• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2010

세 대 이상의 빠르게 이동하는 차량들은 때론 서로 모이기 위해 모일 장소를 알아야 될 필요가 있다. 이때 각 차량들은 다른 속도를 가지고 있으며, 여러 대의 차량이 짧은 거리를 이동해 빠르게 모이게 하기 위한 방법이 필요하다. 이러한 방법은 그룹기반의 최근접 질의로서 기존의 연구가 진행되어 왔으나, 기존 연구는 이동하지 않는 객체들을 다루고 있어 움직이는 차량에 적용하기엔 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이동하는 차량들에게 효율적인 차량간 최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 본 기법은 각 차량의 움직이는 방향과 속도를 기반으로 모든 차량이 최소 시간에 모일 수 있는 최근접 질의점을 찾을 수 있다. 본 기법은 효율적으로 질의점의 그룹을 표현하는 센트로이드를 통해 그룹기반의 최근접을 계산한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 움직이는 차량의 최근접 질의 처리에 효율적임을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.401-410
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• 2021

판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.23-32
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• 2023

클라우드 컴퓨팅 환경에서 컨테이너 기반 가상화는 게스트 운영체제 대신에 호스트 운영체제를 공유함으로써 가벼운 사용감으로 가상머신 기반 가상화 기술의 대안으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 호스트 운영체제를 공유함으로써 발생하는 문제점이 컨테이너 기반 가상화의 취약성을 높일 수 있다. 특히 컨테이너들이 자원들을 과도하게 사용함으로 인해 컨테이너들의 격리성을 침해할 수 있는 noisy neighbor problem은 사용자들의 가용성을 위협하게 되므로 보안 문제로 인식할 필요가 있다. 본 논문에서는 컨테이너 기반 가상화 환경에서 noisy neighbor problem이 격리성 보장을 위협할 수 있는 취약성을 고찰한다. 이를 위해 컨테이너 기반의 가상화 구조를 분석하여 기능별 계층에 대한 격리성 보장에 위협이 될 수 있는 취약점을 도출하고 해결 방향과 한계점을 제시한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.59-71
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• 2004

최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의요청자와 가상 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 모바일 환경에서 빈번하게 사용되는 질의 유형이다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 방향 성분을 가지며 연속적으로 이동하는 질의 요청자가 요구하는 최근접 대상 객체를 검색하기 위한 질의 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 특정 방향 성분을 갖고 위치를 이동하는 질의요청자의 방향 속성을 반영하여 최근접 객체를 검색할 수 있도록 유클리디안 거리 정보뿐만 아니라 사용자의 진행 방향을 고려하여 최근섭 대상 객체를 검색한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 최근섭 객체의 검색 기능을 요구하는 교통 정보 시스템, 관광정보 시스템, 위치 기반 추천 시스템과 같은 응용 분야에 적용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-8
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• 2008

위치기반 서비스(LBS, Location Based Services)에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 이동 중에도 질의를 통한 최근접 이웃(NN, Nearest Neighbor) 탐색에 대한 필요성이 증가하였다. 이와 같은 동적환경에서의 최근접 이웃 탐색은 탐색 구간에 대해 NN탐색기법을 반복 적용하여 수행해 왔으나 이는 불필요한 중복연산이 발생하여 탐색 비용이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이동 중에도 탐색 구간에 대해 연속적인 최근접 이웃(CNN, Continuous Nearest Neighbor)을 탐색하는 새로운 기법인 Slabbed_CNN을 제안한다. Slabbed_CNN은 슬랩을 이용하여 탐색 구간을 줄임으로써 기존 CNN기법의 탐색영역과 계산비용을 감소시킴으로써 기존 CNN보다 연산비용을 감소시키고 빠른 서비스를 제공한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.443-448
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• 2003

공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2231-2252
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• 2012

With the prevalence of diverse services-oriented applications, such as IPTV systems and on-line games, the current underlying communication networks face more and more challenges on the aspects of flexibility and adaptability. Therefore, an effective and efficient multicast routing mechanism, which can fulfill different requirements of different personalized services, is critical and significant. In this paper, we first define the neighbor gradient, which is calculated based on the weighted sum of attributes such as residual link capacity, normalized hop count, etc. Then two distributed multicast routing algorithms which are neighbor Gradient-based Multicast Routing for Static multicast membership (GMR-S) and neighbor Gradient-based Multicast Routing for Dynamic multicast membership (GMR-D), are proposed. GMR-S is suitable for static membership situation, while GMR-D can be used for the dynamic membership network environment. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed methods.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.469-471
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• 2015

How galaxies are affected by their neighboring galaxies during galaxy-galaxy interactions is a long-standing question. We investigate the role of neighbors in galaxy pairs based on the SDSS data release 7 and the KIAS value-added galaxy catalog. Three groups of galaxies are identified: (a) galaxies with an early-type neighbor, (b) with a late-type neighbor, and (c) isolated ones with no neighbor. We compare their UV + optical colors and $H{\alpha}$ emission as indicators of the recent star-formation rate (SFR). Given that galaxies show systematic differences in SFR as functions of morphology, luminosity, and large-scale environments, we construct a control sample in which the galaxies have the same conditions (in terms of morphology, luminosity, and large-scale environment) except for the neighbor's properties (i.e., morphology, mass, and distance). The results are as follows. (1) Galaxies with a late-type companion demonstrate more enhanced SFR than those with an early-type companion. (2) Galaxies with an early-type neighbor show NUV- and u-band derived SFRs that are even lower than that of isolated galaxies, while they have similar or slightly higher $H{\alpha}$-based SFR compared to isolated ones.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1308-1313
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• 2008

무선 애드혹 네트워크에서 동작하는 많은 프로토콜들은 이웃 노드에 대한 정보를 중요하게 사용한다. 이웃 노드에 대한 정보는 Hello 메시지를 주고받음으로써 알 수 있다. 자신기 존재를 알리고 싶은 노드는 주기적으로 Hello 패킷을 전송한다. 하지만, 이러한 Hello 패킷의 전송은 무선 애드혹 네트워크에 큰 제어 부하로 작용하게 된다. 이 논문에서는 Hello 패킷뿐만 아니라 방송 패킷을 활용하여 이웃 노드 정보를 주고받는 방법을 고찰한다. 분석과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 방송 패킷을 활용하는 기법이 Hello 패킷만을 사용하는 방식에 비하여 상당한 효과를 보인다는 것을 분석한다. Hello 패킷의 전송 주기와 방송 패킷의 전송기가 같다면 42% 정도의 부하 절감 효과가 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권2호
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• pp.19-43
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• 2022

Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.