• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권2호
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• pp.263-274
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• 2016

The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.183-186
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• 2012

센서 네트워크에서 연속 질의를 처리하기 위하여 센서 노드에 질의를 전송하고 질의 색인을 구축해야 한다. 모든 센서 노드에 질의를 전송하면 질의 전송을 위한 메시지 부하가 증가하는 문제가 있다. 이 논문에서는 센서 노드에서 발생하는 데이터 영역을 이용한 트리 구조 기반의 관계도를 구성하고 구축된 관계도를 이용하여 질의 조건을 전송할 노드를 선택한다. 그리고 트리 구조를 사용하였을 때의 메시지 전송 횟수를 측정한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.307-315
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• 2003

이 논문은 IP 기반의 무선망에서 멀티캐스트를 위한 멀티캐스트 트리 확장(MTE) 방법을 제안한다. 그룹의 수신자가 방문한 외부망에서 멀티캐스트 그룹에 가입하고자 할 때, 만일 그 외부망이 멀티캐스트 라우터를 가지고 있지 않으면 멀티캐스트 서비스는 중단될 것이다. 따라서 멀티캐스트 패킷의 중단을 피하기 위해서 우리의 방법은 만일 이동 노드가 멀티캐스트 능력을 갖는 외부망으로부터 멀티캐스트 능력이 없는 외부망으로 이동하면, 이전의 외부 에이전트와 새로운 외부 에이전트사이에 양방향 터널을 만든다 따라서 이동 노드는 이전의 외부 에이전트로부터 터널을 통해 멀티캐스트 패킷을 계속해서 수신한다. 우리의 방법은 이동노드가 멀티캐스트 능력이 없는 외부망으로 이동하더라도 그룹 멤버쉽에 대한 긴 터널에 따른 지연과 멀티캐스트 서비스 중단을 피한 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 멀티캐스트 패킷 배달, 터널링 그리고 핸드오프 지연에 대해 기존의 방법보다 더 낮은 비용을 제공할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.986-996
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• 2008

전력선 통신을 이용한 홈 네트워크 환경에서는 가전 기기의 노이즈 영향으로 인해 네트워크의 일부 구간에 부하가 증가되어 송신 노드와 수신 노드 간에 갑자기 통신이 불가능한 상황이 발생될 수도 있다. 본 논문에서는 전력선 기반 홈 네트워크 환경에서 네트워크 부하 증가로 인한 통신 장애가 발생하는 경우 자동적으로 중계 가능한 노드들을 찾아 스패닝 트리 알고리즘에 따른 필요 최소한의 중계 노드들을 선발해 이들 노드들의 중계를 통해 수신 노드까지 패킷을 전달 가능하도록 하는 자동 중계 방식을 제안한다. 이 방식은 시뮬레이터 개발을 통한 성능 분석 결과 미국의 에쉴론 사의 자동 리피터 선택 기술에 비해 중계 노드들을 찾는 과정에서 노드간의 패킷 교환 횟수는 다소 증가하나 중계를 통해 수신 노드를 발견할 수 있는 확률은 거의 두 배 가까이 높아짐을 알 수 있다.

• 한국경영과학회지
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• 제38권4호
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• pp.11-33
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• 2013

We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권5A호
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• pp.466-473
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• 2010

에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-18
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• 2008

공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.119-124
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• 2017

1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3B호
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• pp.255-263
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• 2009

본 논문에서는 IEEE 802.15.4 클러스터-트리 기반 LR-WPAN(Low Rate-Wireless Personal Area Network)에서 각 노드가 데이터량의 변화에 따라 실제 데이터 수신 구간을 조절하기 위한 적응적 Beacon 스케줄링 알고리즘을 제안한다. Beacon Interval을 짧게 조절하면, 노드는 일정한 시간동안에 더 많은 양의 데이터를 수신할 수 있다. 그러나 짧은 Beacon Interval을 가진 노드는 에너지 소비가 증가하게 되므로, 다시 수신할 데이터량이 줄어들면 Beacon Interval을 길게 조절함으로써 에너지 소비를 최적화시킨다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 검증한 결과, 제안하는 적응적 Beacon 스케줄링 알고리즘은 고정된 Beacon Interval을 사용하는 기법에 비해, 패킷 손실률과 End-to-End 전달 지연시간 측면에서 더 나은 성능을 보인다. 따라서 본 알고리즘과 결과는 향후 클러스터-트리 기반 LR-WPAN 설계 시, 서비스의 지연시간을 보장해야 하는 응용분야에 유용하게 사용될 수 있다.