• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.199-205
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• 2022

The extensive growth in data rate demand by the smart gadgets and mobile broadband application services in wireless cellular networks. To achieve higher data rate demand which leads to aggressive frequency reuse to improve network capacity at the price of Inter Cell Interference (ICI). Fractional Frequency Reuse (FFR) has been recognized as an effective scheme to get a higher data rate and mitigate ICI for perfect geometry network scenarios. In, an irregular geometric multicellular network, ICI mitigation is a challenging issue. The purpose of this paper is to develop distributed dynamic power allocation scheme for FFR based on game theory to mitigate ICI. In the proposed scheme, each cell region in an irregular multicellular scenario adopts a self-less behavior instead of selfish behavior to improve the overall utility function. This proposed scheme improves the overall data rate and mitigates ICI.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.457-464
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• 2003

불규칙 삼각망은 대표적으로 사용되는 지형 모델링 방법 가운데 하나이다. 이 방법은 적은 데이터 량으로 지형의 특징을 잘 표현할 수 있고, 렌더링 시간을 단축시킬 수 있다. 본 논문에서는 능선 검출 알고리즘을 이용하여 지형데이터로부터 능선과 계곡을 검출하고, 이를 불규칙 삼각망의 구성을 위한 정점들의 집합으로 사용함으로써 기존 방식과 거의 동등한 오차수준에서 삼각망의 구성시간을 현저하게 단축시키는 방법을 제안하고 있다.

• 한국측량학회지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 1990

수치지형모텔의 데이타 구조로는 정규격자망 및 비정규삼각망 데이타구조가 널리 이용되고 있다. 정규격자망은 그 구조가 단순하고 간단한 반면에 지형 특성을 잘 반영하지 못하며 많은 데이타 용량을 요한다. 이와는 반대로 비정규삼각망 데이타 구조는 그 구축 방법이 어렵지만 지형 특성을 잘 살릴 수 있으며 적은 양의 데이타로 그의 응용분야에 적합한 정확도를 얻을 수 있다. 본 연구는 Delaunay triangulation에 바탕을 두고, 비정규삼각망 데이터 구조를 연구 개선시킴으로써 좀더 효율적인 수치지형모텔을 구성하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 기존의 지도로부터 정규 및 비정규 데이타가 추출되었으며 두 데이터 구조에 대한 상호 비교가 이루어졌다.

• 한국측량학회지
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• 제12권2호
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• pp.209-218
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• 1994

본 연구는 최근 그 활용도가 증대되어 가는 수치지형모형의 한 형태인 불규칙삼각망을 생성하고자하는 연구이다. 일반적으로 격자형 수치표고모형과 불규칙삼각망은 지형문제를 해결하기 위한 합리적인 방법이다. 그러나, 불규칙삼각망이 격자형 수치표고모형에 비해 자료의 저장이 용이하고, 불규칙한 간격을 가지는 표고 자료를 운용할 수 있는 편리한 자료구조를 가지고 있기 때문에 격자형 수치표고모형의 대안이 될 수 있다. 격자형 수치표고모형으로부터 불규칙삼각망을 생성하는 다양한 방법들이 제시되고, 이러한 자료를 바탕으로 최적의 삼각망을 생성하기 위한 여러 가지의 연산법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 새로운 삼각망 생성의 접근방법으로 표고와 가변거리의 연산법을 이용하였고, 인접 문제점을 해결하기 위해 보간점과 임의의 선을 첨가시키므로서 보다 더 실제지형과 가까운 불규칙삼각망을 생성할 수 있었고, 또한 효율적인 자료기반 구축을 가능하게 하여 지형공간정보체계의 활용성을 증대시킬 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제48권4호
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• pp.3-12
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• 2006

Watershed is the land area that contributes runoff to an outlet point. To delineate an watershed, watershed delineation using GIS that contains grid data structure is the most general method. Some researchers have studied to implement algorithms that revise the TIN topography since it is difficult to delineate watershed boundary more accurately. In this study kruskal's greedy algorithm and triangulated irregular network (TIN) were used to delineate a watershed. This method does not require a conversion from to DEM in grid and automatically obtain(generates) the oulet points. Delineation algorithm was tested in Geosan-gun, Chung-cheongbuk-do and get small watershed areas. Finally, kruskal's algorithm could operate more precisely with revision algorithm.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권1호
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• pp.65-72
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• 2005

건축시설물의 4D구현과 달리 선형적인 토목시설물의 4D구현시에는 자연지형의 표현을 위한 삼각망 구현기술이 필수적으로 요구된다. 즉, 건축시설물의 4D구현시 3D객체들은 모두 자연적 지형조건과 관계없는 인공적 부재들로 구성되므로 객체속성의 구성이 비교적 용이하다. 반면에 토목시설물은 대부분의 공사에 토공사(Earthwork)가 상당부분을 차지하고 있고, 절성토, 굴착공 등의 토공작업은 인공적 부재가 아닌 자연적 지형으로 구성되어 있으므로 독립적인 3D객체 구성이 용이하지 않다. 4D구현을 위해서는 이러한 토공 작업들 역시 개별 작업 (Activity)별로 정해진 일정에 따라 완성상태를 시뮬레이션 해야한다. 이러한 부분을 해결하기 위해서는 자연지형 정보의 3D객체 간편화 기술이 요구되며, 또한 자연지형의 3D객체화를 위해서는 삼각망구축 기술이 필요하게 된다. 본 연구에서는 선형적으로 공사가 진행되는 도로, 철도 등의 토목시설물 공사에서 토공 작업의 4D구현에 요구되는 토공 3D객체 구성을 삼각망 자동구축 방법으로 해결하고 있다. 연구에서는 기존의 삼각망구축방법을 개선한 레이어 속성별 삼각망이 자동 구성되는 방법론을 제안하며, 제안 방법은 4D시스템과의 연계 모듈로 구성하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제49권6호
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• pp.687-703
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• 2014

This paper develops a new nonlinear model for active control of three-dimensional (3D) irregular building structures. Both geometrical and material nonlinearities with a neuro-controller training algorithm are applied to a multi-degree-of-freedom 3D system. Two dynamic assembling motions are considered simultaneously in the control model such as coupling between torsional and lateral responses of the structure and interaction between the structural system and the actuators. The proposed control system and training algorithm of the structural system are evaluated by simulating the responses of the structure under the El-Centro 1940 earthquake excitation. In the numerical example, the 3D three-story structure with linear and nonlinear stiffness is controlled by a trained neural network. The actuator dynamics, control time delay and incident angle of earthquake are also considered in the simulation. Results show that the proposed control algorithm for 3D buildings is effective in structural control.

• 지질공학
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• 제33권3호
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• pp.439-459
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• 2023

Numerical analysis has been adopted in nearly all modern scientific and engineering fields due to the rapid and ongoing evolution of computational technology, with the number of grid or mesh points in a given data field also increasing. Some values must be extracted from large data fields to evaluate and supplement numerical analysis results and observational data, thereby highlighting the need for a fast and effective interpolation approach. The quadrilateral irregular network (QIN) proposed in this study is a fast and reliable interpolation method that is capable of sufficiently satisfying these demands. A comparative sensitivity analysis is first performed using known test functions to assess the accuracy and computational requirements of QIN relative to conventional interpolation methods. These same interpolation methods are then employed to produce simple numerical model results for a real-world comparison. Unlike conventional interpolation methods, QIN can obtain reliable results with a guaranteed degree of accuracy since there is no need to determine the optimal parameter values. Furthermore, QIN is a computationally efficient method compared with conventional interpolation methods that require the entire data space to be evaluated during interpolation, even if only a subset of the data space requires interpolation.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.233-236
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• 2010

This paper describes the packet traffic management of the Ubiquitous Healthcare System. In this system, ECG signal and accelerometer signal is transmitted from a wearable health shirt (WHS) to the base station. However, with the increment of users in this system, traffic over-load issue occurs. The main aim of this paper is to reduce the traffic over-load issue between sensor nodes by only transmitting the required signals to the base station when irregular activities are observed. In order to achieve this, in-network processing is adapted where the process of observation is conducted inside the sensor node of WHS. Results shows that irregular activities such as fall can be detected on real-time inside the sensor node and thus resolves traffic over-load issue.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.625-627
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• 2022

In the construction and development of modern industrial production technology, the traditional technology management mode is faced with many problems such as low qualification rates and high application costs. In the research, an improved workpiece defect detection method based on deep learning is proposed, which can control the application cost and improve the detection efficiency of irregular defects. Based on the research of the current situation of deep learning applications, this paper uses the improved Faster R-CNN network structure model as the core detection algorithm to automatically locate and classify the defect areas of the workpiece. Firstly, the robustness of the model was improved by appropriately changing the depth and the number of channels of the backbone network, and the hyperparameters of the improved model were adjusted. Then the deformable convolution is added to improve the detection ability of irregular defects. The final experimental results show that this method's average detection accuracy (mAP) is 4.5% higher than that of other methods. The model with anchor size and aspect ratio (65,129,257,519) and (0.2,0.5,1,1) has the highest defect recognition rate, and the detection accuracy reaches 93.88%.