태의 모임으로 구성된 복잡한 오브젝트들의 계층구조에 의해 이루어진 CAD 데이타의 특성을 효과적으로 지원하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.11-21
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• 2016

사용자들에게 더욱 효율적이고 정확한 검색 결과를 제공하기 위하여, 인터넷시스템은 시맨틱웹과 같은 차세대 기술에 더욱 의존하게 된다. 시맨틱웹을 구현하는데 가장 중심적인 요소가 온톨로지이다. 온톨로지의 데이터는 시간이 흐르면 변하는 경향이 있으며, 변화 제어 시스템을 통하여 변화의 내용들을 추적하고 반영할 수 있다. 특히, 온톨로지가 변하기 전의 버전에 대하여 작성된 질의는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행되지 못할 가능성을 지니고 있다. 따라서, 이러한 경우에는 새로운 버전의 온톨로지에 대하여 실행이 가능하도록 질의를 수정하여 가장 최신의 데이터를 검색하도록 해야 한다. 이와 관련한 많은 연구들이 진행되었지만 아직 해결하지 못한 문제들이 있으며, 본 연구는 이를 해결하기 위하여 온톨로지 클래스와 속성에 대하여 변화 그래프를 제안하였다. 그래프는 온톨로지 데이터가 변화하여 새로운 버전이 생성될 때 만들어지도록 하였으며, 이를 이용하여 질의를 변형하여 실행하도록 하였다.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제5권1호
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• pp.1.1-1.8
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• 2013

High quality publicly-available transcriptomic data representing relationships in gene expression across a diverse set of biological conditions is used as a context network to explore transcriptomics of the CNS. The context network, 18367Hu-matrix, contains pairwise Pearson correlations for 22,215 human genes across18,637 human tissue samples1. To do this, we compute a network derived from biological samples from CNS cells and tissues, calculate clusters of co-expressed genes from this network, and compare the significance of these to clusters derived from the larger 18367Hu-matrix network. Sorting and visualization uses the publicly available software, MetaOmGraph (http://www.metnetdb.org/MetNet_MetaOm-Graph.htm). This identifies genes that characterize particular disease conditions. Specifically, differences in gene expression within and between two designations of glial cancer, astrocytoma and glioblastoma, are evaluated in the context of the broader network. Such gene groups, which we term outlier-networks, tease out abnormally expressed genes and the samples in which this expression occurs. This approach distinguishes 48 subnetworks of outlier genes associated with astrocytoma and glioblastoma. As a case study, we investigate the relationships among the genes of a small astrocytoma-only subnetwork. This astrocytoma-only subnetwork consists of SVEP1, IGF1, CHRNA3, and SPAG6. All of these genes are highly coexpressed in a single sample of anaplastic astrocytoma tumor (grade III) and a sample of juvenile pilocytic astrocytoma. Three of these genes are also associated with nicotine. This data lead us to formulate a testable hypothesis that this astrocytoma outlier-network provides a link between some gliomas/astrocytomas and nicotine.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.952-960
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• 2004

다양한 디지털 변복조 기술 중에서 PSK(Phase Shift Keying) 변조방식은 보편적으로 사용되는 송신 방식이다. 특히 CDMA 시스템에 이용되는 PSK 방식은 부호 오율 및 대역폭 양면에서 우수하다. 본 연구에서 사용하는 DSP 기술은 소프트웨어만을 이용하는 기술로 부가적인 하드웨어 없이 새로운 여러 가지의 송수신모드를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 복잡한 아날로그 회로를 이용한 PSK계열의 BPSK복조기와 QPSK복조기 대신, DSP 기술을 기반으로 한 M-ary PSK(M=2, 4)복조기를 구현한다. 또한, 기존의 PSK복조기의 경우 아날로그 PLL의 동기포착 회로를 이용하여 동기를 확보하였으나, 동기회로 없이 프로그램을 사용하여 PSK신호를 복조하는 알고리즘을 제안한다. DSP는 TMS320C6203을 이용하였으며, DSP 장비에 프로그램을 에뮬레이션 시킨 후의 결과 파형을 DSP 개발툴인 code builder를 사용하여 graph view 창을 통해 확인했다. 그 결과 복조파형은 기존의 복잡한 아날로그 회로와 동일한 성능으로 정확히 신호를 복조할 수 있으며, 어떠한 주변장치를 사용하지 않고, 소프트웨어만으로 다양한 레벨의 변조파형을 복조함을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1907-1917
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• 2010

과거 수 십 년 동안의 축적되어진 수 십 만 장의 조위관측기록지는 해양 과학 연구자에게 매우 중요한 데이터이다. 그러나 방대한 량의 조위관측기록지에서 연구자가 원하는 조위관측 기록을 찾기는 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 해양 과학 연구자들은 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 검색이 용이한 디지털 데이터로 변경하여 관리하는 시스템 개발을 요구하고 있다. 이러한 요구에 따라 본 논문에서는 조위관측기록지에서 그래프를 추출하여 디지털 데이터로 변경하는 조위관측기록지 디지타이징 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 스캔된 이미지의 기울기 보정 및 이미지 규격화를 자동으로 수행하는 전처리 시스템과 이미지에서 그래프 영역을 추출하고 세선화 작업을 수행하는 디지타이징시스템, 데이터의 신뢰성을 검토하는 후처리 시스템으로 구성된다. 조위관측기록지 디지타이징 시스템은 수작업에 대한 의존도를 줄임으로서 작업 공정의 효율성을 높여 조위관측기록지 디지타이징 작업에 따른 비용을 최소화하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3836-3854
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• 2022

The student group division is benefit for universities to do the student management based on the group profile. With the widespread use of student smart cards on campus, especially where students living in campus residence halls, students' daily activities on campus are recorded with information such as smart card swiping time and location. Therefore, it is feasible to depict the students with the daily activity data and accordingly group students based on objective measuring from their campus behavior with some regular student attributions collected in the management system. However, it is challenge in feature representation due to diverse forms of the student data. To effectively and comprehensively represent students' behaviors for further student group division, we proposed to adopt activity data from student smart cards and student attributes as input data with taking account of activity and attribution relationship types from different perspective. Specially, we propose a novel student group division method based on a multi-view student attribute heterogeneous information network (MSA-HIN). The network nodes in our proposed MSA-HIN represent students with their multi-dimensional attribute information. Meanwhile, the edges are constructed to characterize student different relationships, such as co-major, co-occurrence, and co-borrowing books. Based on the MSA-HIN, embedded representations of students are learned and a deep graph cluster algorithm is applied to divide students into groups. Comparative experiments have been done on a real-life campus dataset collected from a university. The experimental results demonstrate that our method can effectively reveal the variability of student attributes and relationships and accordingly achieves the best clustering results for group division.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.453-462
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• 2009

소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.61-70
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• 2021

본 연구의 목적은 개별연구들이 정확한 통계량을 제시하지 않고 그래프로만 나타내었을 경우 그래프로부터 통계량을 추출해내는 구체적인 방법을 기술한 것으로서 데이터통합과 정량적합성을 위한 메타분석을 가능하게 한다. 특히 메타분석(meta-analysis)은 체계적·객관적으로 대상문헌을 선택한 후 개별 연구들의 결과를 계량화하여 이를 통합된 효과크기(effect size)로 제시함으로써 근거중심의학(evidence based medicine)를 위한 올바른 의사결정을 할 수 있게 하는 중요한 분석도구이다. 데이터통합과 메타분석을 위해서 그래프로부터 정확한 통계수치를 추출하는 전산도구인 Adobe Acrobat Reader 와 Python기반의 JupyterLab 소프트웨어의 소개와 적용에 대한 주요사항을 알아보았다. 사용된 예제자료는 선행연구를 통해서 통계결과가 검증되어졌고 ClinicalTrials.gov에서 원자료 확보가 가능한 것을 사용하였다. 원자료와 각 전산도구들의 측정값을 각각 메타분석한 결과 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 또한 연구자들간의 측정 신뢰도를 확인하였으며 높은 일치도를 나타내었다. 만약 그래프로부터 통게수치를 추출해야만 할 경우 연구의 완결성 유지를 위해서 전통적 사용 방법들보다는 전산 도구를 이용한 측정이 권고된다.