• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.543-546
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• 2004

Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.7
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• pp.847-851
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• 2004

In the original mixture density network(MDN), which was introduced by Bishop and Nabney, the parameters of the conditional probability density function are represented by the output vector of a single multi-layer perceptron. Among the recent modification of the MDNs, there is the so-called modified mixture density network, in which each of the priors, conditional means, and covariances is represented via an independent multi-layer perceptron. In this paper, we consider a further simplification of the modified MDN, in which the conditional means are linear with respect to the input variable together with the development of the MATLAB program for the simplification. In this paper, we first briefly review the original mixture density network, then we also review the modified mixture density network in which independent multi-layer perceptrons play an important role in the learning for the parameters of the conditional probability, and finally present a further modification so that the conditional means are linear in the input. The applicability of the presented method is shown via an illustrative simulation example.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.6
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• pp.657-664
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• 2014

This study is targeted at users of social networks to investigate motives, motives based on information exchange, network density, and reliability of information, recognizing network. Result motivation is a social network analysis of information-seeking motivation, social influence motivation, entertainment motivation, motivation network formation, respectively. Network density is also information seeking motivations, social influence motivation, entertainment showed differences in motivation, information about the reliability of the difference between the difference was in all the motivational factors.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1234-1238
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• 2010

In recent, there have been done many studies on applications that monitor the information of mobile objects using Wireless Sensor Networks (WSN). A density query that finds out an area spread by density that a target object requires in the whole sensing field is a field of object monitoring applications. In this paper, we propose a novel homogeneous network-based in-network density query processing scheme that significantly reduces query processing costs and assures high accuracy. This scheme is based on the possibility-based expected region selection technique and the result compensation technique in order to enhance the accuracy of the density query and to minimize its energy consumption. To show the superiority of our proposed scheme, we compare it with the existing density query processing scheme. As a result, our proposed scheme reduces about 92% energy consumption for query processing, while its network lifetime increases compared to the existing scheme. In addition, the proposed scheme guarantees higher accuracy than the existing scheme in terms of the query result.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.4
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• pp.432-436
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• 2010

Finding communities from network data including social networks can be done by clustering the nodes of the network as densely interconnected groups, where keeping interconnection between groups sparse. To exploit a clustering algorithm for community detection task, we need a well-defined similarity measure between network nodes. In this paper, we propose a new similarity measure named "Common Neighborhood Sub-graph density" and combine the similarity with affinity propagation, which is a recently devised clustering algorithm.

• Korean journal of communication and information
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• v.60
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• pp.75-103
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• 2012

The purpose of this study is to explore the meaning and the effect of communication as social capital, which needs to be evaluated empirically focusing on corporate reputation. Also, it tried to analyze consumers' communication network in the structural, substantial, and relational level, which is to verify how characteristics and meanings of communication network structure affect to a good corporate reputation. A survey toward 200 participants was conducted during 5 days from March 29 to April 3, 2012. Characteristics of communication network structure of a corporation with higher reputation is analyzed using the index such as degree, degree centrality, and density. The findings of the study show that a corporation with higher reputation has higher network degree, degree centrality, and density compared to a corporation with lower reputation. Consumers of a corporation with higher reputation get information from various overlapping sources. It allows them to share similar interpretation, which could elevate the degree, degree centrality, and density of network. It also proved that when the network density is high, a corporation with higher reputation can distribute information much faster and easier. Moreover, in the substantial level of social capital, product/service information network has high degree and density rather than corporate issue information network. Likewise, degree and density of information acquisition network was higher than those of information provision network. Also, this study verified the effect and relationship between the network structure characteristics and corporate loyalty in a relational level. In this way, the positive effect of the degree centrality on corporate loyalty was supported. In conclusion, as consumers share more information from overlapping sources, the degree of communication network gets higher. Throughout this network, the diffusion of information among consumers would be activated, and this confirmed that corporate reputation and corporate loyalty is closely related.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.8-12
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• 2005

최근 마이크로 센서와 무선 통신 기술의 진보는 센서 네트워크의 발전을 가능하게 하였다. 이와 같은 사실은 무선 센서 네트워크를 위한 수많은 라우팅 프로토콜의 개발로 이어졌으며, 다양한 구조의 알고리즘들이 제안되었다. 특히, 디렉티드 디퓨젼(Directed Diffusion; DD)은 데이터 중심 기반의 라우팅 알고리즘으로 속성 칼 쌍을 이용하여 통신하는 센서 네트워크의 한 패러다임이라고 할 수 있다. 그러나 기존의 DD에서는 작업을 요청하는 질의 메시지(interest message)가 전체 센서 네트워크에 플러딩(flooding)되는데, 이러한 과정은 에너지 소비 측면에서 볼 때 매우 비효율적이라고 할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 센서 노드의 에너지와 밀도 정보를 고려한 임계값을 이용하여 데이터의 전송 지역을 제한함으로서, 네트워크의 에너지 소비를 줄일 수 있는 새로운 메시지 전달영역 제한기법(propagation limiting method; PLM)을 제안한다. 퍼지 규칙 기반 시스템은 센서 필드에 배치된 노드들의 에너지와 밀도 정보를 입력 파라미터로 사용하여 메시지 라우팅을 위한 임계값 결정에 사용된다 본 연구에서 제안된 기법을 사용하여 센서 네트워크의 에너지 소비를 실험한 결과 기존에 제안되었던 알고리즘들에 비해 상대적으로 높은 효율성을 나타내었으며, 전체적으로 네트워크의 수명도 연장할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.353-354
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• 2014

무선 센서 네트워크(WSN)환경에서는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 배터리, 제한된 에너지 등과 같은 하드웨어적인 제약을 갖고 있다. 특히, 센서 노드의 제한된 에너지는 네트워크 수명과 직접적인 관련이 있기 때문에 네트워크의 수명을 연장하기 위한 효율적인 기법들이 요구되는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 WSN환경에서 고정 노드와 모바일 노드를 혼용하여 음영지역을 최소화할 수 있는 모바일 노드 이동 기법을 제안한다. 이는 대표 노드를 선정하여 네트워크의 밀도를 제어하고 각 노드들의 거리에 따라 신호 세기를 제어한다. 이를 통해 네트워크 지역의 확장과 각 노드의 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.571-573
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• 2009

Mobile Ad-hoc Network(MANET) needs efficient node management because the wireless network has energy constraints. Mobility of MANET would require the topology change frequently compared with a static network. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. Previously proposed a hybrid routing CACH prolong the network lifetime and decrease latency. However the algorithm has a problem when node density is increase. In this paper, we propose a new method that the CACHE(Context-aware Clustering Hierarchy and Energy efficient) algorithm. The proposed analysis could not only help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize, but also improve the problem about node density.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.312-325
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• 2008

지식 네트워크 (knowledge network) 구축은 지식의 재사용을 통하여 조식의 효율성을 개선시키고 지식 레버리지를 통하여 혁신을 촉진한다는 점에서 지식관리의 핵심적 요소이다. 본 연구는 (1) 개인이 집단 내 외에서 맺고 있는 지식 네트워크가 팀의 객관적, 주관적 성과에 미치는 영향을 고찰하고, (2) IT 활용이 지식 네트워크의 효과성을 어떻게 조절하는 가에 대해서 실증 함으로써, (3) 지식 네트워크 구축, IT 활용, 그리고 팀 성과 간의 관계에 대하여 학문적, 실무적 시사점을 제시하고자 한다. 먼저 사회 네트워크 이론을 바탕으로 지식 네트워크의 집단 내부 결속과 외부 매개성을 통합하는 이론적 프레임워크를 개발하고 국내 5개 컨설팅 업체의 172명의 컨설턴트와 42개 프로젝트 팀을 대상으로 사회 네트워크 분석 (Social Network Analysis)을 실시하였다. 분석 결과는 지식 네트워크의 내부 결속(네트워크의 밀도)과 팀 성과의 선형적인 관계를 지지하였으며, 외부 매개성은 직접적으로 팀 성과에 영향을 미치지 않았으나 팀 수준의 IT 활용 (공동체적인 컴퓨터 매체의 활용)과 상호작용을 통해서 팀의 성과를 실질적으로 향상시키는 것으로 나타났다.