• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.227-237
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• 2022

다시기 고해상도 영상에 존재하는 건물의 위치 및 형태학적 왜곡은 건물의 변화탐지를 어렵게 만드는 요인 중 하나이다. 이를 해결하기 위하여 부가적인 3차원 지형정보 및 딥러닝을 활용한 연구가 수행되고 있지만, 실제 사례에 적용되기 어려운 한계가 있다. 본 연구에서는 건물의 효율적인 변화탐지를 수행하기 위하여, 건물의 위치 정보뿐만 아니라 건물 간 위상정보를 활용하는 방안을 제시한다. 다양한 비연직 영상에서의 건물을 학습하기 위하여 SpaceNet v2 데이터셋을 사용하여 Mask R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network)을 학습하였으며, 건물 객체를 탐지하여 중심점을 노드로 추출하였다. 추출한 건물 노드를 중심으로 서로 다른 두 시기에 대해 각각 TIN (Triangulated Irregular Network) 그래프들을 형성하고, 두 그래프 간 구조적 차이가 발생한 영역에 기반하여 변화 건물을 추출하기 위해 그래프 유사도와 노드의 위치 차이를 반영한 변화 지수를 제안하였다. 최종적으로 변화 지숫값을 기반으로 두 그래프 간 비교를 통해 새롭게 생성되거나 삭제된 건물을 탐지하였다. 총 3쌍의 테스트 영역에 대해 제안한 기법을 적용한 결과, 건물들 간 연결성의 변화를 고려함으로써 기복 변위에 의해 서로 다른 시기간 동일 건물 쌍을 판단하기 어려운 경우에도 변화가 발생한 건물을 적절하게 탐지하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권6호
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• pp.479-490
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• 2009

여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.101-117
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• 2007

본 논문에서는 연결성, 신뢰성, 교통량 제약조건을 만족하는 최소 비용의 소형궤도차량 선로네트워크를 설계하기 위한 유전알고리즘을 제안한다. 소형궤도차량 시스템은 다수의 자동화된 차량들이 공중에 설치된 선로네트워크를 따라 움직이는 신개념 교통 시스템이다. 주어진 역의 위치와 역간 교통량 수요에 대해 최적의 선로네트워크를 구하는 문제는 소형궤도차량 시스템에 관련된 가장 중요한 문제 가운데 하나이다. 본 논문에서는 선로네트워크를 방향성 링크를 갖는 그래프로 표현하고 그 비용과 연결성, 신뢰성, 교통량을 수식화하였다. 이렇게 주어진 네트워크 성능지표를 바탕으로 선로네트워크 설계 문제에 적절한 연산자들로 구성된 유전알고리즘을 제안한다. 이 연산자들은 안정상태 선택 연산자, 수리 알고리즘, 방향성이 있는 돌연변이 연산자를 포함한다. 제안된 유전알고리즘의 적절한 변수를 결정하고 그 성능을 타 알고리즘과 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 최대 210개의 링크를 갖는 선로네트워크에 대해 수행된 실험결과는 제안된 유전알고리즘이 적절한 시간 내에 만족스러운 해를 구할 수 있음을 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1996년도 춘계공동학술대회논문집; 공군사관학교, 청주; 26-27 Apr. 1996
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• pp.83-86
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• 1996

In this paper we study the problem of augmenting a physical network to improve the topology for new survivable network architectures. We are given a graph G=(V,E,F), where V is a set of nodes that represents transmission systems which be interconnected by physical links, and E is a collection of edges that represent the possible pairs of nodes between which a direct transmission link can be placed. F, a subset of E is defined as a set of the existing direct links, and E/F is defined as a set of edges for the possible new connection. The cost of establishing network $N_{H}$=(V,H,F) is defined by the sum of the costs of the individual links contained in new link set H. We call that $N_{H}$=(V,H,F) is feasible if certain connectivity constrints can be satisfied in $N_{H}$=(V,H,F). The computational goal for the suggested model is to find a minimum cost network among the feasible solutions. For a k edge (node) connected component S .subeq. F, we charactrize some optimality conditions with respect to S. By this characterization we can find part of the network that formed by only F-edges. We do not need to augment E/F edges for these components in an optimal solution. Hence we shrink the related component into a node. We study some good primal heuristics by considering construction and exchange ideas. For the construction heuristics, we use some greedy methods and relaxation methods. For the improvement heuristics we generalize known exchange heuristics such as two-optimal cycle, three-optimal cycle, pretzel, quezel and one-optimal heuristics. Some computational experiments show that our heuristic is more efficient than some well known heuristics.stics.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2002-2019
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• 2017

RPL routing protocol for low-power and lossy networks is an Internet Engineering Task Force (IETF) recommended IPv6 based protocol for routing over Low power Lossy Networks (LLNs). RPL is proposed for networks with characteristics like small packet size, low bandwidth, low data rate, lossy wireless links and low power. RPL is a proactive routing protocol that creates a Directed Acyclic Graph (DAG) of the network topology. RPL is increasingly used for Internet of Things (IoT) which comprises of heterogeneous networks and applications. RPL proposes a single path routing strategy. The forwarding technique of RPL does not support multiple paths between source and destination. Multipath routing is an important strategy used in both sensor and ad-hoc network for performance enhancement. Multipath routing is also used to achieve multi-fold objectives including higher reliability, increase in throughput, fault tolerance, congestion mitigation and hole avoidance. In this paper, M-RPL (Multi-path extension of RPL) is proposed, which aims to provide temporary multiple paths during congestion over a single routing path. Congestion is primarily detected using buffer size and packet delivery ratio at forwarding nodes. Congestion is mitigated by creating partially disjoint multiple paths and by avoiding forwarding of packets through the congested node. Detailed simulation analysis of M-RPL against RPL in both grid and random topologies shows that M-RPL successfully mitigates congestion and it enhances overall network throughput.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.257-263
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• 2002

병렬 알고리즘의 내재된 자료구조를 대규모 병렬처리시스템의 상호연결망 구조로 매핑시키거나 자원 할당 분야로의 응용을 위해 그래프 임베딩 문제가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 피라미드를 정방형 2-차원 메쉬 상호 연결망으로 임베딩하는 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드를 2$^{N}$ $\times$2$^{N}$ 의 2－차원 메쉬로 신장율 max{2$^{N1}$-2. [3.2$^{N4}$＋1)/2, 2$^{N3}$＋2. [3.2$^{N4}$＋1)/2]}로 임베딩시킬 수 있는 새로운 임베딩 함수를 제안한다. 이러한 결과는 동일한 조건하에서 신장율이 기존의 연구결과인 2$^{N1}$을 약 (5/8) .2$^{N1}$로 개선하였음을 의미한다.개선하였음을 의미한다.

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2004년도 The 3rd Annual Conference for The Korean Society for Bioinformatics Association of Asian Societies for Bioinformatics 2004 Symposium
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• pp.265-271
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• 2004

The interaction network of protein -protein plays an important role to understand the various biological functions of cells. Currently, the high -throughput experimental techniques (two -dimensional gel electrophoresis, mass spectroscopy, yeast two -hybrid assay) provide us with the vast amount of data for protein-protein interaction at the proteome scale. In order to recognize the role of each protein in their network, the efficient bioinformatical and computational analysis methods are required. We propose a systematic and mathematical method which can analyze the protein -protein interaction network rigorously and enable us to capture the biological and physical essence of a topological character and stability of protein -protein network, and sensitivity of each protein along the biological pathway of their network. We set up a Laplacian matrix of spectral graph theory based on the protein-protein network of yeast proteome, and perform an eigenvalue analysis and apply a perturbation method on a Laplacian matrix, which result in recognizing the center of protein cluster, the identity of hub proteins around it and their relative sensitivities. Identifying the topology of protein -protein network via a Laplacian matrix, we can recognize the important relation between the biological pathway of yeast proteome and the formalism of master equation. The results of our systematic and mathematical analysis agree well with the experimental findings of yeast proteome. The biological function and meaning of each protein cluster can be explained easily. Our rigorous analysis method is robust for understanding various kinds of networks whether they are biological, social, economical...etc

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.291-299
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• 2016

본 논문에서는 임의의 주기적인 현상이나 특성은 위상구조와 밀접한 관련이 있음을 추론하고 이를 실험적으로 확인한다. 실험대상으로 주기적 특성이 있는 다양한 악기음을 선택하여 이를 유클리드 공간에 임베딩하고 이로부터 호몰로지 군을 계산하여 위상특성을 분석한다. 이를 위하여, 파형신호에서 추출한 패치모음을 패치 그래프로 구성한 다음, 대표적인 다양체 학습 방식인 통근시간 임베딩 기법을 이용하여 기하구조로 변환한다. 스펙트럼이 시간에 따라 가변적인 파형신호를 통근시간 임베딩할 때, 그에 따라 생성되는 기하구조는 변화하지만 그 신호 고유의 내재된 위상구조는 거의 변하지 않는다. 본 논문에서는 임베딩 데이터의 일부를 표본화하여 단순 복합체를 구성한 다음 이로부터 호몰로지를 계산하여 임베딩 기하구조의 위상특성을 분석하고, 이의 활용방안을 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.785-791
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• 2021

본 연구는 서비스 로봇이 물건배달 서비스를 수행하기 위해 인식된 물체의 위치기반 정보로부터 최적의 작업 목적지를 추정하기 위한 방법론을 제안한다. 위치 추정 프로세스는 격자지도에 일반화된 보로노이 그래프를 적용하여 노드와 링크로 구성되는 초기 위상학 지도 작성, RGB-D센서를 이용하여 물체의 인식과 위치정보 추출, 장애물의 형상 및 거리정보를 수집한 후 ,무게중심법과 세선화를 병행하는 하이브리드 기법을 적용하여 서비스 로봇이 물건잡기 작업을 수행할 수 있는 최적의 이동위치를 추정하게 된다. 그런 다음, 노드 위치선정 규칙에 따라 추정된 위치와 기존 노드의 기하학적 거리비교를 통해 로봇의 작업 목적지에 대한 최적의 노드정보를 갱신하게 된다.

• Wind and Structures
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• 제39권1호
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• pp.1-14
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• 2024

Widespread damages from extreme winds have attracted lots of attentions of the resilience assessment of power distribution systems. With many related environmental parameters as well as numerous power infrastructure components, such as poles and wires, the increased challenge of power asset management before, during and after extreme events have to be addressed to prevent possible cascading failures in the power distribution system. Many extreme winds from weather events, such as hurricanes, generate widespread damages in multiple areas such as the economy, social security, and infrastructure management. The livelihoods of residents in the impaired areas are devastated largely due to the paucity of vital utilities, such as electricity. To address the challenge of power grid asset management, power system clustering is needed to partition a complex power system into several stable clusters to prevent the cascading failure from happening. Traditionally, system clustering uses the Binary Decision Diagram (BDD) to derive the clustering result, which is time-consuming and inefficient. Meanwhile, the previous studies considering the weather hazards did not include any detailed weather-related meteorologic parameters which is not appropriate as the heterogeneity of the parameters could largely affect the system performance. Therefore, a fragility-based network hierarchical spectral clustering method is proposed. In the present paper, the fragility curve and surfaces for a power distribution subsystem are obtained first. The fragility of the subsystem under typical failure mechanisms is calculated as a function of wind speed and pole characteristic dimension (diameter or span length). Secondly, the proposed fragility-based hierarchical spectral clustering method (F-HSC) integrates the physics-based fragility analysis into Hierarchical Spectral Clustering (HSC) technique from graph theory to achieve the clustering result for the power distribution system under extreme weather events. From the results of vulnerability analysis, it could be seen that the system performance after clustering is better than before clustering. With the F-HSC method, the impact of the extreme weather events could be considered with topology to cluster different power distribution systems to prevent the system from experiencing power blackouts.