• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.11a
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• pp.247-248
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• 2013

HVDC는 오늘날 전세계가 주목하고 있는 기술 및 시장이다. 전력 설비의 노후화로 많은 설비들이 교체 예정이며, 그리드 전력망을 구성하기 위하여 국가간 대규모 전력 전송망이 설치되고 있으며, 신재생 에너지 수요 급증에 따라 새로운 전력망이 구축되고 있으며 구축 예정이다. 전력용 반도체 기술의 발전으로 DC 대용량 송전이 가능해졌고, 전송 효율 및 여러가지 장점으로 인하여 HVDC가 AC 송전의 대안으로 급부상하고 있다. HVDC 제어 및 보호 시스템을 디자인 하고 개발함에 있어서 가장 중요한 것은 안정성과 신뢰성이다. 안정성과 신뢰성을 확보하기 위하여 시스템은 이중화로 구성된다. HVDC 제어 및 보호 시스템은 여러 단계로 구분되어 지는데 엔지니어 디자인 관점에 따라서 단계별 이중화 구성 여부가 결정된다. 단계별 이중화 여부는 H/W 및 S/W 관점에서 심도 있게 결정되어야 한다. 본 논문에서는 이중화의 개념과 각 단계별 이중화 구성 가능 여부 및 장단점을 알아보고 최적의 이중화 구성을 도출하는 방안을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.292-294
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• 2011

전기자동차에 대한 연구가 진행됨에 따라 동력원으로 사용되는 대용량 리튬-폴리머 배터리의 운용과 관리에 대한 관심이 증가하고 있다. 다중 셀로 구성된 대용량 리튬-폴리머 배터리는 물리적 화학적 특성에 따라 충전시 셀간 전압 격차가 발생하게 된다. 셀간 전압차는 배터리 용량, 수명, 안정성에 부정적 영향을 주게 된다. 기존 연구들은 각 셀의 특성을 고려하지 않고 충전 결과를 바탕으로 동일한 밸런싱 방법을 적용시킴으로 효율성을 떨어트린다. 본 논문에서는 진화 신경망 기반의 지능형 셀 밸런싱 시스템을 제안한다. 배터리의 특성을 진화 신경망을 통해 학습시킴으로 각 셀 충전시 저항의 크기를 결정한다. 이를 통해 각 셀 특성을 고려한 사전 셀 밸런싱을 수행하였다. 제안하는 방법의 유용성을 입증하기 위해 카이스트 온라인 전기자동차에 장착 예정인 배터리 관리 시스템 기반 시뮬레이션을 수행하여 효과적인 셀 밸런싱이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.442-444
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• 2003

Ad­hoc망은 기존 유선 및 무선망과 같이 안정된(고정된) 하부구조를 필요로 하지 않는 무선 단말들의 그룹으로 구성된 네트워크이다. 현재 라우팅을 위해 제시된 on­demand 방식의 라우팅 프로토콜은 이동성에 따른 신뢰도를 높이기 위해 flooding을 수행하는데, 이동성이 커질 경우 경로발견과 이를 유지하기 위한 오버 헤드가 크다. 따라서 본 논문에서는 각 노드의 다양한 이동성향이 설정된 노드간의 경로유지에 영향을 적게 미치도록 하고 오버헤드가 적은 경로설정을 위한 N­hop기반의 효율적인 flooding 기법을 제안하고 노드 이동성에 따른 최적의 N값을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.92-95
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• 2001

제조업체에서의 재고관리 시스템은 그 적용 목적과 상황에 따라 다양한 형태가 있다. 그러나, 완제품 생산에 필요한 원자재 및 부품의 안정된 공급을 위하여 수요 예측과 경제성, 신뢰성, 운용성이 우수한 시스템 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 효율적인 재고관리를 위하여 신경망을 이용한 지능적인 예측 재고관리 시스템을 설계하고, 신경망의 학습알고리즘을 적용하여 제품생산에 요구되는 자재들의 재고를 예측하고 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.13 no.8
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• pp.25-33
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• 2012

Although it is important to reflect the accurate information of the ground condition in the tunnel design, the analysis and design are conducted by limited information because it is very difficult to consider various geographies and geotechnical conditions. When the tunnel is under construction, examination of accurate safety and prediction of behavior are overcome the limits of predicting behavior by Artificial Neural Network in this study. First, construct the suitable structure after the data of field was made sure by the multi-layer back propagation, then apply with algorithm. Employ the result of measured data from database, and consider the influence factor of tunnel, like supporting pattern, RMR, Q, the types of rock, excavation length, excavation shape, excavation over, to carry out the reliable analysis through field applicability of Artificial Neural Network. After studying, using the ANN model to predict the shearing displacement, convergence displacement, underground displacement, Rock bolt output follow the excavation over of tunnel construction field, then determine the field applicability with ANN through field measured value and comparison analysis when tunnel is being constructed.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.13 no.6
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• pp.637-644
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• 2001

A regularization method based on the Duvaut-Lions viscoplastic scheme for plastic-damage and continuum damage models, which provides mesh-independent and well-posed solutions in nonlinear earthquake analysis of concrete dams, is presented. A plastic-damage model regularized using the proposed rate-dependent viscosity method and its original rate-independent version are used for the earthquake damage analysis of a concrete dam to analyze the effect of the regualarization and mesh. The computational analysis shows that the regularized plastic-damage model gives well-posed solutions regardless mesh size and arrangement, while the rate-independent counterpart produces mesh-dependent ill-posed results.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.33-34
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• 2012

토석류 퇴적 모델은 토석류에 의한 피해지 예측을 위해 그 효용성이 입증된 모델이지만 이를 이용하기 위해서는 몇 가지 파라미터를 필요로 한다. 파라미터를 자동으로 추정하기 위한 방법은 여러 가지가 있지만 토석류에 의한 피해지 예측을 위한 데이터는 충분히 양을 확보하기가 어려우므로 기존의 학습 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 인공 신경망을 학습시키는 과정에서 기존 샘플로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 학습에 사용함으로써 보다 안정적인 학습이 가능한 의사 샘플 신경망을 제안하였다. 제안한 의사 샘플 신경망은 해공간을 평탄화시킴으로써 잘못된 국부 최적해에 빠질 확률을 줄여주고 따라서 보다 안정적인 파라미터 추정이 가능하다는 사실을 실험을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.503-506
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• 2010

In this paper, we apply the system in VMEbus to increase the stability and viability to implement a redundant network protocol. Typically, methods for increasing the viability of the system applied by the redundancy scheme between the two processes by configuring the network in between the two is to implement redundancy. However, the physical network in the process of the failure or when the loss function may not perform properly. These issues are complementary processes as a way to ensure stability between the VMEbus communication protocol is presented through a redundant network. In this paper, a direct implementation of the protocol and experimental results confirm the validity of these measures is to.

• Information and Communications Magazine
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• v.32 no.7
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• pp.63-71
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• 2015

클라우드 컴퓨팅이란 공유된 IT 자원을 네트워크 상에서 가상화를 통하여 독립적으로 사용할 수 있는 개념으로 저탄소 녹색시대를 위한 에너지 절감 솔루션이다. 특히 비용 절감이 필수적인 기업과 공공기관 등에서 IT 자원의 개별적 소유에 시간과 비용을 투입하지 않고 사용한만큼의 비용을 지불할 수 있다. 이에 정부에서는 2015년 9월부터 시행되는 클라우드법 제정을 통하여 클라우드 컴퓨팅의 활성화를 적극 장려하고 있다. 그러나 신뢰성있는 서비스 제공을 위해서는 보안성, 성능, 안정성 제공을 위한 네트워크 기능의 한계 극복이 필수적이다. 이에 본 논문에서는 언제 어디서나 다양한 기기로 업무를 수행할 수 있는 모바일 스마트워크가 가능하도록 하는 단말과 기업망, 클라우드를 안전하게 연결하는 가상 사설 클라우드(Virtual Private Cloud) 네트워킹 구조를 제안한다. 본 구조에서는 클라우드 내에서 사설 주소의 중복 문제 해결을 위하여 위치 주소와 아이디 분리 프로토콜 기반 위에 기업망 등의 엔터프라이즈 ID 개념을 적용하여 주소 확장성을 제공하였다. 또한 이러한 기술을 적용한 VPC 매니저, 서비스 게이트웨이 및 에이전트로 구성된 VPC 네트워킹 솔루션으로 테스트베드를 구축하고 그 운용 경험을 통해서 실 사업자망에 적용 가능한 비즈니스 모델 도출이 가능할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.146-149
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• 2013

For in recently years, global cellular network service is changing rapidly to 4G. However, the fast introducing of 4G has been going with not enough research about security threat, it could be many kind of vulnerability. Therefore the research about security threat on 4G network is ongoing in external countries, but not sufficient in domestic. particularly in domestic situation of rapidly increased subscribers, The security threats which are hindering stability and usability could make a fatal effect on many users. 4G network should be considered about the feature of mobile network to protect 4G network stable. Mobile network has limited radio resources, it releases the radio resource which is not used in selected time and reallocate when detected the data transmission. Many signaling messages are transferred in the network entities to allocate or release the radio resource. In this paper, it will be introduced the technology to detect signaling DoS traffic hindering the stability and usability of network entities managing the radio resources by huge signaling message from the repetitive wireless connection/release message.