• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.64-69
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• 2010

본 논문에서는 EC-DH를 이용한 안전한 키 분배와 처리속도가 개선된 64byte 블록 암호화 알고리즘인 ABC(Advanced Block Cipher) 알고리즘을 설계하였다. ABC 알고리즘은 별도의 S-Box, IP-Box 등을 사용하지 않고 데이터 교환키를 이용해 원본 데이터의 위치를 교환하는 방식을 사용함으로써 기본적인 메모리 점유율을 줄였다. 또한, 고정된 암 복호화 키가 아닌 유동적인 암 복호화 키를 사용해 대칭키의 유출에 대비하였다. 따라서, 본 논문에서 제안한 ABC 알고리즘은 모바일 뱅킹 및 낮은 메모리 환경에 적합한 암호화 알고리즘이라 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.606-609
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• 2015

본 연구에서는 support vector regression (SVR) 및 매개변수 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델을 구축하고 이를 실제 유역에 적용하여 모델 효율성을 평가하였다. 여기서, SVR은 하천수위를 예측하기 위한 예측모델로서 채택되었으며, 커널함수 (Kernel function)로서는 radial basis function (RBF)을 선택하였다. 최적화 알고리즘은 SVR의 최적 매개변수 (C?, cost parameter or regularization parameter; ${\gamma}$, RBF parameter; ${\epsilon}$, insensitive loss function parameter)를 탐색하기 위하여 적용되었다. 매개변수 최적화 알고리즘으로는 grid search (GS), genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), artificial bee colony (ABC) 알고리즘을 채택하였으며, 비교분석을 통해 최적화 알고리즘의 적용성을 평가하였다. 또한 SVR과 최적화 알고리즘을 결합한 모델 (SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO, SVR-ABC)은 기존에 수자원 분야에서 널리 적용되어온 신경망(Artificial neural network, ANN) 및 뉴로퍼지 (Adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS) 모델과 비교하였다. 그 결과, 모델 효율성 측면에서 SVR-GS, SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 ANN보다 우수한 결과를 나타내었으며, ANFIS와는 비슷한 결과를 나타내었다. 또한 SVR-GA, SVR-PSO 및 SVR-ABC는 SVR-GS보다 상대적으로 우수한 결과를 나타내었으며, 모델 효율성 측면에서 SVR-PSO 및 SVR-ABC는 가장 우수한 모델 성능을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 적용한 매개변수 최적화 알고리즘은 SVR의 매개변수를 최적화하는데 효과적임을 확인할 수 있었다. SVR과 최적화 알고리즘을 이용한 하천수위 예측모델은 기존의 ANN 및 ANFIS 모델과 더불어 하천수위 예측을 위한 효과적인 도구로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.145-146
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• 2018

중앙 집중적인 단일 컨트롤러를 이용할 경우 메시지 과부하로 인해 응답이 지연될 수 있으므로 스위치들이 기존의 컨트롤러를 대신하여 새로운 컨트롤러와 연결되어 트래픽을 처리하는 다중 컨트롤러가 효율적이다. 본 논문에서는 SDN 분산 컨트롤러에서 일관성 문제를 해결하기 위해 우선순위에 기반을 둔 향상된 인공벌 군집(ABC) 알고리즘을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.39-40
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• 2019

본 논문에서는 연관규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori 알고리즘을 기반으로 향상된 인공벌 군집 알고리즘(ABC algorihtm)을 적용하여 SDN 환경에서 분산된 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 이를 통해 자주 사용되는 컨트롤러를 우선적으로 선택함으로써 향상된 컨트롤러 선택을 목표로 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.91-96
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• 2015

본 연구는 조명변화에 강인한 CT 전처리 기법 기반 개선된 얼굴인식 시스템을 소개한다. 전처리 알고리즘으로 CT알고리즘은 조명이 없는 환경에서도 얼굴의 지역적인 특징만을 추출한다. 얼굴의 지역적인 특징 추출을 가능하게 해준다. 처리된 데이터는 $(2D)^2$ 기반 대표적인 차원축소 알고리즘인 PCA를 사용하여 특징을 추출하였다. 전처리 알고리즘을 통한 특징 데이터는 제안한 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 방사형 기저함수 신경회로망의 은닉층은 FCM으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 또한 ABC 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉 입력의 수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화 한다. 본 연구는 제안된 시스템의 성능 평가를 위해 Yale Face database B와 CMU PIE database로 실험하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.

• 경영과학
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• 제28권1호
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• pp.43-52
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• 2011

The basic objective of broadcast scheduling is to get the smallest length TDMA frame, where many nodes are allowed to transmit simultaneously in a single time slot in a conflict-free manner. The secondary objective is to maximize the number of such transmissions for maximum use of the channel. An Artificial Bee Colony (ABC) with ranking strategy is proposed in this paper for the broadcast scheduling problem. Our proposed method is very efficient for generating initial and neighbor feasible solutions. We can get the best number of time slots and transmission utilization comparing to previous researches.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.733-739
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• 2004

최근 차량의 안전에 관한 기술은 전자 및 제어분야의 기술이 접목되어 능동 안전 시스템이 개발되고 있다. ABC(Active Body Control), ABS(Antilock Brake System), ACC(Adaptive Cruise Control) 기술이 대표적이라 할 수 있다. 이러한 기술은 전자 제어 장치를 기반으로 하고 있으며, 차량 네트워크로 데이터를 실시간으로 공유한다. 따라서 본 논문에서는 기계식으로 구성되어 수동으로 작동되는 주차 브레이크 장치를 차량용 네트워크인 CAN를 이용하여 자동으로 작동될 수 있도록 제어 알고리즘 구현과 응용 어플리케이션을 구현한다. 또한 구현되는 제어시스템을 통해 기존의 차량내 전자제어시스템과 통합 운영할 수 있는 가능성을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.586-591
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• 2014

본 연구에서는 인공 벌 군집(ABC: Artificial Bee Colony) 알고리즘을 이용하여 주어진 레이더 데이터로부터 강수 사례와 비강수 사례를 분류하는 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs: Radial Basis Function Neural Networks)분류기를 소개한다. 기상청에서 사용하고 있는 기상 레이더 데이터의 특성 분석을 통해 입력 데이터를 구성한다. 방사형 기저함수 신경회로망의 조건부에서는 Fuzzy C-Means 클러스터링 방법을 이용하여 적합도를 계산하고, 결론부에서는 최소자승법(LSE: Least Square Method)을 이용하여 다항식 계수를 추정한다. 추론부에서 최종출력 값은 퍼지 추론 방법을 이용하여 얻어진다. 제안된 분류기의 성능은 기상청에서 사용하는 QC와 CZ 데이터를 고려하여 비교 및 분석되어진다.