• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.233-240
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• 2001

소프트웨어 개발 기술이 발전하고 소프트웨어 정량화의 중요성이 커지면서 많은 메트릭들이 여러 시스템 개체의 정량화를 위해 제안되었다. 이들은 크게 스칼라 메트릭 형태나 벡터 형태를 취한다. 최근에 몇몇 연구들에서 스칼라 메트릭의 조합 형태에서 오는 위험성을 지적하였지만 아직도 유용성 등의 큰 이점 때문에 많은 스칼라 메트릭들이 사용되고 있다. 본 논문은 기존 메트릭 연구들의 분석 과정을 통해 스칼라 메트릭 형태는 외부 복잡도에 가중을 둔 혼성 메트릭 형태가 가장 적당하다는 결론을 얻었으며 이를 토대로 개발 방법론과 개발 시스템 형태에 의존하지 않는 일반적인 혼성 복잡도 메트릭 제작 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 구조적 방법론의 분석 단계와 객체지향 실시간 시스템 설계 단계의 정량화 프로젝트에 사용되었으며 두 프로젝트 모두 만족할만한 결과를 얻었다. 정량화 목적을 갖는 개발 집단은 제안 프레임워크를 이용하여 단시간 내에 여러 종류의 시스템 개체를 정량화할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권10B호
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• pp.630-638
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• 2005

네트워크 및 종단 노드의 시스템에 걸친 제한된 자원을 활용하여 실현되는 영상/음성 전달 서비스를 위한 멀티미디어 응용 프로그램의 품질을 보장하기 위해서는 지연, 지터, 손실과 같은 전송 상태와 CPU, 메모리의 사용량과 같은 시스템의 상태를 동시에 관찰하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 액세스그리드 (Access Grid) 경우와 같이 IP 멀티캐스트 상에 동작하는 RTP/RTCP에 기반한 실시간 미디어 응용 프로그램을 대상으로 동적/정적 모니터링 방식을 혼용하여 멀티캐스트 상태와 시스템 상태를 측정하는 혼성 모니터링 방식을 제안한다. 또한 종단간 전송 품질이 저하된 경우 제안한 모니터링 방식에서 측정된 결과를 비교/분석하여 품질 저하의 원인을 판단하고 원인에 적합한 대응방안을 연계하고i라 한다. 이 결과를 바탕으로 네트워크/시스템의 상태 변화에 적응적인 영상/음성 전송 서비스의 가능성을 타진하고 종단간 전송 품질 저하 방지를 위한 효과를 예상한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제7권2호
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• pp.23-31
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• 2019

We report results of selection-bias-free approaches to the analysis of the impact of open access (OA) models on citation metrics. We studied reference groups of Gold and Green OA articles and the group of non-OA (Paywall) articles with the new functionality of the Web of Science Core Collection database, the InCites platform of Clarivate Analytics, and the Dimensions database of Digital Science. For each reference group we obtained the values of the percent of cited articles and citation impact and their dependence on the depth of the citation period. Different research fields were analyzed in two schemas of the InCites platform. We report the higher values and growth rates of the citation metrics: citation impact and %Cited, in the OA reference groups over the Paywall group. The Green OA articles demonstrate the highest values of citation metrics among all the OA models. Dependence of the value of citation impact on citation period follows linear law with R2 values close to 0.9-1.0. The overall annual growth rates of citation impact of the Green OA, Gold OA, and the Paywall articles, k equal, respectively, 3.6, 2.4, and 1.4 in Dimensions and 4.6, 3.6, and 2.3 in the Web of Science Core Collection. We suppose that earlier results reported for the articles in pure OA journals vs. articles in Paywall journals were affected by the high citation impact of the Green and Hybrid OA articles that could not be elucidated in the Paywall journals at that time.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.129-137
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• 2005

설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 대형 통신 시스템 같이 결과 산물이 매우 큰 시스템의 개발비용을 낮추는데 중요한 역할을 하고 있다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합을 필요로 하고, 설계 개체들을 위험 그룹과 비위험 그룹으로 나누는 기능만 지닌 분류 모델들이었다. 본 논문에서는 두가지 형태의 검증된 혼성 메트릭들을 사용하는 새로운 예측 모델 HMM을 제안한다. HMM의 장점은 설계 개체의 위험도를 정량화함으로써 모델 훈련을 위한 훈련 데이터 집합이 필요 없다는 것과 개체 간에 위험도 비교가 가능하다는 것이다. HMM의 유용성을 보이기 위해 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 HMM을 비교하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.21-31
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• 2023

In this paper, we focused on the problem of evaluating multi-class classification accuracy and simulation of multiple classifier performance metrics. Multi-class classifiers for sentiment analysis involved many challenges, whereas previous research narrowed to the binary classification model since it provides higher accuracy when dealing with text data. Thus, we take inspiration from the non-linear Support Vector Machine to modify the algorithm by embedding dynamic hyperplanes representing multiple class labels. Then we analyzed the performance of multi-class classifiers using macro-accuracy, micro-accuracy and several other metrics to justify the significance of our algorithm enhancement. Furthermore, we hybridized Enhanced Convolution Neural Network (ECNN) with Dynamic Support Vector Machine (DSVM) to demonstrate the effectiveness and efficiency of the classifier towards multi-class text data. We performed experiments on three hybrid classifiers, which are ECNN with Binary SVM (ECNN-BSVM), and ECNN with linear Multi-Class SVM (ECNN-MCSVM) and our proposed algorithm (ECNNDSVM). Comparative experiments of hybrid algorithms yielded 85.12 % for single metric accuracy; 86.95 % for multiple metrics on average. As for our modified algorithm of the ECNN-DSVM classifier, we reached 98.29 % micro-accuracy results with an f-score value of 98 % at most. For the future direction of this research, we are aiming for hyperplane optimization analysis.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-18
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• 2007

본 연구의 목적은 비교항목들의 척도가 서로 상이하고 측정치를 산정하기 곤란한 대안들의 의사결정시 대안 비교를 과학적으로 할 수 있는 지식기반 대안분석모델(KAAM)을 제안하는 것이다. KAAM은 기존의 방법인 Saaty, Delphi/Shang, Consensus, SAW 기법을 근간으로 하는 하이브리드 방식으로 구성되고 엑셀기반으로 구현하였다. 또한, 무기체계 획득사업의 사전분석 단계에서 최적 획득방안을 선정하는 실증적 사례를 적용함으로서 KAAM의 유용성을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.23-32
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• 2024

Mobile Ad hoc Network is a network of multiple wireless nodes which communicate and exchange information together without any fixed and centralized infrastructure. The core objective for the development of MANET is to provide movability, portability and extensibility. Due to infrastructure less network topology of the network changes frequently this causes many challenges for designing routing algorithms. Many routing protocols for MANET have been suggested for last few years and research is still going on. In this paper we review three main routing protocols namely Proactive, Reactive and Hybrid, performance comparison of Proactive such as DSDV, Reactive as AODV, DSR, TORA and Hybrid as ZRP in different network scenarios including dynamic network size, changing number of nodes, changing movability of nodes, in high movability and denser network and low movability and low traffic. This paper analyzes these scenarios on the performance evaluation metrics e.g. Throughput, Packet Delivery Ratio (PDR), Normalized Routing Load(NRL) and End To-End delay(ETE).This paper also reviews various network layer security attacks challenge by routing protocols, detection mechanism proposes to detect these attacks and compare performance of these attacks on evaluation metrics such as Routing Overhead, Transmission Delay and packet drop rates.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권4호
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• pp.625-633
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• 2008

최근 사용자들의 참여, 개방, 공유가 주요 이슈로 떠오르면서 전문적이고 정확한 정보를 웹에서 찾고자하는 사용자의 요구가 증가하고 있다. 그러나 정보의 범람으로 사용자가 원하는 정보를 정확하게 검색하기 어려우며, 원하는 정보를 검색해도 그 정보에 대한 신뢰성을 판단하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성이 결여되기 쉬운 특정 정보에 대한 신뢰성과 검색의 효율성을 높이기 위해 새로운 랭크 매트릭스를 제안한다. 그리고 제안한 새로운 랭크 매트릭스를 적용한 민간의학 정보 웹 사이트를 구현한다. 제안하는 매트릭스를 사용자 레벨에 기반 하여, 레벨에 따른 평가 가중치를 차등화하여 글의 점수를 부여하는 방법이다. 이러한 방법은 참여자의 심리적 요소를 반영하여 글의 신뢰도를 높이는 방법으로 신뢰성이 결여되기 쉬운 정보의 신뢰도를 높일 수 있는 방안으로 사용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권6호
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• pp.1522-1545
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• 2012

Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권3호
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• pp.559-564
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• 2013

In this paper a new hybrid forecast method composed of wavelet transform and neural network is proposed to forecast the wind speed more accurately. In the field of wind energy research, accurate forecast of wind speed is a challenging task. This will influence the power system scheduling and the dynamic control of wind turbine. The wind data used here is measured at 15 minute time intervals. The performance is evaluated based on the metrics, namely, mean square error, mean absolute error, sum squared error of the proposed model and compared with the back propagation model. Simulation studies are carried out and it is reported that the proposed model outperforms the compared model based on the metrics used and conclusions were drawn appropriately.