• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.413-435
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• 2018

Although the accuracy of handwritten character recognition based on deep networks has been shown to be superior to that of the traditional method, the use of an overly deep network significantly increases time consumption during parameter training. For this reason, this paper took the training time and recognition accuracy into consideration and proposed a novel handwritten character recognition algorithm with newly designed network structure, which is based on an extended nonlinear kernel residual network. This network is a non-extremely deep network, and its main design is as follows:(1) Design of an unsupervised apriori algorithm for intra-class clustering, making the subsequent network training more pertinent; (2) presentation of an intermediate convolution model with a pre-processed width level of 2;(3) presentation of a composite residual structure that designs a multi-level quick link; and (4) addition of a Dropout layer after the parameter optimization. The algorithm shows superior results on MNIST and SVHN dataset, which are two character benchmark recognition datasets, and achieves better recognition accuracy and higher recognition efficiency than other deep structures with the same number of layers.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.733-739
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• 2011

최근 무선센서 네트워크의 연구 활동은 매우 활발히 이루어지고 있지만, 네트워크 시뮬레이터는 NS2 나 Mathlab 과 같이 기존에 개발된 시뮬레이터를 이용하여 결과를 분석하게 된다. 그러나 기존의 시뮬레이터는 분석할 수 있는 결과가 한정되어 있어 무선 센서 네트워크를 분석하기에는 미흡한 실정이다. 각 노드들의 데이터 송수신, 전력 소모량 등 필요한 분석결과를 도출하기가 어렵다. 논문에서는 네트워크의 동작레벨에서 각 노드의 전력소모량, 성능, 이동성, 지리적 정보를 시뮬레이션 할 수 있는 무선센서 네트워크 전용 시뮬레이터 플랫폼을 제안한다. 제안한 시뮬레이터는 기존에 개발된 네트워크 라우팅 알고리즘 분석이 가능하기 때문에 새로운 네트워크 라우팅 알고리즘 개발에 활용할 수 있다.

• 기술혁신연구
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• 제31권2호
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• pp.263-301
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• 2023

본 연구는 팀발명의 정도에 있어서 상당한 차이를 보이면서 전자산업, 자동차산업에서 가장 많은 특허를 출원해온 삼성전자와 현대자동차 발명자들을 대상으로 네트워크 특성들이 발명자들 간 혁신성과 차이를 가져오는지를 분석하였다. 네트워크 내에서 더 많은 발명자들과 연결되어 있을수록 더 높은 혁신성과를 보였다. 기존 문헌들이 산업내 및 산업간, 그룹내 및 그룹외 파급효과를 조직 수준에서 다루었는데, 본 연구는 이러한 논의를 발명자 수준으로 확장하였다. 본 연구는 네트워크로부터의 파급효과풀을 새롭게 추가하여 네트워크 내외, 그룹 내외, 산업 내외의 3가지 차원에서 파급효과풀들을 구성한 후 각 파급효과풀들이 미치는 효과를 분석하였으며 서로 간에 비교하였다. 발명자 수준에서 다양한 파급효과풀들이 혁신에 미치는 효과가 확인되었다. 본 연구의 결과는 발명자의 네트워크 특성들과 파급효과풀들이 발명자의 혁신성과에 대한 예측에 활용될 수 있음을 시사한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권1호
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• pp.107-120
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• 2019

Reservoir water level data identify the current water storage of the reservoir, and they are utilized as primary data for management and research of agricultural water. For the reservoir storage management, Korea Rural Community Corporation (KRC) installed water level stations at around 1,600 agricultural reservoirs and has been collecting the water level data every 10 minutes. However, various kinds of outliers due to noise and erroneous problems are frequently appearing because of environmental and physical causes. Therefore, it is necessary to detect outlier and improve the quality of reservoir water level data to utilize the water level data in purpose. This study was conducted to detect and classify outlier and normal data using two different models including the threshold model and the artificial neural network (ANN) model. The results were compared to evaluate the performance of the models. The threshold model identifies the outlier by setting the upper/lower bound of water level data and variation data and by setting bandwidth of water level data as a threshold of regarding erroneous water level. The ANN model was trained with prepared training dataset as normal data (T) and outlier (F), and the ANN model operated for identifying the outlier. The models are evaluated with reference data which were collected reservoir water level data in daily by KRC. The outlier detection performance of the threshold model was better than the ANN model, but ANN model showed better detection performance for not classifying normal data as outlier.

• 한국사회복지학
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• 제63권1호
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• pp.57-84
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• 2011

본 연구는 네트워크 내 개별 조직의 연계활동이 아닌 네트워크 수준의 조직간 연계인 전체 네트워크를 분석단위로 하여 전체 네트워크의 효과성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석자료는 2006년 11월부터 2009년 11월까지 3년에 걸쳐 사회복지공동모금회가 후원하고, 한국사회복지행정학회가 관리운영한 '지역사회네트워크지원사업'의 대상인 10개 지역사회 네트워크 중 3개 사업단을 선정하여 사업수행 결과보고서를 포함한 관련자료와 설문조사(기관장, 중간관리자, 실무자 대상)를 통해 확보하였다. 분석을 위해 각 네트워크의 참여조직과 네트워크 사무국을 대상으로 한 설문을 통하여 조직간 네트워크의 전체적 특징을 파악하였다. 또한, 네트워크 전체의 효과성 분석을 위해 다중이해관계자관점(multiple stakeholders perspective)을 반영하여 전체 네트워크의 구조적 특징과의 관계를 규명하였다. 마지막으로, 네트워크 참여조직과 네트워크 사무국을 대상으로 한 설문조사와 문헌조사를 바탕으로 네트워크의 효과성에 영향을 줄 수 있는 환경적 요인들을 검토하였다. 분석결과 네트워크 참여조직들은 핵심 기관을 중심으로 집중되어 있는 전체적 구조를 보여주고, 네트워크가 안정적일수록 전체 네트워크의 효과성은 높은 것으로 분석되었다. 이 연구는 지역사회 네트워크 효과성 분석을 전체 네트워크 관점에서 시도하고, 개별조직, 네트워크수준, 지역사회수준의 다차원적인 다중이해관계자관점을 반영한 효과성 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나, 연구의 성격상 분석결과를 일반화하기 위해서는 광범위한 후속 연구를 통해 검증을 시도해야 한다는 한계가 있다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제19권2호
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• pp.73-98
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• 2002

This study was carried out to investigate the relationship between social support, social network and health behaviors as surveyed by cross-sectional study in 744 rural people aged above 30 of a community dwelling sample of one county for 6 days of July in 2000. Objectives of this study was in order to establish an effective health promotion. The sample was accrued by face to face interview of direct visiting from clustered sampling method. Interview was conducted by trained medical students with the questionnaire consisted of socio-demographic data, health behavior, social support and social network based on previous literature. The summarized results were as follows: 1. There were significant difference in the level of social support and social network by general characteristic variables except occupation and residency type(p〈0.05). 2. There were significant difference in knowledge about hypertension, smoking status, status of physical exercise, diet patterns by social support and social network in spite of variation of social support and social network subconcept(p〈0.05). And there were significant difference in alcohol drinking status, body weight control and diet pattern according to level of social network(p〈0.05). But smoking status by social support and network results opposite direction(p〈0.05). 3. There were no regular or consistent result in the relationship between social support, social network and health behavior. 4. Major predictors for health behavior on the multiple logistic regression that included general characteristic, social support and social network were age, instrumental social support and worry about health. Significant variables of multiple logistic regression for health behavior that included social support(instrumental and emotional) and social network were instrumental social support and social network. These results suggest that only a instrumental element and social network may be associated with health behavior. Inconsistent with prior research in these some item, a positive consistent relationship was not found between social support, social network and health behavior. So the study should be replicated to determined the reliability of our findings.

• 융합보안논문지
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• 제20권5호
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• pp.3-10
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• 2020

최근 인터넷 그리고 네트워크는 사회를 구성하는 필수적인 인프라로 여겨짐과 동시에 이에 대한 보안 위협 상황이 지속적으로 증대되고 있다. 그러나 네트워크에서 실제 패킷을 전송하는 스위치 단에서는 기본적으로 고정적인 룰에 의한 방화벽 혹은 네트워크 접근 제어를 통해서만 보안 위협을 대응할 수 있어, 보안 위협에 대한 효과적인 대응은 네트워크 자체에서는 극히 제한적이며, 능동적으로 대처하지 못하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 평면 프로그래밍 언어인 P4(Programming Protocol-independent Packet Processor)를 통해 네트워크 내 모든 플로우를 P4 스위치 단에서 실시간으로 모니터링하고, 특정 보안 공격 패킷을 스위치 단에서 처리함으로써, 네트워크 단에서 분산 DDoS 공격, IP Spoofing 공격 등을 대응할 수 있는 인-네트워크 (In-Network) 보안 관리 방법을 제안한다. 또한 네트워크 사용자 혹은 보안 관리자의 운영 정책을 SDN (Software-Defined Networking) 제어기를 통해 P4 스위치에서 적용함으로써, 다양한 네트워크 응용 환경에서의 보안 요구 사항을 반영할 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제30권1호
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• pp.47-58
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• 2008

In sensor networks, analyzing power consumption before actual deployment is crucial for maximizing service lifetime. This paper proposes an instruction-level power estimator (IPEN) for sensor networks. IPEN is an accurate and fine grain power estimation tool, using an instruction-level simulator. It is independent of the operating system, so many different kinds of sensor node software can be simulated for estimation. We have developed the power model of a Micaz-compatible mote. The power consumption of the ATmega128L microcontroller is modeled with the base energy cost and the instruction overheads. The CC2420 communication component and other peripherals are modeled according to their operation states. The energy consumption estimation module profiles peripheral accesses and function calls while an application is running. IPEN has shown excellent power estimation accuracy, with less than 5% estimation error compared to real sensor network implementation. With IPEN's high precision instruction-level energy prediction, users can accurately estimate a sensor network's energy consumption and achieve fine-grained optimization of their software.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.111-123
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• 2005

본 논문에서는 교통시설투자 의사결정을 위한 네트워크 설계 모형이 제시되었다. 모형은 사용자 평형의 통행패턴을 예측할 수 있으면서, 링크의 설치 여부를 정하는 이산형 의사결정변수를 갖는 Bi-Level Programming 형태로 구축되었다. 제시된 모형의 장점으로는 사회적 비용을 감안한 투자 결정을 묘사했다는 점과 도로와 철도로 이루어진 네트워크에서의 평형 통행패턴을 예측할 수 있다는 점이다. 정수형 변수의 Bit 구조를 이용한 효율적인 해법 알고리즘이 개발되었다. 예제를 통하여 모형과 알고리즘의 유효성을 검증하였는데, 예제 결과에서 투자의 한계효과 감소현상을 발견하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.165-168
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• 2005

The objects, which can be personal digital assistants, electronic rings, doors or even clothes, offer embedded chips with computation facilities and are generally called artifacts. I later realized that this was not so the real problem is actually authentication. Recent results indicate scalability problems for flat ad hoc networks. Sensor network achieves function that handle surrounding information perception through sensor and sensed information to network that is consisted of sensor nodes of large number. Research about new access control techniques and height administration techniques need authentication information persons' certification assurance level classification in sensor network environment which become necessary different view base with authentication information at node for application of AAA technology in USN environment that must do authentication process using information that is collected from various sensor mountings. So, get base authentication information in sensor type and present weight grant model by security strength about authentication information through information who draw. In this paper collected information of sensor nodes model who give weight drawing security reinforcement as authentication information by purpose present be going to. and Must be able to can grasp special quality of each sensor appliances in various side and use this and decide authentication assurance level for value estimation as authentication information elements. Therefore, do to define item that can evaluate Authentication information elements thus and give simple authentication assurance level value accordingly because applying weight. Present model who give authentication assurance level value and weight for quotation according to security strength.