• 전자통신동향분석
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• 제28권6호
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• pp.86-98
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• 2013

최근 다양한 형태의 스마트 기기 출현과 대중적 보급으로 고속 데이터 전송에 대한 수요가 나날이 증가하고 있어 소형셀 기술에 대한 이동통신 사업자들의 관심이 높다. 이에 데이터 요구량이 많은 위치에 소형 셀을 다층으로 밀집 배치하고 매크로 기지국 및 소형 셀 기지국의 밀접한 협력을 통해 무선 네트워크의 용량을 증가시키기 위한 기술들에 대한 요구가 높아지고 있다. 매크로 셀과 소형 셀이 다층으로 배치된 구조에서 고려해 볼 수 있는 요소기술들은 단말의 다중 노드 연결, 효율적인 이동성 보장, 효율적인 셀/이동단말 발견, 이종 듀플렉스캐리어 집성, 셀 간 간섭 관리 등이며, 본 논문에서는 이들을 기반으로 최근 3GPP에서 활발히 논의되고 있는 LTE 소형셀 향상 표준화 동향에 대해 기술한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2005

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.33-39
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• 2020

최근 LTE보다 빠른 속도와 안정을 가진 5G 기술에 대한 기대감이 증가하고 있는 가운데 5G 통신 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 5G는 현재까지 이질적인 영역이 서로 포함되어 있어서 보안 영역에 대한 문제들을 아직 완벽하게 지원하고 있지 않다. 본 논문은 5G 환경에서 IoT 장치의 인증을 블록체인에 적용한 확률 기반의 IoT 관리모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 장치의 인증을 확률적 이론과 물리적 구조를 효율적으로 융합하기 위해서 n 계층의 IoT 사용자를 n+1 계층과 n-1 계층의 관리자가 쌍방향 인증이 이루어지도록 2개의 랜덤키를 역으로 사용한다. 제안 모델은 5G 환경의 IoT 사용자에 대한 인증을 확률적 기반으로 IoT 정보를 계층화시킨 후 IoT 정보를 가중치에 적용하여 그룹핑된 IoT 정보를 블록체인으로 연결한다. 또한, 제안 모델은 5G 네트워크를 계층화된 다층 네트워크로 분할하기 때문에 기존 블록체인보다 향상된 기능을 가진다.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-91
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• 2011

예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.628-631
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• 2014

최근 다양한 형태의 스마트 기기 출현과 대중적 보급으로 인해 고속 데이터 전송에 대한 수요가 나날이 증가하고 있다. 이런 요구사항을 수용하기 위해 셀룰러 사업자 및 이동통신 장비 제조업체는 많은 새로운 기술에 대한 연구를 진행하였으며 이에 대한 결과로 향후 셀룰러 네트워크에서 성능 및 커버리지 향상을 위해 소형셀 기술을 하나의 중요한 요소 기술로 고려하고 있다. 셀룰러 네트워크에서 소형셀 기술은 데이터 요구량이 많은 위치에 소형셀을 밀집 배치하고 매크로 기지국 및 소형셀 기지국의 밀접한 협력을 통해 무선 네트워크의 용량을 증가시키는 것을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 매크로 셀과 소형 셀이 다층으로 배치된 셀룰러 이동통신 구조를 제시하고 다층셀간의 협력을 통해 성능을 향상시킬 수 있는 다양한 요소기술들에 대해서 기술한다. 또, 이들 요소기술들을 바탕으로 최근 3GPP에서 활발히 논의되고 있는 LTE 소형셀 향상 표준화 동향에 대해 기술한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.99-105
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• 2011

일반적으로 재난 상황에서는 신속하고 쉽게 전개될 수 있는 확실한 재난관리통신이 요구되지만, 다층구조 건물 또는 넓게 펼쳐진 창고 시설은 신뢰할 만한 통신환경을 어렵게 한다. 이러한 재난 환경에서 휴대형 무선 메쉬 네트워크 기술은 소출력으로도 넓은 서비스 커버리지 확보가 가능하며, 유연성 있는 장비의 설치 및 재배치를 통한 네트워크 노드 당 경제성이 높은 기술이다. 본 연구에서는 네트워크 프로세스를 사용하여 재난 통신망 구축에 활용 될 수 있는 휴대형 무선 메쉬 네트워크 게이트웨이를 개발하고 기본적인 연결 기능과 더불어 스루풋과 지연, 패킷 손실 등의 성능을 시험하였다. 시험 결과는 재난 구조 통신망과 같은 다양한 환경에서 사용할 수 있는 기본적인 성능을 갖고 있음을 보여주었다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권4호
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• pp.704-715
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• 2015

도계지역은 경계하고 있는 시 도와 다층적인 지역적 네트워크가 형성되는 특성 때문에 비도계지역과는 차별화된 전략이 필요하다. 본 연구의 목적은 도계지역으로서 옥천이 갖는 지역적 네트워크 특성을 통근 통학자, 기업, 정부차원에서 분석하고 도계지역의 발전을 위한 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 연구결과 옥천은 통근 통학자 네트워크 측면에서 대전과 지역적 네트워크가 가장 강하고, 호남과는 네트워크가 없는 것을 확인하였다. 기업측면에서는 대전, 경기, 충북과, 정부차원에서는 대전(동구, 대덕구)와 경기(부천)와 네트워크를 형성하고 있다. 본 연구는 도계지역을 새로운 정책대상으로 상정하고, 지역 네트워크 연구의 기초자료로서 인구주택총조사의 초광역적 통계데이터를 구축과 경계지역 기초자치단체 간 협력체계를 마련할 것을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2843-2852
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• 2013

중첩된 환경의 이동 네트워크에서 이동 노드는 여러 개의 이동 라우터 중 하나를 선정하여 정보를 교환하게 된다. 이동 노드에게 기존의 상향식 또는 하향식 방법으로 지정된 이동 라우터는 최적의 이동 라우터가 아닐 수 있다. 이러한 경우, 이동 노드는 빈번한 핸드오버 및 바인딩 갱신을 발생시켜 이동 노드의 QoS(Quality of Service)를 저해 할 수 있다. 본 논문에서는 중첩된 환경의 이동 네트워크에서 이동 노드의 이동 특성과 이동 라우터의 QoS 정보를 기반으로 최적의 이동 라우터를 선정하는 방안을 제시한 후, MLP(Multi-layered Perceptron)를 이용하여 중첩 이동 네트워크의 이동 라우터 선정 방안을 학습시킨다. 학습된 MLP의 학습 결과와 실제 선정 결과를 분석하여 제안한 MLP 구조가 대규모의 중첩된 환경의 이동 네트워크에서 사용 가능함을 증명한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3C호
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• pp.115-125
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• 2009

지반의 응력이력을 정의하는데 이용되는 선행압밀하중은 일반적으로 일차원 실내압밀실험으로부터 결정되어져 왔으나 피에조콘과 같은 원위치 시험의 관측값을 이용한 이론적인 방법과 경험적인 상관관계를 통한 결정도 가능하다. 최근 선행압밀하중을 결정하기 위한 인공신경망 모델들이 제안된 바 있으며, 기존의 이론적 경험적 선행압밀하중 추정 방법들이 갖는 지역의존성의 문제를 극복하고 예측 정확도 면에서도 크게 개선된 것으로 보고되었다. 그러나 인공신경망 모델은 모델구조와 학습과정에서 초기에 무작위로 부여되는 연결강도에 영향을 받아 예측에 변동성이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 피에조콘 결과를 이용한 선행압밀하중 추정 인공신경망 모델이 연약지반에서 선행압밀하중 예측 시 보이는 변동성을 개선하기 위하여 신경망 모델의 구조 최적화를 수행하고 군집신경망 모델을 구축하였다. 제안된 군집신경망 모델을 이용한 예측결과는 기존의 다층신경망 모델 및 이론적 경험적 모델들과 비교되었다. 연구결과, 최적화된 구조를 갖는 다층신경망 모델일지라도 초기 연결강도에 따라 최종 학습 후 예측결과의 변동성이 여전히 존재하나, 다층신경망을 네트워크로 연결하여 제안된 군집신경망 모델은 기존의 다층신경망 모델들이 갖는 초기 연결강도 의존성을 개선하여 다층신경망 모델에 비해 일관성 있으며 보다 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났다.