• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.33-39
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• 2004

본 논문에서는 LVQ 네트워크의 분류성능을 향상시키기 위하여 F.C.P. Net.을 이용하여 LVQ 학습알고리즘을 설계하였다. F.C.P. Net.의 입력층과 부류층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였다. 마지막으로 패턴벡터를 부류층의 뉴런에 의해 종속부류로 분류하고, F.C.P. Net.의 부류층과 출력층 사이의 연결강도는 분류된 종속부류를 부류로 지정하는 학습을 하게 된다. 또한 부류의 수가 결정되기만 하면 입력층, 부류층, 출력층의 뉴런의 수를 결정 할 수 있도록 하였다. 제안된 학습알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 Fisher의 Iris 데이터를 학습벡터 및 시험 벡터로 사용하여 시뮬레이션 하였고, 제안된 학습방식의 분류 성능은 기존의 LVQ와 비교되어 기존의 학습방식보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.108-110
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• 2002

In this paper, a fault location algorithm is suggested for line to line faults in distribution networks. Conventional fault location algorithms use the symmetrical component transformation, a very useful tool for transmission network analysis. However, its application is restricted to balanced network only. Distribution networks are, in general, operated in unbalanced manners, therefore, conventional methods cannot be applied directly, which is the reason why there are few research results on fault location in distribution networks. Especially, the line to line fault is considered as a more difficult subject. The proposed algorithm uses direct 3-phase circuit analysis, which means it can be applied not only to balanced networks but also to unbalanced networks like distribution a network. The comparisons of simulation results between one of conventional methods and the suggested method are presented to show its effectiveness and accuracy.

• Journal of Communications and Networks
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• 제4권3호
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• pp.161-169
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• 2002

Ad hoc wireless networks involving large populations of scattered communication nodes will play a key role in the development of low power, high capacity, interactive, multimedia communication networks. Such networks must support arbitrary network connections and provide coverage anywhere and anytime. This paper partitions such arbitrarily connected network architectures into three distinct groups, identifies the associated dual network architectures and counts the number of network architectures assuming there exist N network nodes. Connectivity between network nodes is characterized as a random event. Defining the link availability P as the probability that two arbitrary network nodes in an ad hoc network are directly connected, the network connection probability $ \integral_n$(p) that any two network nodes will be directly or indirectly connected is derived. The network connection probability $ \integral_n$(p) is evaluated and graphically demonstrated as a function of p and N. It is shown that ad hoc wireless networks containing a large number of network nodes possesses the same network connectivity performance as does a fixed network, i.e., for p>0, $lim_{N\to\infty} Integral_n(p)$ = 1. Furthermore, by cooperating with fixed networks, the ad hoc network connection probability is used to derive the global network connection probability for hybrid networks. These probabilities serve to characterize network connectivity performance for users of wireless ad hoc and hybrid networks, e.g., IEEE 802.11, IEEE 802.15, IEEE 1394-95, ETSI BRAN HIPERLAN, Bluetooth, wireless ATM and the world wide web (WWW).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권7호
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• pp.1638-1656
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• 2013

The demand for multimedia streaming services is increasing rapidly. To meet this demand, there has been much research and many practical developments for providing multimedia services. A push-to-talk (PTT) service is one of the multimedia streaming services that have been deployed not only over IP multimedia subsystem (IMS) but also in peer-to-peer (P2P) overlay networks. The benefit of PTT has been demonstrated in the literature. However, the need for using PTT service in communication can be arbitrary among users, regardless what kind of PTT services they use. This demand does not support current PTT systems, so an expansion of PTT services still be limited. Moreover, the combination of PTT services in IMS and P2P networks will help operators to provide more scalable PTT services. Therefore, in this paper, we proposed a model to support PTT service interworking between IMS and P2P overlay networks. We also introduced our system design and some interworking service scenarios. We confirmed our architecture through implementation and testing.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.481-490
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• 2006

슈퍼피어 기반 P2P 네트워크는 전체 네트워크를 여러 개의 작은 서브 네트워크로 클러스터링하고 각 클러스터를 해당 그룹에 속한 노드들에 대한 정보를 가지고 있는 슈퍼피어라는 특정 노드가 관리하는 네트워크 모델로써 검색의 효율성과 네트워크 부하가 적다는 이점을 가지고 있다. 본 논문은 슈퍼피어기반 P2P네트워크에서 먼저 피어들의 정보검색, 새로운 노드 가입, 정보갱신 동의 동작으로 발생하는 메시지의 양을 기반으로 한 트래픽 비용을 클러스터 내의 비용과 슈퍼피어 간의 비용으로 측정하고, 이 두 비용을 바탕으로 다양한 네트워크 크기에 따라 트래픽 비용을 최소화할 수 있는 슈퍼피어의 개수를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.

• 전기학회논문지
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• 제61권5호
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• pp.744-752
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• 2012

In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.113-121
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• 2005

본 논문에서는 근전도 패턴인식을 수행하기 위한 혼합 LVQ 학습 알고리즘을 설계하였다. 제안된 혼합 LVQ 학습 알고리즘은 초기 참조벡터의 학습을 위해 SOM을 이용하고, LVQ 출력뉴런의 부류지정을 위하여 out-star학습법을 사용하는 변형된 C.p Net.이다. 제안된 C.p. Net.의 입력 층과 종속 클래스 층 사이의 연결강도는 SOM과 LVQ 알고리즘을 이용하여 초기 참조벡터의 설정 및 학습이 가능하게 하였고, 패턴벡터를 종속 클래스 층의 뉴런에 의해 종속 클래스로 분류하고, C.p. Net.의 종속 클래스 층과 클래스 층 사이의 연결강도는 분류된 종속 글래스를 클래스로 지정하는 학습을 하게 된다 근전도 패턴 분류를 위하여 제안된 학습알고리즘을 이용하여 시뮬레이션 되었고 기존의 LVQ 학습방식 보다 우수한 분류성공률을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권3호
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• pp.189-198
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• 2004

본 논문에서는 m${\times}$n 메쉬 연결망의 첫 행과 마지막 행에 랩어라운드 링크를 갖는 연결망 M$_2$(m,n) (m$\geq$2, n$\geq$3)의 고장 해밀톤 성질을 고려한다. 이분 그래프인 M$_2$(m,n)에 하나의 결함 링크가 발생했을 때 임의의 두 노드가 다른(같은) 집합에 속한 경우 두 노드를 잇는 길이 mn-1(mn-2)인 경로가 존재함을 보인다. ［1］에서 보인 P$_{m}$ ${\times}$C$_{n}$ 의 연구 결과와 비교하면 P$_{m}$ ${\times}$C$_{n}$ 또한 이러한 해밀톤 성질을 지닌다. 그러나 P$_{m}$ ${\times}$C$_{n}$ 이 m개의 랩어라운드 에지를 지니는 것에 반해 M$_2$(m,n)은 단지 두 개의 링크를 추가하여 이러한 해밀톤 성질을 지닌다. 또한 M$_2$(m,n)은 다차원 메쉬, 재귀원형군, 하이퍼큐브, 이중 루프 네트워크, k-ary n-큐브와 같은 여러 상호 연결망의 스패닝 부 그래프이다. 따라서 M$_2$(m,n)의 고장 해밀톤 성질은 이들 연결망들의 고장 해밀톤들 성질을 밝히는데 활용될 수 있다. 본 논문의 결과를 3차원 메쉬, 재귀원형군, 하이퍼큐브에 적용시켜 이들 연결망의 고장 해밀톤 성질들을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.451-457
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• 2006

피어-투-피어(P2P) 네트워크는 개방적, 평면적, 자율적 특성으로 인하여 참여 피어들의 악의적인 공격에 근원적으로 취약하다. 본 논문에서는 부트스트래핑(bootstrapping) 단계 및 온라인 단계에서의 악의적 피어들의 공격을 효율적으로 방어하는 문제를 다룬다. 본 논문은 부트스트래핑 단계에서 네트워크의 신뢰성 있는 노드를 이용하여 새로 가입하는 피어에게 ID 관련 정보를 안전하게 부여하는 멤버쉽 처리 프로토콜을 제시한다. 이 신뢰성 있는 노드들은 새로운 피어들이 네트워크에 참여할 때만 사용되곤 그 이외의 P2P 동작에는 관여하지 않는다. 온라인 단계에서의 공격에 대하여 본 논문에서는 P2P 오버레이를 통해 전송되는 메시지의 구조를 제안하여, 메시지 변경, 재생 공격 및 잘못된 정보를 가지는 메시지 공격들의 검출이 용이해지도록 한다 제안한 기법들은 함께 적용되어 악의적 피어들의 속임수를 억제함으로써 피어들로 하여금 네트워크의 프로토콜을 준수하게 만든다. 제안 기법들은 기본적 P2P 오버레이 모델을 가정하여 비구조적 및 구조적의 다수 P2P 네트워크들에 적용될 수 있다.