• 산업경영시스템학회지
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• 제28권1호
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• pp.129-133
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• 2005

Slotted ALOHA(S-ALOHA) is widely used in local wireless network. We analyze the performance of contention-based model in wireless LAN using S-ALOHA protocol. We analyze the performance of binary exponential backoff (BEB) algorithm under the slotted ALOHA protocol: whenever a node's message which tries to reserve a channel is involved in a collision for the ith time, it chooses one of the next $2^i$ frames with equal probability and attempts the reservation again. We derive the expected access delay and throughput which is defined as the expected number of messages that reserve a channel in a frame. A simulation study is performed to verify our method.

• Journal of Communications and Networks
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• 제13권5호
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• pp.463-471
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• 2011

Cooperative communications using relays in wireless networks have similar effects of multiple-input and multiple-output without the need of multiple antennas at each node. To implement cooperation into a system, efficient protocols are desired. In IEEE 802.11 families such as a/b/g, mobile stations can automatically adjust transmission rates according to channel conditions. However throughput performance degradation is observed by low-rate stations in multi-rate circumstances resulting in so-called performance anomaly. In this paper, we propose active relay-based cooperative medium access control (AR-CMAC) protocol, in which active relays desiring to transmit their own data for cooperation participate in relaying, and it is designed to increase throughput as a solution to performance anomaly. We have analyzed the performance of the simplified AR-CMAC using an embedded Markov chain model to demonstrate the gain of AR-CMAC and to verify it with our simulations. Simulations in an infrastructure network with an IEEE 802.11b/g access point show noticeable improvement than the legacy schemes.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.573-591
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• 2019

로마자 서체에 대한 수치적 분류체계는 잘 발달되어 있지만, 한글 서체 분류를 위한 기준은 수치적으로 잘 정의되어 있지 않다. 본 연구의 목표는 한글 서체 분류를 위한 수치적 기준을 세우기 위해, 서체 스타일을 구분하는 중요한 특징들을 찾는 것이다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(convolutional neural network)를 사용하여 명조와 고딕 스타일을 구분하는 모형을 세우고, 학습된 필터를 분석해 두 스타일의 특징을 결정하는 피처(feature)를 찾고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권5_6호
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• pp.711-730
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• 2010

This study presents the design of autonomous smart sensor nodes for damage monitoring of tendons and girders in prestressed concrete (PSC) bridges. To achieve the objective, the following approaches are implemented. Firstly, acceleration-based and impedance-based smart sensor nodes are designed for global and local structural health monitoring (SHM). Secondly, global and local SHM methods which are suitable for damage monitoring of tendons and girders in PSC bridges are selected to alarm damage occurrence, to locate damage and to estimate severity of damage. Thirdly, an autonomous SHM scheme is designed for PSC bridges by implementing the selected SHM methods. Operation logics of the SHM methods are programmed based on the concept of the decentralized sensor network. Finally, the performance of the proposed system is experimentally evaluated for a lab-scaled PSC girder model for which a set of damage scenarios are experimentally monitored by the developed smart sensor nodes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 매개변수가 더 적고, 빠르게 추정 가능한 MobileViT 기반 모델을 통해 사람 자세 추정 과업을 수행할 수 있는 모델을 제안한다. 기반 모델은 합성곱 신경망의 특징과 Vision Transformer의 특징이 결합한 구조를 통해 경량화된 성능을 입증한다. 본 연구에서 주요 매커니즘이 되는 Transformer는 그 기반의 모델들이 컴퓨터 비전 분야에서도 합성곱 신경망 기반의 모델들 대비 더 나은 성능을 보이며, 영향력이 커지게 되었다. 이는 사람 자세 추정 과업에서도 동일한 상황이며, Vision Transformer기반의 ViTPose가 COCO, OCHuman, MPII 등 사람 자세 추정 벤치마크에서 모두 최고 성능을 지키고 있는 것이 그 적절한 예시이다. 하지만 Vision Transformer는 매개변수의 수가 많고 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 무거운 모델 구조를 가지고 있기 때문에, 학습에 있어 사용자에게 많은 비용을 야기시킨다. 이에 기반 모델은 Vision Transformer가 많은 계산량을 요구하는 부족한 Inductive Bias 계산 문제를 합성곱 신경망 구조를 통한 Local Representation으로 극복하였다. 최종적으로, 제안 모델은 MS COCO 사람 자세 추정 벤치마크에서 제공하는 Validation Set으로 ViTPose 대비 각각 5분의 1과 9분의 1만큼의 3.28GFLOPs, 972만 매개변수를 나타내었고, 69.4 Mean Average Precision을 달성하여 상대적으로 우수한 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제13권2호
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• pp.153-162
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• 1995

국내에서 GPS를 효율적으로 활용하기 위해서는 WGS84와 벳셀 타원체간의 좌표변환 관계가 확립되어야 한다. 특히, 지역특성을 수렴하고 소요정도에 부응할 수 있는 좌표변환체계의 정립을 위해서는 변환지역에 적합한 지오이드고모형의 개발과 변환범위에 따른 기법별 좌표변환의 특성연구가 요망된다. 이에 본 연구에서는 남한지역을 대상으로한 광역망과 이를 4개의 지역권으로 나눈 지역망 및 인천시를 대상으로한 국소망을 구성, 벳셀지오이드고 기준값이 좌표변환에 미치는 영향을 고찰하여 벳셀지오이드고의 대표모형을 선정하고 변환기법별로 광역망의 변환, 지역망에 광역변환계수와 지역망의 변환계수를 적용한 경우 및 국소망의 변환결과들을 종합, 비교·검토하므로서 국내의 GPS측위범위에 따른 좌표변환의 특성을 고찰하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제18권4호
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• pp.540-550
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• 2016

Since energy efficiency has become a significant concern for network infrastructure, next-generation network devices are expected to have embedded advanced power management capabilities. However, how to effectively exploit the green capabilities is still a big challenge, especially given the high heterogeneity of devices and their internal architectures. In this paper, we introduce a hierarchical power management architecture (HPMA) which represents physical components whose power can be monitored and controlled at various levels of a device as entities. We use energy aware state (EAS) as the power management setting mode of each device entity. The power policy controller is capable of getting information on how many EASes of the entity are manageable inside a device, and setting a certain EAS configuration for the entity. We propose the optimal local control policy which aims to minimize the router power consumption while meeting the performance constraints. A first-order Markov chain is used to model the statistical features of the network traffic load. The dynamic EAS configuration problem is formulated as a Markov decision process and solved using a dynamic programming algorithm. In addition, we demonstrate a reference implementation of the HPMA and EAS concept in a NetFPGA frequency scaled router which has the ability of toggling among five operating frequency options and/or turning off unused Ethernet ports.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2230-2237
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• 2015

본 논문에서는 자연계에 존재하는 동기화 현상에 착안하여 무선 네트워크를 위한 자율적 부하균형 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 무선 접속 서비스를 제공하는 셀 사이의 부하균형 문제를 자연계 동기화 현상을 이용하여 모델링 한 후 각 셀들이 이웃 셀과의 부하 차이에 따라 자율적으로 부하를 분배하기 위한 알고리즘을 설계한다. 모의실험을 통해 제안 기법을 이용하여 각 셀들이 자신의 지역적 정보만을 이용하여 자율적으로 부하 분배 여부를 결정하더라도 셀 간 부하균형을 이룰 수 있다는 것을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1244-1255
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• 1994

통신망의 발전으로 인한 케이블 문제의 해결과 이동성 있는 통신망 구성에 대한 요구의 증가로 등장한 무선 LAN은 유선 LAN의 MAC 프로코콜을 사용하여 정보를 전송하는데 여러 가지 문제를 가지고 있다. 무선 LAN에서 매체를 처리하는 프로토콜은 시스템의 성능에 커다란 영향을 미치고 있으며, 현재 매체 처리를 위한 많은 연구가 진행중에 있다. 예약 방식인 PRMA(Packet Reservation Multiple Access)방식은 예약 단계에서 충돌로 인한 지연시간으로 인하여 시스템의 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 예약 단계에서의 충돌로인한 지연의 단점을 보안하기 위하여 기존의 PRMA 방식을 변형하여 단점을 극복하였고, TDD(Time Division Duplex)로 전송하는 방식을 이용 무선 LAN 모델을 구성하였다. 또한 구성한 시스템의 성능분석을 위하여 M/M/1/M 프로세스 모델을 이용하였고 SLAM을 이용하여 시뮬레이션 평가 하였다.