Internet의 확대와 망의 진화에 따라 현 통신 방식은 기존 회선 교환 방식에서 패킷 교환 방식으로 진화를 한다. NGN(Next Generation Network)이란 정확하게 정의를 내리기는 어렵지만, 개념적으로는 현존하는 모든 서비스(Voice, Data, Video 등)들과 미래에 나타날 멀티 서비스를 통합하여 수용할 수 있는 패킷 기반의 통신망을 의미한다. 이러한 개념은 망의 통합을 목적으로 하는 BcN(Broadband Convergence Network, 이하 BcN)로 진화하고 있다. 하지만, 진정한 의미의 BcN은 Legacy 회선 교환 방식(include Wireless Network)과 패킷 교환 방식의 모든 망 사용자에게 동일한 서비스를 제공하는 것이며, 이것은 Convergence Service라는 개념으로 정리를 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 접근을 Next Generation Convergence Service(이하 NGcS)로 정의를 한다. 논문에서는 NGcS 구축을 위해 지능망 서비스와 연계하여 접근을 할 것이며, INAP(Intelligent Network Application Protocol), WIN(Wireless Intelligent Network) 및 CAP(CAMEL Application Part) 등의 제어방식에 근거한다. 이러한 방식들에 대한 연동에 대해 논하며, NGcS 구축을 위한 Service Switching Function 설계 방법과 서비스를 트리거(Trigger)하기 위한 방법에 대해 논한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.134-136
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2000
진화 알고리즘은 자원 관리, 스케줄링, 퍼지 논리 재어기의 설계 등의 다양한 문제들에 적용되는, 일반적이고 효율적인 최적화 방법이다. 그러나 이러한 진화 알고리즘의 문제점은 탐색해야할 변수의 증가에 따라 차원의 증가로 인하여 탐색공간이 기하급수적으로 늘어난다는 것이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 Potter와 Dejong은 개개의 종족을 독립적으로 진화시킴으로써 탐색공간을 대폭 줄인, 협력 공진화 알고리즘을 제안하였다. 그러나 이것 또한 변수 의존성이 강한 문제들에 대해서는 비효율적인 탐색을 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 종족의 분할과 병합을 이용한 효율적인 공진화 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 없는 경우에는 종족의 분할을 통하여 탐색공간의 축소의 이점을 얻고, 최적화 하려는 변수들이 서로 의존성이 있는 경우에는 종족의 병합을 통하여 전역탐색을 하도록 한다. 제안하는 알고리즘을 상품재고 제어 문제(ICP)로 실험하여 현존하는 어떤 공진화 알고리즘보다도 효율적인 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.31-34
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2018
최근 유무선 트래픽의 지속적인 증가에 대응하기 위해선 가입자 네트워크의 양적 확충은 물론, 새로운 인터넷 기술을 개발하고 그 구조를 재설계하는 등의 투자가 이루어지고 있다. 특히 차세대 미디어 서비스 등의 인터넷 수요 및 대역폭에 대한 요구가 증가로 인하여 가입자 망 진화의 필요성이 계속해서 이야기되고 있다. 정부에서는 10기가 인터넷 상용화를 목표로 '10기가 인터넷 상용화 촉진 선도 시범 사업'을 추진하고 있으며, KT와 SK브로드밴드 등 주요 통신사에서도 10Gbps 인터넷 상용화를 추진하고 있다. 이에 케이블 사업자도 인터넷 경쟁력 확보를 위해 HFC망 진화 방안에 대한 연구가 필요하다. 우선 상하향 10Gbps 전송이 가능한 DOCSIS 3.1 도입을 위해 망 장비 교체나 업그레이드 없이 주파수 확보가 이루어 져야 하며, 상향 전송 속도 확대를 위해 북미에서 표준화 진행중인 FDX(Full-Duplex) DOCSIS 도입을 위해 망 구조를 개선해야 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.475-478
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2005
본 논문에서는 자기구성 퍼지다항식 뉴럴 네트워크(SOFPNN)를 구성하고 있는 퍼지 다항식뉴론(FPM)의 구조와 파라미터를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화시킨 새로운 개념의 진화론적 최적 고급 자기구성 퍼지 다항식 뉴릴 네트워크를 소개한다. 기존의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크에서 모델을 설계할 때에는 설계자의 주관적인 특징과 시행착오에 의해서 모델을 구축하였다. 이러한 설계자의 경험을 배제하고 객관적이고 효율적인 모델을 구축하기 위해서 본 논문에서는 FPH의 파라미터들을 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 동조하였다. 즉, 모델을 구축하는데 기본이 되는 FPN의 각각의 파라미터들-입력변수의 수, 다항식 차수, 입력변수, 멤버쉽 함수의 수, 그리고 멤버쉽 함수의 정점-을 동조함으로써 기존의 모델에 비해서 구조적으로 그리고 파라미터적으로 최적화된 네트워크를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 주어진 데이터의 특성을 모델 구축에 반영하고자 멤버쉽 함수의 정점 역시 유전자 알고리즘으로 동조하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 확인한 결과 기존의 퍼지모델 및 신경망 모델에 비해서 아주 우수한 근사화 능력과 일반화 능력을 가짐을 알 수 있다.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2009.02a
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pp.57-87
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2009
본 연구는 조선산업을 선도하고 있는 우리나라 D조선사와 S 조선사의 CAD system 부문에 있어 사용자 혁신 내용과 과정, 그리고 사용자 혁신이 기업의 경쟁 우위에 미치는 영향을 분석하고 complex product system에서의 사용자 혁신의 함의점과 CAD platform 자체의 진화에 따른 사용자 혁신의 한계를 조망한다. 사례 연구를 통해 본 연구가 발견한 결과는 다음과 같다. 1) 조선기업의 설계 및 제조 practice 및 관련 IT system 의 다양성과 특이성으로 인해 CAD system vendor 보다는 CAD system user 에 의한 application module 혁신이 cost와 benefit 차원에서 더 경제적이며, 2) 조선업체는 application module 혁신을 위해 사용자 need를 알고 있는 설계자와 CAD system 을 이해하고 있는 system 기술자로 구성된 팀 혹은 CoP를 통해 자체 개발하고 있고, 일부는 제3자 CAD application 업체에 위탁개발하기도 하며, 3) 조선과 같이 매우 복잡한 부품과 설계 및 제조 프로세스로 구성된 complex product system에서의 사용자 혁신은 자신의 암묵적인 노하우를 외부로 노출하지 않는 동시에 자사의 설계에서부터 제조, 구매, engineering, 그리고 경영 프로세스에 이르기까지 하나의 통합된 system 을 가능하게 함으로써 일정의 단축과 오작의 감소로 인한 품질과 원가경쟁력에 큰 기여를 하는 것으로 나타났으나, 4) 사용자 혁신이 일어나고 있는 CAD platform 자체가 대부분 외국계 전문업체 vendor 에 의해 지배되고 있고, CAD 기술의 진화(Solid 3D 등)로 인해 platform 자체가 변화함에 따라 그 위에서 진행되고 있는 application module 의 sustainability 가 위협받고 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 정부의 기술혁신 지원 정책과 기업의 혁신 전략에 대한 시사점을 제안하고 있다.
배전 변전소 무인화는 변전소 자동화 기술을 기반으로 하기 때문에 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 변전소내의 각 설비들이 원격감시제어, 자율제어 그리고 사고를 사전에 방지하거나 인지하기 위한 설비진단을 지원할 수 있는 디지털 지능형 전력설비(IED)로 진화돼야 한다. 따라서 본 연구에서는 변전소내의 각 설비 IED드로부터 제공되는 데이터 정보로부터 무인화 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 지원하는 무인화 변전소 운전지원 지능형 솔루션을 설계하고, 디지털 수배전반의 지능형 제어모듈의 추배전 변전소 무인화는 변전소 자동화 기술을 기반으로 하기 때문에 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 변전소내의 각 설비들이 원격감시제어, 자율제어 그리고 사고를 사전에 방지하거나 인지하기 위한 설비진단을 지원할 수 있는 디지털 지능형 전력설비(IED)로 진화돼야 한다. 따라서 본 연구에서는 변전소내의 각 설비 IED드로부터 제공되는 데이터 정보로부터 무인화 변전소 운영의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있도록 지원하는 무인화 변전소 운전지원 지능형 솔루션을 설계하고, 디지털 수배전반의 지능형 제어모듈의 추론 메카니즘, 상위 감시 제어 시스템과의 자유로운 데이터 교환을 위한 통신기법을 설계한다. 론 메카니즘, 상위 감시 제어 시스템과의 자유로운 데이터 교환을 위한 통신기법을 설계한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.643-646
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2002
This paper proposes an evolutionary computation approach for automated design of mechanical structures especially in its early stage of design phases. Due to the known characteristics of the stage, the approach basically involves a synthetic design method with the composition of building blocks representing the elements of mechanical objects. In order for the building blocks to be more suitable for representation and evolution of mechanical structures, Elementary Cell Blocks (ECBs) are introduced as new building blocks. A new Darwinian evolution process for the new building blocks is also necessarily involved in the approach. We have demonstrated the implementation of the approach with the design of multi-step gear systems.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.325-327
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2003
망 자원의 효율적인 사용, 관리 및 기존의 망을 흡수 통합하기 위해서 차세대통합네트워크(NGcN), ALLIP 망으로 망 진화가 이루어지고 있으며, 이에 따라 동기식 CDMA2000 과 비동기식 WCDMA의 이동 통신망도 통합 및 연동에 대한 연구가 진행되고 있다. 그리고, 망 개방화에 대한 분위기도 고조되는 상황에서 CDMA2000, WCDMA등과 같은 서로 다른 무선 액세스 망에서 동일한 게이트웨이를 통하여 무선인터넷 서비스를 제공하려는 움직임도 있다. 본 논문에서는 망 진화에 따른 망통합 및 연동과 망 개방에 따른 COMA200 과 WCDMA 의 서로 다른 무선인터넷 액세스를 동시에 지원하기 위한 시스템인 AMiDAS(Advanced Mobile internet Data Access System)에 대해서 소개하고, AMiDAS 내의 CDMA2000 과 WCDMA 를 수용하기 위해서 설계 및 개발된 MNAB(Mobile Network Access Board)에 대해서 기술한다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.05a
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pp.35-38
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2000
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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