• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.2936-2951
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• 2016

An emerging satellite technology, Operationally Responsive Space (ORS) is expected to provide a fast and flexible solution for emergency response, such as target tracking, dense earth observation, communicate relaying and so on. To realize large distance transmission, we propose the use of available relay satellites as relay nodes. Accordingly, we apply software defined network (SDN) technology to ORS networks. We additionally propose a satellite network architecture refered to as the SDN-based ORS-Satellite (Sat) networking scheme (SDOS). To overcome the issures of node failures and dynamic topology changes of satellite networks, we combine centralized and distributed routing mechanisms and propose a fast recovery routing algorithm (FRA) for SDOS. In this routing method, we use centralized routing as the base mode.The distributed opportunistic routing starts when node failures or congestion occur. The performance of the proposed routing method was validated through extensive computer simulations.The results demonstrate that the method is effective in terms of resoving low end-to-end delay, jitter and packet drops.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.19-30
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• 2008

최근 공간 네트워크 데이터베이스를 위한 질의처리 알고리즘에 관한 연구가 많은 관심을 받고 있으나, 경로-기반 질의에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 공간 네트워크 데이터베이스에서는 이동객체가 공간 네트워크상에서만 이동하기 때문에, 위치기반 서비스 및 텔레매틱스의 응용을 지원하기 위해 경로 내 최근접(In-Route Nearest Neighbor : IRNN) 질의와 같은 경로-기반 질의에 대한 효율적인 질의처리 알고리즘 연구가 필수적이다. 그러나 기존 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘은 도로내의 병목현상을 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공간제약을 고려한 경로 내 최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 기존 알고리즘과의 성능 비교를 통하여 제안하는 알고리즘이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.465-468
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• 2008

무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering) 기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1107-1112
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• 2008

무선 센서 네트워크의 클러스터링(Clustering)기법은 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위한 목적으로 개발되어 Network Lifetime을 증대시키는 효과를 보인다. 기존의 클러스터링 기법들은 센서 노드들이 CH(Cluster Head) 역할을 교대로 수행함으로써 각 노드의 에너지 소모를 균등하도록 하여 Network Lifetime을 향상시키는 방법을 제안하였지만, 싱크(Sink) 노드와 인접한 노드들의 에너지 소모를 최소화하는 방안은 제시하지 못했다. 본 논문에서는 싱크 노드의 POS(Personal Operating Space)내에 존재하는 인접 노드들의 일부를 클러스터의 멤버(Member) 노드로 가입시키지 않고, 직접 싱크 노드와 통신하게 함으로써 싱크 노드와 인접한 CH의 에너지 소모를 줄여 Network Lifetime을 연장하는 클러스터링 알고리즘을 제안하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.2805-2826
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• 2021

In most cases, the routing policy of networks shows a preference for a static one-to-one mapping of communication pairs to routing paths, which offers adversaries a great advantage to conduct thorough reconnaissance and organize an effective attack in a stress-free manner. With the evolution of network intelligence, some flexible and adaptive routing policies have already proposed to intensify the network defender to turn the situation. Routing mutation is an effective strategy that can invalidate the unvarying nature of routing information that attackers have collected from exploiting the static configuration of the network. However, three constraints execute press on routing mutation deployment in practical: insufficient route mutation space, expensive control costs, and incompatibility. To enhance the availability of route mutation, we propose an OpenFlow-based route mutation technique called Polymorphic Path Transferring (PPT), which adopts a physical and virtual path segment mixed construction technique to enlarge the routing path space for elevating the security of communication. Based on the Markov Decision Process, with considering flows distribution in the network, the PPT adopts an evolution routing path scheduling algorithm with a segment path update strategy, which relieves the press on the overhead of control and incompatibility. Our analysis demonstrates that PPT can secure data delivery in the worst network environment while countering sophisticated attacks in an evasion-free manner (e.g., advanced persistent threat). Case study and experiment results show its effectiveness in proactively defending against targeted attacks and its advantage compared with previous route mutation methods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.310-322
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• 2023

Although the network environment is gradually improving, the virtual nature of the network is still the same fact, which has brought a great influence on the supervision of Weibo network public opinion dissemination. In order to reduce this influence, the user information of Weibo network public opinion dissemination is studied by using Python technology. Specifically, the 2019 "Ethiopian air crash" event was taken as the research subject, the relevant data were collected by using Python technology, and the data from March 10, 2019 to June 20, 2019 were constructed by using the implicit Dirichlet distribution topic model and the naive Bayes classifier. The Weibo network public opinion user identity graph model under the "Ethiopian air crash" on June 20 found that the public opinion users of ordinary netizens accounted for the highest proportion and were easily influenced by media public opinion users. This influence is not limited to ordinary netizens. Public opinion users have an influence on other types of public opinion users. That is to say, in the network public opinion space of the "Ethiopian air crash," media public opinion users play an important role in the dissemination of network public opinion information. This research can lay a foundation for the classification and identification of user identity information types under different public opinion life cycles. Future research can start from the supervision of public opinion and the type of user identity to improve the scientific management and control of user information dissemination through Weibo network public opinion.

• 전기학회논문지
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• 제58권6호
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• pp.1230-1237
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• 2009

In this paper, we develop a design methodology of Granular-based Radial Basis Function Neural Networks(GRBFNN) by context-based clustering. In contrast with the plethora of existing approaches, here we promote a development strategy in which a topology of the network is predominantly based upon a collection of information granules formed on a basis of available experimental data. The output space is granulated making use of the K-Means clustering while the input space is clustered with the aid of a so-called context-based fuzzy clustering. The number of information granules produced for each context is adjusted so that we satisfy a certain reconstructability criterion that helps us minimize an error between the original data and the ones resulting from their reconstruction involving prototypes of the clusters and the corresponding membership values. In contrast to "standard" Radial Basis Function neural networks, the output neuron of the network exhibits a certain functional nature as its connections are realized as local linear whose location is determined by the values of the context and the prototypes in the input space. The other parameters of these local functions are subject to further parametric optimization. Numeric examples involve some low dimensional synthetic data and selected data coming from the Machine Learning repository.

• 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.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권1호
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• pp.3-8
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• 2018

This paper proposes a technique for recognizing online handwritten cursive data obtained by tracing a motion trajectory while a user is in the 3D space based on a convolution neural network (CNN) algorithm. There is a difficulty in recognizing the virtual character input by the user in the 3D space because it includes both the character stroke and the movement stroke. In this paper, we divide syllable into consonant and vowel units by using labeling technique in addition to the result of localizing letter stroke and movement stroke in the previous study. The coordinate information of the separated consonants and vowels are converted into image data, and Korean handwriting recognition was performed using a convolutional neural network. After learning the neural network using 1,680 syllables written by five hand writers, the accuracy is calculated by using the new hand writers who did not participate in the writing of training data. The accuracy of phoneme-based recognition is 98.9% based on convolutional neural network. The proposed method has the advantage of drastically reducing learning data compared to syllable-based learning.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.45-55
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• 2021

본 논문은 고해상도를 가지는 영상에서 겹쳐져있는 소형 물체를 효과적으로 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. Coarse to Fine 방식을 기본으로 하는 두 개의 Deep-Learning Network을 앙상블 형태로 구성하여 차량이 존재할 위치를 미리 판단하고 서브영역으로 선택한 이미지로부터 차량을 정확하게 검출한다. Coarse 단계에서는 서로 다른 다수의 Deep-Learning Network 에 대한 각각의 결과로 Voting Space를 생성한다. 각 Voting Space 의 조합을 통해 Voting Map을 만들고 차량이 존재할 위치를 선택한다. Fine 단계에서는 Coarse 단계에서 선택된 영역을 기준으로 서브영역을 추출하고 해당 영역을 최종 Deep-Learning Network 에 입력한다. 서브 영역은 Voting Map을 이용하여 영상에서의 높이에 적합한 크기의 동적 윈도우를 생성함으로써 정의되며, 본 논문에서는 원거리에서 근거리로 접근하는 도로의 이미지를 대상으로 미리 계산된 매핑테이블을 적용하였다. 각 서브 영역 간 이동하는 차량의 동일성 판단은 검출된 영역의 하단 중심점에 대한 근접성을 기반으로 하였으며, 이를 통해 이동하는 차량의 정보를 트래킹 하였다. 실제 주야간 도로 CCTV를 통해 획득한 실시간 영상에서 처리 속도 및 검출 성능을 비교 실험하여 제안한 알고리즘을 평가하였다.