Ki, Woo-Seo;Kim, Jeong-Seop;Lee, Hyung-Ok;Oh, Jae-Chul
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.36
no.3
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pp.158-170
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2009
In this paper, we propose the new torus network which has the hypercube Q3 as the basic module. The proposed Hyper-torus has the degree 4, and is the network which has the scalability, and the fine diameter. If we compare the class of the torus in the viewpoint of network cost, the hyper-torus with $1.4{\sqrt{N}}$+ 16 is proved to be approximately 65% than the torus with $4{\sqrt{N}}$ and 50% than the honeycomb with $2.45{\sqrt{N}}$. This result means that hyper-torus is better for the class of the existing mesh in the viewpoint of network cost.
The Purpose of this study is to present a new Trip Generation Model using Backpropagation Neural Networks. For this purpose, it is compared the performance between existing linear/nonlinear Regression models and a new TriP Generation model using Neural Networks. The study was performed according to the below. First, it is analyzed the limits of conventional Regression models, next Proved the superiority of Neural Networks model in theoretical and empirical aspects, and lastly Presented a new approach of Trip Generation methodology. The results show that Backpropagation Neural Networks model is predominant in estimation and Prediction comparable to Regression analysis. Such results mean the possibility of Neural Networks\` application in Trip Generation modeling. Specially under the circumstances of the chancing transportation situations and unstable transportation on vironments, its application in transportation fields will be extended.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.287-287
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2020
2016년말 우리나라의 지하수 관측망은 국가지하수관측망, 지역지하수관측망, 수질전용측정망, 해수침투 관측망 등 다양한 목적하에 약 5,790개가 운영되고 있으며, 평균적으로 약 10년 정도의 관측 기간을 보유하고 있다. 이들 중에서 일 1회 이상 자동관측이 이루어지는 679개를 대상으로 지하수위 시계열자료의 특성을 분석하였다. ARIMA 분석 결과, AR(p) 모델은 전체의 56.8%인 386개, MA(q) 모델은 90.7%인 616개, Integration(d) 모델은 96.5%인 655개로 나타났다. AR(p) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 AR(1), AR(2), AR(3) 등의 순이며, MA(q) 모델중 가장 많은 경우를 보인 것은 MA(2), MA(1), MA(3) 등의 순이며, Integration(d) 모델은 I(1), I(2)의 순으로 나타났다. AR(1) 모델이 가장 많은 것은 강우에 대한 지하수위의 교차상관의 lag time이 1 ~ 2일인 경우가 가장 많으므로 이전 시점의 지하수위에 의하여 현재 지하수위가 결정된다는 점을 의미한다. Integration이 많이 나타난 이유는 주기적 또는 지속적인 변동성이 지하수위에 나타나고 있음을 보여준다. 지하수위의 시계열 특성의 분류 및 그 원인을 평가하여 각 관측소별 지하수위 변동성을 정의함으로써 추후 지하수위 시계열자료의 분석 목적에 부합하는 자료 선별에 기여하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.34-34
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2020
도시유역의 배수관망은 강우로 인하여 발생되는 유역내의 유출수를 최대한 빨리 배수하도록 설계되어져 왔다. 하지만 최근 연구결과에 의하면 도시의 모든 지역의 배수관망이 유입수를 빨리 배수할 수 있는 형태로 구성되지 않는 것을 보여준다. 즉 유역에는 다양한 형태의 배수망이 존재하며, 이러한 배수망 구성으로 인하여 수문반응들이 변할 수 있다는 것을 의미한다. 금회 연구에서는 이러한 현상들을 분석하기 위하여 Gibbs 모형의 β값을 이용하여 161,700가지의 다양한 배수망을 상류, 중류, 하류 적용하여 배수망 구성에 따른 수문반응을 검토하였다. 배수관망을 구성하는 β값의 범위를 작게 하였을 경우 유역의 크기에 상관 없이 첨두홍수량 차이는 아주 미미한 것으로 분석되었다. 하지만 실제 유역의 β값 구성을 참조하여 분석한 경우에는 상류에서 하류로 갈수록 높은 β값을 가지는 경우 그 반대의 경우에 비하여 11% 첨두홍수량을 저감할 수 있는 것으로 분석되었다. 즉 실제 도시유역의 배수관망 구성을 변화시킬 경우 첨두홍수량의 저감을 기대할 수 있는 것으로 판단된다. 또한 금회 연구는 아직 실제 유역에 대한 적용을 하기 전의 상태로 금회 분석한 결과가 실제유역에서의 반응을 대표할 수는 없지만, 유역의 특성을 나타내는 폭함수를 이용한 결과로서 실제 유역적용시 첨두홍수량 저감에 대한 효과가 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.98-106
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2013
The duty-cycle synchronization among mobile sensor nodes with energy-harvesting is very important. The nodes should keep their duty-cycle same to others as much as possible because they have to cooperate each other and to consume energy efficiently. The distribution of node position in network affects not only node connectivity but also the active time of synchronized nodes, and it relates to network life-time finally. In this paper, we introduce a network topology change algorithm (TCA) for energy-harvesting mobile sensor networks based on self-synchronized duty-cycling. The algorithm tries to change a network topology into a balanced topology where the mobile sensor nodes are unified according to the density of the number of nodes. For TCA, both fluid flow algorithm and flock dispersion algorithm are proposed and they are evaluated through the simulation in agent based modeling language. TCA is applied to the energy-harvesting mobile sensor networks to improve the synchronization of duty-cycle and to reduce the variation of energy consumption among nodes.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.2
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pp.401-408
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1997
Human gets almist all of his knoweledge from the recognition and the accumulation of input patterns,image or sound,the he gets theough his eyes and through his ears.Among these means,his chracter recognition,an ability that allows him to recognize characters and understand their meanings through visual information, is now applied to a pattern recognition system using neural network in computer. Recurrent neural network is one of those models that reuse the output value in neural network learning.Recently many studies try to apply this recurrent neural network to the classification of static patterns like off-line handwritten characters. But most of their efforts are not so drrdtive until now.This stusy suggests a new type of recurrent neural network for an deedctive classification of the static patterns such as off-line handwritten chracters.Using the new J-E(Jordan-Elman)neural network model that enlarges and combines Jordan Model and Elman Model,this new type is better than those of before in recobnizing the static patterms such as figures and handwritten-characters.
Notwithstanding the big potential benefits from interorganizational information systems (IOS), not very many companies have realized these benefits. In an attempt to explain this phenomenon, this study proposes a new construct of IOS asymmetry which refers to the asymmetry in information transparency between supply chain (SC) partners. When there is IOS asymmetry in SC relationships, IOS may not facilitate seamless information exchange among SC partners. Instead, IOS asymmetry may result in SC inefficiencies due to a lack of information sharing. The objective of this study is to empirically investigate whether IOS asymmetry exists in practice and whether it influences SC performance negatively. The data was collected from 130 matched pairs of upstream SC partners in manufacturing industries. The results show that IOS asymmetry indeed decreases overall SC performance. Also, the relationship between IOS asymmetry and SC performance is strengthened under the conditions of high environmental uncertainty.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.16
no.3
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pp.157-168
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2014
From a complex systems perspective, ecohydrological systems in forests may be characterized with (1) large networks of components which give rise to complex collective behaviors, (2) sophisticated information processing, and (3) adaptation through self-organization and learning processes. In order to demonstrate such characteristics, we applied the recently proposed 'process networks' approach to a temperate deciduous forest in Gwangneung National Arboretum in Korea. The process network analysis clearly delineated the forest ecohydrological systems as the hierarchical networks of information flows and feedback loops with various time scales among different variables. Several subsystems were identified such as synoptic subsystem (SS), atmospheric boundary layer subsystem (ABLS), biophysical subsystem (BPS), and biophysicochemical subsystem (BPCS). These subsystems were assembled/disassembled through the couplings/decouplings of feedback loops to form/deform newly aggregated subsystems (e.g., regional subsystem) - an evidence for self-organizing processes of a complex system. Our results imply that, despite natural and human disturbances, ecosystems grow and develop through self-organization while maintaining dynamic equilibrium, thereby continuously adapting to environmental changes. Ecosystem integrity is preserved when the system's self-organizing processes are preserved, something that happens naturally if we maintain the context for self-organization. From this perspective, the process networks approach makes sense.
의미적 지식기반인 온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서, 인간과 컴퓨터의 의사소통 또는 지식의 표현과 저장, 활용 및 재사용을 위해 이용된다. 그러나 온톨로지를 구축하는 대부분의 방법은 체계적이거나 자동적이지 못하다. 도메인 전문가에 의존하는 전통적인 온톨로지 구축 방법은 시간과 비용이 많이 소요된다. 온톨로지 구축 툴은 많이 있지만 아직 인간의 노력을 필요로 한다. 또한 변화하는 도메인 지식을 온톨로지에 신속하게 반영하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 이러한 한계를 해결하기 위해, 도메인 전문가의 지식이나 경험을 최소화하면서 자동적으로 도메인 지식을 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은, 데이터 기반의 도메인 지식을 대상으로, 베이지안 망(Bayesian network)이 갖고 있는 데이터 분석에서의 장점과 온톨로지와의 관련성을 이용하여 온톨로지를 자동적으로 구축하는 것이다. 평판(flat panel) TV 경기예측 사례를 통하여 온톨로지를 구축하는 과정을 알아보았다. 구축과정의 타당성을 확보하기 위하여 디스플레이 산업 전문가들과의 인터뷰를 통하여 온톨로지를 완성하고, 해당 온톨로지의 타당성 검증을 위하여 멤버체크를 한 결과 매우 높은 타당성을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 온톨로지는, 실제로 산업경기 예측을 계획하고 구축하며 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.5
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pp.147-153
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2002
In this paper, a substrate network model to be used with BSIM3 MOSFET model for submicron MOSFETs in giga hertz frequencies and its direct parameter extraction with physically meaningful values are proposed. The proposed substrate network model includes a conventional resistance and single inductance originated from ring-type substrate contacts around active devices. Model parameters are extracted from S-parameter data measured from common-bulk configured MOS transistors with floating gate and use where needed without any optimization process. The proposed modeling technique has been applied to various-sized MOS transistors. The substrate model has been validated for frequency up to 300Hz.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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