• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.11B
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• pp.673-684
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• 2007

In this paper, we introduce an FARNS (Flooding algorithm with Adaptive Retransmission Nodes Selection). It is an efficient cross layer-based flooding technique to solve broadcast storm problem that is produced by simple flooding of nodes in wireless sensor network. FARNS can decrease waste of unnecessary energy by preventing retransmission action of whole network node by deciding retransmission candidate nodes that are selected by identification in MAC and distance with neighborhood node through received signal strength information in PHY. In simulation part, we show the results that FARNS has excellent performance than the other flooding schemes in terms of broadcast forwarding ratio, broadcast delivery ratio, number of redundancy packets and overhead. And FARNS can adjust of node ratio for retransmission operation, it can solve broadcast storm problem as well as meet the requirements of various network environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.412-414
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• 2005

무선 랜 표준인 IEEE 802.11은 원래 best effort service를 위해 탄생된 기술이기 때문에 QoS(Quality of Service)에 대한 연구가 부족했다. 무선 랜에서는 기존 유선 랜보다 한정된 자원과 희박한 bandwidth, 다양한 노드들의 채널 공유로 인해 QoS를 보장하기가 어렵다. 이를 보완하기 위한 연구가 IEEE 802.11e 워킹그룹에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 충돌방지를 위한 CSMA/CA 알고리즘의 back-off값 설정을 매개변수를 두어 idle 시간을 조정함으로써 QoS를 보장하는 알고리즘을 제안한다. 특히, QoS가 요구하는 패킷전달 간격 임계값(threshold)에 따른 매개변수를 조절하여 contention window 크기를 달리 조정함으로써 QoS를 요구하는 노드들의 수에 상관없이 균일한 서비스 성능을 유지하도록 한다. 이 때, 매개변수 값의 선택은 QoS를 제공하는 노드들의 서비스 성능 뿐 아니라 best effort service만을 제공해도 되는 일반 노드들의 서비스 성능도 함께 고려할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.422-424
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• 1999

본 논문에서는 질감 특징과 신경회로망을 이용한 유방암조직영상의 분할 방법을 제안한다. 신경회로망의 입력 노드에 사용될 질감 특징을 얻기 위해 10개의 영상에 대해 각 영역(양성세포핵, 음성세포핵, 배경)에서 10개씩의 화소를 선택하고, 그 화소를 중심으로 하는 5$\times$5 영역 30개를 획득, 총 300개의 영역에 대해 R, G, B 각각의 밴드에서 18개의 질감특징을 추출한다. 54개의 입력노드, 28개의 은닉노드, 3개의 출력노드의 구조를 가진 신경회로망을 구성하고, 역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 최대오차율이 10-3보다 작을 때까지 학습시킨다. 학습에 의해 획득되어진 분류기를 이용하여 유방암 조직 세포영상을 양성세포핵, 음성세포핵, 배경부분으로 자동 분할한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.1199-1202
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• 2006

대규모 무선 이동 Ad-hoc 네트워크 환경에서는 고정 인프라가 구축된 이동통신 시스템과는 달리 노드의 이동, 에너지 문제 및 에러 등 예외적인 상황 변화로 인한 문제가 다른 네트워크에 비해 잦은 문제가 발생 할 수 있다. 네트워크 환경에 따른 적합한 경로 설정 알고리즘을 선택하고 소스 노드에서 목적지 노드로의 패킷 전송을 위한 경로 설정 후 에러 발생 시 사라진 경로 복구를 위한 최적 경로 재설정 방법 및 효율적 전송 방법을 제안한다. 대규모 이동 노드로 구성된 Ad-hoc 네트워크에서 효율적인 전송 프로토콜인 DSR 라우팅 프로토콜을 이용하고, 에러 발생으로 인한 경로 재설정 시 빠른 경로 복구를 위한 제안된 경로 재설정 방법을 통하여 패킷 전송 지연을 최소화 할 수 있다. 제안된 경로 재설정 방법은 규모가 클수록 기존 방법보다 효과가 큰 경로 재설정 방법이다.

• 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 Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.268-270
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• 2001

현재 ad hoc의 연구 방향은 무천 기반의 패킷 라우팅에 관련된 것이 대부뿐 이러 네트워크 토폴로지 생성에 대한 연구는 거의 진행된 것이 없다. 현재 대부분의 ad hoc 네트워크는 대표적인 싱글 채널 방식인 broadcast 기반의 무선 미디어 방식을 물리적 계층을 사용하며, 이를 기반으로 이동 노드의 무선 범위 제한을 극복하기 위한 형태로 네트워크 토폴로지를 형성한다. 블루투스(B1uetooth)는 frequency hopping(FH) 방식을 사용하므로 연결 설정 과정에서 동기화 과정이 반드시 요구되며, ad hoc 네트워크을 형성을 위해 다중 채널을 사용한다. 따라서 블루투스와 같이 다중 채널을 물리적 계층으로 사용하는 네트워크에서는 싱글 채널 방식과 달리 명시적으로 토폴로지를 형성하기 위한 메커니즘이 요구된다. 본 논문에서는 다중 채널과 블루투스가 탑재된 노드의 이질적 특성을 고려한 스캐터넷(Scatternet) 구성 메커니즘을 제안한다. 본 메커니즘은 칵 노드의 전력 상태와 이동성 정보를 바탕으로 스캐터넷의 마스터와 브리지 노드틀 선택 함으로서 효율적인 네트워크 토플로지를 구성한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06d
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• pp.356-361
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• 2008

유비쿼터스 환경에서 이동 에이전트는 데이터 전송, 네트워크 지연 및 대역폭 오버헤드와 같은 네트워크 문제의 해결 대안으로 사용되어 왔으나 동적 환경변화 및 이주비용에 대한 특징을 고려하는 문제와 정적으로 결정된 순서로 노드를 이주하는 순차 구조로서 네트워크 부하, 노드 장애 및 서비스 부재와 같은 문제들은 여전히 이동 에이전트 성능에 관련된 밀접한 문제로 남아있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이동 에이전트의 성능에 주요한 영향을 미치는 문제를 하이브리드 이주 기법을 통해 해결하고자 하며 이를 위한 구조를 설계한다. 제안 기법은 순차와 병렬 이주 기법을 통합한 것이며 노드의 이주 스케줄 정보는 네이밍 에이전트의 메타데이터에 의해 결정된다. 이를 위해 이주 스케줄 정보의 생성 및 갱신에 대한 내용을 기술하며 이동 에이전트 복제를 통한 병렬 이주 기법과 선택적 이주 노드를 결정하는 이주 기법을 통합한 하이브리드 이주 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.183-186
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• 2012

To process continuous queries on a sensor network, it is required to transfer query predicates and build a query index on each sensor node. However, if we transfer query predicates to all sensor nodes, it makes the number of messages for query predicates increase. In this paper, we propose the scheme to construct the tree based relationship structure using data region of the sensor node and select the target nodes to transfer query predicates. we also implement the tree based relationship structure and measure the number of messages for sending predicates.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1749-1752
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• 2005

하드웨어/소프트웨어 통합설계에서 기존의 FDS(Force-Directed Scheduling)를 응용하는 모든 방법들은 분포 그래프를 기반으로 분할을 수행하는데, 이들의 문제점은 입력테이블의 특정한 설계방법에서 구현이 불가능한 노드가 존재할 때에는 분할의 해가 존재함에도 불구하고 분할의 해를 찾지 못하는 경우나 다양한 해가 존재함에도 불구하고 탐색공간을 충분히 고려하지 못하는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 입력테이블의 여러 가지 설계방법에서 구현이 불가능한 노드가 복합적으로 존재하는 경우에도 분포그래프를 생성하고 생성된 분포 그래프의 노드별 힘을 계산하여 분할이 가능하게 하였다. 제안 방법은 비용테이블에서 특정한 구현방법으로의 매핑이 불가능한 경우에는 최소 실행시간을 갖는 구현방법을 임의로 선택해서 분포그래프를 생성하여 분할할 수 있도록 하였다. 제안방법의 실험 결과는 기존의 FDS 응용 방법들보다 개선된 알고리즘 실행시간과 더불어 여러개의 노드에 대해 불가능한 구현 방법이 복합적으로 존재할 때에도 분할이 가능함을 보인다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.12a
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• pp.98-104
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• 2004

이동체 데이터베이스에서 이동체의 과거 궤적을 저장하기 위해 메인 메모리 기반 색인을 이용하면 시간이 지남에 따라 데이터의 방대함으로 인해 주어진 메모리 용량이 부족하게 될 수 도 있다. 이를 해결하기 위해서는 메인 메모리에 상주하는 색인의 일부를 계속해서 디스크로 이주하는 정책이 필요하다. 이런 이주 정책을 지원하는 메인 메모리 이동체 색인이 통합 색인이다. 기존 통합 색인의 색인 이주 정책인 이동 서브트리 정책은 시간 축으로 가장 오래된 엔트리를 seed 노드로 선정하여 이동 서브트리를 구성한다. 이때 항상 시간적으로 가장 오래된 노드만을 디스크로 옮김으로써 과거에 대한 질의 시 비효율적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 이주를 위한 서브트리 구성에 필요한 seed 노드를 선택하기 위해, 질의 및 삽입 시에 참조되는 단말 노드들을 유지하는 LRU 버퍼를 이용한 색인 이주 정책을 제시한다. 이를 바탕으로 메인 메모리 기반 색인의 장점과 메모리 용량 부족의 문제를 해결한 통합색인을 구현하고, 다양한 성능 평가를 통하여 제시된 이주 정책이 기존의 이주 정책에 비해 삽입 성능뿐만 아니라 영역 질의에서도 우수함을 보인다.