Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.6
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pp.533-541
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2000
본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.12a
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pp.162-168
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2005
최근 새로운 수송망 설계를 통한 물류비 절감이 물류 관련 업체의 큰 이슈가 되고 있다. 하지만 일반적으로 행해지고 있는 수송망 설계는 대부분이 선박, 항공기, 열차 각각에 대해서만 고려되었으며 여러 가지 운송모드를 고려하는 복합운송망 설계는 극히 일부에 지나지 않았다. 이는 선박, 항공기, 열차를 모두 고려하여 수송망을 설계하기 위해서 필요한 운항 스케줄 정보가 산재되어 있어 복합운송망을 설계하기에는 많은 어려움이 따랐기 때문이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 모든 운송모드의 스케줄 데이터를 통합하여 제공할 수 있는 통합 데이터베이스 구축이 필요하다. 본 연구에서는 선박, 항공기, 열차에 대한 스케줄 정보를 제공하고 있는 정보원들을 분석하고 데이터 제공 방식을 조사하여 이를 모두 수용함으로써 데이터를 실시간으로 수집할 수 있는 에이전트 시스템의 설계를 수행하였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.45-45
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2018
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.655-657
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1999
본 논문에서는 유무선 통합망 이동 IP상에서 실시간 데이터 전송의 향상을 위한 핸드오프 기법을 소개한다. 즉, 외부 에이전트에서 이동노드로 전송되는 PDU가 이동 노드의 이동성에 의해 이동 노드로 전달되지 못하는 경우가 발생한다면 실시간 데이터는 이동 노드로 전달되지 못하고 잃어버리게 된다. 이동 노드는 이동한 새로운 외부 에이전트에 등록을 하고 인터넷 호스트로부터 데이터를 받을 수 있는 환경이 구축되기 전까지 데이터 통신이 불가능하다. 그러므로 기존의 기법으로는 실시간 데이터 통신을 할 경우 이동 노드의 이동성을 지원할 수 없다. 이에 대한 해결책으로 외부 에이전트가 유선망과 무선망을 연계하고 이동노드가 이동하며 실시간 데이터 통신을 하는 경우, 이동 노드가 현재 등록된 외부 에이전트에게 이동하게 될 외부 에이전트를 알려주는 능동적 방법에 의해 이동 노드의 이동성을 지원하며 실시간 데이터 통신이 가능할 수 있도록 하는 핸드 오프 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2007.06b
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pp.460-463
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2007
기존 공간 분류 시스템은 애매모호한 데이터나 불완전한 데이터, 결손 데이터의 처리에는 취약하다는 단점을 가지고 있다. 수치 형태의 애매모호성을 효과적으로 처리하기 위해 신경망을 이용할 수 있다. 그러나, 신경망을 이용한 공간 데이터 분류 방법은 불완전한 데이터나 결손 데이터들을 무시하지 않고 처리 할 수 있으나, 다양한 수치형태를 가지는 공간 데이터들로 인해 네트워크 구조의 복잡도가 증가하고 학습성능이 저하된다는 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 퍼지 신경망을 적용한 새로운 공간 분류시스템을 제안하고 구현하였다. 실험 결과 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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1991.10a
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pp.133-136
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1991
한국통신 연구개발단에서 개발한 국제망관리시스템(INMS)에서 필요로하는 망관리 데이터는 각 국제교환기로부터 발생즉시 온라인으로 수집되어 분석 처리되어야한다. 이들 망관리 데이터는 양이 많을뿐아니라 여러곳에 분산되어져 있는 교환기로부터 실시간으로 신뢰성있는 데이터를 온라인으로 수집하여야한다. 본 논문에서는 INMS의 온라인 수집시스템을 소개하고, 비동기식 데이터 통신에서의 전송에러검출 기법을 적용한 온라인 프로토콜에 의한 온라인 데이타 수집기법을 소개하였다.
데이터 sphering은 신호처리 및 신경망 분야에서 널리 이용되는 기본적인 처리과정으로, 그 목적은 주어진 데이터간에 correlation을 제거하는 것이다. 본 논문에서는 회귀 신경망을 도입하여, 데이터 sphering을 위한 새로운 on-line 알고리듬을 제시한다. 정보 이론에 입각한 risk 함수와, 최근에 제시된 natural gradient을 이용하여 새로운 데이터 sphering 알고리듬을 유도한다. 새로 제시된 알고리듬의 성능을 기존에 널리 이용되어 온 anti-Hebbian 학습 알고리듬과 비교 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.155-156
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2021
The development history of China's big data is relatively short, and it has only been ten years so far. Although the application level of big data in real life is not high, some achievements have been made in the supply chain. Various kinds of data will be generated in the actual operation of the supply chain. If these data can be effectively classified and used, the "bullwhip effect" of the operation of the supply chain can be also effectively improved. Thus this paper proposes the development of a supply chain collaborative inventory management model and application framework using big data.
초고속 통신망에서의 정보 침해는 짧은 시간에 많은 데이터의 손실을 초래할 수 있기 때문에 정보보호의 필요성이 제기되고 있다. ATM 망에서의 정보보안을 위해 보안 서비스를 ATM계층과 AAL 계층에 적용시킬 수도 있고 이 계층들 사이에도 적용시킬수 있으며 보안 계층을 따로 두어 보안 서비스를 하나의 계층에서 다양하고 투명하게 적용할 수 있다. 그러나 이러한 연구들의 결과가 이론에 그치고 있고 실제로 암호 알고리즘 등의 보안 서비스를 적용한 망에서의 성능을 평가하는 부분에 대해서는 연구가 부족한 상황이다. 본 논문에서는 사용자 평면에서 데이터의 비밀성, 무결성, 데이터 원천 인증 등의 보안 서비스를 적용한 보안 계층을 구현하고 SDL이라는 모델링 툴을 이용하여 망에서의 메시지 전달 지연 시간 등을 측정한후 그 성능을 비교.분석하였다 모델링하는 세가지 종류의 망은 첫 번째는 보안 서비스가 적용되지 않은 ATM망이고 두 번째는 보안계층이 CS 부계층과 SAR 부계층 사이에 삽입된 망이며 세 번째는 보안 계층이 ATM계층과 AAL계층 사이에 삽입된 망이다.
본 고에서는 현재 서비스하려고 하는 무선데이터 통신의 방식에 대한 망 구성 및 특징들에 대해 살펴보고, 기존망을 이용한 서비스와 전용망을 이용한 서비스를 비교하였다. 또한, 전용망들(모토롤라의 DataTAC과 에릭슨의 Mobitex)을 비교하였다. 기존망을 이용한 방식과 전용망을 이용한 방식의 비교는 국내 무선데이터 통신서비스 활성화 측면, 국내 기술개발 활성화 측면, 그리고 국제 경쟁력 강화 측면에 대하여 비교하였으며, 전용망을 이용한 두가지 방식 사이의 비교는 우선 외향적인 제원, 망 신뢰성 및 확장성, 시스템 각 부분별 성능, 각 제조업체의 시스템 설치 및 지원에 관한 사항을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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