• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권4호
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• pp.239-246
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• 2009

각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.114-124
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• 2019

본 연구는 학교 현장에서 빈번하게 일어나지만 체계적인 기준 없이 이루어지는 교사의 자리 배치와 그에 따른 교우관계 형성의 관계성을 밝히려는 목적이 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여, 2016년에 일반계 고등학교 3학년 문과반 학생 28명을 대상으로 2차에 걸쳐 교우관계에 관한 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 네트워크 분석을 실시하여 하위네트워크, 구조적 공백, 친밀도가 가장 낮은 학생을 확인할 수 있었으며, 물리적 자리배치를 인접행렬로 변환하여 학생간 친밀도와의 차이검정을 실시하였다. 사회 네트워크 분석을 위하여 Ucinet 6.0 프로그램을 사용하였으며, 차이검정 통계를 위하여 SPSS Ver. 20.0을 사용하였다. 연구결과 학급 내 자연스럽게 형성된 하위네트워크가 4개가 존재하였고, 친밀도가 가장 낮은 학생 1명을 확인할 수 있었다. 그 학생을 구조적공백을 가진 학생 주변에 위치시켰을 때 긍정적인 교우관계가 형성되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권7호
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• pp.861-868
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• 2019

최근 들어 빅데이터와 사물인터넷 그리고 인공지능 등 다양한 서버 기반의 서비스가 온라인상에서 이루어지고 있다. 이에 따라 안정적인 서버 운영을 지원하는 IDC(Internet Data Center)의 수요도 커지고 있다. IDC는 안정적인 회선과 전력공급시설을 갖춘 서버 입주시설로써 효율적으로 구분되어진 랙 단위 서브네트워크 상에 서버를 20~30대씩 묶어 관리하는 시설이다. 여기서는 랙 단위로 서버들의 보안, 방화벽, 트래픽 등을 효율적으로 관리해주는 방법이 필요하다. 즉 라우터, 방화벽, IPS 그리고 회선속도를 제어해 주는 트래픽쉐이핑 기능과 최근 관심 분야인 VPN 기술까지 지원해야 한다. 이를 지원하기 위해 3~5종의 상용 장비를 채택할 경우 도입비용은 물론 운용관리에 큰 부담일수 있다. 따라서 본 논문에서는 5가지 기능을 하나의 랙 단위 소형 통합보안라우터에 구현하는 방법을 제시하고, 특히 IDC에서는 필수 기술인 트래픽 쉐이핑과 IPS를 융합 구현하며 이에 따른 효용성도 제시하고자 한다.

• Genomics & Informatics
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• 제20권2호
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• pp.20.1-20.13
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• 2022

Recent studies have focused on the early detection of ovarian cancer (OC) using tumor materials by liquid biopsy. The mechanisms of microRNAs (miRNAs) to impact OC and signaling pathways are still unknown. This study aims to reliably perform functional analysis of previously validated circulating miRNAs' target genes by using pathfindR. Also, overall survival and pathological stage analyses were evaluated with miRNAs' target genes which are common in the The Cancer Genome Atlas and GTEx datasets. Our previous studies have validated three downregulated miRNAs (hsa-miR-885-5p, hsa-miR-1909-5p, and hsa-let7d-3p) having a diagnostic value in OC patients' sera, with high-throughput techniques. The predicted target genes of these miRNAs were retrieved from the miRDB database (v6.0). Active-subnetwork-oriented Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway enrichment analysis was conducted by pathfindR using the target genes. Enrichment of KEGG pathways assessed by the analysis of pathfindR indicated that 24 pathways were related to the target genes. Ubiquitin-mediated proteolysis, spliceosome and Notch signaling pathway were the top three pathways with the lowest p-values (p < 0.001). Ninety-three common genes were found to be differentially expressed (p < 0.05) in the datasets. No significant genes were found to be significant in the analysis of overall survival analyses, but 24 genes were found to be significant with pathological stages analysis (p < 0.05). The findings of our study provide in-silico evidence that validated circulating miRNAs' target genes and enriched pathways are related to OC and have potential roles in theranostics applications. Further experimental investigations are required to validate our results which will ultimately provide a new perspective for translational applications in OC management.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제33권10호
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• pp.1351-1360
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• 2023

Endocrine-disrupting chemicals (EDCs) are compounds that disturb hormonal homeostasis by binding to receptors. EDCs are metabolized through hepatic enzymes, causing altered transcriptional activities of hormone receptors, and thus necessitating the exploration of the potential endocrine-disrupting activities of EDC-derived metabolites. Accordingly, we have developed an integrative workflow for evaluating the post-metabolic activity of potential hazardous compounds. The system facilitates the identification of metabolites that exert hormonal disruption through the integrative application of an MS/MS similarity network and predictive biotransformation based on known hepatic enzymatic reactions. As proof-of-concept, the transcriptional activities of 13 chemicals were evaluated by applying the in vitro metabolic module (S9 fraction). Identified among the tested chemicals were three thyroid hormone receptor (THR) agonistic compounds that showed increased transcriptional activities after phase I+II reactions (T3, 309.1 ± 17.3%; DITPA, 30.7 ± 1.8%; GC-1, 160.6 ± 8.6% to the corresponding parents). The metabolic profiles of these three compounds showed common biotransformation patterns, particularly in the phase II reactions (glucuronide conjugation, sulfation, GSH conjugation, and amino acid conjugation). Data-dependent exploration based on molecular network analysis of T3 profiles revealed that lipids and lipid-like molecules were the most enriched biotransformants. The subsequent subnetwork analysis proposed 14 additional features, including T4 in addition to 9 metabolized compounds that were annotated by prediction system based on possible hepatic enzymatic reaction. The other 10 THR agonistic negative compounds showed unique biotransformation patterns according to structural commonality, which corresponded to previous in vivo studies. Our evaluation system demonstrated highly predictive and accurate performance in determining the potential thyroid-disrupting activity of EDC-derived metabolites and for proposing novel biotransformants.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5B호
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• pp.475-488
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• 2003

모바일 IP 프로토콜에서 핸드오프 동안에 발생하는 패킷 손실 때문에 초래되는 TCP의 성능저하를 방지하기 위해서는 모바일 IP 경로 최적화 확장의 스무스 핸드오프 방식에서 이전기지국이 핸드오프 동안 손실되는 패킷들을 버퍼에 저장하고 저장된 패킷들이 이동한 단말에게 전달되어야 한다. 그러나 무선링크가 병목인 일반적인 경우에서 이동단말이 새로운 서브 네트워크의 혼잡한 기지국으로 이동한 경우에는, 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들은 손실되고 또한 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들의 버스트한 도착 특성으로 인해 심화된 혼잡으로 기지국 내 이동단말 플로들의 TCP 전송 성능이 저하되게 된다. 본 논문에서는 기지국 패킷 버퍼링 방식이 결합된 스무스 핸드오프 방식으로 이동단말이 새로운 서브네트워크의 혼잡한 기지국으로 이동한 경우, 기지국 패킷 버퍼링 방식이 혼잡한 기지국을 통과하는 TCP 플로들에게 미치는 영향을 혼잡한 기지국에서의 핸드오프 도착분포에 따라 Drop-Tail과 RED 버퍼관리방식에 대하여 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 RED 방식이 Drop-Tail 방식보다 기지국 패킷 버퍼링 방식이 혼잡한 기지국을 통과하는 TCP 플로들에게 가하는 혼잡을 완화할 수 있으나, 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들의 버스트한 도착특성으로 인한 Global Synchronization은 피할 수 없고, 모바일 IP 네트워크에서 이를 해결하기 위해서는 새로운 버퍼관리방식이 요구됨을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권7호
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• pp.53-61
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• 2008

본 논문에서 줄기 노드는 mesh 토폴로지의 중추 망을 이루고 각 줄기 노드는 주변의 잎 노드와 함께 별 토폴로지의 부속망을 형성하는 무선 센서 망을 고려한다. 이러한 무선 센서 망에서 잎 노드로부터 줄기 노드로의 패킷 전달을 지원하는 MAC 방식을 설계할 때 반드시 다음 사항을 유념해야 한다. 첫째, 잎 노드는 일반적으로 배터리로부터 전력을 공급받는데 이러한 배터리를 교체하거나 충전하기가 어렵다. 둘째, 무선 센서 망은 흔히 주기적으로 데이타를 수집하여 갱신하기 위해 파송된다. 데이타 조각의 전달이 지연되면 싱크 노드의 데이타 처리가 지연되고 결과적으로 데이타 조각 자체를 폐기해야 할 수도 있다. 셋째, 무선 센서 망에서는 시그널링이 극도로 제약되고 복잡한 계산이 곤란하다. 이러한 점을 고려할 매 MAC 방식은 에너지를 절약하고 패킷 전달에서 적시성을 지원할 수 있어야 하며 동시에 단순하고 로버스트해야 한다. 본 논문에서는 무선 센서망의 MAC 방식으로 ALOHA의 수정판을 제안한다. ALOHA 제안 판은 ALOHA 원판의 단순함과 로버스트함을 보전하면서 매번 패킷의 전달을 시도하기에 앞서 잎 노드가 중지 혹은 계속을 결정하는 특징을 갖는다. 이러한 결정을 위해 본 논문에서는 Bayes 중지 규칙을 제안한다. Bayes 중지 규칙은 에너지, 적시성 고리고 throughput 손실이 반영된 Bayes 위험을 최소화하는 중지 규칙으로 잎 노드가 오직 전달 시도에 관한 선험적 지식과 자신의 전달 시도 경험에만 의존하여 중지 혹은 계속을 결정하므로 실용적이다. 계량적 결과로부터 Bayes 중지 규칙이 도입된 ALOHA 제안 판은 무선 센서 망의 열악한 환경에서 유용함을 확인한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8B호
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• pp.661-673
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• 2003

모바일 IP 프로토콜에서 핸드오프 동안에 발생하는 패킷 손실 때문에 초래되는 TCP 성능 저하를 방지하기 위해서는 모바일 IP 경로최적화확장의 스무스 핸드오프 방식에서 이전 기지국이 핸드오프 동안 손실되는 패킷들을 버퍼에 저장하고 저장된 패킷들이 이동한 단말에게 전달되어야 한다. 그러나 무선링크가 병목인 일반적인 경우에서 이동단말이 새로운 서브 네트워크의 혼잡한 기지국으로 이동한 경우에는, 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들은 손실되고 또한 이전 기지국이 포워딩하는 패킷들의 버스트한 도착 특성으로 인해 심화된 혼잡으로 기지국 내 이동단말 플로들의 TCP 전송 성능이 저하되게 된다. 본 논문에서는 기지국 패킷버퍼링방식이 결합된 스무스 핸드오프 방식으로 이동단말이 새로운 서브네트워크의 혼잡한 기지국으로 이동한 경우, 이동단말 플로들의 TCP 성능을 향상시키기 위해 이전 기지국에서 버퍼링된 패킷들에 대한 포워딩 트래픽 관리 방안으로서 패킷포워딩 우선권보장 방안을 제안하였다. 제안하는 패킷포워딩 우선권보장 방안에서는 모바일 IP 프로토콜의 수정 없이 이전 기지국이 핸드오프 동안 저장한 패킷들을 Priority 패킷으로 표기하고, 혼잡한 새로운 기지국에서는 Priority 패킷들을 Priority 큐로서 우선적으로 스케쥴링한다. 시뮬레이션 결과는 제안하는 패킷 포워딩 우선권 보장 방안이 RED 방식 및 암시적인 패킷 포워딩 우선권 보장 방안보다 이동단말들의 TCP 전송성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.