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지연 감내 네트워크에서 사회관계기반 기회적 라우팅 기법
김찬명,강인석,오영준,한연희,Kim, Chan-Myung,Kang, In-Seok,Oh, Young-Jun,Han, Youn-Hee 한국정보처리학회 2014 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.3 No.1
Delay-Tolerant Network employs message forwarding based on a Store, Carry and Forward method to conquer no guarantee of continue connectivity. For this reason, a lot of DTN routing scheme have been proposed recently. message forwarding is an important research issue in delay-tolerant network and In this paper, we propose a efficiency DTN routing scheme using node's social relation and expanded Ego-network betweenness centrality. Our simulation results show that it is more efficient to message delivery cost than Epidemic routing, Friendship routing while it has a little performance degradation of message delivery ratio. 지연 감내 네트워크는 지속적인 연결이 보장되지 않고 저장(Store), 운반(Carry), 전달(Forward) 방식의 메시지 전달을 사용 하는 네트워크이다. 이러한 지연 감내 네트워크에서 메시지 전달은 중요한 연구 이슈이며, 최근 많은 라우팅 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 노드들의 사회관계와 확장 매개 중심도를 이용하여 효율적인 지연 감내 네트워크에서 라우팅 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 Epidemic routing, Friendship routing에 비해 적은 메시지 전달 성공률차이를 유지하며, 메시지 전달 비용에는 효율적임을 보인다.
지연 감내 네트워크에서 커뮤니티 기반 영향력 측정 기법
김찬명(Chan-Myung Kim),김용환(Yong-hwan Kim),한연희(Youn-Hee Han) 한국통신학회 2013 韓國通信學會論文誌 Vol.38 No.1B
사회 관계망에서 영향력의 전파는 중요한 연구 이슈이다. 영향 전파는 임의의 노드로 부터 새로운 아이디어, 정보, 소문의 전파로 인해 다른 노드들의 상태나 성질이 변화하는 것을 뜻한다. 영향을 받은 노드는 자신과 통신하는 다른 노드에게도 영향을 주고 영향은 확산되어 네트워크 내에서 퍼져 나간다. 입소문 마케팅에 기반을 둔 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 κ-clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 한정된 지역 정보만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시한다. 또한, 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 영향력 있는 노드 정보가 전체 네트워크 관점에서 산출한 영향력 있는 노드 정보와 거의 일치함을 보인다. Influence propagation is an important research issue in social networks. Influence propagation means that the status or the disposition of nodes get changed by new idea, information and gossip propagated by other nodes. Influenced nodes also make other nodes influenced across the network. The influence propagation problem based on ‘word of mouth’ referral is to find most influential nodes set in networks to maximize influence. In this paper, we study the influence measuring and finding most influential nodes set in Delay-Tolerant Networks. It is difficult to measure exact influential power in Delay-Tolerant networks where network topology is not stable due to the nodal mobility. In this paper, we propose a distributed scheme that each node constructs κ-clique community structure and estimates local influential power in Delay-Tolerant Networks. Simulation results show that the influential nodes information estimated by proposed scheme is in agreement with a global view of influential nodes information.
Delay-Tolerant Networks에서 영향력 추정의 분산 기법
김찬명 ( Chan-myung Kim ),김용환 ( Yong-hwan Kim ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
사회관계망에서 영향력 전파 문제는 네트워크에 가장 영향력을 끼칠 수 있는 노드들을 찾아 전체 네트워크에 영향력을 최대화 하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks에서 각 노드의 영향력을 측정하여 가장 영향력 있는 노드 집합을 선택하는 문제를 다룬다. 노드 간 연결성이 항시 보장되지 않는 Delay-Tolerant Networks 환경에서는 전체 네트워크 정보를 정확히 알 수 없기 때문에 노드의 영향력을 정확히 측정하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 Delay-Tolerant Networks 환경에서 분산 방식으로 각자 노드가 k-Clique 구조로 커뮤니티를 구성하여 국지적 정보 (Local Information)만을 활용하여 자신의 영향력을 추정하는 방법을 제시하고 실험을 통해 제안 기법으로 산출한 노드들의 영향력이 전체 네트워크 관점에서 산출한 노드들의 영향력에 근접함을 실험을 통해 증명한다.
김찬명 ( Chan-myung Kim ),강인석 ( In-seok Kang ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.2
CTC(Connected Target Coverage)문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 센서가 타겟을 관측할 확률이 타겟과의 거리에 영향을 받는다고 가정하는 확률 커버리지 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다.
김찬명 ( Chan-myung Kim ),강인석 ( In-seok Kang ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1
CTC(Connected Target Coverage) 문제는 주어진 전체 타겟을 관측하고 관측한 데이터를 싱크노드까지 전송하는데 관여하는 센서집합의 개수를 최대화하여 네트워크 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 확률 센싱 및 연결성 모델을 기반으로 CTC문제에 접근한다. CTC문제를 해결하기 위해 휴리스틱 알고리즘인 CWGC-PM 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 알고리즘이 CTC문제를 해결하기에 적합함을 보인다. 또한 확률모델이 다양한 커버리지 및 연결성 요구조건에 적용될 수 있음을 보인다.
센서 네트워크 수명 최대화를 위한 Greedy-MSC 스케줄링 알고리즘의 분석 및 평가
김찬명(Chan-Myung Kim),김용환(Yong-Hwan Kim),한연희(Youn-Hee Han),길준민(Joon-Min Gil) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2D
무선 센서 네트워크에서 제한된 에너지 용량을 가진 센서들은 주어진 타깃들을 가능하면 오랫동안 관측해야 하는 요구사항이 존재한다. 이러한 요구와 관련된 MSC (Maximum Set Covers) 문제는 전체 타깃을 모두 관측할 수 있는 센서 그룹을 최대로 찾아내고 각 그룹별로 스케줄링 시간을 정하여 네트워크 수명을 최대화하려는 문제이다. MSC 문제를 해결하는 여러 방법 중 Greedy-MSC 알고리즘은 빠른 시간안에 최적에 근접한 해를 찾을 수 있는 장점이 있지만 후보 해를 찾는 선택 방법에 따라 최종 결과에 차이가 있다. 본 논문에서는 Greedy-MSC 알고리즘을 분석하고 평가하여 보다 최적에 가까운 해를 구하기 위한 타깃 및 센서 선택 기준을 제시한다.
Unity 3D 기반 ML-Agents Toolkit을 이용한 강화 학습 환경 설계 및 구현
최호빈 ( Ho-bin Choi ),김찬명 ( Chan-myung Kim ),김주봉 ( Ju-bong Kim ),한연희 ( Youn-hee Han ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
강화 학습은 일반적으로 제어 로봇과 관련이 있는 순차적 의사결정을 위한 학습의 한 형태이다. 이 강화 학습은 행동에 대한 보상을 최대로 하는 정책을 학습하는 것을 목표로 한다. 하지만, 강화 학습을 실제 세계에 적용하기에는 많은 제약사항이 존재하며 실제 세계의 복잡한 환경에서 좋은 정책을 학습하는 것은 매우 어렵다. Unity는 강화 학습 시뮬레이션을 위한 전용 Toolkit을 제공한다. 이러한 이유로 Unity를 시뮬레이터로서 사용하는 것이 좋은 정책을 학습하는 훈련의 근거가 된다. 따라서 본 논문에서는 강화 학습을 실제 세계에 바로 적용시키기 전에 Unity Machine Learning Agents Toolkit을 사용하여 실제 세계와 비슷한 환경을 만들고 강화 학습을 통해 에이전트를 미리 학습시켜보는 과정을 수행해봄으로써 시뮬레이터의 필요성을 부각시킨다.