• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.11A
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• pp.1113-1119
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• 2007

In this paper, first, we proposed various possible candidate schemes for determining initial sleep window size and varying sleep window size in sleep mode for power saving class I of IEEE 802.16e. Then, we analyzed and compared the power saving performances of those schemes. The schemes used for the comparisons are EICV of IEEE 802.16e, and other comparable schemes such as EIED, EILD, LIED and LILD. Experimental results show that LILD and EIED outperform other comparable schemes. Especially, EIED shows the better performances for the case of high traffic intensity environments, while LILD does for the low traffic intensity case.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.271-273
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• 2000

본 논문에서는 TCP 수신자가 지연 ACK 옵션(Delayed ACK Option)을 사용할 경우에 TCP 송신자에게 발생하는 성능 저하요인들을 분석하고 다음과 같은 해결책을 제시하였다. 먼저, 느린 시작 구간(Slow Start phase) 처음에 생기는 ACK 타임아웃은 큰 초기 윈도우(large initial window)또는 1-bit 마킹 기법을 통해 해결할 수 있다. 그리고, 느린 시작 구간과 혼잡 회피 구간(Congestion Avoidance phase)에서 혼잡 윈도우(cwnd)가 천천히 증가하는 문제는 적절히 바이트 카운팅 기법을 사용함으로써 해결할 수 있다. 마지막으로, 송신자가 버스트(burst)한 데이터를 네트웍에 발생시키는 문제는 트래픽을 평활(pacing)함으로써 해결할 수 있다. 또한 본 연구에서는 분석적 모델링을 통하여 TCP가 보내는 평균 전송률을 구하였으며 이 결과는 TCP에 친화한 전송률 기반 전송방법(TCP Friendly Rate Based Control)에 응용될 수 있을 것이다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제시한 방법의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.307-315
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• 2010

Although a substantial amount of studies have been carried out in order to improve the performance of IEEE 802.11, most of them focused on how to slowly decrease the Contention Window size, instead of resetting it to its initial value. Slow decreasing of the window size reduces the collision probability and increases the channel throughput. Therefore, it is difficult to achieve good results in a heterogeneous network which coexists with the original DCF. For instance, a Gentle DCF(GDCF) has good performance in a homogeneous environment, while it can hardly transmit frames in a heterogeneous environment including the original DCF. It is because the slow decreasing of the window size reduces the transmission probability. In this paper, we propose a Fast Recovery DCF(FRDCF) to solve this problem. In the FRDCF, the reset mechanism of the original DCF is maintained to keep the transmission probability high, while a new counter is used to enhance the performance of the wireless LAN. We prove that, compared with the GDCF, the FRDCF has better performance in a heterogeneous wireless LAN.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.24-26
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• 1999

본 논문에서는 주어진 윈도우에 대하여 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어를 구성하는 기본 요소인 인출율과 연산 유닛의 개수로 표현되는 성능 예측 모델을 제시하였다. 이때, 수퍼스칼라 프로세서에서 실행되는 벤치마크 프로그램은 매 싸이클당 각 명령어 개수가 시행되는 확률과 분기 예측 정확도에 의하여 특성화된다. 초기의 실험으로 각종 파라미터를 획득한 후에는 다양한 연산유닛과 인출율을 갖는 수퍼스칼라 프로세서의 성능을 본 논문에서 제안하는 모델에 의하여 간단하게 구할 수 있다. 명령어 자취 모의실험(trace-driven simulation)으로 측정한 성능과 본 논문에서 제안하는 성능 예측 모델에 의한 성능을 비교한 결과, 3.8%의 평균오차를 기록하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.211-213
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• 2013

TCP는 네트워크에서 손실 없이 데이터를 전송하는 전송 프로토콜이다. TCP는 전송 초기에 대역폭을 알지 못하는 상황에서 혼잡 윈도우의 지수적 증가를 통하여 전송하는 슬로우 스타트 단계를 수행한다. 지수적 증가의 특성으로 말미암아 폭주 가능성이 발생하고, 이는 네트워크의 변동성이 심할수록 가중된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 Hybrid Start 방법을 개선한 통계적 슬로우 스타트 방법을 제안하며 이를 통하여 TCP 성능을 개선한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07a
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• pp.898-900
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• 2005

모듈러 멱승은 양수 x, E, N에 대하여 $x^Emod$ N로 정의된다. 모듈러 멱승 연산은 대부분의 공개키 암호화 알고리즘과 전자서명 프로토콜에서 핵심적인 연산으로 사용되고 있으므로, 그 효율성은 암호 프로토콜의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 모듈러 멱승 연산에 필요한 곱셈 수를 감소시키기 위하여, 슬라이딩 윈도우를 적용한 CLNW 방법이나 VLNW 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 조합론(combinatorics)에서 많이 응용되는 그래프 모델을 모듈러 멱승 연산에 적용할 수 있음을 보이고, 일반화된 그래프 모델을 통하여 VLNW 방법보다 더 적은 곱셈 수로 모듈러 멱승을 수행하는 방법을 설명한다. 본 논문이 제안하는 방법은 전체 곱셈 수를 감소시키는 새로운 블록들을 일반화된 그래프 모델의 초기 블록 테이블에 추가할 수 있는 초기 블록 테이블의 두 가지 확장 방법들로써, 접두사 블록의 확장과 덧셈 사슬 블록의 확장이다. 이 방법들은 새로운 블록을 초기 블록 테이블에 추가하기 위해 필요한 곱셈의 수와 추가한 뒤의 전체 곱셈 수를 비교하면서 초기 블록 테이블을 제한적으로 확장하므로, 지수 E에 non-zero bit가 많이 나타날수록 VLNW 방법에 비해 좋은 성능을 보이며 이는 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.127-130
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• 2006

본 논문에서는 MPEG-7 의 특징 기술자를 이용하고, 초기 중요도 가중치를 고려한 관심영역(ROI: Region-Of-Interest) 기반의 의료 영상 검색 시스템을 제안한다. 의료 영상에서 의미 없는 배경 부분을 제거하고, 영역 추출 처리 시간을 줄이는 관심 윈도우(AW: Attention Window)를 생성하여 관심 영역 세그먼테이션을 수행한다. 또한 인간 시각에 부합하는 검색 성능의 향상을 위해 특징 벡터 거리 계산에서 영역의 초기 가중치를 설정하였다. 실험에서 구현된 시스템은 의료 영상을 효과적으로 찾아내며, 조합된 특징과 가중치를 이용한 유사도 측정으로 검색 성능이 향상됨을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2014.11a
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• pp.239-240
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• 2014

$In_2O_3$에 Sn이 도핑된 Indium Tin Oxdie (ITO)는 높은 전기전도성 및 광투과율을 가지므로 터치센서, 태양전지, 스마트 윈도우, 플렉시블 디스플레이등의 수많은 광전자 소자에 필수적이다. 특히 스마트산업이 발전함에 따라 Touch Screen Panel (TSP) 에 적용되는 터치용 고품질 초박막 ITO의 수요가 증가하고 있다. 그러나 초박막 ITO 필름은 얇은 두께로 인해 낮은 결정성을 가지기 때문에 높은 전기전도성을 확보하기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 결정성을 향상시키기 위하여 초기 박막 성장 메커니즘에 영향을 주는 인자를 제어하는데 목표를 두었으며 이러한 박막 초기의 성장에 영향을 미치는 인자들 중 자장강도를 변화시킴으로써 플라즈마 임피던스를 조절하였다. 그 결과 전기적 특성 및 광학적 특성은 자장강도에 매우 의존함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.1
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• pp.81-94
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• 1998

In order to extract the contour of interesting object in the image, Kass suggested the Active Contour Model called "Snakes". Snakes is a model which defines the contour of image energy. It also can find the contour of object by minimizing these energy functions. The speed of this model is slow and this model is sensitive of initialization. In order to improve these problems, Gunn extracted the accurate contour by using two initialization. and operated to less sensitive of initialization. This method could extract more accurate contour than the existing method, but it had no effect in the speed and it was sensitive of noise. This paper applied to the Energy Minimization Algorithm about only the pixel within the window applying the window of 8$\times$8 size at each contour point consisting Snakes in order to solve these problems. The method offered in this paper is applied to extract the contour of original image and cup image added to gaussian noise. By tracking the face using this offered method, it is applied to virtual reality and motion tracking. tracking.