• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권7B호
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• pp.1252-1260
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• 1999

HFC(Hybrid Fiber Coaxial) 망의 구조는 광케이블 구간과 동축케이블 구간으로 구분되는데 핸드엔드에서 광 노드까지의 주요 트렁크 부분은 광케이블로 설치되고 광 노드에서 가입자까지의 부분은 동출케이블로 구성된다. HFC 망의 형태는 광케이블 전송구간은 성형(Star)구조를 갖으며 동축 전송구간의 수지분기형(Tree and Branch)구조로 되어 있다. HFC 망의 상향 채널에는 구조적인 특성에 따라, 유입잡음, 공통모드 왜곡, 임펄스 노이즈, 백색잡음 등 여러 가지 노이즈가 존재한다. 다양한 서비스의 QoS(Quality of Service)를 만족시키기 위해서는 서비스 특성에 따른 우선순위를 제공할 필요가 있다. 예를들면 화상전화나 VOD와 같은 지연시간에 민감한 서비스에는 높은 우선순위를 제공한다. 본 논문에서는 다수의 가입자가 HFC 망의 상향채널을 공유하기 위한 MAC 프로토콜의 구성 요소들 중 여러 주거형 가입자들이 상향채널을 액세스하고 가입자간에 충돌이 발생하였을 경우 이를 해경하기 위한 서비스별 우선 순위를 고려한 충돌 해소 알고리즘을 제안한다. 제안된 충돌 해소 알고리즘은 데이터 슬롯 할당 요구 메시지의 특성에 따른 우선순위를 고려한 江磁\ulcorner遲막關\ulcorner구현이 용이하고 채널 사용이 효율적이며 기존 알고리즘의 문제점으로 제기된 HFC 전송망의 상향 채널에 존재하는 유입잡음, 공통모드 왜곡, 임펄스 노이즈 등 여러 가지 잡음으로 발생하는 헤드엔드의 충돌 검출 오류로 인한 상향 채널의 낭비를 줄이며 다중 충돌을 억제하는데 최적화된 알고리즘이다.

• 디자인학연구
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• 제19권3호
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• pp.93-104
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• 2006

When the design profession started, design targets were mainly static hardware centered products. Due to the development of network and digital technologies, new products with dynamic and software-hardware hybrid interactive characteristics have become one of the main design targets. To accomplish the new projects, designers are required to learn new methods, tools and theories in addition to the traditional design expertise of visual language. One of the most important tools for the change is effective and rapid prototyping. There have been few researches on educational framework for interactive product or system prototyping to date. This paper presents a new model of educational contents and methods for interactive digital product prototyping, and it's application in a design curricula. The new course contents, integrated with related topics such as physical computing and tangible user interface, include microprocessor programming, digital analogue input and output, multimedia authoring and programming language, sensors, communication with other external devices, computer vision, and movement control using motors. The final project of the course was accomplished by integrating all the exercises. Our educational experience showed that design students with little engineering background could learn various interactive digital technologies and its' implementation method in one semester course. At the end of the course, most of the students were able to construct prototypes that illustrate interactive digital product concepts. It was found that training for logical and analytical thinking is necessary in design education. The paper highlights the emerging contents in design education to cope with the new design paradigm. It also suggests an alterative to reflect the new requirements focused on interactive product or system design projects. The tools and methods suggested can also be beneficial to students, educators, and designers working in digital industries.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.87-94
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• 2017

방송 서비스 환경과 콘텐츠 제작 환경은 첨단 기술의 적용과 다양한 서비스 제공을 위해 점차 서버와 네트워크 기반의 복잡한 장비 구성으로 변화하고 있다. 방송 환경의 발전에 의해 방송장비 시장도 빠르게 팽창하고 있다. 그러나 국산 방송장비 산업은 단품 위주의 개발과 판매로 인해 수요처의 요구 충족과 시장 경쟁력에서 한계를 보이고 있는 실정이다. 본 연구는 방송시스템을 방송기술인, 학계, 산업계 전문가들의 의견을 모아 방송서비스와 방송프로세스 및 제작기능별 시스템을 트리구조로 분류하고 국산장비의 사용실태를 조사하였다. 조사 결과에 의해 방송시스템 트리 구성에서 2개 이상의 국산장비가 결합하여 시너지 효과가 나올 수 있는 국산 장비 연결형 융합시스템 모델을 발굴하고 국산화 추진을 제안하는데 목적이 있다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.227-242
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• 2012

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs) are highly dynamic and unstable due to the heterogeneous nature of the communications, intermittent links, high mobility and constant changes in network topology. Currently, some of the most important challenges of VANETs are the scalability problem, congestion, unnecessary duplication of data, low delivery rate, communication delay and temporary fragmentation. Many recent studies have focused on a hybrid mechanism to disseminate information implementing the store and forward technique in sparse vehicular networks, as well as clustering techniques to avoid the scalability problem in dense vehicular networks. However, the selection of intermediate nodes in the store and forward technique, the stability of the clusters and the unnecessary duplication of data remain as central challenges. Therefore, we propose an adaptable destination-based dissemination algorithm (DBDA) using the publish/subscribe model. DBDA considers the destination of the vehicles as an important parameter to form the clusters and select the intermediate nodes, contrary to other proposed solutions. Additionally, DBDA implements a publish/subscribe model. This model provides a context-aware service to select the intermediate nodes according to the importance of the message, destination, current location and speed of the vehicles; as a result, it avoids delay, congestion, unnecessary duplications and low delivery rate.

• 한국추진공학회지
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• 제11권4호
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• pp.52-58
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• 2007

하이브리드 로켓의 연소 가시화에 의하면 연소 후 연료 표면이 고르게 연소되지 못한 것을 확인할 수 있었다. 검은색의 불규칙한 연료 표면은 국부적으로 산화제가 부족해서 생긴 현상이다. 실험조건은 산화제 공급이 충분히 이루어진 상태였으므로 불완전 연소가 산화제 유동 조건과 관련이 있는가를 검증하기 위하여 여러 가지의 산화제 유동 환경을 설정하여 실험하였다. 실험결과에 의하면, 산화제 유동이 불안정한 연료표면에 영향을 줄 수 있지만 근본적인 발생 원인이 아닌 것을 알 수 있었다. 또한 다른 추진제를 사용하는 하이브리드 로켓 실험에서도 비슷한 현상이 발견되고 있는 점을 볼 때 이러한 불안정한 연소는 하이브리드 로켓의 연소에서 발생하는 공통적인 현상임을 확인하였다. 이는 연료가 기화하는 분출 유동과 산화제 유동이 혼합할 때 경계층이 교란되어 나타난 결과로 판단된다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.378-388
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• 2000

In this paper, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) based on Polynomial Neural Networks(PNN) and Fuzzy Neural Networks(FNN) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed FPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of FPNN structure respectively. As the consequence part of FPNN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. FPNN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of FNN with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. As the premise part of FPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. And we use two kinds of FNN structure according to the division method of fuzzy space of input variables. One is basic FNN structure and uses fuzzy input space divided by each separated input variable, the other is modified FNN structure and uses fuzzy input space divided by mutually combined input variables. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function and traffic route choice process. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously. And also performance index related to the approximation and prediction capabilities of model is evaluated and discussed.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.9-10
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• 2001

Simulation has been evolved with the advance of computer and technique of modeling application systems. Early simulations were numerical analysis of engineering models known as continuous simulation, analysis of random events using various random number generators thus named as Monte Carlo simulation, iud analysis o(\\\\`queues which are prevalent in many real world systems including manufacturing, transportation, telecommunication. Discrete-event simulation has been used far modeling and analyzing the systems with waiting lines and inefficient delays. These simulations, either discrete-event, continuous, or hybrid, have played a key role in industrial age by helping to design and implement the efficient real world systems. In the information age which has been brought up by the advent of Internet, e-business has emerged. E-business, any business using Internet, can be characterized by the network of extended enterprises---extended supply and demand chains. The extension of value chains spans far reaching scope in business functions and space globally. It also extends to the individual customer, customer preferences and behaviors, to find the best service and product fit for each individual---mass customization. Simulation should also play a key role in analyzing and evaluating the various phenomena of e-business where the phenomena can be characterized by dynamics, uncertainty, and complexity. In this tutorial, applications of simulation to e-business phenomena will be explained and illustrated. Examples are the dynamics of new economy, analysis of e-business processes, virtual manufacturing system, digital divide phenomena, etc. Partly influenced by e-business, a new trend of simulation has emerged called agent-based simulation, Agent-based simulation is a technique of simulation using software agent that have autonomy and proactivity which are useful in analyzing and integrating numerous individual customer's behavior. One particular form of agent-based simulation is swarm. This tutorial concludes with the illustration of swarm or swarm Intelligence applied to various e-business applications, and future directions and implications of this new trend of simulation.

• 전자공학회논문지C
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• 제36C권6호
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• pp.44-51
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• 1999

HMM-Net은 은닉 마르코프 모델(HMM)의 계산과정을 신경망 구조로 구현한 것으로, HMM이 갖고 있는 시계열 모델링 능력과 신경망이 갖고 있는 우수한 변별력을 결합한 것이다. HMM-Net 분류기를 학습하는 방법으로는 HMM의 학습에 이용되는 最尤法(ML)과 신경망 학습의 最小二乘誤差法(MMSE)를 적용할 수 있다. 이들 중 ML이 MMSE보다 안정된 학습을 보장하는 반면 초기 학습조건을 적절하게 설정하였을 경우에는 MMSE가 ML보다 우수하다고 알려져 있다[3]. 따라서 이 논문에서는 먼저 ML을 이용하여 초기학습을 수행한 다음 보다 학습성능이 우수한 MMSE로 바꾸어 최적 또는 준최적으로 학습하는 하이브리드 학습법(ML/MMSE)을 제안한다. 실험용 시계열 패턴으로 /0/부터 /9/까지의 고립 숫자음을 이용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 학습특성 및 인식률면에서 ML이나 MMSE만을 이용하는 기존의 방법보다 우수하였음을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제12권4호
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• pp.3-8
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• 2012

스마트폰의 최근 보급 확대와 함께 비접촉식 초단거리 무선통신 기술인 NFC(Near Field Communication)기술이 탑재된 모바일 NFC 단말기가 주목을 받고 있다. 본 논문은 모바일 NFC 단말기의 개방형 특성과 다양한 서비스, 통신 기술과의 접목으로 인한 보안 취약성 발생 가능성을 알아보고자 한다. 해커는 악성코드가 포함된 URL을 기록한 NFC 태그를 대중 교통 단말기 근처 숨겨진 장소에 부착한다. 이는 온 오프라인이 결합된 융 복합 하이브리드 성격의 공격시도로서 스마트폰은 NFC 운용모드 중 하나인 Reader/Writer 모드를 통해 악의적으로 부착된 NFC 태그를 인식하여 악성코드에 감염이 된다. 다음으로 단말기 사용자는 NFC 운용모드 중 하나인 Peer-to-Peer 모드 이용으로 불특정 다수에게 무의식적인 악성코드 확산을 돕고, 마침내 지정된 D-day에 모바일 DDoS의 형태로 최종 목표지점을 공격한다는 취약점에 대해서 연구한다.