• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.42-48
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• 1999

최단경로를 포함한 어떤 문제를 해결하는데 필요한 정보가 네트워상의 프로세서에 분산되어 있는 상황에서 그들 정보를 교환하면서, 그 문제를 해결하는 알고리즘을 분산알고리즘(Distributed Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 비동기식 네트워크에서 최단경로문제를 해결하는 분산 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 분산 알고리즘은 메시지 복잡도와 이상시간 복잡도로 평가되는데, 본 논문에서 제안하는 분산 알고리즘이 메시지 복잡도와 이상 시간 복잡도는 각각 O(n53)와 O(nln)이다. 여기서, n은 네트상에 있는 프로세서 수를 나타낸다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권2호
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• pp.261-270
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• 2011

The IEEE 802.16 standard is supposed to provide a wide-range broadband wireless service, but it leaves the implementation of the wireless resource scheduler as an open issue. We have studied the scheduling problem and propose a two level scheduling (TLS) scheme with support for quality of service and fairness guarantees for downlink traffic in a WiMAX network. A central controller Base Station has a number of users, and each mobile subscriber station has different channel conditions. The same mobile subscriber station may have different service requirements at different times in the WiMAX network. Based on OPNET simulation, the results show our scheduling algorithm can increase the network throughput, maintain relative fairness, and lower delay over the round robin and weighted round robin algorithms.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.103-117
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• 2020

Purpose Recently, various issues related to toxic comments on web portal sites and SNS are becoming a major social problem. Toxic comments can threaten Internet users in the type of defamation, personal attacks, and invasion of privacy. Over past few years, academia and industry have been conducting research in various ways to solve this problem. The purpose of this study is to develop the deep learning modeling for toxic comments classification. Design/methodology/approach This study analyzed 7,878 internet news comments through CNN classification modeling based on Highway Network and OOV process. Findings The bias and hate expressions of toxic comments were classified into three classes, and achieved 67.49% of the weighted f1 score. In terms of weighted f1 score performance level, this was superior to approximate 50~60% of the previous studies.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.445-451
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• 2003

Booming sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional booming noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level cannot give the whole story about the booming sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metrics, which are the subjective parameters, used in psycoacoustics. According to recent research results. the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for booming sound of a passenger car.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권2호
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• pp.163-170
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• 2003

본 논문에서는 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과가 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.73-81
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• 2011

WBAN(Wireless Body Area Network) 기술은 인체 내부 및 외부에 부착한 센서 노드를 무선으로 연결하여 통신할 수 있는 근거리 무선 통신 기술로서 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리 계층, 데이터 링크 계층, 네트워크 계층 및 응용 계층 등에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN은 응용서비스의 종류에 따라 의료용과 비의료용으로 나눌 수 있다. 의료용 응용서비스의 경우데이터 전송 특징이 주기적이고 전송률이 상이한 의료용 센서를 사용하기 때문에 데이터 전송시 QoS를 보장하기 위하여 GTS 전송방식을 사용한다. 본 논문에서는 WBAN 환경에 적합한 MAC 프로토콜을 제안하였다. 첫 번째 WBAN 기반의 슈퍼프레임 구조와 프리미티브를 제안하였다. 두 번째 WFQ(Weighted Fair Queuing)기반의 GTS 채널 이용률 향상 알고리즘을 제안하였다. 제안한 스케줄링 방식은 i-Game(라운드로빈 스케줄링 방식)과 비교하여 채널 이용률을 향상시키는 것을 알 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5023-5038
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• 2017

Big data is an emerging technology which deals with wide range of data sets with sizes beyond the ability to work with software tools which is commonly used for processing of data. When we consider a huge network, we have to process a large amount of network information generated, which consists of both normal and abnormal activity logs in large volume of multi-dimensional data. Intrusion Detection System (IDS) is required to monitor the network and to detect the malicious nodes and activities in the network. Massive amount of data makes it difficult to detect threats and attacks. Sequential Pattern mining may be used to identify the patterns of malicious activities which have been an emerging popular trend due to the consideration of quantities, profits and time orders of item. Here we propose a sequential pattern mining algorithm with fuzzy logic feature selection and fuzzy weighted support for huge volumes of network logs to be implemented in Apache Hadoop YARN, which solves the problem of speed and time constraints. Fuzzy logic feature selection selects important features from the feature set. Fuzzy weighted supports provide weights to the inputs and avoid multiple scans. In our simulation we use the attack log from NS-2 MANET environment and compare the proposed algorithm with the state-of-the-art sequential Pattern Mining algorithm, SPADE and Support Vector Machine with Hadoop environment.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2108-2116
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• 2008

The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based Radial Basis Function neural networks (FCM-RBFNN) and the optimization of the network is carried out by means of Particle Swarm Optimization(PSO). FCM-RBFNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM - RBFNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Weighted Least Square Estimator(WLSE) are used to estimates the coefficients of polynomial. Since the performance of FCM-RBFNN is affected by some parameters of FCM-RBFNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the PSO is exploited to carry out the structural as well as parametric optimization of FCM-RBFNN. Moreover The proposed model is demonstrated with the use of numerical example and gas furnace data set.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_2호
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• pp.615-622
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• 2012

Since the accuracy of precipitable/integrated water vapor estimates from GNSS measurements is proportional to the accuracy of water vapor Weighted Mean Temperature Model (WMTM), the WMTM is a significant formulation in the retrieval of precipitable water vapor from zenith wet delay of GNSS signal. The purpose of this paper is to develop available the WMTM to apply for GNSS meteorology in the region of Algeria, by using the Algerian radiosonde network in the World Meteorological Organization (WMO). It can be concluded that the available GNSS precipitable water vapor which is retrieved by the developed Algerian Weighted Mean Temperature Equation (AWMTE) can be useful technique for sensing of water vapor in the Algeria, after Algerian Continuously Operating Reference System (CORS) will be constructed.