• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.688-696
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• 2013

무선 센서 네트워크의 실시간 응용은 데이터 전송의 적시성이 보장되어야 한다. 제한적 멀티-홉 정보 기반의 라우팅 기법은 제한된 범위 내에서 멀티-홉 실시간 정보를 수집하고 데이터 전송 경로를 구성함으로써 실시간 데이터 전송 성공률을 높인다. 하지만 멀티-홉 정보가 점진적으로 수집되기 때문에 멀티-홉의 실시간 정보를 기반으로 한 데이터 전송 경로를 구성하기 위해서는 일정 수준의 초기화 시간이 필요하다. 따라서 발생 위치가 고정된 이벤트에서는 효과적이지만 이벤트가 연속적으로 이동한다면 단일 홉의 실시간 정보만 반영된 경로가 구성될 수 있기 때문에 이벤트 이동성을 효과적으로 지원할 수 없다. 본 논문에서는 리다이렉팅 기법을 활용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법은 이동한 이벤트를 감지한 새로운 노드에서 멀티-홉의 실시간 정보 수집이 완료된 지역의 노드로 데이터를 리다이렉팅함으로써 이벤트 이동성을 효과적으로 지원한다. 시뮬레이션 결과 제안된 방안이 기존 연구들과 비교하여 에너지 효율성 및 시간 내 전송 성공률 등이 우수함을 보인다.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.91-98
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• 2008

This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.11-16
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• 2004

최근 이질적인 분산 컴퓨팅 환경 상에서의 공동 작업들이 나날이 늘어나고 있다. 고속의 원거리 네트워크의 유용성 (availability)은 화상 회의, 분산된 대화식의 시뮬레이션, 그리고 공동의 시각화(collaborative visualization)와 같은 공동의 멀티미디어 응용들을 가능하게 하였다. 이와 같은 응용들과 분산된 고성능 컴퓨팅에서의, 효율적인 그룹 통신은 매우 중요하다. 일반적인 그룹 통신으로는 브로드캐스트, 멀티캐스트 등이 있다. 기존의 FEF, ECEF, look-ahead 와 같은 휴리스틱 알고리즘들은 이러한 이질적 분산 시스템에서의 브로드캐스트와 멀티캐스트를 위한 메시지 전송 트리를 구성하여 준다. 하지만 이러한 알고리즘들은 각 단계에서의 최적의 해를 선택하기 때문에 지역적 최적해(local optimum)에 빠질 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 노드와 네트워크 모두가 이질적인 기존의 통신 모델 상에서 보다 효율적인 집합적 연산을 위한 트리를 구성해주는 개선된 브로드캐스트 알고리즘을 제안한다. 기존의 휴리스틱 알고리즘들이 지역적 최적해에 빠질 수 있는 점을 감안하여, 보다 합리적이고, 유용성 있는 edge 선택 기준을 제시하였다. 여러 가지 통신비용에 대한 성능 평가를 통하여, 개선된 휴리스틱 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 적은 완료 시간을 가지며, 특히 look-ahead 알고리즘보다 낮은 계산 복잡도를 가지는 장점을 가짐을 알 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제64권4호
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• pp.505-514
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• 2015

This paper proposes a probabilistic generation assessment model of renewable energy generators(REGs) considering uncertainty of resources, mainly focused on Wind Turbine Generator(WTG) and Solar Cell Generator(SCG) which are dispersed widely in South Korea The proposed numerical analysis method assesses the one day-ahead generation by combining equivalent generation characteristics function and probabilistic distribution function of wind speed(WS) and solar radiation(SR) resources. The equivalent generation functions(EGFs) of the wind and solar farms are established by grouping a lot of the farms appropriately centered on Weather Measurement Station(WMS). First, the EGFs are assessed by using regression analysis method based on typical least square method from the recorded actual generation data and historical resources(WS and SR). Second, the generation of the REGs is assessed by adding the one day-ahead resources forecast, announced by WMS, to the EGFs which are formulated as third order degree polynomials using the regression analysis. Third, a Renewable Energy Generation Assessment System(REGAS) including D/B of recorded actual generation data and historical resources is developed using the model and algorithm predicting one day-ahead power output of renewable energy generators.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.823-825
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• 2005

자바는 이식성과 보안의 장점으로 인하여 내장형 시스템에서 널리 사용되고 있으나 인터프리터를 통한 바이트코드의 수행으로 인하여 성능이 저하되는 문제를 포함하고 있다. 이를 해결하기 위한 한 방법으로 수행시간 전에 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 수행시간에는 기계어 코드가 수행되도록 하는 Ahead-of-Time 컴파일러 (AOTC)가 사용되고 있다. 특히 바이트코드를 C코드로 변환한 다음 기존의 컴파일러를 이용하여 기계어 코드를 생성하는 방식을 많이 택하고 있다. 본 논문에서는 AOTC에서 효율적인 예외처리 (exception handling) 기법을 제안한다. 기존의 AOTC 에서는 예외를 발생하는 메쏘드와 예외를 처리하는 메쏘드가 다른 경우 setjmp/longjmp를 이용하여 예외처리를 수행하고 있으나 우리는 메쏘드 호출 후의 예외 검사를 통해 예외처리를 수행한다. 우리는 제안된 예외처리 방법은 Sun의 CDC 가상 머신을 위해 개발된 AOTC 에 구현되었으며 SPECjvm98 벤치마크에서의 실험을 통해 setjmp/longjmp 방식에 비해 $1.3\%$에서 $154\%$까지의 성능향상이 가능함이 확인되었다.

• 전기학회논문지
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• 제62권4호
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• pp.457-466
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• 2013

Wind energy is rapidly becoming significant generating technologies in electricity markets. As probabilistic nature of wind energy creates many uncertainties in the short-term scheduling, additional actions for reliable market operation should be taken. This paper presents a novel approach to evaluate ramping capability requirement for changes in imbalance energy between day-ahead market and real-time market due to uncertainty of wind generation as well as system load. Dynamic ramp rate model has been applied for realistic solution in unit commitment problem, which is implemented in day-ahead market. Probabilistic optimal power flow has been used to verify ramping capability determined by the proposed method is reasonable in economic and reliable aspects. This approach was tested on six-bus system and IEEE 118-bus system with a wind farm. The results show that the proposed approach provides ramping capability information to meet both forecasted variability and desired confidence level of anticipated uncertainty.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.652-657
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• 2004

As the real-time multimedia applications through Internet increase, the bandwidth available to TCP connections is oppressed by the UDP traffic, result in the performance of overall system is extremely deteriorated. Therefore, developing a new transmission protocol is necessary. The TCP-friendly algorithm is an example meeting this necessity. The TCP-friendly (TFRC) is an UDP-based protocol that controls the transmission rate based on the available round transmission time (RTT) and the packet loss rate (PLR). In the data transmission processing, transmission rate is determined based on the conditions of the previous transmission period. If the one-step ahead predicted values of the control factors are available, the performance will be improved significantly. This paper proposes a prediction model of transmission rate control factors that will be used for the transmission rate control, which improves the performance of the networks. The model developed through this research is predicting one-step ahead variables of RTT and PLR. A multiplayer perceptron neural network is used as the prediction model and Levenberg-Marquardt algorithm is used for the training. The values of RTT and PLR were collected using TFRC protocol in the real system. The obtained prediction model is validated using new data set and the results show that the obtained model predicts the factors accurately.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.67-83
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• 1997

The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.530-535
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• 2007

내장형 자바의 성능 향상을 위해 바이트코드를 기계어 코드로 미리 번역하여 내장형 시스템에 설치하는 Ahead-of-Time Compile(AOTC)가 많이 사용되고 있으나 수행 중에 동적으로 다운로드 되는 바이트코드를 수행하기 위해서는 기존의 해석기도 함께 사용되어야 한다. 이 경우 일부 자바 메소드는 AOTC에 의해 처리되고 일부 메소드는 해석기에 의해 수행되는 하이브리드 수행 환경이 된다. 이러한 환경에서 해석기 메소드가 AOTC 메소드를 호출하거나 AOTC 메소드가 해석기 메소드를 호출하는 경우 호출 오버헤드가 커서 성능을 저하시킬 수 가 있다. 본 연구에서는 AOTC에서 사용 가능한 두 가지 호출 인터페이스인 Java Native Interface(JNI)와 Compiled Native Interface(CNI)에 대해 하이브리드 수행 환경에서의 호출 오버헤드와 성능을 평가하고 각각의 장단점에 대해 논의한다. 그리고 두 호출 인터페이스의 장점을 살릴 수 있는 새로운 호출 인터페이스를 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.906-912
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• 2014

물고기 로봇 연구는 몸체 및 꼬리 관절 궤적의 크기나 주파수의 크기에 따른 로봇의 추력 비교 또는 꼬리 관절 궤적을 적절한 함수로 선정하여 물고기 로봇의 빠른 회전 등과 관련된 연구가 주를 이루고 있다. 본 연구에서는 물고기 로봇이 추력을 받아 앞으로 유영할 경우, 로봇의 몸체 및 꼬리 관절이 사인파와 같이 좌, 우로 요동치며 움직이므로 피드백 제어를 행하기 어렵다. 따라서 물고기 로봇의 경로에 기초한 가상의 위치를 검출하고, 검출된 위치를 사용하여 주어진 경로 위의 예견 점(look-ahead point)을 기준으로 방향 오차를 정의하여 물고기 로봇이 경로를 추종하도록 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.