• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.695-697
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• 2012

Zigbee와 같은 무선 네트워크에서 전력 절감을 위하여서는 슈퍼프레임을 구성하는 비콘주기내에서 액티브구간과 인액티브구간으로 운용될 시 전력 소모를 줄이기 위하여 네트워크의 트래픽 특성과 부하 정도에 따라 액티브 구간을 적응 제어하는 방법이 제안되었다. 제안 방법에 따른 성능을 분석하여 전력 소모가 감소하여 보다 효과적인 센서 네트워크를 구축할 수 있음을 보인다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.5
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• pp.51-61
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• 2019

보안은 5G 이동통신 네트워크의 성공적인 정착을 위한 필요충분조건이다. 5G 보안의 중요한 표준으로 3GPP (3rd Generation Partnership Project)의 보안 담당 워킹그룹인 SA3는 3GPP 5G 보안구조를 제시하였다. 특히, 3GPP 5G 보안구조는 Extensible Authentication Protocol (EAP) 인증 프레임워크를 채택함으로써 이기종의 다양한 인증 기법과 자격증명을 용이하게 포용할 수 있는 유연성을 갖추었다. 서비스 융합 네트워크를 지향하는 5G의 비전을 고려할 때, EAP 인증 프레임워크는 보안측면에 있어서 매우 중요한 전략이라고 볼 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 3GPP 5G 보안구조를 위한 EAP 인증 프레임워크를 고찰한다. 이를 위해, 1차 인증을 위한 EAP 기반의 인증 프로토콜 EAP-AKA'을 면밀히 검토하면서 1차 인증에서의 EAP 인증 프레임워크 적용방안을 분석한다. 아울러, 2차 인증을 위한 EAP 인증 프레임워크의 적용과 네트워크 슬라이싱 (Network Slicing)과의 연동을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.778-781
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• 2013

브리지 시스템은 무선 연결이 도달하지 않는 PAN(Personal Area Network)으로 구성되는 센서 네트워크간에 브릿지 기반 IP 네트워크를 통하여 PAN간 연결성을 제공한다. 브리지 시스템의 IP 연결(connectivity)은 센서 노드에 트랜스페어런트(transparent)하며, 둘 이상의 네트워크 사이의 통신을 지원하기 위하여 이종망간 트래픽에 대한 변환, 매핑, 변경 기능 등을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.113-116
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• 2021

일반적으로 딥러닝 기반의 객체 검출(Object Detection)기법은 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 입력된 영상의 특징(Feature)을 추출하여 이를 통해 객체 검출을 수행한다. 최근 자연어 처리 분야에서 획기적인 성능을 보인 트랜스포머(Transformer)가 영상 분류, 객체 검출과 같은 컴퓨터 비전 작업을 수행하는데 있어 경쟁력이 있음이 드러나고 있다. 본 논문에서는 YOLOv4-CSP의 CSP 블록을 개선한 one-stage 방식의 객체 검출 네트워크를 제안한다. 개선된 CSP 블록은 트랜스포머(Transformer)의 멀티 헤드 어텐션(Multi-Head Attention)과 CSP 형태의 공간 피라미드 풀링(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 연산을 기반으로 네트워크의 Backbone과 Neck에서의 feature 학습을 돕는다. 본 실험은 MSCOCO test-dev2017 데이터 셋으로 평가하였으며 제안하는 네트워크는 YOLOv4-CSP의 경량화 모델인 YOLOv4s-mish에 대하여 평균 정밀도(Average Precision, AP)기준 2.7% 향상된 검출 정확도를 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.66-67
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• 2020

본 논문에서는 기 구축된 케이블 방송망 인프라 교체에 따른 경제적 부담을 줄이면서도 효과적으로 네트워크 개선 및 진화가 용이하도록 가입자에 근접한 지점까지 전송 장치를 위치하는 방법을 제안한다. 최근 들어 케이블 방송망은 융합화, 지능화, 개인화 형태로 발전하는 미래 방송·통신 서비스의 수요 충족에 한계를 보이고 있어 이를 해결하기 위한 전송 기술의 개발 및 네트워크 진화 등이 요구되고 있는 실정이다. 국내 케이블 방송 사업자들도 네트워크 개선 및 신규 서비스 도입 등의 노력을 시도하고 있으나 기존에 설치 및 구축된 케이블 방송·통신 인프라의 전반적인 교체에 따른 경제적 부담이 걸림돌이 되고 있다. 제안한 방법에서는 전송 장비를 셀인입점으로 이동함으로 셀 분할 비용을 절감할 수 있으며 향후 셀인입점 이후의 종단 망만 업그레이드함으로써 네트워크의 개선이 가능한 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.383-385
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• 2024

이동통신 분야 사실표준화 기구인 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서는 기존의 5G 이동통신 기술을 향상시키기 위한 5G-Advanced 연구를 시작했다. 5G 및 5G-Advanced 시대에 접어들면서 네트워크를 향상시키기 위한 다양한 요소기술들이 등장하였지만, 이러한 기술 변화에 비례하여 네트워크를 위협하는 공격 표면들이 증가할 것으로 예상된다. 점진적인 네트워크 보안 위협에 대응하기 위해 보안 기술은 에드온(Add-on) 형태로 개발되었지만, 이는 이동통신시스템에서 보안 기술의 신뢰성을 낮추고 네트워크에 대한 보안 품질을 보장하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 5G-Advanced에서 사용되는 N2/N3 인터페이스에서 발생가능한 DoS(Denial of Service) 공격에 대해 실험하고 분석한다. 분석 결과는 5G-Advanced 이동통신시스템의 공격 표면을 나타내고 보안 내재화의 필요성을 강조한다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.25 no.3
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• pp.1-24
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• 2017

With the rise of internet of things (IoT), there have been several studies to analyze the technological trend and technological convergence. However, previous work have been relied on the qualitative work that investigate the IoT trend and implication for future business. In response, this study considers the patent information as the proxy measure of technology, and conducts a quantitative and analytic approach for analyzing technological convergence using patent co-classification analysis and text mining. First, this study investigate the characteristics of IoT business, and characterize IoT business into four dimensions: device, network, platform, and services. After this process, total 923 patent classes are classified into four types of IoT technology group. Since most of patent classes are classified into device technology, we developed a co-classification network for both device technology and all technologies. Patent keywords are also extracted and these keywords are also classified into four types: device, network, platform, and services. As a result, technologies for several IoT devices such as sensors, healthcare, and energy management are derived as a main convergence group for the device network. For the total IoT network, base network technology plays a key role to characterize technological convergence in the IoT network, mediating the technological convergence in each application area such as smart healthcare, smart home, and smart grid. This work is expected to effectively be utilized in the technology planning of IoT businesses.

• Review of Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.43-49
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• 2004

유비쿼터스 기술은 언제, 어디에서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크 개념으로 정립되어가고 있다. 디지털 지식 기반을 통하여 통신과 방송이 융합되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변하고 있으며, 유비쿼터스 네트워크를 통하여 개인의 생활 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하고 있다(중략)

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2001.06a
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• pp.13-16
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• 2001

논문에서는 인터넷을 이용한 응용분야 중에서 원격으로 네트워크의 트래픽을 모니터링함에 있어서 시간이 흐름에 따라서 메모리의 증가를 요구하지 않는 Robin Database 방식을 이용한 방법에 대한 응용 연구 방법을 기술하였다. 먼저 기본적인 RRDtool을 이용하여 트래픽 모니터링 데이터베이스 구조 설계를 구현한 과정을 기술하였고, 데이터의 모니터링을 위한 모니터링 프로그램으로서 Perl 스크립트 언어를 이용한 작업 과정을 보려다. 마지막으로 본 연구결과를 통하여 구축된 트래픽 모니터링 시스템을 이용하여 실제 트래픽을 모니터링한 결과를 실험 결과에 제시하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.12 no.2
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• pp.113-118
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• 2011

In this paper, we develop a speaker gender classification technique using collaborative sensor fusion for use in a wireless sensor network. The distributed sensor nodes remove the unwanted input data using the BER(Band Energy Ration) based voice activity detection, process only the relevant data, and transmit the hard labeled decisions to the fusion center where a global decision fusion is carried out. This takes advantages of power consumption and network resource management. The Bayesian sensor fusion and the global weighting decision fusion methods are proposed to achieve the gender classification. As the number of the sensor nodes varies, the Bayesian sensor fusion yields the best classification accuracy using the optimal operating points of the ROC(Receiver Operating Characteristic) curves_ For the weights used in the global decision fusion, the BER and MCL(Mutual Confidence Level) are employed to effectively combined at the fusion center. The simulation results show that as the number of the sensor nodes increases, the classification accuracy was even more improved in the low SNR(Signal to Noise Ration) condition.