• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제30권3호
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• pp.424-436
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• 2003

본 논문에서는 공유 트리에 기반에서 IP 멀티캐스팅을 위한 센트로이드 기반 백본코아트리 (Centroid-based Backbone Core Tree: CBCT) 생성 알고리즘을 제안한다 코아기반트리(Core Based Tree: CBT)는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하는 것으로 소스 기반 트리에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양이 적고, 적용하기 간단한 장점을 가지고 있지만, 코아 라우터(Core router) 선택이 어렵고, 멀티캐스트 트래픽이 코아로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 백본코아트리(Backbone Core Tree: BCT)는 CBT의 단점을 보완하기 위해 제안되었다. BCT는 각 멀티캐스트 그룹마다 특정한 코아 라우터를 선정하지 않는 대신 코아라우터 후보들을 백본코아트리(BCT)로 연결하고, 이 트리를 통하여 코아라우터 후보들이 서로 협동하므로써 위의 두 가지 문제점을 해결한다. 이때 BCT를 어떻게 구성하는가에 따라 멀티캐스트 성능이 크게 변하게 된다. 본 논문에서는 백본코아라우터 후보들 및 이들을 연결하는 BCT를 생성하기 위해 네트워크의 최소 신장 트리와 센트로이드를 이용하는 효율적인 알고리즘 CBCT를 제시한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해서 CBT와 CBCT 프로토콜의 성능비교 결과를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권11B호
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• pp.772-783
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• 2005

본 논문에서는 무선 에드혹 네트워크에서 효율적인 데이터 전송을 위한 밀티캐스팅 프로토콜을 제안한다. 기존에 제안된 유무선망에서의 밀티캐스팅 프로토콜들은 이동성에 의한 망의 동적인 변화, 제한된 대역폭, 높은 에러율등의 특성을 지닌 무선 에드혹 네트워크 환경을 고려하지 못하여 이를 그대로 무선 에드혹 망에 적용할 경우 나쁜 성능을 보인다. 이를 해결하기 위하여 에드혹 네트워크 환경을 고려한 멀티캐스팅 프로토콜들이 제안되었다. 그러나 이들 프로토콜 또한 제어메시지 오버헤드와 대역폭의 낭비를 줄이는 동시에 높은 데이터 전달률을 제공하지는 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 개선한 지역 기반 트리를 이용한 멀티캐스팅 프로토콜(RTMA)을 제안한다. 지역 기반 트리를 이용한 멀티캐스팅은 위치 정보를 이용하여 지역을 나누어 지역 별로 트리를 구성한다. 이것은 송신자의 수가 많은 경우에도 제어 메시지의 오버헤드를 줄이는 동시에 효율적인 데이터 전송을 위한 것이다. 또한 이동성에 대처하지 못하는 트리 구조의 특성을 보완하기 위하여 속도정보를 이용하여 이동성이 큰 노드를 경로에서 제외시켜 신뢰성 있는 트리를 구성한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.677-687
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• 2022

We propose a detection algorithm based on tree-structured convolutional neural networks (TsCNNs) that finds pornography, propaganda, or other inappropriate content on a social media network. The algorithm sequentially applies the typical convolutional neural network (CNN) algorithm in a tree-like structure to minimize classification errors in similar classes, and thus improves accuracy. We implemented the detection system and conducted experiments on a data set comprised of 6 ordinary classes and 11 inappropriate classes collected from the Korean military social network. Each model of the proposed algorithm was trained, and the performance was then evaluated according to the images and videos identified. Experimental results with 20,005 new images showed that the overall accuracy in image identification achieved a high-performance level of 99.51%, and the effectiveness of the algorithm reduced identification errors by the typical CNN algorithm by 64.87 %. By reducing false alarms in video identification from the domain, the TsCNNs achieved optimal performance of 98.11% when using 10 minutes frame-sampling intervals. This indicates that classification through proper sampling contributes to the reduction of computational burden and false alarms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제3권6호
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• pp.612-627
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• 2009

The high-level contribution of this paper is to illustrate the effectiveness of using graph theory tree traversal algorithms (pre-order, in-order and post-order traversals) to generate the chain of sensor nodes in the classical Power Efficient-Gathering in Sensor Information Systems (PEGASIS) data aggregation protocol for wireless sensor networks. We first construct an undirected minimum-weight spanning tree (ud-MST) on a complete sensor network graph, wherein the weight of each edge is the Euclidean distance between the constituent nodes of the edge. A Breadth-First-Search of the ud-MST, starting with the node located closest to the center of the network, is now conducted to iteratively construct a rooted directed minimum-weight spanning tree (rd-MST). The three tree traversal algorithms are then executed on the rd-MST and the node sequence resulting from each of the traversals is used as the chain of nodes for the PEGASIS protocol. Simulation studies on PEGASIS conducted for both TDMA and CDMA systems illustrate that using the chain of nodes generated from the tree traversal algorithms, the node lifetime can improve as large as by 19%-30% and at the same time, the energy loss per node can be 19%-35% lower than that obtained with the currently used distance-based greedy heuristic.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.227-247
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• 2018

For intermittently connected wireless sensor networks deployed in hash environments, sensor nodes may fail due to internal or external reasons at any time. In the process of data collection and recovery, we need to speed up as much as possible so that all the sensory data can be restored by accessing as few survivors as possible. In this paper a novel redundant data storage algorithm based on minimum spanning tree and quasi-randomized matrix-QRNCDS is proposed. QRNCDS disseminates k source data packets to n sensor nodes in the network (n>k) according to the minimum spanning tree traversal mechanism. Every node stores only one encoded data packet in its storage which is the XOR result of the received source data packets in accordance with the quasi-randomized matrix theory. The algorithm adopts the minimum spanning tree traversal rule to reduce the complexity of the traversal message of the source packets. In order to solve the problem that some source packets cannot be restored if the random matrix is not full column rank, the semi-randomized network coding method is used in QRNCDS. Each source node only needs to store its own source data packet, and the storage nodes choose to receive or not. In the decoding phase, Gaussian Elimination and Belief Propagation are combined to improve the probability and efficiency of data decoding. As a result, part of the source data can be recovered in the case of semi-random matrix without full column rank. The simulation results show that QRNCDS has lower energy consumption, higher data collection efficiency, higher decoding efficiency, smaller data storage redundancy and larger network fault tolerance.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.785-791
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• 2014

트위터는 페이스북과 더불어 전 세계적으로 인기 있는 SNS(Social Network Service)이다. 트위터에서 이메일 인증 방식을 악용하여 대량 생성된 스패머 계정은 유해한 콘텐츠로 트위터 사용자들에게 불편함을 준다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 관계 기반 특징을 이용한 스패머 탐지 기법을 제안한다. 관계 기반 특징이란 사용자의 호감 정도를 표현할 수 있는 친구 관계 특징과 사용자 간의 유사성을 나타낼 수 있는 유형 관계 특징들을 의미한다. 기존의 스패머 탐지 기법과 본 논문에서 제안하는 탐지 기법의 성능을 스패머의 비율을 3%에서 30%까지 변화시키면서 비교 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법이 Naive Bayesian Classifier와 Decision Tree 모두에서 더 우수한 성능을 보였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2018

Wide-area monitoring of tree-related high impedance fault (THIF) efficiently contributes to increase reliability of large-scaled network, since the failure to early location of them may results in critical lines tripping and consequently large blackouts. In the first place, this wide-area monitoring of THIF requires managing the placement of sensors across large power grid network according to THIF detection objective. For this purpose, current paper presents a framework in which sensors are distributed according to a predetermined risk map. The proposed risk map determines the possibility of THIF occurrence on every branch in a power network, based on electrical conductivity of trees and their positions to power lines which extracted from spectral data. The obtained possibility value can be considered as a weight coefficient assigned to each branch in sensor placement problem. The next step after sensors deployment is to on-line monitor based on moving data window. In this on-line process, the received data window is evaluated for obtaining a correlation between low frequency and high frequency components of signal. If obtained correlation follows a specified pattern, received signal is considered as a THIF. Thereafter, if several faulted section candidates are found by deployed sensors, the most likely location is chosen from the list of candidates based on predetermined THIF risk map.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.536-564
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• 2019

Soft faults are inherent in wireless sensor networks (WSNs) due to external and internal errors. The failure of processes in a protocol stack are caused by errors on various layers. In this work, impact of errors and channel misbehavior on process execution is investigated to provide an error classification mechanism. Considering implementation of WSN protocol stack, inter-process correlations of stacked and peer layer processes are modeled. The proposed model is realized through local and global decision trees for fault diagnosis. A hybrid framework is proposed to implement local decision tree on sensor nodes and global decision tree on diagnostic cluster head. Local decision tree is employed to diagnose critical failures due to errors in stacked processes at node level. Global decision tree, diagnoses critical failures due to errors in peer layer processes at network level. The proposed model has been analyzed using fault tree analysis. The framework implementation has been done in Castalia. Simulation results validate the inter-process correlation model-based fault diagnosis. The hybrid framework distributes processing load on sensor nodes and diagnostic cluster head in a decentralized way, reducing communication overhead.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권2호
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• pp.252-262
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• 2024

The multi-hop wireless sensor network (WSN) suffers from energy limitation and eavesdropping attacks. We propose a simple and energy-efficient convergecast mechanism using inter-flow random linear network coding that can provide confidentiality to the multi-hop WSN. Our scheme consists of two steps, constructing a logical tree of sensor nodes rooted at the sink node, with using the Bloom filter, and transmitting sensory data encoded by sensor nodes along the logical tree upward to the sink where the encoded data are decoded according to our proposed multi-hop network coding (MHNC) mechanism. We conducted simulations using OMNET++ CASTALIA-3.3 framework and validated that MHNC outperforms the conventional mechanism in terms of packet delivery ratio, data delivery time and energy efficiency.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2886-2896
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• 1996

본 논문에서는 ATM망의 VP계층 망 상에서의 VC 연결에 대한 멀티캐스트 라우팅 알고리즘인 CMTVD(Constrained Multicast Tree with Virtual Destination) 알고리즘을 제안한다. CMTVD 멀티캐스트 라우팅 알고리즘은 서비스 유형에 따라 달라지는 제한사항을 반영하여 경로를 할당하되, 여러 목적 노드 그룹들간에 경로가 최대한 공유될 수 있도록 하여 총 링크 사용을 최소화할 수 있도록 한 휴리스틱 알고리즘이다. 소스노드와 목적노드들 및 가상목적 노드들로 구성되는 최소 비용 스타이너 트리를 구하는데, 연결가지를 추가시킬 때마다 서비스 유형에 따른 제한사항을 가중치로 반영한다. 지연에 민감한 실시간 서비스에 대해서는 최대 허용 지연을 초과하지 않도록 가급적 지연이 작은 연결가지를 선택하고, 비실시간 서비스에 대해서는 망에 부하가 분산되도록 하는 연결가지를 선택한다. 시뮬레이션 결과에 의하면 CMTVD 알고리즘은 망의 노드수가 증가하고 목적노드 그룹 수가 크며 그들이 집중화되어 있을수록 CMT(Constrained Multicast Tree) 알고리즘에 비해 더 나은 경로를 찾는데, 경로 비용 성능이 약 10% ~ 15% 정도 개선되었다. 본 논문에서는 ATM 망을 VP 계층에서 가상 멀티캐스트망으로 재구성하고 연결가지의 비용함수를 선택 가능한 경로들간의 상대적 비용요소만을 고려하여 단순화함으로써 복잡도를 줄여 실제 환경에 사용할 수 있도록 고려하였다.