• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.205-207
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• 2000

PC 통신망 및 인터넷을 통한 새로운 형태의 바이러스가 국내외에 유입되어 빠르게 확산되고 있으며 이에 대한 피해 역시 급증하고 있다. 때문에 새로운 형태의 네트워크 유입 차단용 바이러스 탐지 시스템 개발을 통하여 사전에 네트워크를 통한 바이러스 유입을 방지하고 나아가 그 피해를 최소화 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 바이러스 차단에 대한 국내외 기술 현황에 대해 알아보고 기존의 바이러스 차단 모듈에 대해 고찰하고 아울러 네트웍 상에서 바이러스 차단을 위한 새로운 실시간 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.155-159
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• 1998

프레임워크 라이브러리는 전체 프로그램 구조의 재사용과 확장을 지원하기 위한 객체지향 프로그램밍의 응용이다. 프레임워크는 GUI 와 같이 표준화된 구성요소와 대화 모델을 가진 시스템의 개발에 극히 효과적이다. 네트워크 프로그래밍에 있어서도 소켓의 생성에서부터 종료에 이르기까지 보편화된 절차와 프로그램 구조가 존재하므로 재사용 가능한 프레임워크 형태의 라이브러리를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 Java 언어를 위한 프레임워크 형태의 네트워크 프로그래밍 라이브러리를 개발하였다. 개발된 라이브러리를 number crunching 예제에 적용하여 그 유용성을 보였으며 다른 라이브러리 시스템과도 비교하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.5B
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• pp.404-413
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• 2003

Optical Internet consists of IP domain and optical (WDM) domain, where the wavelength routing (WR) and optical burst switching (OBS) are the promising switching technologies in the optical domain. In this paper, we perform the simulations on the WR network and the OBS network, and compare their performances. It is verified from our simulations that the OBS network performs better than the WR network when the same network resources are given.

• Digital Contents
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• no.12 s.139
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• pp.56-60
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• 2004

온게임네트워크와 MBC게임은 게임 강국 코리아가 게임을 또다른 어떤 형태로 산업화할 수 있는가를 보여준 업체들이다. 이들은 세계에도 유례가 없는 게임전문 채널 사업자로서 게임이 단순한 오락거리에 머무르지 않고‘e-스포츠’로 성장하는 계기와 동력을 제공했다. 이들이 있었기에 프로 게이머가 탄생했고 게임 리그가 하나의 산업으로 성장할 수 있었다. 게임 전문 케이블 채널의 두 주자, 온게임네트워크와 MBC게임을 살펴봤다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.11a
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• pp.133-137
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• 2017

벤처캐피탈의 공동투자전략은 투자 위험의 분산과 투자 자원의 효율적 관리, 투자사에 관련된 정보비대칭 완화 관점에서 단독투자전략보다 장점이 있다. 공동투자는 다른 한편으로는 투자정보 공유 네트워크와 투자기회 확보를 위한 경쟁을 드러내 보이기도 한다. 본 연구는 2014년부터 2016년까지 3년간 공개된 한국 벤처캐피탈의 한국 스타트업에 대한 투자 정보를 수집 및 분석하여 벤처캐피탈의 투자 전략 및 네트워크에 대한 실증 분석을 수행한다. 네트워크 분석, 로지스틱 회귀분석 등을 포함한 통계적 검정을 수행한 결과 벤처캐피탈의 분야별 전문성(투자집중도), 내적역량(업력 및 전문 인력의 수), 투자 네트워크, 피투자 스타트업의 업력 모두 공동투자여부에 영향을 끼친다는 증거를 발견할 수 없었다. 본 연구의 분석 결과 한국의 벤처캐피탈이 공동투자를 결정짓는 요인은 피투자기업의 사업 분야를 제외하면 투자금액의 크기와 보유 펀드의 규모 등 자금요인이 유일했다. 이 결과가 시사하는 바는, 한국의 벤처캐피탈 대다수가 투자형태의 결정에 있어 자사의 전문성이나 피투자기업의 본연적 사업 리스크를 고려한다거나 투자 기회 정보의 공유를 통해 투자형태를 전략적으로 결정하기 보다는 단순 자금운용 측면에 경도되어 있지 않은가 하는 점이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.795-798
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• 2005

홈 네트워크(Home Network)는 가정 내에 컴퓨터 및 주변 장치, 정보 장치, 디지털 가전제품 등의 모든 장치를 하나의 통신망으로 묶어서 정보를 공유하고 제어하며 작동을 가능하게 하는 '미래형 가전 시스템'이다. 홈 네트워크는 네트워킹 기술, 기반 소프트웨어의 발전에 따라 급속히 확산되어 가고 있다. 본 연구는 홈 네트워크의 멀티미디어 세션에 참여한 참여자간의 효율적인 의사소통과 상호협력 환경의 향상을 위하여 다양한 형태로 응용의 변화를 주는 오류 관리기의 설계 및 구축이다. 제안하고자 하는 오류 관리기를 이용하면 멀티미디어 응용 개발 프레임웍에서의 오류 발생시에 객체를 동적으로 생성 및 제거함으로써 자신의 컴퓨터 시스템 상황에 맞는 세션을 진행할 수 있고, 유동적인 네트워크 트래픽에서도 진행 중인 세션을 유지시킬 수 있을 뿐만 아니라, 오류가 발생된 응용을 제외한 객체만의 조합으로 다양한 형태의 세션을 만들 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.1601-1604
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• 2000

서버 역할을 하는 컴퓨터의 네트워크 에러 발생시 그 에러가 일시적이라 할지라도 치명적인 문제를 발생시킨다. 문제를 극복할 수 있으려면 네트워크 에러를 검출하고 서버가 서비스하고 있던 내용을 다른 서버에서 대신 수행할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 이런 형태의 문제점을 극복할 수 있는 에러 검출 및 서비스 복구 시스템을 제안한다. 그리고, 네트워크상의 다수 노드들을 어떤 형태로 구성할 것인가에 대해서 기술하고 전체 노드의 에러 현황을 모니터링 할 수 있는 방법을 제시한다. 그리고 모니터링을 통해 문제가 생긴 노드들의 네트워크 에러 발생시 에러 검출(error detection) 및 복구(recovery) 방법에 대해서 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.460-463
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• 2012

유비쿼터스 네트워크 환경에서, 객체들 간의 통신은 매우 중요하다. 이 과정은 더 많은 정보의 전달을 위해 온라인 네트워크 상에서 수행되는 것이 일반적이다. 반면, 오프라인 네트워크 상에서의 데이터 통신의 경우 객체들 사이에 극히 적은 양의 정보 전송만이 가능한 것이 현실이다. 현재로서는 기존에 제시되었던 태그 인터페이스들을 활용하는 것이 비록 극소량이라 하더라도 오프라인 네트워크 상에서 객체들 사이에 데이터를 전송할 수 있는 거의 유일한 방법이다. 기존의 태그 인터페이스들 중 2 차원 이미지 코드로서 QR 코드는 태그 심벌 자체에 삽입하는 형태로 직관적 시각 정보를 부가적으로 포함할 수 있다. 그러나 물리적 공간의 제약과 오류 복원 능력의 한계로 인해 태그 내부에 부가적 시각 정보를 삽입하는 경우 그 표현은 극히 제한적이다. 모션코드는 오프라인 네트워크 상에서 객체들 사이에 더 많은 정보를 전달하기 위해 더 많은 데이터를 포함할 수 있도록 제안된 새로운 동적 태그 인터페이스이다. 본 논문에서는 모션코드에 모션코드 자체의 왜곡 없이 다양한 형태의 부가적 시각 정보를 포함할 수 있는 방법과 조건을 제안한다.