• Spatial Information Research
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• 제3권1호
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• pp.19-27
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• 1995

논문에서 다룰 시스템은 영상 처리를 이용한 전처리과정에서 사용자에게 필요한 정보를 얻은 뒤 이 자료를 상호교류적으로 입력하는 반자동 지도입력시스템이다. 영상 처리는 주로 중요한 정보의 하나인 외곽선 추출에 주력하였고 이를 위해 적응성 평활화 필터와 연결보존외곽선추출를 사용하였다. 외곽선 정보는 편집기에서 벡터화 하며 편집의 효율을 높이기 위해 내부 자료구조는 확장된 사진트리 구조를 사용하였다. 이러한 작업들은 그 특성에 따라 개인용 컴퓨터와 워크스테이션에 각각 분담시켰고 네트웍을 통해 저장기기를 공유하여 작업의 일관성및 단순화를 추구하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.10-15
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• 2005

In the area of mobile communication, Location Based Services (LBS) using the location of mobile terminal to provide their services are rapidly spreading as communication network and terminal evolves. Despite the LBS are highly demanded in high speed internet area, the services are very rare due to the difficulty locating terminals. In this paper, we propose the method to locate terminals in real time and describe its implementation system. The proposed system is designed to collect the information in real time for more than a terminal connecting internet. And, the system shows high performancecollecting and generating location information through simulation tests.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.276-276
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• 2012

일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.122-129
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• 2021

For the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem, a different path results in different SLAM results. Usually, SLAM follows a trail of input data. Active SLAM, which determines where to sense for the next step, can suggest a better path for a better SLAM result during the data acquisition step. In this paper, we will use reinforcement learning to find where to perceive. By assigning entire target area coverage to a goal and uncertainty as a negative reward, the reinforcement learning network finds an optimal path to minimize trajectory uncertainty and maximize map coverage. However, most active SLAM researches are performed in indoor or aerial environments where robots can move in every direction. In the urban environment, vehicles only can move following road structure and traffic rules. Graph structure can efficiently express road environment, considering crossroads and streets as nodes and edges, respectively. In this paper, we propose a novel method to find optimal SLAM path using graph structure and reinforcement learning technique.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권5호
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• pp.1198-1212
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• 2013

Network virtualization enables autonomous and heterogeneous Virtual Networks (VNs) to co-exist on a shared physical substrate. In a Network Virtualization Environment (NVE), the fact that individual VNs are underpinned by diverse naming mechanisms brings about an obvious challenge for transparent communication across multiple VN domains due to the complexity of uniquely identifying users. Existing solutions were mainly proposed compatible to Internet paradigm with little consideration of their applications in a virtualized environment. This calls for a scalable and efficient naming framework to enable consistent communication across a large user population (fixed or mobile) hosted by multiple VNs. This paper highlights the underlying technical requirements and presents a scalable Global Naming Framework (GNF), which (1) enables transparent communication across multiple VNs owned by the same or different SPs; (2) supports communication in the presence of dynamics induced from both VN and end users; and (3) greatly reduces the network operational complexity (space and time). The suggested approach is assessed through extensive simulation experiments for a range of network scenarios. The numerical result clearly verifies its effectiveness and scalability which enables its application in a large-scale NVE without significant deployment and management hurdles.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권3호
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• pp.223-230
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• 2020

Companies have made an investment of cost and time to optimize processing of a new business model in a cloud environment, applying collaboration technology utilizing business processes in a social network. The collaborative processing method changed from traditional BPM to the cloud and a mobile cloud environment. We proposed a collaborative system for operating processes in social networks using MOXMDR-DAI+ (eXtended Metadata Registry-Data Access & Integration based multimedia ontology). The system operating cloud-based collaborative processes in application of MOXMDR-DAI+, which was suitable for data interoperation. MOXMDR-DAI+ applied to this system was an agent effectively supporting access and integration between multimedia content metadata schema and instance, which were necessary for data interoperation, of individual local system in the cloud environment, operating collaborative processes in the social network. In operating the social network-based collaborative processes, there occurred heterogeneousness such as schema structure and semantic collision due to queries in the processes and unit conversion between instances. It aimed to solve the occurrence of heterogeneousness in the process of metadata mapping using MOXMDR-DAI+ in the system. The system proposed in this study can visualize business processes. And it makes it easier to operate the collaboration process through mobile support. Real-time status monitoring of the operation process is possible through the dashboard, and it is possible to perform a collaborative process through expert search using a community in a social network environment.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권1호
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• pp.59-67
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• 2012

본 논문은 10G G-PON(Gigabit passive optical network) 네트워크와 NGN(Next generation network) 연동 구조를 설계하고, 10G G-PON 연동 시 문제점 해결을 위한 동적 GEM(G-PON encapsulation mode) Port-ID 할당 방법을 제안했다. 동적 GEM Port-ID 할당 방법은 OMCI(ONT management control and interface) 구조 설계를 통해 IP 주소와 포트 번호를 혼합한 형태의 맵핑 구조를 갖는다. 이는 NGN이 요구하는 클래스 기반 QoS(Quality of service) 뿐만 아니라 트래픽 단위의 QoS 지원까지 가능한 구조로서, 기존 G-PON 네트워크를 NGN에 그대로 적용시킨 구조 보다 QoS 지원에 있어 30% 이상 성능을 향상 시킨다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제48권2호
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• pp.19-25
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• 2011

본 논문에서는 연료 소모량을 예측하기 위해 차량 데이터를 이용한 신경회로망 모델링 방식을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 획득하기 위해 시내를 중형 가솔린 차량을 주행하였고, OBD-II 포트에서 입력 데이터로 속도, 엔진 RPM, 쓰로틀 위치 센서(TPS), 흡기 공기량(MAF)을 측정하였고, 목표값으로 연료 소모량을 측정하였다. 입력과 출력 데이터의 빈선형 맵핑을 위해 다층 퍼셉트론 네트워크를 사용하였다. 신경회로망 모델은 평균 제곱오차가 $1.306{\times}10^{-6}$로 연료 소모량을 매우 잘 예측함을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제21권1호
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• pp.95-126
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• 2010

본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 매우 이질적인 세종전자사전의 의미부류(SJSC)와 KorLexNoun 1.5(KLN)의 상위노드 간의 사상을 목표로, '의미 입자(sense grain)가 작은 개념체계(fine-grained ontology)' 간 귀납적이며 상향적인 수동 사상 방법론을 제안하였다. 동시에 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성 때문에 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안도 제안하였다. 두 이종 개념체계 간의 사상 방법은 SJSC의 단말 노드와 KLN의 Least Upper Bound(LUB)를 기본단위로 하여, 첫째, 어휘 분포를 이용하여 사상 후보군을 결정하고, 둘째, 계층 관계와 정의문과 용례를 이용하여 후보군들 간의 정확한 의미구분을 하며, 셋째, 상 하위-자매노드에 SJSC의 적정술어 및 정의문을 적용하여 LUB의 단계를 결정하고, 넷째, 양 의미체계의 계층관계를 비교함으로써 SJSC의 단말 노드와의 사상 여부를 판단하며, 마지막으로 KLN의 오류 및 전문용어 후보군은 사상에서 제외하였다. 이와같이 본 연구에서는 단계별 사상 준거의 설정에 있어 각 의미체계에 기술되어 있는 다양한 언어정보를 적극 이용하였는데, 이는 세밀한 수동 사상의 장점이라 할 수 있다. 본 연구에서 제안한 방법으로 사상한 결과, SJSC의 474개의 단말 및 비단말 노드와 KLN의 신셋(synset) 간에는 중복을 제외하고 6,487개의 LUB가 사상되었으며, 각 LUB의 하위노드를 포함해서는 모두 88,255개의 KLN 신셋이 사상되어 전체적으로는 97.91%가 사상되었다. 본 연구의 결과는 정교한 한국어 통사 및 의미 분석에 활용될 수 있을 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.195-210
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• 2009

이 연구에서는 한국의 과학 기술 중심 대학의 연구 영역 분석을 통해 과학 기술 분야의 지식 구조를 파악하고자 하였다. 해당 대학 교수들이 일정 기간 출판한 논문을 수집하여 분석에 이용하였고, 전체 대학과 학과의 두 수준에서 지식 구조를 파악하였다. 분석 기법으로는 논문에서 인용한 학술지의 주제 범주에 대한 동시인용 분석을 통해 주제들의 연관성을 다차원 지도상에 표현하였고, 사회연결망 분석에서 사용하는 중앙성 척도를 사용하여 관련 주제들의 위치를 파악하였다. 분석 결과 다학문적 성격을 띠는 주제와 생물학 관련 주제들이 전체 과학 기술 분야 및 화학과 물리학 영역의 지식 구조에서 중요한 역할을 하는 것으로 파악되었다.