• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권5호
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• pp.41-48
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• 2005

OSGi 프레임워크는 다양한 가전, 센서, 디바이스 등의 상호 운용을 가능하게 함으로써 지능형 홈네트워크의 기반 기술로 주목 받고 있다. OSGi 프레임워크에서는 서비스의 배포 및 설치 단위인 번들 코드의 다운로드를 통한 원격 설치를 지원하지만, 실행 중인 번들의 이동을 지원하지 못한다. 따라서 OSGi 프레임워크 상에서 실행 중인 번들을 다른 프레임워크 상으로 이동할 수 있는 이동 에이전트 형태의 번들을 지원해야 하며, 이를 위한 별도의 시스템이 필요하다. 본 논문은 OSGi 프레임워크들간 개체의 이동성을 보장하기 위해 동적 에이전트 형태의 번들 관리 방법을 제안한다. 이를 위해서 에이전트의 라이프 사이클과 이동 관리 기능을 위한 이동 에이전트 관리 시스템을 설계한다. 설계한 이동 에이전트 관리 시스템은 OSGi 프레임워크에서 동작될 수 있기 위해서 번들 형태로 구현되며, 자율적인 서비스에 대한 동적 관리를 가능하게 함으로써 편재형 환경에서의 이동성을 보다 효과적으로 지원할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1-16
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• 2012

LTE네트워크에서 사용자별 비용효과적인 위치 및 서비스 관리에 대하여 모바일 사용자와 해당 사용자와 연계된 모든 클라이언트-서버 어플리케이션의 게이트웨이역할을 하는 서비스 프록시를 생성하는 기법을 제안한다. 서비스 프록시는 항상 모바일 사용자의 위치 데이터베이스와 함께 위치하게 되는데 위치 핸드오프가 발생할 때 모바일 사용자의 위치 데이터베이스도 같이 옮겨지며 그때마다 서비스 프록시가 위치 데이터베이스와 함께 위치하기 위한 서비스 핸드오프가 연속하여 일어나게 된다. 이것은 서비스가 전달될 때 네트워크 비용을 줄이기 위해 프록시를 통하여 사용자 위치정보를 알 수 있게 한다. 네 가지의 기법에 대해 분석한 결과, 중앙 관리형 기법은 모바일 사용자의 SMR(service to mobility ratio)이 낮고 ${\upsilon}$(session to mobility ratio)가 높을 때 좋은 성능을 보이고, 분산 기법은 SMR과 ${\upsilon}$가 모두 높은 경우에 좋은 성능을 나타낸다. 서비스 내용에 대한 전송비용이 높을 때는 정적 앵커 기법이 가장 좋은 성능을 보이지만, 이 경우를 제외하고 거의 모든 조건에서는 동적 앵커 기법이 가장 좋은 성능을 나타낸다. 결과적으로 각기 다른 이동성과 서비스 패턴들을 갖고 있는 사용자들에게 시스템 성능을 최적화하기 위해서는 그 상황에 맞는 차별화된 비용효과적인 위치 및 서비스 관리 기법을 적용해야 한다는 것을 보여준다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권2호
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• pp.214-226
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• 2007

강수는 다양한 대기 변수들의 영향으로 나타나기 때문에 비선형성이 매우 강하다. 따라서 역학 모형을 통해 예측된 강수의 보정은 비선형 모형인 인공 신경망 등을 통해 가능할 것이지만, 인공 신경망의 경우 초기 가중치 선택, 지역 최소화 문제, 뉴런의 수 결정 등의 문제로 인한 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 가장 보편적으로 사용되는 다중 선형 회귀 모형을 이용하여 CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하였으며, 예측성을 살펴보았다. 이를 위하여 우선 PNU/CME 접합 대순환 모형(Coupled General Circulation model, CGCM)(박혜선과 안중배, 2004)을 이용하여 1979년부터 2005년까지 매해 4월부터 8월까지 5개월간 앙상블 적분을 하였다. 적분 결과 중 한반도를 포함한 동북아시아 지역$(110^{\circ}E-145^{\circ}E,\;25^{\circ}N-55^{\circ}N)$의 여름철인 6월(리드 2), 7월(리드 3), 8월(리드 4) 및 여름철 평균인 JJA(from June to August) 기간의 PNU/CME CGCM에 의해 모사된 강수를 보정하기 위해 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)를 이용하였다. PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과 중 강수, 500 hPa 연직 속도, 200 hPa 발산장, 지상 기온 등의 예측 인자와 관측 강수와의 선형적인 관계를 이용하여 MLR 모형을 구축하였다. 그리고 교차 검증(cross- validation)을 수행하여 PNU/CME 접합 대순환 모형의 결과와 교차 검증 결과를 비교하였다. 상관계수, 적중률 (hit rate), 오보율(false alarm rate) 그리고 Heidke 기술 점수(Heidke skill score) 등을 살펴본 바, 보정하지 않은 모형의 결과에 비해 MLR 모형을 이용하여 보정한 결과의 강수에 대한 예측성이 뛰어난 것을 알 수 있었다.

• 유통과학연구
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• 제14권12호
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• pp.107-118
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• 2016

Purpose - In today's markets, new technologies such as social network systems and user generated contents have provided consumers with access to unlimited amounts of information and an ability to communicate with other consumers in the world. Specially, the massive of the internet and the development of online communities and interactive platforms offer the potential to cocreate with a large number of consumers. Significant changes in marketplace suggest that simply being consumer oriented is not enough, so firms must learn from and collaborate with consumers to create values that meet their individual and dynamic needs. In these sense, emergent perspectives in marketing highlight new opportunities for co-opting consumers as a means to define and cocreate value through their engagement. Although the importance of consumer co-creation with firms, the current literature lacks the respond to two questions: (1) who are the most competent consumers for creating the values with firm? and (2) what are the stimulaters to help the consumers engage for co-creation? To this answer the question, this research investigate how to structure consumer motivations to encourage consumers to be more engaged for co-creation and what drives a consumer to get involved to respond to a call for co-creation. Research design, data, and methodology - To empirically test the hypotheses, a survey was conducted among consumers who had experienced the co-creation including upstream, downstream, autonomous, and sponsored co-creation with the firms. We collected a total of 343 responses. After we excluded 37 questionnaire because of incomplete responses, a total of 306 questionnaire remained. Working with a sample of 306 responses in Seoul and Kwangju, hierarchical moderated regression is employed to test research hypotheses. Results - The results indicated that consumer creativity and emergent nature are positively related to engagement in co-creation including upstream, downstream, autonomous, and sponsored co-creation. Also, the relationships between consumer creativity/emergent nature and engagement in co-creation were moderated by intrinsic motivation in case of upstream and downstream co-creation. Finally, interaction effects between consumer creativity/emergent nature and extrinsic motivation were not significant. Conclusions - These results suggest that marketing managers have to consider the consumer personality such as creativity and emergent nature and stimulate the intrinsic motivation of consumer to achieve the co-creation project successfully.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1138-1147
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• 2012

본 논문에서는 차기 군 위성통신망 체계에서 서로 다른 통신 능력을 갖는 이기종 단말을 동일 중계기 대역폭내에서 효과적으로 통합하여 운용하기 위해 전력제어를 적용한 MF-TDMA 자원할당기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 burst 크기 결정 단계와 burst 구조 결정단계의 2단계로 수행된다. 먼저 burst 크기 결정 단계에서는 각 단말의 채널 상태를 기반으로 링크 버짓을 분석하여 적용 가능한 ACM 레벨과 이에 따른 burst 크기를 결정한다. 다음으로 burst 구조 결정단계에서는 앞서 도출된 각 단말 별 burst 크기를 기반으로 시간-주파수 축 상에서 할당 가능한 burst 구조를 도출하고 각 구조 별 가용 Power spectral density(PSD) 구간을 계산한다. 이기종 단말을 단일 중계기로 통합하기 위해 각 burst의 가용 PSD 구간 내에서 전력제어를 수행하며, 동일 PSD 구간을 갖는 burst를 그룹화하여 MF-TDMA 프레임 내에 할당한다. 추가적으로 할당되지 못하고 남는 슬롯에 대한 자원할당 효율을 향상시키기 위해 설정된 PSD 구간 내에서 ACM 레벨을 조절하여 빈 슬롯을 활용할 수 있는 방안을 적용하였다. 제안하는 알고리즘은 주파수 사용효율, 슬롯할당 거부율 및 burst packing 효율 측면에서 기존 방식과 비교하였으며, 기존 방식에 비해 우수한 성능을 제공함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1969-1977
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• 2016

자동차 통신망의 구축비용을 획기적으로 절감하기 위해 자동차 통신망과 이동통신망을 연결하는 기지국을 대중교통수단인 버스에 설치한 자동차-이동기지국 (Vehicle-to-Mobile Roadside Unit, V2MR) 통신에 대해 연구한다. 자동차-이동기지국 통신에서 자동차들은 이동기지국에 애드 혹 연결을 설정하여 연결성을 크게 향상한다. 본 논문에서는 동일한 경로를 주행하는 자동차들과 이동기지국 간의 통신연결 시간에 대한 새로운 분석모형을 제시한다. 자동차 통신망에서 연결시간은 매우 동적이고 예측하기 힘들기 때문에, 본 논문에서 제안하는 분석모형은 자동차-이동기지국 간의 통신연결 시간을 예측하기 위한 토대를 제공할 수 있다. VEINS 시뮬에이션을 통해 수집한 실험결과를 통해 제안하는 성능분석모형이 V2MR 통신연결시간 추정 오차를 약 1 퍼센트 이내로 줄일 수 있음을 보인다. 또한, V2MR 통신이 V2R 통신에 비해 통신연결 시간을 약 3.85배 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.846-851
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.558-564
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• 2013

무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 포함하고 개방된 환경에서 스스로 운영된다. 이러한 센서 노드들은 한 필드에서 스스로 운영되기 때문에 싱크홀 공격이 쉽게 발생되어 공격자를 통해 센서들을 훼손시킬 수 있다. 싱크홀 공격은 초기에 구성된 라우팅 경로를 변경하여 훼손된 노드에서 중요한 정보를 탈취한다. LEAP은 싱크홀 공격에 반대하여 네 개의 키를 사용하여 모든 노드의 상태와 패킷을 인증하기 위해 제안되었다. 이 기법은 베이스 스테이션까지 패킷들을 안전하게 전송함에도 불구하고, 패킷들은 다음 홉 노드 상태 확인 없이 구성된 경로를 따라 전달된다. 본 논문에서, 우리는 이 문제를 해결하기 위해 에너지 효율성을 위한 다음 홉 노드 선택 기법을 제안한다. 우리의 제안 기법은 잔여 에너지, 공유된 키의 수, 여과된 허위 패킷의 수를 간주하여 다음 홉 노드를 평가한다. 설정된 임계값에 대해서 다음 홉 노드의 적합성 기준을 만족할 때 패킷은 다음 홉 노드에 전송된다. 우리는 효과적인 노드 선택을 통해 에너지 효율성과 공격 발생 지역의 우회를 향상시키는 것을 목표로 한다. 실험 결과는 LEAP과 비교하였을 때 싱크홀 공격에 반대하여 최대 6%의 에너지 절약과 함께 제안 기법의 타당성을 보여준다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.18-27
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• 2010

u-GIS환경에서 GeoSensor를 기반으로 하는 GeoSensor 환경은 다양한 센서들로부터 수집한 동적인 데이터와 기존 GIS인 정적인 지형지물 정보의 융합을 요구한다. 이 환경의 핵심인 GeoSensor는 넓은 지역에 산발적으로 분포하며, 다양한 크기의 데이터를 끊임없이 수집한다. 따라서 Data Stream Management System(DSMS)은 제한된 메모리로 인하여 저장 공간을 초과하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 다양한 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 부하제한 기법에는 크게 랜덤부하제한 기법과 의미적부하제한 기법, 샘플링 기법으로 분류된다. 랜덤부하제한 기법은 무작위로 데이터를 선택하여 삭제하고, 의미적부하제한 기법은 데이터의 우선순위를 부여하여 우선순위가 낮은 데이터부터 삭제한다. 샘플링 기법은 통계적인 연산을 이용하여 샘플링 비율을 산정하고 이를 토대로 부하를 제한한다. 그러나 기존 기법들은 공간적 특성을 전혀 고려하지 않기 때문에 공간 질의의 정확도를 감소시키는 문제를 갖는다. 본 논문은 GeoSensor 환경에서 DSMS에 발생하는 과부하 발생을 제한하고 공간 질의의 정확도를 향상시키기 위해 선-필터링을 이용한 후-부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 선-필터링을 통하여 스트림 큐에 불필요하게 가중되는 부하를 1차적으로 제한하며, 과부하 발생 시 공간 질의 결과 정확도를 보장하기 위하여 공간 중요도와 데이터 중요도를 고려하여 후-부하제한을 수행한다. 이 기법을 이용하여 부하제한 수행 횟수를 효과적으로 감소시켰고, 공간 질의의 정확도를 향상시켰다.