• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권3호
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• pp.1030-1050
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• 2021

The edges with "bridge characteristic" play the role of connecting the communication between regions in power optical cable network. To solve the problem of mining edges with "bridge characteristic" in provincial power optical cable network, the complex power optical cable network model is constructed. Firstly, to measure the generated potential energy of all nodes in n-level neighborhood local structure for one edge, the n-level neighborhood local structure topological potential is designed. And the minimum connected chain attenuation is designed to measure the attenuation degree caused by substituted edges. On the basis of that, the minimum connected chain attenuation topological potential based measurement is designed. By using the designed measurement, a bridge-edges mining algorithm is proposed to mine edges with "bridge characteristic". The experiments are conducted on the physical topology of the power optical cable network in Jilin Province. Compared with that of other three typical methods, the network efficiency and connectivity of the proposed method are decreased by 3.58% and 28.79% on average respectively. And the proposed method can not only mine optical cable connection with typical "bridge characteristic" but also can mine optical cables without obvious characteristics of city or voltage, but it have "bridge characteristic" in the topology structure.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.286-287
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• 2008

This paper proposes a power system blackout model and devises a method of identification and selection of higher-order contingencies that may threaten power system security. To study how failures spread in power grids, network observability based on topological concept is utilized which provide a means of monitoring network evolutions due to multiple contingencies. The simulations and results are presented using the IEEE 118-bus test system.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권7호
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• pp.82-91
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• 1997

In this paper, we analyze the dynamics of langevine competitive learning neural network based on its fokker-plank equation. From the viewpont of the stochastic differential equation (SDE), langevine competitive learning equation is one of langevine stochastic differential equation and has the diffusin equation on the topological space (.ohm., F, P) with probability measure. We derive the fokker-plank equation from the proposed algorithm and prove by introducing a infinitestimal operator for markov semigroups, that the weight vector in the particular simplex can converge to the globally optimal point under the condition of some convex or pseudo-convex performance measure function. Experimental resutls for pattern recognition of the remote sensing data indicate the superiority of langevine competitive learning neural network in comparison to the conventional competitive learning neural network.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권1호
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• pp.57-64
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• 2004

In GIS-based network analysis, topological measure of network structure can be considered as one of important factors in the urban transportation analysis. Related to this measure, it is known that the connectivity indices such as alpha index and gamma index, which mean degree of network connectivity and complexity on a graph or a circuit, provide fundamental information. On the other hand, shimbel index is one of GIS-based spatial metrics to characterize degree of network concentration. However, the approach using these quantitative indices has not been widely used in practical level yet. In this study, an application program, in complied as extension, running on ArcView- GIS is implemented and demonstrated case examples using basic layers such as road centerline and administrative boundary. In this approach, geo-spatial imagery can be effectively used to actual applications to determine the analysis zone, which is composed of networks to extract these indices. As the results of the implementation and the case examples, it is notified that alpha and gamma indices as well as shimbel index can be used as referential data or auxiliary information for urban planning and transportation planning.

• 대한지리학회지
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• 제43권2호
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• pp.202-219
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• 2008

지난 10여년간, 미국의 초고속 인터넷 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, 정보통신 인프라의 신축 및 업그레이드 또한 빠르게 진행되었다. 비록 현재 도시화된 지역들의 많은 사람들이 고급 인터넷 서비스를 이용할 수 있지만, 원거리 또는 소규모 인구 지역과 같은 곳은 상업적 인터넷 서비스 공급자들에게 잠재적으로 이윤을 창출해 주지 못하기 때문에, 여전히 서비스에 대한 접근이 제한되고 있다. 이 연구는 미국 카운티에 따른 초고속 인터넷 서비스에 대한 접근의 공간적 불균형, 보다 광범위한 개념으로, '정보 격차' 에 대해서 다루고 있으며, 이러한 공간적 현상을 규명하기 위해 카운티에 따른 인터넷 접근성의 계량적 측정 모델을 제안하고 있다. 개발된 측정 모델은 전통적인 중력 모형 기반의 잠재력 모델과 네트웍 위상적 측정을 혼합함으로써 인터넷 서비스의 전반적 프로세스에 대한 이해를 명시적으로 포괄하고 있다. 접근성 측정을 위한 일련의 계산들은 GIS플랫폼에서 여러가지의 프로그램된 기능들을 통해 이루어졌다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제16권6호
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• pp.667-676
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• 2014

Connectivity is a crucial quality of service measure in wireless sensor networks. However, the network is always at risk of being split into several disconnected components owing to the sensor failures caused by various factors. To handle the connectivity problem, this paper introduces an in-advance mechanism to prevent network partitioning in the initial deployment phase. The approach is implemented in a distributed manner, and every node only needs to know local information of its 1-hop neighbors, which makes the approach scalable to large networks. The goal of the proposed mechanism is twofold. First, critical nodes are locally detected by the critical node detection (CND) algorithm based on the concept of maximal simplicial complex, and backups are arranged to tolerate their failures. Second, under a greedy rule, topological holes within the maximal simplicial complex as another potential risk to the network connectivity are patched step by step. Finally, we demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm through simulation experiments.

• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.95-100
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• 2008

본 논문에서는 Folded 하이퍼-스타 연결망을 기반으로 하는 새로운 상호연결망, 계층적 Folded 하이퍼-스타 연결망 HFH($C_n,\;C_n$)을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 HFH($C_n,\;C_n$)가 Folded 하이퍼-스타 연결망과 기존에 제안된 계층적 연결망인 HCN(m,m), HFN(m,m)보다 망비용(지름${\times}$분지수) 측면에서 우수한 연결망임을 보인다. 또한 HFH($C_n,\;C_n$)의 여러 가지 망 성질(연결도, 라우팅 알고리즘, 지름, 방송)을 분석한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제10권2호
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• pp.507-517
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• 2003

Self-organizing map (SOM) has been developed mainly by T. Kohonen and his colleagues as a unsupervised learning neural network. Because of its topological ordering property, SOM is known to be very useful in pattern recognition and text information retrieval areas. Recently, data miners use Kohonen´s mapping method frequently in exploratory analyses of large data sets. One problem facing SOM builder is that there exists no sensible criterion for evaluating goodness-of-fit of the map at hand. In this short communication, we propose valid evaluation procedures for the Kohonen SOM of any size. The methods can be used in selecting the best map among several candidates.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.