• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권2호
• /
• pp.161-168
• /
• 2009

최근 GPS, 이동 전화, 무선 네트워크 등의 발달로 인해 넓은 공간상에서 시간의 흐름에 따라 변화하는 이동 객체에 대한 위치 정보를 수집하여 실생활에 활용하는 다양한 위치 기반 서비스의 사용이 늘어나고 있다. 그와 함께 대용량의 이동 객체를 빠르게 검색하기 위한 효율적인 색인 방법의 필요성이 대두 됨에 따라 관련된 많은 연구가 현재 진행 중이다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 색인 과정에서 필요한 개선된 궤적 분할 방법을 제안한다. 궤적의 적절한 분할 위치를 찾아 근사치 영역을 나타내는 최소 경계 사각형(MBR)을 만드는 과정에서 평균적인 질의의 크기를 고려하여 형성되는 확장된 최소 경계 사각형(EMBR)의 영역을 이용한다. 이에 따라 EMBR의 총면적이 최소에 가까운 분할을 만들어내어 색인 구성 후 질의 수행 과정 동안에 불필요한 탐색 공간을 감소시키는 이점을 보이게 된다. 본 논문에서 제안하는 궤적 분할방법의 우수성을 입증하기 위해 최적의 궤적 분할 방법과 기존의 궤적 분할 방법을 구현하여 각각의 EMBR 면적을 비교 분석한다. 비교 결과 제안하는 궤적 분할 방법이 기존의 방법보다 최적의 분할에 더 가까운 EMBR의 총면적을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 수산해양기술연구
• /
• 제46권2호
• /
• pp.173-183
• /
• 2010

In a split beam echo sounder, the transducer design needs to have minimal side lobes because the angular position and level of the side lobes establishes the usable signal level and phase angle limits for determining target strength. In order to suppress effectively the generation of unwanted side lobes in the directivity pattern of split beam transducer, the spacing and size of the transducer elements need to be controlled less than half of a wavelength. With this purpose, a 50 kHz tonpilz type transducer with a half-wavelength diameter in relation to the development of a split beam transducer was designed using the equivalent circuit model, and the underwater performance characteristics were measured and analyzed. From the in-air and in-water impedance responses, the measured value of the electro-acoustic conversion efficiency for the designed transducer was 51.6%. A maximum transmitting voltage response (TVR) value of 172.25dB re $1{\mu}Pa/V$ at 1m was achieved at 52.92kHz with a specially designed matching network and the quality factor was 10.3 with the transmitting bandwidth of 5.14kHz. A maximum receiving sensitivity (SRT) of -183.57dB re $1V/{\mu}Pa$ was measured at 51.45kHz and the receiving bandwidth at -3dB was 1.71kHz. These results suggest that the designed tonpilz type transducer can be effectively used in the development of a split beam transducer for a 50kHz fish sizing echo sounder.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.474-479
• /
• 2003

In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권5호
• /
• pp.93-101
• /
• 2010

효율적인 네트워크 관리를 위해 중앙 집중적인 구조, 분산 관리 구조, 그리고 하이브리드 구조와 같은 다양한 관리 구조들이 연구되었지만, 어느 구조도 모든 환경에서 효율적이지는 못하다. 본 연구에서는 향후 활용이 많을 것으로 기대되는 광범위한 영역에 분포된 많은 수의 저용량 NE(Network Element)들을 유연성 있게 관리하기 위한 MA+SNMP 기반의 계층적 관리 구조를 제안한다. 제안 구조는 중간 관리 노드를 사용한 계층적 분할 관리 구조이며 관리의 유연성과 NMS의 부하 감소를 위하여 중간 관리 노드는 MA 기반의 분산 처리를 수행하고, NE의 소규모 특성을 고려하여 NE는 SNMP 기반으로 동작한다. 분석을 통해 제시된 환경에서 제안 구조가 기존 관리 구조의 취약점을 해결하여 처리 시간이 개선됨을 보인다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제39권4호
• /
• pp.337-348
• /
• 2007

A fuzzy neural network model is presented to predict residual stress for dissimilar metal welding under various welding conditions. The fuzzy neural network model, which consists of a fuzzy inference system and a neuronal training system, is optimized by a hybrid learning method that combines a genetic algorithm to optimize the membership function parameters and a least squares method to solve the consequent parameters. The data of finite element analysis are divided into four data groups, which are split according to two end-section constraints and two prediction paths. Four fuzzy neural network models were therefore applied to the numerical data obtained from the finite element analysis for the two end-section constraints and the two prediction paths. The fuzzy neural network models were trained with the aid of a data set prepared for training (training data), optimized by means of an optimization data set and verified by means of a test data set that was different (independent) from the training data and the optimization data. The accuracy of fuzzy neural network models is known to be sufficiently accurate for use in an integrity evaluation by predicting the residual stress of dissimilar metal welding zones.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제41권1호
• /
• pp.95-105
• /
• 2023

To make the network energy efficient and to protect the network from malignant user's energy efficient grid based secret key sharing scheme is proposed. The cost function is evaluated to select the optimal nodes for carrying out the data transaction process. The network is split into equal number of grids and each grid is placed with certain number of nodes. The node cost function is estimated for all the nodes present in the network. Once the optimal energy proficient nodes are selected then the data transaction process is carried out in a secured way using malicious nodes filtration process. Therefore, the message is transmitted in a secret sharing method to the end user and this process makes the network more efficient. The proposed work is evaluated in network simulated and the performance of the work are analysed in terms of energy, delay, packet delivery ratio, and false detection ratio. From the result, we observed that the work outperforms the other works and achieves better energy and reduced packet rate.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제13C권6호
• /
• pp.757-766
• /
• 2006

이동 애드혹 네트워크는 이동 호스트들만으로 이루어진 자율적인 네트워크로 유비쿼터스 컴퓨팅의 연구와 더불어 활발하게 연구되고 있다. 이동 애드혹 네트워크의 평면적인 구조를 개선하기 위해, 계층적으로 네트워크를 관리하는 클러스터링 기법들이 연구되고 있다. 하지만 기존기법들은 멀티홉 클러스터링과 로드밸런싱에 관한 연구가 미약하다. 본 논문에서는 다중 흡 클러스터링을 지원하고, 클러스터 헤드 간의 로드 밸런싱을 고려한 클러스터링 기법을 제안한다. 이를 위해 이동 애드혹 네트워크에서 나타날 수 있는 클러스터의 분열 현상과 이에 따른 클러스터의 상태를 정의하고, 로드 밸런싱을 위한 참가, 병합, 분열, 클러스터 헤드 선출 등의 기법을 제안한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.157-166
• /
• 2009

교통망설계문제(network design problem, NDP)는 교통체계(transportation system)을 최적화시키는 설계변수(design parameter, design variable)를 구하는 문제이다. 본 연구에서는 교통망설계문제를 조금 변환시킨 목표지향 교통망설계문제(target-oriented network design problem, target-oriented NDP)를 제시하고 이를 풀기 위한 기법도 제시한다. 목표지향 교통망설계는 교통운영자(traffic operator) 또는 관리자(travel manager)가 특정 교통정책 목표(target)를 미리 설정하고 이를 달성하기 위한 최적 설계변수를 찾는 문제이다. 즉, 일반적인 교통망설계문제(general NDP)는 총통행비용이나 순편익 등 특정목적함수를 최적화시키는 설계변수를 찾는데 반해, 목표지향 교통망설계(target NDP)는 사전에 설정된 목표수준(target level)을 달성하기 위한 설계변수를 구하는 문제이다. 본 연구에서 제시된 목표지향 교통망설계모형을 교통수단분담문제에 적용하여 모형을 평가한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권11호
• /
• pp.190-194
• /
• 2023

By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.27-29
• /
• 2005

자가디젤발전기를 운전하고 있는 산업체 전력계통에서 전력공급의 신뢰성을 높이기 위해 전력치사와의 연계선 분리에 따른 수급 불균형과 전력회사 계통 동요로 인한 계통 불안정 상태에 대처하기 위한 부하차단 및 계통분리 안정화 시스템을 고속동작이 보장되는 PLC로 구축하여 현장에 적용한 연구 사례이다.