• 대한전기학회논문지
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• 제39권10호
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• pp.1121-1232
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• 1990

A hierarchical neural network structure is described for robot PTP trajectory planning. In the first level, the multi-layered Perceptron neural network is used for the inverse kinematics with the back-propagation learning procedure. In the second level, a saccade generation model based joint trajectory planning model in proposed and analyzed with several features. Various simulations are performed to investigate the characteristics of the proposed neural networks.

• 한국동물학회:학술대회논문집
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• 한국동물학회 1996년도 한국생물과학협회 국제학술대회
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• pp.108.1-108
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• 1996

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• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2520-2528
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• 2009

In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN. The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권7호
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• pp.1881-1892
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• 1997

본 논문에서는 확률적 VQ 네트워크와 계층적 구조를 가지는 다단계 인식기를 이용한 인쇄체 한자 인식 방법을 제안한다. 대용량 신경망은 구현하기가 매우 어렵기 때문에 모듈화된 신경망을 이용하였으며, 이 과정에서 발생되는 문제점을 확률적 신경망 모델을 이용으로 제거하였다. 또한 엔트로피 이론을 적용하여 오인식률이 높은 혼동 문자쌍에 대하여 재분류를 수행하였다. 실험대상은 KSC5601 코드의 한자 4,888자 중, 동자이음문자를 제외한 4,619자로 하였으며, 학습 데이타와 실험 데이타에 대하여 실험결과, 각각 평균 99.33%, 92.83%의 인식률과 초당 4-5자의 인식속도를 얻음으로써 본 방법의 유효성을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권9호
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• pp.3034-3055
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• 2014

Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.120-128
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• 2023

In this work, we have presented ATSA, a hierarchical attention deep learning model for Arabic sentiment analysis. ATSA was proposed by addressing several challenges and limitations that arise when applying the classical models to perform opinion mining in Arabic. Arabic-specific challenges including the morphological complexity and language sparsity were addressed by modeling semantic composition at the Arabic morphological analysis after performing tokenization. ATSA proposed to perform phrase-chunks sentiment embedding to provide a broader set of features that cover syntactic, semantic, and sentiment information. We used phrase structure parser to generate syntactic parse trees that are used as a reference for ATSA. This allowed modeling semantic and sentiment composition following the natural order in which words and phrase-chunks are combined in a sentence. The proposed model was evaluated on three Arabic corpora that correspond to different genres (newswire, online comments, and tweets) and different writing styles (MSA and dialectal Arabic). Experiments showed that each of the proposed contributions in ATSA was able to achieve significant improvement. The combination of all contributions, which makes up for the complete ATSA model, was able to improve the classification accuracy by 3% and 2% on Tweets and Hotel reviews datasets, respectively, compared to the existing models.

• 대한교통학회지
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• 제27권3호
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• pp.49-58
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• 2009

대전시를 사례로 위계수준을 달리한 4개의 노선망 대안(대안 1은 위계가 없는 노선망, 대안 2, 대안 3, 대안 4는 각각 초급, 중급, 상급 수준의 위계를 가진 노선망)을 작성하고, 평가지표(차내통행시간비용, 대기시간비용, 환승페널티비용)를 산출하여 대안간 비교를 통해 효율성을 분석하였다. 차내통행시간비용은 위계가 높은 대안일수록 감소하다가 위계가 매우 높아지면 다시 증가하는 것으로나타났다. 대기시간 비용은 위계가 높은 대안일수록 큰폭으로 감소하며, 환승페널티비용은 위계가 높은 대안일수록 증가하는 것으로 나타났다. 종합적으로 볼 때 총통행비용은 위계가 있는 노선망이 위계가 없는 노선망에 비하여 낮은 것으로 나타나 위계구조를 가진 노선망의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 위계가 있는 노선망 중에서는 위계가 높을수록 총통행비용이 감소하다가 위계가 지나치게 높아지게 되면 오히려 증가하는 특성을 보임으로써 중급수준의 위계를 가진 노선망이 가장 효율성이 높은 것으로 분석되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권5호
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• pp.603-614
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• 2005

Mobile IP를 이용한 무선 네트워크 환경은 이더넷 기반의 유선 네트워크와의 연동을 전제로 하여 구축되고 운용된다. 그러나 그동안 Mobile IP와 연동되는 유선네트워크의 대부분은 무선 네트워크의 도입 시 성능에 영향을 주는 중요한 사항들을 고려하지 않고 구축함으로써 운용상 많은 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 실제 운용되고 있는 유선 네트워크에 Mobile IP 기반의 무선 네트워크를 구축할 경우 Access Router의 비대칭 연결구조에 의해 발생되는 Hierarchical Mobile IPv6(HMIPv6)의 적용상의 문제점과 이동노드들의 잦은 이동으로 인한 Binding Update 등에 의한 핸드오버 지연시간 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 방안을 제시한다. Access Router의 계층적 불일치에서 발생하는 네트워크 지연시간을 가상 라우터 계층을 도입한 HMIPv6 구조를 사용하여 최소화하고, 이동노드의 잦은 이동에 따른 빈번한 CoA등록으로 발생하는 통신오버헤드를 라우터 간 이동정보를 사전에 교환함으로써 줄인다. 본 논문에서 제안한 기법은 HMIPv6와 Fast Handover를 기반으로 하는 현실적이고 효과적인 무선랜 환경의 구축에 기여할 것으로 기대한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권8호
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• pp.23-32
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• 2007

본 논문에서는 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 그룹기반 보안 메커니즘을 제안한다. 이를 위해 세 가지 형태의 노드(베이스 스테이션 그룹 관리 노드 센서 노드)로 구성된 3계층 센서네트워크에서 안전한 라우팅을 위한 구조를 설계한다. 그룹기반 배치는 가우시안(Gaussian) 분산을 이용하여 수행되며, 제안된 모델을 사용해 85% 이상의 네트워크 연결이 가능하다. 이미 보안 기능을 공유하고 있는 작은 그룹들은 안전한 그룹을 형성하고, 그룹 관리 노드들은 전체 네트워크의 백본을 형성한다. 본 논문의 보안 메커니즘은 배치된 센서 그룹에서 수집된 데이터를 처리하기 위해 제안되었으며, 관리노드에 의해 수집된 센싱 데이터는 다른 관리노드를 거쳐 베이스 스테이션에 전달된다. 제안된 메커니즘은 경량화 되었고, 노드 캡쳐 공격에 강력하게 대응할 수 있으며 분석 자료와 시뮬레이션을 결과를 통해 이러한 특징을 확인할 수 있다. 또한, 분석 자료를 통해 그룹 관리노드와 센서 노드가 조밀하게 배치되었을 때 안전성이 크게 향상됨을 알 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권1호
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• pp.93-109
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• 2013

지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.