• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.191-196
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• 2004

이 논문에서는 버스시스템의 성능 평가를 위한 순환시간의 계측방법이 제안 되었다. 센서와 엑튜에이터가 주를 이루는 생산시스템에서 순환시간은 버스시스뎀의 성능평가의 중요한 파라미터이다. 순환시간을 계측하기 위하여 제안된 방법은 간단한 알고리즘의 구성에 기반을 두었으나 주변기기나 PLC의 내부에 존재하는 지연요소들을 고려 해야만 한다. 계측결과의 개선을 기하기 위해 시험방법은 최적, 최저의 경우로 나누어 이에 대응되는 파라미터를 구성하여 값을 설정한다. 수학적인 모델을 기반으로 필드버스 시스템의 순환시간에 대한 계측을 통해 제안된 방법이 효율적임을 입증하였다. 그 결과로서 제안된 방법의 간편성과 편리함으로 인해 순환시간의 측정에 요구되는 엔지니어링 비용과 시간을 절감할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 단일형태의 버퍼 구조로 물리적인 단일 큐의 시퀀서 갖고 논리적으로 다중 큐의 형태로 구성된 ATM스위치를 제안한다. 제안된 스위치는 순환적 순위 알고리즘이 적용되도록 하드웨어로 구현된 ATM 셀의 출력 포트에 따라 ATM 셀이 정렬되도록 프로시져를 수행시킨다. 이 구조는 물리적으로 단일 버퍼를 갖지만 논리적으로는 순환적으로 순위를 결정하여 출력포트에서의 상충을 최대한 억제하도록 설계된 다중 큐의 기능을 하고 있다. 향후 이러한 형태의 구조는 다양한 구조의 라우팅을 위한 스위치로 응용되고, 시스템 구성의 확장성에 있어서도 큰 장점을 지니고 있어, 전송 효율적인 면에서도 훌륭한 구조로 평가된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.826-832
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• 2007

고속 통신 시스템의 채널 등화에 순환 신경망이 자주 이용되고 있다. 기존의 등화방법은 대부분 시불변 채널을 주로 다루었다. 그러나 이동통신과 같은 현대의 통신환경은 페이딩으로 인하여 시변특성을 갖는다. 본 논문에서는 비선형 시변 시스템에 적용하여 성능이 우수한 결정 피드백 순환신경망을 채널등화기로 이용하며, 또한 채널 등화에 빠른 수렴속도와 우수한 추적성능을 지니는 확장된 칼만필터와 시그마 포인트 칼만필터를 이용한 두 종류의 훈련 알고리즘을 제안한다. 확장된 칼만필터를 이용한 경우 비선형 시스템의 1차 선형화 과정에서 커다란 오차를 유발할 수도 있으며, 이에 대한 대안으로 시그마 포인트 칼만필터를 이용하여 이러한 문제점을 극복할 수 있다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.457-465
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• 2001

■ 필요성 1. 교통 혼잡으로 인한 물류비 상승으로 국가 경쟁력 약화 2. 기존 최단경로 알고리즘(Dijkstra, Floyd-Warshall 등)의 한계 3. 대규모 네트워크(NP-hard문제)→정보 사용자가 제시하는 시간 내에 정보를 제공 필요 4. 교통 제약(회전금지, U턴, U턴 금지, P-턴) → 실제 교통 상황과 순환 노드 고려가 필요 ■목적 1. 교통제약을 포함한 대규모 교통네트워크에서 실시간 교통정보를 바탕으로 제한된 시간 내에 차별화 된 다수 최적경로 산출 함 2. 유전자알고리즘(GA)을 적용한 동적경로안내시스템 개발(중략)

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.468-475
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• 1999

기존의 정규문법 학습에 사용된 이차순환신경망의 학습 알고리즘은 최대 epoch 설정에서 좀더 분석적이지 못하여 학습이 실패한 경우 학습비용의 낭비가 발생하고 학습효율이 낮아진다. 이 논문에서는 학습알고리즘의 미비점을 학습과정에서 발생될 수 있는 상황을 통해 분석하여 적절한 최대 epoch를 정함으로써 학습효율을 향상시키고자 한다. 그러기 위해 정규문법의 학습과정에서 소요되는 계산시간과 최대 epoch의 학습비용함수를 이론적으로 표현하고 이에 따라서 최대 epoch가 400-500일때 최소 비용을 갖게 됨을 보이고 이것을 실험을 통해 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권2호
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• pp.83-90
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• 2004

본 논문에서는 순환적인 검색공간과 장애물이 존재하는 검색공간에서 객체들을 클러스터링할 때 고려해야하는 CCD(Clustering with Circular Distance) 문제와 COD(Clustering with Obstructed Distance) 문제를 연구하였다. 그리고 다차원 검색공간에서 삽입이나 삭제가 빈번히 발생하는 객체들을 효율적으로 클러스터링하기 위한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 제안한 클러스터링 알고리즘에는 CCD 및 COD 문제를 해결하기 위한 거리 함수가 정의된다. 그리고 최소의 연산 시간으로 높은 공간 국부성을 갖는 클러스터들을 생성하기 위한 클러스터링 방법이 포함된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.59-60
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• 2015

본 논문에서는 직류송전 적용을 위해 전력계통과 연계된 모듈형 멀터레벨 컨버터(Modular Multi-level Converter)의 유 무효 전력제어에 대해 시뮬레이션 모델을 개발하고 그 특성을 분석하였다. 분석에 고려한 모듈형 멀티레벨 컨버터는 한 암당 12개의 서브모듈로 구성되어 있고 모듈레이션은 NLC (Nearest Level Control) 방식을 사용한다. 또한 DC 커패시터의 밸런싱은 버블소팅 방식을 적용하였고 순환전류를 억제하는 알고리즘을 고려하였다. 시뮬레이션을 통해 분석한 유 무효전류제어를 실험적으로 검증하기 위해 10kVA DC 1000V 하드웨어 축소모형을 제작하고 실험을 실시하였다. 실험결과는 시뮬레이션 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 향후에는 교류전압 불평형 보상과 순환전류 제어, 컨버터 보호에 대한 다양한 알고리즘을 도출할 예정이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제19권39호
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• pp.193-204
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• 1996

본 연구는 FMC(Flexible Manufacturing Cell)에 있어 상호 간섭이 없는 부품의 흐름을 제어하기 위한 교착제거방법(Deadlock Avoidance Method)에 대한 제안으로서, 이 방법이 주요한 장점은 첫째, FMC의 환경을 쉽게 적용시킬 수 있고 둘째, 공정상의 부품에 대한 dispatching 모듈이 협력하도록 설계되어 있다는 것이다. 교착제거방법은 두 개의 모듈로 구성되어 있는데 이는 순환발견알고리즘(A Cycle Detection Algorithm)과 원료주문 정책으로서, 특이할 만한 사항은 순환발견알고리즘을 채용하더라도 원료주문정책이 잘못될 수 있기 때문에 교착제거방법에 있어서 원료주문정책은 매우 중요하다는 것이다. 이를 위하여 교착전의 N-step 교착을 제거하고, 발견할 수 있는 교착제거방법과 N-step의 사전주무정책을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2021

양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.