• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.318-318
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• 2022

이상 기후로 인한 집중호우, 폭우로 홍수 피해의 규모가 커지고 있다. 이러한 기후변동에 따른 불확실성 증가로 홍수 발생의 예측 및 대비가 어려운 실정이다. 이를 위해 홍수를 유발하는 전조 기후 패턴을 찾아낼 수 있다면 중장기 홍수 선행예측을 통한 대비가 가능하다. 본 연구에서는 인공지능 기법을 활용하여 홍수 발생 시의 기후패턴을 학습시키고 홍수 유발 기후패턴을 판별하는 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 바탕으로 국내 홍수 발생에 영향을 미치는 기후패턴을 사전에 감지하여 중장기 홍수 예측의 기초자료를 제시하였다. 본 연구에서 제시된 기법을 분석한 결과, 홍수 예측 선행시간을 확보하는데 활용이 가능함을 확인하였으며 향후 국제협력사업 등을 통해 저개발 국가의 홍수 재난 대응에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2007.08a
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• pp.127-131
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• 2007

본 논문에서 제안하고자 하는 IPTV 채널캐슁 서비스는 IPTV 서비스의 품질요소인 QoE(Quality of Experience)의 개선을 목적으로 하고 있다. IPTV 채널캐슁 방법은 IPTV 서비스가 실시간 방송 및 VOD(Video On Demand)등 다양한 패턴의 서비스를 선택하는 사용자의 채널요구 패턴을 반영한 인접채널(adjacent-channel)을 멀티캐스트하면, 사용자의 채널전환요구시 제어메시지 전송 및 스위칭에 소요되는 대기시간을 줄여 사용자의 채널전환지연시간을 개선할 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 LRFU(Least Recently Frequently Used) 알고리즘에 기반한 MCA(Multicast Channel Agent)을 제안하며, MCA을 구성모듈에 대한 설명을 기술한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.1160-1162
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• 2017

자연광은 시시각각 변화하며 광 특성의 변화는 계절별 시간별 일주기리듬을 갖는다. 이러한 자연광의 리듬은 인간의 감성 또는 수면-각성 패턴과 같은 생체리듬에 영향을 미친다. 인간의 생체리듬은 멜라토닌에 의해 조절되며 특히, 수면-각성주기를 일정한 수면패턴으로 유지하게 한다. 이에 본 논문에서는 자연광의 하루 주기변화에 따라 조명의 단파장 영역 중 446nm~477nm의 비율을 제어하여 심부 체온의 변화를 통해 수면패턴을 분석한다. 분석결과, 자연광의 일몰시간과 유사한 시점에서 446nm~477nm의 비율을 최소로 제어 하였을 때 수면에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.71.1-75
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• 1998

NOD 데이터는 VOD 데이터에 비해서 life cycle이 짧다. 그리고 사용자의 접근성이 높으며, 접근패턴도 시간에 따라 달라질 수 있다. VOD 데이터와 같이 NOD 뉴스기사의 경우 특정 기사들에 집중적으로 접근된다. 그리고 이러한 인기 있는 기사들은 시간대에 따라 변할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 인기도의 변화를 예측하기 위해서 시계열분석방법중의 하나인 지수평활법(exponenital smoothing method)을 사용한다. 시간대별 타임윈도우로 나누고 이전의 윈도우들의 접근패턴을 분석하여 다음 접근을 예측한다. 그리고 이 예측값을 이용해서 캐시정책을 새운다. 즉 예측값이 높은 기사순으로 캐시에 배치하는 것이다. 실시간 멀티미디어데이터의 경우 데이터의 방대함으로 연산의 오버헤드가 크다. 따라서 정적인 캐싱전략을 사용하는데, 하나의 윈도우동안 재배치하는 한번으로 한다는 것이다. 전통적인 block 단위 캐싱은 멀티미디어데이터에 적합하지 않다. 따라서 기사단위의 캐시구조를 제안한다. 사용자는 기사단위로 요청을 하기 때문에 재사용을 위해서는 기사단위로 캐시되야 한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1615-1624
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• 1997

In this paper, we propose and analyze various repair methods for a disk subsystem using mirroring. We also study the effects of the repair process that is invoked on disk faults on the mean response time of user disk requests. Finally, we analyze the effects of two different access patterns (uniform and non-uniform) on the repair process and performance. According to the results, average response times for non-uniform access pattern compared with uniform access pattern become shorter as the system load increases. Our simulation results show that the proposed repair algorithm with a short delay gives a better performance than the previous algorithms.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.287-290
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• 1997

신경회로망은 높은 정확도의 학습 결과를 제시하는 장점을 가지고 있어서 패턴 인식을 포함한 여러 분야에서 널리 사용되어지고 있다. 그러나 신경회로망의 설계에 있어 최적의 뉴런과 층의 개수, 그리고 그 연결 등의 기하학적 해답을 제시하기가 어렵고, 서은이 우수하다고 알려진 역전파 학습 알고리즘도 오차가 없는 완벽한 학습 결과를 제시하지 못하며, 상당히 많은 학습 시간이 걸린다는 단점들을 가지고 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위해 선형 신경회로망을 합성하는 새로운 방법을 제안하는데, 이진 함수 최소화(binary function minimization)과정을 거친 minimal-sum-of-product(MSP)를 통해서 이진 클래스 패턴(binary class pattem)을 표현 함으로써 오차가 없는 학습 결과를 얻을 수 있으며, 학습에 필요한 패턴과 학습에 걸리는 시간도 대폭 줄일수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 선형 신경회로망을 합성하는 방법을 제안하며, 여러 가지 예제를 통해 제안한 방법의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.786-787
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• 2015

현재 진공인터럽터에서 사용되는 아크제어 방식은 크게 횡자계 방식과 축자계 방식이 있다. 본 연구에서는 횡자계 방식 중 나선형 타입 접점 구조에서의 아크 거동 패턴을 분석한다. 일반적인 아크 거동 해석을 위해서는 연속체적 접근을 통해 주요 캐리어에 대한 연속방정식, 운동방정식, 열방정식 등을 결합하여 아크의 거동 패턴을 분석해야 한다. 또한 매 시간 별로 아크의 움직임에 따른 격자 재설정 및 해석 등 시간적 소요가 심하다. 이러한 문제를 해결하면서 아크의 거동 패턴을 효율적으로 모사할 수 있는 기법을 강구하기 위해 여러 가정과 기존의 아크 모델들을 활용하여 독자적인 아크 거동 시뮬레이터를 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.571-573
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• 2001

본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05a
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• pp.285-288
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• 2003

기존의 침입탐지 시스템은 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 하고, 그 규칙과 완전히 매칭되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis ; 이하 PCA)과 시간지연신경망(Time Delay Neural Network ; 이하 TDNN)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 패킷은 PCA를 이용하여 주성분을 결정하고 패킷이미지패턴으로 만든다. 이 연속된 패킷이미지패턴을 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.177-180
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• 2000

기존의 제한적 단어 인식과는 달리 무제한 단어 음성인식에 있어서는 방대한 용량의 단어 모델을 참조로 인식이 이루어지게 되어, 참조모델과 입력패턴과의 비교를 위한 탐색시간이 너무 길어지게 된다. 본 논문에서 제한하는 방법은 무제한 단어 음성인식 시스템을 구축하기 위해 선행되어야 하는 모음열 사전을 구축하는 것이다. 음성인식시 입력패턴과 참조모델에 속한 모든 단어와의 비교를 수행하지 않고, 입력패턴의 모음열을 인식한 후, 인식된 모음열 단어들만을 참조모델에서 인식 후보로 두어 인식을 수행하게 하여 시간적인 측면에서의 효율성을 기하는 것이다. 결과적으로 본 연구 방법은 무제한 단어 음성인식에서의 실시간 처리라는 점에 주 목적을 두었다.