• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-149
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• 2024

This paper proposes a configuration automation technique to minimize service interruption time in the event of a corporate network access layer switch failure. The automation is achieved without the need for a separate external system, as the network setting information is stored in a container inside the switch, enabling rapid recovery without requiring separate storage. This approach ensures the continuity of network services and demonstrates the efficiency of configuration automation. The proposed technique improves corporate network stability by providing a quick response in the event of a failure.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5B호
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• pp.477-483
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• 2011

본 논문에서는 망이 분리된 환경에서 스토리지 기반의 데이터 공유 시스템을 구축하는 경우 데이터 전송의 효율을 개선하기 위하여 어떻게 시스템을 설계하고 구현해야 하는지에 대해서 제안하고자 한다. 기존 시스템은 사용자 PC 에서 수신된 단위 패킷별로 파일을 생성하고 스토리지를 통하여 생성된 파일의 수만큼 상대편 망으로 전송을 한다. 스토리지를 통해서 다수의 파일을 전송하는 경우 파일에 할당된 블록 외에 추가적으로 불필요한 블록도 함께 읽어야 함으로써 전송 시 비효율이 발생했다. 제안 시스템은 이러한 비효율을 제거하기 위해서 통일한 시점에 수신되는 패킷에 대해서 스냅 샷 개념을 도입하여 하나의 파일에 저장하고 생성되는 파일의 수를 최대한 줄이고 블록 사이즈에 최적화 되도록 하여 파일을 생성했다. 이렇게 생성된 파일은 불필요한 블록을 읽어 들이는 것을 최소화하여 전송함으로써 기존의 방식보다 사용자 응답속도가 개선되었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제37권3_4호
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• pp.271-279
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• 2019

We investigate how a feedforward neural network works to separate a geometric region from its complement. Our investigations are restricted to regions in ${\mathbb{R}}$ or ${\mathbb{R}}^2$ including an interval, a triangular region, a disk and the union of two disjoint disks. We also examine what happens at each layer of the network.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.209-212
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• 2006

본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.447-460
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• 1996

Network optimization and design procedures often separate quality of service (QOS) performance measures from reliability issues. This paper considers channel allocation and flow assignment (routing) in a network subject to link failures. Fault-tolerant channel allocation and flow assingments are determined which minimize network cost while maintaining QOS performance requirements. this approach is shown to yield significant network cost reductions compared to previous heuristic methods used in the design of packet switched network with unreliable links.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.449-456
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• 2018

불필요한 트래픽의 송수신을 통한 분리된 조직/부서 간의 내부 자료 유출을 방지하기 위해 많은 조직에서 네트워크를 분할하여 망을 관리한다. 물리적으로 별도의 장비를 기반으로 하는 것이 가장 근본적인 네트워크 분할 방식이나 이보다 적은 비용으로 구축이 가능한 가상랜(Virtual LAN, VLAN) 네트워크 접근 제어 기능을 활용하여 논리적으로 네트워크를 분할 운영하는 사례가 존재한다. 본 연구에서는 VLAN ID값을 검색하는 스캐닝 기법과 Double Encapsulation VLAN Hopping 공격기법을 활용해 VLAN을 이용하여 분할된 네트워크 간 통신 우회 가능성을 제시한 후, 스캐닝을 통해 획득한 VLAN ID 정보를 이용한 자료 유출 시나리오를 제시한다. 또한 이 공격을 탐지 및 차단하기 위한 기법을 제안하고 구현을 통해 제시된 기법의 효과에 대해 검증한다. 본 연구는 궁극적으로 VLAN으로 분리된 네트워크 취약점을 활용한 자료 유출 또는 외부 사이버 공격을 차단함으로써 VLAN 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권3호
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• pp.476-488
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• 2021

Objective: We aimed to develop a deep neural network for segmenting lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest computed tomography (CT) images. Materials and Methods: Thin-section non-contrast chest CT images from 203 patients (115 males, 88 females; age range, 31-89 years) between January 2017 and May 2017 were included in the study, of which 150 cases had extensive lung parenchymal disease involving more than 40% of the parenchymal area. Parenchymal diseases included interstitial lung disease (ILD), emphysema, nontuberculous mycobacterial lung disease, tuberculous destroyed lung, pneumonia, lung cancer, and other diseases. Five experienced radiologists manually drew the margin of the lungs, slice by slice, on CT images. The dataset used to develop the network consisted of 157 cases for training, 20 cases for development, and 26 cases for internal validation. Two-dimensional (2D) U-Net and three-dimensional (3D) U-Net models were used for the task. The network was trained to segment the lung parenchyma as a whole and segment the right and left lung separately. The University Hospitals of Geneva ILD dataset, which contained high-resolution CT images of ILD, was used for external validation. Results: The Dice similarity coefficients for internal validation were 99.6 ± 0.3% (2D U-Net whole lung model), 99.5 ± 0.3% (2D U-Net separate lung model), 99.4 ± 0.5% (3D U-Net whole lung model), and 99.4 ± 0.5% (3D U-Net separate lung model). The Dice similarity coefficients for the external validation dataset were 98.4 ± 1.0% (2D U-Net whole lung model) and 98.4 ± 1.0% (2D U-Net separate lung model). In 31 cases, where the extent of ILD was larger than 75% of the lung parenchymal area, the Dice similarity coefficients were 97.9 ± 1.3% (2D U-Net whole lung model) and 98.0 ± 1.2% (2D U-Net separate lung model). Conclusion: The deep neural network achieved excellent performance in automatically delineating the boundaries of lung parenchyma with extensive pathological conditions on non-contrast chest CT images.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.121-124
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• 2007

This article describes a function and structure of access network equipment under BcN environment. Access network until now have constructed separately to offer voice, data service. However, simplifies network structure, function that can do traffic concentration, subscriber certification, individual charging, QoS according to service and routing is required in BcN. In this paper, compare method offering by separate system with existing access network and method that offer integrating function inside system for structure of suitable access network to BcN and search structure of access network equipment for desirable access network of hereafter. Composition of this paper is as following. In Chapter 2, establishment history and structure of access network until present. In Chaprte 3, define suitable requirement and functions to BcN. And compare structure for access net work that is new with present. Last Chapter 4, suggests direction of structure of BcN access network and concludes conclusion.

• 한국추진공학회지
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• 제11권1호
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• pp.43-50
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• 2007

본 논문에서는 고도 변화만을 고려한 탈설계 영역에서 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단을 위해 지지 벡터 장치(SVM)과 인공신경망(ANN)을 Hybrid로 사용한 분할 학습 알고리즘을 사용하였다. 지상 정지 상태에서보다 학습 데이터와 테스트 데이터 수가 크게 증가하지만, 분할 학습 알고리즘을 이용한 가스터빈 엔진의 결함 진단이 고도 변화를 고려한 탈설계 영역에서도 높은 결함 예측 정확성을 가짐을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권10호
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• pp.871-880
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• 2000

A twin-servo mechanism is used to increase the payload capacity and assembling speed of high precision motion control systems such as semiconductor chip mounters. In this paper, we focus on the modeling of the twin-servo system and propose its network representation. And also, we propose a robust synchronizing motion control algorithm to cancel out the skew motion of the twin-servo system caused by different dynamic characteristics of two driving systems and the vibration generated by high accelerating and decelerating motions. The proposed control algorithm consists of separate feedback motion control algorithms for each driving system and a skew motion compensation algorithm. A robust tracking controller based on internal-loop compensation is proposed as a separate motion controller and its disturbance attenuation property is shown. The skew motion compensation algorithm is also designed to maintain the synchronizing motion during high speed operation, and the stability of the whole closed loop system is proved based on passivity theory. Finally, experimental results are shown to illustrate control performance.