Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.171-174
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2006
A large number of service providers in countries all over the world have established GNSS reference station networks in the last years and are using network software today to provide a correction stream to the user as a routine service. In current GNSS network processing, all the geometric related information such as ionospheric free carrier phase ambiguities from all stations and satellites, tropospheric effects, orbit errors, receiver and satellite clock errors are estimated in one centralized Kalman filter. Although this approach provides an optimal solution to the estimation problem, however, the processing time increases cubically with the number of reference stations in the network. Until now one single Personal Computer with Pentium 3.06 GHz CPU can only process data from a network consisting of no more than 50 stations in real time. In order to process data for larger networks in real time and to lower the computational load, a federated filter approach can be considered. The main benefit of this approach is that each local filter runs with reduced number of states and the computation time for the whole system increases only linearly with the number of local sensors, thus significantly reduces the computational load compared to the centralized filter approach. This paper presents the technical aspect and performance analysis of the federated filter approach. Test results show that for a network of 100 reference stations, with the centralized approach, the network processing including ionospheric modeling and network ambiguity fixing needs approximately 60 hours to process 24 hours network data in a 3.06 GHz computer, which means it is impossible to run this network in real time. With the federated filter approach, only less than 1 hour is needed, 66 times faster than the centralized filter approach. The availability and reliability of network processing remain at the same high level.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.9
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pp.35-42
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2019
In this paper, we propose an approach to apply network-based moving target defense into Internet of Things (IoT) networks. The IoT is a technology that provides the high interconnectivity of things like electronic devices. However, cyber security risks are expected to increase as the interconnectivity of such devices increases. One recent study demonstrated a man-in-the-middle attack in the statically configured IoT network. In recent years, a new approach to cyber security, called the moving target defense, has emerged as a potential solution to the challenge of static systems. The approach continuously changes system's attack surface to prevent attacks. After analyzing IPv4 / IPv6-based moving target defense schemes and IoT network-related technologies, we present our approach in terms of addressing systems, address mutation techniques, communication models, network configuration, and node mobility. In addition, we summarize the direction of future research in relation to the proposed approach.
The use of wireless body area networks (WBANs) in healthcare applications has made it convenient to monitor both health personnel and patient status continuously in real time through wearable wireless sensor nodes. However, the heterogeneous and complex network structure of WBANs has some disadvantages in terms of control and management. The software-defined network (SDN) approach is a promising technology that defines a new design and management approach for network communications. In order to create more flexible and dynamic network structures in WBANs, this study uses the SDN approach. For this, a WBAN architecture based on the SDN approach with a new energy-aware routing algorithm for healthcare architecture is proposed. To develop a more flexible architecture, a controller that manages all HUBs is designed. The proposed architecture is modeled using the Riverbed Modeler software for performance analysis. The simulation results show that the SDN-based structure meets the service quality requirements and shows superior performance in terms of energy consumption, throughput, successful transmission rate, and delay parameters according to the traditional routing approach.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1994.10a
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pp.12-12
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1994
Simulation output knowledge analysis is one of problem-solving and/or knowledge adquistion process by investgating the system behavior under study through simulation . This paper describes an approach to simulation outputknowldege analysis using fuzzy neural network model. A fuzzy neral network model is designed with fuzzy setsand membership functions for variables of simulation model. The relationship between input parameters and output performances of simulation model is captured as system behavior knowlege in a fuzzy neural networkmodel by training examples form simulation exepreiments. Backpropagation learning algorithms is used to encode the knowledge. The knowledge is utilized to solve problem through simulation such as system performance prodiction and goal-directed analysis. For explicit knowledge acquisition, production rules are extracted from the implicit neural network knowledge. These rules may assit in explaining the simulation results and providing knowledge base for an expert system. This approach thus enablesboth symbolic and numeric reasoning to solve problem througth simulation . We applied this approach to the design problem of broadband communication network.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.112-120
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2003
This paper reports the development work carried out in respect of a proposed application of Neural Network approach for the Korean Next generation Reactor (KNGR) now referred as APR-1400. The emphasis is on establishing the methodology and the approach to be adopted towards realizing this application in the next generation reactors. Keeping in view the advantages and limitation of Artificial Neural Network Approach, the role of ANN has been limited to plant status or to be more precise plant transient monitoring. The simulation work carried out so far and the results obtained shows that artificial neural network approach caters to the requirements of plant status monitoring and qualifies to be incorporated as a part of proposed operator support systems of the referenced nuclear power plant.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.121-128
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2022
There are much processing techniques of microwave circuits, whose dimensions are small compared to the wavelength, but the disadvantage is that they cannot be directly applied to circuits working at high and/or low frequencies. In this article, we will consider the bond graph approach as a tool for analyzing and understanding the behavior of microwave circuits, and to show how basic circuit and network concepts can be extended to handle many microwaves analysis and design problems of practical interest. This behavior revealed in the scattering matrix filter, and which will be operated from its reduced bond graph model. So, we propose in this paper, a new application of bond graph approach jointly with the scattering bond graph for a high frequency study.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.2
no.2
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pp.16-32
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2014
As Topic Modeling has been applied in increasingly various domains, the difficulty in naming and characterizing topics also has been recognized more. This study, therefore, explores an approach of combining text mining with network analysis in a multi-step approach. The concept of synchronization was applied to re-assign the top author keywords in more than one topic category, in order to improve the visibility of the topic-author keyword network, and to increase the topical cohesion in each topic. The suggested approach was applied using 16,548 articles with 2,881 unique author keywords in construction and building engineering indexed by KSCI. As a result, it was revealed that the combined approach could improve both the visibility of the topic-author keyword map and topical cohesion in most of the detected topic categories. There should be more cases of applying the approach in various domains for generalization and advancement of the approach. Also, more sophisticated evaluation methods should also be necessary to develop the suggested approach.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.35
no.5
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pp.125-131
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2021
The scientific understanding of Korean medicine theory remains largely unknown, since there is a lack of proper methods to investigate its complex and unique characteristics. Here, we introduce a drug-centered approach, a novel method to investigate Korean medicine theory by analyzing the mechanisms of herbal medicines. This method can be effectively conducted by employing network pharmacology that can analyze the systems-level mechanisms of herbal medicines on a large scale. Firstly, we introduce the method of network pharmacology that are applied to analyze the mechanisms of herbal medicines in a step-by-step manner. Then, we show how the drug-centered approach employing network pharmacology can be applied to investigate Korean medicine theory by describing studies that identify the biological correlates of the cold-hot nature of herbs, spleen qi deficiency syndrome, or Sasang constitution. Finally, we discuss the limitations and future directions of the proposed approach in two aspects: The methods of network pharmacology for a drug-centered approach and the process of inferring Korean medicine theory through it. We believe that a drug-centered approach employing network pharmacology will provide an advanced scientific understanding of Korean medicine theory and contribute to its development by generating biologically plausible hypothesis.
Software project planning is usually represented by a project activity network that is composed of stages of tasks to be done and precedence restrictions among them. The project network is very complex and its construction requires a vast amount of field knowledge and experience. So this study proposes a case-based reasoning approach that can generate the project network automatically based on the past cases and modification knowledge. For the case indexing, we have adopted 17 factors, each with a few alternative values. A special structure of this problem is that the modification effort can be identified by each factor independently. Thus it is manageable to identify 85 primitive modification actions(add and delete activities) and estimate its modification efforts in advance. A specific case requires a combination of primitive modifications. Based on the modification effort knowledge, we have adopted the Least Modification approach as a metric of similarity between a new project and past cases. Using the Least Modification approach and modification knowledge base, we can automatically generate the project network. To validate the performance of Least Modification approach, we have compared its performance with an ordinary minimal distance approach for 21 test cases. The experiment showed that the Least Modification approach could reduce the modification effort significantly.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.4
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pp.269-284
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2022
Exploring research similarity of researchers offers insight on research communities and potential interactions among scholars. While co-authorship is a popular measure for studying research similarity of researchers, it cannot provide insight on authors who have not collaborated yet. In this work, we present novel approach to capture research similarity of authors using citation information. Extensive study is conducted on DATA & KNOWLEDGE ENGINEERING (DKE) publications to demonstrate and compare suggested approach with co-authorship based approach. Analysis result shows that proposed approach distinguishes author relationships that is not shown in co-authorship network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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