• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.70-74
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• 1999

발전소 시뮬레이션 시스템 기술은 종합적인 지식을 바탕으로 자료수집 및 분석, 소프트웨어 개발 환경, 수학적 모델, 전산기 구성, 각종 계기류 설계 및 구매 장착 등의 노하우를 알아야만 제작할 수 있는 종합적인 기술이다. 또 지시기반의 기술이며 부가가치가 높은 기술이기 때문에 선진 각국에서는 계측제어 시스템의 기술개발 및 시장 확대를 위하여 힘을 쓰는 동시에 타국으로의 기술정보 유출을 경계하는데 신경을 곤두세우고 있다. 현재 복잡화되어 가고 있는 산업 사회의 전력 수요에 대한 대폭적인 증가 추세에 따라 발전소에서는 보다 효율적이며 합리적이고 경제적인 전력 공급을 위해서 전력 생산에 대한 신뢰성 향상 및 안정성 확보는 물론, 효율성 높은 운전이 절실히 요구되고 있다. 한편, 국내의 시뮬레이션 시스템 분야 기술은 아직도 완벽한 수준에는 미치지 못하며, 이 분야의 기술력 확보 및 신기술 개발은 향후 미래의 모든 시스템산업의 성쇄를 판가름하는 아주 중요한 척도가 될 것이다. 이 중에서 접지 분야는 고전압 혼촉에 의한 저압측 선로의 전압상승 방지, 모선(Bus)이나 전력 기기의 절연보호 및 회로전압의 안정등으로 시스템 성능을 한층 증가 시켜줄 뿐아니라 기기의 오동작이나 낙뇌등으로 인명피해 발생을 없애주는 아주 중요한 분야임에도 불구하고 이 분야의 국내 관련법규등이 미비한 사항이다. 그래서 발전소 분산제어 시스템분야의 장기간 신뢰성 및 안정성을 가지고 있고, 국내에서 많이 사용하는 미국 Bailey의 infi-90 및 독일 ABB의 Procontrol-P를 비교 분석하여 발전소 시뮬레이션 시스템의 접지에 응용 하고져 한다.상호 발생기를 이용한 다양한 시스템 검증 및 분석에 이용할 수 있을 것이다. 본 논문은 가상호 발생기의 구조와 최대 용량 시험 방법을 소개하고, 더 나아가 호 Traffic에 대한 최대 용량 시험뿐 아니라 QoS를 향상시키기 위한 교환 시스템의 제반 성능 시험 및 분석에 이를 이용하기 위해 개선이 필요함을 서술하고자 한다.textrm{m}$~3.4$\mu\textrm{m}$ 범위에서의 투과 및 흡수 스펙트럼을 측정하였다. 결정 성장 결과 B3+, Er3+, Cr3+ 이온은 Ti4+ 이온과 이온의 크기 차이가 심하여 결정의 정상적인 성장을 방해하는 물성을 나타냈고, V5+, Cr3+ 이온은 흑색의 결정, Fe3+ 이온은 적갈색의 결정으로 성장되었다. Al3+, Zr4+, Al3+의 순서로 투과도가 높아지는 것이 관찰되었다. 불순이온의 농도에 따른 영향으로서 Al3+ 이온의 경우 주입농도가 높아질수록 low angle boundary와 oxygen deficiency가 감소하였고, 투과율은 조금 감소하거나 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 반면에 Cr3+ 이온을 주입한 경우 0.003 atomic%에서 최적의 물성을 보였으며, 주입농도가 높아질수록 결정성장이 어려워지고 광의 투과도가 급격히 저하되었다.은 1.3을 나타내었다.로 보인다.하면 수평축과 수직축의 분산 장벽의 비에 따라 cluster의 두께비가 달라지는 성장을 볼 수 있었고, 한 축 방향으로의 팔 넓이는 fcc(100) 표면의 경우 동일한 Ed+Ep값에 대응하는 팔 넓이와 거의 동일한 결과가 나타나는 것을 볼 수 있다. 따라서 이러한 비대칭적인

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.27 no.1
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• pp.103-108
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• 2023

We study the problem of selecting a subset of sensor nodes in sensor networks in order to maximize the performance of parameter estimation. To achieve a low-complexity sensor selection algorithm, we propose a greedy iterative algorithm that allows us to select one sensor node at a time so as to maximize the log-determinant of the inverse of the estimation error covariance matrix without resort to direct minimization of the estimation error. We apply QR factorization to the observation matrix in the log-determinant to derive an analytic selection rule which enables a fast selection of the next node at each iteration. We conduct the extensive experiments to show that the proposed algorithm offers a competitive performance in terms of estimation performance and complexity as compared with previous sensor selection techniques and provides a practical solution to the selection problem for various network applications.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.231-232
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.05a
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• pp.824-825
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• 2024

연합학습에서 로컬 모델을 통해 참가자의 데이터 프라이버시를 침해할 가능성이 있다. 동형암호 기반 연합학습은 학습 과정에서 모든 가중치를 암호화해 통신 과정에서의 공격을 차단한다. 그러나 기존의 Paillier 동형암호 기반 연합학습은 모든 참가자가 같은 공개키 및 비밀키를 공유하는 문제가 있다. 본 연구에서는 지속적인 선택적 키 분배를 도입하여 외부에서 다른 참가자의 로컬 모델에 접속할 수 없도록 하고, 내부에서도 다른 참가자의 로컬 모델을 획득하기 어렵게 한다. MNIST 데이터를 사용하여 CNN 모델의 성능을 평가한 결과, 제안된 방법이 기존과 유사한 정확도를 보여준다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.6 s.52
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• pp.19-28
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• 2006

Most conventional model updating methods must use mathematical objective function with experimental modal matrices and analytical system matrices or must use information about the gradient or higher derivatives of modal properties with respect to each updating parameter. Therefore, most conventional methods are not appropriate for complex structural system such as bridge structures due to stability problem in inverse analysis with ill-conditions. Sometimes, moreover, the updated model may have no physical meaning. In this paper, a new FE model updating method based on a hybrid optimization technique using genetic algorithm (GA) and Holder-Mead simplex method (NMS) is proposed. The performance of hybrid optimization technique on the nonlinear problem is demonstrated by the Goldstein-Price function with three local minima and one global minimum. The influence of the objective function is evaluated by the case study of a simulated 10-dof spring-mass model. Through simulated case studies, finally, the objective function is proposed to update mass as well as stiffness at the same time. And so, the proposed hybrid optimization technique is proved to be an efficient method for FE model updating.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.35 no.3
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• pp.259-266
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• 2011

We present a new dual sequential approximate optimization (SAO) algorithm called SD-TDQAO (sequential dual two-point diagonal quadratic approximate optimization). This algorithm solves engineering optimization problems with a nonlinear objective and nonlinear inequality constraints. The two-point diagonal quadratic approximation (TDQA) was originally non-convex and inseparable quadratic approximation in the primal design variable space. To use the dual method, SD-TDQAO uses diagonal quadratic explicit separable approximation; this can easily ensure convexity and separability. An important feature is that the second-derivative terms of the quadratic approximation are approximated by TDQA, which uses only information on the function and the derivative values at two consecutive iteration points. The algorithm will be illustrated using mathematical and topological test problems, and its performance will be compared with that of the MMA algorithm.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.7
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• pp.541-548
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• 2007

Due to the mathematical convergence property, Simulated Annealing (SA) has been one of the most popular optimization algorithms. However, because of its problem of slow convergence in the practical use, many variations of SA like Fast SA (FSA) have been developed for faster convergence. In this paper, we propose and prove that Greedy SA (GSA) also finds the global optimum in probability in the continuous space optimization problems. Because the greedy selection does not allow the cost to become worse, GSA is expected to have faster convergence than the conventional FSA that uses Metropolis selection. In the computer simulation, the proposed method is shown to have as good performance as FSA with Metropolis selection in the viewpoints of the convergence speed and the quality of the found solution. Furthermore, the greedy selection does not concern the cost value itself but uses only dominance of the costs of solutions, which makes GSA invariant to the problem scaling.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.33 no.7A
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• pp.757-767
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• 2008

Start Ongoing next generation networks are expected to be deployed over current existing networks, in the form of overlayed heterogeneous networks, in particular, in hot spot areas. Therefore, it will be necessary to develop an interworking technique such as load balancing, to achieve increased overall resource utilization in the various heterogeneous networks. In this paper, we present a new load balancing mechanism termed 'soft' load balancing where the IP(Internet Protocol) traffic of a user is divided into sub-traffic, each of which flows into a different access network. The terminology of soft load balancing involves the use of both load sharing and handover techniques. Through a numerical analysis, we obtain an optimal LBR (Load Balancing Ratio) for determining the volume of traffic delivered to each network over an overlayed multi-cell environment. Using the optimal LBR, a more reliable channel transmission can be achieved by reducing the outage probability efficiently for a given user traffic.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.12
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• pp.1-10
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• 2014

This paper proposes a scheduling scheme that enhances power consumption efficiency of periodic real-time tasks using DVFS and power-shut-down mechanisms while meeting their deadlines on multicore processors. The proposed scheme is suitable for dependent multicore processors in which processing cores have an identical speed at an instant, and resolves the load unbalance of processing cores by exploiting parallel processing because the load unbalance causes inefficient power consumption in previous methods. Also the scheme activates a part of processing cores and turns off the power of unused cores. The number of activated processing cores is determined through mathematical analysis. Evaluation experiments show that the proposed scheme saves up to 77% power consumption of the previous method.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.162-168
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• 2015

Image data is mostly stored in compressed form because of its huge size. Therefore, a series of cumbersome procedures is required to apply a transformation to image data: decompression, extraction of spatial data, transformation and recompression. In this paper, we employ DCT(Discrete Cosine Transform) coefficients to change the spatial presentation of images. DCT is commonly used in still image compression standards such as JPEG and moving picture compression standards such as MPEG-2, MPEG-4, and H.264. In this paper, we derived mathematically the relationship between the geometry transformation in the spatial domain and coefficient changes in the DCT domain and verified it with images in the JPEG file format. Because of the efficiency of transformation in the frequency domain, our findings can be utilized for light-weight partial image encryption for privacy data protection or entertainment contents protection.