• The Magazine of the IEIE
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• v.22 no.11
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• pp.60-70
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• 1995

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.147-149
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• 2008

본 논문에서는 실제 센서네트워크 적용시 발생하는 다양한 간섭 문제를 완화할 수 있는 전송파워제어 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 SINR 기반의 이론적 모델과 폐루프 제어방식을 이용하여 간섭 영향에 대하여 전송파워를 능동적으로 조절한다. 따라서 다양한 간섭의 영향 아래에서도 높은 전송률을 유지하면서, 동시에 에너지 소모를 크게 줄이도록 한다. 제안된 알고리즘은 실재 실험을 통하여 검증되었으며, 기존의 알고리즘에 비해서 높은 전송율과 에너지 효율을 보이고 있다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.4
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• pp.204-212
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• 2001

본 논문에서는 조합논리회로의 테스트 컴팩션을 위한 두 가지 효율적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 각각 동적인 컴팩션 기법과 정적인 컴팩션 기법을 사용하고 있으며, 실험을 위해 기존의 ATPG시스템인 ATALANTA에 통합 구현하였다. ISCAS85와 ISCAS89(완전스캔 버전) 벤치마크 회로에 대한 실험에서 본 시스템은 기존에 발표된 다른 컴팩션 알고리즘에 비하여 보다 작은 테스트 집합을 보다 빠르게 생성하였으며, 실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘들의 유효성을 입증할 수가 있었다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.23-39
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• 1992

본 논문에서는 기존의 정적인 스케쥴링 모델 즉, 그래프 이론, 정수 프로그래밍 그리고 휴리스틱 모델에 근거한 알고리즘들의 사례를 소개하고 분석하였으며 정적인 스케쥴링 알고리즘의 단점을 보완할 수 있고 고장허용구조를 지원할 수 있는 FAME 알고리즘을 제시하였다. FAME은 정적인 휴리스틱 알고리즘과 동적인 스케쥴링 알고리즘으로 구성되며 부하균형과 기억공간 크기 그리고 최소 통신비용 조건을 만족하고 태스크간 간섭비용을 도입함으로써 태스크간 통신 비용에 의해 나타날 수 있는 태스크들의 동시성 수행 정도의 감소를 방지할 수 있도록 하였다. 또한 기억공간 크기와 간섭비용의 조합은 테스크들이 일부 프로세서에만 할당되는 현상을 방지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1197-1200
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• 2002

본 논문에서는 GFR이 요구하는 최소 전송률 보장과 높은 공평성을 제공하기 위하여 퍼지 이론을 이용한 버퍼관리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 태깅정보, 전체 버퍼의 점유량, VC의 부하 정도로 구성된 세 개의 파라미터를 이용하여 패킷 폐기를 결정한다. 시뮬레이션 결과 MCR의 크기가 커질수록 제안된 알고리즘의 수율과 공평성이 우수하였으며. 스위치에서 버퍼의 크기 변화에서도 Double-EPD나 DFRA는 비슷한 성능을 보였고, 제안된 알고리즘은 좋은 수율과 공평성을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.227-230
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• 2011

본 논문에서는 유한한 자원인 네트워크를 보다 많은 이용자가 원활하게 사용하기 위해 고안된 전송 부하 분산 알고리즘인 Round Robin, Weighted Round Robin과 전송 부하 분산 알고리즘이 존재 하지 않는 네트워크를 Petri-net 이론을 기반으로 한 시뮬레이터(CPN-Tools)를 통해 실험 결과를 비교 분석하여 알고리즘의 필요성과 전송 부하 분산 알고리즘의 특징과 장단점을 실험을 통하여 보였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.1
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• pp.389-399
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• 2021

The research background of this paper is because the u-convergence information system applying flow theory lacks the measurement of tourist satisfaction. The purpose and research method of this study are as follows. The first is the suggestion of flow relation information display format algorithm. Second, by combining this algorithm and flow theory, a pattern algorithm was created according to the content information quality and the personality type of tourists. The expected effect of this study is to derive the success factors of the u-convergence information system by generating a pattern algorithm according to the flow relationship information display format and the tourist's personality type. The limitations of this paper are limited to one area, and objectivity is poor due to the lack of data and small area. In the future, it is necessary to evaluate the effectiveness through analysis after applying the method presented to other tourist destinations. Future tasks will need to be supplemented with data from expert groups and objectivity in various regions.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.7
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• pp.95-111
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• 2021

Despite the innovation of AI and Big Data, theoretical research bout the effect of AI and Big Data on market competition is still in early stages; therefore, this paper analyzes the effect of AI, Big Data, and data sharing on an entry firm by using game theory. In detail, the firms' business environments are divided into internal and external ones. Then, AI algorithms are divided into algorithms for (1) customer marketing, (2) cost reduction without automation, and (3) cost reduction with automation. Big Data is also divided into external and internal data. this study shows that the sharing of external data does not affect the incumbent firm's algorithms for consumer marketing while lessening the entry firm's entry barrier. Improving the incumbent firm's algorithms for cost reduction (with and without automation) and external data can be an entry barrier for the entry firm. These findings can be helpful (1) to analyze the effect of AI, Big Data, and data sharing on market structure, market competition, and firm behaviors and (2) to design policy for AI and Big Data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.311-321
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• 2000

본 논문에서는 정신분석과 두 종류의 정서이론, 인공지능과 신경회로망 그리고 퍼지 페트리 네트 등을 사용하여 사람의 인지과정을 모방한 인지모형시스템을 개발하였다. 먼저 프로이트의 정신분석을 사용하여 정신의 구조를 그래프로 표현한 후 이것을 '마음의 지도'라 명명하였다. 인지모형시스템을 구현하기 위한 첫 번째 작업으로 동적인 추론을 할 수 있는 지능 모델인 KNBN(Kohonen Network based Belief Network)을 제안하였다. KNBN으로 표현한 마음의 약도 내에서 연결강도 값으로 사용할 상대적 데이터를 만들기 위한 근거로서는 '정서'를 사용하였는데, 플라칙의 진화론에 근거한 정서이론과 오토니의 인지적 정서이론을 결합하여 데이터로 만든후 이 수치를 연결강도로 사용하였다. 이 두 개의 정서이론을 결합하는 알고리즘을 만들기 위해 페트리네트를 변형한 퍼지 페트리네트를 제안하였다. 또한 오토니가 주장하는 정서의 인지구조를 사람들이 그대로 이해하는지 여부를 알기 위해 대학생 100명을 대상으로 설문지를 사용해 정서의 인지구조에 대해 조사하였고 그 결과 값에 근거하여 두 개의 정서이론 결합 알고리즘을 만들었다. 이것으로 정서 발화에 대한 상대적인 수치가 산출되었고, 이것을 KNBN으로 표현한 마음의 약도에 결합하기 위해 0과 1사이의 수치로 정규화 하였다. 이렇게 정규화된 데이터를 이용해 인지 모형 시스템을 개발하였다.