Kim, Chang-Hyeon;Kim, Kun-Woo;Lee, Won-Joo;Jeon, Chang-Ho
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.301-304
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2009
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지로 동작하는 다수의 센서 노드로 구성되기 때문에 효율적으로 에너지를 사용 것이 중요하다. 기존의 클러스터 기반 알고리즘은 지역적으로 인접한 다수의 노드들을 클러스터로 구성하고 멤버 노드로부터 수신된 데이터를 병합하여 전송함으로써 에너지 소모를 줄였다. 하지만 클러스터링 과정에서 노드의 밀도를 고려하지 않았기 때문에 불균등한 노드 분포상에서 데이터 병합의 효과를 얻을 수 없는 클러스터를 생성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링과정에 노드의 밀도를 고려하여 데이터 병합 효과를 최대화하고, 에너지 소모를 줄일 수 있는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06d
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pp.328-331
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2010
본 논문에서는 도시 기반의 VANET 환경에서 차량간의 안정적인 통신을 위한 차량 밀도를 이용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 라우팅 기법에서 차량들은 비콘 메시지와 도로 정보 테이블을 이용하여 자신이 속해있는 도로의 차량 밀도를 계산하고 있다. 소스 차량은 이 정보를 이용하여 안정적인 경로를 탐색하고 설정된 경로를 통해 패킷을 보낸다. 제안하는 기법을 평가하기 위해 NS-2를 이용하여 GPSR과 비교 실험을 하였고, 그 결과 GPSR보다 우수한 성능 결과를 보였다.
Park, Il-Seo;Bang, Jin-Yeong;Kim, Yeong-Cheol;Kim, Yu-Sin;Kim, Dong-Hwan;Jeong, Jin-Uk
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.525-525
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2012
플라즈마 밀도와 전자온도는 반도체 및 디스플레이 공정결과에 결정적인 역할을 하므로 그에 대한 진단법 연구는 필수적이다. 하지만 대부분의 연구는 공정플라즈마와 같이 프로브 팁이 증착된 환경에서는 진단이 힘든 실정이다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 부유전위 근처에서 고조파 진단법(floating harmonic method)에 대한 연구가 제시되었다[1]. 저밀도 플라즈마에서는 제 2 고조파의 측정이 어렵기 때문에 전자온도를 정확히 측정하기 힘들 수가 있다. 따라서 이에 대안으로 본 논문에서는 부유 고조파 진단법을 기반으로 하여 진폭과 주파수를 다르게 한 두개의 소신호 정현파 전압신호를 동시에 인가하여 플라즈마 변수를 진단하는 방법을 개발하였다. 본 방법을 이용하여 유도결합 아르곤 플라즈마에서 RF전력과 압력변화에 따라 플라즈마 변수진단을 진행하였고, 기존의 고조파 진단법의 결과와 일치하는 경향을 보이는 것을 확인하였다. 이 방법은 측정된 전류의 고조파 성분을 이용하지 않고 기본주파수를 가지는 전류의 크기 비율을 사용하여 전자온도 값을 구하기 때문에 저밀도 플라즈마에서 정밀한 진단이 가능할 것으로 예상된다.
Kim, Jong-Sung;Hwang, Eun-Kyung;Youn, Ho-Ju;Kim, Jong-Hoon
Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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2010.10a
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pp.117-122
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2010
최근 대형화 고층화 복합화 등 점차 발전하는 건축물의 피난 안전성을 확보하기 위하여 성능위주 중심의 피난안전계획이 이루어지고 있다. 그러나 관련 법규의 세부적 기준이 없어 국외 기준에 기반하여 피난안전계획이 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 도입되고 있는 성능적 기준의 도입을 위하여 국내외 관련 기준 및 관련 재실자 밀도 조사 사례를 분석한 결과 국내 제정된 법규는 기준 자체의 목적이 다르고 제한적 용도라는 한계점이 있었으며 또한 기존 연구 사례를 통해 조사 시기 및 방법과 결과의 적용, 신뢰성 확보 등 법규화를 위한 재실자 밀도 기준의 연구 방향을 알 수 있었다.
VANET(Vehicular Ad-hoc Network), which is a technology to create a network among vehicles, decides the route to the destination using information of neighbors within the transmission range as transmission nodes. The existing routing protocol which uses geographical information can cause delay and disconnection of the network when the density of nodes is not high enough to communicate because it only considers the distance of the relay nodes or destination nodes from the source nodes. To solve the problem, this dissertation suggests a routing algorithm based on zones for stable communications among vehicles in the environment of VANET. I minimize the packet loss rate by dividing the city environment into zones and taking into account not only the distance of the destination but also the density of vehicles to choose the best communications environment. This results in a better performance than the established research when the performance evaluation is implemented.
This paper proposes an approach to detect abnormal data in automotive controller area network (CAN) using an unsupervised learning model, i.e. autoencoder and Gaussian kernel density estimation function. The proposed autoencoder model is trained with only message ID of CAN data frames. Afterwards, by employing the Gaussian kernel density estimation function, it effectively detects abnormal data based on the trained model characterized by the optimally determined number of frames and a loss threshold. It was verified and evaluated using four types of attack data, i.e. DoS attacks, gear spoofing attacks, RPM spoofing attacks, and fuzzy attacks. Compared with conventional unsupervised learning-based models, it has achieved over 99% detection performance across all evaluation metrics.
임계온도가 높아 시스템응용에서 매우 안정한 장점을 지닌 고온초전도(HTS)도체를 이용한 HTS-SMES(Superconducting Magnetic Energy Storage)장치에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다[1]-[2]. 이런 HTS-SMES 장치의 고가성, 복잡성 등 원인에 기인하여 운전에 앞서 장치의 임계전류, 자속유동손실 및 충.방전시 불가피하게 발생되는 교류손실 등과 같은 기본적인 특성들이 선행하여 연구되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 600 kJ급 HTS-SMES코일에 대한 자장분석을 기반으로 코일의 임계전류밀도 분포를 계산하였고 최소 임계전류밀도에 근거하여 코일의 임계전류를 결정하였다. 그 주요 결과를 요약하면 코일에서 자장과 임계전류밀도 분포는 코일의 형상에 무관하게 같은 분포 경향을 보여주며 최소 임계전류밀도는 코일의 top과 bottom의 중심에 위치하며, model코일에서 임계전류의 계산값과 측정값이 비교적 잘 일치하였기 때문에 600 kJ급 HTS-SMES코일도 잘 일치할 것으로 사료된다. 또한 SMES코일을 20 K에서 운전한다고 가정하면 코일 임계전류의 ${\sim}60%$, 4.2 K에서는 ${\sim}40%$에서 각각 운전하게 될 것으로 예측된다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.248-249
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2015
Clustering is one of the most important unsupervised learning methods that clusters data into homogeneous groups. However, cluster centers tend leaning to high density clusters because clustering is based on the distances between data points and cluster centers. In this paper, a modified clustering method forcing cluster centers to be apart by introducing a center-scattering term in the Fuzzy C-Means objective function is introduced. The proposed method converges more to real centers with small number of iterations compared to the original one. All the strengths can be verified with experimental results.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.4-4
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2021
하도 식생은 하천의 지형변화에 많은 영향을 준다. 식생밀도가 증가하면, 하안의 안정성이 증가하고 하안침식이 감소하며, 사주의 형상과 거동에 영향을 준다. 특히, 사주의 이동은 저수로의 변화에 영향을 주다. 따라서 본 연구에서는 식생하도에서 사주의 이동과 사행의 발달과정을 실내실험과 수치모의를 통하여 분석하였다. 하안의 안정성은 홍수터의 하도식생의 밀도에 영향을 받게 된다. 하안의 안정성을 변화시키기 위하여 실제 식생인 알팔파 밀도를 조절하여 성장시켰다. 초기에 하안침식이 발생하고, 하폭이 증가하였다. 시간이 증가하면서 상류에서 교호사주 발생하고, 하류로 이동하면서 선택적으로 하안이 침식하였다. 시간이 증가함에 따라, 하폭은 증가하고 사주의 이동속도는 감소하며 사주의 파장도 증가하였다. 홍수터 식생이 없는 조건에서는 하안침식이 빠르고 사행의 발달이 크지 않았다. 그러나 식생 밀도가 증가함에 따라, 하안에서 부분 침식이 발달하였다. 식생이 없는 조건에서는 곡률반경 대 하폭의 비인 무차원곡률반경과 하안침식속도에 영향을 주지 않지만, 식생의 밀도가 증가함에 따라, 무차원곡률반경과 하안침식속도가 증가하였다. 사주의 이동이 정지됨에 따라, 식생이 없는 조건에서는 사행의 만곡부에서 저수로의 폭이 크지만, 홍수터 식생이 있는 조건에서는 저수로의 폭이 일정하게 유지된 상태로 사행이 발달하였다. 이는 식생 식생이 없는 조건에서 유출되는 유사량은 불규칙하게 배출되었으며, 이는 하안침식과 사주의 이동에 의하여 영향을 받기 때문이다. 그러나 식생이 있는 하도에서 유사유출량은 감소하고 상대적으로 일정하게 배출되었다. 이는 저수로 폭이 일정하게 유지되고 사주의 발달도 크지 않아서 발달한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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