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IEEE 802.11 무선 랜에서 이웃 채널 정보에 기반한 점진적 채널 스캔 방법
허남철(Nam Chul Huh),김선명(Sunmyeng Kim) 한국산업정보학회 2015 한국산업정보학회논문지 Vol.20 No.5
IEEE 802.11 무선 랜에서 단말들은 자유롭게 이동할 수 있기 때문에 끊김 없는 서비스를 제공하기 위해 핸드오프가 중요하다. 무선 랜에서 핸드오프할 때 많은 채널에 대해 스캔을 수행하기 때문에 핸드오프 지연이 커져 실시간 서비스를 지원하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 서비스를 위해 핸드오프 지연을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서, 무선 랜에 처음 접속하는 단말은 자신이 스캔한 채널 정보를 AP(Access Point)에게 전송한다. AP는 단말이 전송한 정보를 이용하여 서로 이웃하는 채널들의 정보를 테이블로 만들고 비콘 프레임을 통해 이 테이블을 단말들에게 전송한다. 단말들은 핸드오프를 진행할 때 전체 채널에 대해 스캔을 수행하지 않고 테이블에 있는 정보를 이용하여 일부 채널에 대해서만 스캔을 수행한다. 따라서 제안하는 방법은 핸드오프 지연을 줄일 수 있고 실시간 서비스를 지원할 수 있다. Handoff is a critical issue for seamless roaming in IEEE 802.11-based wireless networks. In order to provide real-time services, handoff mechanism must be provided. However, the IEEE 802.11 standard handoff is not appropriate to provide the services, because it is based on the full-scanning approach which spends too much time searching Access Point (AP). In this paper, we propose a new scheme, which can reduce the scanning latency. A station performs full-scanning operation for finding APs when it enters wireless networks for the first time. The station sends the scanned channel information to AP. AP maintains the neighbor channel table based on the information received from stations. A station performs the partial-scanning by using the table. Therefore, the proposed scheme can reduce the scanning latency.
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김현수(Hyunsoo Kim),김병만(Byeong Man Kim),허남철(Nam Chul Huh),신윤식(Yoon Sik Shin) 한국산업정보학회 2015 한국산업정보학회논문지 Vol.20 No.5
본 논문에서는 소프트웨어 구동 시 발생 가능한 메모리 오류 중 발생 빈도가 매우 낮은 일부 메모리 오류에 대해 실행 파일을 역어셈블하여 만들어진 어셈블리어의 구문을 분석하여 메모리 오류 가능성을 검출하는 방법을 제안한다. 몇 개의 프로그램을 대상으로 선정하고, 제안한 방법을 이용하여 메모리 오류 가능성을 검출한 결과, 약 만 개의 함수, 백만 라인의 어셈블리어 명령어에서 750여 개의 메모리 오류가능성을 검출하였고, 검출에 걸린 시간은 총 90초 정도가 소요되었다. This thesis proposes a method for effectively detecting memory errors with low occurrence frequency that may occur depending on runtime situation by analyzing assembly codes obtained by disassembling an executable file. When applying the proposed method to various programs having no compilation error, a total of about 750 potential errors taken about 90 seconds are detected among 1 million lines of assembly codes corresponding to a total of about 10 thousand functions.
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노순억(Sun-ok Rho),김병만(Byeong-man Kim),허남철(Nam-chul Huh) 한국지능시스템학회 2001 한국지능시스템학회논문지 Vol.11 No.9
본 논문은 사용자의 관심 내용을 포함하는 소수 문서들로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제시한다. 대표 용어들의 추출 방법에서는 우선 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 초기 대표 용어들을 선택한 후 예제 문서 내에서의 이들 용어들과 후보 용어들의 발생 빈도의 유사성을 이용하여 가중치를 재산 정하고 대표 용어들을 자동 확장하였다. 제안 방법의 성능은 초기 대표 용어들을 선택하는 방법에 의해 영향을 크게 받는다. 따라서 문서집합에서 대표 용어를 추출하는 문제는 불확실성을 내포하고 있으므로 이러한 문제 해결에 효과적인 퍼지 추론을 초기 대표 용어의 선택 방법에 적용하였다. 본 논문에서 다루는 문제는 문서 집합의 중심 벡터를 계산하는 것으로 볼 수가 있다. 성능 평가를 위해 기존의 대표적인 Rocchio 알고리즘과 Widrow-Hoff 알고리즘과의 문서 분류 실험을 하였다. 실험 결과 우수한 성능을 보여줌으로서 제안 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다. In this work, we propose a new method of extracting and weighting representative keywords(RKs) from a few documents that might interest a user. In order to extract RKs, we first extract candidate terms and then choose a number of terms called initial representative keywords (IRKs) from them through fuzzy inference. Then, by expanding and reweighting IRKs using term co-occurrence similarity, the final RKs are obtained. Performance of our approach is heavily influenced by effectiveness of selection method of IRKs so that we choose fuzzy inference because it is more effective in handling the uncertainty inherent in selecting representative keywords of documents. The problem addressed in this paper can be viewed as the one of calculating center of document vectors. So, to show the usefulness of our approach, we compare with two famous methods - Rocchio and Widrow-Hoff - on a number of documents collections. The results show that our approach outperforms the other approaches.
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Web 상에서의 정보검색을 위한 지능형 에이전트의 설계 및 구현
고형일(Hyoung Il Ko),김병만(Byeong Man Kim),김주연(Ju Youn Kim),김경호(Kyung Ho Kim),허남철(Nam Chul Huh) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅱ
현재 인터넷 상에서 정보 검색을 도와주는 유명한 서치 엔진(search engine) 들이 수십개에 이르고 이러한 program 들은 사용자의 질의를 흥미있는 Web 의 자원들에게 match 시키고 사용자들이 Web 을 탐색하는데 드는 어려움들을 상당히 완화시켜 준다. 그러나 이러한 서치 엔진들은 각기 독특한 interface 를 가지고 있고, 또한 각각이 가지고 있는 database는 Web 에서의 각기 다른 부분들을 가지고 있다. 그 결과로서 사용자들은 원하는 결과를 얻기 위해 그들의 질의를 서로다른 서치 엔진들에게 반복적으로 입력해야만 한다. 이러한 서치 엔진들의 한계점을 극복하고 정보획득의 단계를 한단계 올린 것이 meta search engine 이다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 사용하여 서치 엔진들의 단점들을 보완하고 사용자의 질의를 이용하여 사용자의 질의에 가장 적합한 대상 서치 엔진을 찾는 meta search engine 을 구현하였다.
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허남철 대구미래대학 2001 論文集 Vol.19 No.1
In this paper fairness measure was defined to vary linearly by the change of deviation amount from desired time delay or cost, etc., so that we are able to keep sensitivity of fairness measure uniform over the entire range. Adopting the flexible parameters, fairness measure has a complete flexibility that enables a network designer to measure fairness vector has an effect of including all the factors to which fairness can apply. Thus the generalized form of fairness measure was derived, Comparison of fairness using various capacity assignment strategies is done. It was reaffirmed that Min-max capacity assignment strategy is the most powerful in concentrating each end-to-end time delay and cost around the mean end-to-end time delay and cost.
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