• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.23-35
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• 2009

유비쿼터스 환경을 기반으로 하여 돌발상황 발생 시 신뢰성 있는 통행시간 예측을 위해 새로운 개념의 노드-링크 설정 기법을 활용한 대표통행시간 산출기법을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 방법론은 교통류의 특성에 따라 링크를 구분하여 개별적인 통행시간을 산출하는 기법이며, 개별차량의 특성을 반영하기 위해 일정 속도단위로 차량분류군을 구분하여 통행시간을 산출하는 방법을 제시하였다. 사고영향권과 사고영향권 상류부, 사고영향권 하류부를 독립적인 링크로 설정 하였으며, 돌발상황 발생 시 나타나는 차로별 통행시간의 특성을 반영하기 위해 통행시간 제공 방법을 차로별로 독립적인 통행시간 제공으로 설정하고, 차로별 통행시간을 산출하였다. 제안된 방법론의 정확도를 MAPE (Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였고, 프로브차량비율(Percentage of Probe Vehicles: PPV)에 따른 정확도의 변화를 분석하였다. 분석 결과 PPV가 20%이상 확보될 경우 오차율 10% 미만의 정확도를 가지는 것으로 분석되었다. 본 연구는 도래하는 유비쿼터스 교통환경에서 보다 신뢰성 있고, 실시간성 있는 교통정보 생성에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.343-350
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• 2000

본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ？기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권3호
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• pp.157-168
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• 2011

최근 플래시 메모리 및 SSD가 노트북이나 PC의 저장장치로 사용되는 것뿐 아니라, 기업용 서버의 차세대 저장장치로 주목 받고 있다. 대용량의 데이터를 처리하는 데이터베이스에서는 삽입, 삭제, 검색을 빠르게 하기 위해 다양한 색인 기법을 사용하는데 그 중B-트리 구조가 대표적인 기법이다. 하지만 플래시 메모리 상에서는 하드디스크와 달리 덮어쓰기(overwrite) 연산을 수행하기 위해서는 먼저 해당 블록(block)에 대하여 플래시 메모리의 연산 중 가장 비용이 많이 요구되는 삭제(erase) 연산을 수행 해야만 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 플래시 메모리 사이에 위치하는 플래시 변환 계층(Flash memory Translation Layer)을 사용한다. 이 플래시 변환 계층은 수정한 데이터를 동일한 논리 주소에 덮어쓰기를 하더라도 실제로 임의의 다른 물리 주소에 저장하도록 하여 이 문제를 해결할 수 있다. NAND 플래시 메모리를 배열 형태로 포함하고 있는 SSD는 한 개 이상의 플래시 메모리 패키지를 병렬로 접근할 수 있다. 이러한 병렬 접근 방식을 사용하여 쓰기 연산 성능을 향상하기 위해서는 연속한 논리 주소에 쓰기 연산을 요청하는 것이 유리하다. 하지만 B-트리는 구성 노드에 대한 삽입 삭제 연산 시에 대부분 연속되지 않은 논리 주소 공간에 대한 갱신 연산이 일어나게 된다. 따라서 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 수정한 노드를 연속한 논리 주소에 쓰도록 하는 AS B-트리 구조를 제안하여 SSD의 병렬 접근 방식을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 구현 및 실험한 결과 AS B-트리에서의 삽입 시간이 B-트리보다 21% 개선된 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.245-256
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• 2009

Pastry 오버레이 네트워크는 분산 해쉬 테이블(DHT : Distributed Hash Table)을 사용하는 구조적(Structured) P2P이다. Pastry에서는 노드들 사이의 메시지 수를 줄이기 위해 각각 공간적 지역성과 캐슁을 이용한 Rosary와 LAR이 제안되었다. Rosary는 Inter-Pastry와 Intra-Pastry로 구성된다. Rosary에서 루트 노드는 각 Intra-Pastry를 대표하는 노드가 할당되고 Inter-Pastry와 Intra-Pastry 라우팅을 책임진다. 이러한 구조로 인해 Rosary는 다음과 같은 단점을 가진다. 첫째는 루트 노드의 실패 시 고장 방지 능력(Fault Tolerance)에 약하다는 점이고, 둘째는 루트 노드를 사용하기 때문에 라우팅 홉 카운트가 기존 Structured P2P에 비해 증가한다는 점이다. 마지막으로 셋째는 통신 부하가 특정 지역에 집중한다는 점이다. LAR의 경우 캐슁이 Intra-Pastry내의 노드들 사이에 골고루 분포되지 않고 Intra-Pastry내의 특정 노드들에 의해서만 사용되어지는 단점을 가진다. 본 논문에서는 Rosary와 LAR의 문제점을 해결한 Doughnut이라 불리는 개선된 Pastry를 제안한다. Doughnut은 지역적 특성에 따라 노드들을 구분한 Inter-Pastry와 Intra-Pastry로 구성되고, 모든 노드들은 Inter-Pastry와 Intra-Pastry 라우팅을 책임진다. 이것은 모든 노드들이 기존의 루트 노드의 역할을 수행함을 의미한다. 이러한 방법은 고장 방지 능력이 감소하는 문제, 라우팅 홉 카운트가 증가하는 문제 및 통신 부하가 균일하게 분포하지 않는 문제를 해결한다. 또한 Doughnut은 지역적으로(Intra-Pastry) 캐쉬의 균일한 분포를 보장하고, 지역안의 캐쉬 콘텐츠는 다른 지역에서도 사용될 수 있기 때문에 효율적으로 캐쉬를 사용할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이터를 통해 구현되었고, 실험 결과는 기존 방법에 비해 제안된 방법이 효과적임을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1808-1815
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• 2016

TPSN(Timing-sync Protocol for Sensor Networks), the representative of time synchronization protocol, has been already developed to provide time synchronization among nodes in wireless sensor networks. Even though the TPSN's method has been referenced by so many other time synchronization schemes for resource-constrained networks like wireless sensor networks or low power personal area networks, it has some inefficiency in terms of power consumption and network-wide synchronization time (or called convergence time). The main reason is that each node in TPSN needs waiting delay to solve the collision problem due to simultaneous transmission among competing nodes, which causes more power consumption and longer network convergence time for a network-wide synchronization. In this paper an improved scheme is proposed by changing message exchange method among nodes. The proposed scheme not only shortens network-wide synchronization time, but also reduce collision traffic which lead to needless power consumption. The proposed scheme's performance has been evaluated and compared with an original scheme by simulation. The results are shown to be better than the original algorithm used in TPSN.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.664-674
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• 2001

In this paper, as a new category of fuzzy-neural networks architecture, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) and discuss a comprehensive design methodology related to its architecture. FPNN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. The FPNN architecture consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial, uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. It is worth stressing that the number of the layers and the nods in each layer of the FPNN are not predetermined, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure, but these are generated in a dynamic manner. With the aid of two representative time series process data, a detailed design procedure is discussed, and the stability is introduced as a measure of stability of the model for the comparative analysis of various architectures.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2488-2511
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• 2015

Data redundancy has high impact on Wireless Sensor Network's (WSN) performance and reliability. Spatial and temporal similarity is an inherent property of sensory data. By reducing this spatio-temporal data redundancy, substantial amount of nodal energy and bandwidth can be conserved. Most of the data gathering approaches use either temporal correlation or spatial correlation to minimize data redundancy. In Collective Prediction exploiting Spatio Temporal correlation (CoPeST), we exploit both the spatial and temporal correlation between sensory data. In the proposed work, the spatial redundancy of sensor data is reduced by similarity based sub clustering, where closely correlated sensor nodes are represented by a single representative node. The temporal redundancy is reduced by model based prediction approach, where only a subset of sensor data is transmitted and the rest is predicted. The proposed work reduces substantial amount of energy expensive communication, while maintaining the data within user define error threshold. Being a distributed approach, the proposed work is highly scalable. The work achieves up to 65% data reduction in a periodical data gathering system with an error tolerance of 0.6℃ on collected data.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권3호
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• pp.145-150
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• 2018

기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.413-415
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• 2001

In this paper, Polynomial Neural Networks(PNN) is proposed to overcome some problems, such as the conflict between overfitting and good generation, and low reliability and to control nonlinearity and unknown parameter of complex system. PNN structure is consisted of layers and nodes like conventional neural networks but is not fixed and can be generated according to the system environments. The performances depend on two factors, number of inputs and order of polynomials in each node directly. In most cases these factors are decided by the trial and error of designer so optimization is needed in deciding procedure of the factors. Evolutionary algorithm is applied to decide the factors in PNN. The study is illustrated with the aid of representative time series data for gas furnace process used widely for performance comparison, and shows the designed PNN architecture with evolutionary algorithm.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2003년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.961-966
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• 2003

In recent, the design of diaphragm which is representative disturbed region in PSC box girder bridge have been performed according to the empirical method or beam theory. But, these methods couldn't be described the behavior of the end diaphragm, and placed reinforcements accurately. As the compressive stress transferred by the web concentrated on the lower parts of diaphragm, it was demonstrated that the basic assumption of 2-D strut-and-tie model for the diaphragm that the compressive stress acts on the upper parts of the diaphragm is wrong. Meanwhile, in this research, after analyzing the variables of end diaphragm, the 2-D strut-and-tie models appropriate to each cases are proposed. And, the problems of 2-D strut-and-tie model were analyzed, so 3-D strut-and-tie model is proposed as well. There is no codes which include the demonstration of safety of 3-D strut-and-tie model. Hence, for nodes, the stresses at the elements which included the singular node in strut-and-tie model were investigated using the finite element analysis. And, the stress states of strut has one direction, so effective stresses were considered at the stage, dimensioning of the model. From the results, 3-D strut-and-tie model could predict the behavior of end diaphragm accurately, and design of reinforcement could be performed economically.