• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• The Journal of Information Technology
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• v.7 no.3
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• pp.119-126
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• 2004

In multicast traffic, an input can request to connect to up to a certain number of outputs. This reviews the multicast nonblocking multistage interconnection networks. In a multistage interconnection network each stage consists of crossbars of the same size. This paper focuses on the three-stage network and its recursive extensions. Not only will this article bring the literature upto date, but it also will provide some fresh viewpoints to either clarify or simplify some issues.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.622-624
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• 2004

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)였다 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 많은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위해 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 최근 이루어진 복잡계 네트워크(Complex Network)에 대한 연구에 착안하여 본 논문은 자기조직화하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 간단한 환경 표현 모델을 사용하는 강화 학습 알고리즘을 제안한다 네트웍은 복잡계 네트웍이 갖는 성질들을 유지하도록 자기 조직화되고, 노드들 간의 거리는 작은 세상 성질(Small World Property)에 따라 전체 네트웍의 큰 사이즈에 비해 짧게 유지된다. 즉 판단해야할 단계의 수가 적게 유지되기 때문에 이 방법으로 차원성의 저주를 피할 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.382-383
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• 2019

본 논문에서는 고효율 및 비용 절감을 위한 컴프레서용 유도 전동기기반 DC/DC 컨버터 판단 알고리즘을 제안한다. 소형 커패시터를 사용한 인버터 시스템은 넓은 다이오드 전도 시간을 나타내며 불충분한 DC-Link 전압으로 발생하는 효율 감소를 해결하기 위하여 전력변환시스템의 판단 기법을 제안하고, 이에 대한 유효성을 시뮬레이션 해석을 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2019.05a
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• pp.37-40
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• 2019

On this paper, we show the way of forming graph data structure via setting an edge between Korean actors if they appeared in the same movie. From this graph, we calculate the 'centralities' (which declared on this paper) for each actor, then examine distribution by ranking the actors of the centralities and analyze the change of the actor who is/was center on the graph by years. Finally, we suggest the way that sets the numerically Range limits on social group.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.221-222
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• 2018

본 논문에서는 공간적 분포 정보를 이용한 3D 포인트 클라우드 압축 기법을 제안한다. 우선, 3D 포인트 클라우드에 대해 팔진 트리 구조를 생성한다. 그리고 잎사귀 노드들에 대해서 해당 복셀의 중심으로부터의 유클리드 거리를 구하고, 이를 통해서 공간적 분포 정보를 구성한다. 이때, 복셀 내 포인트들의 분포를 고려하여, 포인트들이 밀집하여 분포하는 경우 복셀 내 포인트들을 하나의 대표 위치로 표현하여 압축한다. 최종적으로 산술부호화를 수행하여 압축 성능을 높인다. 실험 결과 제안하는 기법이 3D 포인트 클라우드를 효율적으로 압축함을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.153-154
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• 2023

대한민국의 교통 혼잡 비용은 2018년 기준 67조 원으로 국내총생산(GDP)의 3.6%를 차지하고 있다. 또한 국민 교통 고통지수는 매년 상승하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인구 밀집도가 가장 높은 서울시의 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 빅데이터 분석을 통한 효과적인 정책을 제공하고자 한다. 국가 표준 링크 아이디(LINK_ID)와 노드 아이디(NODE_ID)를 통해 위도 경도 데이터를 추출하고, 정체성이 높은 도로를 시각화해 추려진 특성과 공통점을 파악한다. 이를 토대로 정체성을 낮출 방안을 제공하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.4
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• pp.343-350
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• 2000

In this paper, we propose the Multi-FPNN(Fuzzy Polynomial Neural Networks) model based on FNN and PNN(Polyomial Neural Networks) for optimal system identifacation. Here FNN structure is designed using fuzzy input space divided by each separated input variable, and urilized both in order to get better output performace. Each node of PNN structure based on GMDH(Group Method of Data handing) method uses two types of high-order polynomials such as linearane and quadratic, and the input of that node uses three kinds of multi-variable inputs such as linear and quadratic, and the input of that node and Genetic Algorithms(GAs) to identify both the structure and the prepocessing of parameters of a Multi-FPNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for data preproessing of process system, is utilized to determine the structure method, which is carried out for data preprocessing of process system, is utilized to determance index with a weighting factor is used to according to the divisions of input-output space. A aggregate performance inddex with a wegihting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of this aggregate abjective function which it is acailable and effective to design to design and optimal Multi-FPNN model. The study is illustrated with the aid of two representative numerical examples and the aggregate performance index related to the approximation and generalization abilities of the model is evaluated and discussed.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.57-66
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• 2009

Zigbee is a universal communication standard used in USN and is utilized in various applications. Zigbee protocol provides an address within a single PAN network, and at this time, it uses DAA. This is a method that divides a 16-bit address area into blocks with a fixed size according to the depth to assign one to each node. However, this method is limited because it has to assign addresses in 16 bits. As the depth increases, the number of nodes also increases exponentially to the maximal number of routers provided to each depth. Therefore, it is difficult to construct a huge network with numerous routers and large depth as in the places which are wide or have many shadow areas. Besides, since all the operations are performed in a single PAN network, it is hard to make several PANs into a single network. This article suggests new addressing and routing methods that can construct several PAN networks into a single network and combine broad area with less limitation in the number of routers and depth by extending the Zigbee-based network. Moreover, this paper has tested its performance and has verified its usability through substantive tests.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.227-232
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• 2020

The one of the biggest challenges in using e-mail is that it is difficult to filter out unconfirmed senders. Therefore, in this study, an email group authentication API was designed using blockchain technology, which has been widely used as an authentication method. As the proposed model, the node-node weighting index was obtained through the relationship association network, and after designing the email reliability model, the reliability calculation model of the Rotten Tomato method was obtained. Based on this, the system structure was designed, chain code methods were defined, and API was developed. Through this study, it is expected that it will be used in various fields requiring authentication as well as email user authentication, and it is expected that the relationship of group authentication can be proved by allowing a large number of users to use the API in the future.