• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권6호
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• pp.51-60
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• 2011

GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 지역에 적용하기 위하여 무선 센서 네트워크를 이용한 측위 연구가 진행 중이며 많은 알고리즘들이 제안되고 있다. 기존 알고리즘들 중 WCL(Weighted Centroid Localization)은 하드웨어적으로 제한된 무선 센서 네트워크의 특성을 고려하여 간단한 연산으로 사용자 노드의 좌표를 계산하면서 성능 면에서도 우수함이 입증되어 있다. 그러나 최적의 성능을 얻기 위하여 항상 고정 노드들이 전체 네트워크 범위의 96%로 신호를 전송해야 하는 점과 각 고정 노드의 전송 범위 외곽지역에서 급격한 측위 오차가 발생하여 평균 오차와 편차가 크다는 단점이 있어 실제 실내 환경에 적용시키기 어려운 측면이 있다. 본 논문에서는 각 고정 노드의 신호 세기를 비교하여 사용자 노드가 존재할 가능성이 있는 추정 구역을 순차적으로 좁혀 나가는 측위 알고리즘을 제안하였다. 추정 구역을 최소화 하여 사용자 노드의 위치를 계산함으로써 고정 노드의 전송 범위에 따른 성능 저하와 외곽지역에서 발생하는 최대 오차 문제를 해결하였으며, 평균 오차도 자유공간 전파 환경에서 WCL 알고리즘 보다 5배 정도 감소하는 것을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권7호
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• pp.580-589
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• 2009

오늘날, 대부분의 웹 페이지는 블로그영역에서 생성되고 기존의 웹 페이지 또한 블로그영역으로 전환되어가고 있다. 블로그 페이지는 트랙백연결, 블로거, 태그, 댓글과 같은 기폰 웹 페이지에는 존재 하지 않는 특징이 있다. 따라서 이러한 차이를 반영하지 않는 전통적인 웹 페이지 랭킹 알고리즘을 블로그 페이지에 단순히 적용하는 것은 효율적인 검색을 위해 적절하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 블로그 검색을 위한 "블로그-랭크" 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 블로그의 구조적특징들을 활용하여 트랙백 연결성, 블로거의 명성, 사용자 반응성을 평가하고 이를 기반으로 블로그 페이지를 랭크 한다. 우리는 알고리즘의 검색효율성을 증명하기 위해 제안한 알고리즘을 적용한 블로그 검색 시스템을 구현하고 기존의 블로그 검색시스템과 검색효율성을 비교하였으며, 그 결과 블로그 랭크 알고리즘을 적용한 검색시스템이 기존의 검색시스템보다 더욱 뛰어난 검색효율성을 보임을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권6호
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• pp.543-556
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• 2009

최근 NAND 플래시메모리를 모바일시스템의 파일저장용 뿐 아니라 가상메모리의 스왑장치용으로 사용하려는 시도가 늘고 있다. 가상메모리의 페이지 참조는 시간지역성이 지배적이어서 LRU 및 이를 근사시킨 CLOCK 알고리즘이 널리 사용된다. 한편, NAND 플래시메모리는 읽기 연산에 비해 쓰기 연산의 비용이 높아 이를 고려한 페이지 교체 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 가살메모리의 읽기/쓰기 참조 패턴을 독립적으로 분석하여 시간지역성이 강한 읽기 참조와 달리 쓰기 참조의 경우 시간지역성의 순위 역전 현상이 발생함을 발견하였다. 이에 근거하여 본 논문은 쓰기의 재참조 성향 예측을 위해 시간지역성뿐 아니라 쓰기 연산의 빈도를 함께 고려하는 페이지 교체 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 연산별 I/O 비용을 고려해서 메모리 공간을 읽기 연산과 쓰기 연산에 독립적으로 할당하고 참조 패턴의 변화에 적응해 할당 공간을 동적으로 변화시킨다. 알고리즘의 시간 오버헤드가 매우 적어 가상메모리 시스템에서 사용될 최적의 조건을 갖추고 있으며 파라미터 설정이 필요 없음에도 CLOCK, CAR, CFLRU 알고리즘에 비해 20-66% 정도의 I/O 성능을 향상시킴을 보였다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.22-29
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• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.421-433
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• 2015

Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3966-3991
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• 2018

Due to the lack of visualization services and organic combinations between public and private buildings data, the usability of the basic map has remained low. To address this issue, this paper reports on a solution that organically combines public and private data while providing visualization services to general users. For this purpose, factors that can affect building prices first were examined in order to define the related data attributes. To extract the relevant data attributes, this paper presents a method of acquiring public information data and real estate-related information, as provided by private real estate portal sites. The paper also proposes a pretreatment process required for intelligent machine learning. This report goes on to suggest an intelligent machine learning algorithm that predicts buildings' value pricing and future value by using big data regarding buildings' spatial information, as acquired from a database containing building value attributes. The algorithm's availability was tested by establishing a prototype targeting pilot areas, including Suwon, Anyang, and Gunpo in South Korea. Finally, a prototype visualization solution was developed in order to allow general users to effectively use buildings' value ranking and value pricing, as predicted by intelligent machine learning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.5153-5170
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• 2016

The benefit of the scalability and flexibility inherent in cloud computing motivates clients to upload data and computation to public cloud servers. Because data is placed on public clouds, which are very likely to reside outside of the trusted domain of clients, this strategy introduces concerns regarding the security of sensitive client data. Thus, to provide sufficient security for the data stored in the cloud, it is essential to encrypt sensitive data before the data are uploaded onto cloud servers. Although data encryption is considered the most effective solution for protecting sensitive data from unauthorized users, it imposes a significant amount of overhead during the query processing phase, due to the limitations of directly executing operations against encrypted data. Recently, substantial research work that addresses the execution of SQL queries against encrypted data has been conducted. However, there has been little research on top-k join query processing over encrypted data within the cloud computing environments. In this paper, we develop an efficient algorithm that processes a top-k join query against encrypted cloud data. The proposed top-k join processing algorithm is, at an early phase, able to prune unpromising data sets which are guaranteed not to produce top-k highest scores. The experiment results show that the proposed approach provides significant performance gains over the naive solution.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.40-48
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• 2021

Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2892-2913
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• 2016

Network virtualization promises to play a dominant role in shaping the future Internet by overcoming the Internet ossification problem. However, due to the injecting of additional virtualization layers into the network architecture, several new security risks are introduced by the network virtualization. Although traditional protection mechanisms can help in virtualized environment, they are not guaranteed to be successful and may incur high security overheads. By performing the virtual network (VN) embedding in a security-aware way, the risks exposed to both the virtual and substrate networks can be minimized, and the additional techniques adopted to enhance the security of the networks can be reduced. Unfortunately, existing embedding algorithms largely ignore the widespread security risks, making their applicability in a realistic environment rather doubtful. In this paper, we attempt to address the security risks by integrating the security factors into the VN embedding. We first abstract the security requirements and the protection mechanisms as numerical concept of security demands and security levels, and the corresponding security constraints are introduced into the VN embedding. Based on the abstraction, we develop three security-risky modes to model various levels of risky conditions in the virtualized environment, aiming at enabling a more flexible VN embedding. Then, we present a mixed integer linear programming formulation for the VN embedding problem in different security-risky modes. Moreover, we design three heuristic embedding algorithms to solve this problem, which are all based on the same proposed node-ranking approach to quantify the embedding potential of each substrate node and adopt the k-shortest path algorithm to map virtual links. Simulation results demonstrate the effectiveness and efficiency of our algorithms.