• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2001년도 추계학술발표회
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• pp.27-30
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• 2001

Flow and transport at fracture intersections, and their effects on network scale transport, are investigated in three-dimensional random fracture networks. Fracture intersection mixing rules complete mixing and streamline routing are defined in terms of fluxes normal to the intersection line between two fractures. By analyzing flow statistics and particle transfer probabilities distributed along fracture intersections, it is shown that for various network structures with power law size distributions of fractures, the choice of intersection mixing rule makes comparatively little difference in the overall simulated solute migration patterns. The occurrence and effects of local flows around an intersection (local flow cells) are emphasized. Transport simulations at fracture intersections indicate that local flow circulations can arise from variability within the hydraulic head distribution along intersections, and from the internal no flow condition along fracture boundaries. These local flow cells act as an effective mechanism to enhance the nondiffusive breakthrough tailing often observed in discrete fracture networks. It is shown that such non-Fickian (anomalous) solute transport can be accounted for by considering only advective transport, in the framework of a continuous time random walk model. To clarify the effect of forest environmental changes (forest type difference and clearcut) on water storage capacity in soil and stream flow, watershed had been investigated.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.119-127
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• 2020

The detection and recognition of abnormal driving becomes crucial for achieving safety in Intelligent Transportation Systems (ITS). This paper presents a feature extraction method based on spectral data to train a neural network model for driving behavior recognition. The proposed method uses a two stage signal processing approach to derive time-saving and efficient feature vectors. For the first stage, the feature vector set is obtained by calculating variances from each frequency bin containing the power spectrum data. The feature set is further reduced in the second stage where an intersection method is used to select more significant features that are finally applied for training a neural network model. A stream of live signals are fed to the trained model which recognizes the abnormal driving behaviors. The driving behaviors considered in this study are weaving, sudden braking and normal driving. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by comparing with existing methods, which are Particle Swarm Optimization (PSO) and Convolution Neural Network (CNN). The experiments show that the proposed approach achieves satisfactory results with less computational complexity.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.459-468
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• 2008

데이타 스트림이란 실시간에 연속적으로 빠르게 생성되는 데이타 집합을 의미한다. 이러한 데이타 스트림들은 최근 사회가 발달과 더불어 정보 환경도 급속도로 발전함에 따라 센서 데이타, 교통상황 수집 자료, 웹 클릭 모니터링 등과 같은 많은 응용 분야에서 적용되고 있다. 이러한 형태의 데이트 스트립을 처리하기 위해서는 미리 등록된 질의에 대하여 새롭게 들어오는 스트림 데이타의 결과를 계속적으로 생성하게 된다. 이와 같은 이유로 끊임없이 들어오는 스트링 데이타들을 빠르게 처리하는 것이 이 분야에서 주된 이슈가 되었으며, 이를 위한 방법으로 등록된 질의들을 효율적으로 처리하기 위한 질의 최적화분야에 많은 연구가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 기존 연구에서 사용되었던 그리디 방법을 기반으로 비용 모델을 이용하여 최소의 비용을 갖는 질의 계획을 선택하는 확장된 그리디 방법(EGA)을 제시한다. 화장된 그리디 방법은 알고리즘의 정확성이 떨어지는 그리디 알고리즘의 단점을 극복하기 위하여 비용이 가장 작은 연산하나를 선택하는 대신 비용이 자은 연산들의 집합을 선택한다. 이 연산들의 집합의 크기는 알고리즘의 정확성과 수행 시간에 영향을 끼치며, 투 개의 변수에 의해서 적응적으로 조절 수 있다. 실험에서는 다양한 스트림 환경에서 대부분 그리디 알고리즘보다 향상된 성능을 보장하고, 두 변수에 의한 알고리즘의 성능 및 수행 시간 차이를 보여줌으로써 본 알고리즘의 효율성을 검증하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권4호
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• pp.430-436
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• 2014

무선통신망을 이용하여 도로 보안등에 대한 상태관리와 원격제어를 통제하는 시스템은 보안등제어기, 중계기, 관제서버 등의 3개의 기능으로 구성되며 보안등간의 통신망은 메쉬 형태를 지원하는 지그비 네트워크를 채택하고 중앙의 관제센타는 CDMA 방식의 무선통신망을 사용하였다. 이를 연동하기 위하여 지그비와 CDMA를 모두 수용하는 게이트웨이인 중계기는 저전력의 32-bit 마이크로콘트롤러인 Cortex M3로 설계 제작하였다. 관제서버와 중계기간의 전송방식을 단문메시지 방식과 소켓 방식을 모두 사용하여 원격제어 시스템을 구축함으로써 공중통신망의 이용료를 최소화하면서 보안등의 상태관리가 실시간으로 관리 가능함을 확인하였다. 실험에서는 95개의 보안등에 2개월간의 실시간을 통하여 확인하여 일일 9회 데이터를 취득하여 결과를 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권3호
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• pp.181-187
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• 2018

본 연구는 한국 중소기업의 수출 증대와 고용 증대에 양(+)의 영향을 미치는 요인들에 대한 연구 흐름의 깊이를 심화시키기 위해 외부 기술 연구개발 협력 네트워크의 다양성이 중소기업의 수출 증대와 고용 증대에 미치는 영향을 연구 모형화 하였으며, 대한민국의 2,200개의 중소기업으로부터 수집된 데이터를 사용하여 연구 모형을 실증적으로 검증 하였다. 본 연구는 이러한 실증 검증 결과를 통해 다음과 같은 2개의 연구 결과를 조명한다. 첫째, 중소기업의 외부 기술 연구개발 협력 네트워크의 다양성은 기술 개발로 인한 고용 증대에 유의한 양(+)의 영향을 미친다. 둘째, 중소기업의 기술 개발로 인한 수출 증대는 기술 개발로 인한 고용 증대가 외부 기술 연구개발 협력 네트워크의 다양성에 의해 받는 양(+)의 영향을 부분 매개한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.79-95
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• 2016

In order to improve the Quality-of-Service (QoS) of latency sensitive applications in next-generation cellular networks, multi-path is adopted to transmit packet stream in real-time to achieve high-quality video transmission in heterogeneous wireless networks. However, multi-path also introduces two important challenges: out-of-order issue and reordering delay. In this paper, we propose a new architecture based on Software Defined Network (SDN) for flow aggregation and flow splitting, and then design a Multiple Access Radio Scheduling (MARS) scheme based on relative Round-Trip Time (RTT) measurement. The QoS metrics including end-to-end delay, throughput and the packet out-of-order problem at the receiver have been investigated using the extensive simulation experiments. The performance results show that this SDN architecture coupled with the proposed MARS scheme can reduce the end-to-end delay and the reordering delay time caused by packet out-of-order as well as achieve a better throughput than the existing SMOS and Round-Robin algorithms.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제10권4호
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• pp.293-298
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• 2004

콘텐츠 스트림서비스를 이용하는 사용자들의 서비스 수락률 및 서비스 품질의 안정에 대한 요구를 만족시키기 위해 사용자 등급 기반의 자원 배분 및 서비스 수락률 제어 방안이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 이동에이전트 개념을 적용한 CIMA와 사용자 등급 기반의 서비스 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 에이전트 기술을 접목한 알고리즘의 성능 평가를 위해 사용자들의 요금 실적과 서비스 이용 실적 등을 고려하여 사용자 등급(우수등급, 기본등급)을 나누고 등급별 서버의 수락률을 제어하면서 클라이언트/서버 환경과 이동에이전트 환경 하에서의 네트워크 자원 이용률, 수락률 및 수행시간의 비교 평가 실험을 하였다. 실험 결과로부터 에이전트 기술을 적용할 경우 더 높은 네트워크 사용 효율, 우승 등급사용자들의 수락률 상승 및 수행시간 단축의 결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.500-521
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• 2021

Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3599-3619
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• 2019

In human activity recognition system both static and motion information play crucial role for efficient and competitive results. Most of the existing methods are insufficient to extract video features and unable to investigate the level of contribution of both (Static and Motion) components. Our work highlights this problem and proposes Static-Motion fused features descriptor (SMFD), which intelligently leverages both static and motion features in the form of descriptor. First, static features are learned by two-stream 3D convolutional neural network. Second, trajectories are extracted by tracking key points and only those trajectories have been selected which are located in central region of the original video frame in order to to reduce irrelevant background trajectories as well computational complexity. Then, shape and motion descriptors are obtained along with key points by using SIFT flow. Next, cholesky transformation is introduced to fuse static and motion feature vectors to guarantee the equal contribution of all descriptors. Finally, Long Short-Term Memory (LSTM) network is utilized to discover long-term temporal dependencies and final prediction. To confirm the effectiveness of the proposed approach, extensive experiments have been conducted on three well-known datasets i.e. UCF101, HMDB51 and YouTube. Findings shows that the resulting recognition system is on par with state-of-the-art methods.

• 천문학회보
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• 제40권2호
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• pp.44.1-44.1
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• 2015

We set up a project to make spectrometers for single dish observations of the Korean VLBI Network (KVN), a new future multi-beam receiver of the ASTE (Atacama Submillimeter Telescope Experiment), and the total power (TP) antennas of the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA). Traditionally, spectrometers based on ASIC (Application-Specific Integrated circuit) and FPGA (Field-Programmable Gate Array) have been used in radio astronomy. It is, however, that a Graphics Processing Unit (GPU) technology is now viable for spectrometers due to the rapid improvement of its performance. A high-resolution spectrometer should have the following functions: poly-phase filter, data-bit conversion, fast Fourier transform, and complex multiplication. We wrote a program based on CUDA (Compute Unified Device Architecture) for a GPU spectrometer. We measured its performance using two GPU cards, Titan X and K40m, from NVIDIA. A non-optimized GPU code can process a data stream of around 2 GHz bandwidth, which is enough for the KVN spectrometer and promising for the ASTE and ALMA TP spectrometers.