• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 한국경영과학회지
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• 제41권2호
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• pp.53-65
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• 2016

Static wireless multi-hop networks, such as wireless mesh networks and wireless sensor networks have proliferated in recent years because of they are easy to deploy and have low installation cost. Two key measures are used to evaluate the performance of a multicast tree algorithm or protocol : end-to-end delay and the number of transmissions. End-to-end delay is the most important measure in terms of QoS because it affects the total throughput in wireless networks. Delay is similar to the hop count or path length from the source to each destination and is directly related to packet success ratio. In wireless networks, each node uses the air medium to transmit data, and thus, bandwidth consumption is related to the number of transmission nodes. A network has many transmitting nodes, which will cause many collisions and queues because of congestion. In this paper, we optimize two metrics through a guaranteed delay scheme. We provide an integer linear programming formulation to minimize the number of transmissions with a guaranteed hop count and preprocessing to solve the aforementioned problem. We extend this scheme not only with the guaranteed minimum hop count, but also with one or more guaranteed delay bounds to compromise two key metrics. We also provide an explanation of the proposed heuristic algorithm and show its performance and results.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.767-774
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• 2006

본 논문에서는 확장성 있고 신뢰성 있는 오버레이 멀티캐스트를 지원하기 위하여 새로운 멀티캐스트 트리 구성 방법과 지역적인 멀티캐스트를 도입하였다. 본 논문에서 제안하는 구조는 멀티캐스트 네트워크와 멀티캐스트를 지원하지 않는 네트워크가 혼합된 환경에서 멀티캐스트소스로부터 사용자들에게 스트리밍 데이터를 효율적으로 전달할 수 있다 새로운 멀티캐스트 트리 구성 방식은 서브넷에 릴레이가 존재하지 않는 경우에 최적의 조건인 원격 릴레이와 접속을 가능하게 한다. 또한, IPv6 헤더의 Traffic Class에 새로운 서비스 타입을 정의하여 릴레이에서 선택적인 FEC 적용과 차별화 된 전송을 가능하게 하였다. 우리가 제시한 해결책의 효과를 검증하기 위하여, 실제 서비스 환경과 유사한 환경을 시뮬레이터로 구현하고 테스트하였으며, 그 테스트 결과는 전통적인 유니캐스트 접근 방식과 기존의 오버레이 멀티캐스트 방식보다 훨씬 더 효율적인 것으로 판명되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권3호
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• pp.341-350
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• 2002

네트워크 환경이 좋아지고 인터넷 사용이 급증함에 따라 이동 에이전트(Mobile Agent) 기술이 정보검색, 네트워크관리, 전자상거래, 병렬/분산처리 분야에 널리 활용되고 있다. 최근에 다수의 연구자들이 이동 에이전트를 기반으로 한 병렬/분산처리 개념을 연구하고 있다. SPMD(Single Program Multiple Data)는 하나의 프로그램이 병렬환경에 참여하는 모든 컴퓨터에 전송되어 다른 자료를 사용하여 작업을 수행하는 병렬처리 방법이다. 따라서 하나의 프로그램을 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 것은 전체 수행시간을 줄이기 위한 주요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 이동 에이전트 시스템으로 구성된 병렬환경에서 SPMD의 병렬처리를 효율적으로 수행하기 위해, 바이노미얼 트리를 이용하여 하나의 이동 에이전트 코드를 모든 컴퓨터에 빠르게 전송하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 IBM's Aglets에서 실험적 평가를 통하여 다른 방법과 비교되었으며 다른 방법에 비해서 상당히 좋은 성능을 보였다. 또한 본 문에서는 바이노미얼 트리에서 에이전트 전송 중에 발생될 수 있는 결함허용에 관한 문제를 다룬다.

• Journal of Ecology and Environment
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• 제41권1호
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• pp.9-18
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• 2017

Background: Species in the heterokont genus Synura are colonial and have silica scales whose ultrastructural characteristics are used for classification. We examined the ultrastructure of silica scales and molecular data (nuclear SSU rDNA and LSU rDNA, and plastid rbcL sequences) to better understand the taxonomy and phylogeny within the section Petersenianae of genus Synura. In addition, we report the first finding of newly recorded Synura species from Korea. Results: We identified all species by examination of scale ultrastructure using scanning and transmission electron microscopy (SEM and TEM). Three newly recorded species from Korea, Synura americana, Synura conopea, and Synura truttae were described based on morphological characters, such as cell size, scale shape, scale size, keel shape, number of struts, distance between struts, degree of interconnections between struts, size of base plate pores, keel pores, base plate hole, and posterior rim. The scales of the newly recorded species, which belong to the section Petersenianae, have a well-developed keel and a characteristic number of struts on the base plate. We performed molecular phylogenetic analyses based on sequence data from three genes in 32 strains (including three outgroup species). The results provided strong statistical support that the section Petersenianae was monophyletic, and that all taxa within this section had well-developed keels and a defined number of struts on the base plate. Conclusions: The phylogenetic tree based on sequence data of three genes was congruent with the data on scale ultrastructure. The resulting phylogenetic tree strongly supported the existence of the section Petersenianae. In addition, we propose newly recorded Synura species from Korea based on phylogenetic analyses and morphological characters: S. americana, S. conopea, and S. truttae.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.258-268
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• 2005

이동 컴퓨팅 환경에서 이동 중인 호스트에게 멀티캐스트 서비스를 효율적으로 제공하는 것은 쉬운 일이 아니다. 양방향 터널링 기법은 캡슐화와 삼각 라우팅의 오버헤드를 야기하는 반면, 원격 가입 기법은 빈번한 트리 재구성을 필요로 하는데 이는 고속으로 이동하는 호스트에게는 비효율적이다. 본 논문에서는 호스트의 이동 정보에 근거하여 원격 가입 기법과 양방향 터널링 기법 사이의 장점을 찾고자 하는 이동 정보에 근거한 모바일 멀티캐스팅(MBMOM) 기법을 제안한다. 만약 호스트의 이동 속도가 고속이라고 판단되면 양방향 터널링 기법을 사용하여 홈 에이전트가 멀티 캐스트 패킷을 전달하게 된다. 만약 호스트의 이동 속도가 저속이라고 판단되면 원격 가입 기법이 적용되며 외래에이전트는 멀티 캐스트 그룹에 가입을 시도한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 성능을 분석하기 위하여 분석 모델을 개발하였으며, MOM(Mobile Multicast)과 RBMOM (Range Based MOM), TBMOM(Timer Based MOM) 기법과 비교하여 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션의 결과는 본 논문의 기법이 호스트의 이동 속도와 멀티캐스트 그룹의 크기 측면에서 위의 세 기법들보다 전달시간이 적게 걸리는 것을 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권10B호
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• pp.981-987
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• 2009

최근 유비쿼터스 헬스케어 서비스를 위한 무선 신체 망에 대한 연구가 IEEE 등을 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 신체망은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 멀티 홉 통신 기반의 부모노드 및 자식노드로 구성된 트리형태로 구성되는 경우가 많다. 이 경우 기존의 센서 네트워크와 달리 빈번한 신체의 움직임으로 망에 연결되어 있는 노드의 연결이 끊어질 가능성이 높으며 각 노드의 전력소모 제한으로 인해 각 노드에서 처리 가능한 노드 연결 수에 제한이 있다. 본 연구에서는 노드가 망과 연결이 끊어졌을 경우 노드가 전송할 패킷의 우선순위를 고려하여 QoS를 만족하면서 최적의 부모 노드를 선택하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능분석을 하였으며 그 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘이 망의 생존시간이 더 길다는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.11-16
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• 2004

최근 이질적인 분산 컴퓨팅 환경 상에서의 공동 작업들이 나날이 늘어나고 있다. 고속의 원거리 네트워크의 유용성 (availability)은 화상 회의, 분산된 대화식의 시뮬레이션, 그리고 공동의 시각화(collaborative visualization)와 같은 공동의 멀티미디어 응용들을 가능하게 하였다. 이와 같은 응용들과 분산된 고성능 컴퓨팅에서의, 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 일반적인 그룹 통신으로는 브로드캐스트, 멀티캐스트 등이 있다. 기존의 FEF, ECEF, look-ahead 와 같은 휴리스틱 알고리즘들은 이러한 이질적 분산 시스템에서의 브로드캐스트와 멀티캐스트를 위한 메시지 전송 트리를 구성하여 준다. 하지만 이러한 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적해(local optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 노드와 네트워크 모두가 이질적인 기존의 통신 모델 상에서 보다 효율적인 집합적 연산을 위한 트리를 구성해주는 개선된 브로드캐스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들이 지역적 최적해에 빠질 수 있는 점을 감안하여, 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하였다. 여러 가지 통신비용에 대한 성능 평가를 통하여, 개선된 휴리스틱 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 완료 시간을 가지며, 특히 look-ahead 알고리즘보다 낮은 계산 복잡도를 가지는 장점을 가짐을 알 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.27-33
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• 2021

The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권6호
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• pp.1478-1499
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• 2024

Coronavirus disease (COVID-19) is an infectious disease caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus. COVID-19 become an active epidemic disease due to its spread around the globe. The main causes of the spread are through interaction and transmission of the droplets through coughing and sneezing. The spread can be minimized by isolating the susceptible patients. However, it necessitates remote monitoring to check the breathing issues of the patient remotely to minimize the interactions for spread minimization. Thus, in this article, we offer a wearable-IoTs-centered framework for remote monitoring and recognition of the breathing pattern and abnormal breath detection for timely providing the proper oxygen level required. We propose wearable sensors accelerometer and gyroscope-based breathing time-series data acquisition, temporal features extraction, and machine learning algorithms for pattern detection and abnormality identification. The sensors provide the data through Bluetooth and receive it at the server for further processing and recognition. We collect the six breathing patterns from the twenty subjects and each pattern is recorded for about five minutes. We match prediction accuracies of all machine learning models under study (i.e. Random forest, Gradient boosting tree, Decision tree, and K-nearest neighbor. Our results show that normal breathing and Bradypnea are the most correctly recognized breathing patterns. However, in some cases, algorithm recognizes kussmaul well also. Collectively, the classification outcomes of Random Forest and Gradient Boost Trees are better than the other two algorithms.