• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.109-111
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• 2014

본 논문에서는 노드의 속성정보를 통해 노드의 움직임을 예측하는 PPoP(The Path Prediction algorithm based on Probability) 알고리즘을 제안한다. 기존 이동 예측 알고리즘들은 GPS(Global Positioning System)를 사용해 노드의 이동을 학습을 통해 패턴화 하여 예측한다. 이때, 노드들이 이동 패턴을 벗어날 경우 예측률이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 스테른 게를라흐의 실험(Stern-Gerlach experiment)을 분석하여 노드의 이동성을 예측하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘에서는 노드의 이동 경로를 staore-carry-forward 방식으로 상황 인지에 의한 경로 설정 변경 예측 방법으로 이동 예측 확률 기법이다. 모의실험 결과 제안한 방법을 사용하여 노드의 이동성 및 패턴을 벗어난 상황에서도 노드의 예측 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.502-504
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• 2004

이동성이 중요시되는 네트워크에서 특정 프로토콜의 성능 평가를 위해서는 노드의 이동패턴을 정확하게 표현할 수 있는 Mobility Model이 필요하다. 노드의 연속적인 이동패턴을 필요로 하는 Mobile Ad-hoc 네트워크를 위해선 Markov process 기반의 Gauss-Markov Mobility Model이 적절하다. 그러나 맵의 엣지 부근에서 노드 이동의 부적절한 처리로 인해, 기존의 Gauss-Markov Model은 편중된 이동 패턴을 야기한다. 본 논문은 엣지 부근의 평균 이동각도를 랜덤하게 조정함으로써 기존의 모델이 가진 문제를 해결하고, 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.722-725
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• 2009

본 논문에서는 문자인식, 손등 정맥 인식 등에 이용할 수 있는 패턴인식 기법으로 입력된 패턴을 전 처리하여 세선화한 후 유일성이 보장되는 행렬로 변환하는 방법에 관하여 연구 하였다. 입력된 패턴을 세선화 한 후 노드 중심으로 노드에 연결된 에지의 체인 코드와 유크리디안 거리를 노드를 중심으로 가중치와 체인코드를 이용한 행렬을 생성하고, 생성된 행렬의 고유치를 이용하여 인식의 기본 도구로 사용하였다. 이 때 연결된 에지의 방향 코드는 설정된 문턱치 값을 초과하는 변곡에 대하여 새로운 노드를 생성하였다. 이러한 방법을 손등 정맥 패턴 인식에 적용한 결과 인식률이 매우 우수함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.71-75
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• 2003

오류 역전파 학습 알고리즘을 이용하여 영상 인식에 적용 할 경우에는 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하므로, 학습시간과 지역최소화 및 정체현상이 발생한다. 그리고 ARTI 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 측정 방법인 유사성 검증 방법과 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 좌우된다. 경계 변수의 값이 크면 입력 패턴과 저장 패턴사이에 약간의 차이만 있어도 새로운 카테고리(Category)로 분류하고, 반대로 경계 변수의 값이 적으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴들을 대략적으로 분류한다. 따라서 ART1 알고리즘을 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정하므로 인식률에 부정적인 영향을 갖는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 ART1 알고리즘과 지도 학습 방법을 결합하여 신경망의 은닉층 노드를 동적으로 변화시키는 자가 생성지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망에서 입력층과 은닉층의 학습 구조에는 ART1 알고리즘을 개선하여 적용하고, 은닉층과 출력층의 학습 구조에는 은닉층에서 승자로 선택된 노드와 출력층 노드와 연결된 가중치만을 조정하고 Delta-Bar-Delta 알고리즘을 적용한다. 제안된 방법의 학습 성능을 분석하기 위하여 학생증 영상에서 추출한 학번 패턴 분류에 적용한 결과, 기존의 신경망 학습 알고리즘보다 학습 성능이 개선됨을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.1A
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• pp.34-40
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• 2009

In this paper, we derive the average received beampattern at each receive node which is randomly distributed within a disk when considering a collaborative beanforming between transmission nodes which are randomly distributed within another disk for ad hoc sensor network. Numerical results show that the radius of disk at the transmitter determines the beamwidth of mainbeam, and the sidebeam is affected by the number of transmitter nodes. We also consider K receive groups and divide the transmit sensor modes into K groups to support each receive group using beamforming, and derive the SINR at each receive node. Finally, we investigate the effects of beampattern and interference on total sum capacity among all receive node, and numerically determine the number of transmit nodes for each group which can achieve the maximal sum capacity.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.1
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• pp.123-130
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• 2009

When we apply MLPs(multilayer perceptrons) to pattern classification problems, we generally allocate one output node for each class and the index of output node denotes a class. On the contrary, in this paper, we propose to increase the number of output nodes per each class for performance improvement of MLPs. For theoretical backgrounds, we derive the misclassification probability in two class problems with additional outputs under the assumption that the two classes have equal probability and outputs are uniformly distributed in each class. Also, simulations of 50 isolated-word recognition show the effectiveness of our method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.4
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• pp.50-50
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• 2001

IDDQ 테스트는 CMOS VLSI 회로에서 발생 가능한 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출 할 수 있는 테스트 방식이다. 본 논문에서는 CMOS에서 발생 빈도가 가장 높은 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 IDDQ 테스트 알고리즘을 이용하여 패턴 생성기를 개발하였다. 고려한 합선고장 모델은 회로의 레이아웃 정보에 의존하지 않으며, 내부노드 혹은 외부노드에 한정시킨 합선고장이 아닌 테스트 대상회로의 모든 노드에서 발생 가능한 단락이다. 구현된 테스트 패턴 생성기는 O(n2)의 복잡도를 갖는 합선고장과 전압 테스트 방식에 비해 상대적으로 느린 IDDQ 테스트를 위해서 새롭게 제안한 이웃 조사 알고리즘과 고장 collapsing 알고리즘을 이용하여, 빠른 고장 시뮬레이션 시간과 높은 고장 검출율을 유지하면서 적은 수의 테스트 패턴 생성이 가능하다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 우수한 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.5
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• pp.625-632
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• 2005

Recently, real time services have been demanding a lot and the number of mobile devices is increasing extremely. Many researchers are focusing on decreasing handoff or signaling cost, produced when mobile devices are moving around. With these efforts, HMIPv6(Hierarchical Mobile Internet Protocol Version 6) was proposed. Mobile nodes do not need to register their locations to Home Agents whenever crossing over subnets within a MAP domain. In HMIPv6, mobile nodes choose the farthest MAP without considering node mobility pattern. However, a large MAP domain is not always efficient for a slow moving node and required additional work to choose a MAP in HMIPv6. Hence, this paper proposes 'Performance Analysis of HMIPv6 applying adaptive MAP Domain Site'.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.23 no.2
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• pp.89-105
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• 2017

As the advances of technology in mobile networking and the popularity of online social networks (OSNs), the mobile social networks (MSNs) provide opportunities for marketing strategy. Therefore, understanding the information diffusion in the emerging MSNs is a critical issue. The information diffusion address a problem of how to find the proper initial nodes who can effectively propagate as widely as possible in the minimum amount of time. We propose a new diffusion scheme, called Hotspot DBC, which is to find k influential nodes considering each node's mobility behavior in the hotspot zones. Our experiments were conducted in the Opportunistic Network Environment (ONE) using real GPS trace, to show that the proposed scheme results. In addition, we demonstrate that our proposed scheme outperforms other existing algorithms.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.286-288
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• 2001

미래에는 Mobile IP의 이동 노드 사용자가 증가할 것이기 때문에 보다 효율적인 이동성 관리 기법이 필요할 것이다. 특히 이동 노드의 수가 증가함에 따라 이동성을 지원하기 위한 바인딩 갱신 메시지 수는 증가한다. 따라서 , 본 논문에서는 이동 노드의 이동성 패턴의 지역적 특성이 반영된 프로파일 정보를 이용하여 네트워크 상에서 바인딩 갱신 메시지의 라이프타임 값을 조정함으로써 바인딩 갱신 메시지의 수를 감소시킬 수 있는 프로과일 기반의 전략을 제안한다. 본 논문에서는 이동 노드의 과거 이동성 패턴 정보를 이용하여 이동 노드가 가지고 있는 프로파일의 평균 상주시간 정보를 라이프타임 값으로 설정하는 적응적 라이프타임과 이동성 정보가 없는 경우에 기존 Mobile IPv6에서 사용하는 라이프타임 값을 그대로 사용하는 디폴트 라이프타임이 존재한다. 그리고, Mobile IPv6에서의 효율적인 라우팅을 위해 프로파일 정보에 기반한 두개의 라이프타임을 효율적으로 관리함으로써 바인딩 갱신 메시지와 바인딩 요청 메시지의 수를 감소시킬 수 있으며, 상당한 통신비용 절감효과를 기대할 수 있다.