• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권5호
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• pp.353-360
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• 2004

This paper considers reinforcement learning control with the self-organizing map. Reinforcement learning uses the observable states of objective system and signals from interaction of the system and environment as input data. For fast learning in neural network training, it is necessary to reduce learning data. In this paper, we use the self-organizing map to partition the observable states. Partitioning states reduces the number of learning data which is used for training neural networks. And neural dynamic programming design method is used for the controller. For evaluating the designed reinforcement learning controller, an inverted pendulum on the cart system is simulated. The designed controller is composed of serial connection of self-organizing map and two Multi-layer Feed-Forward Neural Networks.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.684-694
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• 2019

Information spread in networks is universal in many real-world phenomena such as propagation of infectious diseases, diffusion of a new technology, computer virus/spam infection in the internet, and tweeting and retweeting of popular topics. The problem of finding the information source is to pick out the true source if information spread. It is of practical importance because harmful diffusion can be mitigated or even blocked e.g., by vaccinating human or installing security updates. This problem has been much studied, where it has been shown that the detection probability cannot be beyond 31% even for regular trees if the number of infected nodes is sufficiently large. In this paper, we study the impact of an anti-information spreading on the original information source detection. We consider an active defender in the network who spreads the anti-information against to the original information simultaneously and propose an inverse Voronoi partition based inference approach, called Voronoi Inference to find the source. We perform various simulations for the proposed method and obtain the detection probability that outperforms to the existing prior work.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권2호
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• pp.22-30
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• 2023

The portable mobile devices with high performance and high speed 5G network activate and explode the demands for ubiquitous information services that remove the limitations of time for the communication and places to request for the information. NN (Nearest Neighbor) search is one of the most important types of queries to be processed efficiently in the information services. Various indexes have been proposed to support efficient NN search in the wireless broadcast system. The indexes adopting Hilbert curve, grid partition or Voronoi diagram enable the clients to search for NN quickly in the wireless broadcast channel. It is necessary that an efficient means to evaluate the performances of various indexes. In this paper, we propose an open framework that can adopt a variety of indexing schemes and evaluate and compare the performances of them. The proposed framework is organized with open and flexible structure that can adopt hybrid indexing schemes extensible to Voronoi diagram as well as simple indexing schemes. With the implemented framework, we demonstrate the efficiency and scalability and flexibility of the proposed framework by evaluating various indexing schemes for NN query.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.281-285
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• 2008

우리는 센서 네트워크의 전체적인 수명을 최대화하기 위한 라우팅 알고리즘을 제안한다. 우리는 매우 복잡한 환경의 센서네트워크를 대상으로 한다. 복잡한 환경은 빌딩 내부 또는 복잡한 도심에 센서 네트워크가 배치될 수 있다는 점에서 실생활에 바로 적용 가능한 환경이다. 복잡한 환경에서는 한정된 공간에 많은 장애물이 놓이기 때문에 장애물들 사이에 낀 좁은 공간들이 있다는 특징을 가진다. 좁은 공간에 놓인 센서 노드는 매우 빈번히 라우팅 경로로 선택되기 때문에 에너지 소비가 많이 예상된다. 이러한 연결노드(relay node)는 주변에 자신이 수행하는 역할을 대신해줄 대안의 노드가 적기 때문에 에너지 고갈 시 네트워크 분할(partition)의 문제로 이어질 수 있다. 네트워크 분할은 네트워크에 다른 센서 노드들의 에너지가 아직 충분하다 할지라도 분할로 인해 데이타를 전송할 수 없는 문제를 야기한다. 따라서 우리의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위하여 네트워크 분할과 직결된 연결노드의 에너지를 고려하여 네트워크가 최대한의 수명을 가질 수 있게 하는 라우팅 프로토콜을 제한한다. 우리가 제안하는 라우팅 알고리즘은 크게 가중 그래프(weighted graph)를 통한 네트워크 추상화(abstraction)과정과 에너지 추정(estimation) 알고리즘을 거친다. 가중 그래프는 전체 토폴로지를 고려하여 목적지까지 이르는 모든 길에 대한 정보를 알려주고, 에너지 추정 알고리즘을 통해 추가적인 통신 비용 없이 라우팅 정보를 유지할 수 있다. 본 논문에서는 전체적 지형의 추상화된 정보를 기반으로 사용 빈도가 높은 노드의 에너지를 관찰, 보호함으로써 전체적인 네트워크의 수명을 연장 및 라우팅 복잡도를 낮추는 라우팅 프로토콜을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권1호
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• pp.37-48
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• 2004

인터넷의 성장과 함께 자바 네트워크 응용서비스가 빠른 속도로 증대되고 있다. 이러한 응용서비스는 일시적으로 네트워크가 분할되거나, 또는 특정 프로세스가 실패하더라도 투명하고도 안정적이며, 지속적으로 제공되는 것이 바람직하다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 다수의 그룹통신 시스템이 개발되어 왔다. 그러나 기존의 자바 그룹통신 시스템은 Extended Virtual Synchrony를 지원하지 못하거나 선입선출(FIFO), 인과(causal), 전체(total) 그리고 안전(safe) 순서 전달서비스와 같은 다양한 메시지 전달방식을 지원하고 있지 않다. 본 논문에서는 그룹 멤버간의 다양한 메시지 전달방식과 Extended Virtual Synchrony 모델을 지원하는 JACE 자바 그룹통신 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술한다. JACE 시스템은 다양한 방식으로 쌓을 수 있는 다수의 프로토콜 모듈로 구성되어 있다. 개발된 JACE 시스템을 이용하여 웹 서비스에 대한 정보를 등록하고 발견할 수 있는 UDDI 레지스트리가 자바를 이용하여 실험적으로 구현되었다.

• Spatial Information Research
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• 제23권3호
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• pp.113-122
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• 2015

최근 건축기술의 발달에 따라 초고층 건축물 및 지하시설물과 연계된 복합건축물 등과 같이 건축물들이 대형화 되고 있으며, 실내에서 활동하는 인구도 함께 증가하고 있다. 이에 따라 실내공간정보를 이용한 위치 기반서비스에 대한 요구도 증가하고 있다. 실내공간에서 효과적인 위치기반서비스를 위해 OGC IndoorGML 표준에 따라 실내 네트워크가 구축되고 있다. 하지만, 크고 복잡한 실내공간에 대해 단순한 네트워크 구조를 적용하여 실내 네트워크를 구축하는 것은 적합하지 않다. 실내 네트워크는 실내공간에서 주어지는 논리적, 물리적, 기능적 제약조건들을 잘 반영하여 구축되어야 하며, 공간간의 연결정보와 기하정보도 제공해야하기 때문이다. 이를 위해서는, 크고 복잡한 실내 공간을 적절한 크기의 공간으로 분할하는 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 효과적인 실내네트워크를 생성하기 위해 필요한 실내공간 분할 요구사항을 정리하고 그에 따른 실내공간 분할 프로세스를 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.181-189
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• 2013

본 논문에서는 패턴 인식기를 설계하기 위하여 개별 입력 공간을 기반으로 한 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 공간을 개별적으로 분할함으로서 네트워크를 구성한다. 규칙의 전반부는 개별적 입력 공간을 퍼지 분할하여 독립적으로 구성하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현된다. 퍼지 뉴럴 네트워크의 학습은 퍼지 규칙의 후반부에 있는 뉴런의 연결가중치를 조정함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 실현한다. 또한, 제안한 네트워크의 파라미터를 최적화하기 위하여 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용한다. 마지막으로, 패턴 인식을 위한 실험 데이터를 이용하여 최적화된 패턴 인식기를 설계한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.9-25
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• 1991

This tutorial paper has been written for biologists, physicians or beginners in fuzzy sets theory and applications. This field is introduced in the framework of medical diagnosis problems. The paper describes and illustrates with practical examples, a general methodology of special interest in the processing of borderline cases, that allows a graded assignment of diagnoses to patients. A pattern of medical knowledge consists of a tableau with linguistic entries or of fuzzy propositions. Relationships between symptoms and diagnoses are interpreted as labels of fuzzy sets. It is shown how possibility measures (soft matching) can be used and combined to derive diagnoses after measurements on collected data. The concepts and methods are illustrated in a biomedical application on inflammatory protein variations. In the case of poor diagnostic classifications, it is introduced appropriate ponderations, acting on the characterizations of proteins, in order to decrease their relative influence. As a consequence, when pattern matching is achieved, the final ranking of inflammatory syndromes assigned to a given patient might change to better fit the actual classification. Defuzzification of results (i.e. diagnostic groups assigned to patients) is performed as a non fuzzy sets partition issued from a "separating power", and not as the center of gravity method commonly employed in fuzzy control. It is then introduced a model of fuzzy connectionist expert system, in which an artificial neural network is designed to build the knowledge base of an expert system, from training examples (this model can also be used for specifications of rules in fuzzy logic control). Two types of weights are associated with the connections: primary linguistic weights, interpreted as labels of fuzzy sets, and secondary numerical weights. Cell activation is computed through MIN-MAX fuzzy equations of the weights. Learning consists in finding the (numerical) weights and the network topology. This feed forward network is described and illustrated in the same biomedical domain as in the first part.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.101-110
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• 2011

최근 Application에 대한 공격을 통하여 네트워크와 데이터베이스에 대한 방어정책인 침입탐지 룰(rule)을 무력화시키고, 침해사고를 유발한다. 이러한 공격으로부터 내부 네트워크와 데이터베이스의 안전성을 확보하기 위한 통합보안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 룰을 설정한 Application에 대한 공격을 차단하기 위한 통합보안 시스템 구축에 관한 연구이다. 네트워크 기반의 공격을 탐지하여 대응하고, 내부 Integration Security System을 Virtual clustering과 Load balancing 기법으로 공격을 분산시키며, Packet 모니터링과 분석을 통하여 공격 목적지 Packet에 대한 방어정책 설정, 공격 Packet 분석, 기록, 룰 업데이트를 한다. 또한 공격 유형별 방어정책을 설정하여 Virtual Machine 분할 정책을 통한 접근 트래픽 해소, 공격차단에 적용하는 Integration Security System을 제안하고 방어를 실험한다. 본 연구 결과는 외부 해커의 공격에 대한 통합보안 방어를 위한 현실적인 자료를 제공하게 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.76-90
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• 2006

센서 네트워크는 어떤 현상을 감지하기 위해서 관찰 지역 내에 뿌려진 센서 노드들로 구성된다. 각 센서 노드들의 수명은 전체 센서 네트워크의 수명에 큰 영향을 미친다. 하나의 센서 노드가 배터리수명을 다하여 죽게 되었을 때 이는 센서 네트워크의 분할을 가져 올 수도 있다. 각 센서 노드들의 수명은 각 노드들의 배터리 용량에 달려있다. 그러므로 네트워크에 있는 모든 센서 노드들이 공평하게 오래 사는 것이 전체 네트워크의 수명을 길게 하는 것이다. 이 논문에서 우리는 클러스터 기반의 에너지 효율적인 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 프로토콜은 여러 개의 유동성 싱크가 존재하는 센서 네트워크에서 효율적인 데이타 전송을 지원한다. 기존의 제안된 Directed Diffusion과 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜(TTDD)은 다수의 유동성 싱크와 다수의 소스가 존재하는 네트워크를 지원하기 위해서 많은 컨트롤 패킷들을 네트워크에 플러딩해야 한다. 이는 센서노드들의 많은 배터리 소모를 야기 시킨다. 이에 본 논문에서는 센서 노드가 자신의 위치를 알뿐만 아니라 변경하지 않는다는 사실을 이용하여 하나의 영구적인 그리드 구조를 만들어 네트워크에 플러딩 되는 컨트롤 패킷의 수를 줄인다. 이는 센서 노드들의 배터리 소모를 줄이고 전체 네트워크의 수명을 연장시킨다. 제안한 라우팅 프로토콜의 성능평가를 위해서 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜과 비교 분석하였다. 결과는 제안한 라우팅 프로토콜이 두 계층 데이타 전송 라우팅 프로토콜 비해서 더 에너지 효율적이라는 결과를 보여준다.