• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.

• 정보관리연구
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• 제37권2호
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• pp.109-136
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• 2006

시맨틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 이루어지며, 온톨로지는 이러한 지식표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지상에서 개체(Individual)들은 URI(Uniform Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 예를 들어, 국가 R&D 기반정보를 모델링하고, 이를 이용하고자 하는 경우에 URI 기반의 온톨로지 설계와 구현이 필수적으로 요구된다. 그렇지만, 식별체계나 URI를 사용하기 위해서는 방대한 인적 물적 자원의 투입이 불가피하여 과학기술문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 연구는 과학기술문헌을 포함한 국가 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 핵심이 되는 인력정보를 포함한 다양한 정보들을 URI 기반으로 구축, 관리, 서비스하는 방법을 기술한다. 약 7,000여건의 국내학술대회 논문들로부터 획득한 기반정보는 추론 서비스를 통해 연구자 네트워크 분석, 성과통계 등 다양한 시맨틱 웹 응용 분야들에 적용된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.188-194
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• 2007

Ad-hoc망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 위의 연구 기술은 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인해 ad-hoc망에서는 견고하고 간단하면서도 에너지 소비를 최소화해야 한다. 본 논문에서는 이동 노드의 위치 정보를 탐색하여 임의의 클러스터 영역을 지정하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기술의 망을 형성시켜, 네트워크의 변화에 대한 예측을 가능케 하는 추론망을 제안한다. 초기에는 mesh 형태의 망을 구성하고 각 노드간의 거리를 분석하고 노드의 이전 값과 현재의 값을 비교하여 노드의 방향성을 예측한다. 이는 노드의 다양한 상황 정보 수집을 해석하여 추론이 가능한 온톨로지 기반의 상황인식(Context-Awareness)기술을 활용하였다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 온톨로지 기반에서 하나의 상황인식 형태를 떤 이동 노드에서 복원력이 뛰어난 트리 구조를 제공한다. 제안된 RODMRP는 이동 노드간의 변화된 환경에서의 재연결성 유지 및 과도한 packet의 증가에 따른 traffic 증가와 중복 전송에 따른 패킷내에서의 중복정보의 제거 목적으로 제안되었다.

• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.184-192
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• 2011

In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권5호
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• pp.813-827
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• 2017

터널 내의 CCTV 영상은 동적으로 변화하는 요소들에 의해 영향을 받는 다양한 영상들을 촬영한다. 또한, 카메라의 상태 또한 관리 및 배치가 쉽지 않아 터널 내부 환경 변화에 따라 영상이 달라지는 경향이 있다. 본 논문에서는 터널 내에 설치된 CCTV 카메라 영상을 이용해 차량을 탐지하고 그 차량을 지속적으로 추적하는 새로운 방법을 소개한다. 터널 내 CCTV 카메라 영상은 모션블러 효과와 먼지로 인한 렌즈 흐려짐 효과로 인해 바로 차량을 탐지할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 차영상/비-최대 억제 기법과 Haar Cascade 기법 등에 대한 효과 검토 실험을 제안하고 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 통해 터널 내에 설치된 CCTV에서 차량의 탐지와 추적을 효과적으로 수행할 수 있으며 다양한 터널 유고상황을 자동으로 파악하기 위한 중요 정보를 확보할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.208-221
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• 2019

The inference for this research was concentrated on client's data protection in cloud computing i.e. data storages protection problems and how to limit unauthenticated access to info by developing access control model then accessible preparations were introduce after that an access control model was recommend. Cloud computing might refer as technology base on internet, having share, adaptable authority that might be utilized as organization by clients. Compositely cloud computing is software's and hardware's are conveying by internet as a service. It is a remarkable technology get well known because of minimal efforts, adaptability and versatility according to client's necessity. Regardless its prevalence large administration, propositions are reluctant to proceed onward cloud computing because of protection problems, particularly client's info protection. Management have communicated worries overs info protection as their classified and delicate info should be put away by specialist management at any areas all around. Several access models were accessible, yet those models do not satisfy the protection obligations as per services producers and cloud is always under assaults of hackers and data integrity, accessibility and protection were traded off. This research presented a model keep in aspect the requirement of services producers that upgrading the info protection in items of integrity, accessibility and security. The developed model helped the reluctant clients to effectively choosing to move on cloud while considerate the uncertainty related with cloud computing.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제30권9호
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• pp.1355-1366
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• 2020

Sediment bacterial communities are critical to the biogeochemical cycle in river ecosystems, but our understanding of the relationship between sediment bacterial communities and their specific input streams in rivers remains insufficient. In this study, we analyzed the sediment bacterial community structure in a local river receiving discharge of urban domestic sewage by applying Illumina MiSeq high-throughput sequencing. The results showed that the bacterial communities of sediments samples of different pollution types had similar dominant phyla, mainly Proteobacteria, Actinobacteria, Chloroflexi and Firmicutes, but their relative abundances were different. Moreover, there were great differences at the genus level. For example, the genus Bacillus showed statistically significant differences in the hotel site. The clustering of bacterial communities at various sites and the dominant families (i.e., Nocardioidaceae, and Sphingomonadaceae) observed in the residential quarter differed from other sites. This result suggested that environmentally induced species sorting greatly influenced the sediment bacterial community composition. The bacterial co-occurrence patterns showed that the river bacteria had a nonrandom modular structure. Microbial taxonomy from the same module had strong ecological links (such as the nitrogenium cycle and degradation of organic pollutants). Additionally, PICRUSt metabolic inference analysis showed the most important function of river bacterial communities under the influence of different types of domestic sewage was metabolism (e.g., genes related to xenobiotic degradation predominated in residential quarter samples). In general, our results emphasize that the adaptive changes and interactions in the bacterial community structure of river sediment represent responses to different exogenous pollution sources.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.971-978
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• 2008

본 논문은 미래의 유비쿼터스 컴퓨팅에서 지식 데이터 베이스로 활용될 수 있는 서비스 지향 무선센서 네트워크 온톨로지 모델을 설계한다. 기존의 접근방식과 달리 본 논문은 사용자 중심의 서비스가 가능하도록 서비스 항목에 초점을 두고, 새로운 서비스 클래스(ServiceProperty, LocationProperty, PhysicalProperty)들과 이들에 대한 속성, 그리고 제한사항들을 정의하였다. 또한 기존 온톨로지(GML, SWE, SensorML, SUMO, OntoSensor)들과의 병합은 서비스항목들만을 고려하여 OWL의 오브젝트 프로퍼티인 "equivalentClass"을 사용하여 처리하였다. 제안된 모델의 설계와 타당성 검증은 각각 Protege 3.3.1과 추론 도구인 Racer 1.9.0을 이용하였으며, SPARQL 질의어를 사용하여 기존 온톨로지 내의 속성과 관계없이 새롭게 정의된 속성을 사용한 서비스 검색 결과를 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.664-671
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• 2021

본 논문은 합성곱 신경망에 데이터 재사용 방법을 효과적으로 적용하여 연산 횟수와 메모리 접근 횟수를 줄일 수 있는 GPGPU구조를 제안한다. 합성곱은 kernel과 입력 데이터를 이용한 2차원 연산으로 kernel이 slide하는 방법으로 연산이 이루어 진다. 이때, 합성곱 연산이 완료될 때 까지 kernel을 캐시메모리로 부터 전달 받는 것이 아니고 내부 레지스터를 이용하는 재사용 방법을 제안한다. SIMT방법으로 명령어가 실행되는 GPGPU의 원리 이용하여 데이터 재사용의 효과를 높이기 위해 합성곱에 직렬 연산 방식을 적용하였다. 본 논문에서는 레지스터기반 데이터 재사용을 위하여 kernel을 4×4로 고정하고 이를 효과적으로 지원하기 위한 warp 크기와 레지스터 뱅크를 갖는 GPGPU를 설계하였다. 설계된 GPGPU의 합성곱 신경망에 대한 성능을 검증하기 위해 FPGA로 구현한 뒤 LeNet을 실행시키고 TensorFlow를 이용한 비교 방법으로 AlexNet에 대한 성능을 측정하였다. 측정결과 AlexNet기준 1회 학습 속도는 0.468초이며 추론 속도는 0.135초이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권2호
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• pp.608-616
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• 2022

Power peaking factors (PPF) is an important parameter for safe and efficient reactor operation. There are several methods to calculate the PPF at TRIGA research reactors such as MCNP and TRIGLAV codes. However, these methods are time-consuming and required high specifications of a computer system. To overcome these limitations, artificial intelligence was introduced for parameter prediction. Previous studies applied the neural network method to predict the PPF, but the publications using the ANFIS method are not well developed yet. In this paper, the prediction of PPF using the ANFIS was conducted. Two input variables, control rod position, and neutron flux were collected while the PPF was calculated using TRIGLAV code as the data output. These input-output datasets were used for ANFIS model generation, training, and testing. In this study, four ANFIS model with two types of input space partitioning methods shows good predictive performances with R² values in the range of 96%-97%, reveals the strong relationship between the predicted and actual PPF values. The RMSE calculated also near zero. From this statistical analysis, it is proven that the ANFIS could predict the PPF accurately and can be used as an alternative method to develop a real-time monitoring system at TRIGA research reactors.