• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.35-43
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• 2012

최근 스마트 폰과 같은 다양한 단말의 보급이 확대됨에 따라 지속적인 트래픽 증가로 인해 이를 처리하기 위한 전달망 및 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 이러한 추세를 반영하여 차세대 네트워크는 다양한 스위칭 계층으로 구성되고 이를 Generalized Multi-Protocol Label Switching(GMPLS) 프로토콜로 제어하는 형태로 구성될 것이다. 그러나 다계층 네트워크에서의 장애는 보호 복구 기능들 간의 충돌을 유발하여, 복구 시간의 지연, 망 자원의 비효율적 사용 등을 초래할 수 있다. 따라서 계층별 보호 복구 기능 간의 신속한 복구 경로설정이 다계층 네트워크에서 가장 중요한 과제가 되었다. 본 논문에서는 PCE(Path Computation Element)를 기반으로 다계층, 다중 도메인 네트워크에서 최적의 트래픽 엔지니어링을 지원하기 위한 기법을 제안하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권11호
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• pp.998-1005
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• 2017

본 논문에서는 계층구조로 설계된 항공전자시스템의 체계적 검증을 위해 장비 모델을 활용하여 각 서브시스템 별 개별 검증, 다수 서브시스템들 간 통합 검증, 전체 시스템의 통합 검증 등으로 이루어진 단계적 검증 절차를 소개하였으며, 이를 기반으로 여러 단계의 시험이 1대의 통합시험환경으로 동시에 수행 가능한 다중모드 통합시험환경 개발 방안을 제안하여 기존의 순차적 시험 방식에 비해 시험 시간을 줄일 수 있음을 수학적으로 증명함으로써, 시험 효율성을 향상에 따른 검증 기간 단축과 비용 절감 효과를 입증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.291-300
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• 2005

네트워크 상에서 각 장치와 사용자들의 요구 사항에 분산 컨텐츠를 적절히 맞출 필요성이 요구되고 있고, 디지털 정보의 비소유권자의 불법적인 조작 방지 및 변형이 가해진 정보에 대해 자신의 소유권을 인증할 필요성이 제시되고 있다. 본 논문에서는 내장한 소유권 정보를 시각적으로 인식할 수 없는 강인한 워터마크 알고리즘에 중점을 두고, 직교 웨이브릿 변환을 기반으로 한 압축 영역에서 컨텐츠의 다중 계층 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 또한 대역 확산 기법을 기반으로 한 워터마크 내장 방법을 제시하고 워터마크 키를 생성한다. 실험 결과, 고의적인 영상의 변형에서 내장된 워터마크를 추출할 뿐만 아니라 영상의 부분적인 영역에서도 워터마크의 정보 추출을 보장하고, 워터마크가 내장된 영상의 정보를 더 많이 전송 받을수록 워터마크가 내장된 영상에 나타나는 BER(Bit Error Rate)의 감소를 보장한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.149-156
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• 2011

멀티캐스트 라우팅은 무선 다중 홉 네트워크에서 일대다 통신을 위하여 많은 영역에서 이용되며 멀티캐스트 그룹 멤버에게 효율적이고 공평한 통신 환경을 마련한다. 하지만 그룹 멤버의 통신 관리, 각 전송 경로간의 신호간섭 등 요인은 멀티캐스트 소스 노드에게 비교적 큰 부하를 발생시키고 전체 멀티캐스팅의 효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 "지역 기반의 계층적 멀티캐스트 라우팅 기법"이라고 하는 새로운 라우팅 기법을 제안하였다. 이 라우팅 기법은 지역 기반 라우팅 프로토콜의 속성을 기반으로 프로액티브 라우팅 기법을 지역 내부 노드 레벌의 멀티캐스팅에서, 리액티브 라우팅 기법을 지역 레벌의 경로 설정에 적용하여 설계하였다. 계층적이고 독립적인 멀티캐스팅이 서로 분리된 지역에서 작동함으로서 멀티캐스트 소스 노드의 부하를 분산시켰고 다중 경로사이의 신호 간섭을 최대한 회피하여 이상적인 멀티캐스트 전송률을 실현할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.42-48
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• 2006

본 논문에서는 해저의 이동체 사이의 효과적인 다중 초음파 데이타 통신을 위한다중 초음파 접속제어 프로토콜을 제안 하였다. 논리계층에서의 프로토콜은 모선과 수중 이동체간에 다중 채널 통신이 가능하고 논리계층간의 peer to peer 통신이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 접속제어 프로토콜은 수중 통신 시스템의 여러 가지 수중 물리적 환경에서 전파지연 시간에 무관하게 최대 수율을 보장하고 서로 다른 주파수 대역을 사용하는 다중 전송채널을 이용하여 수중에서 고속 데이터 전송의 가능함을 확인하였다.

• 정보학연구
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• 제2권1호
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• pp.1-13
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• 1999

각기 다른 크기를 가진 셀 들을 결합하여 동일한 지역을 담당하도록 구성한 다중 결합 망은 서비스의 고품질을 유지하기 위한 방법으로 높은 통화밀도를 수용하는데 있어서 매우 유용하다. 본 논문에서는 이 부분에 대해서 최근에 분포되어 있는 전 부분을 검토하고 주파수분할 다중 접근 및 시분할 다중 접근 시스템에서의 서로 다른 계층과 다중 결합 망에서의 핸드오버처리에서 예측되는 통화량 처리 성능에 따른 바람직한 스팩트럼 분배에 관한 것을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.761-765
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• 2000

CSCW 시스템은 정보 공유 구조에서 필수적인 기술로 자리잡고 있으며, 이를 위한 사용자간 공동작업 기능과 정보 공유 기능이 목표가 되고 있다. 이 연구에서는 기존의 아키텍쳐 기반 컴포넌트 검색 시스템의 다중 사용자 환경으로의 확장을 고려하였다. 다중 사용자 환경에서 새로운 소프트웨어 개발을 위한 소프트웨어 아키텍쳐 설계 과정에서 개발자들의 서로 다른 관점에서의 의견을 최대한 반영할 수 있는 방법으로 다중 계층 소프트웨어 아키텍쳐 구조를 제시하였다. 다중 사용자 환경에서 사용자간 공동작업과 그룹관리를 위해 세션관리자를 두었으며, 저장소에 저장되어 있는 아키텍쳐와 컴포넌트의 사용자 인터페이스 명세에 버전 정보를 추가함으로써 공동작업에서 사용자들에게 참조를 제공한다. 소프트웨어 아키텍쳐 설계 과정에서 생성된 새로운 아키텍쳐는 아키텍쳐 저장소와 컴포넌트 저장소에 버전 정보와 함께 추가됨으로써 이후의 소프트웨어 개발을 좀 더 효율적으로 이루어질 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권7호
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• pp.558-567
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• 2010

데이터 스트림을 위한 효율적인 예측 방법을 개발하기 위하여 많은 연구들이 진행 되어왔다. 하지만, 이들 방법들은 대부분 고정된 시간 구간에 대한 하나의 예측 결과만을 제공하고 있기 때문에 많은 경우에 다양한 시간 간격을 기초로 얻어진 예측 결과들이 다를 수 있다. 따라서 다중-간격 예측(Multi-Interval Prediction; MIP)을 위한 새로운 방법의 개발이 요구된다. 본 논문은 계층형 시간적 메모리(HTM) 기술을 이용하여 데이터 스트림을 다중-간격 기반으로 예측할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 우리는 원래의 HTM 네트워크에 새로운 노드 형태인 Zeta1LastNode를 도입하여 통합된 계층형 시간적 메모리(Integrated Hierarchical Temporal Memory; IHTM) 네트워크를 제안한다. 특히, 이 IHTM 네트워크의 계층적인 통합 특성을 이용하여, 데이터 스트림에 대한 다중-간격 예측이 효과적으로 이루어질 수 있도록 하였다. 성능 분석을 통해 IHTM이 다중-간격 예측을 함에 있어서 예측 간격이 늘어날수록 원래의 HTM에 비하여 메모리와 계산 시간의 소비를 획기적으로 줄일 수 있다는 것을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.104-109
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• 2017

본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제1권1호
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• pp.11-20
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• 2012

스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.