• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.214-216
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• 1998

이동 통신 시스템에서는 더 많은 사용자의 수요와 서비스의 질을 향상시키기 위하여 마이크로셀을 포함하는 매크로셀의 계층구조가 설계되고 있다. 그러나 계층 셀 구조를 이용하여 서로 다른 이동 성질을 갖는 사용자를 서비스 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 계층 셀 구조의 이동 통신 시스템의 성능을 분석하기 위해 큐잉네트워크 모델을 이용한 시뮬레이션모델을 제안한다. 제안된 모델을 트래픽의 변화에 따른 계층 셀 구조 할당 방식의 연구에 적용될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.8C no.1
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• pp.97-104
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• 2001

In this paper, we present a new hierarchical model for performance analysis of channel allocation and packet service protocol in wireless n network. The proposed hierarchical model consists of two parts : upper and lower layer models. The upper layer model is the structure state model representing the state of the channel allocation and call service. The lower layer model, which captures the performance of the system within a given structure state, is the wireless packet retransmission protocol model. These models are developed using SRN which is an modeling tool. SRN, an extension of stochastic Petri net, provides compact modeling facilities for system analysis. To get the performance index, appropriate reward rates are assigned to its SRN. Fixed point iteration is used to determine the model parameters that are not available directly as input. That is, the call service time of the upper model can be obtained by packet delay in the lower model, and the packet generation rates of the lower model come from call generation rates of the upper model.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.156-159
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• 2020

본 논문은 수중 다중 매체를 사용하는 수중 무선 통신 네트워크에서 수중 다중 매체 라우팅을 지원하는 프로토콜 계층 모델을 제안한다. 이 모델은 상향식 방식의 모델로써 각 물리 매체가 갖는 장점을 대부분 활용하여 수중 통신에 활용할 수 있는 장점이 있으며, 이 모델에 대한 프로토콜 계층 구조, 수중 노드와 수중 통신 매체에 부여되는 주소, 프로토콜 계층별 주요 기능과 인터페이스를 제시한다. 논문에서 제시된 수중 다중 매체를 위한 프로토콜 계층을 통해 수중 다중 매체 통신의 기반이 될 수 있으며, 제안한 프로토콜 계층 모델 기반으로 실제 구현 시 불안정한 수중 통신 환경에서 안정적으로 통신에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.259-260
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• 2013

고장과 복구를 함께 고려한 성능분석 SRN 모델을 계층모델링 기법을 이용하여 개발한다. 상위 계층모델은 고장과 복구에 관련된 시스템 상태를 나타내는 구조상태(structure state) 모델이고, 하위 계층모델은 주어진 구조상태에서 시스템의 상태를 표시할 수 있는 SRN 모델을 사용한다. 성능지표로 블러킹확률을 구한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.261-262
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• 2013

본 논문에서는, 구조 상태모델로 시스템의 고장과 복구를 나타내는 상위계층 모델과, 주어진 구조 상태애서 해당시스템의 처리과정인 도착, 큐잉, 서비스를 나타내는 하위계층모델을 갖는 다중 프로세서 컴퓨터 시스템의 계층모델을 페트리 네트의 확장형인 SRN을 이용하여 개발한다. 컴퓨터 가용도의 한 지표로써 NTL(Normalized Throughput Loss)를 구한다.

• 전기의세계
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• v.42 no.3
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• pp.3-11
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• 1993

본 논문에서는 공장자동화, 우주로보트, 심해 자동차 등 여러 응용분야에서 새롭게 대두되는 고자치 시스템의 접근방법들과 시스템적인 개념들을 소개하였다. 이 분야에서의 주된 관심사는 상위계층의 기호적 모델과 하위계층의 도역학적(제어이론적) 모델간의 체계적 통합에 있다고 볼 수 있다. 즉, 프랜닝, 작동, 고장진단 및 수리 등과 같은 지능적 기능들을 제공할 수 있는 여러 계층의 동역학적 및 기호적 모델들의 유기적인 포괄 및 추상화에 의해서만 현존하는 다계층 제어 및 정보구조를 확장해 나갈 수 있을 것이다. 그러므로 고자치 시스템의 디자인을 위해서는 여러 분야의 팀단위의 노력이 경주되어야만 할 것이다. 디자인상의 난제로는 인간과 로보트간의 기능적 분할 그리고 상위화 하위간의 자동화를 위한 역할 분담등을 들 수 있다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.308-312
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• 1999

DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.1 s.59
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• pp.201-219
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• 2006

This experimental study suggests an element-based XML document retrieval method that reveals highly relevant elements. The models investigated here for comparison are divergence and smoothing method, and hierarchical language model. In conclusion, the hierarchical language model proved to be most effective in element-based XML document retrieval with regard to the improved exhaustivity and harmed specificity.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.473-486
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• 1999

본 논문에서는 복합개체 계층구조의 재구성을 지원하는 객체지향 데이터베이스 스키마 버전모델을 제안한다. 이 모델은 풍부한 기본 스키마(Rich Base Schema)개념에 기반한 스키마 버전 모델 RIBS를 확장한다. RiBS 모델에서 각 스키마 버전은 하나의 기본 스키마에 대한 갱신가능한 클래스 계층구조 뷰이고 , 이 기본 스키마는 모든 스키마버전들에서 필요로 하는 스키마 정보를 갖고 있다. 본 논문에서는 스키마 버전의 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 스키마 진화연산들을 도입하고, 이 연산들의 의미를 설명한다. 그리고 이 연산들을 통해 재구성된 복합개체 계층구조에서 대한 질의의 처리 방안을 다룬다. 또 한, 둘 이상의 스키마 버전 통합시 발생하는 복합객체 재구성 연산들에 의한 충돌현상을 설명하고 해결책을 제시한다. 본 논문의 독창성은 1) 복합객체 계층구조의 재구성을 위한 연산들을 최초로 도입한 점과 2) 확장된 RiBS 모델이 객체지향 데이터베이스의 데이터독립성(data independence)을 제공한다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.