• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(A)
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• pp.48-49
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• 2010

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권4호
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• pp.430-440
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• 2000

인터넷에서 기존의 최선형 서비스 외에 QoS를 제공하기 위한 노력으로 IETF에서는 새로운 서비스 모델로 통합서비스 모델과 이 서비스의 지원을 위한 자원 예약 시그널링 프로토콜로 RSVP를 제시하였다. 그러나 RSVP는 링크 계층의 기술과는 독립적으로 정의되었기 때문에 실제 사용하는 링크 계층의 기술에 맞는 자원 예약 방법과 서비스 매핑 방법이 필요하다. 이를 위해서 IETF에서는 RSVP를 IEEE802 형태의 망에 매핑 시키기 위한 방법으로 SBM을 제시하였다. 그러나 IETF의 SBM은 RSVP의 시그널링 메커니즘에 종속적이기 때문에 항상 RSVP와 함께 사용되어야 한다는 제한점과 RSVP의 시그널링 경로를 데이타 경로도 그대로 따라야함으로써 데이타 전달이 늦어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 RSVP와 독립적이면서 시그널링 경로와 데이타 전달 경로를 분리한 새로운 메커니즘을 제시한다. 또한, 현재 가장 널리 쓰이고 있으면서 특성상 대역폭 관리가 어렵다고 알려져 있는 링크 계층 기술인 이더넷에서 대역폭 관리를 수행할 수 있는 이더넷 대역폭 관리기에 대해서 기술한다. 이더넷 대역폭 관리기의 설계를 위해서 이더넷 대역폭 특성을 파악하기 위한 시뮬레이션을 수행하였으며, 이 결과를 이용해 실제 이더넷 대역폭 관리기를 구현한 결과를 보인다. 또한 본 논문에서 제시하는 메커니즘은 네트워크 계층의 시그널링 프로토콜과는 독립적으로 설계되었기 때문에 SBM의 제한점 및 한계점을 극복할 수 있으며 이 메커니즘을 이용해서 이더넷 상에서 기존의 최선형 서비스 이외에 통합서비스 중에서 부하제어형 서비스를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.649-658
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• 2003

본 연구에서는 ART2 신경회로망의 성능을 개선하기 위한 계층적 구조를 제안하고, 구성된 클러스터에 대하여 적합도(fitness) 선택을 통한 빠르고 효과적인 패턴 분류 모델(HART2)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 비지도 학습을 통하여 대략적으로 1차 클러스터를 형성하고, 이 각각의 1차 클러스터로 분류된 패턴에 대해 지도학습을 통한 2군 클러스터를 생성하여 패턴을 분류하는 계층적 신경회로망이다. 이 신경회로망을 이용한 패턴분류 과정은 먼저 입력패턴을 1차 클러스터와 비교하여 유사한 몇 개의 1차 클러스터를 적합도에 따라 선택한다. 이때, 입력패턴과 클러스터들간의 상대 측정 거리비에 기반한 적합도 함수를 도입하여 1차 클러스터에 연결된 클러스터들을 Pruning 함으로써 계층적인 네트워크에서의 속도 향상과 정확성을 추구하였다. 마지막으로 입력패턴과 선택된 1차 클러스터에 연결된 2차 클러스터와의 비교를 통해 최종적으로 패턴을 분류하게 된다. 본 논문의 효율성을 검증하기 위하여 22종의 한글 및 영어 글꼴에 대한 숫자 데이타를 다양한 형태로 변형시켜 확장된 테스트 패턴에 대하여 실험해 본 결과 제안된 신경회로망의 패턴 분류 능력의 우수함을 증명하였다

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.57-62
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• 2001

인터넷의 급속한 양적 증가로 인해 색인어 기반의 검색 방식만으로는 원하는 정보를 찾아 내기가 쉽지 않다. 색인어 기반의 검색 방식에서는 색인어로 나타나지 않는 특징을 이용할 수 없으며, 질적으로 균등한 검색 결과를 제시하지 못하기 때문이다. 따라서 사이트의 여러 가지 특성에 따라 계층적으로 분류해놓은 웹 디렉토리를 이용하거나, 관련 전문가들의 추천 리스트를 이용하여 검객하기도 한다. 본 연구에서는 기존의 색인어 기반의 검색 모델에 웹 디렉토리와 추천 문서 같은 문서간의 링크 정보를 결합할 수 있는 정보 검색 모델을 제시한다. 특정 질의어의 검색 결과로 얻어낸 문서와 그 문서와 연결된 문서 집합을 이용하여 네트워크를 구성한다. 이 네트워크에 검색기가 제시하는 순위와 유사도, 그리고 문서간의 링크 정도를 이용해서 확률값을 정해준다. 그리고 Ergodic Markov Model의 특성을 이용하여 색인어 정보와 링크 정보를 결합한다. 본 연구에서는 특정 문서가 질의어에 부합되는 정도를 사용자가 그 문서로 이동할 확률값으로 계산하는 방식을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.499-501
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• 2000

가상랜은 물리적 위치에 관계없이 마치 하나의 LAN에 연결되어 있는 것처럼 통신할 수 있는 구조로 브로드캐스트 도메인을 제한하여 대역폭 낭비를 감소시키고 전체 네트워크의 효율을 증가시킨다. Newbridge사는 IP서브넷의 주소를 가상랜과 매핑하여 ATM-LAN 스위치 망에서 3계층 가상랜을 구성하는 VIVID 시스템을 개발하였다. 이 시스템에서는 하나의 라우트 서버에서 주소 해석과 가상랜 구성 및 브로드캐스트 데이터 전송을 모두 담당하기 때문에 망의 규모가 커지게 되면 라우트 서버가 병목 지점이 될 수 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 택할 수 있는 방법 중 한 가지는 다중의 라우트 서버를 두는 것이다. 본 논문은 VIVID 시스템에 여러개의 라우트 서버를 두는 구조로서 평면적인 구조와 계층적인 구조 두 가지를 제시하고 시뮬레이션을 통하여 각 구조의 특성을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 브로드캐스트 세션의 길이와 브로드캐스트 세션 내에서의 브로드캐스트 데이터 프레임 발생 간격 등에 의해 제시한 두 가지 모델의 성능이 변하게 되며, 확장성과 데이터 전송의 효율성간에 서로 상쇄 효과가 있음을 볼 수 있었다.

• 정보와 통신
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• 제19권8호
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• pp.89-100
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• 2002

본 고에서는 Peer모델 PPVPN 기술인 BGP/MPLS를 비롯하여, 현재 IETF의 PPVPN WG에서 논의되고 있는 IP기반의 여러 가지 PPVPN 프로토콜들의 기술적 특징 및 장단점을 비교하고, 이들의 연구동향 및 발전방향에 대하여 분석한다. 3계층의 IPSec VPN은 확장성이 부족한 단점을 가지며, 2계층 MPLS VPN의 확장성을 개선한 BGP/MPLS는 보안성 및 범용성에 문제가 있다. 이러한 PPVPN 프로토콜의 기술적 특성을 강화하기 위하여 각 기술들을 융합하거나 기존 기술을 개량하는 등의 다양한 제안 및 논의가 이루어지고 있다. VPN 사용자의 다양한 욕구를 만족시켜 줄 필요성과 네트워크 운용의 효율화를 통한 사업자의 수익증대 측면에서 기존의 IP PPVPN 기술들은 향후에 지속적인 개선과 발전이 예상되며, 이는 본 고에서 논의하는 바와 같이 확장성, 보안성 등의 특성을 강화하는 방향으로 진행될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.316-318
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• 2019

본 논문은 5G 기반의 스마트 시티를 위한 지능형 도로 안전 지원 서비스의 설계에 관한 것이다. 초저지연, 대용량, 초연결의 특성을 가지는 5G 무선 통신망은 스마트시티를 구현하기 위한 최적의 네트워크 인프라를 제공한다. 본 논문에서는 5G 기반의 스마트 시티 서비스를 제공하기 위한 에지 클라우드 컴퓨팅 인프라를 설계하고, 5G 무선 통신 기반의 지능형 CCTV 로부터 생산되는 대용량의 영상 데이터를 전송, 저장하기 위한 계층형 분산 VMS(Video Management System)의 모델을 제시하고 이를 이용하여 5G 기반의 무선 CCTV 와 디지털 투사, 재현 장치를 포함하는 스마트 가로등을 이용하여 지능형 도로 안전 지원 서비스를 제공하는 방법에 대하여 설명한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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• pp.217-218
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• 2022

본 논문에서는 재난 시 보다 안전한 생활을 할 수 있을 것인가에 관심을 가지고 있다. 재난을 당하기 전에 재난에 대해 미리알고 몸으로 체득하는 다양한 형태의 안전교육이 활성화 되고 다양한 프로그램이 개발되어 모든 사람이 동일하고 신속한 대처를 통해 피해를 최소한으로 줄일 수 있는 방법의 모델을 찾아 보고 안전 취약계층인 어린이, 장애인, 노인세대에 대한 안전교육이 강화되어야 하고 또한 주민들이 자발적인 교육을 통해 실질적인 재난 상황에 대처할 수 있는 다양한 교육 내용도 개발하고 다양한 계층별 교육 프로그램도 개발이 이루어져야 한다. 전문화된 안전교육 인원의 확보 전략과 전문인력의 적재적소에 배치될 수 있도록 활용계획 등 내실 있고 효과적인 프로그램도 가져야 한다. 특히 재난에 대처하는 안전문화로 발전은 지역사회 시민, 지방자치단체, NGO, 기업 등이 다양한 행동 주체로 의사 결정을 공유하고 상호조정과 협력하는 형태의 장기적인 네트워크를 지속적으로 구축을 통해 안전문화가 정착할 수 있는 토대를 마련할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.121-129
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• 2011

센서 네트워크에서 에너지 소비를 최소화하는 것은 가장 중요한 이슈 중 하나이다. 클러스터링 방법 중 LEACH 프로토콜은 에너지를 효율적으로 관리하기 위해 다수의 클러스터 영역을 분할하는 계층적 방법으로 동작된다. 그러나 LEACH 프로토콜은 매 라운드마다 새로운 클러스터를 구성하기 때문에 클러스터를 구성 할 때마다 소비되는 에너지는 전체 네트워크 수명을 단축시키는 요인으로 작용한다. 따라서 이 논문에서는 센서네트워크 환경에서 초기 라운드에 클러스터를 형성하고 클러스터헤더 후보노드를 선정하여 에너지 낭비를 해결하였다. 제안 모델은 초기 라운드에는 기존 LEACH보다 26% 에너지 소모가 증가한다. 그러나 라운드가 지속될수록 제안 방법은 최대 35%까지 전체 에너지소비가 감소됨을 네트워크 시뮬레이션 툴(NS-2)를 이용해 증명하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.15-23
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• 2017

사람의 빈번한 자세 변화, 그리고 background clutter과 occlusion으로 인해 Person Re-identificatio는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 어려운 부분이다. 비겹침 카메라의 이미지는 어떤 사람을 다른 사람과 구별하기 어렵게 한다. 더욱 나은 성능 일치를 달성하기 위해 대부분의 방법은 특징 선택과 거리 메트릭을 개별적으로 사용한다. 그렇게 차별화된 표현과 적절한 거리를 얻을 수 있고, 사람과 중요한 특징의 무시 사이의 유사성을 설명할 수 있다. 이러한 상황은 우리가 이 문제를 다루는 새로운 방법을 고려하도록 한다. 본 논문에서는 Person Re-identification를 위한 3단 계층네트워크를 갖는 향상되고 반복적인 신경 회로망을 제안하였다. 특히 RNN(Revurrent Neural Network) 모델은 반복적인 EM(Expectation Maximum) 알고리즘과 3단 계층 네트워크를 포함하고, 차별적 특징과 지표 거리를 공동으로 학습한다. 반복적인 EM 알고리즘은 RNN 이전에 연속해 있는 CNN(Convoutional Neural Network)의 특징 추출 능력을 충분히 사용할 수 있다. 자율 학습을 통해 EM 프레임 워크는 패치의 레이블을 변경하고 더 큰 데이터 세트를 훈련할 수 있다. 네트워크를 더 잘 훈련시키기 위해 3단 계층 네트워크를 통해 CNN, RNN 및 풀링 계층이 공동으로 특징 추출을 할 수 있다. 실험 결과에 따르면 비전처리 분야에서 다른 연구자의 접근 방식과 비교할 때 이 방법은 경쟁력 있는 정확도를 얻을 수 있다. 이 방법에 대한 다른 요소의 영향은 향후 연구에서 분석되고 평가될 것이다.