교과서에 쓰인 과학 용어 네트워크를 구축하여, 네트워크의 구조, 관련 정보 및 연관 관계를 분석하기 위하여 핵심용어를 도출하였다. 본 연구에서는 과학, 생물1 및 생물2 교과서 각 과목별로 출판사 세 곳을 선정하고 각각의 교과서에서 추출한 용어들을 노드로, 한 문장 안에 있는 과학 용어를 링크로 연결하여 네트워크를 구축하였다. 모든 교과서의 과학 용어 네트워크는 척도 없는(scale-free) 네트워크의 특성을 보여주었다. 복잡한 (complex) 네트워크에서 가중치가 낮은 것부터 제거하는 방법인 k-core 알고리즘을 적용하여 핵심 (core) 네트워크를 구축하였는데, 몇 개의 모듈이 연결되는 형태를 보여주었다. 과학교과서의 경우에는 물리, 화학, 생물, 지구과학 분야별로 크게 네 개의 모듈을 형성하였고, 생물1과 생물2 교과서는 각단원별로 용어들이 모여 있는 특성을 지닌 네트워크를 나타냈다. 본 연구에서 복잡한 네트워크에서 핵심네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
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.
Koo, Young Do;An, Ye Ji;Kim, Chang-Hwoi;Na, Man Gyun
Nuclear Engineering and Technology
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제51권3호
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pp.723-730
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2019
Acquiring instrumentation signals generated from nuclear power plants (NPPs) is essential to maintain nuclear reactor integrity or to mitigate an abnormal state under normal operating conditions or severe accident circumstances. However, various safety-critical instrumentation signals from NPPs cannot be accurately measured on account of instrument degradation or failure under severe accident circumstances. Reactor vessel (RV) water level, which is an accident monitoring variable directly related to reactor cooling and prevention of core exposure, was predicted by applying a few signals to deep neural networks (DNNs) during severe accidents in NPPs. Signal data were obtained by simulating the postulated loss-of-coolant accidents at hot- and cold-legs, and steam generator tube rupture using modular accident analysis program code as actual NPP accidents rarely happen. To optimize the DNN model for RV water level prediction, a genetic algorithm was used to select the numbers of hidden layers and nodes. The proposed DNN model had a small root mean square error for RV water level prediction, and performed better than the cascaded fuzzy neural network model of the previous study. Consequently, the DNN model is considered to perform well enough to provide supporting information on the RV water level to operators.
범용 신경망 연산기를 디지털 회로로 구현함에 있어 가장 까다로운 문제들 중 하나는 시냅스의 확장과 해당 네트워크에 맞게 뉴런들을 재배치하는 재구성 문제일 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 시냅스의 확장과 네트워크 구조의 변경을 위해 오리지날 디자인의 변경이 필요치 않으며, 모듈러 프로세싱 유니트의 확장을 통한 뉴런의 개수 및 레이어의 확장이 가능하다. 이 구조의 범용성 및 확장성에 대한 검증을 위해 다양한 종류의 다층 퍼셉트론 및 코호넨 네트워크를 구성하여 HDL 시뮬레이터를 통한 결과와 C 언어로 작성된 소프트웨어 시뮬레이터 결과를 비교하였으며 그 결과 성능이 거의 일치함을 확인하였다.
이동중인 차량에 카메라를 설치하여 주행 중에 정지 또는 주행중인 자동차의 영상을 획득하여, 이를 인식하는 시스템을 제안한다. 주행 중에 획득한 영상에서 번호판 영역을 추출하기 위하여, 번호판 영역에서 나타나는 강한 수직 에지 성분을 이용하여 번호판 후보 영역들을 찾고 이진화 된 영상에서의 배경과 문자의 구성비를 따져 번호판 영역을 추출하는 방법을 사용한다. 자동차 번호판 인식을 위하여 다중 클래스 인식을 지원하는 SVM과 모듈라 신경망 인식 성능을 비교하였으며, 인식률을 높이기 위하여 SVM을 모듈라 신경망과 결합하여 다중 클래스 분류기로 확장하는 방법을 제안하고 실험하였다. 실험결과, 제안하는 분류기를 이용한 방법이 번호판 인식에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
모바일 기기에서 얻을 수 있는 로그 데이터는 다수의 유의미한 정보를 담고 있다. 그러나 모바일 기기의 연산능력 제약과 정보 분석 자체의 어려움 등으로 상황정보를 활용한 모바일 에이전트의 구현이 쉽지 않다. 본 논문에서는 제한적인 모바일 플랫폼에서 효율적인 상황인지를 위한 베이지안 네트워크 용용 기법을 제안한다. 베이지안 네트워크는 다수의 세부 모듈로 구성되며, 모듈간 인과성은 가상증거를 통해 보존된다. 각 모듈은 이전 증거값과 추론결과를 저장하고, 현재 증거값과 비교하여 전체 네트워크에 변화를 주는 경우에만 선택적으로 추론을 수행한다. 다양한 수집 주기의 모바일 데이터를 이용한 추론결과의 신뢰성을 높이기 위해 기억감소함수를 이용하여 결과를 보정하는 방법을 살펴본다. 마지막으로 실제 모바일 환경에서의 실험을 통해 제안하는 방법의 유용성을 확인한다.
본 논문에서 우리는 특정 지역에 익숙하지 않은 사용자들에게 그 지역에 대한 지능적이고 유용한 서비스를 제공해 줄 수 있는 구체적이고 실질적인 유비쿼터스 기관 정보(UOI : Ubiquitous Organizational Information) 서비스 구조를 제안한다. 제안하는 UOI 구조는 분산 센서 네트워크에 기반한 계층적 네트워크로 구성된다. 무엇보다 보다 양질의 서비스를 제공하기 위하여, UOI 서비스 소프트웨어와 기반 소프트웨어를 모듈화하여 개발하였다. 이 UOI 서비스 와 기반 소프트웨어는 자체 개발한 하드웨어 위에서 구현되었다. 우리는 세 종류의 대표적인 UOI 서비스를 정의하고, 제안된 UOI 네트워크에서 동작하는 각 서비스의 흐름을 묘사한다. 덧붙여, 개발된 UOI 테스트 베드를 통한 구현의 세부사항을 묘사하고 결과를 요약한다.
Recently, the plant industries are being activated and plant control systems use various technologies. Because the optimized design for the plants is very important for the reducing of operation and maintenance costs, automatic control systems become more important. Plant control systems consist of the master controller, the plant networks, the programming environment for engineering, monitoring software and the field devices. The control systems should have reliability, availability and safety. Modular architecture of hardware and software makes flexible configuration of the control systems. Each component should have diagnostic functions. It follows industrial standards and makes open systems. Open systems increase accessibility against the data which is distributed in the plants. The controllers including processor and communication modules use the up-to-date technology. They have real time and fault tolerant function by duplicating processors or networks. It also enables to make the distributed control systems. The distributed architecture makes more scalable main control system. Automatic control systems can be operated with better performance. In this paper, we analyzed the requirements of the seawater desalination plants and made some consideration facts for developing the optimized controller. Also we described the design concept of the main controller, which consists of several modules. We should validate and complement the design for the reliability and better performance.
InfiniBand is a switched-fabric architecture for next generation I/O systems and data centers. The InfiniBand Architecture (IBA) promises to replace bus-based architectures, such as PCI, with a switched-based fabric whose benefits include higher performance, higher RAS (reliability, availability, scalability), and the ability to create modular networks of servers and shared I/O devices. The switched-fabric InfiniBand consists of InfiniBand subnets with channel adapters, switches, and routers. In order to fully grasp the operational characteristics of InfiniBand architecture (IBA) and use them in ongoing design specification, simulation of subnet management of IBA is inevitable. In this paper, thus, we implement an IBA simulator and test some practical sample networks using it. The simulator shows the flow of operation by which the correctness and effectiveness of the system can be verified.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1480-1491
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2013
Certificate-based cryptography is a new cryptographic primitive which eliminates the necessity of certificates in the traditional public key cryptography and simultaneously overcomes the inherent key escrow problem suffered in identity-based cryptography. However, to the best of our knowledge, all existed constructions of certificate-based encryption so far have to be based on the bilinear pairings. The pairing calculation is perceived to be expensive compared with normal operations such as modular exponentiations in finite fields. The costly pairing computation prevents it from wide application, especially for the computation limited wireless sensor networks. In order to improve efficiency, we propose a new certificate-based encryption scheme that does not depend on the pairing computation. Based on the decision Diffie-Hellman problem assumption, the scheme's security is proved to be against the chosen ciphertext attack in the random oracle. Performance comparisons show that our scheme outperforms the existing schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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