• 전기전자학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.150-159
• /
• 1998

본 논문은 필기체 한글의 특징을 추출한 후 이를 신경망을 이용하여 인식하였다. 한글의 특징 추출을 위해 $5{\times}5$ 윈도우 방법을 사용하였는데, 이는 $3{\times}3$ 윈도우 방법을 수정한 것이다. 추출된 특징을 이진화 코드로 변환하여 신경망의 입력으로 사용하며, 백프로퍼게이션 알고리즘으로 학습시켰다. 수직 모음, 수평모음, 자음 인식을 위한 3개의 신경망을 각각 구성하였고, 결과를 비교하기 위하여 3가지 학습 방법을 사용하였다. 3가지 학습 방법은 고정 코드 방법, 학습 코드 방법 I, 학습 코드 방법 II이고 학습 코드 방법 II가 가장 좋은 결과를 보였다. 이 경우 수직 모음과 수평 모음은 100%의 인식률을, 자음은 93.75%의 인식 결과를 보였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제16C권3호
• /
• pp.373-382
• /
• 2009

본 논문에서는 실시간 유비쿼터스 센서 네트워크에 적합한 MAC(medium access control) 프로토콜을 제안한다. 기존의 DCF 프로토콜은 데이터 전송을 위한 슬롯(slot)을 선택할 때 패킷 충돌로 인한 재전송이 반복될 때 마다 크기가 변하는 경쟁 윈도우(contention window) 내에서 균등 확률 분포(uniform probability distribution)를 이용한 랜덤(random) 선택 기법을 사용하지만 제안한 프로토콜에서는 센서 데이터의 전송 지연을 최대한 감소시키기 위하여 경쟁 윈도우의 크기를 고정시키고, 전송 슬롯을 보다 효율적으로 선택하도록 비 균등(non-uniform) 확률 분포를 사용하여 전송 슬롯을 랜덤하게 선정한다. 제안한 방법의 성능을 입증하기 위하여 256개의 센서가 배치된 센서 네트워크 모델을 기반으로 ns-2를 이용하여 시뮬레이션을 시행하고, 전체 센서에 발생하는 전송 평균 지연 시간이 기존의 802.11 MAC 표준에 비하여 유비쿼터스 센서 네트워크의 최적 지연 한계점(best latency bound)에 가깝게 나타남을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제35권3호
• /
• pp.192-206
• /
• 2008

작은 센서 노드로 구성되는 무선 센서 네트워크는 멀티홉으로 무선 통신을 하는 주요한 특징을 가지고 있다. 지금까지의 응용은 주기적인 형태의 비교적 단순한 센싱 데이타를 취급하는 것이 대부분 이었다. 하지만 최근 새로운 형태의 일시적이고 연속적인 버스트 데이타를 멀티홉으로 전송하는 좀 더 복잡한 응용들이 대두되고 있다. 따라서 이러한 응용을 효율적으로 지원하기 위한 전송 프로토콜에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 멀티홉 환경에서 버스트 데이타의 효율적인 전송을 위한 PIGAB(Packet Interval Gap based on Adaptive Backoff) 프로토콜을 제안하였다. 경쟁 기반 프로토콜인 PIGAB은 근원지 노드에서 동작하는 PIG(Packet Interval Gap) 제어 알고리즘과 릴레이 노드에서 동작하는 MF(MAC-level Forwarding) 알고리즘으로 구성되며, 새롭게 제안된 AB(Adaptive Backoff), CAB(Collision Avoidance Backoff), 그리고 UB(Uniform Backoff)를 기반으로 동작한다. 제안된 PIGAB 프로토콜은 이러한 알고리즘과 기법을 통해 감춰진 노드의 전송 시기를 인지하여 패킷마다의 전송 시기를 조절함으로써 멀티홉 환경에서 겪는 기본적인 문제를 해결할 수 있다. 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 PIGAB 프로토콜이 기존 방식에 비해 멀티홉 환경에서 버스트 데이타를 안정적이고 신속하게 전송하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제14권2호
• /
• pp.191-195
• /
• 2008

본 논문은 IEEE 802.11e EDCA의 성능 향상을 위해서 클래스 트래픽에 기반하여 각 클래스의 경쟁 윈도우의 크기를 동적으로 조절하는 방안을 제안한다. IEEE 802.11e EDCA는 IEEE 802.11 DCF와는 달리 서비스 차별화를 위해 네 개의 클래스 AC마다 고정된 최소 경쟁 윈도우 크기인 CWmin 값과 최대 경쟁 윈도우 크기인 CWmax 값을 적용한다. 트래픽의 특성별로 나뉜 AC의 고정된 파라미터 값은 각 AC간의 차별화를 보장하지만 네트워크 환경이 혼잡할 경우 충돌 발생 확률을 높인다. 이를 해결하기 위해 채널과 네트워크 상태를 고려하여 일정한 주기마다 계산된 충돌 확률로 CWmin 값을 조절하는 CWminAS(CWmin Adaptation Scheme)가 제안되었다. 그러나 이 방식은 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 고려하지 않았다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AC별 다른 파라미터 값으로 인해 발생되는 각 AC의 충돌 확률을 계산하고, CWmin 값을 조절하는 ACATICT(Adaptive Contention-window Adjustment Technique based on Individual Class Traffic) scheme을 제안한다. 실험 결과 ACATICT가 CWminAS보다 효율이 최대 약 10% 향상되었다.