• 경영과학
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• 제30권1호
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• pp.25-41
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• 2013

This paper presents a supply chain framework with the ODM (Original Design Manufacturing)-OEM (Original Equipment Manufacturing) hybrid production of textile industry in FTA (Free Trade Agreements) environments between Korea and other countries. The proposed supply chain framework with ODM-OEM hybrid production is a unique supply chain that has both domestic production with non-tariff advantages in FTA environment and oversea production with low labor costs. To investigate the validity of the proposed supply chain, we first construct its strategic profit model and supply chain planning and then show that each member of supply chain network-yarn manufacturer, fabric manufacturer, and apparel manufacturer-can maximize their own profits without conflicts among the members. The efficiency of the ODM-OEM hybrid production system is analytically verified in comparison with the general OEM and ODM production model using profit models. Comprehensive numerical examples are provided to illustrate the advantages of the proposed system.

• 한국통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.833-841
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• 1997

In this paper, the hybrid LB-TJW(Leaky Bucket-Triggered Jumping Window) algorithm for multimedia traffic control is proposed and its performance is evaluated and analyzed. Its architecture is composed of the peak bit rate controller and the average bit rate controller. Generally, the cell which violates the peak bit rate is discraded in LBalgorithm, and the average bit rate of JW or TJW algorithm is better than that of LB algorithm. However, the hybrid LB-TJW algorithm passes it though the network if the cell does not violate the peak bit rate. If the cell violates the peak bit rate, the hybrid LB-TJW algorithm passes it to the average bit rate controller which perforithm to monitor the average bit rate of input traffic. The TJW algorithm monitors the cell that violates the average bit rate. If the cell does not violate the average bit rare, the LB-TJW algorithm passes it through the network. As simulation results, the cell loss rate and the buffer size of the LB-TJW algorithm is reduced to half as much as those of LB algortihm.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권1호
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• pp.395-402
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• 2023

The implementation of a hybrid network utilizing Power Line Communication (PLC) and Wi-Fi technologies has been demonstrated to improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity due to internet shadow areas. In this study we strategically positioned Wi-Fi relays and utilized the capabilities of PLC technology to significantly improve signal strength and coverage in areas with poor connectivity. We also analyzed the effects of metallic obstacles on Wi-Fi signal propagation and proposed a solution to strengthen the signal enough to pass through them. Our experiment demonstrated the feasibility and potential of using this hybrid network in industrial scenarios for real-time data transmission. Overall, the results suggest that the use of PLC and Wi-Fi hybrid networks can be a cost-effective and efficient solution for overcoming internet connectivity challenges and has the potential to provide high-speed internet access to areas with unreliable signals.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.687-698
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• 2014

ATSC는 방송망 기반의 서비스호환 3DTV 방송서비스 표준완료 이후 최근 이종망 환경에서 하이브리드 3DTV 방송서비스에 대한 표준화를 진행 중에 있다. 본 논문에서는 기존의 디지털방송 화질열화 없이 Full HD 3D 화질을 보장하기 위한 방송망 및 IP망 연동형 3D 비디오 방송방식을 제안한다. 특히, 본 논문에서는 ISO/IEC 23009-1 DASH를 활용한 3D 부가영상 전송, 이종망 환경 하에서 안정적인 3D 비디오 동기화 및 하이브리드 3DTV 수신기 개발을 위한 시스템 타겟 디코더 모델을 기술한다. 실험결과, 제안된 기술은 하이브리드 3DTV 방송 표준화에 직접적으로 적용될 수 있으며 안정적인 하이브리드 3DTV 인코더 및 수신기 개발을 위한 참조 모델로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.117-125
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• 2009

하이브리드 무선 네트워크에서는 MANET의 모바일 노드가 다른 모바일 노드와의 통신 및 인터넷에 있는 노드와 연결되어 통신을 한다. 이런 네트워크는 기존의 한정된 응용 영역을 가지고 있던 MANET을 다양하고 일반적인 응용 영역으로 확장시켜 줄 수 있다. 이전의 하이브리드 무선 네트워크에서의 라우팅 프로토콜들은 노드의 위치 정보사용을 고려하지 않았다. 위치 정보를 이용하는 라우팅 프로토콜은 기본적으로 제어 메시지에 의한 오버헤드를 줄여 줄 수 있고 하이브리드 무선 환경에서 네트워크가 효율적으로 동작 할 수 있게 도와 줄 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 무선 네트워크에서 위치 정보를 이용하여 제어 메시지의 오버 헤드를 줄여주기 위한 방법으로 Location-aided AODV+ (LAp) 프로토콜을 제시하고 성능을 AODV+ 프로토콜과 비교 평가하였다. LAp 프로토콜은 AODV+ 프로토콜을 효율적으로 노드의 위치 정보를 사용할 수 있도록 확장한 방법으로 경로 설정을 위한 충분한 수의 노드가 보장 될 때 AODV+ 더 좋은 성능을 보여준다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2006년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.221-222
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• 2006

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.53-62
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• 2014

DTN(Delay/Disruption Tolerant Network)은 행성과 행성 간의 통신, 행성과 인공위성과의 통신과 같이 종단 간 연결이 보장되지 않고, 빈번한 연결 부재가 발생하고 기존 인터넷 인프라가 충분히 갖춰지지 않는 네트워크에 적합한 차세대 네트워크이다. 본 논문에서는 DTN 환경에서의 노드 간에 접촉한 기록 데이터를 이용하여 주기적으로 만나는 것을 확인하고, 향후 만나는 시간을 예측하여, 예측한 시간을 토대로 메시지를 누구에게 보내야 효율적인지를 선별하여, 메시지를 보내도록 한다. 또한 기존 라우팅 기법인 Spray and Wait 라우팅을 선별된 노드에게 적용하는 Hybrid Spray and Wait 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘을 검증하기 위해 헬싱키 대학의 ONE(Opportunistic Network Environment) Simulator를 이용하여 이를 실험하였다. 제안하는 알고리즘의 전달성공률을 Binary Spray and Wait 라우팅의 성능과 비교하였고, 10% 적은 오버헤드를 보임을 확인하였다. 또한 불필요한 메시지의 복사를 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권6호
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• pp.39-45
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• 2006

유선망과 Ad-hoc 네트워크가 인터넷 게이트웨이를 통해 연동된 하이브리드 Ad-hoc 네트워크에서 모바일 호스트는 통신인프라를 거쳐 인터넷 서비스를 받을 수 있다. 하이브리드 Ad-hoc 네트워크에서 사용자에게 끊김없는 서비스를 제공하기 위해서는 효율적인 인터넷 게이트웨이 선택과 빠른 핸드오프가 필요하다. 본 논문에서는 하이브리드 Ad-hoc 네트워크에서 모바일 호스트들의 이동성을 보장하기 위한 끊김없는 핸드오프 기법을 제안한다. Ad-hoc 네트워크에 적합한 인터넷 게이트웨이 재선택 알고리즘의 제안을 통해 전체적인 핸드오프 성능을 향상시킨다. 또한 이동성 관리 에이전트를 사용하여 일정 영역 내에 발생하는 핸드오프의 처리 시간을 단축시키고, 이동성 관리 에이전트의 범위 밖에서 발생하는 핸드오프의 경우 터널링 기법을 사용하여 핸드오프 처리 중에 발생하는 패킷 손실을 감소시킨다.

• 분석과학
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• 제15권5호
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• pp.399-409
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• 2002

글로우방전 (Glow Discharge)을 이용한 원자방출 분광계의 On-line 분광분석을 위해 개발된 본 시스템을 위한 프로그램은 주변 광학기기들을 제어하는 부분과 스펙트럼의 비선형적인 오차를 줄여 보다 정확한 결과를 얻기 위해 인공지능 기법을 도입한 스펙트럼 해석 부분으로 구성되어져 있다. McPHERSON 207 Monochromator를 GPIB 통신 프로토콜로서 제어하였으며, (주)Photon_Tek에서 제작한 A/D Amplifier를 사용하여 PMT로부터 검출 신호를 측정할 수 있었다. 인공지능 기법인 HNN(Hybrid Neural Network)을 스펙트럼 해석 부분에 도입하여 P, Cu, Fe, Cr, 등의 정성 분석과, Cd 10 ppb의 미량 검출을 통한 정량분석을 기존의 상용화된 방법보다 정확하게 수행할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.65-72
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• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.