• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.201-207
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• 1995

이제까지의 생산 시스템 컨트롤은 여러 개의 계층을 통해 상위 컨트롤러가 하위의 컨트롤러를 관리하는 계층적/감독(hierarchical$^{ervisory}$)컨트롤 방식이 일반적이었다. 그러나 생산 시스템의 규모가 증가하고, 이를 운용하는 컨트롤 소프트웨어가 복잡해짐에 따라 전통적인 계층적/감독 컨트롤 방식은 몇 가지의 문제점을 가지게 되었다. 첫째, 계층간의 관리 구조가 복잡해짐에 따라 현장의 생산 정보가 의사결정을 하는 상위의 시스템에 즉시 전달되지 못한다. 이는 실시간 의사결정이 필요한 많은 컨트롤 문제를 야기시킨다. 둘째, 생산시스템의 레이아웃 및 운영 방식에 변화가 생겼을 때 컨트롤 소프트웨어를 신속히 수정하기가 어렵다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방법으로 수평적/협동(heterarchical/cooperative) 컨트롤 방식이 제시된다. 이는 신속한 의사결정과 변화에 따른 수정이 용이하도록 가공, 조립, 물류등 생산 시스템의 여러 단위 요소의 자율적인 컨트롤러가 계층이 없이, 서로 동등한 입장에서 협동을 통해 컨트롤이 이루어진다. 본 연구에서는 수평적/협동 컨트롤 방식하에서 조립 시스템이 가져야 할 기능과 컨트롤 방법을 제시한다. 아울러, 조립 시스템 컨트롤러가 다른 컨트롤러들과 교환하는 정보 및 컨트롤 대상을 규명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.108-111
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• 2007

네트워크가 광범위하게 발달함에 따라 악의적인 공격도 늘어나고 있다. 악의적인 공격을 막는 방법으로 침입을 차단하는 프로그램을 설치하는 것 외에도 시스템을 패치하는 것은 중요한 부분을 차지한다. 패치 분배 시스템은 대규모 네트워크 상의 시스템에 패치를 분배할 때 부하 분산을 하기 위하여 계층적 구조로 설계된다. 본 논문에서는 계층적 패치 분배 구조에서 상위 계승이 하위 계층을 효과적으로 인증하기 위한 방법을 제안한다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.31 no.3
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• pp.133-140
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• 2018

This paper is concerned with the 2-D micostructure generation for $Ni-A{\ell}_2O_3$ dual-phase composite materials and the numerical analysis of mechanical characteristic of hierarchical models of microstructure which are defined in terms of the scale of microstructure. The microstructures of dual-phase composite materials were generated by applying the mathematical RMDF(random morphology description functions) technique to a 2-D RVE of composite materials. And, the hierarchical models of microstructure were defined by the number of Gaussian points. Meanwhile, the volume fractions of metal and ceramic particles were set by adjusting the level of RMD functions. The microstructures which were generated by RMDF technique are definitely random even though the total number of Gaussian points is the same. The randomly generated microstructures were applied to a 2-D beam model, and the variation of normal and shear stresses to the scale of microstructure was numerically investigated. In addition, through the crack analyses, the influence of RMDF randomness and Gauss point number on the crack-tip stress is investigated.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.199-201
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• 2011

본 논문에서는 현재 표준화가 진행중인 HEVC 의 고정 비트율(CBR) 부호화를 위한 비트율 제어(rate control) 기법을 다룬다. HEVC 의 임의접근(Random Access: RA) 부호화 모드는 계층적-B 부호화 구조를 통해 높은 부호화 효율을 제공할 수 있다. 기존의 HEVC 를 위한 비트율 제어 방식으로는 2 차 비트율-왜곡 모델 기반의 시간계층 및 프레임 타입에 따른 비트율 특성을 반영한 프레임 레벨의 비트율 제어 기법이 제시되었다. 이 같은 기존의 프레임 레벨의 비트율 제어 기법은 임의접근 모드의 계층적-B 구조에서 동작성능이 확인되었으나, HEVC 의 기본적인 부호화 단위(Coding Unit: CU)의 특성이 반영되지 않아 비트율 제어의 정확성이 제한되었다. 본 논문에서는 기존의 계층적 부호화 구조를 고려한 프레임 레벨의 비트율 제어 기법을 확장한 CU 레벨에서의 비트율 제어 기법을 제시하고 모의실험을 통해 제시된 기법의 비트율 제어 성능을 확인한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.2
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• pp.229-239
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• 2018

This paper introduces how to adopt the concept of temporal hierarchies to forecast time series data. Similarly as in hierarchical cross-sectional data, temporal hierarchies can be constructed for any time series data by means of non-overlapping temporal aggregation. Reconciliation forecasts with temporal hierarchies result in more accurate and robust forecasts when compared with the independent base and bottom-up forecasts. As an empirical example, we forecast traffic accident counts with temporal hierarchies and observe that reconciliation forecasts are superior to the base and bottom-up forecasts in terms of forecast accuracy.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.3
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• pp.201-209
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• 2017

This paper is a smartphone object recognition system using hierarchical convolutional neural network. The overall configuration is a method of communicating object information to the smartphone by matching the collected data by connecting the smartphone and the server and recognizing the object to the convergence neural network in the server. It is also compared to a hierarchical convolutional neural network and a fractional convolutional neural network. Hierarchical convolutional neural networks have 88% accuracy, fractional convolutional neural networks have 73% accuracy and 15%p performance improvement. Based on this, it shows possibility of expansion of T-Commerce market connected with smartphone and broadcasting media.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.369-372
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• 2018

최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.

• Convergence Security Journal
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• v.18 no.3
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• pp.53-59
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• 2018

In this paper, we propose a hierarchical image classification scheme for efficient object image classification. In the non-hierarchical image classification, which classifies the existing whole images at one time, it showed that objects with relatively similar shapes are not recognized efficiently. Therefore, in this paper, we introduce the image classification method in the hierarchical structure which attempts to classify object images hierarchically. Also, we introduce to the efficient class structure and algorithms considering the scalability that can occur when a deep learning image classification is applied to an actual system. Such a scheme makes it possible to classify images with a higher degree of confidence in object images having relatively similar shapes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.1 s.45
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• pp.73-82
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• 2007

This paper proposes how to reduce the amount of data transmitted in each sensor and cluster head in order to lengthen the lifetime of sensor network by data aggregation of the continuous queries. The most important factor of refuting the sensor's energy dissipation is to reduce the amount of messages transmitted. The method proposed is basically to combine clustering, in-network data aggregation and hierarchical filtering. Hierarchical filtering is to divide sensor network by two tiers when filtering it. First tier performs filtering when transmitting the data from cluster member to cluster head, and second tier performs filtering when transmitting the data from cluster head to base station. This method is much more efficient and effective than the previous work. We show through various experiments that our scheme reduces the network traffic significantly and increases the network's lifetime than existing methods.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.596-610
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• 2007

In order to reduce the complexity of SVC encoding, we introduce a fast mode decision method in the enhancement layers of spatial scalability by selectively performing the inter-layer residual prediction of SVC. The Inter-layer residual prediction coding in Scalable Video Coding has a large advantage of enhancing the coding efficiency since it utilizes the correlation between two residuals from a lower spatial layer and its next higher spatial layer. However, this entails the dramatical increase in the complexity of SVC encoders. The proposed method is to analyze the characteristics of integer transform coefficients for the subtracted signal for two residuals from lower and upper spatial layers. Then it selectively performs the inter-layer residual prediction coding and rate-distortion optimizations in the upper spatial enhancement layer if the SAD values of residuals exceed adaptive threshold values. Therefore, by classifying the residuals according to the properties of integer-transform coefficients only with SAD of residuals between two layers, the SVC encoder can perform the inter-layer residual coding selectively, thus significantly reducing the total required encoding time. The proposed method results in reduction of the total encoding time with 51.5% in average while maintaining the RD performance with negligible amounts of quality degradation.