• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.645-648
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• 2016

클러스터 기반의 무선 센서 네트워크에서는 클러스터 헤드가 센서 노드로부터 데이터를 수집하고 집약하여 싱크 노드로 전송하는 특징을 가진다. 또한 같은 지역 내에 배치된 서로 이웃한 인접 센서 노드 간에는 유사한 데이터를 센싱하는 특성을 가진다. 이러한 두 가지의 특징을 이용하여 본 논문에서는 클러스터 기반의 무선 센서 네트워크에서 에너지 효율을 높이기 위한 전송 알고리즘을 제안한다. 하나의 인접한 이웃 노드는 쌍을 형성하고 쌍을 형성한 두 노드는 한 라운드 동안 하나씩 교대로 센싱한다. 또한, 하나의 클러스터 내에는 두 개의 클러스터를 설정하고 교대로 노드로부터 데이터를 수집하여 싱크 노드로 데이터를 전송한다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이기 위한 전송 라운딩 방식과 전송 프레임을 기술하고 기존 방식과 비교한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하고 기존의 클러스터 방식인 LEACH 알고리즘과 비교하여 에너지 효율 관점에서 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.676-682
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• 2018

무선 센서 네트워크에서 해양 수색 및 구조를 목적으로 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위한 최적화 알고리즘을 제안한다. 해양 환경에서 수색 및 구조작업은 감시하는 측에서 주로 이루어지며, 구조되는 측에서는 수동적으로 기다려야 한다. 이에 반해 자가 구성 이 가능한 무선 센서 네트워크는 해양 수색 및 구조작업에서 능동적으로 구조 신호를 보낼 수 있는 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 많은 수의 노드가 배치된 네트워크에서 노드의 소모 에너지를 최소화하기 위하여 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 노드의 밀도가 높으면 일반적으로 알고리즘 계산양이 급격히 늘어난다. 따라서 제안된 알고리즘은 적정한 실행 시간 내에 최적의 결과를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성 동작을 제안하고 알고리즘의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 노드의 소모 에너지와 알고리즘 실행시간 면에서 성능 평가를 하였으며, 성능 평가 결과에서 기존의 방식에 비해 성능이 우수하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1715-1724
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• 2013

무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드의 데이터 전송 에너지를 최소화함으로써 네트워크의 수명을 최대화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최대 수명 데이터 수집문제를 효과적으로 해결하기 위한 메타휴리스틱 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 보다 효과적인 해를 찾기 위해 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능은 네트워크 수명과 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교평가 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최대 수명 데이터 수집 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권8호
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• pp.1098-1104
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• 2011

해상데이터통신망은 기존의 전통적인 RF과 위성, 그리고 육상의 광대역무선접속(BWA: 무선랜, WiBro, LTE 등) 캐리어가 개별 층을 이뤄 중첩된 자율망(MANET)으로 모델링이 가능하다. 이를 통해 육상의 통신응용서비스(웹, 인터넷전화 등)가 해상에서도 일부 가능해질 것이다. 이 논문에서는 중첩된 자율망 모델에 기반을 두고 응용별 캐리어 선호도(CP)를 이용하여 홉단위로 최적의 캐리어를 선택하여 최적경로를 찾는 경로배정방식(CPR)을 새롭게 제안한다. 각 응용에 대한 캐리어 선호도는 캐리어 전송특성(전송률, 비용, 지연시간)의 응용 요구값에 대한 만족 여부만을 따져 경로배정을 하기 전에 결정된다. 응용과 캐리어의 전송특성 실제값에 따른 캐리어 적합성의 순위(승수)에 의한 경로배정방식(OMH-MW)과 성능을 비교하였다.

• 유통과학연구
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• 제18권12호
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• pp.45-54
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• 2020

Purpose: Indonesia's maritime logistics and distribution system is currently faced with several challenges, some of which include prolonged export and import time for goods handling as well as the high logistics cost. This study further analyzes the existing business processes in maritime logistics in East Java Province in order to provide solutions to the challenges. Research design, data and methodology: This research was carried out in East Java Province, Indonesia, with data collected through field observations, documentation, and in-depth interviews with all the stakeholders involved. Results: The study showed that the number of stakeholders and activities involved in the flow of goods movement ultimately impacted the length of time. These factors can be classified into the following five: 1) export and import regulations, 2) third party logistics competencies, 3) transportation infrastructure and facilities, 4) adoption of information systems and technology, and 5) maritime line connectivity. Conclusion: Analyzing the three supply chain flows in the maritime logistics and distribution industry called for the need for improvement to increase coordination among related institutions, improve the flexibility of dwelling time to the conditions of each port, enhance service levels, improve transportation infrastructure and facilities, implement information system and technology, and develop shipping routes and networks. Therefore, a collaborative supply chain management system can be realized.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권8호
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• pp.726-732
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• 2016

Clustering analysis is widely used in data mining to classify data into categories on the basis of their similarity. Through the decades, many clustering techniques have been developed, including hierarchical and non-hierarchical algorithms. In gene profiling problems, because of the large number of genes and the complexity of biological networks, dimensionality reduction techniques are critical exploratory tools for clustering analysis of gene expression data. Recently, clustering analysis of applying dimensionality reduction techniques was also proposed. PCA (principal component analysis) is a popular methd of dimensionality reduction techniques for clustering problems. However, previous studies analyzed the performance of PCA for only full data sets. In this paper, to specifically and robustly evaluate the performance of PCA for clustering analysis, we exploit an improved FCBF (fast correlation-based filter) of feature selection methods for supervised clustering data sets, and employ two well-known clustering algorithms: k-means and k-medoids. Computational results from supervised data sets show that the performance of PCA is very poor for large-scale features.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.306-311
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• 2017

미래 유비쿼터스 네트워크에서는 정보를 필드의 다양한 센서로부터 데이터를 모집한다. 센서 노드들은 매우 작고 제한된 전력을 가지고 있으나, 센서의 생존시간을 늘이기 위해 보다 에너지 효율적인 것이 필요하다. 본 연구에서는, 센서 네트워크에서 획득한 데이터나 정보의 전송과 더불어 저전력으로 동작할 수 있는 효과적인 네트워크 라우팅 방안을 제안하고, 가장 연결성이 좋은 센서의 숫자를 확인하여, 센서의 적절한 배치에 도움을 주고자 한다. 본 연구의 이러한 목적은 다양한 해양 정보를 가지고 있는 센서 정보를 취합하기 위한 라우팅 알고리즘 제안과 여러 환경 정보를 가진 여러 센서들을 집적시킨 센서 미들웨어 기법을 개발이다. 또한, 추후 보다 안전한 선박 운항을 위하여, 선박 내 접근하기 힘든 부분을 다양한 전자 장비를 활용하여 센서 네트워크를 구성한 후, 수집된 정보를 선박 통신 표준인 NMEA(the national marine electronics association)를 활용하여 통신 시스템을 구축하고자 본 방안을 제안하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 춘계학술대회 및 창립 30주년 심포지엄(논문집)
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• pp.67-74
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• 2006

In this paper, an adaptive neural network controller and its application to automatic berthing control of ship is presented. The neural network controller is trained online using adaptive interaction technique without any teaching data and off-line training phase. Firstly, the neural networks used to control rudder and propeller during automatic berthing process are presented. Finally, computer simulations of automatic ship berthing are carried out to verify the proposed controller with and without the influence of wind disturbance and measurement noise.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권2호
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• pp.302-308
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• 2012

해상통신의 제약을 극복하는 해상통신망 모델로 자율망 모델이 있다. 육상 데이터통신망의 다양성과 혼재성을 활용하여 해상통신망에 더 강한 연결성과 확장성을 부여하려는 연구의 일환으로 이 논문에서는 해상자율망 모델에서 다양한 해육상의 캐리어를 활용하는 경로배정방식을 새롭게 제안한다. 이것은, 기존의 최소 홉 수가 아니라 목적선박과의 거리에 의거하여 캐리어별 최적경로를 탐색하고 그 가운데 응용과 캐리어의 전송특성과 거리의 정규값을 고려하여 최적 캐리어의 경로를 최종적으로 선택하는(NLTCR) 방식이다. 기존의 최다승방식(MWR)과 단순 전송특성 정규값에 의한 방식(NTCR)과 성능을 비교하였다.