• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2003년도 동계학술대회
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• pp.651-654
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• 2003

Pervasive computing은 본래의 의미에서 알 수 있듯이 모든 개체들이 네트워크로 연결되어 보다 향상된 서비스 환경을 제공하고자 하는 것이 목표이므로, 작게는 센서들에 의한 네트워크로부터 크게는 인공위성 네트워크까지 다양한 크기와 성능을 갖는 네트워크 개체들이 존재하는 복합 환경을 구성하게 된다. 이와 관련하여 IPv6의 보급, 이동 단말의 성능향상, 다양한 서비스와 어플리케이션 개발을 통해 새로운 네트워크 실현을 가속화하고 있다. 이러한 차세대 네트워크는 많은 사용자와 단말들의 적응적 상호 작용이 주요 핵심 부문이 될 것이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크 구성 요소의 적응적 상호 작용의 신뢰성을 보장하기 위한 보안 체계를 연구하는 것을 목표로 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 학술대회
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• pp.107-110
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• 1998

연속음 인식에서 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준에 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.180-186
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• 1998

연속음 인식에서의 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준의 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.689-691
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• 2018

의존 구문 분석은 자연어 이해 영역의 대표적인 과제 중 하나이다. 본 논문에서는 한국어 의존 구분 분석의 성능 향상을 위해 Deep Bi-affine Network 와 스택 포인터 네트워크의 앙상블 모델을 제안한다. Bi-affine 모델은 그래프 기반 방식, 스택 포인터 네트워크의 경우 그래프 기반과 전이 기반의 장점을 모두 사용하는 모델로 서로 다른 모델의 앙상블을 통해 성능 향상을 기대할 수 있다. 두 모델 모두 한국어 어절의 특성을 고려한 자질을 사용하였으며 세종 의존 구문 분석 데이터에 대해 UAS 90.60 / LAS 88.26(Deep Bi-affine Network), UAS 92.17 / LAS 90.08(스택 포인터 네트워크) 성능을 얻었다. 두 모델에 대한 앙상블 기법 적용시 추가적인 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.283-288
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• 2019

저전력광대역 (LPWA: Low Power Wide Area) 네트워크는 기존의 무선통신 기술들에 비해 저전력으로 장거리 통신을 가능하게 하여 사물인터넷의 여러 응용분야에서 적용될 수 있는 기술 중 하나로 고려되고 있다. 본 논문에서는 저전력광대역 네트워크의 대표적인 기술 중 하나인 LoRa (Long Range)에 대해 알아본다. 먼저 저전력광대역 네트워크의 일반적인 특징 및 관련 기술에 대해 소개한다. 그리고 LoRa의 기술개요, 특징 및 장단점을 소개한다. 마지막으로 LoRa의 성능분석 및 성능을 향상시키기 위해 필요한 기술들을 물리계층과 매체 접근제어 계층에 중점을 두고 논의한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.55-57
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• 2004

그리드 컴퓨팅은 우주과학, 수학적인 큰 문제들을 해결하기 위해 네트워크 상에 분산된 수많은 컴퓨터들의 컴퓨팅 파워와 대용량 저장장치를 공유하여 문제들을 해결할 수 있는 기술이다. 그리드 컴퓨팅의 환경은 WAN으로 구성된 각기 다른 성능과 이질적인 네트워크 상태들로 구성된다. 이런 이질적인 성능요소들을 고려하여 계산 작업에 반영시키는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 WAN 환경의 네트워크 상태 정보 중 latency, bandwidth, latency-bandwidth 혼합정보들을 고려하여, 노드별로 작업 프로세스 수를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서의 네트워크 성능정보 수집은 NWS(Network Weather Service)를 통해 이뤄지며, 평가결과 네트워크 성능정보를 고려하지 않은 균등방식에 비해서 latency, latency-bandwidth 고려한 방법의 결과가 9%, 31% 성능이 향상되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.80-84
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• 2017

기존의 운영체제는 매니코어 시스템에서 코어 수의 증가에 따른 확장성 문제를 보였다. 특히 네트워크 I/O 관점에서 코어가 많아질수록 기존의 운영체제가 가지는 캐시 일관성 비용, lock 오버헤드 등의 문제들은 네트워크 성능을 저하시키는 주된 요인이 된다. 많은 연구들이 마이크로커널과 같은 새로운 운영체제 구조를 제안하거나 커널 수준의 변경을 통해 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 해결책들은 이미 구현된 수많은 응용을 지원할 수 없다는 단점이 있다. 본 논문에서는 커널이나 응용 수준의 변경 없이 사용자 문맥과 시스템 호출 문맥을 분리시키고 코어 친화도를 적용하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있는 라이브러리를 제안한다. 구현된 시스템은 Apache를 통해 네트워크 처리량을 약 30% 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권6호
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• pp.179-188
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• 2014

트래픽의 엄청난 양과 함께 급격한 증가로 인하여 네트워크 장비들의 성능이 중요한 이슈가 되고 있다. 방화벽 또는 부하분산기와 같이 패킷을 처리하는 네트워크 장비에서 성능에 영향을 주는 주요한 기능 중에 하나가 네트워크 필터링이다. 본 논문에서는 네트워크 필터링의 탐색 방법 중의 하나인 기존 트라이 방법의 성능을 개선하기 위하여 캐시를 적용한 트라이를 제안한다. 클라이언트와 서버 사이의 패킷 교환에서 한 번에 다수의 패킷이 송수신되는 경우에 대하여, 기존 방법은 동일한 탐색을 반복적으로 수행한다. 반면, 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 방법에 캐시를 적용하여 불필요한 반복 탐색을 방지함으로써 네트워크 필터링 성능이 향상될 수 있다. 기존 방법과 제안 방법을 이용한 네트워크 필터링 실험을 수행하였다. 실험결과는 제안 방법이 기존 방법에 비하여 최대 초당 790,000개의 패킷을 더 처리할 수 있었음을 보여준다. 캐시 리스트 크기가 11일 때, 메모리 사용 증가량(7.75%) 대비 성능 개선(18.08%)이 가장 우수하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권5호
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• pp.21-26
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• 2012

인트라세션 네트워크 코딩은 멀티 홉 무선 네트워크의 스케줄링을 간소화하고 패킷 전송의 효율성을 통하여 처리율을 향상시킬 수 있는 방법으로 제시되었다. 다중 레이트는 대부분의 무선 네트워크에서 사용되고 있으며 기존 연구에서 기회주의적 라우팅 방식과 결합하여 처리율의 증가를 보였다. 본 논문에서는 다중 레이트와 인트라세션 네트워크 코딩 방식을 사용하여 멀티 홉 네트워크 환경에서 처리율을 향상하기 위한 방법을 제안한다. 네트워크 모델을 인트라세션 네트워크 환경으로 모델링하고 제안한 레이트 선택 방법을 통하여 각 노드에서 최적인 전송 속도를 결정한다. 선형계획법을 사용하여 최대 처리율을 도출하고 MATLAB과 lp_solve IDE 프로그램을 이용하여 성능을 평가한다. 성능평가 결과를 통해 다중 레이트를 사용할 경우 단일 레이트 환경에 비하여 처리율이 향상되며 인트라세션 네트워크 코딩 방식은 기회주의적 라우팅 방식에 비하여 처리율이 향상됨을 보였다.