• 한국산림과학회지
• /
• 제110권4호
• /
• pp.610-621
• /
• 2021

지진 발생과 집중호우에 의해 땅밀림형 산사태 유형으로 분류되는 땅밀림 현상이 전국적으로 광범위하게 나타나고 있다. 산림청은 땅밀림으로 인한 인명 및 재산 피해를 예방하기 위해 땅밀림 우려지 현장조사 판정표를 통해 땅밀림 발생 위험지를 사전에 파악하고 있다. 한편 최근에는 컴퓨터 기술의 발달로 인공지능의 한 분야인 기계학습 분류기법을 이용하여 산지재해 취약성을 평가하거나 자연재해를 예측하고 있다. 따라서 이 연구에서는 기계학습 분류기법인 k-Nearest Neighbor(k-NN), Naive Bayes(NB), Random Forest(RF), 그리고 Support Vector Machine(SVM) 분류모델을 이용하여 땅밀림 발생 위험등급을 분류하였다. 한국치산기술협회의 2018~2020년 조사 자료 4,618개 중에서 땅밀림 현상의 발생 여부를 고려하여 발생지 총 146개소, 그리고 미발생지 146개소를 임의추출하여 292개 자료를 선정하였으며, 이 중 70%에 해당하는 204개소 자료를 훈련자료로 하여 모델을 구축하였다. 전체 자료의 30%에 해당하는 88개 검증자료에 대해 모델을 평가한 결과, k-NN은 0.727, NB는 0.750, RF는 0.807, 그리고 SVM은 0.750의 분류정확도를 보였다. 또한, Kappa 상관계수는 각각 0.534, 0.580, 0.673 및 0.585, 그리고 AUC는 각각 0.872, 0.912, 0.943 및 0.834로 계산되었다. 따라서 땅밀림 위험지역 판정을 위한 기계학습 분류모델은 RF, NB, SVM, 그리고 k-NN 순으로 높은 성능을 보였다. 기계학습 분류모델은 향후 산지토사재해의 예방 및 대응을 위한 기초자료로 활용 가능하며, 땅밀림 재해 관리 및 피해 경감에 위한 정책 개발에 필요한 정보를 제공할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제5권5호
• /
• pp.27-37
• /
• 2004

기존의 ad hoc 네트워크 라우팅 프로토콜들은 노드의 동적인 특성으로 인하여 확장성에 제약을 받는다. 클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 노드들을 클러스터로 분할하고 그들간에 계층적인 라우팅을 수행한다. 이러한 계층적인 특징은 ad hoc 네트워크 라우팅 프로토콜의 확장성을 보장한다. 그러나 기존의 k-hop클러스터 기반 라우팅 프로토콜은 헤더의 제어 부하 등과 같은 문제점온 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 ad hoc 네트워크에 대해 위임 기능을 이용한 새로운 k-hop(k>3) 클러스터 기반 라우팅 구조를 제안한다. 이 구조는 멤버들을 효율적으로 관리하기 위해 트리 토폴로지를 사용한다. 헤더는 모든 멤버들에 대한 라우팅 테이블을 관리하지 않고, 멤버들 중에서 자신과 이웃하는 노드들에 대한 라우팅 테이블과 나머지 노드들에 대한 멤버 리스트만을 관리하고, 더 낮은 레벨에 있는 노드들은 중간 노드가 관리한다. 제안된 메커니즘은 클러스터 헤더의 제어 부하를 다소 줄일 수 있다.

• 가정과삶의질연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.179-188
• /
• 2002

This paper aims to provide the basic data for the educational direction of global etiquette through the analyses of 1,028 articles appearing in Chosun Daily Newspaper the results of this study are as follows: 1. The articles of global etiquette were classified into the life in public places, the traffic and the public behavior. 1) The contents of the life in public places dealt with restaurants(29.3％), the neighborhood(24.7％), theaters and stadiums(9.7％), hotels and sanitary facilities(8.8％), stores(7.7％), schools and offices(7.0％), airports and public offices(6.6％) and resorts(6.2％). 2) The contents of traffic dealt with the motorists(29.3％), buses(24.7％), taxis(12.3％), subways(10.3％), trains(8.2％), elevators and pedestrian crossing(6.2％), airplanes(4.6％) and parking(4.4％). 3) The contents of public behavior contained the kindness(45.6％), the use of cellular Phone(12.4％), the concession and queues(10.8％), the greeting(10.3％), the responsibility and obeying laws(7.9％), the cleanliness(7.7％), the commercial transaction(2.9％) and the table manner(2.4％). 2. Koreans were negatively evaluated on 1) the kindness at restaurants, the neighbor and strangers and the motorists, 2) there aren't enough greetings being practiced within the neighborhood and at restaurants, 3) The use of cellular phone at theaters and stadiums, schools and offices, buses and subways, 4) The table manner at restaurants, 5) The concession and queues at theaters and stadiums, resorts, the motorists and subways, 6) The responsibility and obeying laws of the motorists, 7) the commercial transaction at restaurants and stores, 8) The cleanliness at restaurants, resorts and hotels and public sanitary facilities. According to this finding, it is recommended that we develop the educational contents and programs of global etiquette which are focused on educating the public on the connection between the living area and how the public should adapt and behave

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권12B호
• /
• pp.1135-1144
• /
• 2003

본 논문에서는 IEEE 802.11 무선 LAN의 불완전한 link mobility를 해결하기 위한 semi-soft 핸드오프 방안을 고찰하였다. 제안한 방법은 AP와 portal 부분에 버퍼와 MAC 라우팅 테이블을 추가하여 이동 단말이 핸드오프 시간동안 받지 못하는 프레임을 기존 AP의 버퍼에 저장하고 핸드오프 후에 갱신된 MAC 라우팅 테이블을 이용하여 프레임을 Portal에서 이동한 AP로 reroute 하였다. 이후 이동 단막은 이동 중에도 프레임의 손실 없이 지속적으로 프레임의 수신이 가능하게 되어 IEEE 802.11 무선 LAN 환경에 mobile IP나 voice over IP (VoIP) 같은 길시간 서비스의 구현을 가능하게 한다. 제안한 핸드오프 방법의 성능 측정을 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며 프레임 손실 없이 실시간 서비스에 적합한 지연 시간안에 프레임이 이동 단말로 전달되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권4A호
• /
• pp.369-379
• /
• 2011

제한된 주파수 자원의 효율적인 사용을 위한 인지 무선(Cognitive Radio) 네트워크에서는 노드간에 라우팅을 수행함에 있어 주사용자의 출현에 따른 스펙트럼 핸드오버 과정이 라우팅 지연 시간의 대부분을 차지하고, 경로의 신뢰성도 떨어뜨린다. 본 논문에서는 멀티 채널 환경의 인지 무선 ad-hoc네트워크에서 주사용자의 출현 가능성과 주변 사용자의 상황을 고려한 분산적 라우팅 경호 선택 프로토콜을 제안한다. 각 노드는 경로 탐색시에 노드별 이용가능 채널, 이웃노드의 주사용자 출현 여부등의 정보가 담긴 메시지를 브로드캐스팅하며 이를 받은 중계 노드들은 이 메시지의 정보를 갱신하여 재전송하고 상태테이블을 유지한다. 목적노드는 메시지들을 받으면서 최적의 경로를 결정하고 그 경로로 응답메시지를 보냄으로써 경로선택을 마친다. 데이터 전송중에는 주사용자의 출현확률과 평균 출현시간을 갱신해간다. 그 중 가장 값이 낮은 채널을 선택하여 주사용자의 출현에 따른 영향이 적도록 하고, 주사용자의 출현이 발견될 시에 이용가능채널 리스트를 이용하여 전체경로를 바꾸지 않으면서 채널이동만으로 주사용자에 의한 간섭을 회피할 수 있도록 한다. 모의 실험을 통해 기존의 라우팅 방법 보다 제안된 방법을 이용하여 선택된 경로의 구간별 신뢰도는 현저히 높아지고 소요되는 비용은 낮아짐을 확인하였다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제14권3호
• /
• pp.17-27
• /
• 2021

본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 미생물학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.245-251
• /
• 1994

영지속(Ganoderma)에 속하는 7종 10균주에 대하여 미토콘드리아 DNA의 제한효소 분절양상 비교를 통한 계통분석을 수행하였다. 여러 가지 제한효소들 중 생산된 절편이 충분한 정보를 가지고 있으면서 서로 구별할 수 있는 6가지의 제한효소를 분석에 이용하였다. 절편양상을 설 비교하여 전체 절편중 공통된 절편의 개수를 구하고 이로부터 염기위치당 염기치환율을 구하였으며, 이를 균주간의 진화거리로 계산하여 PHYLIP package의 Neighbor-joining 방법에 이한 계통도를 얻고 그 결과를 고찰하였다. 특이한점은 G. lucidum의 3균주와 G. lobatum 이 유연관계가 많이 있다는 점이다. 이러한 결과는 G. lucidum과 G. lobatum은 종의 다양성으로 인하여 과거부터 복합종으로 취급되어 왔으며 고전적인 영지속의 분류에 문제점이 많이 있음을 시사해 주고 있다. 따라서 영지속의 분류가 진화경로에 바탕을 둔 자연분류가 되기 위해서는 형태분류 뿐만 아니라 배양 분류와 분자생물학적이 sqnstjr등 다양한 기준에 의해서 재고되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제33권1호
• /
• pp.16-27
• /
• 2006

무선 네트워크의 물리계층에서 이용하는 무선 전송매체는 전송 범위내의 모든 이웃 노드들이 동시에 전송 신호를 수신할 수 있는 브로드캐스트 전파 특성을 갖는다. 기존의 비동기 무선 MAC 프로토콜들은 신뢰성 있는 브로드캐스트에 대한 구제적인 해결 방안을 고려하지 않고 있다. 무지향성 브로드캐스트가 과다한 채널 경쟁과 충돌을 발생시켜 네트워크의 성능 저하를 야기하기 때문이다. 본 논문에서는 링크계층에서 지향성 안테나를 이용하여 지향성 브로드캐스트를 지원하는 MDB(MAC protocol for Directional Broadcast) 프로토콜을 제안한다. MDB 프로토콜은 DAST(Directional Antennas Statement Table) 정보와 4-way 핸드셰이크에 의한 D-MACA(Directional Multiple Access Collision Avoidance) 구조를 기반으로 Hidden Terminal 문제와 Deafness 문제를 해결한다. 성능 평가를 위해 MDB 프로토콜과 기존의 IEEE 802.11 DCF(Distributed Coordination Function) 프로토콜[9]와 참고문헌 [3]의 프로토콜 2를 비교대상으로 브로드캐스트로 인한 충돌 발생률과 브로드캐스트 완료율 관점에서 성능을 분석하였다. 성능 분석 결과는 네트워크 밀도가 높을수록 MDB 프로토콜이 기존의 프로토콜보다 높은 브로드캐스트 완료율과 낮은 충돌 발생률을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제17C권3호
• /
• pp.281-290
• /
• 2010

위치 기반 라우팅 기법에서는 경로 유지를 위해 모바일 노드 정보를 습득해야 하며 이를 위해 고정된 주기로 비콘 메시지를 자신의 이웃노드에 전송하는 방법이 널리 사용된다. 하지만 비콘 주기가 길어질 경우 모바일 환경에서 이웃 노드 위치 에러 발생 확률이 높아지게 되고, 반면에 짧을 경우 네트워크 내에서 경로 유지를 위한 오버헤드가 커지는 문제가 있다. 이를 위해 비콘 전송 주기를 동적으로 변화시키는 방법이 제안되었으나 최적의 전송 주기를 찾는 것은 동적인 모바일 환경에서 아주 어려운 일이다. 따라서, 부적절한 비콘 전송 주기로 인해 포워딩 테이블 내에서 잘못된 이웃 노드 정보를 유지하는 불확실성 문제가 빈번하게 발생하게 되고 이로 인해 경로 신뢰성과 네트워크 전송률이 낮아지게 된다. 본 논문에서는 이러한 불확실성 문제를 극복하기 위해서 모바일 노드가 스스로 자신의 위치를 체크하는 능동적 포워딩 테이블 갱신기법을 가정하여 자가 적응형 위치 검증 기법을 제안한다. ns2를 이용한 시뮬레이션 결과는 다양한 모바일 환경에서 제안 기법이 기존 방법 보다 라우팅 오버헤드를 줄이면서 경로 신뢰성, 단대 단 전송률이 향상됨을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권7호
• /
• pp.2599-2613
• /
• 2015

Multi-index hashing (MIH) is the state-of-the-art method for indexing binary codes, as it di-vides long codes into substrings and builds multiple hash tables. However, MIH is based on the dataset codes uniform distribution assumption, and will lose efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes. Besides, there are lots of results sharing the same Hamming distance to a query, which makes the distance measure ambiguous. In this paper, we propose a data-oriented multi-index hashing method (DOMIH). We first compute the covariance ma-trix of bits and learn adaptive projection vector for each binary substring. Instead of using substrings as direct indices into hash tables, we project them with corresponding projection vectors to generate new indices. With adaptive projection, the indices in each hash table are near uniformly distributed. Then with covariance matrix, we propose a ranking method for the binary codes. By assigning different bit-level weights to different bits, the returned bina-ry codes are ranked at a finer-grained binary code level. Experiments conducted on reference large scale datasets show that compared to MIH the time performance of DOMIH can be improved by 36.9%-87.4%, and the search accuracy can be improved by 22.2%. To pinpoint the potential of DOMIH, we further use near-duplicate image retrieval as examples to show the applications and the good performance of our method.