• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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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.

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

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권1A호
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• pp.34-40
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• 2009

본 논문에서는 반지름이 정해진 2차원 디스크 내부에 랜덤하게 분포된 다수개의 노드들이 존재하는 수신 그룹을 고려하여, 각각의 수신 노드들이 수신하는 평균 빔패턴을 도출하였다. 수치적 실험으로부터 송신단의 디스크의 반지름이 빔패턴이 빔폭(beamwidth)를 결정하며, 송신 노드의 수가 sidelobe의 평균에 영향을 주는 것을 볼 수 있었다. 또한 이러한 모델을 더욱 일반화 하여, 다수의 센서 노드들로 구성된 K개의 수신그룹들과, K개의 수신그룹으로 서로 다른 신호를 전송하기 위해 송신단을 K개의 그룹으로 나누어 빔포밍 하는 시스템을 고려하였다. 이 경우, 각 수신그룹간에 간섭신호가 발생하게 되는데, 본 논문에서 유도한 평균 빔패턴을 이용하여 각각의 수신 노드에서의 수신 SINR(signal-to interference-plus-noise ratio)을 도출하였다. 마지막으로, 수신단간의 빔패턴과 간섭 신호가 시스템의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 성능의 지표로 각각의 수신 노드들의 용량(capacity)을 더한 총용량(sum capacity)를 사용하였고, 두 개의 수신 그룹을 고려할 때, 보다 좋은 성능을 갖게 되는 빔패턴을 갖도록 하는 각 그룹의 송신단 노드의 수를 수치적 실험으로부터 유도하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.123-130
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• 2009

일반적으로 다층퍼셉트론을 패턴인식 문제에 적용할 경우 클래스 당 하나의 출력 노드를 배정하고, 이 출력 노드의 인덱스가 입력 패턴의 클래스를 뜻하도록 한다. 이 논문에서는 이와 달리 다층퍼셉트론의 성능 향상을 위하여 클래스 당 출력노드 수를 증가시키는 방법을 제안한다. 두 개의 클래스 문제를 대상으로 클래스 발생확률이 동일하고 각 클래스 내에서 출력노드가 균일분포를 지닌다는 가정 하에, 이 방법의 효용성을 확률론적인 유도를 통하여 증명하였다. 그리고, 50개의 고립단어 인식의 시뮬레이션으로 출력노드를 증가 시킬 경우 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권4호
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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.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권5호
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• pp.625-632
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• 2005

최근 실시간성이 요구되는 서비스나 이동 단말기의 폭증으로 인하여 노드 이동 시에 발생하는 핸드오프나 시그널링 비용을 줄이기 위해 제안된 프로토콜이 HMIPv6이다. HMIPv6에서 이동 노드가 동일한 MAP도메인 영역내외 서브넷들을 이동할 시에는 대응 노드나 흠 에이전트에 위치 등록을 수행할 필요가 없으며, 단지 MAP에게만 그 위치를 등록하게 된다 그러나, HMIPv6에서 선택한 거리기반 MAP 선택 방법에서는 이동 노드 패턴에 관계없이 이동 노드에서 거리가 가장 먼 MAP을 선택하여 큰 크기의 MAP 도메인이 형성되도록 하는데 이러한 경우, MAP 선택을 위한 오버헤드와 그 사이의 핸드오프 딜레이가 발생하며 비효율적으로 항상 큰 크기의 MAP 도메인이 형성된다. 따라서, 본 논문에서는 이동 노드의 한 서브넷 내의 상주시간에 따라 이동 노드의 이동 패턴을 고려하여 노드마다 다른 크기의 MAP 도메인이 형성되도록 하는 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.89-105
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• 2017

모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (3)
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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.