Byungsun Hwang;Seongwoo Lee;Kyoung-Hun Kim;Young-Ghyu Sun;Jin-Young Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.41-47
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2024
With the advancement and proliferation of the Internet of Things (IoT), a wide range of location-based services are being offered, and various ranging methods are being researched to meet the objectives of the required services. Conventional ranging methods involve the direct exchange of signals between tags and anchors to estimate distance, presenting a limitation in efficiently utilizing communication resources in large-scale IoT environments. To overcome these limitations, active-passive ranging methods have been proposed. However, there is a lack of theoretical convergence guarantees against clock drift errors and a detailed analysis of the characteristics of ranging estimation techniques, making it challenging to derive precise positioning results. In this paper, an improved active-passive ranging method that accounts for clock drift errors is proposed for precise positioning in large-scale IoT environments. The simulation results confirmed that the proposed active-passive ranging method can enhance distance estimation performance by up to 94.4% and 14.4%, respectively, compared to the existing active-passive ranging methods.
본 논문은 철도안전운행을 위하여 능동적으로 철도차량을 제어를 지리정보시스템기법을 활용하는 방안을 제시하고 있다. 이를 위해서는 철도차량의 위치를 얼마나 정확하게 추적 및 표출이 가능한지를 검토해 보았다. 구체적으로는 GIS의 정의와 기능을 살펴보고 GIS기법을 활용한 능동적 철도차량제어의 에시를 정리하였다. 능동적 철도차량을 제어를위한 핵심요소인 철도차량 위치자료의 정확성을 수치지도의 축적별로 분석하였다. 최종적으로는 능동적으로 철도차량을 제어를 지리정보시스템기법을 활용하기 위해 칠요한 주요쟁점사항을 정리하였다.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.496-500
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2000
대형 구조물의 진동제어를 위하여 MR 유체 댐퍼를 사용한 반능동 제어기법에 대하여 연구하였다. 기존에 많이 사용되고 있는 수동제어기법은 일단 제어장치를 설치한 후에는 구조물에 실제로 작용하고 있는 외부 하중의 현재 특성에 대해서 적절히 반응할 수 없다는 제한을 가지고 있으며, 이를 극복하기 위하여 연구되어온 능동제어기법은 구조물이 진동을 감소시키기 위하여 구조물에 직접적으로 가해지는 커다란 제어력을 요구하며, 이로 인해 경우에 따라서는 불안정한 상태가 유발될 수도 있다는 점이 단점으로 지적되고 있다. 최근에 Spencer 등은 반능동 제어기법을 제안하였는데, 이는 수동제어장치의 제어특성을 On-Line 으로 조절하는 방식으로서 제어 가능한 수동제어기법으로도 불리운다. 구조물의 진동제어에 필요한 제어력이, 특수한 제어기구에서 발생되는 인위적인 힘이 아니라, 적절한 구조부재에서 발생되는 자연적인 부재력이므로, 무엇보다 강인하고 신뢰할 수 있는 제어기법이며, 이때 제어장치의 구조적 특성을, 측정된 구조물의 응답에 맞추어 적절히 조절함으로써 다양한 외부하중에 대해 보다 효율적인 제어가 이루어질 수 있도록 한 방법이다. 반능동제어를 위한 제어기로서는 Variable Orifice Dampers, Friction Controllable Isolators, Variable Stiffness Devices, Electro-Rheological (ER) Fluid Damper, Magneto-Rheological(MR) Fluid Damper등이 제안되고 있으며, 본 논문에서는 반응속도가 빠르고, 적은 파워만을 요구하며, 커다란 제어력을 낼 수 있는 MR Damper를 사용하여 지진하중을 받는 구조물의 반능동 제어게 대하여 연구하였다. MR Damper의 특성이 비선형이므로 이에 적합한 Sliding Mode Fuzzy Control(SMFC)기법을 사용하였으며 이때 SMFC 의 최적 설계를 위하여 Genetic Algorithm을 적용하였다. 제안된 제어기법의 실제 적용성을 검증하기 위하여 기존이 제어결과와 비교 검토하였으며, 그 결과로부터 MR Damper를 사용한 반능동 제어기법이 구조물의 진동제어에 매우 효과적임을 확인할 수 있었다.
An, Yun-Kyu;Lim, Hyung-Jin;Kim, Min-Koo;Sohn, Hoon
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.670-673
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2010
무기저 손상 진단 기법은 능동센서를 이용하여 과거의 기저자료와 현재 상태에서 취득한 유도파의 정보를 비교하지 않고, 구조물의 현재 상태에서 취득한 신호만을 분석함으로써 구조물의 상태를 진단하는 기법이다. 온도 변화 및 하중 변화 등의 외부 환경의 변화에 민감한 유도파의 특성으로 인하여 기저자료를 이용하는 과거의 방법론은 현실적용성이 떨어질 우려가 있다. 본 무기저 손상 진단 기법은 외부 환경적 영향을 최소화함으로써 구조물의 상태를 효율적으로 진단할 수 있다. 최초, 본 연구진에서 제안하였던 무기저 기법은 두 쌍의 능동센서를 구조물에 양면 대칭으로 배치시켜 능동센서의 극성을 이용한 방법이었다. 하지만 실제 구조물의 양면에 완벽한 대칭성을 유지하며 능동센서를 배치시키는 것은 사실상 불가능하다. 이와 같은 한계점을 극복하기 위해 신개념의 듀얼 능동센서를 활용한 무기저 손상 진단 기법이 제안되었고, 수치해석 및 연구실 환경에서 제한적으로 그 실용성이 검증되었다. 본 논문에서는 무기저 손상 진단 기법의 실 구조물에의 적용성을 폐교량을 대상으로 검토하였다. 특히, 보강재를 포함하는 영역에서 본 기법을 적용함으로써 실제 구조물에 적용 가능성을 검증하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2020.10a
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pp.82-86
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2020
딥러닝 모델의 성능은 데이터의 품질과 양에 의해 향상된다. 그러나 데이터 구축은 많은 비용과 시간을 요구한다. 특히 전문 도메인의 데이터를 구축할 경우 도메인 지식을 갖춘 작업자를 활용할 비용과 시간이 더욱 제약적이다. 능동 학습 기법은 최소한의 데이터 구축으로 모델의 성능을 효율적으로 상승시키기 위한 방법이다. 다양한 데이터셋이 능동 학습 기법으로 구축된 바 있으나, 아직 전문 도메인의 한국어 데이터를 구축하는 연구는 활발히 수행되지 못한 것이 현실이다. 본 논문에서는 능동학습기법을 통해 금융 도메인의 개체명 인식 코퍼스를 구축하였고, 이를 통해 다음의 기여가 있다: (1) 금융 도메인 개체명 인식 코퍼스 구축에 능동 학습 기법이 효과적임을 확인하였고, (2) 이를 통해 금융 도메인 개체명 인식기를 개발하였다. 본 논문이 제안하는 방법을 통해 8,043문장 데이터를 구축하였고, 개체명 인식기의 성능은 80.84%로 달성되었다. 또한 본 논문이 제안하는 방법을 통해 약 12~25%의 예산 절감 효과가 있음을 실험으로 보였다.
In this paper, we study the new packet dropping scheme using an active queue management algorithm. Active queue management mechanisms differ from the traditional drop tail mechanism in that in a drop tail queue packets are dropped when the buffer overflows, while in active queue management mechanisms, packets may be dropped early before congestion occurs, However, it still incurs high packet loss ratio when the buffer size is not large enough, By detecting congestion and notifying only a randomly selected fraction of connection, RED causes to the global synchronization and fairness problem. And also, it is the biggest problem that the network traffic characteristics need to be known in order to find the optimum average queue length, We propose a new efficient packet dropping method based on the active queue management for congestion control. The proposed scheme uses the per-flow rate and fair share rate estimates. To this end, we present the estimation algorithm to compute the flow arrival rate and the link fair rate, We shows the proposed method improves the network performance because the traffic generated can not cause rapid fluctuations in queue lengths which result in packet loss
계통연계형 인버터는 출력 전류의 고조파 저감을 위해 L 또는 LCL 필터를 사용된다. L필터에 비해 LCL 필터가 동일 인덕턴스로 높은 고조파 저감 효과를 가지기 때문에 일반적으로 LCL 필터를 이용하지만, 시스템에 공진이 발생하기 때문에, 이를 해결하기 위해 다양한 댐핑 기법과 함께 사용되어왔다. 특히, 능동 댐핑 기법은 추가적인 수동소자가 필요 없기 때문에, 수동 댐핑 기법에 비해 손실이 적다는 장점이 있으나, 추가적인 센싱회로가 필요하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 센서가 필요없는 3상 계통연계 인버터용 LCL 필터의 능동 댐핑 기법을 제안한다. 일반적인 계통연계 인버터에서 센싱받는 계통전압과 계통전류를 이용하여 캐패시터 전류를 계산하고, 이를 전류제어 루프에 보상함으로써 가상 저항 능동 댐핑 기법을 구현하고, 시뮬레이션을 통해 검증한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.21-24
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2004
Ad Hoc 네트워크는 이동 노드만으로 구성된 자율/수평적 네트워크로서, 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 선정을 통해 무선 네트워크 환경을 제공한다. 이와 같은 Ad Hoc 네트워크에서도 일반적인 유선 기반 네트워크와 동일하게 서비스 거부 공격(DoS)이 가능하다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하석 스누핑된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며. 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.96-98
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2000
본 논문에서는 상거래 환경에서 구매자와 비구매자들에 대한 데이터를 학습한 후, 잠재고객들 중에서 구매 확률이 높은 사람을 예측하는 문제에 효율적으로 접근하기 위해 능동적인 데이터 선택 기법을 이용한다. 실험 데이터는 ColL Challenge 2000에서 얻은 데이터로서, 구매자들의 정보보다 비구매자들의 정보가 더 많기 때문에 상당히 균형이 맞지 않는다. 따라서 모든 데이터를 한꺼번에 학습하는 경우에 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 성능이 좋지 않다. 본 논문에서는 이러한 불균형 분포를 갖는 실제적인 문제에 있어서 RBF 기반의 신경망을 가지고 능동 학습을 함으로써 기존의 뱃치학습 보다 예측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.17
no.1
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pp.1-8
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2005
For the simulation of tsunami propagation an active dispersion-correction two-dimensional finite element model has been developed based on a shallow-water wave equation. This model employs an arbitrary triangular mesh and an explicit time integration scheme. However, the physical dispersion effects as included in the Boussinesq equations can be taken into account in the computation. The validity of the dispersion-correction scheme developed in this study is verified through the comparison of numerical solutions calculated using the new scheme with analytical ones considering dispersion effect of waves. As a result, the present model is shown to be considerably accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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